Wasserstein 생산적 적대 신경망과 구조적 유사지수를 이용한 저선량 컴퓨터 단층촬영 영상 잡음 제거 기법

Q: 이 논문에서 정의한 WGAN-GP-SSIM이란 무엇인가?

WGAN-GP-SSIM은 저선량 CT 영상의 잡음을 제거하기 위해 제안된 네트워크이다. 이는 WGAN-GP에 구조적 유사도 지수(SSIM)를 자각 손실(perceptual loss)로 직접 활용하여, 생성된 가상의 고선량 영상이 입력된 저선량 영상의 구조적 특징을 유지하도록 학습한다. 기존 GAN의 불안정성을 개선하고 영상 품질을 향상시키는 데 목적이 있다.

Q: 저선량 CT 영상 잡음 제거에 WGAN-GP-SSIM이 어떤 효과를 주는가?

연구 결과, WGAN-GP-SSIM은 저선량 CT 영상의 잡음을 고선량 CT 영상 수준으로 효과적으로 감소시킨다. 특히, SSIM을 자각 손실로 사용하여 영상의 구조적 정보를 성공적으로 유지하며, 기존의 비정형 데이터(unpaired data) 학습의 한계를 극복하고 안정적인 수렴과 유의미한 화질 개선 효과를 나타낸다.

이지나; 홍영택; 장영걸; 김주호; 백혜진; 하지영; 심학준; 장혁재

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저자정보: 이지나 (아주대학교) 홍영택 (연세대학교) 장영걸 (연세대학교) 김주호 (캐논 메디칼 시스템즈) 백혜진 (창원경상대학교병원) 하지영 (창원경상대학교병원) 심학준 (연세대학교) 장혁재 (연세대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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컴퓨터 단층 촬영 영상(Computed Tomography; CT)은 진단을 위한 영상데이터 중 하나이며, 선량이 높을수록 고품질 영상을 획득할 수 있게 하지만 질병 또는 종양을 유발할 수 있다. 최근 몇 년간 생산적 적대 ... 전체 초록 보기

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