Ultrasound is widely used in the medical field for non-destructive and non-invasive disease diagnosis. In order to improve the disease diagnosis accuracy of diagnostic medical images, improving spatial resolution is a very important factor. In this study, we aim to model the super resolution convolutional neural network (SRCNN) algorithm in ultrasound images and analyze its applicability in the medical diagnostic field. The study was conducted as an experimental study using Field II simulation and open source clinical liver hemangioma ultrasound imaging. The proposed SRCNN algorithm was modeled so that end-to-end learning can be applied from low resolution (LR) to high resolution. As a result of the simulation, we confirmed that the full width at half maximum in the phantom image using a Field II program was improved by 41.01% compared to LR when SRCNN was used. In addition, the peak to signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index (SSIM) evaluation results showed that SRCNN had the excellent value in both simulated and real liver hemangioma ultrasound images. In conclusion, the applicability of SRCNN to ultrasound images has been proven, and we expected that proposed algorithm can be used in various diagnostic medical fields.
Kim, Jong-Tae;Park, Hyung-Choon;Bang, Eun-Seok;Park, Heon-Joon;Kim, Dong-Soo
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.2
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pp.105-114
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2007
Two-dimensional imaging of $V_s$ profile becomes more important in Korea because of the large horizontal variation of soil stiffness. To obtain a shear-wave velocity profile in geotechnical practice, various seismic nondestructive investigation methods are being frequently used. In this study, harmonic wavelet analysis of wave (HWAW) method is applied to the determination of $V_s$ profile to overcome some of weaknesses in the existing surface wave methods. HWAW method which is based on time-frequency analysis using harmonic wavelet transform has been developed to determine phase and group velocities of waves. Field testing of this method is relatively simple and fast because one experimental setup which consists of one pair of receivers is needed to determine $V_s$ profile of site. The proposed method uses the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to evaluate the phase velocity to minimize the effects of noise, and uses single array inversion which considers receiver locations. Field tests were performed in 2 sites in order to evaluate accuracy of test method and estimate the applicability of 2-D imaging by HWAW method. Through field applications and comparison with other test results, the good accuracy and applicability of the proposed method were verified.
This paper examines the potential of Ultra-High Definition TV (UD-TV) broadcasting transmission systems beyond HD-TV over cable channel. Firstly, we analyze the trend of TOV(Threshold of Visibility) by extending the OpenCable (J.83 Annex B) system 256QAM which is the standard of Korean and American cable television transmission to 1024QAM, and realize that the OpenCable 1024QAM has nearly 30% higher data rate than 256QAM at the expense of impractically higher TOV (Threshold of Visibility). To achieve practical TOV, we control code rates of inner convolutional coder and replace turbo coder in forward error correction (FEC) part, thereby analyzing the best performance of the OpenCable systems having conventional FEC. In that result, it is necessary to modify conventional FEC of the OpenCable system to achieve under 31.5dB TOV. Moreover we study the potential of UD-TV transmission via two or more TV channels, so called channel bonding, through the Shannon capacity in 6MHz channel and the relationship with next generation A/V codec technologies.
This study aimed to propose minimized radiation doses with an optimized abdomen x-ray image, which realizes a Deep Blind Image Super-Resolution Generative adversarial network (BSRGAN) technique. Entrance surface doses (ESD) measured were collected by changing exposure conditions. In the identical exposures, abdominal images were acquired and were processed with the BSRGAN. The images reconstructed by the BSRGAN were compared to a reference image with 80 kVp and 320 mA, which was evaluated by mean squared error (MSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), and structural similarity index measure (SSIM). In addition, signal profile analysis was employed to validate the effect of the images reconstructed by the BSRGAN. The exposure conditions with the lowest MSE (about 0.285) were shown in 90 kVp, 125 mA and 100 kVp, 100 mA, which decreased the ESD in about 52 to 53% reduction), exhibiting PSNR = 37.694 and SSIM = 0.999. The signal intensity variations in the optimized conditions rather decreased than that of the reference image. This means that the optimized exposure conditions would obtain reasonable image quality with a substantial decrease of the radiation dose, indicating it could sufficiently reflect the concept of As Low As Reasonably Achievable (ALARA) as the principle of radiation protection.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.11-16
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2012
Opportunistic transmit cooperative relaying (OTR) system has been interested for its ability to mitigate the fading in wireless channel without multiple antennas in a small terminal. In OTR system, only the relays that the received Signal-to-noise ratio (SNR) from a source is greater than the threshold transmit to the destination. However, the receiving branches of a destination in a realistic system is fixed, the excess number of signals from the transmit relays does not improve the system performance and consequently increases power consumption. In this paper, we adopt Double Opportunistic Transmit (DOT) cooperative diversity system which controls the average number of transmit relays. Although the average number of the transmit relays can be controlled by adjusting the two thresholds in DOT system, the instantaneous number of transmit relays is varying in fading channel. Thus we propose Maximal Ratio Combining (MRC) or Generalized Selection Combining (GSC) according to the number of the signals from relays at the destination. The outage probability of the proposed system is derived in closed form. The analytical results show that the system performance is improved with the number of the branches. Also it is noticed that when the number of the branches is fixed, the outage probability decreases with the increase of the average SNR of S-R path and R-D path.
The application of singular value decomposition (SVD) filtering is examined for attenuation of the ground-roll in land seismic data. Prior to the SVD computation to seek singular values containing the highly correlatable reflection energy, processing steps such as automatic gain control, elevation and refraction statics, NMO correction, and residual statics are performed to enhance the horizontal correlationships and continuities of reflections. Optimal parameters of SVD filtering are effectively chosen with diagnostic display of inverse NMO (INMO) corrected CSP (common shot point) gather. On the field data with dispersion of ground-roll overwhelmed, continuities of reflection events are much improved by SVD filtering than f-k filtering by eliminating the ground-roll with preserving the low-frequency reflections. This is well explained in the average amplitude spectra of the f-k and SVD filtered data. The reflectors including horizontal layer of the reservoir are much clearer on the stack section, with laminated events by SVD filtering and subsequent processing steps of spiking deconvolution and time-variant spectral whitening.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1517-1524
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2022
In this paper, we consider a heterogeneous network (HetNet) consisting of one macro base station and multiple small base stations, and assume the coordinated multi-point transmission between the base stations. In addition, we assume that the channel between the base station and the user consists of path loss and Rayleigh fading. Under these assumptions, we present the energy efficiency (EE) achievable by the user for a given base station and we formulate an optimization problem of dynamic cell selection and transmit power allocation to maximize the total EE of the HetNet. In this paper, we propose an unsupervised deep learning method to solve the optimization problem. The proposed deep learning-based scheme can provide high EE while having low complexity compared to the conventional iterative convergence methods. Through the simulation, we show that the proposed dynamic cell selection scheme provides higher EE performance than the maximum signal-to-interference-plus-noise ratio scheme and the Lagrangian dual decomposition scheme, and the proposed transmit power allocation scheme provides the similar performance to the trust region interior point method which can achieve the maximum EE.
The aim of this study wasto conduct a quantitative analysis of CT image quality according to an algorithm designed to reduce metal artifacts induced by metal components. Ten baseline images were obtained with the standard filtered back-projection algorithm using spectral detector-based CT and CT ACR 464 phantom, and ten images were also obtained on the identical phantom with the standard filtered back-projection algorithm after inducing metal artifacts. After applying the to raw data from images with metal artifacts, ten additional images for each were obtained by applying the virtual monoenergetic algorithm. Regions of interest were set for polyethylene, bone, acrylic, air, and water located in the CT ACR 464 phantom module 1 to conduct compare the Hounsfield units for each algorithm. The algorithms were individually analyzed using root mean square error, mean absolute error, signal-to-noise ratio, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity index to assess the overall image quality. When the Hounsfield units of each algorithm were compared, a significant difference was found between the images with different algorithms (p < .05), and large changes were observed in images using the virtual monoenergetic algorithm in all regions of interest except acrylic. Image quality analysis indices revealed that images with the metal artifact reduction algorithm had the highest resolution, but the structural similarity index was highest for images with the metal artifact reduction algorithm followed by an additional virtual monoenergetic algorithm. In terms of CT images, the metal artifact reduction algorithm was shown to be more effective than the monoenergetic algorithm at reducing metal artifacts, but to obtain quality CT images, it will be important to ascertain the advantages and differences in image qualities of the algorithms, and to apply them effectively.
In this study, we aimed to perform a comparative evaluation using quantitative factors between a region-growing based segmentation with noise reduction algorithms and a U-Net based segmentation. Initially, we applied median filter, median modified Wiener filter, and fast non-local means algorithm to computed tomography (CT) images, followed by region-growing based segmentation. Additionally, we trained a U-Net based segmentation model to perform segmentation. Subsequently, to compare and evaluate the segmentation performance of cases with noise reduction algorithms and cases with U-Net, we measured root mean square error (RMSE) and peak signal to noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), and dice similarity coefficient (DSC). The results showed that using U-Net for segmentation yielded the most improved performance. The values of RMSE, PSNR, UQI, and DSC were measured as 0.063, 72.11, 0.841, and 0.982 respectively, which indicated improvements of 1.97, 1.09, 5.30, and 1.99 times compared to noisy images. In conclusion, U-Net proved to be effective in enhancing segmentation performance compared to noise reduction algorithms in CT images.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.3
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pp.1-11
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1999
It is now common practice to utilize the quadrature RF coils to improve the signal-to-noise ratio (SNR) in the Magnetic Resonance Imaging (MRI) System. In addition, to make such an available SNR improvement, it is mandatory to use a well-designed quadrature coupler, which facilitates a perfect 3-dB coupling and quadrature-phase shift. However, the four ports matching condition has to be well considered during the RF excitation and the signal detection period. This work investigates the effects of such a mismatching condition (especially, due to patient) from the analysis, simulation, and real implementation and firstly proposes dynamic loading technique for a quadrature coupler and transmitting/receiving switch module to minimize a patient mismatching and enhance a system reliability. Also, we designed and implemented the quadrature coupler and transmitting/receiving switch module using microstrip. As a result, the SNR of our MRI system using the microstrip quadrature coupler and transmitting/receiving switch module with dynamic load increases 3 dB compared with the old one using USA quadrature switch. Also, the power capability of quadrature coupler and transmitting/receiving switch module is 5-kw peak power. Considering power loss and reduction of size, we used a RT/duroid 6010 substrate with high permittivity and for simulation we use Compact Software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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