본 연구에서는 관전압과 관전류량이 디지털 방사선영상에서 적용되고 있는 노출 지수에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방사선발생장치는 인버터방식의 디지털 X선 발생장치를 사용했으며 영상검출체는 포터블 형태의 무선 디텍터를 그리드 없이 사용하였다. 방사선영상은 3D 프린터를 이용하여 제작한 원뿔형 피라미드 팬텀을 이용하여 획득하였다. X선의 관전압 조사조건은 40 kVp부터 120 kVp까지 10 kVp 씩 증가시켰고 각 관전압에서 관전류량은 1 mAs에서부터 128 mAs까지 배수적으로 증가시켰다. 그 결과 관전압이 EI와 높은 $R^2$ 값으로 로그 함수적 관계가 있었으며 관전류량이 매우 높은 선형적인 관계가 있었다. 또한 영상 검출체의 면적선량과 EI도 $R^2$ 값이 0.76 이상으로 높은 상관관계가 있었다. 결론적으로 관전류량이 EI에 선형적으로 영향을 주었으며, 적절한 영상품질 유지를 위해서는 예측이 용이한 관전류량을 주로 조절하는 것이 유리하다고 판단된다.
영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.
Skull X-ray 영상에서 노이즈의 발생은 불가피하며, 이는 영상 화질과 진단 정확도를 저하시키고 디지털 영상 장치의 특성상 오류를 증가시킨다. 이러한 노이즈는 선량을 증가시키면 쉽게 감쇠되긴 하지만 환자가 받는 피폭선량이 더 큰 문제를 야기할 수 있다. 그래서 선량문제를 해결하고 동시에 노이즈를 줄이기 위해저 선량에서 노이즈 감소 알고리즘이 활발히 연구되고 있는데, 초기에 개발되고 널리 사용되어진 median filter와 Wiener filter는 노이즈 감소 효율이 떨어지고 영상경계에 대한 정보가 많이 손실된다는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 이전 노이즈 감소효율의 문제점을 보완할 수 있는 total variation (TV) 알고리즘을 skull X-ray 영상에 적용하여 정량적으로 평가하고 비교를 하는 것이다. 이를 위해 Siemens사의 X-ray 장치를 사용하여 성인 skull을 모사할 수 있는 팬텀을 통해 다양한 관전압과 관전류량을 사용하여 실제 skull X-ray 팬텀 영상을 획득하였다. 또한, 각각의 팬텀 영상에 noisy image, median filter, Wiener filter, TV 알고리즘을 적용하였을 때의 대조도 대 잡음비 (CNR)와 변동계수 (COV)를 비교 측정했다. 실험 결과 TV 알고리즘을 적용하였을 때, 모든 조건에서 CNR와 COV 특성이 우수함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 이번 연구를 통해 TV 알고리즘을 사용하여 영상의 질을 높일 수 있는지에 대해 확인해 보았고, 이론적으로 CNR 값은 관전류량이 증가할수록 노이즈가 감소함으로 인해 증가하는 것을 알아볼 수 있었다. 반면에, COV는 관전류량이 증가할수록 감소하였으며 관전압이 증가하였을 때 noise는 감소하고 투과량이 증가하여 COV가 감소하는 것을 알아볼 수 있었다.
본 논문에서는 인간 시각 체계(human visual system) 특성과 DCT 계수 분포 특성을 이용하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 신호에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정에서 원영상을 사용하지 않고 DCT 계수들간 고유한 특성을 이용하여 삽입된 워터마크를 추출하였다. 칼라 정지 영상을 실험한 결과 특히 비가시성 특성 부분에서 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
의료영상 분야에서의 디지털화가 시도되면서부터 평판형 디지털 영상검출기가 일반촬영 및 투시영상을 비롯한 다양한 영상 획득 장치에의 적용을 위해 꾸준히 연구, 개발되어져 왔다. 본 연구는 비정질 셀레늄을 이용한 디지털 방사선 검출기를 통해 획득된 영상의 평가를 통해 순수 국내 기술로 개발중인 디지털 방사선 검출기의 임상 사용여부를 확인하고, 영상평가의 주요인자인 modulation transfer function (MTF), noise power spectrum (NPS), and detective quantum efficiency (DQE) 이용하여 정량적인 값을 도출함으로써 의료영상평가에 필요한 측정 방법 및 그 기초 자료의 제공을 그 목적으로 한다. 비정질 셀레늄을 이용한 디지털 방사선 검출기는 pixel pitch가 $139\;{\mu}m$이며, 전체 active area은 $14{\times}8.5\;inch^2$, 전체 pixel의 수는 3.9백만개이다. 디지털 X-선 검출기에서 광도전체로서 비정질 셀레늄은 TFT 평판 패널 위에 진공 증착된다. 비정질 셀레늄의 두께는 $500\;{\mu}m$이다. 디지털 방사선 검출기의 성능을 평가하기 위해 민감도, 선형성, MTF, NPS, 그리고 DQE가 측정되었다. 선형성 평가에서는 뛰어난 선형성[($r^2$)=0.9693]을 보였다. 측정된 민감도는 인가전압 $10\;V/{\mu}m$에서 $4.16{\times}10^6\;ehp/pixel{\cdot}mR$이며, MTF는 2.5\;lp/mm에서 52%이다. 그리고 DQE는 1.5\;lp/mm에서 75%이다. 본 연구를 통해 영상평가 측정 기술의 기본적 토대를 마련하고, 측정된 값은 국내 기술로 개발중인 비정질 셀레늄을 이용한 직접방식의 디지털 방사선 검출기의 임상적 사용가치가 충분함을 뒷받침할 수 있는 기초 자료로서 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 a-Se 기반 디지털 X-선 영상장치의 저대조도 특성을 평가하기 위하여 contrast-detail 곡선 해석을 수행하였다. 본 실험에 사용된 X-선 영상장치는 픽셀크기가 $139mm{\times}139mm$이고 유효면적이 $46.7cm{\times}46.7cm$인 a-Si TFT 기판 위에 500mm 두께의 광전도체가 코팅된 구조를 갖고 있다. Contrast-detail 곡선을 측정하기 위하여 우선 주어진 촬영조건(즉, 40, 50, 60, 70, 80 kVp, and 16 mA.s)에서 상용 팬톰인 CDRAD 2.0을 사용하여 X-선 영상을 획득한 후, 그 영상으로부터 IQFinv 인자를 사용하여 그 특성을 최종 평가하였다. 평가된 IQFinv 값은 주어진 광 플루언스(즉, $1.8{\times}105$, $5.9{\times}105$, $11.3{\times}105$, $19.4{\times}105$, and $29.4{\times}105$ photons/$mm^2$)에서 각각 24.4, 35.3, 39.2, 41.5, 43.4으로 광 플루언스가 증가할수록 점진적으로 증가하였으며 이는 광 플루언스가 증가할수록 영상의 가독성이 향상됨을 나타낸다.
목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.
자동노출제어장치를 사용하는 흉부 후전 검사는 이온전리조의 선택에 따라 환자가 받는 피폭선량이 달라진다. 본 논문에서는 자동노출제어장치의 이온전리조의 선택에 따른 최적의 진단 영상을 획득하면서 피폭선량을 최소화하는 방안에 대해 연구하였다. 실험방법은 흉부 후전 검사와 동일한 조건으로 자동노출제어장치의 이온전리조 선택과 감도변화에 따라 실험하였다. 이온전리조의 상단 2개, 하단 1개의 센서를 on/off 선택에 따라 7가지의 경우로 나누어 각각 5회씩 측정하여 평균값을 구하고 피폭선량을 산출하였다. 영상평가는 변조전달함수, 최대신호 대 잡음비, 평균제곱근, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비, 평균대표준편차비를 각각 측정하여 평가를 시행하였다. 실험결과 피폭선량 평가에서 이온전리조 상단 2개를 선택한 경우가 다른 조합에 비해 가장 낮은 선량을 나타내었고, 해상력 평가결과로는 감도 625(High)에서 상단2개를 선택한 영상이 두 번째로 높은 공간주파수 1.343 lp/mm를 나타내었다. 상단 2개를 선택한 영상의 평균제곱근 결과값이 두 번째로 낮게 나타났으며, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비, 평균 대 표준편차비는 두 번째로 높은 결과값을 나타내었다. 그리고 감도가 증가함에 따라 피폭선량은 감소하였으며, 영상품질 측면에서도 보다 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 따라서 피폭선량을 최소화하고, 최적의 의료 영상을 얻기 위해서는 감도 625(High)에서 이온전리조 상단 2개를 선택하는 것이 임상적으로 유용할 것으로 사료된다.
오늘날 디지털 기술과 멀티미디어 영상기법이 발전함에 따라 양질의 영상정보를 획득하기 쉽고 보다 사실적이고 직관적인 정보표현이 가능하여 시각적 욕구를 충족시켜왔다. 대중매체에서 애니메이션 캐릭터를 사용한 영상매체 활용이 지속적으로 늘어나고 있다. 이러한 애니메이션 캐릭터의 표현은 그래픽 기술의 발전으로 입체적이며, 사실적이고 부드러운 연출이 가능해졌다. 일반적으로 다양한 데이터 입력 장치를 이용하여 캐릭터의 섬세한 머리카락의 움직임까지도 표현할 수 있지만, 장애인들과 관련된 멀티미디어의 기술에 대한 연구는 매우 미흡하다. 본 논문에서는 MFC를 이용하여 DirectX 기반의 Korean Sign Language(KSL) 실행 플랫을 연구하였다.
통신 기술을 기반으로한 현대 사회에서 디지털 TV 등 영상장치가 대중화되고 있다. 그러나 전송, 저장, 획득하는 과정에서, 시스템 내 외부적인 원인으로 영상은 잡음에 의해 훼손된다. 따라서 잡음제거 기술의 중요성이 커지고 있으며, 잡음제거를 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위하여, 추정한 잡음분산과 마스크 내의 차이를 고려한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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