We evaluated the effect of high-density aluminum, titanium, and steel metal inserts on computed tomography (CT) numbers and radiation treatment plans for Tomotherapy. CT images were obtained using a cylindrical TomoPhantom comprising cylindrical rods of various densities and metal inserts. Three CT image sets were evaluated for image quality as the mean CT number and standard deviation. Dose evaluation also performed. The reference values did not significantly differ between the CT image sets with the corrected metal inserts. The higher-density material exhibited the largest difference in the mean CT number and standard deviation. The conformity index at Iterative-Metal Artifact Reduction (iMAR) was approximately 20% better than that of non-iMAR. No significant target or organ at risk dose difference was observed between non-iMAR and iMAR. Therefore, iMAR is helpful for target or organ at risk delineation and for reducing uncertainty for three-dimensional conformal radiation therapy in Tomotherapy.
Seo, Hyunduk;Aliyu, Aliyu Musa;Kim, Minkyun;Kim, Kyung Chun
Journal of the Korean Society of Visualization
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v.15
no.2
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pp.48-58
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2017
To analyze bubbles generated by an ABB (Air Bubble Barrier), we developed image processing procedure and statistical analysis method. Air was discharged from 5 mm nozzle as swarm form at the bottom of 1 m3 water tank. Flow rates of discharged air are ranged from 2 L/min to 20 L/min and these are corresponding to Reynolds number of 1766-17663. Rise velocity of bubble is extracted by using image process pretending intrusive method. Mean equivalent velocity was calculated using void fraction weighting factor. Bubble diameter is obtained and compared with correlations in the literature. Also, we present a correlation according to the result of this study. Mean velocity and mean diameter of bubbles increase with increasing gas Reynolds number. But these parameters show an asymptotic trend when they approach to high Reynolds number.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.19
no.2
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pp.347-357
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2005
The medicine through I Ching(The Book of Changes, 易經) is a field of the medical science, which studies physiology, pathology and Yin-Yang philosophy. From ancient times so many scholars have studied I Ching and they are divided into two different school. one is the school of Image and Number(象數學派), the other is the school of reason(義理學派). Dasan Jung Yak-Yong(茶山 丁若鏞) is a distinguished scholar in the I-Ching study, and he had a unique opinion in the analysis about sentences of I Ching. He has done his best to make 'Image and Number(象數)' harmonize with reason(義理). I Ching is the book about changes, which includes everything like natural phenomena, human body and mind. So we can understand human physiology and pathology through I Ching.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.1
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pp.103-109
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1995
In this paper, we propose a postprocessing method that neatly removes blocking effect but retains visually important image details and edges. The iterative thresholded lowpass filter is basically a low pass filter whose ouput depends on three variable elements. I.e. iteration number, threshold value and passband width. The threshold value restricts the difference between the output of the proposed filter and the original input independent of the iteration number. With this property, the iterative thresholded lowpass filter can retain most of the image details while smoothing the block boundaries. The other two variable elements, i.e. iteration number and passband width, can determine the convergence speed of the proposed filter. In this paper, we also propose several adaptive filtering techniques based on the iterative thresholded lowpass filter with their simulation results.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.10
no.2
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pp.80-85
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2011
In this paper, I propose flexible base point used for a BTC(Block Truncation Coding). Halftoning images are used for printer by reducing the number of pixel depth. During over 20 years, many researches have been studied to apply this techniques to image compression. BTC algorithms are the compression methods using digital halftoning technique about images. In the BTC algorithm, an image block is divided into higher and lower domain compared with the mean of block. then the MAX and MIN representative values are evaluated by calculating the mean of higher and lower domain respectively. At a result, an image block(for example 88 size) is compressed into 64bits pixel representation and 16 bits of the MAX and MIN. And they also have been tried to sustain the image quality high after compression. In this paper, I found that there is some marginal possibility to enhance the image quality by adjusting the base point(generally mean of block) of existing algorithms.
Compared to the bar code which is being widely used for commercial products management, color code is advantageous in both the outlook and the number of combinations. And the color code has application areas complement to the RFID's. However, due to the severe distortion of the color component values, which is easily over $50{\%}$ of the scale, color codes have difficulty in finding applications in the industry. To improve the accuracy of recognition of color codes, it'd better to statistically process an entire color region and then determine its color than to process some samples selected from the region. For this purpose, we suggest a technique to detect edges between color regions in this paper, which is indispensable for an accurate segmentation of color regions. We first transformed RGB color image to HSI and YIQ color models, and then extracted I- and Y-components from them, respectively. Then we performed Canny edge detection on each component image. Each edge image usually had some edges missing. However, since the resulting edge images were complementary, we could obtain an optimal edge image by combining them.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_2
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pp.665-672
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2012
Amid rapidly increasing imagery inputs and their volume in a remote sensing imagery database, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an effective tool to search for an image feature or image content of interest a user wants to retrieve. It seeks to capture salient features from a 'query' image, and then to locate other instances of image region having similar features elsewhere in the image database. For a CBIR approach that uses texture as a primary feature primitive, designing a texture descriptor to better represent image contents is a key to improve CBIR results. For this purpose, an extended feature vector combining the Gabor filter and co-occurrence histogram method is suggested and evaluated for quantitywise and qualitywise retrieval performance criterion. For the better CBIR performance, assessing similarity between high dimensional feature vectors is also a challenging issue. Therefore a number of distance metrics (i.e. L1 and L2 norm) is tried to measure closeness between two feature vectors, and its impact on retrieval result is analyzed. In this paper, experimental results are presented with several CBIR samples. The current results show that 1) the overall retrieval quantity and quality is improved by combining two types of feature vectors, 2) some feature is better retrieved by a specific feature vector, and 3) retrieval result quality (i.e. ranking of retrieved image tiles) is sensitive to an adopted similarity metric when the extended feature vector is employed.
This paper proposed signal decomposition and multiresolution representation through wavelet transform using wavelet orthonormal basis. And it suggested most appropriate filter for scaling function in multiresoltion representation and compared two compression method, arithmetic coding and Huffman coding. Results are as follows 1. Daub18 coefficient is most appropriate in computing time, energy compaction, image quality. 2. In case of image browsing that should be small in size and good for recognition, it is reasonable to decompose to 3 scale using pyramidal algorithm. 3. For the case of progressive transmittion where requires most grateful image reconstruction from least number of sampls or reconstruction at any target rate, I embedded the data in order of significance after scaling to 5 step. 4. Medical images such as information loss is fatal have to be compressed by lossless method. As a result from compressing 5 scaled data through arithmetic coding and Huffman coding, I obtained that arithmetic coding is better than huffman coding in processing time and compression ratio. And in case of arithmetic coding I could compress to 38% to original image data.
This study was attempted to standard Yukwa recipies by proposing optimal conditions for soaking time and the number of beating. Soaking time and the number of beating had effects on the number of peak, implying that 15 days of soaking time at $15^{\circ}C$ and 160 times of beating would be required. In Yukwa's microstructural image, the better groups were over 15 days of soaking time and as number of beating increased, the appearance improved. The longer soaking time, the better tenderness and expansion volume. The number of beating had significant effects on all sensory evaluation except volume. Response surface model showed that the optimal condition would be at least 15 days of soaking and 319 times of beating.
Kim, Sihwan;Ahn, Chulkyun;Jeong, Woo Kyoung;Kim, Jong Hyo;Chun, Minsoo
Progress in Medical Physics
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v.32
no.4
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pp.92-98
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2021
Purpose: This study automatically discriminates homogeneous and structure edge regions on computed tomography (CT) images, and it evaluates the noise level and edge preservation ratio (EPR) according to the different types of iterative reconstruction (IR). Methods: The dataset consisted of CT scans of 10 patients reconstructed with filtered back projection (FBP), statistical IR (iDose4), and iterative model-based reconstruction (IMR). Using the 10th and 85th percentiles of the structure coherence feature, homogeneous and structure edge regions were localized. The noise level was estimated using the averages of the standard deviations for five regions of interests (ROIs), and the EPR was calculated as the ratio of standard deviations between homogeneous and structural edge regions on subtraction CT between the FBP and IR. Results: The noise levels were 20.86±1.77 Hounsfield unit (HU), 13.50±1.14 HU, and 7.70±0.46 HU for FBP, iDose4, and IMR, respectively, which indicates that iDose4 and IMR could achieve noise reductions of approximately 35.17% and 62.97%, respectively. The EPR had values of 1.14±0.48 and 1.22±0.51 for iDose4 and IMR, respectively. Conclusions: The iDose4 and IMR algorithms can effectively reduce noise levels while maintaining the anatomical structure. This study suggested automated evaluation measurements of noise levels and EPRs, which are important aspects in CT image quality with patients' cases of FBP, iDose4, and IMR. We expect that the inclusion of other important image quality indices with a greater number of patients' cases will enable the establishment of integrated platforms for monitoring both CT image quality and radiation dose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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