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의료 영상 시스템 기반 Fast non local-Means (FNLM) 알고리즘의 적용 가능성 - 시뮬레이션 연구
분야 공학 > 로봇
저자 유원종 강성현 이용구 이영진
발행기관 대한전자공학회
간행물정보 전자공학회논문지 2018년, 전자공학회논문지 제55권 제3호(통권 제484호), 139page~143page(총5page)
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목차
부제 : Feasibility of Application for Fast Non Local-Means (FNLM) Algorithm with Medical Imaging System - a Simulation Study -
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
Ⅲ. 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
REFERENCES
 
 
국문초록
의료진단 분야에서 X-ray를 이용한 진단 비중이 꾸준히 증가하고 있으나, 영상 내에 발생하는 noise로 인해 병변에 대한 정보 획득에 어려움이 있다. 이러한 noise를 제거하기 위해 median, Gaussian, Wiener와 같은 알고리즘이 개발되었으나 영상의 윤곽에 대한 선예도가 감소되어 해상력을 감소시키는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 선예도를 유지하며 noise를 제거할 수 있는 fast non-local means (FNLM) 알고리즘을 모델링하여 X-ray 기반 영상에서의 유용성을 평가하고자 한다. 연구 방법은 MATLAB을 이용하여 Gaussian noise를 모델링 한 Shepp-Logan phantom 영상을 획득한 후 median, Gaussian, Wiener 그리고 FNLM 알고리즘을 각각 적용하였다. 또한, 영상의 정량적 평가를 위해 설정한 두 개의 ROI 영역에서의 coefficient of variation (COV), contrast to noise ratio (CNR) 및 signal to noise ratio (SNR)을 측정하였다. 결과적으로, FNLM 알고리즘을 적용하였을 경우 noise를 추가시킨 원본영상에 비하여 COV, CNR 그리고 SNR이 약 3.16배, 7.47배 그리고 9.19배 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구결과를 바탕으로 FNL 알고리즘을 의료영상에 적용할 경우 noise를 효과적으로 제거할 수 있음을 증명하였고, 나아가 임상 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
 
 
영문초록
The proportion of diagnosis using X-ray is continuously increasing in field of medical diagnosis, but it is difficult to obtain information about the disease due to noise in the image. Although median, Gaussian and Wiener filters were developed to reduce noise, these have major problems for degradation of spatial resolution with decreasing sharpness for edge information. Therefore, we evaluated the usefulness of fast non-local means (FNLM) algorithm to maintain sharpness and remove noise. Shepp-Logan phantom image with Gaussian noise was obtained using MATLAB program and then applied median, Gaussian, Wiener algorithm, respectively. Also, we measured coefficient of variation (COV), contrast to noise ratio (CNR) and signal to nosie ratio in applied two ROI regions for quantitative evaluation of image quality. As a result, in case of applied FNLM algorithm in image, COV, CNR, and SNR were improved about 3.16, 7.47 and 9.19 times, respectively. In conclusion, based on the results of this study, we demonstrated that the FNLM algorithm can effectively remove noise in medical images and confirmed possibility of clinical application.
 
 
Median, Noise, CNR (Contrast to noise ratio), SNR (Signal to noise ratio), Algorithm, FNLM (Fast non local-means), Wiener, COV (Coefficeint of variation), Gaussian
 
 
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