Sparse 표현을 이용한 X선 흡수 영상 개선

Q: 이 논문에서 정의한 Sparse 표현이란 무엇인가?

Sparse 표현은 패치 단위로 영상을 추출하여 각각의 패치를 dictionary의 열 성분과 sparse 계수의 곱의 선형 조합으로 표현하는 방법이다. dictionary는 신호 원형의 집합이며, 모든 영상 패치는 dictionary와 sparse 값을 갖는 sparse 벡터의 곱에 의해 표현된다. 이는 잡음이 없는 영상 패치가 sparse하게 표현될 수 있다는 가정 하에 잡음 제거에 활용된다.

Q: 다중 잡음을 갖는 X선 영상 개선에 Sparse 표현이 어떻게 활용되는가?

연구 결과, Sparse 표현은 X선 영상의 가산성 가우시안 잡음을 제거하고, 적산성 잡음을 로그 변환 및 outlier shrinkage를 통해 가산성 잡음 형태로 변환한 후 다시 Sparse 표현으로 제거하는 방식으로 활용된다. 이 방법은 dictionary 학습을 통해 에지 성분을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하여 기존 방법보다 우수한 영상 개선 성능을 보인다.

김형일; 엄원용; 노용만

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김형일 (한국과학기술원) 엄원용 (한국과학기술원) 노용만 (한국과학기술원)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제15권 제10호

발행연도: 2012.10

수록면: 1,205 - 1,211 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

대사성 골 질환자인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ration) 및 cut-view를 통해 확인하였다.

#Sparse Representation(Sparse 표현) #X-ray absorptiometry image(영상개선) #Image Enhancement(X선 흡수 영상)

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-004-000568226

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)