When focusing using an ultrasonic transducer array, a main lobe is formed in the focal region of an ultrasound field, but side lobes also arise around the focal region due to the leakage. Since the side lobes cannot be completely eliminated in the focusing process, they are responsible for subsequent ultrasound image quality degradation. To improve ultrasound image quality, a signal processing strategy to reduce side lobes is definitely in demand. To this end, quantitative determination of main and side lobes is necessary. We propose a theoretically and actually error-free method of exactly discriminating and separately computing the main lobe and side lobe parts in ultrasound image by computer simulation. We refer to images constructed using the main and side lobe signals as the main and side lobe images, respectively. Since the main and side lobe images exactly represent their main and side lobe components, respectively, they can be used to evaluate ultrasound image quality. Defining the average brightness of the main and side lobe images, the conventional to side lobe image ratio, and the main to side lobe image ratio as image quality metrics, we can evaluate image characteristics in speckle images. The proposed method is also applied in assessing the performance of side lobe suppression filtering. We show that the proposed method may greatly aid in the evaluation of medical ultrasonic images using computer simulations, albeit lacking the use of actual experimental data.
Commonly deep learning methods for enhancing the quality of medical images use unpaired dataset due to the impracticality of acquiring paired dataset through commercial imaging system. In this paper, we propose a supervised learning method to enhance the quality of ultrasound images. The U-net model is designed by incorporating a divide-and-conquer approach that divides and processes an image into four parts to overcome data shortage and shorten the learning time. The proposed model is trained using paired dataset consisting of 828 pairs of low-quality and high-quality images with a resolution of 512x512 pixels obtained by varying the number of channels for the same subject. Out of a total of 828 pairs of images, 684 pairs are used as the training dataset, while the remaining 144 pairs served as the test dataset. In the test results, the average Mean Squared Error (MSE) was reduced from 87.6884 in the low-quality images to 45.5108 in the restored images. Additionally, the average Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) was improved from 28.7550 to 31.8063, and the average Structural Similarity Index (SSIM) was increased from 0.4755 to 0.8511, demonstrating significant enhancements in image quality.
To evaluated the image quality and the patient exposure for the chest radiography, its fundamental imaging properties were investigated. The basic imaging properties were evaluated by measuring characteristic curves, relative speeds, average gradient, and patient exposure dose. The image qualities were evaluated by using a rotating meter. It was found that the film gradient of SRO750/SRH system was 3.13 and that of SRO750/HR-C30 was 1.77. The ratio of SRO1000/TMH to FS/RP-1 was 1 to 18.2. It was possible to visualize the static image when the exposure time was less than 2.5 msec in patient that had respiratory excessive motion, heart beat and natural physical motion, and less than 8.5 msec in normal. The ratio of medical exposure dose compared with our method was 1 to 25 in the routine chest radiography and maximum was 1 to 70. In estimation of the image quality in same cases, we found that the image of SRO1000/SRH and TMH of super sensitive systems was the same results. We found that these super sensitive screen-film systems were available for the chest radiography considering the relationship between the image quality and patient exposure.
In this paper, we propose an optimal interest point extraction method to support shape-base image classification and indexing for image database by applying a dynamic threshold that reflects the characteristics of the shape contour. The threshold is determined dynamically by comparing the contour length ratio of the original shape and the approximated polygon while the algorithm is running. Because our algorithm considers the characteristics of the shape contour, it can minimize the number of interest points. For n points of the contour, the proposed algorithm has O(nlogn) computational cost on an average to extract the number of m optimal interest points. Experiments were performed on the 70 synthetic shapes of 7 different contour types and 1100 fish shapes. It shows the average optimization ratio up to 0.92 and has 14% improvement, compared to the fixed threshold method. The shape features extracted from our proposed method can be used for shape-based image classification, indexing, and similarity search via normalization.
Han Kuk Hee;Shin Chung Hun;Lee Chung Hwan;Yoo Soon Mi;Park Ja Ram;Kim Jin Su;Yun In Ha
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.35
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pp.41-51
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2023
Purpose: This study compares and analyzes the image quality of 3D-CBCT(Cone Beam Computed-Tomography) and Gated CBCT according to baseline changes during SBRT(Stereotactic Body RadioTherapy) in lung cancer patients to find a useful CBCT method for correcting movement due to breathing Materials and methods : Insert a solid tumor material with a diameter of 3 cm into the QUASARTM phantom. 4-Dimentional Computed-Tomography(4DCT) images were taken with a speed of the phantom at period 3 sec and a maximum amplitude of 20 mm. Using the contouring menu of the computerized treatment planning system EclipseTM Gross Tumor Volume was outlined on solid tumor material. Set-up the same as when acquiring a 4DCT image using Truebeam STxTM, breathing patterns with baseline changes of 1 mm, 3 mm, and 5 mm were input into the phantom to obtain 3D-CBCT (Spotlight, Full) and Gated-CBCT (Spotlight, Full) images five times repeatedly. The acquired images were compared with the Signal-to-Noise Ratio(SNR), Contrast-to-Noise Ratio(CNR), Tumor Volume Length, and Motion Blurring Ratio(MBR) based on the 4DCT image. Results: The average Signal-to-Noise Ratio, Contrast-to-Noise Ratio, Tumor Volume Length and Motion Blurring Ratio of Spotlight Gated CBCT images were 13.30±0.10%, 7.78±0.16%, 3.55±0.17%, 1.18±0.06%. As a result, Spotlight Gated-CBCT images according to baseline change showed better values than Spotligtht 3D-CBCT images. Also, the average Signal-to-Noise Ratio, Contrast-to-Noise Ratio, Tumor Volume Length and Motion Blurring Ratio of Full Gated CBCT images were 12.80±0.11%, 7.60±0.11%, 3.54±0.16%, 1.18±0.05%. As a result Full GatedCBCT images according to baseline change showed better values than Full 3D-CBCT images. Conclusion : Compared to 3D-CBCT images, Gated-CBCT images had better image quality according to the baseline change, and the effect of Motion Blurring Artifacts caused by breathing was small. Therefore, it is considered useful to image guided using Gated-CBCT when a baseline change occurs due to difficulty in regular breathing during SBRT that exposes high doses in a short period of time
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.779-781
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2013
As the demand for various multimedia service increases the technology that utilizes image as information transfer method develops rapidly. Though average filter, median filter and weight filter etc. have been proposed to remove various noises that are added to images, the existing methods are short of noise removal and edge reservation performance. Therefore, in this paper an algorithm, in which noise is decided at the first hand, and then it is processed through modified median filter and adaptive weighted average filter, is proposed to effectively remove the complex noise that has been added to an image. And it was compared with existing methods through simulation and PSNR(peak signal to noise ratio) has been used as a criterion.
Park, Young-Mi;Kim, Do-Yun;Cho, Young-Tae;Lee, Yong-Eui;Kim, Chul-Hwan;Yoon, Sang-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2009.10a
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pp.893-895
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2009
In this paper, we described the unique and novel method to prepare two kinds of electro-active particles, black and white particles with different polarity. The surface of the particles was characterized to be uniform and clean by adopting spray dryer as a tool for genesis of particles; neither surfactants nor high dielectric medium like water was employed during particle preparation step. The other purpose of this study is to investigate the factors that contribute high driving voltage of particlebased display like QR-LPD. We extracted parameters interaction between particle and electrode, and between oppositely charged particles. Here we reported an excellent behavior of particle-based display that showed low operating voltage, high contrast ratio as high as 8:1 without scarification of quick response time. By optimizing the particle size, charge per mass, selection of external additive sets, a lower driving voltage as low as 40V for the particles with $10{\mu}m$ volume average diameter was obtained.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.792-794
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2014
In the modern society where the communication technology has rapidly developed, image devices such as digital display, camera, etc., forms the center. However, during the transmission of image data, storing, and obtaining, a noise is added to the image due to various reasons and degrades the quality of the image. In this paper, an average filter algorithm modified in order to ease the effect of AWGN(additive white Gaussian noise) being added to the image was proposed. Also compare existing methods through the using PSNR.
This paper proposes an RGB to RGBY color conversion algorithm for liquid crystal display (LCD) using RGW pixel structure with two-field (yellow and blue) sequential driving method. The proposed algorithm preserves the hue and saturation of the original color by maintaining the RGB ratio, and it increases the luminance. The performance of the proposed RGBY conversion algorithm is verified using the MATLAB simulation with 24 images of Kodak lossless true color image suite. The simulation results of average color difference CIEDE2000 (${\delta}E^*_{00}$) and scaling factor are 0.99 and 1.89, respectively. These results indicate that the average brightness is increased 1.89 times compared to LCD using conventional RGB pixel structure, without increasing the power consumption and degrading the image quality.
Although upper respiratory tract infections (URTIs) are common diseases, there have been no studies of their relationship with the indices obtained from tongue image analyses. The purpose of this study was to identify a tongue index through an analysis of tongue images (TIs) showing significant changes before and after treatment in patients with URTIs. A computerized tongue image acquisition system was developed to acquire TIs from subjects in the same environment. An image was taken from each of 39 URTI patients and 39 healthy controls. For the patients, images were acquired before and after treatment to identify changes. The tongue area was classified into a tongue body and a tongue coating, and the coating ratio between the two areas, the average value of the colour of each area, and teeth marks were calculated. No significant difference was observed in age or sex between the URTI patients and control participants. Heart rates were slightly different. The analysis of TIs showed that the luminance of the tongue coating and the coating area ratio were decreased, while the reddish value of the tongue body at the centre area increased as the treatment progressed. Tongue coating and body in URTIs had different colour and shape from those in the normal. It is expected that this result will contribute not only to the objectification of traditional Chinese medicine but also to diagnostic methods that do not involve face-to-face physician visit during the pandemic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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