Purpose : To evaluate the effect of Gd-DTPA on signal intensity of diffusion-weighted magnetic resonance(MR) image and apparent diffuse coefficient (ADC) in dog brain with hype racute stroke. Materials and methods : Experimental canine model of hyperacute cerebral infarction was made by selective intraarterial embolization with particulate embolic material. Diffusion-weighted MR imaging was performed in five dogs at 1 hour after the embolization of internal carotid artery. After intravenous bolus injection of Gd- DTPA, additional 11 diffusion-weighted MR images were serially obtained from 2 minutes to 90 minutes after injection in each dog. The author evaluated findings of hyperacute cerebral infarction on diffusion-weighted MR imaging, and calculated mean signal intensity and mean ADC in infarcted region and contralateral normal region. Statistical analysis of mean signal intensity, mean ADC and contrast-noise ratio before and after Gd-DTPA injection was performed. Results : Hyperacute cerebral infarction developed in all five dogs on diffusion-weighted MR images obtained 1 hour after embolization. The area of hyperacute infarction had steady increase in signal intensity on diffusion-weighted MR image and decrease in ADC. In normal perfusion area, decrease in signal intensity was observed at 2 minutes the Gd-DTPA injection, whereas ADC did not changed. Conclusion : Intravenous injection of Gd-DTPA had no influence on ADC in both hyperacute infarction and normally perfused are a, but caused initial transient signal reduction in normally perfused area on diffusion-weighted MR image due to susceptibility effect of Gd-DTPA. It is important to calculate ADC in evaluating the effect of diffusion after injection of Gd-DTPA.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.1
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pp.237-243
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2015
In recent image processing, active researches have been made along with rapid development in digital times. However, it is know that the image degradation occurs due to various external factors in the processes of image data processing, transmission and storage, and the main reason of image degradation is due to the noise. Typical methods to remove the noise are CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter) and AWMF(adaptive weighted median filter) and these methods have a little bit lacking noise reduction characteristics in mixed noise environments. Therefore, in order to remove the mixed noise, image restoration filter processing algorithm was suggested in this paper which processes by applying the median value of the mask and space weighted value after noise judgment. And for the objective judgment, it was compared with existing methods and PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a judgment standard.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.1
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pp.53-62
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2015
The water vapor including latent heat is the important component in an atmospheric circulation and in a monitoring of the Earth's climate changes, as well as in the weather forecast improvement. In this study, to establish the Algerian weighted mean temperature model, a linear regression method had been developed under 5 radiosonde observations for a total 24,694 profiles from 2004 to 2013. An weighted mean temperature is a key parameter in the processing of PWV from GNSS tropospheric delays. The result from the study has expected to provide an useful model to demonstrate the realization and utility of using the ground-based GNSS meteorology technique that will bring improvements in weather forecasting, climate monitoring in Algeria.
In this work, a new adaptive weighted mean filter is proposed for preserving image details while effectively suppressing impulse noise. The proposed filter is based on a noise pixel detection-estimation strategy. All the pixels are first detected using an impulse noise detector. Then the detected noise pixels are replaced with the output of the weighted mean filter over adaptive working window according to the rate of corrupted neighborhood pixels, while noise-free pixels are left unaltered. We compare the proposed filter to other existing filters in the qualitative measure and quantitative measures such as PSNR and MAE as well as computation time to verify the capability of the proposed filter. Extensive simulations show that the proposed filter performs better than other filters in impulse noise suppression and detail preservation without increasing of running time.
Noises are usually generated by various external causes and low quality devices in image data acquisition and recording as well as by channel interference in image transmission. Since these noise signals result in the loss of information, subsequent image processing is subject to the corruption of the original image. In general, image processing is performed in the mixed noise environment where common types of noise, known to be Gaussian and impulse, are present. This study proposes an iterative weighted mean filter for reducing mixed type of noise. Impulse noise pixels are first turned off in the input image, then $3{\times}3$ sliding window regions are processed by replacing center pixel with the result of weighted mean mask operation. This filtering processes are iterated until all the impulse noise pixels are replaced. Applied to images corrupted by Gaussian noise with ${\sigma}=10$ and different levels of impulse noise, the proposed filtering method improved the PSNR by up to 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB respectively, compared to SAWF, AWMF, MMF when impulse noise desities are less than 60%.
Purpose: To define the role of robotic gastrectomy for the treatment of gastric cancer, the present systematic review with meta-analysis was performed. Materials and Methods: A comprehensive search up to July 2012 was conducted on PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library. All eligible studies comparing robotic gastrectomy versus laparoscopic gastrectomy or open gastrectomy were included. Results: Included in our meta-analysis were seven studies of 1,967 patients that compared robotic (n=404) with open (n=718) or laparoscopic (n=845) gastrectomy. In the complete analysis, a shorter hospital stay was noted with robotic gastrectomy than with open gastrectomy (weighted mean difference: -2.92, 95% confidence interval: -4.94 to -0.89, P=0.005). Additionally, there was a significant reduction in intraoperative blood loss with robotic gastrectomy compared with laparoscopic gastrectomy (weighted mean difference: -35.53, 95% confidence interval: -66.98 to -4.09, P=0.03). These advantages were at the price of a significantly prolonged operative time for both robotic gastrectomy versus laparoscopic gastrectomy (weighted mean difference: 63.70, 95% confidence interval: 44.22 to 83.17, P<0.00001) and robotic gastrectomy versus open gastrectomy (weighted mean difference: 95.83, 95% confidence interval: 54.48 to 137.18, P<0.00001). Analysis of the number of lymph nodes retrieved and overall complication rates revealed that these outcomes did not differ significantly between the groups. Conclusions: Robotic gastrectomy for gastric cancer reduces intraoperative blood loss and the postoperative hospital length of stay compared with laparoscopic gastrectomy and open gastrectomy at a cost of a longer operating time. Robotic gastrectomy also provides an oncologically adequate lymphadenectomy. Additional high-quality prospective studies are recommended to better evaluate both short and long-term outcomes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.661-663
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2016
Corruption occurs in the process of processing image signal and the corruption changes the pixel value within the image to damage the original information. AWGN(additive white Gaussian noise) is a representative example. For filters to remove AWGN, there are filters such as MF(mean filter), WF(wiener filter), and AWMF(adaptive weighted mean filter). However images processed through standard previous filters lock preservation characteristics in edge areas. Therefore, threshold value is applied for processing on the standard deviation of the local mask in this study and if the standard deviation is smaller than the threshold value, it is not filtered and if the value is bigger than the threshold value, the study suggested an algorithm that processes using weighted value utilizing standard deviation.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.1
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pp.1-12
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2014
This article proposes a variable sampling interval (VSI) $\bar{X}$ control chart using weighted standard deviation (WSD) method for skewed populations. The WSD method decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts control limits and warning limits of a control chart in accordance with the direction and degree of skewness. A control chart constant is derived for estimating the standard deviation of skewed distributions with the mean of sample standard deviations. The proposed chart is compared with the conventional VSI $\bar{X}$ control chart under some skewed distributions. Simulation study shows that the proposed WSD VSI chart can control the in-control average time to signal (ATS) as an adequate level better than the conventional VSI chart, and the proposed chart can detect a decrease in the process mean of a quality characteristic following a positively skewed distribution more quickly than the standard VSI chart.
In this paper two quick boosting charge pump circuits for high-speed EEPROM memory are proposed. In order to improve initial charge transfer efficiency, one uses weighted capacitors where each stage has different clock coupling capacitance, and the other uses a multi-path structure at the first stage. SPICE simulation results show that these charge pumps have improve drising-time characteristics, but their $V_{DD}$ mean currents are increased a little compared with conventioanl charge pumps. The rising time upt o 15V of the proposed charge pumps is 3 times faster than that of dickson's pump at the cost of 1.5 tiems more $V_{DD}$ mean current.rrent.
Let {$a_{ni},\;u_n\;{\leq}\;{\upsilon}_n,\;n\;{\geq}\;1$} be an arry of constants. Let {X_{ni},\;u_n\;{\leq}\;i\;{\leq}\;{\upsilon}_n,\;n\;{\geq}\;1$} be {$a_{ni}$}-uniformly integrable random variables. Weak laws for the weighted sums ${{\Sigma}_{i=u_n}}^{{\upsilon}_n}\;a_{ni}X_{ni}$ are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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