본 논문에서는 CT영상을 구성하는 RT 알고리즘에 비해 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 기존의 RT보다 빠르게 3D CT 영상 구성을 할 수 있도록 하였으며 두 개의 알고리즘에 대한 영상속도를 비교분석 하였다. 이를 위하여 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 3D CT 영상구성에 있어서 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험결과 TPSM을 이용하여 구성된 단면 영상은 중심점에서 멀어질수록 빈 화소에 의해 영상의 질이 미소하게 감소하지만 TPSM 회전 기반법의 경우에서 영상 구성 속도는 RT알고리즘보다 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었다.
심장CT를 스캔하여 MAR알고리즘 적용 시 자체 제작한 Pacemaker삽입팬텀의 금속인공물 감소 정도를 비교 분석해 보았다. 에너지별 CT value를 비교한 결과 BKI에서 CT value의 증감이 있었으며 WSA에서 40 KeV의 경우 663.2%로 최대감소, BHA에서 140 KeV의 경우 56.2%로 최대로 증가 하였다. 또한, 70 KeV기준으로 인공물 형태별 CT value 비교결과 WSA에서 최대 약 145% 감소하였고, BHA에서는 최대 약 46.38%증가 하였다. MAR알고리즘 적용 은 에너지 변화 또는 인공물의 종류와 무관하게 금속 인공물 발생을 감소시켜주는 효과가 있어 Pacemaker삽입 후 심장CT로 추적검사 시 MAR알고리즘을 적용한다면 보다 질 좋은 심장CT 영상을 제공할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상에서 제거할 수 없는 의료용 고밀도 물질을 Somatom Definition Flash(Siemens, Enlarge, Germany.)와 GE 64-MDCT (Discovery 750 HD, GE HEALTHCARE, Milwaukee, USA.)스캔 후 획득한 팬텀영상 데이터와 이미 촬영된 Raw 데이터영상을 이용하여 IMAR 알고리즘과 MAR 알고리즘 적용 및 재구성한 후 CT 재구성영상의 CT Number 변화율을 정량적으로 분석하였다. 그 결과 팬텀영상의 모든 의료용 고밀도 물질은 IMAR 알고리즘과 MAR 알고리즘 적용 시 CT Number의 변화와 영상의 차이가 있는 것으로 나타났지만(p<0.05). Stainless Steel 재질은 Black streak artifact에서 MAR 또는 IMAR 알고리즘 적용 시 재구성 영상의 변화와 CT Number의 변화차이가 없는 것으로 분석되었다(p>0.05). 또한 이미 촬영된 Raw 데이터영상 분석결과 IMAR 알고리즘 적용 시 적용 전에 비하여 영상 CT Number 변화가 있어, IMAR 알고리즘 적용은 Attenuation deviation에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 향후 Implant시술 후 추적 CT검사 시 수술부위 및 주변조직의 상태를 관찰하는데 유용할 것으로 사료된다.
간은 인체의 생명을 유지하고 성장할 수 있도록 하는 영양섭취와 매우 밀접한 관계를 가진 중요한 장기이다. 이러한 간의 중요성에도 불구하고 현재 우리나라의 간암 발병률이 세계에서 가장 높은 수치를 기록하고 있으며 이에 따라 간암을 조기 진단하고 예방할 수 있는 방법의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 의학적 검사 방법 중 하나인 CT 촬영으로 획득된 조영 증강 CT 영상에서 간 영역과 간 종양 영역을 정확히 검출하고 간 종양의 악성도를 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40\;{\sim}\;50$장 정도로 촬영한 조영 증강 CT 영상에서 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법과 장기들의 위치 및 형태학적 특징정보, 그리고 흉부와 복부 양방향으로 인접한 CT 영상들의 정보를 분석하여 간 영역을 검출한다. 간 종양 영역은 과혈관성 종양의 특징을 분석하고 간 영역의 검출 방법에 적용하여 추출한다. 추출된 간 종양 영역은 퍼지 기반 SOM 알고리즘을 제안하여 간 종양의 악성도를 분석하는데 적용한다. 제안된 퍼지 기반 SOM 알고리즘은 SOM의 이웃 반경을 동적으로 조정하는데 퍼지 제어 기법을 적용하여 기존의 SOM 알고리즘보다 종양의 악성 정도를 분류하는 정확성을 개선하였다. 제시된 간 영역과 간 종양 검출 및 분석 방법의 결과와 전문의가 진단한 결과를 비교 분석한 결과, 기존의 간 영역 및 간 종양 영역 검출 방법보다 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 CT 촬영 시 금속으로 인해 발생한 금속 인공물 감소를 위한 알고리즘 적용에 따른 영상 화질에 대한 정량적 비교를 하고자 한다. Spectral detected-based CT와 CT ACR 464 팬톰을 이용하여 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 기준 영상을 10장 획득하고, 동일 팬톰에 금속 인공물을 발생시켜 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 영상을 10장 획득하였다. 금속 인공물을 발생시켜 획득한 영상의 원시 데이터에 metal artifact reduction 알고리즘, 가상 단일 에너지 알고리즘, metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘을 적용한 영상을 각각 10장씩 획득하였다. 알고리즘 적용에 따른 hounsfield unit 비교를 위해 CT ACR 464 팬톰 module 1에 위치한 폴리에틸렌, 뼈, 아크릴, 공기, 물에 관심영역을 설정하고, 전체 영상 화질 평가를 위해 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차, 신호 대 잡음비, 최대 신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 지표를 통해 알고리즘 별 비교하였다. 알고리즘 적용 영상 별 hounsfield unit 비교 결과 알고리즘 적용 영상 간 유의한 차이를 보였으며(p < .05), 아크릴을 제외한 관심영역에서 가상 단일 에너지 알고리즘 적용 영상에서 큰 변화를 나타냈다. 영상 화질 평가 지표 결과 metal artifact reduction 알고리즘 적용 영상 화질이 가장 높았으나, 구조적 유사도 지수는 metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘이 동시에 적용된 영상이 가장 높았다. CT 촬영 시 금속 인공물 감소에 metal artifact reduction 알고리즘이 가상 단일 에너지 알고리즘에 비해 효과적이었지만, 양질의 CT 영상 획득을 위해 알고리즘 적용에 따른 이점과 영상 화질 변화를 파악하고 효율적인 활용이 필요하다고 사료된다.
고 해상력 CT에 해당하는 관자뼈 CT는 높은 관전압과 얇은 단면두께 등의 적용으로 스캔 선량이 인접 부위 검사보다 높다. 이에 검사조건 중 재구성 알고리즘을 변화 적용하여 검사 선량을 줄이면서 병변에 대한 민감도가 우수한 알고리즘을 찾아 유의성과 임상 기초자료 제공 가능성을 알아보았다. 그 결과 100 kVp로 관전압을 낮추어 적용 시 선량이 약 35.6% 감소하였고, 100 kVp로 획득한 Raw data에 Definition 알고리즘 적용 시 SNR, CNR이 우수하였으며 다른 알고리즘과 비교 시 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 그리고 구조적 유사도를 비교한 결과 SSIM index가 ROI 별 0.776, 0.813, 0.741로 분석되었다. 따라서 관자뼈 CT 스캔에서 알고리즘 변경적용은 CT 검사로 발생하는 선량을 일부 감소시킬 수 있고 임상 기초자료 측면에서 매우 의미가 있다고 생각한다.
CT의 반복재구성법은 투영과 역투영을 번갈아 가며 최적의 단면 영상을 얻을 때까지 반복 수행하기 때문에 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 영상재구성 시간을 단축하기 위하여 계산 시간이 많이 소요되는 투영을 빠르게 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 Siddon 알고리즘을 개선한 Jacobs 버전보다 대략 10% 빠른 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 Jacobs 버전의 루프 횟수를 줄임으로써 계산 시간을 줄이도록 하였다. 제안한 방법은 계산속도뿐만 아니라 영상 품질 측면에서도 우수한 성능을 보였다. 평행빔의 경우에 대해 조사되었지만 향후 부채살빔 및 콘빔의 경우로 확장이 가능하다.
본 연구는 임플란트 시술한 환자에 대한 두경부 CT 영상을 4개의 알고리즘(Standard, Soft, Bone, Detail)을 재구성하여 Noise, SNR, CNR 측정값을 정량적으로 분석한 후 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 Image J 프로그램을 이용하여 재구성한 영상에 관심영역(Region of interest)을 통하여 픽셀값을 계산하였다. Noise, SNR, CNR은 측정부위를 영상에서 인두, 깨물근, 귀밑샘이 있는 지점에 관심영역을 측정하고 mean값과 SD값을 구하였다. SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 Standard 알고리즘에서 노이즈는 가장 낮게 나타났으며 SNR 또한 가장 높게 나타났다. CNR은 Soft 알고리즘에서 가장 높게 나타났으나 Standard 알고리즘과는 별 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 두경부 CT검사에서 구강내 임플란트 착용한 환자 검사에서 Standard 알고리즘이 최적의 알고리즘이라고 사료되며 이 연구의 자료가 두경부 CT검사에서 영상 평가하는데 기초자료로 사용되기를 바라며 다양한 알고리즘 변화로 영상의 질을 더 높일 수 있는 계기가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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