• 제목/요약/키워드: Expectation Maximization

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68Ga 표지 PET/CT 검사의 최적화된 매개변수에 대한 연구 (Study of 68Ga Labelled PET/CT Scan Parameters Optimization)

  • 곽인석;이혁;김시활;문승철
    • 핵의학기술
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    • 제27권2호
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    • pp.111-127
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    • 2023
  • Purpose: Gallium-68 (68Ga) is increasingly used in nuclear medicine imaging for various conditions such as lymphoma and neuroendocrine tumors by labeling tracers like Prostate Specific Membrane Antigen (PSMA) and DOTA-TOC. However, compared to Fluorine-18 (18F) used in conventional nuclear medicine imaging, 68Ga has lower spatial resolution and relatively higher Signal to Background Ratio (SBR). Therefore, this study aimed to investigate the optimized parameters and reconstruction methods for PET/CT imaging using the 68Ga radiotracer through model-based image evaluation. Materials and Methods: Based on clinical images of 68Ga-PSMA PET/CT, a NEMA/IEC 2008 PET phantom model was prepared with a Hot vs Background (H/B) ratio of 10:1. Images were acquired for 9 minutes in list mode using DMIDR (GE, Milwaukee WI, USA). Subsequently, reconstructions were performed for 1 to 8 minutes using OS-EM (Ordered Subset Expectation Maximization) + TOF (Time of Flight) + Sharp IR (VPFX-S), and BSREM (Block Sequential Regularized Expectation Maximization) + TOF + Sharp IR (QCFX-S-400), followed by comparative evaluation. Based on the previous experimental results, images were reconstructed for BSREM + TOF + Sharp IR / 2 minutes (QCFX-S-2min) with varying β-strength values from 100 to 700. The image quality was evaluated using AMIDE (freeware, Ver.1.0.1) and Advanced Workstation (GE, USA). Results: Images reconstructed with QCFX-S-400 showed relatively higher values for SNR (Signal to Noise Ratio), CNR (Contrast to Noise Ratio), count, RC (Recovery Coefficient), and SUV (Standardized Uptake Value) compared to VPFX-S. SNR, CNR, and SUV exhibited the highest values at 2 minutes/bed acquisition time. RC showed the highest values for a 10 mm sphere at 2 minutes/bed acquisition time. For small spheres of 10 mm and 13 mm, an inverse relationship between β-strength increase and count was observed. SNR and CNR peaked at β-strength 400 and then decreased, while SUV and RC exhibited a normal distribution based on sphere size for β-strength values of 400 and above. Conclusion: Based on the experiments, PET/CT imaging using the 68Ga radiotracer yielded the most favorable quantitative and qualitative results with a 2 minutes/bed acquisition time and BSREM reconstruction, particularly when applying β-strength 400. The application of BSREM can enhance accurate quantification and image quality in 68Ga PET/CT imaging, and an optimization process tailored to each institution's imaging objectives appears necessary.

EM 알고리즘을 이용할 재귀적인 음소분리 (Recursive Segmentation of Speech Signals using Expectation-Minimization)

  • 강병옥;정홍
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.103-106
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    • 2002
  • 본 논문에서는 입력음성신호로부터 음소간의 경계를 찾는 문제를 풀기위해 재귀적인 방식으로 EM 알고리즘을 적용한다. 즉, 예상되는 두 끝점 사이의 부분을 현재의 프레임 n 이라고 하면, 그 전 프레임 n-1 에서 구해진 끝점이 주는 정보와 그 끝점으로부터 이어지는 음성샘플로부터 현재 프레임의 끝점을 구한다. 또한 현재의 프레임 n 에서 끝점을 추정해 내면, 그 추정한 끝점과 그 점 이후에 이어지는 음성샘플값으로부터 다음 프레임 n+1 의 끝점을 구한다. 이러한 방식을 재귀적인 음소분리 방식이라고 한다. 그리고, 각 프레임에서 끝점을 구하기 위해서는 끝점의 좌표를 추정해야 할 파라메터로 하고, 그 주변의 음성샘플 값을 관찰 값으로 하여 EM(Expectation and Maximization) 알고리즘을 이용한다. 이 EM 알고리즘을 이용한 재귀적인 음소분리 방식을 실제 음성 DB 로부터 음소쌍을 추출하여 테스트 했을 때 약 5 회의 EM 반복 후에 경계간으로 수렴함을 볼 수 있었다.

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Computationally efficient variational Bayesian method for PAPR reduction in multiuser MIMO-OFDM systems

  • Singh, Davinder;Sarin, Rakesh Kumar
    • ETRI Journal
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    • 제41권3호
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    • pp.298-307
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    • 2019
  • This paper investigates the use of the inverse-free sparse Bayesian learning (SBL) approach for peak-to-average power ratio (PAPR) reduction in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)-based multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The Bayesian inference method employs a truncated Gaussian mixture prior for the sought-after low-PAPR signal. To learn the prior signal, associated hyperparameters and underlying statistical parameters, we use the variational expectation-maximization (EM) iterative algorithm. The matrix inversion involved in the expectation step (E-step) is averted by invoking a relaxed evidence lower bound (relaxed-ELBO). The resulting inverse-free SBL algorithm has a much lower complexity than the standard SBL algorithm. Numerical experiments confirm the substantial improvement over existing methods in terms of PAPR reduction for different MIMO configurations.

결정적 어닐링 EM 알고리즘을 이용한 칼라 영상의 분할 (Segmentation of Color Image Using the Deterministic Anneanling EM Algorithm)

  • 박종현;박순영;조완현
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.569-572
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    • 1999
  • In this paper we present a color image segmentation algorithm based on statistical models. A novel deterministic annealing Expectation Maximization(EM) formula is derived to estimate the parameters of the Gaussian Mixture Model(GMM) which represents the multi-colored objects statistically. The experimental results show that the proposed deterministic annealing EM is a global optimal solution for the ML parameter estimation and the image field is segmented efficiently by using the parameter estimates.

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동적 불완전 수리 모형 및 분석 절차의 개발

  • 백상엽;임태진;홍정식;이창훈;김태운
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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    • pp.719-724
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    • 1996
  • 본 연구는 유지, 보수되는 상시 작동 시스템에 대한 신뢰성 분석을 위해 동적 불완전 수리모형 및 분석 절차의 개발을 수행하였다. 또한 수리 상태에 대한 데이타가 완전히 잠재적(masked)이라 하더라도 기본 분포(base-line distribution)가 와이블 분포라는 가정하에 모수적 추정 절차를 개발하였다. 개발된 추정 절차는 기본적으로 EM(Expectation and Maximization : EM) 알고리즘의 틀(framework)을 유지하고 있다. 특히 최소 수리 특성으로 인해 분포가 변화함에 따라 발생하는 추정의 어려움을 해결하기 위해 데이타 변환(transformation)식을 제시하고 이러한 변환 데이타를 사용함으로써 추가적 데이타의 요구없이 잠재적 데이타를 사용하여 추정을 가능하게 하는 모수 추정 알고리즘을 제시하였다.

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주성분 분석을 위한 새로운 EM 알고리듬 (New EM algorithm for Principal Component Analysis)

  • 안종훈;오종훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.529-531
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    • 2001
  • We present an expectation-maximization algorithm for principal component analysis via orthogonalization. The algorithm finds actual principal components, whereas previously proposed EM algorithms can only find principal subspace. New algorithm is simple and more efficient thant probabilistic PCA specially in noiseless cases. Conventional PCA needs computation of inverse of the covariance matrices, which makes the algorithm prohibitively expensive when the dimensions of data space is large. This EM algorithm is very powerful for high dimensional data when only a few principal components are needed.

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어닐링에 의한 Hierarchical Mixtures of Experts를 이용한 시계열 예측 (Prediction of Time Series Using Hierarchical Mixtures of Experts Through an Annealing)

  • 유정수;이원돈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.360-362
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    • 1998
  • In the original mixtures of experts framework, the parameters of the network are determined by gradient descent, which is naturally slow. In [2], the Expectation-Maximization(EM) algorithm is used instead, to obtain the network parameters, resulting in substantially reduced training times. This paper presents the new EM algorithm for prediction. We show that an Efficient training algorithm may be derived for the HME network. To verify the utility of the algorithm we look at specific examples in time series prediction. The application of the new EM algorithm to time series prediction has been quiet successful.

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EMSAC을 이용한 대응점 추출 알고리즘에 관한 연구 (Extraction of Corresponding Points Using EMSAC Algorithm)

  • 위은영;예수영;주재흠;남기곤
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.405-406
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    • 2006
  • This paper proposes the new algorithm for the extraction of the corresponding points. Our algorithm is based on RANSAC(Random Sample Consensus) with EM(Expectation-Maximization). In the procedure of RANSAC, N-points are selected by the result of EM instead of the random selection. EM+SAC algorithm is applied to the correspondence for the mosaicing.

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정상 뇌혈류 영상에서 재구성 알고리즘 적용에 따른 섭취율 차이 : 통계적 파라미터 지도를 사용한 분석 (The changes of cerebral blood flow by brain imaging algorithm in the Normal Brains : Analysis by Statistical Parametric Mapping)

  • 이효영;김윤진;신성규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.5311-5316
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    • 2012
  • 뇌 영상분석 알고리즘 적용에 따른 뇌혈류의 변화를 관찰하기 위해 정상 성인 13명(평균연령 39세)을 대상으로 뇌혈류 단 광자 단층촬영(Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT)을 시행하였다. 획득된 영상을 여과후 역투영법(Filtered Back Projection, FBP)과 반복적 방법(Ordered Subset Expectation Maximization, OSEM)으로 영상을 재구성하여 통계학적 파라미터 뇌지도법으로 비교하여 방사성 의약품의 뇌 분포양상을 확인하였으며, 혈류의 변화는 크러스트(Cluster)로 표현시켰다. 이에 대한 결과로는 여과후 역투영법이 반복적 방법보다 섭취가 증가된 부위는 우측 전두엽, 대뇌회전하부, 외핵, 좌측대뇌 변엽과 대상이랑이며, 섭취가 감소된 부위는 좌측전두엽, 중간전두이랑, 하측전두이랑, 중심전이랑, 하측전두이랑, 중심전이랑이었다. 이는 영상재구성시 적용되는 알고리즘에 따라 뇌 혈류분포가 다르게 나타난 것을 크러스트(Cluster)로 표현시켰고, 명확한 시각적 표시가 가능하도록 뇌 확룔 지도로 보여주는데 의의가 있다.