목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
Laser induced incandescence, LII, recently developed technique for measuring soot concentration in flames, can overcome most of limitations of conventional laser extinction measurement. In this study, experiments were performed to investigate the effect of laser intensity, detection wavelength, and also laser beam quality on both LII signal at a particular position and peak-to-centerline LII signal ratio. The results of LII signal with increasing laser intensity shows its near-independence of laser intensity once threshold level of laser intensity has been reached. However, this near-independence depends on laser beam quality and the incident optical setup. The peak-to-centerline LII signal ratio slowly but continuously increases with laser power. This fact is due to the dependence of LII signal on particle mean diameter. LII signal is attenuated during it passes through the flame containing soot particles. The attenuation rate is inversely proportional to detection wavelength. In this study, LII signal at 680 nm band is 10% greater than the signal at 400 nm band.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.1-6
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2007
In the process of the acquisition, storage, transmission of signals, noises are generated by various causes and the degradation phenomenon by noises tends to generate serious errors for the signal with information. So, in order to analyze and remove these noises, studies on numerous mathematical methods such as the Fourier transform have been implemented. And recently there have been many ongoing wavelet-based denoising algorithms representing excellent characteristics in time-frequency localization and multiresolution analysis, but the method to remove additive white Gaussian noise (AWGN) and the impulse noise simultaneously was not given. So, to reconstruct the corrupted signal by noises, in this paper a novel wavelet-based denoising algorithm was proposed and using signal-to-noise ratio (SNR) this method was compared to conventional methods.
Classical deconvolution methods for source identification following linear filtering can only be used if the transfer function of the system is known. For many practical situations, however, this information is not accessible and/or is time varying. The problem addressed here is that of reconstruction of the original input from only the measured signal. This is known as 'blind deconvolution'. By using Higher Order Statistics (HOS), the restoration of the input signal is established through the maximisation of higher order moments (cumulants) with respect to the characteristics of the signals concerned. This restoration is achieved by constructing an inverse filter considering the choice of the initial inverse filter type. As a practical application, an experimental verification is carried out for the restoration of our impacting signal arising in the response of a cantilever beam with an end stop when randomly excited.
Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.
Kim, Dohyeon;Jo, Byungdu;Park, Su-Jin;Kim, Hyemi;Kim, Hee-Joung
한국의학물리학회지:의학물리
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제27권3호
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pp.105-110
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2016
Sparse angular sampling has been studied recently owing to its potential to decrease the radiation exposure from computed tomography (CT). In this study, we investigated the analytic reconstruction algorithm in sparse angular sampling using the sinogram interpolation method for improving image quality and computation speed. A prototype of the spectral CT system, which has a 64-pixel Cadmium Zinc Telluride (CZT)-based photon-counting detector, was used. The source-to-detector distance and the source-to-center of rotation distance were 1,200 and 1,015 mm, respectively. Two energy bins (23~33 keV and 34~44 keV) were set to obtain two reconstruction images. We used a PMMA phantom with height and radius of 50.0 mm and 17.5 mm, respectively. The phantom contained iodine, gadolinium, calcification, and lipid. The Feld-kamp-Davis-Kress (FDK) with the sinogram interpolation method and Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) algorithm were used to reconstruct the images. We evaluated the signal-to-noise ratio (SNR) of the materials. The SNRs of iodine, calcification, and liquid lipid were increased by 167.03%, 157.93%, and 41.77%, respectively, with the 23~33 keV energy bin using the sinogram interpolation method. The SNRs of iodine, calcification, and liquid state lipid were also increased by 107.01%, 13.58%, and 27.39%, respectively, with the 34~44 keV energy bin using the sinogram interpolation method. Although the FDK algorithm with the sinogram interpolation did not produce better results than the MLEM algorithm, it did result in comparable image quality to that of the MLEM algorithm. We believe that the sinogram interpolation method can be applied in various reconstruction studies using the analytic reconstruction algorithm. Therefore, the sinogram interpolation method can improve the image quality in sparse-angular sampling and be applied to CT applications.
In this paper, the rotating plate method extracting signal and reconstructing original image was proposed. The rotating methode has cell detector array each of which has used in the medical diagnosis X-ray photography. The major problem using the simple horizontal moving or non-moving methode is the size and number of detector cells which have the considerable affection on the sharpness and resolution of the reconstructed image. Secondary, the estimated pixel values of non-detected real points which are placed between detector cells will be the distorted pixels in the reconstructed image. Therefore, the proposed rotating plate method has the exact distribution on the uncertain pixels which were reconstructed by conventional methods to solve there problems. And then, the image using the rotated plate's cell out put signal was reconstructed on the computer simulation. The method will rotated the detector array plate to solve the reconstruction from the detector size and number of conventional methods. The result of simulation has estimated the original pixel position and 81 pixel/mm resolution which the reconsiderlation of the detector's moving orientation, the proposed method has 25 pixel/mm resolution. These results have been represented by 3-D computer graphics.
일반적으로 피지시스템은 compact한 공간에 대한 어떠한 비선형 함수도 일정오차 이내에서 근사할 수 있다. 그러나 퍼지시스템의 응용은 퍼지규칙의 수가 많아지는 경우, 특히 고차의 비선형 시스템에 대하여는 사용되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 근사하고자 하는 비선형 함수의 분해를 이용한, 병렬형과 종속형의 두 가지 형태의 퍼지시스템 재구성 방식을 제안한다. 이 두 가지 형태의 재구성을 적절히 이용하여 퍼지규칙의 수를 기하급수적으로 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘은 적응구조를 가진 퍼지시스템에 대하여 응용 가능하며 두 가지 적웅 퍼지 슬라이딩제어 예를 통하여 그 타당성을 보인다.
본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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