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방사선과학

학술논문

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

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영문명: Low-Dose Abdominal CT Image Noise Reduction Using Residual-Based Median Adaptive Gaussian Filtering Algorithms: Performance Evaluation and Optimization
발행기관: 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회)
저자명: 문장원(Jangwon Moon) 강성현(Seong-Hyeon Kang) 김하진(Hajin Kim) 이영진(Youngjin Lee)
간행물 정보: 『방사선기술과학』제48권 제5호, 545~555쪽, 전체 11쪽
주제분류: 의약학 > 방사선과학
파일형태: PDF
발행일자: 2025.10.30

4,120원

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1:1 문의

국문 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.

영문 초록

With the recent attention on radiation exposure issues, various preliminary studies have been conducted to reduce image quality degradation caused by increased use of low-dose computed tomography (CT). In this study, we propose a residual-based median adaptive Gaussian filtering algorithm that can effectively reduce Poisson noise while preserving tissue and organ structural information in low-dose abdominal CT images. The proposed filter consists of a two-step preprocessing-based filtering method that combines residual extraction using a median filter and adaptive Gaussian filtering. Additionally, the pro- posed filter adaptively adjusts the filtering intensity according to the image characteristics, selectively extracting high-frequency components to achieve a balance between noise suppression and structure preservation. The experiment used an abdominal axial CT image from a public database, to which Poisson noise with an average occurrence rate of 0.08 was artificially added. The residual weight and Gaussian standard deviation of the proposed filter were optimized using a 5 × 5 kernel size, and image quality evaluation and noise removal performance evaluation were performed using quantitative indicators such as root mean square error, peak signal-to-noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), coefficient of variation (COV), and contrast-to-noise ratio. The quantitative evaluation results showed that the proposed filter improved PSNR by 1.20% and reduced COV by 19.38% compared to the local filtering algorithm, while UQI improved slightly, demonstrating superior performance in terms of structure preservation and noise reduction. Based on these results, the proposed filter can effectively reduce high-frequency noise that affects diagnostic reliability in medical environments.

키워드

저선량 복부 CT 잡음 감소 잔차 기반 전처리 적응형 가우시안 필터링 알고리즘 지역적 필터링 알고리즘 Low dose Abdominal CT Noise Reduction Residual-Based Preprocessing Adaptive Gaussian Filtering Algorithm Local Filtering Algorithm

국문 초록

영문 초록

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