초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘의 시뮬레이션 및 실험 연구Simulation and Experimental Studies of Super Resolution Convolutional Neural Network Algorithm in Ultrasound Image
- Other Titles
- Simulation and Experimental Studies of Super Resolution Convolutional Neural Network Algorithm in Ultrasound Image
- Authors
- 이영진
- Issue Date
- Oct-2023
- Publisher
- 한국방사선학회
- Keywords
- 초음파 영상; 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘; FieldⅡ 시뮬레이션 프로그램; 영상 화질의 정량적 평가; Ultrasound imaging; Super resolution convolutional neural network; FieldⅡ simulation program; Quantitative evaluation of image quality
- Citation
- 한국방사선학회논문지, v.17, no.5, pp 693 - 699
- Pages
- 7
- Journal Title
- 한국방사선학회논문지
- Volume
- 17
- Number
- 5
- Start Page
- 693
- End Page
- 699
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/89723
- DOI
- 10.7742/jksr.2023.17.5.693
- ISSN
- 1976-0620
2384-0633
- Abstract
- 초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병 진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 FieldⅡ 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 FieldⅡ 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
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