• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.538-539
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• 2015

일반 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 X-ray 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 디지털 X-ray 기기로부터 처음 획득된 X-ray 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 Chest X-ray 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 본 논문은 영상의 불필요한 배경 성분을 제거하여 특정 밝기에 밀집되어 있는 데이터들의 히스토그램 범위를 확장시키고 주파수 대역 별 가중치를 조절하여 대비 및 선명도를 향상시킨다. 마지막으로 전역적 대비 개선 기법과 지역적 대비 개선 기법의 장점을 취하여 진단에 적합하도록 개선된 Chest X-ray 영상을 얻는다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권3호
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• pp.150-156
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• 2008

본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권6호
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• pp.42-48
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• 2007

X-ray 영상 시스템에서는, 크게 2 종류의 noise 성분이 함유되어있다. 먼저 x-ray 방사선이 조사되어질 때, 검출기에서의 방사선의 상호작용으로부터 발생되어지는 것으로서 랜덤하게 발생되어지는 Poisson noise 성분이다. 다음으로 noise 성분은 readout electronics noise, pixel pattern noise 그리고 off-set noise 등으로부터 발생되어지는 Gaussian noise 성분이다. 그러나, x-ray 영상에서는 Gaussian noise가 아닌, Poisson noise로 모델링 되어진다. Gaussian noise에 의해서 발생되어지는 noise 성분은 위너필터 혹은 웨이브렛을 사용하여 쉽게 제거가 가능하지만, Poisson noise와 같은 랜덤 noise를 제거하기 위해서는 복잡한 분석기법이 필요하게 한다. 이 논문에서는 웨이브렛 영역에서 x-ray 영상의 Poisson noise를 제거하고자 하였으며, 적용된 분석 기법은 최적화된 웨이브렛 분석기법인 IBS(Improved BayesShrink)을 사용하였다. 적용된 IBS 기법은 cone-beam CT의 x-ray 영상에서의 기존의 방법에 비해 향상된 결과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.601-609
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• 2012

본 논문에서는 전산화 단층촬영 시 스캔 시간의 단축 및 환자의 X-Ray 피폭량을 줄이기 위한 방법으로 샘플링 빈도를 줄이고 적은 수의 view를 이용하여 단면 영상을 재구성하는 방법에 대해 연구하였다. 부족한 view로 인해 단면 영상에 발생하는 방사형의 직선형 왜곡(streak artifact) 를 억제하기 위하여 본 논문에서는 sinogram 보간기법을 적용하였다. 인접 view간 영상 특성(밝기, 그라디언트, 픽셀거리)을 기반으로 sinogram 픽셀 간의 매칭을 수행하고 그 결과를 기반으로 변화패턴을 추적하여 sinogram을 보간하도록 하였다. Numerical 팬텀과 자체 제작된 팬텀을 이용하여 제안된 기법을 검증하였다. 선형 보간 기법에 비해 재구성된 단면영상의 디테일을 유지하면서 왜곡이 감소하는 것이 관찰되었으며, PSNR면에서 최대 5%의 향상이 있는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.389-395
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• 2007

기존의 필름 X-Ray 및 CCD(Charge Coupled Device) 방식은 공간적인 제약과 진단 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 단점을 보완할 수 있는 TFT-DXD 방식의 digital X-ray detector (DR1000C)를 이용한 고효율 의료 영상처리시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 DR1000C를 이용한 의료용 영상처리시스템은 기존의 X-Ray 방식에 비해 공간 효율성이 높고 진단 시간이 짧아진다는 장점이 있다. 영상처리시스템에서 획득한 영상을 고화질로 만들기 위해 1900*1200의 해상도를 가지는 LCD 컨트롤 드라이버를 개발하였고, 영상의 성능향상을 위해 enhancement unsharp masking 기법을 제안하여, 기존의 방식과 비교하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.451-456
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• 2016

방사선 검사로 환자의 병을 진단하기 위해서는 방사선 피폭이 따르게 된다. 최소한의 피폭으로 병변을 진단하는 일반촬영에 이중 엑스선 에너지 기법의 임상적용 가능성을 SNR 및 화질 점수화의 지표로 조사하였다. 이중 엑스선 에너지 기법은 검출기로 사용되는 두 개의 Image Plate 사이에 0.5 mm 두께의 Cu와 Al 필터를 추가함으로써 구현하였다. 한 번의 엑스선 조사로 획득된 두 IP 영상을 Subtraction 및 Enhance Contrast 기법을 적용하여 획득하였다. Enhance 영상은 첫 번째 IP에서 획득한 First 영상보다 SNR이 우수한 것으로 측정되었다. 이 일반촬영의 이중 엑스선 에너지 기법은 피폭선량을 줄이면서 영상의 품질을 높일 수 있는 방법으로 임상에서 매우 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.21-26
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• 2010

본 논문에서는 LCD TV용 필름의 균일성을 개선하고자, 소프트 엑스레이(soft X-ray)를 이용하여 볼트 연결기법과 컨벌루션(convolution) 함수기반의 영상처리를 결합한다. 필름의 프로파일에서 두께를 측정하는 라인 스캔과정에서 선원 변경 시 오프셋 오류가 발생한다. 이러한 선원의 오프셋 오류를 제거하고자, 인접한 3개 볼트의 영상에 대해 컨벌루션 함수를 적용함으로써 자동으로 두께 측정이 가능하고, 영상분석 성능을 향상한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.579-580
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• 2023

본 논문에서는 동물의 십자인대 질환의 진단지표인 경골고원각도(TPA)를 자동으로 측정하는 딥러닝 소프트웨어 기법을 제안한다. 동물 X-ray 영상에서 나타나는 피사체의 위치와 형태에 대한 다양한 변이는 TPA(Tibial Plateau Angle) 지표 산출에 필요한 특징점 검출과정에서 학습 효율을 현저하게 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반 모델을 사용하여 일차적으로 경골영역의 분할 단계를 수행하고, 이어서 경골 상단부의 과간융기와 복사뼈의 중심점을 찾는 과정을 Resnet 기반의 특징점 추출 모듈로서 구현함으로써 학습의 효율과 지표 검출의 정확도를 향상시켰다. 총 201 개의 실제 X-ray 영상을 사용하여 학습 속도와 영역 분할 및 특징점 추출의 정확도 측면을 고려함으로 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.