• 제목/요약/키워드: Image Back-Projection

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BBME와 DD를 통합한 움직이는 카메라로부터의 이동물체 추적 시스템 (A Moving Object Tracking System from a Moving Camera by Integration of Motion Estimation and Double Difference)

  • 설성욱;송진기;장지혜;이철헌;남기곤
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권2호
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    • pp.173-181
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    • 2004
  • 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득한 연속영상에서 이동물체를 자동으로 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 크게 이동물체 검출과 추적과정으로 나뉘어진다. 이동물체는 BBME(block-based motion estimation)와 DD(double difference)를 통합한 방법을 이용하여 검출된다. 검출된 이동물체는 히스토그램 백 프로젝션을 통하여 분할되며, 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 대상물체를 정합하고 추적된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 이동물체를 검출하고 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

지진토모그래피 (Seismic Tomography) 방법을 이용한 한반도 하부 Pn 속도 구조의 수평분포 결정 (Determination of Lateral Variations for Pn Velocity Structure Beneath the Korean Peninsula Using Seismic Tomography)

  • 김소구;이승규
    • 자원환경지질
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    • 제30권6호
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    • pp.625-635
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    • 1997
  • A back projection algorithm is applied to 216 Pn travel time measurements to image lateral variations of compressional velocity in the uppermost mantle in the Korean Peninsula. We obtained an average P-velocity value for the uppermost mantle of $7.90{\pm}0.18km/sec$, and an average mantle P-velocity gradient of $5.3{\times}10^{-3}s^{-1}$ for the Korean Peninsula. The final 3-D velocity image in the uppermost mantle is characterized by a low-velocity (about $7.77{\pm}0.12km/sec$) region in the southeast area of the Korean peninsula, which is called 'Kyongsang Basin' and by high-velocity(${\geq}8.08km/sec$) region in the northern area of the Korean Peninsula(Hamkyong and Pyongan provinces). The crustal thicknesses are calculated for the 10 subregions. The crustal thickness of the northern part(${\geq}39^{\circ}N$) of the Korean Peninsula is 33.0-36.0 km, on the contrary, that of the southern part(< $39^{\circ}N$) is 30.7~33.7 km. The velocity image obtained in this study is somewhat consistent with previous S-P travel time studies and gravity studies.

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Experimental study of noise level optimization in brain single-photon emission computed tomography images using non-local means approach with various reconstruction methods

  • Seong-Hyeon Kang;Seungwan Lee;Youngjin Lee
    • 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.

Evaluation of Adult Lung CT Image for Ultra-Low-Dose CT Using Deep Learning Based Reconstruction

  • JO, Jun-Ho;MIN, Hyo-June;JEON, Kwang-Ho;KIM, Yu-Jin;LEE, Sang-Hyeok;KIM, Mi-Sung;JEON, Pil-Hyun;KIM, Daehong;BAEK, Cheol-Ha;LEE, Hakjae
    • 한국인공지능학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.1-5
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    • 2021
  • Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.

Tl-201 심근관류 SPECT 검사에서 광대역 재구성(Wide Beam Reconstruction: WBR) 방법과 여과 후 역투영법에 따른 영상의 질 및 정량적 지표 값 비교 (The Comparison of Image Quality and Quantitative Indices by Wide Beam Reconstruction Method and Filtered Back Projection Method in Tl-201 Myocardial Perfusion SPECT)

  • 윤순상;남기표;심동오;김동석
    • 핵의학기술
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    • 제14권2호
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    • pp.122-127
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    • 2010
  • 광대역 재구성 기법(Wide Beam Reconstruction : WBR)은 잡음을 감소시켜 신호 대 잡음 비를 증가시키고, 또 광속 확산 함수 효과(Beam spread function effect)를 저하시킴으로써 기존의 여과 후 역투영법(Filtered Back Projection : FBP)와 비교하였을 때 영상의 질은 동등하고 영상획득 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다고 보고 있다. 본 연구는 UltraSPECT(Haifa,Israel)사 광대역 재구성 기법 인 Xpress3.$cardiac^{TM}$를 이용하여 기존의 FBP기법에 대한 WBR기법의 유용성을 알아보고자 한다. 1. Phantom 실험 : Anthropomorphic torso phantom을 사용하여 심근과 연부조직 그리고 폐 영역에$^{201}Tl$을 각각 74 kBq(2 ${\mu}Ci$)/cc, 11.1 kBq (0.3 ${\mu}Ci$)/cc, 2.59 kBq (0.07 ${\mu}Ci$)/cc의 비율로 투여하여 검사 시 실제 환자의 count와 유사하게 phantom을 제작하였다. 영상획득은 게이트법 적용 없이 Tl-201 심근관류 SPECT를 시행하였다. FBP로 재구성 한 영상은 투사영상 당 50초로 영상을 획득하였고, WBR으로 재구성 한 영상은 시간을 1/4로 단축하여 투사영상 당 13초로 영상을 획득하였다. 두 가지 기법으로 재구성한 영상을 Xeleris ver. 2.0551을 이용하여 반치폭(Full Width at Half Maximum : FWHM)과 평균 영상 대조도를 비교하였다. 2. 환자 정량분석 값 비교 : 2010년 1월 ~ 4월까지 본원에서 Tl-201 심근관류 SPECT 시행한30명의 환자를 대상으로 분석하였다. 먼저 아데노신 부하 후 stress 촬영 시 투사영상당 50초로 약 15분 동안 영상을 획득한 후 곧바로 투사영상당 13초로 약 4분 동안 영상을 다시 획득하였다. 또 rest 촬영시에도 동일하게 획득하였다. 투사영상 당 50초로 획득한 데이터는 FBP기법으로, 투사영상 당 13초로 획득한 데이터는 WBR기법으로 재구성하여 SSS, SDS, SRS, EDV, ESV, EF 값을 산출하여 비교 하였다. Phantom 실험 후 분해능 측정 결과, WBR기법으로 재구성한 경우 FBP기법에 비하여 FWHM은 29.46% 향상되었다(WBR data: 5.47 mm, FBP data: 7.07 mm). 또 평균 영상 대조도 증가하는 것으로 나타났다(WBR data: 0.90, FBP data: 0.56). 반면 환자 데이터를 분석한 결과, SSS, SDS, SRS, EDV, ESV, EF 등 정량분석 값들은 상호간에 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 상관계수는 SSS, SDS, SRS에서 각각 0.18, 0.34, 0.08로 통계적으로 유의한 차이를 보였지만 EDV, ESV, EF에서는 각각 0.88, 0.89, 0.71로 좋은 상관관계를 보였다. Phantom 실험 결과 WBR기법은 FBP에 비해 분해능이 향상된 결과를 보였고, 평균 영상 대조도 역시 증가하는 것으로 나타났다. 환자 데이터를 분석하였을 때, WBR기법과 FBP기법 간의 정량분석 값들은 유의한 차이를 보였고, 상관계수 또한 SSS, SRS, SDS에서 유의한 차이가 보였으나, EDV, ESV, EF값에서는 높은 상관관계를 나타났다. 본 연구를 통하여 phantom 실험에서는 영상 획득 시간의 단축 및 영상의 질 향상을 확인할 수 있었다. 단, 환자 데이터에 대한 정량분석에서는 기존의 FBP기법에 비하여 많은 차이가 있어 임상에 적용 시 이에 대한 고려 및 추가적인 연구가 필요할 것이라고 사료된다.

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3D OSEM 재구성 법에서 반복연산(Iteration) 횟수와 부분집합(Subset) 개수 변경에 따른 영상의 질 평가 (The Evaluation of Reconstructed Images in 3D OSEM According to Iteration and Subset Number)

  • 김동석;김성환;심동오;유희재
    • 핵의학기술
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    • 제15권1호
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    • pp.17-24
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    • 2011
  • 현재 핵의학 분야에서는 디지털 컴퓨터의 급속한 발전 및 응용으로 인해 FBP 법의 대용으로 OSEM 알고리즘과 같은 고속 영상 재구성 알고리즘이 널리 이용되고 있다. 그 동안 여러 연구에서 파라미터 변경에 따른 OSEM 재구성 영상 질 변화에 대한 평가가 이루어져 왔으나, 어떠한 파라미터를 적용할 지에 관해서는 명확하게 정해진 것은 없다. 본 연구에서는 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법에서 iteration 횟수와 subset 개수 변경에 따른 영상의 질 변화를 팬텀 실험과 환자 데이터을 통해 확인하고자 한다. 환자 데이터는 2010년 8월부터 9월까지 본원 핵의학과에서 Brain SPECT를 시행한 환자 5명을 대상으로 연구 분석하였다. 영상은 물과 $^{99m}Tc$ (500 MBq)을 균등하게 혼합한 Jaszczak 팬텀을 이용하여 Siemens사의 이중 헤드 감마 카메라 Symbia T2에서 획득하였다. 환자 데이터는 영상 재구성 시 환자 데이터와 팬텀 데이터 모두 iteration 횟수는 1, 4, 8, 12, 24, 48회, subset 개수는 2, 4, 8, 16, 32개로 변화를 주며 각각의 영상을 재구성하였다. 재구성된 각각의 영상에서 대조도와 영상의 잡음 정도를 가늠하기 위한 변이계수, FWHM을 산출하여 비교하였다. 팬텀 데이터와 환자 데이터에서 영상의 대조도와 공간해상력은 iteration 횟수와 subset 개수의 증가에 따라 모두 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈으나 변이계수는 두 파라미터의 증가에 따라 향상되는 경향을 보이지 않았다. Projection 시간에 따른 비교에서도 Projection 당 10초, 20초, 30초 영상에서 모두 영상 대조도와 FWHM은 iteration 횟수와 subset 개수 증가에 따라 선형적으로 향상되는 결과를 나타냈으나 변이계수는 향상되는 경향을 보이지 않았다. 본 실험을 통해 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법 영상에서도 기존의 1D와 2D OSEM 재구성 법과 같이 iteration 횟수와 부분집합 개수 증가에 따라 향상하는 영상 대조도의 선형적 관계를 확인할 수 있었다. 하지만 이는 단순한 팬텀 실험과 일부 환자 데이터 만으로 얻은 결과이고, 실제 임상에서는 보다 구조적으로 복잡한 대상과 다양한 변수들이 존재 가능하기 때문에 본 실험의 데이터만을 바탕으로 이를 일반화하기에는 무리가 있으며 차후 실험들을 통해 3D OSEM 재구성 법에 대한 평가가 추가로 이루어져야 할 것이다.

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핀홀콜리메이터를 사용한 핵의학영상기기의 순환적 영상 재구성을 위한 비동일 시스템 모델 개발 (Development of Unmatched System Model for Iterative Image Reconstruction for Pinhole Collimator of Imaging Systems in Nuclear Medicine)

  • 배재건;배승빈;이기성;김용권;정진훈
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제35권4호
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    • pp.353-360
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    • 2012
  • 핵의학 영상 기기 중 SPECT시스템은 촬영목적에 따라 다양한 콜리메이터를 사용하며 영상 재구성을 위해서는 각 콜리메이터의 기하학적 특성을 반영하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이 중 핀홀 콜리메이터를 사용한 핵의학 영상기기의 영상 재구성에 관한 연구를 수행하였으며 특히 핀홀 콜리메이터 영상 재구성시 발생하는 샘플링 문제를 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 순환적 영상 재구성 방법의 투사(projection)와 역투사(back-projection)시 각기 다른 방식으로 구축된 시스템 모델을 반영한 비동일 시스템 모델 방식을 개발하여 최대우도 기댓값최대화(maximum likelihood expectation maximization, ML-EM) 알고리듬에 적용하였다. 설계한 재구성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 geant4 application for tomographic emission(GATE) 시뮬레이션 툴을 이용하여 핀홀 콜리메이터의 디지털 팬텀 시뮬레이션을 수행하고 이를 이용하여 기존방식과 제안한 방식의 재구성 알고리듬에 대한 비교평가 연구를 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 비동일 시스템 모델 사용 영상 재구성 방법은 동일 시스템 모델을 사용한 순환적 재구성 알고리듬에 비해 효과적으로 샘플링 문제를 제거할 수 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 영상 재구성 방법은 다양한 콜리메이터에 확대적용 되어 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.

클라우드기반 의료영상 라벨링 시스템 개발 및 근감소증 정량 분석 (Development of Cloud-Based Medical Image Labeling System and It's Quantitative Analysis of Sarcopenia)

  • 이충섭;임동욱;김지언;노시형;유영주;김태훈;윤권하;정창원
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권7호
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    • pp.233-240
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    • 2022
  • 최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

저 선량 전산화단층촬영의 관전압과 적응식 통계적 반복 재구성법 적용에 따른 영상평가 및 피폭선량 (Image Evaluation and Exposure Dose with the Application of Tube Voltage and Adaptive Statistical Iterative Reconstruction of Low Dose Computed Tomography)

  • 문태준;김기정;이혜남
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제40권2호
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    • pp.261-267
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    • 2017
  • 저 선량 흉부 전산화단층촬영(low dose computed tomography; LDCT)검사 시 기존의 검사방법인 필터보정역투영법인 FBP(filted back projection)와 적응식 통계적 반복 재구성법인 ASIR(adaptive statistical iterative reconstruction)의 적용 및 관전압 변화에 따른 영상의 화질과 피폭선량을 비교 평가해 보고자 하였다. 흉부 phantom을 이용하여 재구성방법에 따라 FBP와 ASIR적용(10%, 20%)을 하였고, 관전압(100kVp, 120kVp)에 변화를 주어 실험을 하였다. 화질평가를 위해 back-ground noise와 signal-noise ratio(SNR), contrast-noise ratio(CNR)를 구하였으며, 선량평가를 위해 CTDIvol과 DLP를 구하였다. 화질평가에 있어 kVp에 따른 ascending aorta(AA) SNR과 inpraspinatus muscle(IM) SNR은 AA SNR과 IM SNR은 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 선량평가에 있어 CTDIvol과 DLP는 유의한 차이가 있었으며(p < 0.05), CTDIvol은 120 kVp, FBP가 2.6 mGy, 120 kVp, 10%-ASIR가 2.38 mGy, 120kVp, 20%-ASIR가 2.17 mGy로 0.43 mGy 감소하였고, 100 kVp, FBP가 1.61 mGy, 100 kVp, 10%-ASIR가 1.48 mGy, 100 kVp, 20%-ASIR가 1.34 mGy로 0.27 mGy 감소하였다. 또한 DLP에서는 120 kVp, FBP가 $103.21mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 10%-ASIR가 $94.57mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 20%-ASIR가 $85.94mGy{\cdot}cm$$17.27mGy{\cdot}cm$(16.7%) 감소하였고, 100 kVp, FBP가 $63.87mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 10%-ASIR가 $58.54mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 20%-ASIR가 $53.25mGy{\cdot}cm$$10.62mGy{\cdot}cm$(16.7%)로 감소하였다. 재구성방법에 따른 FBP와 ASIR 10%, 20%에서는 화질의 변화 없이 선량을 줄일 수 있어 흉부 low dose CT검사 시 ASIR 20%적용하여 검사하는 것이 좋으며, 관전압 변화에 따른 120 kVp와 100 kVp에서는 선량은 크게 줄어들었지만, noise가 증가하여 화질이 떨어지는 것으로 나타났다.

관심 단층 제거 후 역투사법을 이용한 X-선 디지털 영상합성법에서의 단층영상 선명도 향상에 관한 연구 (Enhancement of Image Sharpness in X-ray Digital Tomosynthesis Using Self-Layer Subtraction Backprojection Method)

  • 손철순;조민국;임창휘;정민호;김호경;이성식
    • 비파괴검사학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.8-14
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    • 2007
  • 비파괴검사기법에 활용되고 있는 X-선 디지털 영상합성법(digital tomosynthesis)에서 단층영상의 선명도를 향상시킬 수 있는 방법을 개발하였다. 기존의 SAA (shift-and-add) 알고리즘은 blur artefact로 인하여 재구성된 단층영상이 매우 흐린 단점이 있다. 본 연구에서는 SAA에서 blur artefact가 발생되는 물리적 메커니즘에 착안하여, 최초 재구성된 단층영상에서 관심있는 단층의 데이터를 모두 0의 값으로 대체한 후 이를 다시 FP (forward projection) 및 BP (backprojection)를 수행하여 관심있는 단층에서의 blur artefact를 추출 보정하여 단층영상을 복원하고자 하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 실험 및 몬테칼로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 통해 기존 SAA 방법과 비교하였으며, 단층영상의 선명도가 크게 향상됨을 확인하였다.