전산화단층촬영 영상에서 딥러닝 기반 블록 매칭 및 3D 필터링 알고리즘의 성능 평가 및 최적화

김하진; 임세원; 강성현; 이영진

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김하진 (가천대학교) 임세원 (가천대학교) 강성현 (을지대학교) 이영진 (가천대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,433 - 1,437 (5page)

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The purpose of this study was to optimized BM3D-net based on deep learning to reduce the noise in computed tomography image. We acquired the CT image and noise image was obtained by adding 0.05 intensity of Gaussian noise to the CT image. The BM3D-net was modeled and apply to the noise image by setting learning rate at 10-5, 10-4, 10-3, 10-2, and 10-1. Then, to optimized BM3D-net, root mean square error (RMSE), peak signal to noise ratio (PSNR), and universal quality image index (UQI) were calculated. Moreover, based on the evaluation results, the learning rate with BM3D-net showing the most superior image characteristics was selected and quantitatively compared with the noise image and conventional filter. As a result, the optimized BM3D-net showed the most improvement in coefficient of variation (CV), contrast to noise (CNR), average precision (AP), and F1-score with 0.008, 68.91, 0.96, and 0.92, respectively. In conclusion, we confirmed that the optimized BM3D-net was effective in reducing the noise at CT image.

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