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NTIS 바로가기한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.13 no.5, 2019년, pp.765 - 771
박성우 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과) , 이종인 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과) , 이영진 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과)
Noise in skull X-ray imaging is inevitable, which reduces imaging quality and diagnostic accuracy and increases errors due to the nature of digital imaging devices. Increasing the dose can attenuate noise, but that could lead to big problems with higher exposure dose received by patients. Thus, nois...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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초기에 개발되고 널리 사용되어진 median filter와 Wiener filter의 단점은? | 이러한 노이즈는 선량을 증가시키면 쉽게 감쇠되긴 하지만 환자가 받는 피폭선량이 더 큰 문제를 야기할 수 있다. 그래서 선량문제를 해결하고 동시에 노이즈를 줄이기 위해저 선량에서 노이즈 감소 알고리즘이 활발히 연구되고 있는데, 초기에 개발되고 널리 사용되어진 median filter와 Wiener filter는 노이즈 감소 효율이 떨어지고 영상경계에 대한 정보가 많이 손실된다는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 이전 노이즈 감소효율의 문제점을 보완할 수 있는 total variation (TV) 알고리즘을 skull X-ray 영상에 적용하여 정량적으로 평가하고 비교를 하는 것이다. | |
skull X-ray 촬영으로 검사할 수 있는 것에는 무엇이 있는가? | X-ray가 1895년 뢴트겐에 의해 발견된 이후, 이를 기반으로 한 진단영상장치는 현재까지 꾸준히 개발되어 왔다. 외상에 의한 두개골의 골절, 뼈의 비후, 파괴와 같은 두개 내 질환에 의한 병변의 유무를 관찰하고 요즘은 뇌혈관 또는 뇌종양의 수술 전 위치를 파악하기 위해 검사를 하는 경우도 많다. 그리하여 skull X-ray 촬영이 더 많이 이루어지고 있다. | |
Skull X-ray 영상에서 노이즈의 발생의 문제점은? | Skull X-ray 영상에서 노이즈의 발생은 불가피하며, 이는 영상 화질과 진단 정확도를 저하시키고 디지털 영상 장치의 특성상 오류를 증가시킨다. 이러한 노이즈는 선량을 증가시키면 쉽게 감쇠되긴 하지만 환자가 받는 피폭선량이 더 큰 문제를 야기할 수 있다. |
D. H. Kim, Y. G. Lee and Y. Lee, "Optimization Study of Digital X-ray Imaging with Dual Energy Subtraction Method," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 53 No. 10, pp. 1584-1588, 2016.
S. Min and M. kang, "3D Non-local Means(NLM) Algorithm Based on Stochastic Distance for Low-dose X-ray Imaging with Dual Energy Subtraction Method," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 53 No.10, pp. 1584-1588, 2016.
J. Lim and E. Kim, "Noise Reduction by Filter Improvement in Mixed Noise Image," Journal of The Institute of Electronics Engineers, Vol. 50, No. 5, pp. 231-241, 2013.
J. Goldstein, I. Reed and L. Scharf, "A multistage representation of the Wiener filter based on orthogonal projections," IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 44, No. 7, pp. 2943-2959, 1998.
W. Yu and S. Kang and Y. Lee and Y. Lee, "Evaluation of Image Performance with Various Regularization Parameters using Total Variation(TV) Noise Reduction Algorithm : a Simulation Study," Journal of The Institute of Electronics and Information Engimeers, Vol. 55, No. 3, pp. 146-150, 2018.
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