Yoon, Seok Hwan;Kim, Byung Jin;Moon, Il Sang;Lee, Hong Jae
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.22
no.1
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pp.35-42
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2018
Purpose Standardized uptake value(SUV) has been widely used as a quantitative metric of uptake in PET/CT for diagnosis of malignant tumors and evaluation of tumor therapy response. However, the SUV depends on various factor including PET/CT scanner specifications and reconstruction parameter. The purpose of this study is to validate a EQ PET to evaluate SUV across different PET/CT systems. Materials and Methods First, NEMA IEC body phantom data were used to calculate the EQ filter for OSEM3D with PSF and TOF reconstruction from three different PET/CT systems in order to obtain EARL compliant recovery coefficients of each spheres. The Biograph true point 40 PET/CT images were reconstructed with a OSEM3D+PSF reconstruction, images of the Biograph mCT 40 and Biograph mCT 64 PET/CT scanners were reconstructed with a OSEM3D+PSF, OSEM3D+TOF, OSEM3D+PSF+TOF. Post reconstructions, the proprietary EQ filter was applied to the reconstruction data. Recovery coefficient can be estimated by ratio of measured to true activity concentration for spheres of different volume and coefficient variability(CV) value of RC for each sphere was compared. For clinical study, we compared SUVmax applying different reconstruction algorithms in FDG PET images of 61 patients with lung cancer using Biograph mCT 40 PET/CT scanner. Results For the phantom studied, the mean values of CV for OSEM3D, OSEM3D+PSF, OSEM3D+TOF and OSEM3D+PSF+TOF reconstructions were 0.05, 0.04, 0.04 and 0.03 respectively for RC. Application of the proprietary EQ filter, the mean values of CV for OSEM3D, OSEM3D+PSF, OSEM3D+TOF and OSEM3D+PSF+TOF reconstructions were 0.04, 0.03, 0.03 and 0.02 respectively for RC. Clinical study, there were no statistical significance of the difference applying EQ PET on SUVmax of 61 patients FDG PET image. (p=1.000) Conclusion This study indicates that CV values of RC in phantom were decreased after applying EQ PET for different PET/CT system and The EQ PET reduced reconstruction dependent variation in SUVs for 61 lung cancer patients, Therefore, EQ PET will be expected to provide accurate quantification when the patient is scanned on different PET/CT system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.10
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pp.1709-1714
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2007
This paper proposes a compensating algorithm for the secondary current of the measurement current transformer (CT) that removes the effects of the hysteresis characteristics of the iron-core. The exciting current resulting from the hysteresis characteristics of the core causes an error between the primary current and the secondary current of the measurement CT. The exciting current can be decomposed into the magnetizing current and the core loss current. The core loss current is obtained from the measured secondary current and the core loss resistance. The core flux linkage is calculated by integrating the measured secondary current, and then inserted into the flux-magnetizing current curve to obtain the magnetizing current. The exciting current at every sampling interval is obtained by summing the core-loss and magnetizing currents and then added to the measured current to obtain the correct current. The performance of the proposed algorithm is validated under various conditions using EMTP generated data. The results indicate that the proposed algorithm can improve the accuracy of the measurement CT significantly, and thus reduce the size and the cost of the measurement CT.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.20
no.2
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pp.131-138
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2016
We have developed a UMC (Use-Modify-Create) strategy for the improvement of computational thinking in SW education. UMC model is an instructional strategy that students analyze examples of algorithms, modify-expand it and to develop new SW. First, we applied the UMC classes during 1 semester targeting pre-service teachers. To explore the effectiveness of the proposed model, we conducted a t-test for improving students' self-CT. Through a result, we found that is the UMC teaching-learning strategy helped the CT concepts and practice skills. In addition, we could see the Use and Create steps help to improve the ability of students' CT than directly teaching and Modify steps.
This paper proposes a compensating algorithm for the secondary current of the measurement current transformer (CT) that removes the effects of the hysteresis characteristics of the iron-core. The exciting current resulting from the hysteresis characteristics of the core causes an error between the primary current and the secondary current of the CT. The proposed algorithm decomposes the exciting current into the magnetizing current and the core loss current and each of them is estimated. The core loss current is calculated from the secondary voltage and the secondary voltage-core loss current curve. The core flux linkage is calculated and then inserted into the flux-current curve to estimate the magnetizing current. The exciting current at every sampling interval is obtained by summing the core-loss and magnetizing currents and then added to the measured current to compensate the secondary current. The performance of the proposed algorithm is validated under various conditions using EMTP generated data. The test results of the real CT were also included. The results indicate that the proposed algorithm can improve the accuracy of the measurement CT significantly, and thus reduce the size and the cost of the CT.
We examined the effect of Siemens ADMIRE (Advanced Modeled Iterative Reconstruction) on image quality by measuring changes in HU, noise, and SNR of background air, fat, muscle, and background signals on a chest CT scan. Experimental results show that as the ADMIRE Strength increases, the noise decreases and the signal increases, consequently the signal-to-noise ratio increases. ADMIRE can reduce noise by 28 ~ 61% compared to FBP, which is a conventional image reconstruction algorithm, and improves SNR by 16 ~ 100%.
Purpose To construct a standard dataset of contrast-enhanced CT images of liver tumors to test the performance and safety of artificial intelligence (AI)-based algorithms for clinical decision support systems (CDSSs). Materials and Methods A consensus group of medical experts in gastrointestinal radiology from four national tertiary institutions discussed the conditions to be included in a standard dataset. Seventy-five cases of hepatocellular carcinoma, 75 cases of metastasis, and 30-50 cases of benign lesions were retrieved from each institution, and the final dataset consisted of 300 cases of hepatocellular carcinoma, 300 cases of metastasis, and 183 cases of benign lesions. Only pathologically confirmed cases of hepatocellular carcinomas and metastases were enrolled. The medical experts retrieved the medical records of the patients and manually labeled the CT images. The CT images were saved as Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) files. Results The medical experts in gastrointestinal radiology constructed the standard dataset of contrast-enhanced CT images for 783 cases of liver tumors. The performance and safety of the AI algorithm can be evaluated by calculating the sensitivity and specificity for detecting and characterizing the lesions. Conclusion The constructed standard dataset can be utilized for evaluating the machine-learning-based AI algorithm for CDSS.
The purpose of this study is to propose AI maker coding education as a way to improve computational thinking(CT), which is an essential competence for problem-solving capability in modern society, and to analyze the effectiveness of this education on improving CT in elementary school students. For the research, 5 students from 4th graders and 5 students from 6th graders were recruited, and AI maker coding education was planned in 8 sessions to form classes from basic block coding and maker education to real-life problem solving. To analyze the effectiveness of AI maker coding education, pre- and post-CT examinations were performed. The test results confirmed that AI maker coding education had a significant effect on "abstraction", "algorithm", and "data processing" in the five CT components, and confirmed that there was no correlation in "problem resolution" and "automation". Overall, the average score of all students increased, and the deviation between students decreased, confirming that AI maker coding education was effective in improving CT.
Liver disease is highly associated with death, and other abdominal diseases are also important causes affecting a person's lifespan, and a CT scan is essential when treating abdominal diseases. High radiation exposure is essential to create images that are good for reading, but managing the patient's radiation exposure is also essential. In this study, a post-processing wavelet algorithm was proposed to improve the image quality of abdominal CT images. Wavelets have the disadvantage of having to set a threshold value depending on the type of input image. Therefore, we experimentally proposed the threshold value of the wavelet and evaluated whether the image quality was effective. As a result of the experiment, the optimal threshold value for abdominal CT images was calculated to be 50. In the case of image 1, noise was improved by 49% and in the case of image 2, by 29%, and the contrast also increased. if the results of this study are applied for post-processing after abdominal CT, image quality can be improved and it will be helpful in disease diagnosis.
The most important work for early detection of liver cancer and decision of its characteristic and location is good segmentation of a liver region from other abdominal organs. This paper proposes a fully automatic liver segmentation algorithm based on the abdominal morphology characteristic as an easy and efficient method. Multi-modal threshold as pre-processing is peformed and a spine is segmented for finding morphological coordinates of an abdomen. Then the liver region is extracted using C-class maximum a posteriori (MAP) decision and morphological filtering. In order to estimate results of the automatic segmented liver region, area error rate (AER) and correlation coefficients of rotational binary region projection matching (RBRPM) are utilized. Experimental results showed automatic liver segmentation obtained by the proposed algorithm provided strong similarity to manual liver segmentation.
Ultrasonic guided waves have been widely utilized for long range inspection of structures. Recently, many researchers have paid attention to the tomographic imaging using guided wave for the diagnosis of plate-like structures because group velocity of guided waves is changed by central frequency of transducer and thickness of plate. Currently, Delay and Sum imaging technique and MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) imaging technique are performed. So the performance of these two imaging techniques are investigated in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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