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Similarity analysis of fast non-local algorithm in the CT images from female adult mesh phantom : A simulation study
Female audult mesh 팬텀을 이용한 CT 영상에서 fast non-local means 알고리즘의 유사도 평가 : 시뮬레이션 연구

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  • 발행기관
    대한디지털의료영상학회 바로가기
  • 간행물
    대한디지털의료영상학회논문지 바로가기
  • 통권
    Volume 22 Number 3 (2020.10)바로가기
  • 페이지
    pp.7-11
  • 저자
    Bae-Guen Kim, Sung-Hyeon Kang, Youngjin Lee
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483224

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원문정보

초록

영어
In this study, we analyzed the similarity about image applied fast non-local means (FNLM) algorithm to CT images obtained from the female adult mesh (FASH) phantom. First, full-body CT scan data of the FASH was modeled using the genant4 application for tomographic emission (GATE) program, and from that data, a 442 × 256 CT axial image was obtained through the MATLAB program. Subsequently, a noisy image was obtained by adding Gaussian noise with a standard deviation of 0.002 to the acquired original image and the FNLM algorithm which has 0.05 weight was applied to the image. In this study, root mean square error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) were used to evaluate the similarity. As a result of evaluating the similarity between the original image and the image with FNLM algorithm, the RMSE level was 1.45 times and PSNR level was 1.04 times higher than the noisy image. In conclusion, we demonstrated that the FNLM algorithm can restore efficiently the noisy images.
한국어
본 연구에서는 female adult mesh (FASH) 팬텀으로부터 획득한 CT 영상에 FNLM 알고리즘을 적용하여 유사도를 분석하고자 한다. 먼저, GATE (geant4 application for tomographic emission) 프로그램을 이용하여 FASH의 전신 CT 스캔 데이터를 모델링한 뒤 그 데이터로부터 MATLAB 프로그램을 통해 442 × 256 사이즈의 CT axial 영상을 획득하였다. 그리고 획득한 원본 이미지에 표준편차 0.002를 가지는 가우시안 노이즈를 부가함으로서 Noisy 이미지를 획득한 뒤 그 이미지에 fast non-local means (FNLM) 알고리즘을 가중치 조절 인자 h를 0.05로 적용하였다. 본 연구에서는 유사도를 평가하기 위하여 평균 제곱근 편차 (Root Mean Square Error, RMSE)와 최대 신호 대 잡음비 (Peak Signal-to-noise ratio, PSNR)를 사용하였다. 원본이미지와 FNLM 알고리즘이 적용된 영상과의 유사도를 평가 한 결과, 원본이미지와 노이즈 이미지의 유사도에 비하여 RMSE 수치는 1.45배 향상되었으며, PSNR 수치는 1.04배 향상되었다. 결론적으로 FNLM 알고리즘은 영상을 복원하는데 효과가 있음이 증명되었다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
1. FASH 팬텀 모델링 및 CT 영상 획득
2. Fast non-local means 알고리즘 모델링
3. 정량적 평가
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰 및 결론
참고문헌
요약

키워드

fast non-local means 알고리즘; CT 이미지; female adult mesh 팬텀; 유사도 평가; 시뮬레이션 연구 fast non-local means algorithm CT image female adult mesh phantom similarity analysis simulation study

저자

  • Bae-Guen Kim [ 김배근 | Department of Radiological Science, Gachon University ]
  • Sung-Hyeon Kang [ 강성현 | Department of Radiological Science, Gachon University ]
  • Youngjin Lee [ 이영진 | Department of Radiological Science, Gachon University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한디지털의료영상학회 [대한디지털의료영상학]
  • 설립연도
    1995
  • 분야
    의약학>방사선과학
  • 소개
    대한디지털의료영상학회는 디지털 영상 기술에 관한 연구와 실험 결과를 임상에 적용하여 영상의학 및 진단 방사선 기술 분야의 발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    대한디지털의료영상학회논문지 [Korean Journal of Digital Imaging in Medicine]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    1976-7641
  • 수록기간
    1995~2025
  • 십진분류
    KDC 510 DDC 610

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