레이저 스펙클이란 간섭성을 가진 레이저 빛을 산란체에 쏘았을 때 반사되는 정보를 레이저 스펙클이라 한다. 이 레이저 스펙클의 가장 큰 특징은 현재 의학 기술로는 볼 수 없는 미세혈관 관찰이 가능하다는 것이다. 미세혈관 관찰을 위해서 레이저 스펙클 장치로 얻은 이미지를 영상처리 하는 과정이 필요하다. 이 논문은 공간적 방향으로 다양한 크기의 윈도우를 적용시키는 새로운 영상처리법을 제안하였다. 기존의 영상처리법 LASCA에서는 고정된 크기의 윈도우를 적용시켜 영상처리 하였다. 하지만 작은 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 이미지의 공간 해상도가 좋아 혈관이 잘 보이는 장점이 있지만 스펙클 노이즈의 영향을 많이 받게되는 반면 큰 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 노이즈 제거에는 큰 효과를 보지만 해상도가 낮아져 영상이 흐릿해지는 현상을 발견할 수 있다. 그래서 우리는 이 두가지 방법의 장점만 살리는 적응 윈도우 기법을 소개한다. 우리는 적응 윈도우 기법과 기존의 라스카 이미지를 비교하여 보일 것이며 적응 윈도우 기법을 이용해 영상의 화질을 높인 것을 보일 것이다.
서론: 종래의 PET 영상 재구성에 있어서 FBP 등에 비해 3차원 반복 재구성 방법이 일반적으로 대체하고 있으며, 이것은 검출기 기하학적 특성과 완벽한 3차원 산란 평가 및 저잡음 randoms 평가 등의 더 진보된 재구성 알고리즘을 제공하고 활용되고 있다. 최근에 SharpIR알고리즘은 3차원 반복 재구성 알고리즘으로 PET 검출기 응답 정보를 통합하여 PET 영상의 잡음을 효과적으로 감소시켜 대조도를 향상 시키기 위한 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 새로운 반복 시스템 모델인 SharpIR에 대한 성능 평가와 임상에서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 실험재료 및 방법: 검출기 응답에 대한 분해능을 측정하기 위해 유리관(내경 1.1 mm, 두께 0.2 mm)에 $^{18}F$-FDG (250 MBq/mL)을 주입하여 축 방향 시야의 중심과 축 방향으로 5, 10, 15, 20 cm만큼 떨어진 지점에서 획득하였고 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하여 각각의 영상에서 반치폭을 구하였다. 또한 영상품질평가로 image quality phantom (NU2-2001)을 이용하여, 여러 개의 각각 다른 반지름을 가지는 원형구에 cold (직경 28, 37 mm)와 ho (직경 10, 13, 17, 22 mm)부분을 나누어 배경잡음을 주고 영상의 대조도를 평가하였다. 획득된 영상은 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성을 하였다. 임상실험에서는 전신검사를 시행받은 환자 중 병소가 있는 환자 10명을 대상으로 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하였다. 이때 iterations을 1~10까지 변경하여 병소 부위와 간 부위에 관심영역을 설정하여 대조도를 평가하였다. 결과: VUE point HD로 재구성한 영상에서는 시야 중심으로부터 축방향 거리 증가와 함께 반치폭이 함께 증가하였지만 VUE point HD-SharpIR로 재구성한 영상에서는 거리가 증가하여도 일정한 반치폭을 나타냈다. 대조도는 팬텀 실험과 임상 실험에서 VUE point HD-SharpIR이 VUE point HD보다 대조도의 향상을 나타냈다. 결론: 검출기 시스템 응답에 대한 더 많은 정보를 포함시킴으로써 SharpIR 알고리즘은 VUE point HD에서 사용되는 기본 모델의 정확성을 향상시켰다. 또한 SharpIR은 VUE point HD보다 각각의 복셀에 관련된 더 많은 측정 위치를 가지는 시스템 모델이기 때문에 더욱 정교한 재구성 모델의 결과를 나타내기 위해 더 많은 반복이 걸린다. 결론적으로 SharpIR은 PET 영상에서 대조도를 향상시켰고 임상에서 적용할 수 있는 최적화된 재구성 조건을 알아보기 위해 종단적 연구를 통해 적용한다면 임상에서 유용하게 사용될 것이다.
내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.
Hye Jung Choo;Sun Joo Lee;Dong Wook Kim;Yoo Jin Lee;Jin Wook Baek;Ji-yeon Han;Young Jin Heo
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1341-1351
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2021
Objective: To compare the quality of various polychromatic and monochromatic images with or without using an iterative metal artifact reduction algorithm (iMAR) obtained from a dual-energy computed tomography (CT) to evaluate total knee arthroplasty. Materials and Methods: We included 58 patients (28 male and 30 female; mean age [range], 71.4 [61-83] years) who underwent 74 knee examinations after total knee arthroplasty using dual-energy CT. CT image sets consisted of polychromatic image sets that linearly blended 80 kVp and tin-filtered 140 kVp using weighting factors of 0.4, 0, and -0.3, and monochromatic images at 130, 150, 170, and 190 keV. These image sets were obtained with and without applying iMAR, creating a total of 14 image sets. Two readers qualitatively ranked the image quality (1 [lowest quality] through 14 [highest quality]). Volumes of high- and low-density artifacts and contrast-to-noise ratios (CNRs) between the bone and fat tissue were quantitatively measured in a subset of 25 knees unaffected by metal artifacts. Results: iMAR-applied, polychromatic images using weighting factors of -0.3 and 0.0 (P-0.3i and P0.0i, respectively) showed the highest image-quality rank scores (median of 14 for both by one reader and 13 and 14, respectively, by the other reader; p < 0.001). All iMAR-applied image series showed higher rank scores than the iMAR-unapplied ones. The smallest volumes of low-density artifacts were found in P-0.3i, P0.0i, and iMAR-applied monochromatic images at 130 keV. The smallest volumes of high-density artifacts were noted in P-0.3i. The CNRs were best in polychromatic images using a weighting factor of 0.4 with or without iMAR application, followed by polychromatic images using a weighting factor of 0.0 with or without iMAR application. Conclusion: Polychromatic images combined with iMAR application, P-0.3i and P0.0i, provided better image qualities and substantial metal artifact reduction compared with other image sets.
최근 진단분야에서 PET/CT는 종양학 분야뿐만 아니라 심장 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. PET/CT의 중요성이 높아지면서 영상의 질과 관련된 재구성 방법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 중 Siemens사의 TrueX 재구성 방법을 phantom 실험을 통해 Iterative 2D 재구성 방법과 비교 평가하여 임상적 유용성을 높이고자 하였다. 선량에 따른 영상을 비교 평가하기 위해 contrast ratio와 FWHM을 측정하였고 Biograph 40 True Point PET/CT (Siemens, Germany)를 사용하여 실험을 실시하였다. Contrast ratio를 구하기 위해 NEMA IEC PET body phantom (Data Spectrum Corp.)을 이용하였고, FWHM을 측정하기 위해 capillary tube를 사용하였다. 모든 영상은 10분씩 획득하였고, 영상 재구성은 현재 사용하고 있는 TrueX와 기존에 사용하던 Itertive 2D 알고리즘을 사용하였다. Iterative 2D는 임상에 적합한 parameter 조건을 적용하고 TrueX는 Siemens에서 권고하는 parameter를 적용하여 실험하였다. Capillary tube를 사용하여 FWHM을 측정한 결과, TrueX가 Iterative 2D 방식보다 낮게 나왔다. 저선량일수록 FWHM의 차이가 점점 커졌다. NEMA IEC PET body phantom을 사용하여 contrast ratio를 구한 결과, TrueX가 Itertive 2D보다 좋은 양상을 보였다. 그러나 선량에 따른 차이는 보이지 않았다. 본 연구에서는 영상 분석을 통해 TrueX가 Itertive 2D보다 contrast ratio와 spatial resolution이 높게 나타났다. 또한 TrueX를 통한 재구성 결과 저선량일수록 기존의 Iterative 2D보다 resolution은 좋은 양상을 보였고 contrast ratio는 큰 변화를 보이지 않았다. 즉 PET/CT에서 TrueX 재구성 기법이 환자의 피폭도 절감하고 질적으로 우수한 영상을 구현할 수 있어 임상적 이용가치가 높다고 생각된다.
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 영상 분할 과정에서 요구되는 수리형태학 기반의 새로운 Connected Operator를 제안한다 참조 영상(Reference Image)의 선택에 있어 크기와 대조를 동시에 고려하는 효과적인 참조 영상 선택 방법을 제안한다 이는 시각적으로 중요한 요소를 보존하고 불필요한 영역은 제거함으로써 단순화 성능을 높일 수 있다 또한 기존 Connected Operator는 작은 크기의 요소들에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 정의된 요소보다 크고 천천히 변화하는 영역에 대해서는 인접영역의 간섭으로 인해 단순화의 효과가 상당히 떨어지게 된다는 문제점이 있다 이를 보완하기위해 기존의 Geodesic Dilation 방법을 적응적으로 개선시키기 위해 원영상으로 복원된 화소는 연산과정에서 제외시킨다 제안하는 참조 영상 선택의 기준과 개체 영역을 고려한 개선된 Geodesic Dilation을 이용하여 크기와 대조를 고려한 새로운 Connected Operator를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요 요소의 제거를 줄이고 화질을 개선시키며, 지역 최대/최소(Regional Maximum/Minimum)인 커다란 영역으로부터 발생하는 방해를 효과적으로 줄일 수 있다 실험 결과에 대한 주관적 평가에서 동일한 조건의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 평탄면 생성이 더 우수함을 보였으며, 특히 객관적인 평가에서는 같은 영역 개수에 대해 기존의 연산자보다 평균 7dB정도 우수함을 확인하였다.
An, Hyun Joon;Son, Jaeman;Jin, Hyeongmin;Sung, Jiwon;Chun, Minsoo
한국의학물리학회지:의학물리
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제30권4호
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pp.160-166
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2019
This study examined the clinical use of two newly installed computed tomography (CT) simulators in the Department of Radiation Oncology. The accreditation procedure was performed by the Korean Institute for Accreditation of Medical Imaging. An Xi R/F dosimeter was used to measure the CT dose index for each plug of the CT dose index phantom. Image qualities such as the Hounsfield unit (HU) value of water, noise level, homogeneity, existence of artifacts, spatial resolution, contrast, and slice thickness were evaluated by scanning a CT performance phantom. All test items were evaluated as to whether they were within the required tolerance level. CT calibration curves-the relationship between CT number and relative electron density-were obtained for dose calculations in the treatment planning system. The positional accuracy of the lasers was also evaluated. The volume CT dose indices for the head phantom were 22.26 mGy and 23.70 mGy, and those for body phantom were 12.30 mGy and 12.99 mGy for the first and second CT simulators, respectively. HU accuracy, noise, and homogeneity for the first CT simulator were -0.2 HU, 4.9 HU, and 0.69 HU, respectively, while those for second CT simulator were 1.9 HU, 4.9 HU, and 0.70 HU, respectively. Five air-filled holes with a diameter of 1.00 mm were used for assessment of spatial resolution and a low contrast object with a diameter of 6.4 mm was clearly discernible by both CT scanners. Both CT simulators exhibited comparable performance and are acceptable for clinical use.
Purpose: Diagnostic estimation of destruction and formation of bone has the typical limit according to capacity of x-ray generator and image detector. So the aim of this study was to find out how much it can reproduce the shape and the density of bone in the case of using recently developed dental type of cone beam computed tomography, and which image is applied by new detector and mathematic calculation. Materials and Methods: Cone beam computed tomography (PSR 9000N, Asahi Roentgen Ind. Co., Ltd., Japan) and soft x-ray radiography were executed on dry mandible that was already decalcified during 5 hours, 10 hours, 15 hours, 20 hours, and 25 hours. Estimating and comparing of those came to the following results. Results: The change of inferior border of mandible and anterior border of ramus in the region of cortical bone was observed between first 5 and 10 hours of decalcification. The reproduction of shape and density in the region of cortical bone and cancellous bone can be hardly observed at cone beam computed tomography compared with soft x-ray radiography. The difference of decrease of bone density according to hours of decalcification increase wasn't reproduced at cone beam computed tomography compared with soft x-ray radiography. Conclusion: CBCT images revealed higher spatial resolution. However, contrast resolution in region of low contrast sensitivity is the inferiority of images' property.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
영상에서 밝기의 분포가 밀집된 영역에 포함되는 특징은 구분이 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위해 전역 혹은 지역 명암대비 향상기법을 사용하게 되며 주로 히스토그램의 평활화 기법이 적용된다. 기존의 전역 명암대비 향상기법을 적용하는 경우 밝기 밀집 정도를 고려하지 않아서 지나치게 밝거나 너무 어두운 값으로 변환하는 문제를 만들고, 지역 명암대비 향상기법은 결과 영상에서 특징을 분리해버리거나 밝기분포의 불규칙성으로 인해 부자연스러운 영상을 만들어내는 결과를 보여주기도 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램을 밀집정도를 기준으로 분할하고, 각 분할된 히스토그램의 평활화 범위를 분할영역의 평균과 분산을 고려하여 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 평활화를 밀집영역의 밝기범위와 밀집정도를 고려하여 평활화하는 최고 및 최저 밝기를 결정함으로써 지나친 밝기의 변화를 최소화하고, 밀도가 낮은 나머지 영역들에 대해 분리된 평활화를 수행함에 따라 이들 영역의 특징들이 사라지지 않고 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 히스토그램의 분할 및 평활화 범위를 결정하는 방법도 본 논문에서 제시되었다. 제안된 방법의 성능의 우수성은 다양한 밝기 영역을 갖는 실험영상들을 대상으로 기존의 방법들과 비교실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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