MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제8권2호
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pp.11-22
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2000
Holographic interferometric tomography can provide reconstruction of instantaneous three-dimensional gross flow fields. The technique however confronts ill-posed reconstruction problems in practical applications. Experimental data are usually limited in projection and angular scanning when a field is captured instantaneously or under the obstruction of test models and test section enclosures. An algorithm, based on a series expansion method, has been developed to improve the reconstruction under the ill-posed conditions. A three-dimensional natural convection flow around two interacting isothermal cubes is experimentally investigated. The flow can provide a challenging reconstruction problem and lend itself to accurate numerical solution for comparison. The refractive index fields at two horizontal sections of the thermal plume with and without an opaque object are reconstructed at a limited view angle of 80$\circ$. The experimental reconstructions are then compared with those from numerical calculation and thermocouple thermometry. It confirms that the technique is applicable to reconstruction of reasonably complex, three-dimensional flow fields.
전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.
High levels for noise and a loss of true signal make the quantitative interpretation of nuclear medicine (NM) images difficult. An application of profile optimization using a sigmoidal function in this study was used to acquire the NM images with high quality. And the images were acquired by using three kinds of reconstruction method using each same sinogram: a standard filtered back-projection (FBP), an iterative reconstruction (IR) technique, and the sigmoidal function profile optimization (SFPO). Comparison of image according to reconstruction method was performed to show a superiority of the SFPO for imaging. The images reconstructed by using the SFPO showed an average of 1.49 times and of 1.17 times better in contrast than the results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. Higher signal to noise ratios were obtained as an average of 12.30 times and of 3.77 times than results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. This study confirms that reconstruction with SFPO (vs FBP and vs IR) can lead to better lesion detectability and characterization with noise reduction. It can be developed for future reconstruction technique for the NM imaging.
This paper proposes a method to reduce operation time using discrete cosine transform and to improve image quality by the DC gain correction. Conventional filtered back projection (FBP) filtering in the frequency domain using Fourier transform, but the filtering process uses complex number operations. To simplify the filtering process, we propose a filtering process using discrete cosine transform. In addition, the image quality of reconstructed images are improved by correcting DC gain of sinograms. To correct the DC gain, we propose to find an optimum DC weight is defined as the ratio of sinogram DC and optimum DC. Experimental results show that the proposed method gets better performance than the conventional method for phantom and clinical CT images.
The spatially resolved spray volume fractions from both line-of-sight data of direct measuring cells and a laser diffraction particle analyzer (LDPA) are tomographically reconstructed by the Convolution Fourier transformation, respectively. Asymmetric sprays generated from a twin-hole injector are tested with 12 equiangular projections of measurements. For each projection angle, a line-of-sight integrated injection rate was measured using a direct sampling method and also a liquid volume fraction from a set of line-of-sight Fraunhofer diffraction measurements was measured using a light extinction method. Interpolated data between the projection angles effectively increase the number of projections, significantly enhancing the signal-to-noise level in the reconstructed data. The reconstructed volume fractions from the direct sampling cells were used as reference data for evaluating the accuracy of the volume fractions from the LDPA.
This paper addresses the factorization method to estimate the projective structure of a scene from feature (points) correspondences over images with occlusions. We propose both a column and a row space approaches to estimate the depth parameter using the subspace constraints. The projective depth parameters are estimated by maximizing projection onto the subspace based either on the Joint Projection matrix (JPM) or on the the Joint Structure matrix (JSM). We perform the maximization over significant observation and employ Tardif's Camera Basis Constraints (CBC) method for the matrix factorization, thus the missing data problem can be overcome. The depth estimation and the matrix factorization alternate until convergence is reached. Result of Experiments on both real and synthetic image sequences has confirmed the effectiveness of our proposed method.
방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.
Recent construction projects have now regenerated the existing city rather than reconstruction or redevelopment to create a new paradigm. While the aged houses are reviewed to distinguish between the repair, reinforcement and reconstruction stages, the modular construction system makes the most of space using the modular system, and the projection mapping system is combined with the existing space. Therefore, we will proceed with the research so that improvement and correction of future issues can be made.
Transient and asymmetric density distributions have been investigated by a digital speckle tomography with a novel integration method. Multiple CCD images captured movements of speckles in three angles of view simultaneously because the flows were asymmetric and unsteady. The speckle movements which have been formed by a ground glass between no flow and downward butane flow from an elliptical nozzle have been calculated by a cross-correlation tracking method so that those distances can be transferred to deflection angles of laser rays for density gradients. A novel integration method has been developed to obtain projection data from the deflection angles for the speckle tomography. The unsteady density fields have been reconstructed from the accurate projection values by the digital speckle tomography method using the developed integration method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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