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복부 CT 영상의 화질 개선 방법에 대한 연구
Study on Methods to Improve Image Quality of Abdominal CT Images 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.17 no.5, 2023년, pp.717 - 723  

최석윤 (부산가톨릭대학교 보건과학대학 방사선학과)

초록
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간 질환을 포함한 여러 복부 질환은 사망에 영향을 줄 수 있다. 복부 질환 진료 시 전산화단층검사는(CT; Computed Tomography) 필수적으로 사용되고 있다. 판독에 유리한 영상을 만들기 위해서 높은 방사선 노출이 따르는데, 이에 대한 화질관리와 환자의 피폭 관리를 위한 다양한 노력이 필요하다. 복부 CT 영상의 화질개선을 위해서 후처리 방식의 웨이블릿(Wavelet) 알고리즘을 제안하였다. 웨이블릿은 입력 영상의 종류에 따라 역치(Threshold) 값을 설정해 주어야 하는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 역치 값을 실험적으로 제안하였고 화질 평가도 하였다. 실험결과, 복부 CT 영상의 최적 역치 값은 50으로 계산되었다. 실험영상 1의 경우 49%, 실험 영상 2의 경우 29% 노이즈가 개선되었고, 대조도도 크게 상승 하였다. 본 연구 결과를 저선량 복부 CT 영상을 획득 후 후처리 방법으로 적용한다면, 화질을 개선시킬 수 있어 질병 판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Liver disease is highly associated with death, and other abdominal diseases are also important causes affecting a person's lifespan, and a CT scan is essential when treating abdominal diseases. High radiation exposure is essential to create images that are good for reading, but managing the patient'...

주제어

#컴퓨터단층영상   #선량감소   #웨이블릿   #역치 값  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 고식적 CT의 저선량 사용에 따른 화질 개선을 위해서 본 연구에서는 웨이블릿을 제안하였고, 역치 값에 따른 제안하고 화질을 평가하였다. 실험 영상에서, 질환 영역에 대한 화질이 개선이 되었는가에 대해서 평가를 하였다. 웨이블릣 역치값을 변화시키면서 최적의 값을 제시하였고 대조도, 노이즈, PSNR 값을 측정해서 평가 하였다.
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참고문헌 (8)

  1. Y. J. Cho, P. K. Cho, "Improved Image Quality and？Radiation Dose Reduction in Liver Dynamic CT？Scan with the Protocol Chang", Journal of？Radiological Science and Technology, Vol. 38, No. 2, pp. 107-111, 2015. http://dx.doi.org/10.17946/JRST.2015.38.2.04 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. J. O. Lee, H. S. Kim, H. J. Lee, K. B. Im, S. H.？Kang, "A study on the Usefulness of be Control？Software in Abdominal CT", Journal of Korean？Society of Computed Tomographic Technology, Vol. 14, No. 1, pp. 136-1455, 2012. 

  3. B. H. Lim, S. J. Lee, S. H. Jeong, M. S. Lee, Y. S.？Ban, "Liver Fat Measurement with Quantitative CT？and Correlation with MR", Journal of Korean Society？of Computed Tomographic Technology, Vol. 23, No. 1, pp. 1-10, 2021. 

  4. S. Choi, "Noise Reduction on Low Tube Voltage CT？Images", Journal of the Korean Society of Radiology,？Vol. 11, No 1, pp. 63-67, 2017. https://doi.org/10.7742/jksr.2017.11.1.63 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. H. S. Cho, H. Lee, "Choice of Wavelet-Thresholds？for Denoising image", The KIPS Transactions:PartB ,？Vol. 8B, No. 6, pp. 693-698, 2001. 

  6. D. L. Donoho, J. M. Johnstone, "Ideal Spatial？Adaptation by Wavelet Shrinkage", Biometrica, Vol. 81, No. 3, pp. 425-455, 1994. https://doi.org/10.2307/2337118 

    crossref

  7. Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko？Lehtinen, "Progressive Growing of GANs for？Improved Quality, Stability, and Variation", Neural？and Evolutionary Computing, Vol. 1, 2018. https://doi.org/10.48550/arXiv.1710.10196 

    crossref

  8. The National Library of Medicine presents MedPix®, From URL; https://medpix.nlm.nih.gov/ 

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