• 대한치과교정학회지
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• 제41권4호
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• pp.255-267
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• 2011

본 연구에서는 cone beam computed tomography (CBCT)를 이용한 삼차원 영상을 기준으로 CBCT-재구성 파노라마영상 형성 시의 신뢰성을 입증하고 CBCT 삼차원 영상과 비교하여 실제 근원심 치축을 가장 잘 나타낼 수 있는 이차원 파노라마영상을 찾고자 하였다. 연구 모형은 두부계측방사선사진의 평균치에 따라 제작되었고 CBCT와 파노라마방사선영상 촬영을 위해 촬영 시마다 연구 모형이 반복적으로 재위치되었다. 파노라마방사선영상은 $-5^{\circ}$, $0^{\circ}$, $+5^{\circ}$로 연구 모형의 교합평면을 변화시키면서 촬영되었다. 이후 CBCT 삼차원 영상과 CBCT-재구성 파노라마영상 및 파노라마방사선영상에서 측정된 계측값을 평가하였다. CBCT 삼차원 영상과 CBCT-재구성 파노라마영상의 전치 및 견치부에서 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내지 않았으나 대부분의 소구치부에서는 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내었다. 그리고 CBCT-재구성 파노라마영상과 파노라마방사선영상은 대부분의 치아에서 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내었다. CBCT-재구성 파노라마영상이 근원심 치축 평가 시 임상적으로 사용 가능함을 보여주었다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.9-14
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• 2009

최근 영상 처리 기법의 발전으로 영상의 질은 저하시키지 않고 검사 소요시간을 단축시키는 방법들이 개발되고 있다. 특히 단층 촬영의 경우 영상 재구성 방법을 개선하여 영상의 질이 우수한 영상을 획득할 수 있게 되었다. Philips사의 PRECEDENCE 16 감마카메라를 이용해 보편적으로 시행하고 있는 분석법에 의한 FBP 방법과 반복법에 의한 Astonish, 3D OSEM 방법을 이용해 각각 영상을 재구성하여 정성적인 분석과 정량적인 분석을 통해 영상 획득시간을 다르게 한 영상간의 비교와, 동일한 시간으로 획득한 영상을 비교하여 영상의 질이 우수한 재구성 방법에 대해 연구 하였다. 정성적인 분석을 위해 blind test를 한 결과, 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 거의 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정량적인 분석을 통해서도 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 영상 획득시간이 동일한 영상을 재구성 방법에 따라 분석한 결과는 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 영상의 질은 반복법을 이용하는 Astonish에 의해 재구성된 영상이 해상력이 좋고 임상적으로 진단적 정보를 제공하는데 우수한 영상으로 판단된다. 영상을 재구성하기 위한 소요시간이 길고 저장 공간의 부족 등으로 현재까지 많이 사용되지 않던 반복법에 의한 재구성 방법이 영상의 질은 향상시키고 검사시간은 단축 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.63-71
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• 2006

칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.12-16
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• 2012

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.

• 방송공학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.59-67
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• 1999

본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 과정과 수신단에서의 중간시점영상 재구성 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에, 블록의 변이를 각 방향에서의 영상의 벼화량에 반비례하게 평활화하는 반복적 블록 정합 방식을 제안하여 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 중간시점 영상을 재구성하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 좌 또는 우영상의 가려진 영역(occlusion)에서는 좌우 영상 중 한 영상에서의 외삽법(extrapolation)을 사용하여 변이-보상 변이 전달방식으로 이를 합성하였다. 이 변이 추정 방식으로영상의 평활 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하여 변이 정보에 대한 정보량을 줄이고, 경계부분에서는 평활화 방식에서 흔히 발생하는 과평활화 문제를 해결하였다. 또한 IVR 에서는 다른 방식에 비해 영상의 경계 부분을 보존하며, occlusion 영역을 잘 살리는 특성을 보였다.

• 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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.434-442
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• 2008

평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.285-295
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• 2023

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1371-1376
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• 2016

In this paper, an iterative method is proposed to perform attenuation correction and image reconstruction simultaneously for positron emission tomography, by using the time-of-flight information. Numerical simulation results are presented to demonstrate an improved performance of the proposed method in attenuation correction and image reconstruction.