In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.
With the convergence of ubiquitous networking and medical technologies, ubiquitous healthcare(U-Healthcare) service has come in our life, which enables a patient to receive medical services at anytime and anywhere. In the u-Healthcare environment, intelligent real-time biosignal aquisition/analysis techniques are inevitable. In this study, we propose a motion artifact cancelation method in portable photoplethysmography(PPG) signal aquisition using an accelerometer and an adaptive filter. A preliminary experiment represented that the component of the pedestrian motion artifact can be found under 5Hz in the spectral analysis. Therefore, we collected PPG signals under both simulated conditions with a motor that generates circular motion with uniform velocity (from 1 to 5Hz) and a real walking condition. We then reduced the motion artifact using a recursive least square adaptive filter which takes the accelerometer output as a noise reference. The results showed that the adaptive filter can remove the motion artifact effectively and recover peak points in PPG signals, which represents our method can be useful to detect heart rate in real walking condition.
의료용 CT영상에서 영상의 화질 저하의 원인으로 인공물을 유발의 원인인 다양한 금속성분의 의료용 재료를 이용하여, 듀얼에너지 CT의 MAR 알고리즘적용 전, 후 영상의 CT value값을 비교 측정하고, 정량적 분석을 통해 MAR Algorithm 적용의 유용성을 알아보았다. 그 결과 MAR 알고리즘 적용 시 대부분의 의료용 금속 물질에서 인공물 감소효과가 있었다(P<0.05). 특히, 의료용 금속물질 중 Stainless합금(78.1% 감소)과 백금소재인 GDC coil(76.1% 감소)처럼 상대적으로 밀도가 높은 의료용 금속물질에서 인공물 감소효과가 높았다(P<0.05). 또한, 인공물 형태에 따른 인공물 감소정도를 정량적 분석을 통해 알아보았다. 그 결과는 MAR 알고리즘 적용 시 Stainless합금과 Titanium합금의 경우 Black hole artifact형태에서 인공물 감소효과가 매우 우수하였고(P<0.05), 백금소재인 GDC coil의 경우는 White streak artifact형태에서 인공물 감소효과가 매우 우수하였다(P<0.05). 향후 의료용 금속 물질 삽입 수술 환자의 경우 듀얼 에너지 CT장비의 MAR알고리즘을 적용하여 CT검사를 시행한다면 금속물질에 기인한 인공물 유발을 감소시켜 보다 뛰어난 화질의 영상정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 토모테라피 방사선치료에서 고밀도 알루미늄, 티타늄, 강철 금속 삽입물에 대한 단층촬영(CT)을 평가하고 자 하였다. 다양한 밀도의 원통형 막대를 포함한 금속 삽입물과 함께 원통형 토모팬텀을 이용하여 영상을 얻었다. 총 세 가지의 CT 영상에 대해 평균 CT 값(number)와 표준 편차를 구하고, 치료계획 선량평가도 수행하였다. 고밀도 금속 삽입물이 CT값과 변화가 가장 컸다. 타겟에 대한 선량평가(적합성 지수, CI)에서 반복적 금속 인공물 감소 알고리즘(iMAR)이 적용된 영상이 그렇지 않은 영상에 비해 약 20% 좋았으나 유의한 차이는 없었다. iMAR은 표적 및 장기의 묘사에 도움을 주고 토모테라피를 이용한 3차원 입체조형 방사선치료기술(3D-CRT)에서 불확실성을 줄이는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
목 적 : CT simulation 시 고 밀도 인공물에 의해 발생된 metal artifact는 주변조직의 관찰능력 감소 및 CT number 변화에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 CT 촬영 시 Metal Artifact Reduction for Orthopedic implants(O-MAR)의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : CT simulator를 이용하여 Gammex phantom과 Rando phantom의 original 영상, 고 밀도 인공물을 삽입 후 획득한 non O-MAR 영상과 O-MAR 적용 영상을 획득하였다. CT 영상 평가를 위해 Gammex phantom CT 영상 내 5개 조직과 artifact 영향을 직접 받는 3개 지점에 관심영역(region of interest, ROI)을 각각 설정하고, CT number와 노이즈(standard deviation, SD)를 평균값으로 비교, 분석하였다. 고 밀도 인공물 주변조직의 CT number 변화에 따른 선량변화 확인을 위해 전산화치료계획시스템 Eclipse를 이용하여 Rando phantom CT 영상 3곳에 원기둥 체적을 형성하였다. 치료계획은 6 MV 광자선, 7개 조사면, 조사야 $15{\time}15cm$, 1회당 처방선량 100 cGy를 적용하여 수립하고 평균선량을 비교, 분석하였다. 두 실험 모두 original 영상을 기준으로 분석하였다. 결 과 : Gammex phantom을 이용한 영상평가 실험에서 각 영상별 5개 조직의 CT number 차이는 작았으며, artifact 영향을 직접 받는 3개 지점은 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 그리고 O-MAR 적용 시 8개 지점의 SD는 non O-MAR 영상보다 모두 감소되었다. Rando phantom을 이용한 선량변화 실험 또한 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 결 론 : O-MAR 적용 시 고 밀도 인공물 artifact로 인한 영상 왜곡 및 SD 감소로 영상의 질이 향상되었으며 CT number 보정에 유용하였다. 이는 체표윤곽도(contour) 생성 및 치료계획 수립에 이점이 있을 것이라 사료된다.
Hye Jung Choo;Sun Joo Lee;Dong Wook Kim;Yoo Jin Lee;Jin Wook Baek;Ji-yeon Han;Young Jin Heo
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1341-1351
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2021
Objective: To compare the quality of various polychromatic and monochromatic images with or without using an iterative metal artifact reduction algorithm (iMAR) obtained from a dual-energy computed tomography (CT) to evaluate total knee arthroplasty. Materials and Methods: We included 58 patients (28 male and 30 female; mean age [range], 71.4 [61-83] years) who underwent 74 knee examinations after total knee arthroplasty using dual-energy CT. CT image sets consisted of polychromatic image sets that linearly blended 80 kVp and tin-filtered 140 kVp using weighting factors of 0.4, 0, and -0.3, and monochromatic images at 130, 150, 170, and 190 keV. These image sets were obtained with and without applying iMAR, creating a total of 14 image sets. Two readers qualitatively ranked the image quality (1 [lowest quality] through 14 [highest quality]). Volumes of high- and low-density artifacts and contrast-to-noise ratios (CNRs) between the bone and fat tissue were quantitatively measured in a subset of 25 knees unaffected by metal artifacts. Results: iMAR-applied, polychromatic images using weighting factors of -0.3 and 0.0 (P-0.3i and P0.0i, respectively) showed the highest image-quality rank scores (median of 14 for both by one reader and 13 and 14, respectively, by the other reader; p < 0.001). All iMAR-applied image series showed higher rank scores than the iMAR-unapplied ones. The smallest volumes of low-density artifacts were found in P-0.3i, P0.0i, and iMAR-applied monochromatic images at 130 keV. The smallest volumes of high-density artifacts were noted in P-0.3i. The CNRs were best in polychromatic images using a weighting factor of 0.4 with or without iMAR application, followed by polychromatic images using a weighting factor of 0.0 with or without iMAR application. Conclusion: Polychromatic images combined with iMAR application, P-0.3i and P0.0i, provided better image qualities and substantial metal artifact reduction compared with other image sets.
Park, Kyung-Nam;Lee, Gun-Woo;Kwon, Kee-Koo;Kim, Bong-Seok;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.1007-1010
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2002
In this paper, we present a new blocking artifact reduction algorithm using interpolation and signal adaptive filter (SAF) based on the edge map. Generally, block-based coding, such as JPEG and MPEG, is the most popular image compression method. However, for high compression it produces noticeable blocking and ringing artifacts in the decoded image. In proposed method, all the block is classified into low and high frequency blocks in block classification procedure. And edge map is obtained by using Sobel operator on decoded image. And according to the block property we applied blocking artifacts reduction algorithm. Namely, four neighbor low frequency block is participated in interpolation based on edge map. And ringing artifacts is removed by applying a signal adaptive filter around the edge using edge map in high frequency block. The computer simulation results confirmed a better performance by the proposed method in both the subjective and objective image qualities.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 뇌파측정기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거하기 위하여 뇌파 측정시 발생하는 안구운동, PVC 룰러 펌프 잡음등을 포함하는 전기적 잡음에 대하여 기술하였다. 적응 디지틀 필터는 이러한 뇌파 측정 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 그러나 일반적인 적응 디지틀 필터는 뇌파신호의 일부주파수 성분에 영향을 주게되므로 자동 뇌파 처리에는 부적합하다. 그러므로 본 고에서 이러한 뇌파잡음을 제거하기 위하여 제안한 방법은 일반적인 적응디지틀 필터의 참조채널을 사용하지 않으며, EOG 잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 고정차수 FIR 필터를 연결하였으며, 펌프잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 잡음 제거기를 연결함으로써 실현하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 결과는 잡음제거 능력의 관점에서 제안한 방법의 성능을 분석하였으며, 결과적으로 약 20dB의 잡음제거 성능을 보였다.
자기공명영상검사는 조직의 대조도 와 해상력이 우수하지만, 인공물이 발생 될 경우 진단에 영향을 주어 판독이 불가능한 영상을 생성하기도 한다. 치아에 삽입된 금속은 강자성체 또는 상자성체로 되어있는 경우가 대부분이며 자화율 차이로 인하여 기하학적 왜곡을 유발하여 영상진단에 저해되는 경우가 많으며 이를 저감시킬 필요가 있다. 이에 본 연구는 반자성 물질을 사용에 따른 금속 인공물 분석을 실시하고자 한다. 자성 물질로는 치아교정용 와이어와 브라켓인 스테인리스 스틸이 사용되었고 반자성 물질은 구리, 아연, 비스무트를 사용하였다. 검사장비는 1.5T, 3T가 사용되었으며 사용된 시퀀스는 SE, TSE, GE, EPI을 사용하여 측정하였다. 자체 제작된 팬텀을 물질은 균등한 신호를 위하여 아가로스 겔(10%)을 사용하였으며 인공물 유발 물질은 스테인리스 스틸은 팬텀의 정중앙에 위치시켜 검사하고 각 길이 10mm의 정 육면체 반자성 물질의 씌워 검사하였다. 인공물 측정은 Image J를 사용하여 순수한 팬텀 영상에서 자성물질을 포함한 영상을 감산하여 얻은 영상에서 Low Threshold 값을 10으로 설정 한 후 Wand tool을 사용하여 인공물 영역설정 후 면적을 구하였다. 스테인리스 스틸에서 발생한 금속 인공물은 반자성 물질 중 비스무트를 사용한 영상에서 금속 인공물이 가장 많이 감소하였으며 구리와 아연은 약간은 감소하지만, 그 정도의 차이는 크지 않다고 하겠다. 이러한 이유는 비스무트의 반자성 자화율이 가장 작아서 강자성체에서의 자화율을 가장 많이 상쇄하였기 때문이라고 생각된다. 1.5T 와 3T 모두에서 비스무트를 사용한 영상의 인공물이 가장 적게 나왔다. 시퀀스별 인공물 감소는 1.5T에서는 TSE에서 가장 많이 인공물이 감소하였으며 3T에서는 SE에서 가장 많은 인공물이 감소하였다. 따라서 반자성물질의 따른 인공물 변화의 결과는 자화율(${\chi}$)이 가장 낮은 비스무트를 사용한 영상에서 금속인공물이 기준인 Implant 인공물 보다 줄어든 양상을 보여 자화율이 낮은 물질일수록 금속 인공물이 줄어든다는 것을 알 수 있었으며, 기존 금속 인공물의 해결 방법의 단점으로 지적되어온 스캔 시간의 증가 등이 나타나지 않으면서도 인공물을 줄일 수 있는 방법으로 향후 치아 교정 물질뿐만 아니라 치아 보철물 전체에 대한 금속 인공물 저감에 관한 연구의 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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