초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구에서는, 초음파 단층 화상 장치의 구현을 목적으로, 횡 진동모드의 초음파 트랜스듀서를 원통 내부 벽면에 배열하고 송신부와 수신부를 선택적으로 구동하는 방식의 진단용 초음파 토모그래피의 데이터 송수신부를 제작하였다. 제작된 원통형 트랜스듀서 어레이의 평가를 위해, 각 소자의 주파수특성을 확인하였다. 또한, 원통형 트랜스듀서 어레이의 구동부의 각 진동소자에 적절한 지연시간을 부여하여 음장을 측정한 결과, 양호한 합성평면파가 방사됨을 확인할 수 있었다.
소노루미네센스(SL)현상은 액체 내에서 초음파에 동기화되어 진동하는 미소기포$~10\mu\textrm{m}$)가 수축할 때 기포내부의 온도가 고온이 됨에 따라 기포중심으로부터 빛이 나오는 현상을 말한다. 단일기 포가 초음파에 가진 될 경우 그 스펙트럼이 X선에 가까운 것임이 밝혀질뿐더러 촉매물 질의 개발이나 활성화, 고분자 합성뿐만 아니라 용액 내에서의 불순물 제거 등에 대한 응용의 가능성이 속속 발견되자, 현재 과학계뿐만 아니라 일반 매스컴에서도 화제의 대상이 되고 있다. SL현상은 원자당 $10^{11}eV$ 에 해당되는 초음파 에너지의 파장이 0.19.mu. 이하인 X선, 즉 6eV 이상의 광자에너지로 증폭됨에 따라 기포수축시 기포내 가스의 온도가 수만 도에 이르는 것, 레이저에 상응하는 광펄스 폭(50 ps)과 초음파에 동기되어 현존하는 최상의 수정시계에 필적하는 SL펄스의 규칙성, 기포수축시의 $10^{10}W/m^{2}$에 해당되는 열의 방출과 10억분의 수 초 동안에 $10^{4}K$의 고온상태에서 200K 정도의 저온상태로 바뀜에 따른 급격한 냉각속도 등 으로 특징지어질 수 있다. 이 글에서는 현재 실험을 통하여 알려진 SL에 관한 현상의 특징과 응용에 대해 구체적으로 기술하였다.
본 논문에서는 일반적인 초음파 의료 영상 시스템에서 제공되는 단면 영상의 화질을 현저히 향상시킬 수 있는 영향 개선 기법들을 제안하였다. 제안된 기법들은 현재 대부분의 초음파 영상 시스템에 적용되는 접속기법과는 달리 한 프레임에 해당하는 RF 수신 신호들을 저장하고 합성구경 기법에 기반해서 수신신호들을 처리함으로써, 초음파 영상의 화질을 결정하는 주요 성능 변수인 해상도, 신호 대 잡음비, 주사속도 등을 개선시킬 수 있다. 제안된 기법들을 검증하기 위하여 RF 수신신호들을 저장할 수 있는 실험 장치를 제작한 후 실제 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 시스템에 비해서 매우 우수한 영상을 얻을 수 있었으며, 시편 및 인체 데이터 경우에 모두 동일한 효과가 나타남을 확인 할 수 있었다.
일반적으로 초음파현미경시스템은 동작주파수로 단일 주파수를 사용해 왔다. 측정된 영상의 분해능과 질은 초음파현미경에서 사용된 초음파변환기에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 SFR(Spatial Frequency Response)의 기저대역 조합을 통하여 반사형 초음파현미경의 수직분해능 개선에 대하여 연구하였다. 수직 분해능을 증가시키기 위해서는 하나 이상의 동작 주파수에서 얻어진 영상을 획득하고 이를 대수적으로 합성시켜 얻어진다. 실험결과 깊이 변화율이 개선된 영상들을 얻을 수 있었다.
초음파 진동자를 사용 분무 열분해시켜 $Pb(NO_3)_2$와 $TiO(NO_3)_2$ 용액으로부터 $PbTiO_3$ 미분말을 합성하고 미립자의 특성을 조사하였다. 또한 미립자 형성과정을 같은 방법으로 합성되어 문헌에 보고된 $BaTiO_3$, $ZrO_2$, ZnO 등의 미립자 형성과정과 비교 검토하였다.
A method to reduce seam line artifact in spatial compounding of ultrasonic images is presented. Spatial compounding is a speckle reducing imaging technique in which a number of ultrasound images of a given target that have been obtained from multiple view angles are combined into a single compounded image by combining the data received from each data point in the compounded image. Since different view angle results in different view area, and the images of different view arms are combined into an image, the compounded image consists of regions with different signal to noise ratio, and the boundary lines between these regions are visible as seam lines in the compounded images. In this paper, we present an algorithm that reduces the visibility of this seam line in the spatially compounded images. Design procedure for a FIH filter is described and the results of applying the filter to in-vivo ultrasonic images are analyzed.
기존의 널리 사용되는 초음파 영상진단기에서는 수신집속은 모든 점에 대해 행하는 것이 가능하지만 송신접속은 미리 정해진 수 개의 점에 대해서만 행하는 한계가 있다. 본 논문에서는 영상화할 대상이 정지해 있거나 매우 느리게 움직이는 경우에 한하여, 송신음장 의 집속은 합성집속방법(synthetic focusing)을 사용하고, 수신집속은 동적 집속(dynamic receive focusing)을 이용함으로써 모든 영상점에서 송수신 집속하여 측방향 해상도를 향상 시키는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 초점깊이에서와 같은 해상도를 유지하 는 음장거리(fields of depth)가 기존의 방법에 비하여 월등히 우수하였으며, 3.5MHz의 선형 배열변환기를 이용하여 펜텀 영상에 대한 실험 결과도 모든 영상 깊이에서 측방향 해상도가 기존의 B-mode의 영상보다 우수하였다.
이 논문에서는 직적법을 이용하여 반복법인 BFGS법의 초기값을 설정하는 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 점배열음원 형태의 적응형 초음파 트랜스듀서의 최적 지향성합성을 시도했다. 이의 유효성을 확인하기 위하여 부엽의 레벨을 -30dB 이하로 제한한 임의의 빔폭을 갖는 준이상 빔, 회전 빔, 그리고 다중 빔을 보기로 하여 점배열음원으로 형성되는 2차원 음장내의 지향성합성 문제 및 복수의 주파수에 대한 적응 지향성합성 시스템의 적응성 문제를 검토하였다. 수치계산 결과, 제안한 방법은 BFGS법 단독에 의한 지향성합성보다 수렴속도가 빠르고, 목적 지향성합성을 위한 오차개선도 탁월하며, BFGS법과 같은 반복법에서 문제가 되는 초기치의 선택이 필요하지 않다는 장점도 있다. 또한, 제안법은 직접법 단독으로는 불가능한 적응제어도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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