X-ray 영상에서 그리드 아티팩트 제거를 위한 복합형 기법

김혜원; 김경우; 김형규; 정중은; 박준혁; 김동현; 김호준; Hyewon Kim; Kyoungwoo Kim; Hyunggyu Kim; Joongeun Jung; Joonhyuk Park; Donghyun Kim; Hojoon Kim

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2019년 추계 학술대회

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한글제목(Korean Title)	X-ray 영상에서 그리드 아티팩트 제거를 위한 복합형 기법
영문제목(English Title)	A Hybrid Approach for Grid Artifacts Suppression in X-ray Image
저자(Author)	김혜원 김경우 김형규 정중은 박준혁 김동현 김호준 Hyewon Kim Kyoungwoo Kim Hyunggyu Kim Joongeun Jung Joonhyuk Park Donghyun Kim Hojoon Kim
원문수록처(Citation)	VOL 26 NO. 02 PP. 0907 ~ 0910 (2019. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기 반의 주파수 분석 기 법과 딥 러닝 네트워크의 학습기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상，배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.
영문내용 (English Abstract)
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