We have developed a high-performance signal-processing and image-rendering heterogeneous computation system for optical coherence tomography (OCT) on mobile processor. In this paper, we reveal it by demonstrating real-time OCT image processing using a Snapdragon 800 mobile processor, with the introduction of a heterogeneous image visualization architecture (HIVA) to accelerate the signal-processing and image-visualization procedures. HIVA has been designed to maximize the computational performances of a mobile processor by using a native language compiler, which targets mobile processor, to directly access mobile-processor computing resources and the open computing language (OpenCL) for heterogeneous computation. The developed mobile image processing platform requires only 25 ms to produce an OCT image from $512{\times}1024$ OCT data. This is 617 times faster than the naïve approach without HIVA, which requires more than 15 s. The developed platform can produce 40 OCT images per second, to facilitate real-time mobile OCT image visualization. We believe this study would facilitate the development of portable diagnostic image visualization with medical imaging modality, which requires computationally expensive procedures, using a mobile processor.
Conventional 3D ultrasound imaging using mechanical ID arrays suffers from poor elevation resolution due to the limited depth-of-focus (DOF). On the other hand, 3D imaging systems using 2D phased arrays have a large number of active channels and hence require a very expensive and bulky beamforming hardware. To overcome these limitations, a new real-time volumetric imaging method using curved 2-D arrays is presented, in which a small subaperture, consisting of 256 elements, moves across the array surface to scan a volume of interest. For this purpose, a 2-D curved array is designed which consists of 90$\times$46 elements with 1.5λ inter-element spacing and has the same view angles along both the lateral and elevation directions as those of a commercial mechanical 1-D array. In the proposed method, transmit and receive subapertures are constructed by cutting the four corners of a rectangular aperture to obtain a required image qualify with a small number of active channels. In addition the receive subaperture size is increased by using a sparse array scheme that uses every other elements in both directions. To suppress the grating lobes elevated due to the increase in clement spacing, fold-over array scheme is adopted in transmit, which doubles the effective size of a transmit aperture in each direction. Computer simulation results show that the proposed method can provide almost the same and greatly improved resolutions in the lateral and elevation directions, respectively compared with the conventional 3D imaging with a mechanical 1-D array.
Early diagnosis, accurate assessment, and localization of peritoneal metastasis (PM) are essential for the selection of appropriate treatments and surgical guidance. However, available imaging modalities (computed tomography [CT], conventional magnetic resonance imaging [MRI], and 18fluorodeoxyglucose positron emission tomography [PET]/CT) have limitations. The advent of new imaging techniques and novel molecular imaging agents have revealed molecular processes in the tumor microenvironment as an application for the early diagnosis and assessment of PM as well as real-time guided surgical resection, which has changed clinical management. In contrast to clinical imaging, which is purely qualitative and subjective for interpreting macroscopic structures, radiomics and artificial intelligence (AI) capitalize on high-dimensional numerical data from images that may reflect tumor pathophysiology. A predictive model can be used to predict the occurrence, recurrence, and prognosis of PM, thereby avoiding unnecessary exploratory surgeries. This review summarizes the role and status of different imaging techniques, especially new imaging strategies such as spectral photon-counting CT, fibroblast activation protein inhibitor (FAPI) PET/CT, near-infrared fluorescence imaging, and PET/MRI, for early diagnosis, assessment of surgical indications, and recurrence monitoring in patients with PM. The clinical applications, limitations, and solutions for fluorescence imaging, radiomics, and AI are also discussed.
In this paper, we describe the development of a Southeast Asia environmental information web portal based on near real time MODIS Level 2 and higher level products generated from the direct broadcast data received at the Centre for Remote Imaging, Sensing and Processing (CRISP). This web portal aims to deliver timely environmental information to interested users in the region. Interpreted data will be provided instead of raw satellite data to reduce operational requirements on our system, and to enable users with limited bandwidths to have access to the system.
This paper describes a development of a fiber optic common-path optical coherence tomography (OCT) based imaging and guided system that possess ability to reliably identify optically transparent targets that are on the micron scale; ability to maintain a precise and safe position from the target; ability to provide spectroscopic imaging; ability to imaging biological target in 3-D. The system is based on a high resolution fiber optic Common-Path OCT (CP-OCT) that can be integrated into various mini-probes and tools. The system is capable of obtaining >70K A-scan per second with a resolution better than $3\;{\mu}m$. We have demonstrated that the system is capable of one-dimensional real-time depth tracking, tool motion limiting and motion compensation, oxygen-saturation level imaging, and high resolution 3-D images for various biomedical applications.
Optical-based imaging technology has high resolution and can assess images in real time. Numerous studies have been conducted for its application in the dental field. The current research introduces an oral camera that includes fluorescent imaging, a second study examining a 3D intraoral scanner applying a confocal method and a polarization structure that identifies the 3D image of a tooth, and finally, an optical coherence tomography technique. Using this technique, we introduce a new concept 3D oral scanner that simultaneously implements 3D structural imaging as well as images that diagnose the inside of teeth. With the development of light source technology and detector technology, various optical-based imaging technologies are expected to be applied in dentistry.
Compton imaging is the main method for locating radioactive hot spots emitting high-energy gamma-ray photons. In particular, this imaging method is crucial when the photon energy is too high for coded-mask aperture imaging methods to be effective or when a large field of view is required. Reconstruction of the photon source requires advanced Compton event processing algorithms to determine the exact position of the source. In this study, we introduce a novel method based on a Deep Learning algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) to perform Compton imaging. This algorithm is trained on simulated data and tested on real data acquired with Caliste, a single planar CdTe pixelated detector. We show that performance in terms of source location accuracy is equivalent to state-of-the-art algorithms, while computation time is significantly reduced and sensitivity is improved by a factor of ~5 in the Caliste configuration.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.351.1-355
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1998
Network-based real-time multimedia applications require guaranteed performances of communication service. Also according to increased bandwidth and processing performance in the future high speed networks, it is possible to make multimedia real-time applications such as distributed real-time applications including video conference, medical imaging, and video education. These applications have characteristics of stringent performance requirements in terms of delay, delay jitter and maximum loss rate. This paper proposes a new delay control for Broadband networks with FCFS queueing. The delay control provides an alternative solution to a current problem in real-time communication; traffic distortion, which makes it difficult to meet such real-time requirements. In simulations, it shows that the proposed delay control can guarantee local and end-to-end delay.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.17
no.2
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pp.67-70
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2016
This paper discusses a graphic user interface(GUI) for the concealed target segmentation. The human subject hiding a metal gun is captured by the passive millimeter wave(MMW) imaging system. The imaging system operates on the regime of 8 mm wavelength. The MMW image is analyzed by the multi-level segmentation to segment and identify a concealed weapon under clothing. The histogram of the passive MMW image is modeled with the Gaussian mixture distribution. LBG vector quantization(VQ) and expectation and maximization(EM) algorithms are sequentially applied to segment the body and the object area. In the experiment, the GUI is implemented by the MFC(Microsoft Foundation Class) and the OpenCV(Computer Vision) libraries and tested in real-time showing the efficiency of the system.
The medical image processing system is intended for a diverse set of users in the medical Imaging Parts. This system consists of a 640 Kbyte IBM-PC/AT with 30 Mbyte hard disk, special purpose image processor with video input devices and display monitor. Image may be recorded and processed in real time at sampling rate up to 10 MHz. This system provides a wide range of image enhancement processing facilities via a menu-driven software packages. These facilities include point by point processing, image averaging, convolution filter and subtraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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