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Poster Session 차세대컴퓨팅 기술 전 분야(인공지능, 딥러닝 응용)

방사선 치료계획 수립을 위한 텍스처 보존 Diffusion Model 기반 CBCT 노이즈 제거 연구
Noise reduction in CBCT based on diffusion model with texture preservation for radiation therapy planning

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2025 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2025.05)바로가기
  • 페이지
    pp.129-131
  • 저자
    카사노브 마크사드베크, 진형민, 김영우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468925

원문정보

초록

한국어
본 연구는 Cone-beam CT에서 발생하는 노이즈가 제거된 CT 이미지 생성을 위하여 텍스처를 보존하는 모델을 제안한다. Denoising Diffusion Probabilistic Model(DDPM)을 기반으로, 고주파 최적화 모듈, 이중 모드 특징 융합, 경계 인식 제약을 통합해 이미지 품질을 개선했다. 서울대학교병원에서 촬영된 84명 환자의 데이터(490개 CBCT/dCT 영상 쌍)에서 2D 슬라이스를 추출하여 학습(27,520 슬라이스), 검증(5,840 슬라이스), 테스트(5,840 슬라이스) 데이터셋으로 나누어 모델을 학습한다. 실험 결과 지표별로 각각 70.3%(MAE), 58.3%(SSIM), 및 118.4%(PSNR)의 성능 향상을 달성하였으며, 이는 제안한 모델이 의료 영상의 텍스처 및 조직의 우수한 복원 성능을 보였으며. 이를 통해 CBCT의 활용성을 더욱 높여줄 것으로 기대된다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1 데이터셋
3.2 데이터 전처리
3.3 모델 및 학습과정
3.4 손실 함수
3.5 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

Cone-Beam CT Synthetic CT Diffusion 모델 인공지능 motion artifact

저자

  • 카사노브 마크사드베크 [ Khasanov Maksadbek | 국립금오공과대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 진형민 [ Hyeongmin Jin | 서울대학교병원 방사선종양학과 ]
  • 김영우 [ Youngwoo Kim | 국립금오공과대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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