일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들(morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장 (dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
차세대 원자로로 부각되고 있는 고온가스로에서는 윈자로에서는 고온 안정성 및 핵분열생성물 차단 성능이 우수한 TRISO(tri-isotropic) 핵연료를 사용하고 있다. TRISO 핵연료 입자는 직경이 약 1mm인 구 형태로 입자의 중심에는 직경 0.5mm의 핵연료 커널(kernel)이 포함되며 커널 외곽을 코팅 층이 에워싸고 있다. 이 코팅 층은 완충(buffer) PyC(pyrolytic carbon)층, 내부 PyC층, SiC층, 그리고 외부 PyC층으로 구성되어 있다. 각 코팅 층의 두께는 수십-백${\mu}m$ 범위이고 사양으로 정해져 있으며, 본 연구에서는 각 코팅 층의 두께를 비파괴적으로 측정하기 위하여 마이크로포커스 X-선 발생장치와 고해상도 X-선 평판(flat panel) 검출기초 구성된 정밀한 X-선 래디오그래피 장치를 개발하였다. 개발된 마이크로 X-선 래디오그래피 장치를 이용하여 $UO_2$ 핵물질 $ZrO_2$를 커널로 사용한 모의 TRISO 핵연료 입사에 대한 투과 영상을 획득한 후 디지털 영상처리 기술을 이용하여 코팅 층 사이의 경계선이 구분 가능하도록 영상을 개선하고 디지털 영상처리 알고리듬을 개발하여 코팅 층의 두께를 파동으로 측정하였다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 X-선 혈관 조영 영상 내 심혈관의 추출 방법을 제안한다. 본 방법은 불균일 조명 보정 필터를 사용함으로써 X-선 영상 내에서 나타나는 일정하지 않은 contrast, 낮은 명암도 및 불균일 조명 문제를 해결한다. 또한 영상의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 각 픽셀들의 2 차 미분((second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치 (eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하여 전역적인 밝기값(intensity)만을 사용하는 분할의 단점을보완하였다.
본 논문에서는 고속 이동 컨테이너 화물을 효율적으로 검색하기 위한 스테레오 방사선 영상 기반 3차원 형상화 연구에 관하여 기술하였다. 스테레오 방사선 영상은 X-선 발생장치, 선형 방사선 센서 그리고 이동 스테이지로 구성한 일련의 장치로부터 실물을 대상으로 획득하였다. 두 개의 방사선 센서는 검색 대상체의 정류된 X-선 영상을 얻도록 설계 및 제작되었다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾는 매칭 알고리즘을 구현하고, 대상체의 실제 3차원 형상을 복원과정을 연구하였다. 대상체는 컨테이너 화물을 모사하기 위해 평형 철재 상자 내부에 넣은 다음 시험하였다. 3가지 대상체에 대해 스캔시험과 3차원 복원과정을 차례로 진행하였으며, 방사선 영상의 정보부족으로 인한 한계를 극복하기 위해 에지정보를 기반으로한 영상복원을 시도하였다. 시험결과는 제안한 기술이 컨테이너 화물 검색에서 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있음을 확인시켜 주었다.
최근 제품의 소형화로 인해 물품의 표면뿐 만 아니라 내부 부품 결함 검사 또한 필요하게 되었다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품에 대한 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사는 하기 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 X-선 발생 장치를 이용하여 영상을 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. 머신 비전 기능을 이용하여 X-선 영상을 얻은 후 영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 설정한 오차범위 수준이면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 프로그램 하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 X-ray 진단에서 산란선으로 인한 영상의 왜곡을 보정하는 방법으로서 수정된 구조의 AE(Auto-Encoder) 모델에 기반한 방법론을 제안한다. 기존 AE 모델의 계층에 따라 특징지도의 크기가 축소되고 팽창되는 과정에서 영상 복원에 필요한 정보가 소실될 가능성을 보완하기 위하여 동일 레벨 계층 간에 스킵 연결을 추가하였다. 또한 X-ray 영상에서 피사체 세부 부위의 두께와 밀도에 따라 산란선의 영향이 서로 다른 형태로 나타난다는 특성을 학습 과정에 효과적으로 반영하기 위하여 어텐션 모듈을 추가한 네트워크 구조를 도입하였다. 총 80 쌍의 흉부 X-ray 영상 데이터에 대하여 기존의 AE 모델을 사용한 방법 및 U-Net 과 FFA-Net 모델을 사용한 영상 복원 기법의 실험 결과를 상호 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 평가하였다.
치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 코브 각도 측정법을 이용하여 척추 X-ray 영상을 측정할 때에 적용이 용이하도록 추간원판을 뚜렷하게 만드는 영상처리 알고리즘과 코브 각도 측정법을 일일이 적용하지 않고도 척추 전장을 포함하는 X-ray 필름의 기립 후전방 척추 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 척추측만 정도 측정에 적용 또는 응용이 용이하게 하는 영상처리 알고리즘을 제시하였다. 척추 X-ray영상의 코브 각도 $1^{\circ}$당 L값의 평균을 산출한 결과는 0.568로 나타났고, 이를 기준으로 척추측만 정도 검출이 가능하였다.
물품 검사를 위한 산업현장에서는 물품의 표면뿐만 아니라 내부 부품결함 검사 또한 필요하다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사를 수행하기는 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 휴대용 X-선 DR 영상 획득 장치를 이용하여 영상을 실시간으로 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. X-선 영상을 얻은 후 머신영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 오차범위를 허용하면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 시스템을 개발하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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