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다양한 두께의 부가 여과판을 적용한 X-선 영상에서의 Total Variation 알고리즘 적용 : GATE 시뮬레이션 연구
Application of Total Variation Algorithm in X-ray Phantom Image with Various Added Filter Thickness : GATE Simulation Study 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.13 no.5, 2019년, pp.773 - 778  

박태일 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과) ,  장수종 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과) ,  이영진 (가천대학교 보건과학대학 방사선학과)

초록
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X-선을 이용한 영상은 진단에 필수적인 요소지만 영상에서의 noise발생이 불가피하다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 낮추면서 영상의 질은 높여주는 total variation (TV) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 시뮬레이션을 통해 부가 여과판의 두께에 따라 방사선 영상 촬영 시 영상의 화질에 미치는 영향을 확인하고, TV 알고리즘의 유용성을 평가하는 것이다. 부가 여과판의 두께변화에 따른 각 알고리즘 적용 시 Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션 영상을 이용하여 Polymethylmethacrylate(PMMA) 팬텀의 실제 크기, 모양과 재질을 동일하게 하고 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)과 변동계수 (coefficient of variation, COV)값을 비교하였으며 그 결과 TV 알고리즘 적용 시 CNR 값이 가장 높고 COV 값이 가장 낮다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 모든 알고리즘에서 0 mmAl을 사용할 경우 가장 우수한 CNR과 COV값을 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Images using X-rays are essential to diagnosis, but noise is inevitable in the image. To compensate for this, a total variation (TV) algorithm was presented to reduce the patient's exposure dose while increasing the quality of the images. The purpose of this study is to verify the effect on the imag...

주제어

#TV 알고리즘   #부가 여과판   #GATE 시뮬레이션   #PMMA 팬텀  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 보완하기 위해 noise를 제거하면서 윤곽선에 대한 정보는 유지할 수 있는 방법인 total variation (TV) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구는 TV 알고리즘과 GATE 시뮬레이션 방법을 적용시켜 영상의 질을 높이고 임상환자의 피폭선량을 낮추는데 목적을 두고 있다. 목적을 위해 부가 여과판의 두께에 따라 팬텀영상을 획득 후 TV 알고리즘을 적용하여 그 효율성을 보여주고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
TV 알고리즘의 장점은 무엇인가? TV 알고리즘은 마스크와 영상 사이에서 수학적 연산을 수행하는 기존의 알고리즘들과는 달리 마스크에 있는 영상만을 처리하기 때문에 기존 알고리즘의 문제점인 blurring 현상을 보상할 수 있다는 큰 장점이 있다. 그 결과 각 마스크의 영상 픽셀 간 가중 거리를 통해 영상 분포도 반영하기 때문에 영상 처리 결과를 더 잘 얻을 수 있다.
GATE란 무엇인가? GATE는 방사선 진단 영상 수치 시뮬레이션 전용 소프트웨어이다. 또한 Monte Carlo method를 적용하여 확률적인 수치를 무작위 표본을 적용한 실험의 통계로 해결하고 수집 프로토콜의 최적화, 이미지 재구성 알고리즘 및 보정 기술의 개발 또는 평가를 지원할 수 있다.
Median filter가 가지는 단점은 무엇인가? Median filter는 비선형 저주파 통과 필터로써, 영상을 흐리게 하지 않으면서 noise를 제거 할 수 있다. 이것은 구조가 간단하고 잡음 제거에 효과적이지만 영상의 윤곽선에 대한 정보를 제거한다는 단점이 있다. 이것은 영상을 여러 픽셀로 나누어 이웃하는 픽셀들과의 중간 값을 대체하여 활용하는 것으로 반점과 같은 자그마한 noise (Salt and pepper noise) 제거에 아주 효과적이다.
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참고문헌 (8)

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  3. O. Daniel, G. Ogbange, S. A. Jonah, "X-rays and Scattering from Filters Used in Diagnostic Radiology," International Journal of Scientific and Research Publications, Vol. 3, No. 7, pp. 1-11, 2013. 

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  5. S. Stute, T. Carlier, K. Cristina, C. Noblet, A. Martineau, B. Hutton, L. Barnden, I. Buvat, "Monte Carlo simulations of clinical PET and SPECT scans: impact of the input data on the simulated images," Physics in Medicine and Biology, Vol. 56, No. 19, pp. 6441-6457, 2011. 

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  6. Y. Lee, S. Kang, Y. Lee, W. Yu, "Evaluation of Image Performance with Various Regularization Parameters using Total Variation (TV) Noise Reduction Algorithm," Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers. Vol. 55, No. 3, pp. 144-148, 2018. 

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  7. W. J. Yu, S. H. Kang, Y. G. Lee, Y. Lee, "Study on Analysis of Noise Characteristics and Improvement Effectiveness using combination of two filters with Various Exposure Parameters based on Digital X-ray Imaging System," Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers. Vol. 55, No. 1, pp. 127-131, 2018. 

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  8. A. Goncalves, J. M. D. A. Rollo, M. Goncalves, F. H. Neto, F. N. Boscolo, "Effects of aluminum-copper alloy filtration on photon spectra, air kerma rate and image contrast," Brazilian Dental Journal, Vol. 15, No. 3, pp. 214-219, 2004. 

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