In this paper, We present a 3D image data for ocular refina. This 3D display techniques are used voxel(cuboid) projection. Voxel is 3D reconstruction method of the pixel. In this paper, 3D image display system is constructed under PC environment and programed based on modular programming by using Visual C++. The hole procedures are composed of data preparation, 3D Display over transformation and scaling.
We first review a real-time three-dimensional (3-D) holographic recording technique called optical scanning holography (OSH) and discuss holographic reconstruction using spatial light modulators (SLMs). We then present how the overall system can be used for 3-D holographic television (TV) display with a wide-angle view of a 3-D image, and address some of the issues encountered. Finally, we suggest some techniques to alleviate the issues encountered in such a 3-D holographic TV system.
Making the safety situation from the various work system is very important in the industrial fields. The proposed neural network technique is the real titre computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objests during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of obejects. All of them request much memory space and titre. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real time recognition of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques. And the real time reconstruction of nonlinear image information is processed through several simulations. I-D LIPN hardware has been composed, and the real time reconstruction is verified through the various experiments.
본 연구에서는 초음파와 tomography 기법을 기반으로 콘크리트 구조물의 비파괴 시험에 대한 방법론을 정립하고 검증하였다 일반적인 X-ray tomography에서는 물체를 통과하는 파동의 감쇠(attenuation) 데이터에 기초를 두고있는 반면에, 본 연구에서는 time-of-flight(TOF) 데이터를 사용하여 매질의 굴절률(refractive index)을 포괄적으로 표현하는 단층영상을 복원한다 X-ray tomography에서는 측정된 감쇠 데이터를 영상복원(Image reconstruction) 알고리즘에 의해서 처리하며, 파동의 굴절은 고려할 필요가 없다 그러나 초음파는 매질(medium)의 굴절률(refractive index)에 따라 초음파의 경보가 변경되므로 초음파 tomography에서는 초음파 경로의 연산이 선행되어야만 단층영상을 복원할 수 있게 된다 초음파 정보의 연산은 가하광학(Geometrical Optic)에서 사용되는 굴절률과 경로의 관계에 기초를 둔다 영상 복원은 대수학적 접근 방법인 ART (algebraic reconstruction technique) 또는 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technique)를 기초로 연산된 초음파의 경로를 따라 선적분한 TOF 값과 측정된 TOF 값의 차이를 기반으로 수행된다 실제 구현에서는 초음파가 직진한다는 가정하에 영상을 복원하고, 이를 기반으로 초음파의 경로를 연산하였다 본 논문에서는 이들 두 과정(경로연산 및 영상복원)의 반복연산을 통하여 영상을 복원하였다. 세안하는 알고리즘을 모의실험으로 평가하였고, 실제 콘크리트 구조물에 적용하여 본 방법론의 무한한 가능성을 입증하였다.
최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.
전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
Because single-photon emission computed tomography (SPECT) is one of the widely used nuclear medicine imaging systems, it is extremely important to acquire high-quality images for diagnosis. In this study, we designed a super-resolution (SR) technique using dense block-based deep convolutional neural network (CNN) and evaluated the algorithm on real SPECT phantom images. To acquire the phantom images, a real SPECT system using a99mTc source and two physical phantoms was used. To confirm the image quality, the noise properties and visual quality metric evaluation parameters were calculated. The results demonstrate that our proposed method delivers a more valid SR improvement by using dense block-based deep CNNs as compared to conventional reconstruction techniques. In particular, when the proposed method was used, the quantitative performance was improved from 1.2 to 5.0 times compared to the result of using the conventional iterative reconstruction. Here, we confirmed the effects on the image quality of the resulting SR image, and our proposed technique was shown to be effective for nuclear medicine imaging.
In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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