• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.523-529
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• 1999

방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.

• 대한방사선협회지
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• 제29권1호
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• pp.150-150
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• 2003

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.41-46
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• 2023

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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권5호
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• pp.473-480
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• 2003

반복법을 사용한 영상재구성은 기존의 여과역투사 방법에 비해 윌등한 장점을 가지고 있으므로 방출 전산화단층촬영에 있어 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나, 반복법을 사용한 영상재구성법은 데이터의 투사 및 역투사 계산의 반복으로 이루어져 있으므로 한 영상을 재구성하는데 필요한 계산량은 알고리즘의 구현을 위해 사용된 투사기 및 역투사기의 성능에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 투사기 및 역투사기를 구현하기 위한 대표적 방법들의 성능을 정량적으로 비교한다. 각 구현방법에 있어서 투사-역투사 계산에 필요한 연산량을 줄이기 위해 이전에 계산된 결과들을 재사용함으로써 불필요하게 반복되는 연산들을 최소화하도록 하는 방법에 고찰한다. 실험결과에 의하면 선추적법은 연산속도 면에서 다른 방법에 비해 우수할 뿐 아니라, 정확성이 높은 개선된 영상을 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-315
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• 2022

CT의 반복재구성방법은 투영과 역투역을 번갈아가며 최적의 단면영상을 얻을 때까지 반복한다. 영상재구성 시간을 단축하기 위하여 시간이 많이 소요되는 투영을 빠르게 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 Siddon 알고리즘을 개선한 Jacobs 버전보다 대략 10% 빠른 알고리즘을 제안한다. 평행빔의 경우에 대해 조사되었지만 향후 부채살빔 및 콘빔의 경우로 확장이 가능하다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.441-448
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• 2000

방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.372-382
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• 2009

단층영상재구성에 있어서, 프로젝션 데이터를 제한된 각도에서만 관측할 수 있는 경우에는 불충분한 데이터에 의한 왜곡현상이 발생한다. 이러한 왜곡에 대한 해결책으로 선험적 정보 또는 수학적 외삽법 등을 이용하여 관측하지 않은 각도에서의 프로젝션 데이터를 완결하는 기법이 있으나, 부정확한 추정에 의한 새로운 왜곡이 데이터 완결에 의한 효과를 종종 상쇄한다. 본 논문에서는 각도 제한 단층영상재구성 방법으로 여현 역투사 기반 반복적 데이터 완결방법을 제안한다. 제안된 방법은 반복법으로, 현재의 영상으로부터 관측하지 않은 각도에서의 프로젝션 데이터를 계산하고 이를 관측한 각도에서의 프로젝션 데이터와 Radon 변환의 일관성 조건을 이용하여 결합한 후에, 여현 역투사에 적용하여 다음 단계 영상을 재구성한다. 제안된 방법은 선험적 정보를 필요로 하지 않는다는 것과 함께 기대치 최대화에 비해 그 수렴속도가 현저히 빠르다는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.141-148
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• 2023

CT에서 대수적재구성기법은 잡음에 강점을 가지는 재구성기법으로 알려져 있다. 대수적재구성기법에서 반복 횟수는 계산 시간을 결정하는 중요한 인자 중의 하나이다. 그러나 반복 횟수에 대한 기준이 연구되어 있지만 수백 번 이상의 반복을 수행하게 되어 현실적으로 사용하기에는 무리가 있었다. 본 연구에서는 반복 횟수를 결정할 수 있는 현실적인 방법을 제시하였다. 반복 횟수에 따라 단면 영상의 품질이 천천히 개선된다는 것을 이용하였다. 반복 횟수를 절대치 평균 오차의 차이 𝜖 < 0.001 로 선택하였다. 잡음이 없는 경우는 Shepp-Logan 두부 팬텀을 이용하였고 잡음이 있는 경우는 Geant4를 이용하여 다양한 입사광자에 대해 360, 720, 1,440개의 투영을 얻었다. 정지 조건에서 10회 내외의 반복으로 우수한 단면 영상을 획득하였다. 수 백회 이상을 반복하는 최적 영상기반의 방법에 비해 현실적으로 적용 가능성이 높은 방법이 될 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.272-274
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• 2006

본 논문에서는 한국전력공사의 배전계통 운영계획시스템(Distribution Line PLANning system)에서 배전계통 재구성 최적화에 적용하고 있는 선로간의 부하 평준화 알고리즘에 대하여 연구하였다. 기존의 알고리즘은 계통 내 임의의 연계 개폐기 혹은 구분 개폐기를 조작한 후 방사상의 운전조건을 만족하면 선로별 부하를 계산한다. 그리고 최대부하 선로와 최소부하 선로간의 부하 편차를 구하고 직전의 최적해와 비교하여 최적의 해를 찾아내는 방법이다. 그러나 계통이 커질 경우 시험해야할 경우의 수가 많아져서 시간이 많이 소요되고 또한 수렴속도를 빠르게 하기위하여 반복횟수를 제한하기 때문에 절대적인 최적의 해를 보장하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 탐색시간을 만족시키면서 전수조사하는 정도의 부하 평준화 최적해를 찾아서 배전계통의 재구성을 최적화하는 알고리즘을 구현하고자 한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.