• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.203-209
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• 2022

전산화단층촬영장치 (Computed Tomography, CT)의 화질을 유지하면서 방사선량을 낮추기 위한 대표적인 방법 중에 하나는 모델기반 반복 재구성법 (Model-Based Iterative Reconstruction, MBIR)을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 MBIR의 대표적인 모델로 잘 알려진 고급 모델 반복 재구성법 (Advanced Modeled Iterative Reconstruction, ADMIRE)의 강도를 조절하여 영상의 화질을 평가하고자 하였다. 연구는 팬텀을 사용하여 수행되었고, ADMIRE의 강도를 1에서부터 5까지 1 단위로 조절하면서 CT 영상을 획득하였다. 정량적 평가는 변동 계수 (coefficient of variation, COV)와 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)를 활용한 노이즈 레벨과 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)의 블라인드 품질 평가를 수행하였다. 결과적으로 노이즈 레벨 및 블라인드 품질 평가 결과에서 모두 ADMIRE의 강도가 높아질수록 우수한 결과가 도출되었다. 특히, COV와 CNR은 ADMIRE 1에 비하여 5에서 각각 1.89 및 1.75배 향상됨을 확인하였고, NIQE와 BRISQUE는 재구성 강도 1에 비하여 5에서 각각 1.35 및 1.22배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로 ADMIRE의 재구성 강도는 CT 영상의 노이즈 레벨 및 전체적인 화질 평가에 큰 영향을 끼친다는 것을 증명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.301-306
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• 2021

전산화단층촬영장치 (Computed tomography, CT)의 의료 방사선량을 낮추기 위한 방법으로 주석필터의 사용을 통해 직접적으로 환자의 선량을 낮추는 방법이 있다. 그러나 주석필터의 사용으로 바뀐 X선 스펙트럼으로 인해 기존의 영상과 다른 인상의 영상으로 나타나기 때문에 질병 진단에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 흉부 저선량 CT에서 주석필터의 적용 및 high pitch에 따른 영상평가를 진행함으로써 주석필터 사용 시 영상의 변화 양상을 살펴보았다. 본 연구에서는 비교를 위해 총 3개의 그룹으로 나누어 영상을 획득하였다. Group 1은 주석필터를 사용하지 않았으며, 기존에 사용하던 pitch인 0.8의 영상을 획득하였다. Group 2는 주석필터를 사용하였고, pitch는 0.8이며 Group 3은 주석필터를 사용하였으며 pitch는 2.5이다. 영상의 화질을 비교하기 위해 no-reference 기반으로 사용되는 블라인드 품질 평가 인자 중 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)를 사용하였다. 그 결과 NIQE 수치는 Group 1, Group 3, Group 2 의 순서대로 낮게 나타났다. BRISQUE 수치는 Group 3, Group 2, Group 1 의 순서대로 낮게 나타났다. 이를 통해 흉부 저선량 CT에서 주석필터 및 high pitch 기술의 영상의 우수성을 확인함으로써 특히 호흡 조절이 어려운 흉부 저선량 CT 환자에 있어서 더 정확한 영상에 대한 기대감을 가질 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권3호
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• pp.175-182
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• 2024

Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE) represents a repetitive reconstruction method that can adjust strength and kernel, each of which are known to affect computed tomography (CT) image quality. The aim of this study was to quantitatively analyze the noise and spatial resolution of CT images according to ADMIRE control factors. Patient images were obtained by applying ADMIRE strength 2 and 3, and kernel B40 and B59. For quantitative evaluations, the noise level, spatial resolution, and overall image quality were measured using coefficient of variation (COV), edge rise distance (ERD), and natural image quality evaluation (NIQE). The superior values for the average COV, ERD, and NIQE results were obtained for the ADMIRE reconstruction conditions of ADMIRE 2 + B40, ADMIRE 3 + B59, and ADMIRE3 + B59. NIQE, which represents the overall image quality based on no-reference, was about 6.04 when using ADMIRE 3 + B59, showing the best result among the reconstructed image acquisition conditions. The results of this study indicate that the ADMIRE strength and kernel chosen for use in ADMIRE reconstruction have a significant impact on CT image quality. This highlights the importance of adjusting to the control factors in consideration of the clinical environment.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.233-238
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• 2013

Chest lateral decubitus 촬영은 일반적으로 PA 검사를 시행하여 왔으나, 응급환자나 몸이 불편한 환자의 검사에 있어 많은 불편이 있었다. 이에 본 연구에서는 AP 검사와 PA 검사를 비교하여 영상의 질, 환자의 안전성, 검사 효율성을 분석하고 두 검사간의 유용성을 알아보고자 하였다. 본원에서 2011.10.1 ~ 2012.7.30까지 늑막염 또는 기흉으로 의심되거나 진단된 환자들 중 chest lateral decubitus 촬영을 시행한 30명(남자 20명, 여자 10명)을 대상으로 하였다. 영상 화질 평가방법은 폐야의 미세구조, 진단영역의 넓음, air-fluid 경계면의 명확 유무, 환자 회전유무, 심장음영과 횡격막의 선명유무를 기준으로 하였으며, 영상의학과 전문의 2명, 호흡기내과 전공의 2명이 blind test로 평가하였다. 환자 안정성 및 방사선 검사의 효율성 평가는 환자 position의 안정성, 환자 상태 확인 등의 기준으로 일반촬영 5년 이상 경력의 방사선사 15명이 5점 척도로 평가를 하였고, 통계 분석은 Paired T-test로 분석하였다. Chest decubitus 촬영 시 AP와 PA자세에 따른 검사의 유용성을 비교 분석한 결과 영상의 화질에서 AP와 PA자세는 큰 차이가 없었던 반면, 환자의 안정성 및 방사선사의 검사 효율성에 있어 PA자세에 비해 AP자세의 평가 점수가 높게 나타났다. 이에 특별히 PA자세가 요구되지 않는다면 AP자세로 검사하여도 무방할 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.53-63
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• 2006

본문에서는 Discrete Wavelet Transform(DWT)를 기반으로 한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 원 영상을 네 개의 영상으로 분할하고, 각 분할된 영상들을 2단계 DWT한다. 네 개의 DWT된 영상 중 하나의 영상에 에지 테이블(Edge Table) 이라는 새로운 개념으로 영상의 고유한 에지 특성을 고려해 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출 시에는 워터마크가 삽입된 한 개의 분할 영상과 나머지 분할 영상들을 비교하여 원 영상 없이 워터마크를 추출하였다. 기존의 Blind 워터마킹의 문제점 중의 하나인 명암이 급격히 변하는 에지 영역에서의 부정확한 추정을 본 논문에서는 에지 테이블을 사용하여 극복하였다. 뿐만 아니라, 저주파(Low frequency) 영역에 워터마크를 삽입하여, 영상의 품질(Quality)를 유지하였고, 영상의 평가 방법인 PSNR 테스트 및 인간의 눈에서 느껴지는 주관적인 화질도 향상됨을 보였다.