CT 표준팬텀을 이용한 대조도 분해능 평가와 공간 분해능 영상 평가 시 평가자의 주관적 판단에 의한 오류를 최소화하기 위한 자동화된 정량적 평가 방법을 제시하고, 그 유용성을 평가하고자 한다. Nuclear Associates사(社) AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하여 120kVp와 250mAs, 10mm collimation과 25cm 이상의 SFOV(scan field of view), 25cm의 DFOV(display field of view)의 촬영조건으로, standard reconstruction algorithm을 이용하여 촬영한 24개의 적합 팬텀 영상과 20개의 부적합 팬텀 영상을 대상으로 평가하였다. 대조도 분해능과 공간 분해능 영상을 정량적으로 평가하기 위해 Mathwork사(社) Matlab(Ver. 7.6. (R2008a)) software를 이용하여 자체 개발한 평가 프로그램을 사용하였다. 본 연구에서는 자체 개발한 자동화된 평가 프로그램을 이용하여 평가한 결과, 정성적 평가 항목을 객관적 수치로 평가할 수 있었다. 첫째, 대조도 분해능의 경우 이심률 지수(eccentricity index, EI)가 0.50, 0.51, 0.52, 0.53 일 때 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 둘째, 대조도 분해능에서 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio, CNR)이 -0.0018~-0.0010인 경우에 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 셋째, 공간 분해능의 경우 영상 분할 기법을 통해 구멍의 외곽선 윤곽을 자동으로 분할 추출한 결과, 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
X선을 이용한 chest radiography는 일반적으로 180 cm의 SID에서 실시되고 있다. digital chest radiography에서 AEC를 적용하고 120 kVp, 320 mA에서 SID를 180 cm부터 340 cm까지 20 cm 단위로 증가시켜 가며 영상의 질과 환자선량의 관계를 알아보았다. chest phantom 영상의 정성적인 영상평가를 위해 VGA를, 정량적인 평가를 위해 SNR을 분석하였다. 선량은 ESAK로 측정하고 effective dose는 PCXMC를 이용하였다. 연구결과 일반적으로 시행되는 SID 180 cm를 기준으로 했을 때, ESAK의 경우 240 cm, 280 cm, 320 cm에서 각각 8.7%, 11.47%, 13.56%의 유의한 감소가 있었다. effective dose의 경우 전신에 대해 2.89%, 4.67%, 6.41%의 감소, 폐에서 5.08%, 6.98%, 9.6%의 감소가 관찰되었다. SNR의 경우 각각 9.04%, 8.24%, 11.46%의 감소가 관찰되었으며 특히, SID 260 cm ~ 300 cm 구간에서 8.03%의 작은 감소가 나타났고 SID 340 cm까지도 5.24로 5이하로 감소되지 않았다. VGA에서는 통계적으로 유의한 차이가 없는 진단적 가치가 높은 영상으로 평가되었다. 따라서 eigital chest radiography에서 SID를 300 cm까지 증가시킴으로 화질의 저하 없이 환자선량을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
자기공명 관절 조영술(Shoulder MR Arthrography)는 견관절(Shoulder joint) 의 복잡한 해부학적 구조에 관하여 정확한 영상평가를 진단하기 위해 시행 한다. 우리는 어께 상완골(Shoulder humerus) 의 다양한 position인 Neutral position, Internal rotation position, External rotation position 에 관하여 Shoulder joint의 해부학 적인 회전 변화가 견관절 자기공명(Shoulder MRI) 영상에 어떤 진단적 결과를 가져오는가에 대해 상호 비교 하였다. 또한 환자의 정확한 촬영자세 유지를 위해 촬영 보조기구를 만들었다. 이 보조기구는 Modeling 설계에 의해 우리가 직접 제작한 자기공명 견관절 조영술 보조 기구이다. 이 보조기구를 사용하여 촬영한 결과 다음과 같은 결론을 도출해 내었다. External rotation position 에 의한 Shoulder MRArthrography 검사가 Shoulder joint의 중요 해부학적 구조인 Biceps tendon, Supera-spiatus tendon, Sub-scapularis tendon, Labrum, Sub-acromial space 의 해부학적 평가에서 제일 적합하다는 진단적 평가를 얻었다.
본 연구에서는 전영역 초음파전파영상화 시스템이라 불리는 새로운 초음파전파영상화 장치를 소개한다. 본 시스템은 비파괴적으로 구조를 2 축 선형 이동 스테이지 기반으로 검사한다. 일치된 초음파 센싱과 가진 레이저 빔이 구조를 스캔하며 동시에 펄스-에코 모드 레이저 초음파를 수집한다. 이 과정은 스캔영역만큼 큰 두께 방향의 전영역 초음파를 생성하는 것을 가능하도록 한다. 본 시스템을 사용하여 실제로 운용 중인 알루미늄 허니콤 구조 기반의 CN-235의 도색된 샌드위치 조종면를 검사 및 평가하고 구조 검사 결과로써 전영역 초음파전파 영상을 소개하였으며 기존 초음파 탐상 기법의 결과와 비교하여 성능 및 민감도를 검증하였다.
파킨슨병은 뇌의 흑질 영역에서 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환이다. 현재까지 병을 완치시킬 수 있는 치료법은 없지만 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 바이오마커를 이용한 것으로 이러한 방법은 파킨슨병 환자를 높은 정확도로 진단할 수 있지만 정상인에 대한 진단은 상대적으로 낮은 성능의 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 바이오마커인 뇌척수액 내의 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치와 영상학적 바이오마커인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합하여 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 진단을 위해 개발된 모든 모델은 10-fold cross validation 성능평가에서 정확도가 최고 91.3%의 높은 성능을 보였으며, test 성능평가에서는 확산 텐서 영상의 모수들 중 FA와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 모델, MO와 ${\alpha}$-synuclein 단백질 수치가 결합된 두 모델에서 최고 72%의 정확도 성능을 보여 파킨슨병의 진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 파킨슨병의 진단을 위해 개발된 모델의 영상학적 특징 벡터를 통하여 파킨슨병 환자와 정상인의 신경섬유 경로의 특징을 분석하였다.
본 연구는 방사선수술 치료계획 시 영상공동등록을 이용한 자기공명영상의 3차원적 위치에 대하여 구조평가 및 뇌 정위 수술의 해부학적 기준점으로 사용되어지는 전교련(anterior commissure: AC)과 후교련(posterior commissure: PC)의 일치성을 평가하여 방사선수술시 영상공동등록의 임상 적용 안전성을 확인하고자한다. 정위 방사선수술 시행 후 2016년 3월~2017년 3월까지 영상공동등록을 이용한 자기공명영상 추적검사를 시행한 32명의 영상을 이용하여 3차원 좌표 측정을 통한 후향적 연구를 시행하였다. 전교련의 3차원 좌표 오차는 $1.0443{\pm}0.5724mm$(0.10 ~ 1.89), 후교련 3차원 좌표 오차는 $1.0348{\pm}0.5473mm$ (0.36 ~ 2.24)로 약 1 mm의 오차를 나타내었다. 자기공명영상 장비별 전교련과 후교련 좌표의 평균오차는 MR1(3.0 T)의 오차 값이 MR2 (1.5 T)에 비하여 낮게 나타났다. 영상공동등록 기법을 이용한 치료계획 시 자기공명영상의 오차를 최소화하여야 하며, 정확도를 확인하는 과정이 필요한 것으로 생각된다.
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.
이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
H.263은 영상전화, 영상회의 등의 서비스를 64Kbps 이하 전송로에서 가능하게 하는 ITU-T의 국제 표준이다. 이 권고안에서는 움직임 추정/보상, 변환 부호화, 양자화방법을 기본으로 사용하고 있다. H.263의 성능평가에 사용된 TMN5는 변환부호화 방법으로 DCT를 사용하고, DCT 변환계수를 양자화하기 위한 양자화기가 제시되고 있다. 본 논문에서는 TMN5의 구조를 그대로 유지하면서 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 적응 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT 기반 H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 -0.3 ~ +0.7dB의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.5dB 정도의 개선을 나타냈다. 결과적으로 주관적 화질평가에서는 TMN5에 비하여 더욱 선명한 화질의 영상을 얻을 수 있었다.
디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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