고급 모델 반복 재구성법 (ADMIRE)을 사용한 CT 영상에서의 노이즈 레벨 및 블라인드 화질 평가Evaluation of Noise Level and Blind Quality in CT Images using Advanced Modeled Iterative Reconstruction (ADMIRE)
- Other Titles
- Evaluation of Noise Level and Blind Quality in CT Images using Advanced Modeled Iterative Reconstruction (ADMIRE)
- Authors
- 심지나; 강성현; 이영진
- Issue Date
- Jun-2022
- Publisher
- 한국방사선학회
- Keywords
- 전산화단층촬영장치; 모델 기반 반복적 재구성; 고급 모델 반복 재구성법; 노이즈 레벨 평가; 블라인드 품질 평가; Computed tomography; Model-based iterative reconstruction(MBIR); Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE); Noise level evaluation; Blind image quality evaluation
- Citation
- 한국방사선학회논문지, v.16, no.3, pp.203 - 209
- Journal Title
- 한국방사선학회논문지
- Volume
- 16
- Number
- 3
- Start Page
- 203
- End Page
- 209
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85220
- DOI
- 10.7742/jksr.2022.16.3.203
- ISSN
- 1976-0620
- Abstract
- 전산화단층촬영장치 (Computed Tomography, CT)의 화질을 유지하면서 방사선량을 낮추기 위한 대표적인 방법 중에 하나는 모델기반 반복 재구성법 (Model-Based Iterative Reconstruction, MBIR)을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 MBIR의 대표적인 모델로 잘 알려진 고급 모델 반복 재구성법 (Advanced Modeled Iterative Reconstruction, ADMIRE)의 강도를 조절하여 영상의 화질을 평가하고자 하였다. 연구는 팬텀을 사용하여 수행되었고, ADMIRE의 강도를 1에서부터 5까지 1 단위로 조절하면서 CT 영상을 획득하였다. 정량적 평가는 변동 계수 (coefficient of variation, COV)와 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)를 활용한 노이즈 레벨과 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)의 블라인드 품질 평가를 수행하였다. 결과적으로 노이즈 레벨 및 블라인드 품질 평가 결과에서 모두 ADMIRE의 강도가 높아질수록 우수한 결과가 도출되었다. 특히, COV와 CNR은 ADMIRE 1에 비하여 5에서 각각 1.89 및 1.75배 향상됨을 확인하였고, NIQE와 BRISQUE는 재구성 강도 1에 비하여 5에서 각각 1.35 및 1.22배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로 ADMIRE의 재구성 강도는 CT 영상의 노이즈 레벨 및 전체적인 화질 평가에 큰 영향을 끼친다는 것을 증명하였다.
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