A single-photon laser and mid-wave infrared (MWIR) common aperture optical system was designed and developed to detect and range a long-distance civil aviation aircraft. The secondary mirror of the Ritchey-Chretien (R-C) optical system was chosen as a dichroic lens to realize the design of a common aperture system for the laser and MWIR. Point spread function (PSF) ellipticity was introduced to evaluate the coupling efficiency of the laser receiving system. A small aperture stop and narrow filter were set in the secondary image plane and an afocal light path of the laser system, respectively, and the stray light suppression ability of the small aperture stop was verified by modeling and simulation. With high-precision manufacturing technology by single point diamond turning (SPDT) and a high-efficiency dichroic coating, the laser/MWIR common aperture optical system with a 𝜑300 mm aluminum alloy mirror obtained images of buildings at a distance of 5 km with great quality. A civil aviation aircraft detection experiment was conducted. The results show that the common aperture system could detect and track long-distance civil aviation aircraft effectively, and the coverage was more than 450 km (signal-to-noise ratio = 6.3). It satisfied the application requirements for earlier warning and ranging of long-range targets in the area of aviation, aerospace and ground detection systems.
Jung, Seongmoon;Kim, Bitbyeol;Yoon, Euntaek;Kim, Jung-in;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권4호
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pp.165-171
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2021
Purpose: This study aimed to evaluate the effect of collimator width on effective atomic number (EAN), relative electron density (RED), and stopping power ratio (SPR) measured by dual-layer dual-energy computed tomography (DL-DECT). Methods: CIRS electron density calibration phantoms with two different arrangements of material plugs were scanned by DL-DECT with two different collimator widths. The first phantom included two dense bone plugs, while the second excluded dense bone plugs. The collimator widths selected were 64 mm×0.625 mm for wider collimators and 16 mm×0.625 mm for narrow collimators. The scanning parameters were 120 kVp, 0.33 second gantry rotation, 3 mm slice thickness, B reconstruction filter, and spectral level 4. An image analysis portal system provided by a computed tomography (CT) manufacturer was used to derive the EAN and RED of the phantoms from the combination of low energy and high energy CT images. The EAN and RED were compared between the images scanned using the two different collimation widths. Results: The CT images with the wider collimation width generated more severe artifacts, particularly with high-density material (i.e., dense bone). RED and EAN for tissues (excluding lung and bones) with the wider collimation width showed significant relative differences compared to the theoretical value (4.5% for RED and 20.6% for EAN), while those with the narrow collimation width were closer to the theoretical value of each material (2.2% for EAN and 2.3% for RED). Scanning with narrow collimation width increased the accuracy of SPR estimation even with high-density bone plugs in the phantom. Conclusions: The effect of CT collimation width on EAN, RED, and SPR measured by DL-DECT was evaluated. In order to improve the accuracy of the measured EAN, RED, and SPR by DL-DECT, CT scanning should be performed using narrow collimation widths.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.692-712
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2022
Buoys used for Aid to Navigation systems are widely used to guide the sea paths and are powered by batteries, requiring continuous battery replacement. However, since human labor is required to replace the batteries, humans can be exposed to dangerous situation, including even collision with shipping vessels. In addition, Maritime sensors are installed on the route signs, so that these are often damaged by collisions with small and medium-sized ships, resulting in significant financial loss. In order to prevent these accidents, maritime object detection technology is essential to alert ships approaching buoys. Existing studies apply a number of filters to eliminate noise and to detect objects within the sea image. For this process, most studies directly access the pixels and process the images. However, this approach typically takes a long time to process because of its complexity and the requirements of significant amounts of computational power. In an emergent situation, it is important to alarm the vessel's rapid approach to buoys in real time to avoid collisions between vessels and route signs, therefore minimizing computation and speeding up processes are critical operations. Therefore, we propose Fast Connected Component Labeling (FCCL) which can reduce computation to minimize the processing time of filter applications, while maintaining the detection performance of existing methods. The results show that the detection performance of the FCCL is close to 30 FPS - approximately 2-5 times faster, when compared to the existing methods - while the average throughput is the same as existing methods.
In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.
본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.
Rumination in cattle is closely related to their health, which makes the automatic monitoring of rumination an important part of smart pasture operations. However, manual monitoring of cattle rumination is laborious and wearable sensors are often harmful to animals. Thus, we propose a computer vision-based method to automatically identify multi-object cattle rumination, and to calculate the rumination time and number of chews for each cow. The heads of the cattle in the video were initially tracked with a multi-object tracking algorithm, which combined the You Only Look Once (YOLO) algorithm with the kernelized correlation filter (KCF). Images of the head of each cow were saved at a fixed size, and numbered. Then, a rumination recognition algorithm was constructed with parameters obtained using the frame difference method, and rumination time and number of chews were calculated. The rumination recognition algorithm was used to analyze the head image of each cow to automatically detect multi-object cattle rumination. To verify the feasibility of this method, the algorithm was tested on multi-object cattle rumination videos, and the results were compared with the results produced by human observation. The experimental results showed that the average error in rumination time was 5.902% and the average error in the number of chews was 8.126%. The rumination identification and calculation of rumination information only need to be performed by computers automatically with no manual intervention. It could provide a new contactless rumination identification method for multi-cattle, which provided technical support for smart pasture.
1-day protocol method는 DIAMOX 영상에서 basal 영상을 감산시키는 방법으로 혈관 예비능을 평가하는데 있어서 매우 유용한 검사지만, 검사시간이 길기 때문에 움직임에 의한 불가피한 재검사율이 높다. 기하학적으로 차이가 있는 fan-beam 콜리메이터와 parallel 콜리메이터 중 임상적으로 1-day protocol method에 가장 효율적인 콜리메이터가 무엇인지 알아보았다. 삼중 헤드 감마카메라인 triad XLT 9 (TRIONIX)와 세 가지 콜리메이터(low energy high resolution-parallel beam: LEHR-par, ultra resolution-fan beam: LEUR-fan, super fine-fan beam: LESR-fan)를 사용하였다. PET/SPECT performance phantom, Hoffman 3D phantom, volunteer 실험을 실시하여 세 가지 콜리메이터의 감도, 대조도, 해상력, 영상의 질을 비교 측정하였다. Pixel size를 fan-beam 콜리메이터와 동일하게 하기 위하여 parallel 콜리메이터 실험 시 zoom factor를 2.0으로 변경하였다. Scan time은 50 kcounts/frame을 만족하게 하였으며 filtered back projection (FBP)의 재구성 방법을 사용하였고 각 콜리메이터 별 최적의 영상을 위하여 cut off 값을 변화하면서 비교 측정하였다. 총 획득 계수가 동일한 조건에서 해상력과 percent background variability는 LESR과 LEUR이 LEHR보다 우수한 결과를 나타내었고, 영상의 육안평가에서 선호도는 LESR, LEUR, LEHR 순이었다. 영상 획득 시간은 LESR이 낮은 감도로 인하여 LEUR과 LEHR보다 약 2배 더 길게 소요됐다. Volunteer 실험의 결과 LESR을 사용할 때보다 LEUR 또는 LEHR을 사용 할 때 약 10-14분 정도 시간이 감소했다. 1-day protocol method는 단 한 번의 움직임에도 재검사가 불가피하기 때문에 적절한 분해능뿐만 아니라 높은 감도의 유지를 위해 적절한 검사 방법의 확립이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서 동일한 계수를 획득할 경우 LEUR은 LESR보다 2배의 시간을 감소시킬 수 있었고 영상의 육안평가나 해상력도 LESR과 임상적으로 큰 차이를 보이지 않았으므로 Brain SPECT의 1-day protocol method에 가장 적합할 것으로 사료된다.
본 연구는 진단용 X선 발생장치의 성능을 검사하기 위해 직선성(Linearity), 재현성(reproducibility) 및 반가층(Half Value Layer; HVL)을 실험하였다. 직선성(Linearity)은 설정된 조사조건으로 한 장비 당 4회씩 조사하여 측정된 선량을 기록하고 mR/mAs를 구하여 측정하였으며, 측정값이 0.1을 초과하면 직선성이 떨어지는 것을 알 수 있다. 재현성(Reproducibility)은 80kVp, 200mA, 20mAs와120kVp, 300mA, 8mAs의 조건으로 10회 조사하여 변동계수(CV) 공식에 대입하여 측정한 값이 0.05안에 포함되면 양호하게 나타나는 것을 알 수 있다. 반가층(Half Value Layer: HVL)은 filter가 없을 때 설정된 조건으로 3회 조사하여 측정한 후 부가필터용 반가층 물질로 사용하여 필터의 두께를 0, 1, 2, 4 mm로 바꾸어 가며 부가필터가 없을 때의 $\frac{1}{2}$이하인 측정값이 나올 때 까지 측정한다. 현재 본원에서 사용하는 진단용 X선 발생장치 5대를 대상으로 직선성, 재현성, 반가층을 측정한 결과 직선성은 1번 장비에서는 300mA~400mA, 5번 장비에서는 100mA~200mA 부근에서 양호하지 않았으며, 반가층 측정에서는 80kVp 측정치에서 1번 장비에서 검사기준을 만족하지 못하였다. 출력은 단상에 비해 삼상장치가 높게 나왔다. 실험을 통하여 밝혀진 결과를 토대로 정기적인 장비관리와 노후 된 장비의 교환 등이 이루어진다면 장비 사용의 효율성을 극대화 할 수 있으며, 방사선 피폭선량을 줄임과 동시에 영상의 화질을 향상시킬 수 있어 정확한 진단에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
초음파영상에서 담낭내의 종양(tumor)과 담석(GB stone)을 확인하기 위하여 환자의 체위(position) 변동에 의한 움직임 유무를 확인하는 것은 매우 중요하다. 보통 간담도계의 초음파 검사는 환자를 바로누운자세(supine)에서 시행되고 있으며 담낭결석은 후방음영(acoustic shadow)을 나타내는 초음파영상의 특성으로 쉽게 구분하고 있으나, 모든 결석이 후방음영을 나타내는 것은 아니므로 체위변동과 같은 방법을 취하여 확인할 수 있는 것이다. 또 개인에 따라 담낭의 모양이나 위치의 다양성을 고려할 때, 담낭내의 결석이나 담니 그리고 종양 등의 다른 병변과 구별진단할 수 있는 영상정보를 제공한다는 것은 매우 중요한 것이다. 담낭내에 다양하게 위치하고 있는 결석에 대하여 환자체위변동(supine, Lt. down decubitus, $30^{\circ} LAO. sitting and hand-knee)에 따른 결석의 이동상태를 영상으로 기록하고 결석과 종양을 쉽고 빠른시간내에 비교적 정확하게 구별할 수 있는 초음파 영상체위를 확인하였다. 담낭경부(neck), 체부(body), 저부(fundus)에 위치하고 있는 한 개 또는 여러 개의 결석이 환자의 Hand-knee 체위에 100%가 이동하여 담낭결석증과 용종(polyp)과 같이 구별을 뚜렷하게 나타낼 수 있었다. 담낭결석의 위치에 따라 결석의 이동은 완전하게 움직이지 않아 종양과 유사한 유형으로 나타났으나 hand-knee 체위에서는 담낭내 결석위치에 관계없이 모두 이동되어 종양성 질환과 쉽게 구분 할 수 있었다. 본 연구를 시행함에 있어 담낭의 종양성 질환과 같이 체위변화에 따라 이동이 없을 경우 hand-knee 체위로 반드시 확인할 필요가 있다고 판단된다.GD값이 가장 높았다. 그러나 target/filter의 조합이 다양하게 바뀐 CM에서는 두께나 glandularity에 따른 AGD의 곡선이 가장 완만하게 증가하였으며, AGD값이 가장 낮았다. 이와 같이 두께와 glandularity가 증가함에 따라 target/filter의 조합이 Mo/Mo에서 Mo/Rh으로 더 증가하면 Rh/Rh으로 바뀌는 것이 AGD의 증가량이 적어 환자의 피폭선량 측면에서 바람직하다. 따라서 유방촬영에서 환자의 피폭선량을 평가하기 위해서는 검출효율 외에도 여러 가지 촬영 변수가 중요한 역할을 한다.었다. (p<0.05) (9) 조사대상주부들은 시판제품의 가장 개선해야 할 점으로 위생성(37.0%), 가격(23.8%), 포장(15.6%), 맛(11.1%), 저장성(10.1%) 및 색(2.4%) 등의 순으로 지적하였고 주부의 거주지에 따라 대도시에 거주할수록 위생성을, 농어촌에 거주할수록 가격을 가장 개선해야 할 점으로 보는 경향이었다. (p<0.05)3.2%는 채소에는 cholesterol이 함유되어 있지 않으므로 채식이 건강에 좋다고 하였다. 또한 질병치료에 유효한 채소는 당근 등 42가지, 질병을 유발시키는 채소는 고사리 등 10종을 지적하였으며 이들은 과학적 증명이 가능하거나 민간요법으로 전해지고 있는 내용이다. 이상과 같이 덕성여자대학교 평생교육원에 다니는 주부의 채소 소비 형태에 대하여 살펴보았는데 가공된 채소반찬과 김치의 구입은 현재까지 일반화되지 않고 있음을 알 수 있으나 김치보다 채소반찬의 구입경험이 더 많은 것으로 나타났다. 본 논문은 덕성여자대학교 평생교육원에 다니는 주부를 대상으로 하였으나 앞으로 다양한 계층의 주부를 대상으로 하여 폭 넓은 채소소비에 관련된 연구가 이루어져야 한다고 사료된다.할 경우 적정 첨가
MV방사선 치료는 둘러싸여 있는 정상조직의 피폭선량을 최소화 하면서, target volume 내에 정확하게 선량을 전달하는데 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 방사선 치료의 높은 정확성을 유지하기 위하여 megavoltage X-ray imaging (MVI)에서 edge block 을 사용한 digital radiography (DR) system 검출기의 modulation transfer function (MTF: 변조전달함수), the noise power spectrum (NPS: 잡음전력스펙트럼) and the detective quantum efficiency (DQE: 양자검출효율)를 측정하고자 한다. 우리는 텅스텐으로 구성된 19 (thickness) ${\times}$ 10 (length) ${\times}$ 1 (width) $cm^3$의 edge block을 사용하였으며, 다음과 같은 setting들로 pre-sampling modulation transfer function (MTF)를 계산하였다: 6-megavolt (MV) energy를 사용하고, 다양한 Radiotherapy장비인 TrueBeamTM (Varian), BEAMVIEWPLUS (Siemens), iViewGT (Elekta), ClinacR iX (Varian) 를 사용하였다. MTF결과에서 Varian TrueBeamTM flattening filter free가 MTF의 50% ($mm^{-1}$)에서 0.46, 10% ($mm^{-1}$) 에서 1.40로 가장 highest value를 보였다. Noise 분포는 Elekta iViewGT가 가장 낮은 분포를 보였다. DQE에서는 E lekt a iViewGT가 peak DQE에서 0.0026 그리고 $1mm^{-1}$ DQE 에서 0.00014로 가장 높았다. 본 연구는 Edge method를 이용하여 MTF와 DQE산출을 재현하였으며, 현재 임상에서 사용되는 DR 시스템 측정의 높은 정확성을 유지할 수 있었으며 이러한 연구는 전통적인 QA 영상화뿐만 아니라 검출기 개발 연구에 있어서 정량적인 MTF, NPS, DQE 측정에 더욱 더 효율적으로 사용될 수 있다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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