본 논문은 칼라의 정면 얼굴 영상으로부터 흑백의 안경 제거 영상을 얻을 수 있는 반복적인 PCA(Principal Component Analysis) 재구성 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 먼저 칼라의 입력 영상으로부터 색상 정보와 형태 정보를 이용하여 일정한 크기의 흑백 영상으로 정규화 한다. 정규화된 얼굴 영상에서 반복적인 PCA 재구성 과정을 통해 안경에 의한 오클루젼 영역을 찾고 동시에 이를 보정할 수 있는 재구성된 영상을 생성한다. 또한 이들 결과 영상들을 이용하여 자동으로 자연스러운 안경 제거 영상을 만들어준다. 제안된 방법을 가지고 실제 안경이 있는 영상들에 적용한 결과 대부분 입력 영상과 유사하면서도 자연스러운 안경 제거 영상을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 보완을 통해 다른 오클루젼 문제를 해결하는데에서도 다양하게 응용될 수 있고, 자동 얼굴 인식 시스템의 인식 효율을 높이는 데 충분히 기여할 수 있으리라 기대한다.
컴퓨터단층촬영에서 영상 재구성은 가장 중요한 과정 중 하나다. 그 중에서도 빠른 주사시간과 낮은 조사량을 위하여 반복적 재구성(iterative reconstruction)은 점점 중요시 되고 있다. 그리고 이러한 반복적 재구성을 적용하기 위해서 투사 및 역투사 과정은 필수적인 과정이 된다. 그로 인하여 최근 distance-driven approach가 투사 및 역투사 방법으로 제안되었고 주목받고 있다. 본 연구에서는 이 distance-driven approach의 특성을 이해하기 위한 여러 가지 시뮬레이션을 수행하였고 다른 두 가지의 투사 및 역투사 방법과 비교하였다. 우선, 정사각형 팬텀을 이용하여 한 각도에서 투사 및 역투사를 통한 기본적인 특성을 비교 및 분석하였다. 그 후, Shepp-Logan 팬텀을 이용하여 세 가지 투사 및 역투사 방법이 최종 재구성 영상화질에 미치는 영향을 분석하였다. 영상재구성법은 여과 후 역투사와 반복적 재구성(SART)의 두 가지 방법에 대하여 각각 세 가지 투사 및 역투사를 적용하였다. 시뮬레이션 결과 distance-driven approach는 투사 및 역투사시 최소의 아티팩트가 생가는 것을 정사각형 팬텀 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용하여 Shepp-Logan 팬텀의 영상재구성 결과에 적용한 결과 여과 후 역투사와와 반복적 재구성 두 가지 방법 모두에서 distance-driven approach를 통한 재구성영상의 화질이 다른 방법에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 distance-driven approach의 투사 및 역투사의 성능을 비교 분석 확인하였다.
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.
일반적으로 x선 CT는 물체 투과율이 짧기 때문에 대형 산업공정 내부의 영상진단 시 대상체는 금속으로 구성되어 있으며 내부는 액체, 고체, 기체 등 고밀도 물질이 포함되어 있어 계측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 물체 투과율이 x선에 비해 긴 감마선을 사용하였다. 대형 산업공정 내부의 단면영상을 재구성하기 위하여 반복적인 영상재구성 방법의 가중치 함수를 비교하였다. 실험 결과를 통하여 감마 CT 영상에서 빔 통과 여부에 따른 가중치 함수보다 빔 길이나 면적에 의한 가중치 함수로 복원할 경우, 원 영상과 유사함을 확인하였다.
본 논문에서는 반복적 구성 기법과 관전류 노출자동조절 기법이 영상의 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상(coronary computed tomography angiography, CCTA)을 대상으로 팬텀 실험에 기반하여 평가하고자 한다. 이를 위하여 미국 의학물리학회(American Association of Physics in Medicine) 표준의 성능 평가 팬텀을 320 다중검출열 CT로써 촬영하였다. 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp의 관전압에 있어서, 관전류 노출자동조절 기법은 저선량 목표 표준편차(SD=44)와 고선량(목표 표준편차=33)의 두 가지 설정으로써 촬영하였다. 재구성 변수로서는 필터보정 역투영(FBP)와 반복적 재구성 방법을 설정하여, 전부 12개의 재구성 영상을 획득하였다(12=3 (80, 100, 120 kVp)${\times}2$ (저선량(목표SD=44), 고선량(목표SD=33))${\times}2$ (필터보정역투영, 반복적 재구성). 영상의 화질은 잡음의 세기(표준편차), 변조전달함수, 대조대잡음비(CNR)에 의하여 평가하였으며, 관전압과 관전류 노출자동조절 기법에서의 목표 선량과 대소 및 재구성 기법의 선택이 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관찰하였다. 반복적 재구성 기법은 필터보정역투영 기법보다 영상 잡음을 대폭 감소시켰으며 이는 저선량의 경우 더욱 뚜렷하였다. 즉, 잡음의 세기는 관전류 노출자동조절의 설정이 고선량 (목표SD=33)과 저선량(목표SD=44)인 경우, 각각 평균 38%와 평균 46% 감소하였다. 반복적 재구성 기법에 의하여, 변조전달 함수에 의한 공간적 해상도의 평가에 있어서 미약한 감소를 보였으나, 이로써 잡음 저감과 대조대잡음비(CNR)에 있어서의 현저한 개선을 상쇄할 정도의 영향에는 미치지 못 하였다. 결과적으로, 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상의 획득에서 있어서, 반복적 재구성 기법과 관전류 노출자동조정 기법을 동시에 사용하는 것은 영상의 화질을 개선하면서 공간적 해상도의 저하 등 그 부작용은 최소화함으로써, 합리적으로 획득 가능한 한 최소한의 선량 (ALARA)의 원칙에 충실한 실제 임상적 효과를 의미한다고 기대할 수 있다.
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.
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.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
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.
기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화된 반복 연산법을 적용하였다. 특히 여러장의 저해상도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위채 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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