전산화단층촬영(CT)은 영상의학에서 매우 유용한 검사의 진단법으로 적절한 정도관리에 의한 영상의 평가가 필요하다. CT의 정도관리 항목에서 영상의 질을 결정하는 중요한 요소를 위해 AAPM CT 팬텀으로 영상검사를 수행하였다. 정도관리 평가항목은 "특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙"에서 정한 기준으로 물의 CT 감약계수, 노이즈, 균일도, 공간분해능, 대조도 분해능, 절편 두께, 인공물 존재 유무를 평가하였다. 획득한 영상은 규칙의 합격기준에 충족하였다. CT 영상의 질을 최적으로 유지하기 위해서는 지속적으로 팬텀 및 임상검사를 통해 영상의 질을 평가하기 위해 정도관리를 시행하여야 한다.
본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.
삼각 섬유성 연골(TFCC) 손상 환자의 평가를 위하여 fat suppressed 3D fast spoiled gradient recalled T1 기법과 fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 기법을 이용하여 영상을 획득하였다. 정량적 평가를 위해 각각의 영상에서 signal to noise ratio 및 contrast to noise ratio 값을 측정하고, Mann-Whitney U 검정으로 두 기법 간의 통계적 유의성을 검증하였다. 또한 정성적 평가를 위해 영상의학의 2명이 각각의 영상을 관찰하여, TFCC의 형태, 영상 내 인공음영, 병변의 묘사 정도의 3가지 항목을 선정한 후 이를 4점 척도(0: 진단 불가, 1: 부족함, 2: 충분함, 3: 좋음)로 평가하였고, Kappa-value 검정을 이용하여 두 관찰자 간의 일치도 검증을 하였다. 영상획득에는 3.0 Tesla MR 장비와 8-channel RF coil을 사용하였다. 정량적 평가 결과, 모든 영상 단면에서 signal to noise ratio 및 contrast to noise ratio 값이 Isotropic 3D fast spin echo T1 기법이 높게 나타났으며, Mann-Whitney U 검정을 이용한 두 영상기법 간의 검증도 통계적으로도 유의하였다(p < 0.05). 정성적 평가 결과, 관찰자 1, 2 모두에서 Isotropic 3D fast spin echo T1 기법의 평가 결과가 더 높게 나타났으며, Kappa-value 검증을 이용한 두 관찰자 간 평가 결과의 일치도 검증도 통계적으로 유의하였다(p < 0.05). 결론적으로 TFCC 손상 환자의 자기공명영상 검사 시 fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 기법의 적용은 TFCC 병변의 감별에 보다 유용한 진단적 정보를 제공 할 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문에서는 360 VR 멀티미디어 시스템에서 복수개의 카메라들이 촬영한 영상 신호들 간의 밝기 차이가 발생하여 360 VR 영상 품질을 저하시키는 것을 막기 위해, 360 VR 시스템에 적합한 밝기 보상 기법을 제안한다. 복수개의 카메라가 촬영한 영상들 간의 특징점들을 분석하고, 이 특징점들을 대상으로 누적 히스토그램을 계산한다. 그리고 이 누적 히스토그램을 기반으로 우선적으로 밝기 보상이 필요한 영상들을 선별한다. 선별된 영상들에 대해서 내부 특징점들의 누적 히스토그램과 외부 특징점들의 히스토그램들을 일치시키기 위한 룩업테이블을 제작하여, 선별된 영상 내부의 모든 화소들의 밝기값을 보상한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 히스토그램 보상 측면, 밝기보상 영상의 시각적인 평가, ERP 영상의 화질 평가, Viewport 영상의 화질 평가 등의 측면에서 보였으며, 다양한 기준들에서 제안한 방법이 기존 기술들보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 방사선투영영상을 기존 압축방법인 JPEG 압축과 새로운 표준으로 채택중인 JPEG2000을 적용하여 압축율 및 영상의 품질을 비교 실험하였다. 기존의 의료영상압축 표준의 하나인 JPEG 압축은 압축비율이 높아짐에 따라 블륵킹 현상의 발생으로 원 영상이 회손되는 압축의 한계를 인식하고 있다. 따라서 원 영상의 보호와 압축율 증가의 두 가지 면을 만족시키기 위해 Wavelet 을 사용하는 JPEG2000을 실험 평가하여 의료영상압축에 적용하고자 한다. 실험대상으로 환자 10명 정상인 10명의 투영영상을 사용하였으며, 영상의 품질, 손상도 등을 평가하기 위해 PSNR( Peak Signal to Noise Ratio )과 판독의에 의한 ROC( Receiver Operating Characteristic )분석을 실행하였다. 실험결과, 영상의 품질, 손상도를 평가하기 위한 PSNR 은 15:1 압축에서 $46.05{\pm}1.1dB$의 값을 얻었으며, JPEG의 같은 압축비율에 비해 $1.78{\pm}0.1dB$의 값이 높음을 알 수 있었다. 종합적으로 3명의 판독의에 의해 ROC 분석을 실행한 결과 15:1의 압축비율에서 압축비율과 품질을 종합하였을 때 진단에 적합한 최적 압축비율임을 보였다.
본 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 한방 의료의 설진에 있어서 객관적인 진단 지표의 생성을 위해 자외선 혀 영상 채널 분석과 설태 검출에 의한 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태 영역 검출을 위하여 자외선 광원에 의해 생성된 혀 영상의 칼라 모델별 각 색상 채널의 히스토그램을 분석한다. 그리고 선택된 혀 영상 채널을 이용하여 설태 검출에서의 성능 검증 실험을 수행한다. 또한 WTCI 설태 지표 생성을 위한 테스트 샘플과 실영상 검증 실험을 실시하여 설진 지표의 객관성을 검증한다. 제안한 컴퓨터 지원 WTCI 설태 평가 방법의 성능 평가를 위해서 샘플 영상을 이용하여 계산의 정확성을 검증하고, 다양한 실제 피실험자의 혀 영상에 적용한 결과 성공적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서 네트워크 부하증가에 따른 영상품질을 평가하기 위해 유럽형 디지털 영상품질 표준 측정규격인 ETSI(European Telecommunication Standard Institute) TR 101 290을 이용하여 실험 측정한 결과를 제출하였다. 실험결과를 통해 IPTV에서의 영상품질과 ETSI TR 101 290 측정방식과는 밀접한 상관관계가 있음을 증명하였고 기존의 영상품질 평가방식에서 알 수 없었던 요소를 정확하게 평가할 수 있음을 증명하였다.
본 논문은 실버세대 영어학습자를 위한 모바일 학습 콘텐츠를 구현하고 이를 평가하여 이들을 위한 콘텐츠 설계시 고려해야 할 사항에 대해 분석하고자 하였다. 실버세대의 신체적, 학습적 특징과 요구사항 분석을 근거로 하여 영어학습 콘텐츠로 동영상 영어사전을 개발하였고 이를 평가하였다. 동영상 영어사전은 입력방식으로 OCR을, 출력방식으로 동영상을 활용하여 개발하였고 17명의 실버세대들을 대상으로 학업성취도, 학습만족도, 사용의 용이성을 평가하였다. 분석결과 문자 영어사전과 동영상 영어사전 모두 학습만족도가 높은 것으로 나타났으나 학업성취도와 사용의 용이성에서는 문자로 된 영어사전보다 동영상 영어사전이 더 높은 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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