A new restoration method of chest X -ray image (dual project filter) was proposed to improve SNR(signal to noise ratio) characteristics. In this method, a priori Information of system and anatomical structure and statistics of projected object are used in the design of filter. Dual projection filter varies its parameters, adapting to the local regions of chest(lung region, mediasternum, subdiaphragm) and the structure of chest (bone, tissue, blood vessel, bronchia). The performance of Dual Projection Filter was 0.1-0.2dB better than Dual Sensor Wiener Filter, which was used for initial estimate of Dual Porjection Filter.
자외선보다 파장이 짧은 X-선은 투과력이 매우 좋아 산업 분야 및 의료분야에 융합되어 많이 사용되고 있다. 특히 산업분야에서는 비파괴 검사 장비인 x-ray를 이용하여 금속과 같은 제품의 생산 과정에서 발생할 수 있는 금속 내부의 이물질에 검출에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있는 실정이다. X-ray 영상 이미지를 디지털 방식으로 획득하는 DR(Digital Radiography) 방사선 촬영 방식의 확산으로 디텍터의 사용이 활발해지고 있으나 내부의 센서 잡음 및 감도에 따라 이물질 검출이 불가능한 경우도 발생하고 있다. 금속 제품을 생산할 경우 이물질의 혼입으로 생산 제품의 불량률이 높아질 수 있기에 정확한 검출이 필요하다. 이에 본 논문에서는 금속 내부의 이물질과 같은 결함 검출의 효율을 향상시키기 위하여 획득한 X-ray 이미지의 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 금속 제품 생산 공정의 불량 검출에 적용하면 제품 결함의 검출을 정확하고 신속하게 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
We have designed X-ray detection system and multi-channel data acquisition system for Spiral CT application. X-ray detection system consists of scintillator and photodiode. Scintillator converts X-ray into visible light. Photodiode converts visible light into electrical signal. The multi-channel data acquisition system consists of analog, digital, master and backplane board. Analog board detects electrical signal and amplifies signal by 140dB. Digital board consists of MUX(Multiplex) which routes multi-channel analog signal to preamplifier, and ADC(Analog to Digital Converter) which converts analog signal into digital signal. Master board supplies the synchronized clock and transmits the digital data to image reconstructor. Backplane provides electrical power, analog output and clock signal. The system converts the projected X-ray signal over the detector array with large gain, samples the data in each channel sequentially, and the sampled data are transmitted to host computer in a given time frame. To meet the timing limitation, this system is very flexible since it is implemented by FPGA(Field Programmable Gate Array). This system must have a high-speed operation with low noise and high SNR(signal to noise ratio), wide dynamic range to get a high resolution image.
The hutches which are installed in the beamline are largely classified into two, i.e XPP (X-ray pump probe) and CXI (Coherent X-ray image). Laser room is installed on the hutch and provides laser to XPP and CXI simultaneously. And two hutches have heavy crane to install some optics equipments. Safety and reliability of hutch structures should be taken into account for the precise operating of the laser facilities, so vibration analysis is essential to do this. The main purpose of vibration analysis is to install hutch structures with large stiffness. We have changed materials specification several times to install hutch structures having strong stiffness. Now hutch structures were installed and checked vibration status at laser room and XPP hutch. The results of laser table and robot arm satisfy vibration criteria. This paper explains about the design and vibration analysis of hutch structures.
본 논문에서는 디지털 의료 영상 및 진단 분야 그리고 산업용으로도 활용 가능한 싱글 포톤 계수형 영상센서를 $0.18{\mu}m$ triple-well CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정을 사용하여 설계하였다. 설계된 Readout 칩용 싱글 픽셀은 디지털 X-ray 이미지 센서모듈을 간단화 하기 위해 단일 전원전압을 사용하였으며, Preamplifier의 출력 전압인 signal voltage(${\Delta}Vs$)를 크게 하기 위해 Folded Cascode CMOS OP amp를 이용한 Preamplifier를 설계하였으며, 기존의 Readout 칩 외부에서 인가하던 threshold voltage를 Readout 칩 내부에서 생성해 줄 수 있도록 Externally Tunable Threshold Voltage Generator 회로를 새롭게 제안하였다. 그리고, Photo Diode에서 발생하는 Dark Current Noise를 제거하기 위한 Dark Current Compensation 회로를 제안하였으며, 고속 counting이 가능하고, layout 면적이 작은 15bit LFSR(Linear Feedback Shift Resister) Counter를 설계하였다.
본 연구는 엑스선 등뼈 사위촬영에서 등뼈의 돌기사이관절 및 고리뿌리의 선예한 영상을 얻어 진단하고자 대학병원 영상의학과 방사선사 5명에게 주관적 평가 ROC 평가를 받아다. 주관적 평가에서 등뼈 엑스선 촬영에서 팬톰을 바로누운자세에서 LAO로 70° 기울게 하고 엑스선관을 머리 쪽 향하여 5°에서 20점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 또한, 팬톰을 엎드려서 RAO로 60° 기울게 하고 엑스선관을 머리쪽을 향하여 8°에서 19점으로 가장 높은 점수를 받았다. 객관적 평가를 위하여 신호대 잡음비(SNR)를 산출했다. 영상신호 평균값(Mean값)과 표준편차(SD값)를 획득하기 위하여 1,564 mm2에서 ROI를 설정하였다. 객관적 평가는 등뼈 사위촬영, 바로누운자세는 팬톰을 LPO 70° 기울게 한 자세는 엑스선관을 머리쪽을 향하여 5°에서 신호대 잡음비가 6.154로 가장 높았으며, 또한 팬톰을 엎드려서 RAO 60° 와 엑스선관을 머리쪽을 향하여 8°에서 5,645으로 가장 높았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2131-2153
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2022
To achieve accurate detection of tuberculosis (TB) areas in chest radiographs, we design a chest X-ray TB area detection algorithm. The algorithm consists of two stages: the chest X-ray TB classification network (CXTCNet) and the chest X-ray TB area detection network (CXTDNet). CXTCNet is used to judge the presence or absence of TB areas in chest X-ray images, thereby excluding the influence of other lung diseases on the detection of TB areas. It can reduce false positives in the detection network and improve the accuracy of detection results. In CXTCNet, we propose a channel attention mechanism (CAM) module and combine it with DenseNet. This module enables the network to learn more spatial and channel features information about chest X-ray images, thereby improving network performance. CXTDNet is a design based on a sparse object detection algorithm (Sparse R-CNN). A group of fixed learnable proposal boxes and learnable proposal features are using for classification and location. The predictions of the algorithm are output directly without non-maximal suppression post-processing. Furthermore, we use CLAHE to reduce image noise and improve image quality for data preprocessing. Experiments on dataset TBX11K show that the accuracy of the proposed CXTCNet is up to 99.10%, which is better than most current TB classification algorithms. Finally, our proposed chest X-ray TB detection algorithm could achieve AP of 45.35% and AP50 of 74.20%. We also establish a chest X-ray TB dataset with 304 sheets. And experiments on this dataset showed that the accuracy of the diagnosis was comparable to that of radiologists. We hope that our proposed algorithm and established dataset will advance the field of TB detection.
CR 시스템의 잡음(Noise)의 주요한 원인은 X-선 양자 모틀이며 그 외에 Imaging plate의 구조 노이즈, 휘진발광체의 광양자 노이즈, 전기계의 노이즈, 양자화 노이즈 등이 있다. Regius 150시스템에서 선량이 $0.1\;mR{\sim}100\;mR$까지 변화할 때 SNR 변화는 0.1 mR에서 8.2부터 선형성을 가지고 증가하고 있다. 이때 최저 SNR 값이 5 이상 되므로 충분한 신뢰성을 확보했다고 할 수 있다. 의료영상시스템의 가장 일반적인 노이즈 평가방법인 Noise Power Spectrum(NPS)을 이산적 화상데이터로부터 얻어진 Pixel 값의 요동으로부터 직접 푸리에 변환하여 구하였다. 주파수 $0.5\;lp/mm{\sim}2.5\;lp/mm$ 구간의 NPS은 선량이 많아질수록 개선되며 1 mR 조사 시 $10^{-4}{\sim}10^{-5}$ 사이에 분포하여, 시판되고 있는 타 회사의 CR시스템과 유사한 노이즈 특성을 가지고 있다.
We determined the reference axis for the subjective estimation of X-ray images. The used images are the noised image and the noise plus signal image. The used subjective estimation method is the curve of Receiver Operation Characteristic. To determine the evaluation reference axis between the noise image and the image with signal, Fuzzy Logic System is used.
방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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