폐암 진단을 위한 PET/CT 영상의 Median Modified Wiener Filter 알고리즘 최적화 연구

초록

본 연구에서는 폐암 환자의 Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) 영상의 노이즈 제거를 위해 Median Modified Wiener Filter (MMWF) 알고리즘을 적용하고 커널 크기를 최적화하고자 한다. 폐암 환자 10명의 PET/CT 영상을 획득한 후, 푸아송-가우시안 복합 노이즈를 0.002의 강도로 부가하여 노이즈 영상을 획득하였으며, MMWF 알고리즘의 최적화를 위해 커널 크기를 3 × 3부터 13 × 13까지 2 × 2의 간격으로 적용하였다. 정량적 평가를 위해 노이즈 레벨 평가 인자인 Contrast to Noise Ratio (CNR) 및 Coefficient of Variation (CV)를 평가하였으며, 유사도 평가 인자인 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Root Mean Square Error (RMSE), 그리고 Structural Similarity Index Measure (SSIM)을 측정하였다. CNR 및 CV 평가 결과, 커널 크기가 3 × 3부터 9 × 9로 증가함에 따라 노이즈 제거 성능이 급격하게 향상되었으며, 9 × 9의 커널 크기를 기점으로 성능 향상이 미미해지는 것을 확인하였다. 유사도 평가 결과, PSNR 및 RMSE의 경우 9 × 9의 커널 크기에서 가장 우수한 결과를 보였으며, SSIM에서는 9 × 9의 커널 크기를 기점으로 영상 화질의 개선 폭이 급격하게 감소하는 것을 확인하였다. 특히, 9 × 9의 커널 크기가 적용된 영상은 노이즈 영상과 비교하였을 때, CNR 및 CV에서 평균적으로 각각 1.95배 및 1.64배 향상되었으며, PSNR, RMSE, 그리고 SSIM에서 평균적으로 각각 1.29배, 2.75배, 그리고 3.00배 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 평가 결과를 기반으로 MMWF 알고리즘의 최적화된 커널 크기 9 × 9를 도출하였으며, 이를 통해 정확한 폐암 진단 및 검출을 위한 MMWF 알고리즘의 임상적 적용 가능성을 확인하였다.

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