Ku Dae Sung;Choi Hyun Yong;Ra Kyung Tae;Hwang Jung Yeun;Kim Jong Bin
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.477-481
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2004
High Quality CD, OAT audio requires that large amount of data. Currently, multi channel preference has been rapidly propagated among latest users. The MPEG(Moving Picture Expert Group) is provides data compression technology of sound and image system. The MPEG standard provides multi channel and 5.1 sounds, using the same audio algorithm as MPEG-l. And MPEG-2 audio is forward and backward compatible. The MDCT (Modified Discrete Cosine Transform) is a linear orthogonal lapped transform based on the idea of TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation). In this paper, we proposed the micro-program type vector processor architecture a benefit in MDCT/IMDCT of MPEG-II AAC. And it's reduced operating coefficient by overlapped area to bind. To compare original algorithm with optimized algorithm that cosine coefficient reduced $0.5\%$multiply operating $0.098\%$ and add operating 80.58\%$. Algorithm test is used C-language then we designed hardware architecture of micro-programmed method that applied to optimized algorithm. This processor is 20MHz operation 5V.
This paper proposes an effective method for classifying emotions of the music from its acoustical signals. Two feature sets, timbre and tempo, are directly extracted from the modified discrete cosine transform coefficients (MDCT), which are the output of partial MP3 (MPEG 1 Layer 3) decoder. Our tempo feature extraction method is based on the long-term modulation spectrum analysis. In order to effectively combine these two feature sets with different time resolution in an integrated system, a classifier with two layers based on AdaBoost algorithm is used. In the first layer the MDCT-driven timbre features are employed. By adding the MDCT-driven tempo feature in the second layer, the classification precision is improved dramatically.
Purpose : To compare the CT numbers on 3 cone-beam CT (CBCT) images with those on multi-detector CT (MDCT) image using CT phantom and to develop linear regressive equations using CT numbers to material density for all the CT scanner each. Materials and Methods : Mini CT phantom comprised of five 1 inch thick cylindrical models with 1.125 inches diameter of materials with different densities (polyethylene, polystyrene, plastic water, nylon and acrylic) was used. It was scanned in 3 CBCTs (i-CAT, Alphard VEGA, Implagraphy SC) and 1 MDCT (Somatom Emotion). The images were saved as DICOM format and CT numbers were measured using OnDemand 3D. CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images were compared and linear regression analysis was performed for the density, $\rho$ ($g/cm^3$), as the dependent variable in terms of the CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images. Results : CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were smaller than those on Somatom Emotion MDCT image (p<0.05). Linear relationship on a range of materials used for this study were $\rho$=0.001H+1.07 with $R^2$ value of 0.999 for Somatom Emotion, $\rho$=0.002H+1.09 with $R^2$ value of 0.991 for Alphard VEGA, $\rho$=0.001H+1.43 with $R^2$ value of 0.980 for i-CAT and $\rho$=0.001H+1.30 with $R^2$ value of 0.975 for Implagraphy. Conclusion: CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were not same as those on Somatom Emotion MDCT image. The linear regressive equations to determine the density from the CT numbers with very high correlation coefficient were obtained on three CBCT and MDCT scan.
This paper describes a new algorithm for encoding spectral envelope in the time domain alias cancellation (TDAC) part of G.729.1. The spectral envelope and modified discrete cosine transform (MDCT) coefficients of the weighted code-excited linear predictive (CELP) coding error in lower-band and the higher-band input signal are encoded in the TDAC part. In order to reduce allocation bits for spectral envelope coding, a new algorithm using sub-band correlation between adjacent frames is proposed. In addition, to improve the quality of decoded signals, two bit allocation strategies using reduced bits from the proposed algorithm are proposed. The performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of objective quality and bit reduction rates. Experimental results show that the proposed algorithm increases the quality of sounds significantly.
본 논문에서는 최소의 sub-window를 사용하여 정확한 초점 값을 측정할 수 있는 모바일 폰 용 저전력 MDCT 초점 값 연산 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 DCT 연산 계수 중 초점 값의 척도로 사용하기에 특성이 가장 우수하고, 하드웨어로 구현하였을 경우 연산량이 최소가 되는 중간 결과 계수를 초점 값으로 사용한다. 또한 중간 주파수에 연관된 DCT 결과를 초점 값으로 사용하므로 임펄스 성 노이즈의 영향을 줄일 수 있고, 영상의 흐린 정도에 따른 초점 값의 변화가 커서기존의 Gradient 방식보다 초점 값 특성이 우수하다. 제안된 알고리즘은 Verilog HDL언어를 사용하여 구현되었으며, Excalibur-ARM보드에 내장하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 다음의 두 단계로 구생된다. 첫째, MDCT 영상을 사용하여 생성된 통계형상모델을 통해 전역적 형상정보 기반의 하악골 분할을 수행한다. 둘째, 하악골의 지역적 형태 정보 및 밝기값 특징을 고려하여 하악골 분할 개선을 수행한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 전문가에 의한 수동 분할 결과를 기준으로 제안방법을 정성적, 정량적으로 평가하였다. 실험결과 큰 곡률로 이루어진 좁은 영역을 포함한 하악골 체부 영역과 위치 변이가 큰 관절구 영역에서 제안방법의 다이스계수(DSC: Dice Similarity Coefficient)는 각각 95.64%, 90.97%를 보였다.
본 연구는 요오드 함량이 다른 조영제를 증류수로 희석한 비율과 관전압의 조건별로 CT number를 측정하여 전산화단층촬영장치의 자가진단 직선성 정도관리 기술을 개발하고자 하였다. 사용된 장비는 4-채널 MDCT를 이용하였고, 요오드 조영제는 300 mgI/ml, 350 mgI/ml, 370 mgI/ml, 400 mgI/ml를 사용했다. 증류수에 대한 조영제 희석비율은 최대 농도값이 측정될 때까지 5%씩 증가하였다. 관전압은 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp를 적용하였다. 그 결과, 90 kVp에서 400 mgI/ml 조영제가 5% ~ 25%에서 희석된 비율 구간과 CT number들 간의 상관계수가 0.993으로 가장 근사한 직선성을 구하였다. 본 연구에서 제시한 요오드 조영제를 이용한 자가진단 직선성 평가는 AAPM CT 성능평가용 팬톰을 대체할 수 있는 정도관리 방법으로 이용할 수 있다.
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.
CT 영상은 커널의 종류와 재구성 방법에 따라 다양하게 나타나며, 관심 영역의 CT감약계수 및 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 커널의 종류에 따른 노이즈, 공간분해능 및 MTF를 측정하여 영상을 평가하였다. 다중채널CT 스캐너를 이용하여 팬텀 및 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp), B80(ultra sharp)으로 재구성하여 물, 공기, 간의 실질 조직, 근육, 지방 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 정량적으로 측정하여 영상을 비교하였다. 그 결과CT 감약계수는 물($1.1{\sim}1.8\;HU$), 공기($-998{\sim}-1,000\;HU$)이고, 물에서의 노이즈($5.4{\sim}44.8\;HU$), 공기($3.6{\sim}31.4\;HU$)이다. 인체에서 간 실질 조직과 지방, 근육의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 지방의 CT 감약계수($-2.2{\sim}0.8\;HU$), 간의 실질 조직에서 CT감약계수($60.4{\sim}62.2\;HU$), 노이즈($7.6{\sim}63.8\;HU$), 근육의 CT감약계수($53.3{\sim}54.3\;HU$), 노이즈($10.4{\sim}70.7\;HU$) 사이에서 분포하였고, 커널이 높아질수록 노이즈도 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
Objective: We evaluated the effect of various patient characteristics and time-density curve (TDC)-factors on the test bolus-affected vessel enhancement on coronary computed tomography angiography (CCTA). We also assessed the value of generalized linear regression models (GLMs) for predicting enhancement on CCTA. Materials and Methods: We performed univariate and multivariate regression analysis to evaluate the effect of patient characteristics and to compare contrast enhancement per gram of iodine on test bolus (${\Delta}HUTEST$) and CCTA (${\Delta}HUCCTA$). We developed GLMs to predict ${\Delta}HUCCTA$. GLMs including independent variables were validated with 6-fold cross-validation using the correlation coefficient and Bland-Altman analysis. Results: In multivariate analysis, only total body weight (TBW) and ${\Delta}HUTEST$ maintained their independent predictive value (p < 0.001). In validation analysis, the highest correlation coefficient between ${\Delta}HUCCTA$ and the prediction values was seen in the GLM (r = 0.75), followed by TDC (r = 0.69) and TBW (r = 0.62). The lowest Bland-Altman limit of agreement was observed with GLM-3 (mean difference, $-0.0{\pm}5.1$ Hounsfield units/grams of iodine [HU/gI]; 95% confidence interval [CI], -10.1, 10.1), followed by ${\Delta}HUCCTA$ ($-0.0{\pm}5.9HU/gI$; 95% CI, -11.9, 11.9) and TBW ($1.1{\pm}6.2HU/gI$; 95% CI, -11.2, 13.4). Conclusion: We demonstrated that the patient's TBW and ${\Delta}HUTEST$ significantly affected contrast enhancement on CCTA images and that the combined use of clinical information and test bolus results is useful for predicting aortic enhancement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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