An MR-based attenuation correction (MRAC) map plays an important role in quantitative positron emission tomography (PET) image evaluation in PET/magnetic resonance imaging (MRI) systems. However, the MRAC map is affected by the magnetic field inhomogeneity of MRIs. This study aims to evaluate the characteristics of MRAC maps of physical phantoms on PET/MRI images. Phantom measurements were performed using the Siemens Biograph mMR. The modular type physical phantoms that provide assembly versatility for phantom construction were scanned in a four-channel Body Matrix coil. The MRAC map was generated using the two-point Dixon-based segmentation method for whole-body imaging. The modular phantoms were scanned in compact and non-compact assembly configurations. In addition, the phantoms were scanned repeatedly to generate MRAC maps. The acquired MRAC maps show differently assigned values for void areas. An incorrect assignment of a void area was shown on a locally compact space between phantoms. The assigned MRAC values were distorted using a wide field-of-view (FOV). The MRAC values also differed after repeated scans. However, the erroneous MRAC values appeared outside of phantom, except for a large FOV. The MRAC map of the phantom was affected by phantom configuration and the number of scans. A quantitative study using a phantom in a PET/MRI system should be performed after evaluation of the MRAC map characteristics.
본 연구는 전신 GSO PET 스캐너를 사용하여 Cs-137 투과 선원을 이용한 감쇠보정기법들을 평가하는 것이다. 이를 위하여, 4개의 모양이 다른 팬텀들을 사용하여 감쇠보정기법들을 검사하였다. 뇌영상을 위하여 256 mm의 시야가 사용되었고, 약 110MBq의 F-18 선원이 팬텀실험을 위해 사용되었다. 감쇠를 보정하기위해서, 방출선원이 팬텀에 주입된 후, Cs-137점선원의 투과 스캔 데이터가 획득되었다. 방출선원 데이터는 산란보정을 하였고, 4가지 종류의 감쇠보정기법을 이용하여 감쇠보정을 하였다. 재구성된 팬텀 영상들이 비교평가되었고, 임상 뇌영상은 핵의학 의사들이 평가를 하였다. 결과적으로 균일성 평가를 위한 원형팬텀의 영상에서, 측정감쇠보정기법을 이용시 가운데 부분이 떨어져 보였으나, 나머지 감쇠보정 기법들에서는 균일하게 보였다. 임상 뇌 데이터의 경우, 두개골에 대한 감쇠 효과를 볼 수 있었고, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용되지 않은 영상에서는 인공산물이 발생하는 것을 보여주었다. 결론적으로, 정량적 뇌영상에 대한 정확도를 높이기 위해서, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용된 개선된 감쇠보정 방법이 요구되어진다. 본 연구는 앞으로 Cs-137 점선원을 이용한 감쇠보정기법이 포함된 뇌 PET 영상 장치를 개선하는데 유용할 것으로 사료된다.
농업분야에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시간적, 공간적, 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 본 연구는 위성영상의 농업활용에 앞서 영상의 대기보정에 따른 반사도와 식생지수의 변화 분석을 위해 다중분광위성자료의 대기상층 반사도(Top of Atmosphere Reflectance; TOA Reflectance)와 대기보정을 통한 표면 반사도(Surface Reflectance)를 산출하여 각 밴드별 반사도, 식생지수를 비교하였다. 그 결과 지상계측센서와 위성에서 관측된 식생지수는 영상의 대기보정을 통해 산출된 표면반사도가 TOA Reflectance 보다 높은 일치율과 상관성을 나타났다. 다중시기 영상에 대하여 대기보정 전/후 NDVI를 비교한 결과 모든 시기에서 대기보정 수행 후 NDVI 상승하였다. 특히 식생 활력도가 높은 수확직전의 시기의 경우 NDVI 상승폭이 크게 나타났다. 서로 다른 반사 특성을 가지는 토지피복의 경우에도 식생 활력도가 높은 마늘, 양파 재배지역과 산림의 경우 0.1 이상의 NDVI 변화를 보였다. 이 같은 결과는 NIR 밴드대역이 수증기 흡수대역에 있어 대기보정으로 인해 영향을 받기 때문이다. 따라서 위성영상을 농업분야에 활용함에 있어 대기보정은 NDVI 분석에 있어 매우 중요한 과정으로 볼 수 있다.
The present study suggests the application of a depth camera for wave height field measurement, focusing on the calibration procedure and test setup. Azure Kinect system is used to measure the water surface elevation, with a field of view of 800 mm × 800 mm and repetition rate of 30 Hz. In the optimal optical setup, the spatial resolution of the field of view is 288 × 320 pixels. To detect the water surface by the depth camera, tracer particles that float on the water and reflects infrared is added. The calibration consists of wave height scaling and correction of the barrel distortion. A polynomial regression model of image correction is established using machine learning. The measurement results by the depth camera are compared with capacitance type wave height gauge measurement, to show good agreement.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
Ionization chambers often exhibit a stem effect, caused by interactions of radiation with air near the chamber end, or with dielectric in the chamber stem or cable. In this study measured stem effect correction factor for length of ionization chamber from medical linear accelerator recommend to with the use of stem correction method. For a model of the Farmer-type chamber, were used to calculate the beam quality correction factor. These interactions contribute to the apparent measured exposure. Additionally, it needs to consider ionization chamber use of small volume and stem effect of cable by a large field. Linear accelerator generated photons energy and increased dose repeatedly measured by using stem correction method. Stem effect was dependence of the energy and increases with photon energy conditions improved of beam quality. In conclusion, stem effect correction factor was measured within 0.4% calculated according to the exposures stem length and also supposed to determined below 1% of another stem correction method.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
목적: 이 연구의 목적은 excitation pulse profile을 이용하여 불균일 자장에 의하여 발생하는 배경 경사 자장에 의한 영향을 보상하여 2차원 다중 단면 경사에코 간 영상에서의 정확한 지방 및 $T_2{^*}$ 측정을 하는 데에 있다. 대상과 방법: 2차원 경사에코영상에서 불균일 자장에 의한 배경경사자장으로 인하여 유도되는 신호의 감소는 excitation pulse profile weighting으로 나타난다. 이에 의한 영향을 최소화 하기 위하여 $B_0$ field map을 통하여 단면선택방향으로의 선형 경사자장의 정도를 추정한 후, 획득한 신호를 excitation pulse profile을 이용하여 보정하였다. $T_2{^*}$ 및 지방은 보정된 신호로부터 측정되었으며 보정방법은 3.0T 임상용 장비에서 팬텀 및 in vivo 실험을 통하여 이루어 졌다. 결과: 팬텀 실험 결과는 보정 후 측정된 $T_2{^*}$ 및 지방의 양이 자장이 균일한 경우에 가까워 진 것을 보여 주었다. In vivo 실험에서는 간에서 배경경사자장의 크기가 약 120 ${\mu}T/m$ 정도 까지로 나타났으며 보정하기 전에 비하여 측정된 $T_2{^*}$ 및 지방의 정도의 균일도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 결론: Excitation pulse profile을 이용한 배경경사자장 보정 방법은 경사 에코 신호에서의 거시적인 불균일 자장에 의한 영향을 줄여 주며 2차원 간 영상에서의 적용을 통하여 보다 정확한 지방 및 $T_2{^*}$의 측정에 도움이 될 수 있다.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.210-213
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2017
The construction industry has witnessed an exponential growth of drones used in the field over the past few years. Likewise, the field of maintenance has paid increasing attention to using drones with a view to improving the efficiency of condition checks in high-rise buildings and major space. Although operators manipulate drones to inspect buildings at present, drones are expected to autonomously move around without operators in a few years. Also, for indoor maintenance, it is important for drones to find accurate locations, which is implemented by real-time locating systems(RTLS). Yet, the accuracy of RTLS varies across the types of systems and indoor settings, which warrants a locating system suitable for indoor space and a location correction system designed to improve the accuracy. Hence, the current study investigated the accuracy of real-time locating systems(RTLS) for the maintenance of indoor space of buildings with drones and delved into the methods of correcting the location information to improve the accuracy of RTLS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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