자기공명영상에서 금속 물질이 삽입된 환자에서 자기감수성에 의한 허상이 발생하여 영상의 진단적 가치가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 여러 가지 인공물 감소기법 중 VAT-SEMAC 기법을 적용하여 영상의 왜곡에 대해 연구 하였다. 정형외과 수술시 사용되는 금속 임플란트를 팬텀에 부착하여 T1WI, T2WI를 스캔 시 허상으로 인한 왜곡을 측정하였다. 감소기법의 미적용, VAT 적용, VAT-SEMAC을 호환 적용하여 검사를 실시한 후 허상을 비교 분석 하였다. 허상은 VAT-SEMAC에서 최소 8%에서 최대 26%의 감소를 보였다. VAT-SEMAC 기법을 적용하면 정형 보철물이 삽입된 환자에게도 영상의 질을 향상시켜 진단적 가치가 향상된 영상을 획득할 수 있다. 적절한 스캔시간과 영상의 질을 동시에 고려한다면 실제 임상에서 VAT-SEMAC의 적용하여 허상 감소효과를 얻을 수 있을 것이다.
A Quantizer reconstruction level control method for block artifact reduction in DCT image coding is described. In our scheme, quantizer reconstruction level control is obtained by adding quantization level step size to the optimum quantization level in the direction of reducing the block artifact by minimizing the mean square error(MSE) and error difference(EDF) distribution in boundary without the other additional bits. In simulation results, although the performance in terms of signal to noise ratio is degraded by a little amount, mean square of error difference at block boundary and mean square error having relation block artifact is greatly reduced. Subjective image qualities are improved compared with other block artifact reduction method such as postprocessing by filtering and trasform coding by block overlapping. But the addition calculations of 1-dimensional DCT become to be more necessary to coding process for determining the reconstruction level.
Queiroz, Polyane Mazucatto;Santaella, Gustavo Machado;Groppo, Francisco Carlos;Freitas, Deborah Queiroz
Imaging Science in Dentistry
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제48권1호
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pp.41-44
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2018
Purpose: To evaluate the effect of different numbers of basis images and the use of metal artifact reduction (MAR) on the production and reduction of artifacts in cone-beam computed tomography images. Materials and Methods: An acrylic resin phantom with a metal alloy sample was scanned, with 450 or 720 basis images and with or without MAR. Standard deviation values for the test areas (around the metal object) were obtained as a way of measuring artifact production. Two-way analysis of variance was used with a 5% significance level. Results: There was no significant difference in artifact production among the images obtained with different numbers of basis images without MAR (P=.985). MAR significantly reduced artifact production in the test areas only in the protocol using 720 basis images (P=.017). The protocol using 450 basis images with MAR showed no significant difference in artifact production when compared to the protocol using 720 basis images with MAR (P=.579). Conclusion: Protocols with a smaller number of basis images and with MAR activated are preferable for minimizing artifact production in tomographic images without exposing the patient to a greater radiation dose.
In this paper, we present a comparative performance analysis of several blocking artifact reduction algorithms. For the performance analysis, we propose a block boundary region classification algorithm which classifies each horizontal and vertical block boundary into four regions using brightness change near the block boundary. The PSNR performance of each algorithm is compared. The MSE according to each block boundary region is also compared. Experimental results show that the wavelet transform based blocking artifact reduction algorithms have better performance over the other methods.
본 논문에서는 블록 기반 변환 부호화 영상에서 나타나는 블록화 현상을 분석하고 그 특성에 따라 각 블록 경계를 4개의 영역으로 분류하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 블록 경계 영역 분류 방법을 이용하여 성능이 우수한 몇 가지 블록화 현상 제거 기법들의 성능을 비교하였다. 제안된 블록 경계 영역 분류 방법에서는 각 수평, 수직 블록 경계를 EQ 영역, BA 영역, 그리고 AE 영역의 4개의 영역으로 분류한다. 블록화 현상 제거기법으로는 LOT, Kim의 웨이브렛 영역에서의 필터링 방법, Yang의 POCS 방법, Paek의 POCS 방법, Jang의 CM 방법을 선택하였다. 실험결과, 제안한 블록 경계 영역 분류 방법으로 블록 경계의 영역들이 블록화 현상에 의한 불연속의 특성을 잘 나타내는 것을 알 수 있었다. 그리고 웨이블렛 변환을 이용하는 블록화 현상 제거 기법들이 대체적으로 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
목 적 : 두경부 치료계획 CT영상에서 dental implant로 인한 metal artifact 발생 시 O-MAR(Metal artifact Reduction for Orthopedic Implants)(ver. 3.6.0, Philips, Netherlands)를 적용할 수 있을지 여부를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 모든 CT영상은 Brilliance Big Bore CT(Philips, Netherlands)에서 관전압 120kVp, 2mm 두께로 촬영하였으며, O-MAR를 이용하여 Metal artifact reduction 후 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.42, Varian, USA)로 원본영상과 비교, 분석하였다. O-MAR의 기본적인 성능 테스트를 위해 Metal artifact가 발생하지 않은 영상과 발생한 영상에서 O-MAR 적용시, HU 변화를 검증하기 위해 원통형 팬텀과 cerrobend 막대, 불균질 팬텀을 이용하여 실험하였다. 각각의 원본 영상과 O-MAR 적용 영상에서 관심영역 내 HU 변화를 측정하였다. 이를 바탕으로 본 연구의 주목적인 dental implant로 인한 metal artifact 발생 영상을 재현하기 위해 팬텀을 제작하여 사용하였고, 실제 임상 환자 영상에 O-MAR를 적용한 영상과 원본 영상 그리고 artifact 부분을 보정한 영상의 선량 분포를 SNC Patient(Sun Nuclear Co., USA)로 비교하였다. 결 과 : 두경부에서의 metal artifact를 재현한 원본 영상과 O-MAR 적용영상의 선량 분포를 비교한 결과 gamma passing rate 는 2 mm / 2% 기준으로 99.8%, 일치를 보였다. 실제 임상 환자 영상을 바탕으로 O-MAR 적용 전후 영상과 density corrected CT 영상에 동일한 조건으로 치료 계획을 수립하여 선량 분포를 비교한 결과는 98.5% 일치로 비교적 높은 gamma passing rate를 보였다. 전체적인 선량 분포 차이는 모두 2% 이내로 팬텀 실험과 실제 임상 환자 영상 실험에서 비슷한 결과로 나타났다. 하지만 선량 편차가 적더라도 국소적으로 집중되어 있는 것은 문제의 소지가 될 가능성이 있다. 화질 개선 면에서는 모든 실험에서 O-MAR 적용영상이 원본에 비해 개선됨을 알 수 있었으나, 두경부 metal artifact를 재현한 팬텀 영상 air cavity 내에서 최대 HU 값이 상승하는 경우가 생겼고, 환자 영상에서는 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우 또한 발견할 수 있었다. 결 론 : 업체에서 제시한 사용제한 사항인 피부 근처와 저밀도 영역이 공존하는 두경부에서 O-MAR의 사용 가능성을 확인해 본 결과, 원본의 왜곡과 보정이 동시에 일어났다. 심지어 팬텀 실험보다 더 심한 artifact가 생긴 환자의 경우 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우도 발생하였다. 결과적으로 아직까지는 O-MAR 알고리즘이 air cavity와 photon starvation artifact를 정확히 구분하지 못하는 것으로 보인다. 선량 측면에서의 영향은 임상에서 배제될 만큼 큰 차이를 보이지는 않았다. 임상에서 원본과 O-MAR 적용 영상을 비교하며 작업한다면 contouring, artifact 보정작업, DRR 화질 개선 등에 도움을 받을 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, we propose the method that separates PPG signal and motion artifact signal from two input signals using new independent component analysis algorithm in time domain. In order to eliminate the large level artifact efficiently, block interleaving. lowpass time filtering and innovation processing technique were applied in ICA preprocessing, and FastICA algorithm were applicable. Experiments are made with the numerical simulation and the real PPG signal including four kinds of motion artifact pattern. Our results show that ICA can effectively detect, separate and remove motion artifact in input signals. Then from the separated signals we restore the original PPG signal and propose a new method which computes SpO$_2$ using ICA mixing matrix.
In this paper, we introduce motion artifact reduction algorithm for interleaved MRI using an advanced 3D approximation algorithm. The motion artifact framework of this paper is data corrected by post-processing with a new 3-D approximation algorithm which uses data structure for each voxel. In this study, we simulate and evaluate our algorithm using Shepp-Logan phantom and T1-MRI template for both scattered dataset and uniform dataset. We generated motion artifact using random generated motion parameters for the interleaved MRI. In simulation, we use image coregistration by SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) to estimate the motion parameters. The motion artifact correction is done with using full dataset with estimated motion parameters, as well as use only one half of the full data which is the case when the half volume is corrupted by severe movement. We evaluate using numerical metrics and visualize error images.
In the conventional Fourier imaging method in MRI (Magnetic Resonance Imaging), intramotion such as pulsatile flow makes zipper-like artifact along the phase encoding direction. On the other hand, line-integral projection reconstruction (LPR) method has advantages such as imaging of short T2, object and reduction of the flow artifact by elimination of the flow-induced phase fluctuation. The LPR, however, necessarily requires time consuming filtering and back-projection processes, so that the reconstruction takes long time. To overcome the long reconstruction time of the LPR and to obtain the flow artifact reduction effect, we adopted phase corrected concentric square raster sampling (CSRS) method and improved its imaging performance. The CSRS is a fast reconstruction method which has the same properties with the LPR. In this paper, we proposed a new method of flow artifact reduction using the CSRS method. Through computer simulations and experiments, we verified that the proposed method can eliminate phase fluctuations, thereby reducing the flow artifact and re- markably shorten the reconstruction time which required long time in the LPR.
Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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