• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.49-56
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• 1997

Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.279-282
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• 1997

Bayesian reconstruction methods for emission computed tomography have been a topic of interest in recent years, partly because they allow for the introduction of prior information into the reconstruction problem. Early formulations incorporated priors that imposed simple spatial smoothness constraints on the underlying object using Gibbs priors in the form of four-nearest or eight-nearest neighbors. While these types of priors, known as "membrane" priors, are useful as stabilizers in otherwise unstable ML-EM reconstructions, more sophisticated prior models are needed to model underlying source distributions more accurately. In this work, we investigate whether the "thin plate" model has advantages over the simple Gibbs smoothing priors mentioned above. To test and compare quantitative performance of the reconstruction algorithms, we use Monte Carlo noise trials and calculate bias and variance images of reconstruction estimates. The conclusion is that the thin plate prior outperforms the membrane prior in terms of bias and variance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1565-1571
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• 2005

Images reconstructed with Maximum-Likelihood Expectation-Maximization (MLEM) algorithm have been observed to have checkerboard effects and have noise artifacts near edges as iterations proceed. To compensate this ill-posed nature, numerous penalized maximum-likelihood methods have been proposed. We suggest a simple algorithm of applying edge detecting process to the MLEM and Bayesian Expectation-Maximization (BEM) to reduce the noise artifacts near edges and remove checkerboard effects. We have shown by simulation that this algorithm removes checkerboard effects and improves the clarity of the reconstructed image and has good properties based on root mean square error (RMS).

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권4호
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• pp.311-319
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• 2001

Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권2호
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• pp.118-126
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• 2008

Statistical image reconstruction methods have played an important role in emission computed tomography (ECT) since they accurately model the statistical noise associated with gamma-ray projection data. Although the use of statistical methods in clinical practice in early days was of a difficult problem due to high per-iteration costs and large numbers of iterations, with the development of fast algorithms and dramatically improved speed of computers, it is now inevitably becoming more practical. Some statistical methods are indeed commonly available from nuclear medicine equipment suppliers. In this paper, we first describe a mathematical background for statistical reconstruction methods, which includes assumptions underlying the Poisson statistical model, maximum likelihood and maximum a posteriori approaches, and prior models in the context of a Bayesian framework. We then review a recent progress in developing fast iterative algorithms.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.133-142
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• 1998

Bayesian SPECT 영상재구성에 있어서 정교한 형태의 사전정보를 사용할 경우 bias 및 variance와 같은 통계적 차원에서의 정량적 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, "thin plate" 와 같은 고차의 smoothing 사전정보는 "membrane"과 같은 일반적인 다른 사전 정보에 비해 bias를 개선시키는 것으로 알려져 있다. 그러나, 이와 같은 장점은 영상재구성 알고리즘에 내재하는 hyperparameters의 값을 최적으로 선택하였을 경우에만 적용된다. 본 연구에서는 thin plate와 membrane의 두가지 대표적인 사전정보를 포함하는 영상재구성 알고리즘의 정량적 성능에 대해 집중 고찰한다. 즉, 알고리즘에 내재하는 hyperparameters 가 통계적 차원에서 bias와 variance에 어떠한 영향을 미치는지 관찰한다. 실험에서 Monte Carlo noise trials를 사용하여 bias와 variance를 계산하며, 각 결과를 ML-EM 및 filtered backprojection으로부터 얻어진 bias 및 variance와 비교한다. 결론적으로 thin plate와 같은 고차의 사전정보는 hyperparameters의 선택에 민감하지 않으며, hyperparameters 값의 전 범위에 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다. 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권1호
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• pp.51-62
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• 2008

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.35-37
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• 2007

Super resolution using stochastic approach which based on the Bayesian approach is to easy modeling for a priori knowledge. Generally, the Bayesian estimation is used when the posterior probability density function of the original image can be established. In this paper, we introduced the improved MAP algorithm based on Bayesian which is stochastic approach in spatial domain. And we presented the observation model between the HR images and LR images applied with MAP reconstruction method which is one of the major in the SR grid construction. Its test results, which are operation speed, chip size and output high resolution image Quality. are significantly improved.

• 지구물리
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• 제4권3호
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• pp.175-182
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• 2001

본 논문에서는 의료영상의 응용분야로서 방출전산화단증 영상에 사용되는 베이지안 방법을 위한 Gibbs 사전정보의 평활 파라미터를 결정하는 문제를 다룬다. 특히, 광역 하이퍼파라미터(평활 파라미터)가 해외 편향과 분산의 균형을 조절하는 단순 평활사전정보(일명 멤브레인)를 연구 대상으로 한다. 본 논문에서 사용된 방법은 관측된 훈련데이터에 MI. 방법을 적용한 하이퍼파라미터 추정법에 기반을 두며, 이러한 접근방법에 대한 동기에 대하여도 논한다. 멤브레인 사전정보를 위한 평활 파라미터의 경우 단순한 ML 추정법을 적용하여도 파라미터가 쉽게 추정될 수 있음을 보인다.

• 공학논문집
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• 제4권1호
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• pp.47-54
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• 2002

본 논문에서는 의료영상의 응용분야로서 방출전산화단층 영상에 사용되는 베이지안 방법을 위한 Gibbs 사전정보의 평활 파라미터를 결정하는 문제를 다룬다. 특히, 광역 하이퍼파라미터(평활 파라미터)가 해의 편향과 분산의 균형을 조절하는 단순 평활사전정보(일명 멤브레인)를 연구 대상으로 한다. 본 논문에서 사용된 방법은 관측된 훈련데이터에 ML 방법을 적용한 하이퍼파라미터 추정법에 기반을 두며, 이러한 접근방법에 대한 동기에 대하여도 논한다. 멤브레인 사전정보를 위한 평활 파라미터의 경우 단순한 ML 추정법을 적용하여도 파라미터가 쉽게 추정될 수 있음을 보인다.