• 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.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권5호
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• pp.1527-1532
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• 2023

The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investigated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm determined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.382-384
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• 2002

Filtered-Back-Projection technique is used in X-ray CT image reconstruction. This requires X-ray transmission data from all directions. As the transverse cross-section of the body is approximately 50 cm, transmitted X-rays in this direction are strongly attenuated. If X-ray transmission data in this direction is avoided, exposure to the patients seems to be reduced one 20th of usual value. Some alternative method has to be found for clinically sufficient image quality. New methods are under development and tentative results are reported that utilizes the principle of superposition.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1523-1526
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• 2015

본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4591-4596
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• 2023

Single-photon emission computed tomography SPECT image reconstruction methods have a significant influence on image quality, with filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM) being the most commonly used methods. In this study, we proposed newly-designed adaptive non-blind deconvolution with a structural similarity (SSIM) index that can take advantage of the FBP and OSEM image reconstruction methods. After acquiring brain SPECT images, the proposed image was obtained using an algorithm that applied the SSIM metric, defined by predicting the distribution and amount of blurring. As a result of the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation evaluation (COV), the resulting image of the proposed algorithm showed a similar trend in spatial resolution to that of FBP, while obtaining values similar to those of OSEM. In addition, we confirmed that the CNR and COV values of the proposed algorithm improved by approximately 1.69 and 1.59 times, respectively, compared with those of the algorithm involving an inappropriate deblurring process. To summarize, we proposed a new type of algorithm that combines the advantages of SPECT image reconstruction techniques and is expected to be applicable in various fields.

• 대한한의진단학회지
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• 제10권2호
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• pp.121-131
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• 2006

Background : As each human has a look in the face of oneself, he or she has a look of him or herself in the shape of the body also. And for the shape of the body which gives a big clue in diagnosis in musculoskeletal disorders. Therefor many means are used and developed for diagnosis through body shape or posture analysis for musculoskeletal disorders. X-ray, CT, MRI has been used for diagnosis through image in this way to tell about the inside of the human body. On the other side, moire topography was used for information about the exterior of the human body, but yet only minimal information such as the number of contour lines in each side was available. Therefor there were a few studies to use moire topography or other methods to get information about the surface of the human body in numeric values. The instrument used in this study which is a laser projection moire, is another trial to get numeric data about the surface of the human body. The instrument is composed of laser projector and a computer software to recompose and analyse the image data into depth, height, angle and length. Objectives : The study was focused on whether the instrument is reliable for clinic use, and to seek the proper environment and posture for the examination, and among the data the software provides, which items are more reliable and useful. Methods : For reproductivity and repeatability, 4 testers tested 2 persons. And to how if the body shape changes according to the posture and which posture gives the most reliable data, the test was performed in 6 different positions. Results : Result, the instrument showed sufficient repeatability and reproductivity for clinical use. And among the items the software provides, the length of the back, the angle of the back in the sagittal and coronal plane showed reliable results. And there was difference in the results according to the posture, and Therefor, in following studies using this instrument or similar type of posture analysing instruments, the length of the back, the angle of the back in the sagittal and coronal plane could be reliable item to use.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.263-271
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• 2016

이미지 내에서 객체를 검출하고 해당 위치를 추출하는 지역화 기법은 컴퓨터 비전에서 많이 활용되는 기술이다. 기존 연구들은 하나의 객체를 대상으로 위치 검출을 수행하지만, 실제 사진에서는 다수의 유사 객체를 포함하는 경우가 많기 때문에, 활용에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 인식을 위해 객체 지역화의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 YCbCr 색채 성분에서 코렐로그램 역투영 기법을 활용하여 객체 지역화 문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 질의 이미지의 객체가 포함되는 이미지의 위치를 검출할 수 있으며, 다수의 유사 객체가 존재할 경우 포함되는 객체 개수 정보 없이도 유사 후보 객체의 영역과 위치를 검출할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능을 평가할 실험 결과, 기존에 연구된 방법에 비해, 21%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해, 색상 코렐로그램이 히스토그램 기법보다 성능적 우위를 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 색 공간과 공간-색상 정보를 통해 객체 지역화 문제를 해결할 수 있는 또다른 기술을 제시한 것으로 학문적 기여를 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.449-460
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• 2020

초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2호
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• pp.217-225
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• 2020

해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.143-147
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• 2016

최근 디지털 단층영상합성 시스템 (digital tomosynthesis system, DTS)은 일반 X-ray의 영상 중첩현상과 전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)의 높은 선량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. 본 연구의 목적은 흉부 촬영용 디지털 단층영상합성 시스템 (chest digital tomosynthesis, CDT)의 재구성 알고리즘 개발 및 화질과 선량 평가를 수행하는 것이다. 영상의 재구성은 필터 후 역투영 (filtered back-projection, FBP)을 모델링하였고, 팬텀 영상을 획득하기 위한 X-선과 검출기 사이의 각도를 ${\pm}10^{\circ}$, ${\pm}15^{\circ}$, ${\pm}20^{\circ}$, 그리고 ${\pm}30^{\circ}$로 구성하였다. 영상의 화질 평가는 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE)와 신호대 잡음 변화율 (signal difference-to-noise ratio, SDNR)로 수행하였고, 선량 평가는 ${\pm}20^{\circ}$의 범위에서 유효선량으로 수행하였다. 결과적으로, 모든 각도에서 Slice thickness 필터를 적용한 팬텀영상이 가장 우수한 RMSE와 SDNR 결과를 나타내었고, 최종 유효 선량은 0.166 mSv로 측정되었다. 결론적으로, 개발한 CDT 재구성 알고리즘의 유용성을 증명하였고, 최종 유효 선량을 측정하여 CDT의 기초 실험 데이터를 구축할 수 있었다.