반복법을 사용한 영상재구성은 기존의 여과역투사 방법에 비해 윌등한 장점을 가지고 있으므로 방출 전산화단층촬영에 있어 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나, 반복법을 사용한 영상재구성법은 데이터의 투사 및 역투사 계산의 반복으로 이루어져 있으므로 한 영상을 재구성하는데 필요한 계산량은 알고리즘의 구현을 위해 사용된 투사기 및 역투사기의 성능에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 투사기 및 역투사기를 구현하기 위한 대표적 방법들의 성능을 정량적으로 비교한다. 각 구현방법에 있어서 투사-역투사 계산에 필요한 연산량을 줄이기 위해 이전에 계산된 결과들을 재사용함으로써 불필요하게 반복되는 연산들을 최소화하도록 하는 방법에 고찰한다. 실험결과에 의하면 선추적법은 연산속도 면에서 다른 방법에 비해 우수할 뿐 아니라, 정확성이 높은 개선된 영상을 제공하는 것으로 나타났다.
평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 CT를 이용한 지방측정(Fat measurement)에 반복 재구성법(IR)이 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 기존의 필터보정 역투영법(FBP)과 비교하여 고급 모델링 반복 재구성법(ADMIRE)은 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 한다. CT Fat measurement에 ADMIRE가 미치는 영향에 대해 알아본 결과 기존의 Filtered back projection과 비교하여 Visceral fat area, Subcutaneous fat area, V/S Ratio, Visceral fat area의 HU 그리고 Subcutaneous fat area의 HU는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 ADMIRE Strength가 커질수록 Visceral fat area의 Noise는 최대 12%, Subcutaneous fat area의 Noise는 최대 19% 감소하였다. 그리고 CT를 이용한 Fat measurement에서 내장지방과 피하지방 측정에 ADMIRE 알고리즘은 아무런 영향을 주지 않았다.
목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.
Pamela Sung;Jeong Min Lee;Ijin Joo;Sanghyup Lee;Tae-Hyung Kim;Balaji Ganeshan
Korean Journal of Radiology
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제20권4호
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pp.558-568
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2019
Objective: To evaluate whether computed tomography (CT) reconstruction algorithms affect the CT texture features of the liver parenchyma. Materials and Methods: This retrospective study comprised 58 patients (normal liver, n = 34; chronic liver disease [CLD], n = 24) who underwent liver CT scans using a single CT scanner. All CT images were reconstructed using filtered back projection (FBP), hybrid iterative reconstruction (IR) (iDOSE4), and model-based IR (IMR). On arterial phase (AP) and portal venous phase (PVP) CT imaging, quantitative texture analysis of the liver parenchyma using a single-slice region of interest was performed at the level of the hepatic hilum using a filtration-histogram statistic-based method with different filter values. Texture features were compared among the three reconstruction methods and between normal livers and those from CLD patients. Additionally, we evaluated the inter- and intra-observer reliability of the CT texture analysis by calculating intraclass correlation coefficients (ICCs). Results: IR techniques affect various CT texture features of the liver parenchyma. In particular, model-based IR frequently showed significant differences compared to FBP or hybrid IR on both AP and PVP CT imaging. Significant variation in entropy was observed between the three reconstruction algorithms on PVP imaging (p < 0.05). Comparison between normal livers and those from CLD patients revealed that AP images depend more strongly on the reconstruction method used than PVP images. For both inter- and intra-observer reliability, ICCs were acceptable (> 0.75) for CT imaging without filtration. Conclusion: CT texture features of the liver parenchyma evaluated using the filtration-histogram method were significantly affected by the CT reconstruction algorithm used.
In this paper, we present an approach that is able to reconstruct 3 dimensional metric models from un-calibrated images acquired by a freely moved camera system. If nothing is known of the calibration of either camera, nor the arrangement of one camera which respect to the other, then the projective reconstruction will have projective distortion which expressed by an arbitrary projective transformation. The distortion on the reconstruction is removed from projection to metric through self-calibration. The self-calibration requires no information about the camera matrices, or information about the scene geometry. Self-calibration is the process of determining internal camera parameters directly from multiply un-calibrated images. Self-calibration avoids the onerous task of calibrating cameras which needs to use special calibration objects. The root of the method is setting a uniquely fixed conic(absolute quadric) in 3D space. And it can make possible to figure out some way from the images. Once absolute quadric is identified, the metric geometry can be computed. We compared reconstruction image from calibrated images with the result by self-calibration method.
2D 영상 콘텐츠 시퀀스로부터 입체 3D 영상을 생성하는 기존의 2D-3D 변환(conversion) 방법은 제작파이프라인 상에서 많은 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 기존 변환 방식의 문제점을 해결하기 위해 대상 장면의 공간을 재구성하는 효율적인 2D-3D 변환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상 시퀀스를 입체적으로 분석하여 3차원 공간모델을 구성하고 텍스처 재사영 방법을 통해 스테레오 영상을 생성한다. 해석된 장면의 구조 정보를 이용하여 정확한 3D 입체 콘텐츠를 제작할 수 있음을 확인하였다. 제안된 시스템을 이용하여 스테레오그래퍼(stereographer)와 영상 제작자가 2D-3D 입체변환을 효율적으로 진행할 수 있다.
Background In the literature on nipple-sparing mastectomy (NSM) with one-stage immediate implant reconstruction, contralateral symmetrisation has drawn little attention, with many surgeons still performing standard cosmetic mammaplasty procedures. However, standard implant-based mammaplasty usually does not result in proper symmetry with the mastectomy side, especially regarding breast projection, overall shape, and volume distribution. Methods We retrospectively reviewed 19 consecutive patients undergoing unilateral NSM with immediate prosthetic reconstruction and contralateral simultaneous symmetrisation by using the tailored reduction/augmentation mammaplasty technique between June 2012 and August 2013. Results The average follow-up time was 13 months (range, 10-24 months). No major complications, such as infection, haematoma, and nipple-areola complex necrosis, were experienced. Conclusions Our experience suggests that simultaneous contralateral symmetrisation with tailored reduction/augmentation mammaplasty after unilateral immediate implant reconstruction after NSM facilitates durable and pleasant symmetric outcomes.
Bae, Yoon Jae;Ha, Byeong Wan;Park, Ji An;Cho, Choon Sik
Journal of the Optical Society of Korea
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제18권5호
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pp.500-506
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2014
A new 3-D reconstruction algorithm for the human face is proposed using the derivative Moir$\acute{e}$ topography which ensures fast and robust reconstruction even for rough surfaces. The Moir$\acute{e}$ interference fringe pattern is initially obtained through the projection Moir$\acute{e}$ topography based on phase shifting, and then differentiated to provide a full unwrapped phase map for a human face. $2{\pi}$ ambiguity, which has been a chronically unsolved problem with Moir$\acute{e}$ topography, is successfully surmounted by differentiating the Moir$\acute{e}$ fringe patterns both in x- and y-directions when the object is located in the x-y plane. A real human face is used for verifying the proposed derivative Moir$\acute{e}$ topography. A human face of 4 different phase-shifted images taken in the fixed plane is almost fully reconstructed in 3-D format in 0.1 mm lateral resolution.
Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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