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NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
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연구책임자 | 김호경 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009245 |
과제고유번호 | 1711190489 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-10-02 |
키워드 | 불완전 토모그라피.영상재구성.이중에너지.물질 분해.딥 러닝.Limted-angle tomography.Image reconstruction.Dual energy.Material decompostion.Deep learning. |
□ 연구개요
인쇄회로기판과 같은 박판형 구조물에는 특정 스캔 각도에서 감쇠가 많이 일어나 적합하지 않으며, 이를 회피하여 제한된 각도 데이터로 영상을 재구성하는 불완전 토모그라피가 대안이 될 수 있으나 데이터 공핍으로 인해 아티팩트가 발생한다. 본 연구과제에서는 제한된 스캔 궤적에 적합하고 데이터 노이즈에 강한 영상 재구성 필터 디자인을 통해 박판형 구조물에 적합한 FBP 기반 단층영상 재구성 알고리즘 및 물질의 정량적 구분을 통한 가시성 향상을 위한 이중에너지 기법을 개발한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
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