제목: Efficient prior image generation for normalized metal artifact reduction (NMAR) using normalized sinogram surgery with the beam-hardening correction
저자: Sungho Yun1, Donghyeon Lee1, Hyeongseok Kim2, Rizza pua1, Sanghoon Cho1, and Seungryong Cho
소속: Dept. of Nuclear and Quantum Engineering, KAIST, Daejeon, South Korea
연구의 핵심:
금속 아티팩트 제거에 효과적인 NMAR를 사용하기 위해서는, high quality prior image가 필요로 하게 됩니다. 기존의 prior image generation method 들은 iteration나 optimization 이 필요해서, 빠른 속도와 적은 computational cost를 요구하는 NMAR와 시너지를 기대하기가 어렵습니다. 본 연구에서는 NMAR와의 시너지를 고려해 빠르고 가볍게 high quality prior image를 만드는 것에 초점이 맞추어져 있고, 그를 위해 sinogram surgery라는 technique을 이용해 기존 sinogram의 metal trace를 단순히 interpolation하지 않고 해부학적으로 중요한 정보를 담고있는 값으로 대체합니다. 대체한후, 남은 금속아티팩트들은 수학적으로 모델링 된 beam-hardening corrector 를 이용해 mask를 만들어 제거하고, sinogram간의 남은 inconsistency를 normalization step을 통해 minimize합니다. 그 후 재건된 영상을 threshold를 통하여 구조가 잘 보존되 있으며 아티팩트가 충분히 제거된 prior image를 얻어냅니다.
수상소감: 안녕하세요 저는 현재 의료 영상 및 의학 물리연구실에서 석사과정 이수중인 윤성호입니다. 이번 한국 의학 물리학회에서 꾸준히 해오던 금속아티팩트 제거연구가 우수 포스터발표상을 받게되었습니다. 열심히 노력한 결과가 나오니 뿌듯하고 앞으로도 계속해서 우수한 연구들을 하기위해 더 성실히 노력하고자 합니다. 감사합니다.
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