Dual-wavelength digital holographic microscopy with sub-nanometer axial accuracy

We present dual-wavelength Digital Holographic Microscopy (DHM) measurements on a certified 8.9 nm high Chromium thin step sample and demonstrate sub-nanometer axial accuracy. We introduce a modified DHM Reference Calibrated Hologram (RCH) reconstruction algorithm taking into account amplitude contributions. By combining this with a temporal averaging procedure and a specific dual-wavelength DHM arrangement, it is shown that specimen topography can be measured with an accuracy, defined as the axial standard deviation, reduced to at least 0.9 nm. Indeed, it is reported that averaging each of the two wavefronts recorded with real-time dual-wavelength DHM can provide up to 30% spatial noise reduction for the given configuration, thanks to their non-correlated nature. ©2008 COPYRIGHT SPIE

Use of 2D Sensitivity Encoding for Slow-Infusion Contrast-Enhanced Isotropic 3-T Whole-Heart Coronary MR Angiography.

OBJECTIVE. The purpose of this study was to improve the blood-pool signal-to-noise ratio (SNR) and blood-myocardium contrast-to-noise ratio (CNR) of slow-infusion 3-T whole-heart coronary MR angiography (MRA).SUBJECTS AND METHODS. In 2D sensitivity encoding (SENSE), the number of acquired k-space lines is reduced, allowing less radiofrequency excitation per cardiac cycle and a longer TR. The former can be exploited for signal enhancement with a higher radiofrequency excitation angle, and the latter leads to noise reduction due to lower data-sampling bandwidth. Both effects contribute to SNR gain in coronary MRA when spatial and temporal resolution and acquisition time remain identical. Numeric simulation was performed to select the optimal 2D SENSE pulse sequence parameters and predict the SNR gain. Eleven patients underwent conventional unenhanced and the proposed 2D SENSE contrast-enhanced coronary MRA acquisition. Blood-pool SNR, blood-myocardium CNR, visible vessel length, vessel sharpness, and number of side branches were evaluated.RESULTS. Consistent with the numeric simulation, using 2D SENSE in contrast-enhanced coronary MRA resulted in significant improvement in aortic blood-pool SNR (unenhanced vs contrast-enhanced, 37.5 +/- 14.7 vs 121.3 +/- 44.0; p < 0.05) and CNR (14.4 +/- 6.9 vs 101.5 +/- 40.8; p < 0.05) in the patient sample. A longer length of left anterior descending coronary artery was visualized, but vessel sharpness, coronary artery coverage, and image quality score were not improved with the proposed approach.CONCLUSION. In combination with contrast administration, 2D SENSE was found effective in improving SNR and CNR in 3-T whole-heart coronary MRA. Further investigation of cardiac motion compensation is necessary to exploit the SNR and CNR advantages and to achieve submillimeter spatial resolution.

Axial sub-nanometer accuracy in digital holographic microscopy

We present state-of-the-art dual-wavelength digital holographic microscopy (DHM) measurement on a calibrated 8.9 nm high chromium thin step sample and demonstrate sub-nanometer axial accuracy. By using a modified DHM reference calibrated hologram (RCH) reconstruction method, a temporal averaging procedure and a specific dual-wavelength DHM arrangement, it is shown that specimen topography can be measured with an accuracy, defined as the axial standard deviation, reduced to at least 0.9 nm. Indeed for the first time to the best of our knowledge, it is reported that averaging each of the two wavefronts recorded with real-time dual-wavelength DHM can provide up to 30% spatial noise reduction for the given configuration. Moreover, the presented experimental configuration achieves a temporal stability below 0.8 nm, thus paving the way to Angström range for dual-wavelength DHM.

Coherency and sharpness measures by using ICA algorithms. An investigation for Alzheimer’s disease discrimination

In this paper, we present a comprehensive study of different Independent Component Analysis (ICA) algorithms for the calculation of coherency and sharpness of electroencephalogram (EEG) signals, in order to investigate the possibility of early detection of Alzheimer’s disease (AD). We found that ICA algorithms can help in the artifact rejection and noise reduction, improving the discriminative property of features in high frequency bands (specially in high alpha and beta ranges). In addition to different ICA algorithms, the optimum number of selected components is investigated, in order to help decision processes for future works.

Investigation of ICA algorithms for feature extraction of EEG signals in discrimination of Alzheimer disease

In this paper we present a quantitative comparisons of different independent component analysis (ICA) algorithms in order to investigate their potential use in preprocessing (such as noise reduction and feature extraction) the electroencephalogram (EEG) data for early detection of Alzhemier disease (AD) or discrimination between AD (or mild cognitive impairment, MCI) and age-match control subjects.

Paperitehtaan melukartoitus

Tässä diplomityössä on selvitetty Stora Enso Publication Papers Oy Ltd:n Summan tehtaiden ympäristömelun leviämistä tehtaiden ympärillä oleviin häiriintyviin kohteisiin. Ympäristömelua tutkittiin ympäristömelumittauksilla ja mallintamalla SoundPLAN –ohjelmalla. Työssä on ympäristömelun lisäksi tarkastelu työsuojelumielessä Summan tehtaiden voimalaitoksen melua. Työssä selvitettiin Summan tehtaiden merkittävimpien äänilähteiden äänitehotasot. Maastotietojen ja äänitehotasojen perusteella luotiin melumallit koko tehtaalle ja melua tuottaville osastoille. Melumallien avulla saatiin selville, miten melu leviää ympäristöön. Suurimpiin melulähteisiin, kuorimoon ja PK2:n ilmastointikoneisiin, laadittiin meluntorjuntaehdotukset ja tarkasteltiin uusien mallien avulla toimenpiteiden vaikutusta melun leviämiseen. Tulosten perusteella voidaan todeta, että Summan tehtaiden ympäristömelu ei ylitä lupa-arvoja häiriintyvissä kohteissa. Summan tehtaiden voimalaitoksella suoritettiin annosmelumittaukset ja laadittiin meluntorjuntaohjelma. Meluntorjuntaohjelmassa selvitettiin melun syyt, esitettiin meluntorjuntatoimenpiteitä ja niiden toteuttamissuunnitelma sekä ohjelman uusimisajankohta.

Wood Volume Measurement Using Color Images

Tämä työ käsittelee puutukkien tilavuuden mittaamista värikonenäön avulla. Värikuvat on saatu Simpeleellä olevan metsäteollisuusyrityksen hiomosta. Työssä esitetään perusteellisesti matemaattinen teoria, joka liittyy käytettyihin kuvankäsittelymenetelmiin, kuten luokitteluun, kohinan poistoon ja tukkien segmentointiin. Esitetyt menetelmät implementointiin käytännössä ja eri menetelmillä saatuja tuloksia vertailtiin keskenään. Kuvankäsittelyalgoritmit on implementoitu Matlab 6.0:n avulla. Pääasiassa käytettiin uusinta Image Processing Toolboxia, joka on versio 3.0. Tämä työn näkökulma on pääasiassa käytäntöön soveltava, koska metsäteollsuus on korkealla tasolla Suomessa ja siellä on paljon alan yrityksiä, joissa tässä työssä kehitettyä menetelmää voidaan hyödyntää.

Kohinan poisto spektrikuvista pehmeillä morfologisilla suodattimilla

Tämän diplomityön tavoitteena oli tutkia kohinan poistoa spektrikuvista käyttäen pehmeitä morfologisia suodattimia. Työssä painotettiin impulssimaisen kohinan suodattamista. Suodattimien toimintaa arvioitiin numeerisesti keskimääräisen itseisarvovirheen, neliövirheen sekä signaali-kohinasuhteen avulla ja visuaalisesti tarkastelemalla suodatettuja kuvia sekä niiden yksittäisiä spektritasoja. Käytettyjä suodatusmenetelmiä olivat suodatus kuvapisteittäin spektrin suunnassa, suodatus koko spektrissä sekä kuutiomenetelmä ja komponenteittainen suodatus. Suodatettavat kuvat sisälsivät joko suola ja pippuri- tai bittivirhekohinaa. Parhaimmat suodatustulokset sekä numeeristen virhekriteerien että visuaalisen tarkastelun perusteella saatiin komponenteittaisella sekä kuvapisteittäisellä menetelmällä. Työssä käytetyt menetelmät on esitetty algoritmimuodossa. Suodatinalgoritmien toteutukset ja suodatuskokeet tehtiin Matlab-ohjelmistolla.

Meluntorjunta voiteluainetehtaassa

Melu on epämiellyttävää ja tarpeetonta ääntä. Se saattaa olla myös fysiologisesti haitallista aiheuttaen pahimmassa tapauksessa pysyvän kuulovaurion. Tämän diplomityön tavoitteena oli saada vähennettyä työntekijöiden päivittäistä meluannosta alle 80 desibeliin, jotta työntekijöiden työturvallisuus ja työskentelyolosuhteet paranisivat. Työn teoriaosuudessa kerrotaan yleisiä asioita äänestä, sen mittaamisesta, vaikutuksista ihmisiin, laitevalmistajien ja työnantajien velvollisuuksia sekä meluntorjunnan perusteita. Käytännön osiossa käydään läpi aikaisemmin tehtyjen melumittausten tuloksia, esitellään mittauksissa käytettyjä laitteita, esitellään kohteet joihin parannuksia tehtiin ja miten ne tehtiin, sekä käydään läpi kuinka suuri vaikutus kullakin parannuksella on ollut. Lisäksi verrataan ennen parannuksia tehtyjen meluannosmittausten tuloksia parannusten jälkeisiin tuloksiin. Tulokset olivat hyviä, sillä täyttökoneilla työskentelevien työntekijöiden meluannosmäärät putosivat alle 80 desibeliin.

Developing raster bands computed from LiDAR to improve forest

This study examines the use of di erent features derived from remotely sensed data in segmentation of forest stands. Surface interpolation methods were applied to LiDAR points in order to represent data in the form of grayscale images. Median and mean shift ltering was applied to the data for noise reduction. The ability of di erent compositions of rasters obtained from LiDAR data and an aerial image to maximize stand homogeneity in the segmentation was evaluated. The quality of forest stand delineations was assessed by the Akaike information criterion. The research was performed in co-operation with Arbonaut Ltd., Joensuu, Finland.

Fast median calculation method

The ever increasing demand for high image quality requires fast and efficient methods for noise reduction. The best-known order-statistics filter is the median filter. A method is presented to calculate the median on a set of N W-bit integers in W/B time steps. Blocks containing B-bit slices are used to find B-bits of the median; using a novel quantum-like representation allowing the median to be computed in an accelerated manner compared to the best-known method (W time steps). The general method allows a variety of designs to be synthesised systematically. A further novel architecture to calculate the median for a moving set of N integers is also discussed.

Pipelined median architecture

The core processing step of the noise reduction median filter technique is to find the median within a window of integers. A four-step procedure method to compute the running median of the last N W-bit stream of integers showing area and time benefits is proposed. The method slices integers into groups of B-bit using a pipeline of W/B blocks. From the method, an architecture is developed giving a designer the flexibility to exchange area gains for faster frequency of operation, or vice versa, by adjusting N, W and B parameter values. Gains in area of around 40%, or in frequency of operation of around 20%, are clearly observed by FPGA circuit implementations compared to latest methods in the literature.

Percepção de fala dos deficientes auditivos usando aparelho de amplificação com algoritmo de redução de ruído

Frequentemente, os indivíduos com perda auditiva têm dificuldade de entender a fala no ambiente ruidoso. OBJETIVO: O objetivo deste estudo foi avaliar clinicamente o desempenho dos indivíduos adultos com deficiência auditiva neurossensorial, com relação à percepção da fala, utilizando o aparelho de amplificação sonora individual digital com o algoritmo de redução de ruído denominado Speech Sensitive Processing, ativado e desativado na presença de um ruído. MATERIAL E MÉTODO: Este estudo de casos foi realizado em 32 indivíduos com deficiência auditiva neurossensorial de graus leve, moderado ou leve a moderado. Foi realizada a avaliação por meio de um teste de percepção de fala, onde se pesquisou o reconhecimento de sentenças na presença de um ruído, para obter a relação sinal/ruído, utilizando o aparelho auditivo digital. RESULTADOS: O algoritmo pôde proporcionar benefício para a maioria dos indivíduos deficientes auditivos, na pesquisa da relação sinal/ruído e os resultados apontaram diferença estatisticamente significante na condição em que o algoritmo encontrava-se ativado, comparado quando o algoritmo não se encontrava ativado. CONCLUSÃO: O uso do algoritmo de redução de ruído deve ser pensado como alternativa clínica, pois observamos a eficácia desse sistema na redução do ruído, melhorando a percepção da fala.

Wavelets in a problem of signal processing

In this work a new method is proposed for noise reduction in speech signals in the wavelet domain. The method for signal processing makes use of a transfer function, obtained as a polynomial combination of three processings, denominated operators. The proposed method has the objective of overcoming the deficiencies of the thresholding methods and the effective processing of speech corrupted by real noises. Using the method, two speech signals are processed, contaminated by white noise and colored noises. To verify the quality of the processed signals, two evaluation measures are used: signal to noise ratio (SNR) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ).

Uso de equações de diferenças na obtenção de filtros para redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS