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퍼지를 이용한 다해상도 기반 의료영상 노이즈 제거 기술
Multi-scale Noise Reduction Technique for Medical Image Using Fuzzy 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제39회 춘계학술발표대회, 2013 May 10, 2013년, pp.285 - 288  

고승현 (전북대학교 컴퓨터공학과) ,  이준환 (전북대학교 컴퓨터공학과)

초록
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의료영상에서의 노이즈는 환자 진단에 있어서 막대한 영향을 미치는 영상의 화질을 떨어트림으로써, 진단에 대한 유효성을 낮추게 된다. 특히, 현재 이슈화 되고 있는 저선량 의료영상은 기존의 고선량 의료영상보다 노이즈 레벨이 높으며, 이에 따라서 의료영상에서의 노이즈 제거 기술은 매우 중요한 사안으로 부각되고 있다. 본 논문에서 제시하는 노이즈 제거 기술은 각각의 투영 영상을 여러개의 부대역(sub-band)으로 분해하는 것으로부터 시작한다. 분해된 각각의 부대역 영상은 엣지 검출기를 통하여 엣지 부분과 평탄한 영역으로 구별되어 진다. 검출된 엣지는 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 되며, 퍼지기반의 연산을 통하여 엣지의 확실성을 나타내는 엣지맵으로 변환하게 된다. 이 엣지맵을 통하여 각 부대역 영상의 필터링 정도를 제어하고, 분해된 각 부대역을 결합하는 방식을 취함으로써 영상의 엣지 부분을 최대한 보존하면서 노이즈는 효과적으로 제거하도록 하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 위에서 열거한 것처럼 형태학적 경계 정보를 잘 살림과 동시에 노이즈를 효과적으로 분리하여 제거할 수 있는 방법을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
선형 필터의 장점은 무엇인가? 이러한 의료 영상의 잡음 문제에 대해서 다양한 노력들이 진행되어져 왔으며, 선형 (Linear)필터, 비등방성 확산(Anisotropic Nonlinear diffustion)필터[1], 웨이블릿(Wavelet) 기반 필터[2], 비국소적(Non-Local Mean) 필터[3] 등이 사용되어지고 있다. 선형 필터의 경우 개념적으로 간단하고 적용이 쉽다는 장점이 있으나, 영상에 나타난 경계 정보를 손상시키고, 영상을 흐릿하게 한다는 단점이 있다. 비등방성 확산 필터는 영상의 경계를 비교적 잘 보존하지만 반복 임계값 설정과 같은 적응적인 파라미터를 찾아내기가 힘들고, 반복 임계 값이 높아질 수록 연산량이 많아 지는 것이 단점이다.
의료 영상이란 무엇인가? 의료 영상은 인체 내부의 조직이나 기관을 포함하여 의학적으로 유용한 모든 생체 정보를 영상화한 데이터를 의미한다. 이러한 정보를 통해 환자의 질병을 정확히 진단하는 목적으로 많이 사용되기 때문에 의료 영상의 형태학적 정보 수준과 화질은 때로는 환자의 삶을 결정짓는 요소가 되기도 한다.
본 논문에서 제안한 퍼지를 이용한 다해상도에서의 의료영상 노이즈 제거 기술의 특징은 무엇인가? 기존에 엣지 보존 노이즈 제거 기술로 많이 알려져 있는 비등방성 확산 필터 방식이나 안정화된 역확산 필터(stabilized inverse diffusion equations)와 같은 기술은 노이즈 제거에서 우월한 성능을 보이나 반복적인 적용값으로 인해 연산 복잡도가 증가한다. 반면, 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 엣지 보존 알고리즘을 통한 노이즈 제거 방법보다 연산 복잡도가 줄어들고, 형태학적 정보는 유지하게 된다.
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