Brain Perfusion CT는 시간적 제약을 많이 받는 허혈성 급성뇌경색 환자의 관류 상태에 대한 정보를 정확하고 신속하게 제공함으로써 적절한 치료를 하는데 유용한 촬영 기법으로 임상에서 많이 촬영되고 있다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 수정체의 피폭선량이 아주 많다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Brain Perfusion CT 검사 시 수정체 피폭선량을 최대한 감소시키기 위한 방법으로 Bismuth 차폐체와 Position의 변화를 통하여 수정체 피폭선량의 최소화 방안을 알아보기 위한 목적으로 본 실험을 진행하였다. 팬텀(PBU-50)을 사용하여 양쪽 수정체에 TLD(TLD-100)를 올려두고 IOML에 평행, IOML에 평행(Bismuth 차폐), SOML에 평행, SOML에 평행(Bismuth 차폐)의 총 4가지 Position으로 각각 5회씩 Brain Perfusion scan을 실시하여 수정체의 선량을 측정하였다. 그리고 각각의 Position에 따른 화질 변화를 측정하기 위해 4군데에 관심영역을 정하여 CT Number와 Noise의 변화를 측정하여 비교하였다. 측정된 선량을 일원배치 분산분석한 결과 유의확률 0.000으로 Position에 따라 수정체의 피폭선량에 차이가 있다고 나타났으며, Duncan 사후검정결과에서 IOML에 평행 scan을 기준으로 SOML에 평행 scan과 SOML에 평행 scan(Bismuth 차폐)에서 각각 89.16%, 89.66%로 수정체 선량이 많이 감소하였으며, IOML에 평행 scan(Bismuth 차폐) 에서 37.12%순으로 감소하여 나타났다. 연구 결과 피폭선량은 SOML에 평행한 scan과 Bismuth를 차폐하여 SOML에 평행한 scan이 동일하게 감쇠효과가 가장 크게 나타났다. 수정체의 등가선량 선량한도와 비교하여 IOML에 평행한 scan에서 종사자와 공중의 선량을 기준으로 비교하면 각각 39.47%, 394.73%로 나타났으나, Bismuth를 차폐하여 SOML에 평행한 scan에서 각각 4.08%, 40.8%로 현저하게 줄어 들었다. 화질평가에서 모든 영상의 CT Number와 Noise측정에서 팬텀 영상검사 평가기준에 적합하게 나타났다. Brain Perfusion CT 촬영 시 차폐체를 사용하고 수정체가 조사야에 들어오지 않도록 환자의 position을 조절하는 것이 수정체 피폭을 줄이는 가장 유용한 방법이라 사료된다.
본 연구는 자동노출제어장치를 이용한 흉부 측방향 검사 시에 환자의 중심위치 변화가 주변 장기의 피폭선량과 화질에 미치는 영향을 탐구하는데 목적이 있다. 실험은 인체모형팬텀을 대상으로 하였다. 바늘침을 팬텀의 관상선 중심 하단부에 부착하였고, 납 자를 검출기 하단부에 부착하여, 50 cm 지점이 AEC 이온챔버의 중앙 하단부에 위치하도록 하였다. 조사조건은 125 kVp, 320 mA, 초점-영상검출기간 거리는 180 cm, 조사야 크기는 14×17 inch를 사용하였다. AEC 이온 챔버는 중앙-하단 1개만 사용했고, Sensitivity 'Middle', Density '0' 으로 설정하여, 중심 X선은 6번째 흉추를 향해 수직입사 하였다. AEC mode를 적용한 상태에서 바늘침과 납 자의 50 cm 지점이 일치되게 위치시킨 후 팬텀을 배 쪽으로 5 cm (F5), 등 쪽으로 5 cm (B5) 씩 이동시킨 후 ESD를 측정하여 선량 인자를 분석하였다. 환자 중심위치 변화에 따른 갑상선의 ESD는 Center의 경우 232.60±2.20 μGy, F5는 231.22±1.53 μGy, B5는 184.37±1.19 μGy로 나타났으며, 유방의 ESD는 Center의 경우 288.54±3.03 μGy, F5는 260.97±1.93 μGy, B5는 229.80±1.62 μGy, 폐 중심부의 ESD는 Center의 경우 337.02±3.25 μGy, F5는 336.09±2.29 μGy, B5는 261.76±1.68 μGy 로 나타났다. 선량 인자의 각 그룹 간 평균값의 차이를 비교한 결과 통계적으로 유의한 차이가 나타났으며(p<0.01), 각각 독립적인 그룹으로 나타났다. 연구의 결과, 환자 중심위치 변화에 따른 갑상선, 유방, 폐 중심부의 선량의 차이는 환자가 전방 5 cm 정도의 움직임에서는 유방(10%)를 제외한 장기에서는 큰 차이가 없었으나, 후방 5 cm 정도의 움직임에서는 각 부위에서 평균 23.7%의 선량 감소를 나타냈다. 또한, 환자 중심위치가 후방으로 이동 시 화질의 저하가 나타났다.
본 연구의 목적은 가상 그리드 소프트웨어(VGS)의 유효성을 평가하기 방법으로 이동형 그리드를 사용하지 않은 상태에서 VGS를 사용할 때와 사용하지 않을 때(Without-VGS)로 구분하여 에너지와 피사체 두께에 변화를 주고 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀을 이용하여 영상을 획득하고, SNR과 CNR을 분석하여 VGS의 유효성을 알아보고자 하였다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전류는 2.5 mAs로 고정하고, 관전압을 60 ~ 100 kVp에서 10kVp 씩 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.09 ~ 8.86% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.18 ~ 14.56% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR이 Without-VGS 보다 VGS에서 약 9.78 ~ 18.05% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 21.07 ~ 44.44% 높게 나타났다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전압을 70 kVp로 고정하고, 관전류량은 2.5 ~ 16 mAs에서 각각 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.49 ~ 11.11% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.76 ~ 13.40% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 2.22 ~ 17.38% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 13.85 ~ 40.46% 높게 나타났다. 결론적으로 Without-VGS 보다 VGS를 사용할 때 SNR과 CNR이 높게 나타났다. 그러므로 이동형 X선 촬영장치로 검사를 해야 하는 경우 이동형 그리드를 사용하기 어려운 환경에서 VGS를 사용함으로써 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있어 검사에 유용하게 사용될 것으로 판단되고, 이동형 X선 장치의 활용성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 $DIFOTI^{TM}$ 시스템의 문제점을 개선하고자 LED와 디지털 카메라를 결합한 발전된 형태의 prototype DIFOTI시스템을 만들고, 이를 기존 시스템과 비교 평가하기 위하여 인공 우식 용액으로 탈회시킨 법랑질 시편에 대하여 1일부터 7일까지 영상을 촬영하고 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 실험 기간에 따라 두 시스템 모두 우식 법랑질의 광투과도(index of transillumination)가 감소하는 양상을 보여 주었다. 2. $DIFOTI^{TM}$ 시스템에 비해 prototype DIFOTI 시스템에서 건전 법랑질과 탈회 법랑질 간의 발광도(intensity of luminance) 차이가 더 적게 나타나는 양상을 보였다. 이상의 결과를 종합해보면 prototype DIFOTI 시스템은 전류 소모량이 적은 LED를 사용하여 배터리를 사용한 무선 시스템으로의 개발 가능성을 보여 주었고, 디지털 카메라는 디지털 영상 기술의 발달과 함께 무선 전송 시에도 매우 높은 화질을 기대할 수 있어 차후에 보다 작고 사용이 편리한 DIFOTI 시스템을 개발할 수 있는 가능성이 크다 할 수 있다.
CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
디지털유방촬영기에서 자동모드를 설정해서 검사를 할 경우 환자가 받는 평균유선선량(average grandular dose)를 줄일 수 있는 방법을 제시하고자 최적의 노출 파라미터를 찾고 노이즈 감소 알고리즘을 적용하여 화질을 개선하고자 한다. 실험을 위하여 Nuclear Associates Model 18-222 의 팬텀을 사용 하였으며, 입사선량(enterance dose)과 평균 유선선량을 측정하였다. 다음 노이즈(noise) 제거 알고리즘을 적용하였고, 적용 전 후에 대해서 Signal, Noise, SNR, FOM을 측정하고 비교 평가 하였다. 실험결과 첫째, 노이즈 제거 전 Mo/Mo 23kvp에서 SNR이 가장 높았고, 평균유선 선량은 W/Rh 35kvp 에서 가장 낮았다. FOM 결과 W/Rh의 28kVp를 사용하는 것이 가장 좋은 것으로 나타났다. 노이즈 제거 알고리즘 적용 후 SNR은 Mo/Mo 23kvp에서 SNR 가장 높았고, FOM의 결과 W/Rh의 28kVp를 사용 하는것이 가장 좋은 것으로 나타났다. 이때 동일한 평균유선선량을 갖는 조건에서 노이즈 값은 4.36에서 1.74로 감소되었으며, SNR 값은 4.6에서 11.6으로 향상되었다. 제안하는 노이즈 제거 처리를 적용하면 영상에서 중요한 정보를 유지하면서 노이즈를 감소시킬 수 있고, 최적의 노이즈 처리와 최적의 검사조건을 선택함으로써 유방 검사 시 발생하는 방사선 피폭을 줄일 수 있을 것이다.
유체 애니메이션은 물리적 시뮬레이션과 시각적 렌더링으로 구성된다. 물리적 시뮬레이션은 입자 동역학을 이용한 해석 방법과 나비어-스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 이용한 연속체 유동해석 방법이 많이 사용된다. 입자 동역학을 이용한 시뮬레이션은 연산 속도는 빠르나 유체의 움직임이 경우에 따라 부자연스러우며, 나비어-스토크스 방정식을 이용한 방법은 적절한 조건 하에서 사실적인 유체의 움직임을 표현할 수 있으나 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 응용이 어렵다. 우수한 품질의 렌더링 영상은 주로 전역적 조명 방법을 사용하여 얻을 수 있는데, 이 역시 실시간 응용에 적합한 속도론 내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 개선된 입자 동역학 시뮬레이션과 선적분 볼륨 렌더링을 이용한 고속유체 애니메이션 방법을 제안한다 레나드-존스(Lennard-Jones) 모턴을 이용한 입자동역학 해석기법을 이용하여 유체의 움직임을 고속으로 시뮬레이션 하였으며, 적은 수의 입자만으로도 충분한 유체의 부피를 표현할 수 있도록 연산효율을 개선하였다. 또한 실시간 렌더링을 위하여 적은 수의 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용하였다. 본 제안 방법을 사용하여 실시간 응용에 적절한 속도와 화질을 보여주는 유체 애니메이션이 가능하다.
무선 네트워크 환경은 채널의 페이딩 현상 및 채널 잡음으로 인해 다량의 패킷 손실 및 전송 지연의 변동이 유발되며 이는 스트리밍 미디어의 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서는 유동적이고 네트워크에 적응적인 전송 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 무선 채널의 변동에 적응적이고 패킷 손실을 최소화하는 패킷 단위 interleaved FEC와 delay-constrained ARQ로 이루어진 응용계층 레벨에서의 네트워크적응형 전송오류 제어 기법을 제안한다. 또한 제안 기법을 포함한 각종 전송오류 제어 (혼합) 기법들을 검증하기 위해 시뮬레이션 툴을 개발하였다. 이를 통해 전송 계층에서의 전송오류 제어 성능을 확인하고, 전송되는 영상에 대한 객관적인 품질 평가를 진행한다. 진행된 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 전송오류 제어 기법이 전송 계층에서의 전송오류 제어 성능을 향상시키며, 나아가서 전송되는 영상의 품질을 개선함을 확인한다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
최근 들어 정보은닉기술에 대한 필요성이 많이 증가되고 있으며 국제치안, 군사 그리고 의료영상 등의 분야에서 그 예를 많이 볼 수 있다. 본 논문에서는 한 픽셀의 다수 MSB(MSBs: Most Significant Bits)의 Parity Bit를 이용하여 gray영상에 대해 정보를 은닉하는 방법을 제안한다. 스테가노그라피(Steganography) 분야에서 많은 연구들이 LSB 대체(Substitution), XOR연산을 채용하여 연구되어왔으며 궁극적인 목적은 낮은 복잡도와 높은 은닉용량, 동시에 화질의 저하를 최소화하는 것이다. 하지만 LSB 대체 방법은 높은 은닉용량을 가짐에도 불구하고 너무나 간단한 작업으로 인해 안전하지 못하다. 또한 XOR연산을 이용한 방법들은 픽셀 수 대비 약 75%의 은닉률을 달성하였다. 제안된 방법에서 각 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)는 비밀메시지 1비트와 해당 픽셀의 7 MSBs의 Parity Bit와 XOR 연산된다. 제안한 방법은 대칭키 프로토콜의 개념을 스테가노그라피에 적용한 것이며 대칭키를 자기참조에 의해 생성하도록 하였다. 제시한 방법은 기존의 XOR방법들에 비해 은닉률이 25% 높으며 원본 대비 픽셀의 LSB 반전률이 약 6%정도 개선되는 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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