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복부 엑스선 영상에서 BSRGAN기법을 활용한 고관전압 및 저관전류 촬영을 통한 내부 피폭선량 최소화 방법 및 실험
Minimized Internal Absorption Dose with High kVp and Low mA using BSRGAN Method in Abdominal X-ray Image

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제8권 10호 (2024.10)바로가기
  • 페이지
    pp.2099-2107
  • 저자
    김상우, 배재현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A457011

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원문정보

초록

영어
This study aims to compensate for the image noise caused by a high kilovoltage peak (kVp) and low milliampere (mA) during abdominal X-ray image acquisition using the Blind Super Resolution Generative Adversarial Network (BSRGAN) method. The BSRGAN method corrects imaging noise while reconstructing a high-resolution image and reducing internal radiation dose. In comparison to the reference abdominal image (80 kVp 320 mA), the BSRGAN method demonstrated lower root mean square errors (approximately 0.036 to 0.041) and similar image similarity values (approximately 0.932 to 0.937) for high kVp and low mA (90 kVp 125 mA and 100 kVp 100 mA). Additionally, the internal radiation dose reduces by approximately 38.56 to 43.69% under high-kVp and low-mA conditions. The BSRGAN facilitates the implementation of high-kVp and low-mA for digital radiographic examination, resulting in a novel technique that adheres to the ALARA principle.
한국어
본 연구는 일반촬영 검사에서 복부 영상 획득 시 높은 관전압과 낮은 관전류 사용에 따른 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (deep Blind image Super-Resolution Generative Adversarial Network)기법을 통해 보정함과 동시에 해당 영상을 고해상도로 재구성하고, 이에 따른 내부 피폭선량 감소를 검증하고자 하였다. BSRGAN기법 을 통한 방사선 촬영조건(90 kVp 125 mA와 100 kVp 100 mA)들의 영상은 기준 복부 영상(80 kVp 320 mA)과 비교하여 낮은 평균 제곱급 오차(약 0.036～0.041)와 유사한 이미지 유사성 수치(약 0.932～0.937)가 관찰되었다. 또한, 고관전압과 저관전류 촬영조건에 따른 복부 내 피폭선량은 기준 복부 촬영조건 대비 약 38.56～43.69% 감 소하였다. 이는 디지털 방사선 일반촬영 검사에서 고관전압과 저관전류 촬영조건이 BSRGAN기법을 통해 현실적 실현화가 가능하다는 것을 의미하며, 더 나아가 방사선방호의 최적화 원칙을 이룰 수 있는 새로운 기법으로 사료 된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검사 및 방법
2.1 복부 영상 획득 및 분석
2.2 내부 피폭선량 측정
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 토론 및 결론
REFERENCES

키워드

고관전압 촬영술 피폭선량 딥러닝 복부 의료영상 High tube voltage technique Radiation dose Deep learning Abdomen Medical imaging

저자

  • 김상우 [ Sangwoo Kim | 대원대학교 방사선과 교수 ] Corresponding Author
  • 배재현 [ Jaehyun Bae | 제천명지병원 영상의학과 방사선사 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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