저선량 복부 CT 영상 복원을 위한 잔차 기반 중앙값 적응형 가우시안 필터링 알고리즘 적용: 성능 평가 및 최적화

초록

최근 방사선 피폭에 대한 문제점이 대두됨에 따라 저선량 전산화단층검사(computed tomography, CT)의 활용 증가로 인한 영상 품질 저하를 억제하기 위하여, 잡음 제거를 위한 다양한 사전 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 저선량 복부 CT 영 상에서의 조직 및 장기의 구조 정보를 보존하면서 푸아송 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 잔차 기반 중앙값 적응형 가우 시안 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 필터는 중앙값 필터를 이용한 잔차 추출과 적응형 가우시안 필터링을 결합한 두 단 계 전처리 기반 필터링 방식으로 이루어져 있다. 또한 제안된 필터는 영상 내 통계 특성에 따라 필터링 강도를 적응적으로 조 절함으로써 고주파 성분을 선택적으로 추출하여 잡음 억제와 구조 보존의 균형을 추구한다. 실험에는 공개 데이터베이스로부 터 획득한 복부 축면 CT 한 장의 영상이 사용되었으며, 평균 발생률 0.08의 푸아송 잡음이 인위적으로 부가되었다. 5 × 5 커 널 크기를 이용하여 제안된 필터의 잔차 가중치 및 가우시안 표준편차의 최적화를 수행하였으며, 화질 평가 및 잡음 제거 성 능 평가는 정량적 지표인 root mean square error, peak signal-to-noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), coefficient of variation (COV), contrast-to-noise ratio를 활용하였다. 정량적 평가 결과, 제안된 필터는 지역적 필터링 알고리 즘 대비 PSNR은 1.20% 향상되고 COV는 19.38% 감소하였으며, UQI는 소폭 개선되어 구조 보존 및 잡음 제거 측면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로, 제안된 필터는 의료 환경에서 진단 신뢰도에 영향을 미치는 고주파 성분 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 보여준다.

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