• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.285-295
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• 2023

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권3호
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• pp.385-392
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• 2017

본 연구는 전산화단층촬영에서 관전압과 관전류에 따른 화질과 피폭선량을 연구하고 None IR과 IR (Iterative Reconstruction)의 단계에 따른 영상의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하여 영상 화질의 개선정도에 대하여 확인해보고자 하였다. Image J를 이용하여 화질을 측정한 결과 관전압의 증가에 따라 HU (Hounsfield units)와 BN(Background Noise)은 감소하였으며, 이와 반대로 SI (Signal Intensity)와 SNR, $CTDI_{vol}$ (CT dose in dex volume)은 관전압이 높아질수록 증가하였으며, BHU(Background Hounsfield Units)의 변화는 없었다. 관전류의 증가로 인해서 BN이 감소하였고, 반대로 SNR과 CTDI은 증가하였다. 또한 IR의 단계가 높아질수록 HU와 SI, BN이 낮아지고, SNR이 약 10~60% 향상됨을 알 수 있었다. 이를 토대로 임상에서 IR 적용 시 단계적 접근 방식으로 관전압과 관전류를 미세 조정하여 점차적으로 방사선량을 줄여 나가야 할 것이다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권3호
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• pp.234-240
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• 2007

목적: 본 연구에서는 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 부분집합 개수에 비례하여 고속화된 수렴속도를 보이는 통계학적 영상재구성 방법인 OSEM 알고리즘을 적용하였다. 또한 연산시간 및 퍼센트 오차 측면에서 컴프턴 투사데이터의 부분집합 구성 시 여러 구분방법에 대한 비교연구를 수행함으로써 컴프턴 투사데이터의 최적화된 OSEM 알고리즘을 제안하고자 하였다. 대상 및 방법: 산란부와 흡수부로 구성된 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 단순역투사, 기댓값 최대화 방법과 OSEM 알고리즘을 구현하였다. 그리고 OSEM의 경우 컴프턴 투사데이터는 산란부 및 흡수부의 검출위치 및 산란각에 따라 부분 집합으로 구분하였다. EM 알고리즘은 64번의 반복연산을 수행하였으며 OSEM은 16개의 부분집합에 대해 4번의 반복연산을 수행하였다. 각 재구성 방법과 부분집합 구분방법에 대한 정량적 성능평가를 위하여 계산 시간과 퍼센트 오차를 측정하였다. 결과: SBP 방법에 비해 모든 통계학적 영상재구성 방법의 결과들이 보다 정확하였다. 64번 반복연산을 수행한 EM 알고리즘에 비해 4번의 반복연산과 16개의 부분집합을 가지는 모든 OSEM 알고리즘은 유사한 퍼센트 오차를 나타내면서 14배 빠른 수렴속도를 보였다. OSEM의 경우, 부분집합의 구분방법에 따라 연산속도와 재구성된 영상의 정확도 면에서는 거의 차이가 없었다. 결론: 본 연구의 실험 결과를 통하여 핵의학 영상 분야에서 사용하는 OSEM 알고리즘이 컴프턴 카메라에 대한 재구성 알고리즘으로 유용함을 확인하였으며 OS-EM 방법은 EM에 비해 유사한 결과영상을 재구성하면서 14배 빠른 수렴속도를 보이며 컴프턴 투사데이터를 부분집합으로 구분 시 검출위치와 산란각을 모두 이용하는 것이 가장 효율적인 것으로 간주된다.NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지고 있는 HepG2 세포주가 성공적으로 만들어졌다. 세포의 약 50% 정도가 형광 현미경 아래에서 관찰되었다. NIS 유전자의 발현은 역전사효소 중합효소 연쇄반응 실험을 통해서 확인하였고, NIS가 발현된 세포의 방사능옥소 섭취량은 대조군에 비하여 약 9배 정도 높게 나타났다. 방사능옥소 유출량 실험에서는 약 9분에 반 정도의 옥소가 유출되는 것이 확인되었다. 구축된 세포주를 이식한 후 획득한 형광 영상, 감마카메라과 소동물용 PET 영상에서는 반대쪽의 대조군 세포를 이식한 것에 비하여 뚜렷한 형광신호가 보였고, 더 높은 방사능옥소 섭취가 확인되었다. 결론: NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지는 간암 세포주가 성공적으로 구축되었고, 소동물에서 두 유전자를 각각 치료용 리포터 유전자와 영상 리포터 유전자로의 사용이 가능할 것이라고 생각된다.타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은

• 방송공학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.59-67
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• 1999

본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 과정과 수신단에서의 중간시점영상 재구성 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에, 블록의 변이를 각 방향에서의 영상의 벼화량에 반비례하게 평활화하는 반복적 블록 정합 방식을 제안하여 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 중간시점 영상을 재구성하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 좌 또는 우영상의 가려진 영역(occlusion)에서는 좌우 영상 중 한 영상에서의 외삽법(extrapolation)을 사용하여 변이-보상 변이 전달방식으로 이를 합성하였다. 이 변이 추정 방식으로영상의 평활 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하여 변이 정보에 대한 정보량을 줄이고, 경계부분에서는 평활화 방식에서 흔히 발생하는 과평활화 문제를 해결하였다. 또한 IVR 에서는 다른 방식에 비해 영상의 경계 부분을 보존하며, occlusion 영역을 잘 살리는 특성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.19-29
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• 2003

기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치 추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화 반복 연산법을 적용하였다, 특히 여러 장의 저해강도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위해 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.413-422
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• 2007

등고선으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 등고선 삼각분할법이라고도 불리는 이 방법의 가장 어려운 문제가 인접 단층사이에서 표면이 다중으로 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등고선이 인접한 층의 두 개 이상의 등고선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 다중분기문제를 여러 개의 가상벨트와 가상계곡으로 나누어 이들에 대한 표면생성문제로 단순화 시키는 방법을 제안한다. 가상벨트의 표면생성에는 띠분할 알고리즘을 채택하였으며, 가상계곡은 반복적인 볼록정점 제거와 중앙정점 추가로 보다 자연스러운 표면을 생성한다. 기존의 대부분의 알고리즘특이 다중분기문제를 한 쌍의 등고선간의 표면생성문제로 변환하는데 초점을 맞추는데 비해 제안된 방법은 더 작은 형태인 가상벨트와 가상계곡으로 단순화한다. 또한 제안된 방법은 표면정의에 복잡한 기준을 사용하지 않으며, 표면삼각분할을 위한 매우 명확하고 일관된 알고리즘을 제공한다. 실험을 통해 제안된 방법이 많은 분기가 발생하는 복잡한 데이터에서도 잘 동작하는 것을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.223-231
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• 2013

본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 2004

최근, 유한요소해석견과의 신뢰도를 향상시키기 위하여 활발하게 연구되고 있는 적응유한요소해석은 반복계산을 통해서 해석결과의 오차가 사용자에 의해 지정된 허용오차와 같아지도록 하는 해석방법이다. 이와 간은 적응유한요소해석은 해석결과의 오차평가와 이에 따른 유한요소의 재구성과정으로 나누어진다. rp방법에서는 절점의 위치를 이동시켜 요소의 크기를 조절하는 r방법과 형상함수찻수를 증가시키는 p방법을 동시에 적용함으로써 적응해석의 유효성을 향상시키고자 하였다. 제안한 rp방법의 특성을 규명하고 적응해석의 유효성을 보이기 위하여 전형적인 이차원 평면문제들을 해석하고 그 결과를 검토하였다.

• 한국안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.178-184
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• 1997

외력의 작용에 의해 발생되는 인체 내부의 내응력에 대한 이해가 중요하게 됨에 따라, 인간의 생체모델에서 근력이나 관절내에서의 응력분포를 밝히기 위한 다수의 수학적 모델이 소개되어져 왔다. 그러나 고체모델이나 인공손목관절의 개발에 무엇보다도 중요한 실제에 가까운 3차원적인 수학적 모델의 개발은 지금까지 성공적이지 못하였다. 본 연구에서는 인체의 손목관절에서 원위 요골과 척골로 구성되어진 3차원 수학적 모델과, 정교하게 재구성되어진 2차원의 유한요소법을 이용한 수학적 모델을 완성함에 있다. 본 연구에서는 동적운동시의 손목관절에서 근력과 원위 요골과 척골로 전달되어지는 힘과 관절내의 응력분포를 수학적 모델을 통하여, 정확하게 예측할 수 있는 가능성을 보여 주었다. 본 연구에서 추출되어진 결과는 동적운동 시 (반복운동), 손목관절을 이루고 있는 원위 요골과 척골에 상당히 많은 양의 힘이 전달되어 짐을 밝히었으며, 이것은 반복운동에 의하여 손목관절에 종종 발생하는 누적성질환과 깊은 연계성을 갖고 있음을 보여 주고 있다.