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심층강화학습을 이용한 Convolutional Network 기반 전산화단층영상 잡음 저감 기술 개발 = Development of Convolutional Network-based Denoising Technique using Deep Reinforcement Learning in Computed Tomography
저자
조정효(Jenonghyo Cho) ; 임도빈(Dobin Yim) ; 남기복(Kibok Nam) ; 이다혜(Dahye Lee) ; 이승완(Seungwan Lee) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국방사선학회 논문지(Journal of the Korean Society of Radiology (JKSR))
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
KDC
512
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
991-1001(11쪽)
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0
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제공처
전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.
더보기Supervised deep learning technologies for improving the image quality of computed tomography (CT) need a lot of training data. When input images have different characteristics with training images, the technologies cause structural distortion in output images. In this study, an imaging model based on the deep reinforcement learning (DRL) was developed for overcoming the drawbacks of the supervised deep learning technologies and reducing noise in CT images. The DRL model was consisted of shared, value and policy networks, and the networks included convolutional layers, rectified linear unit (ReLU), dilation factors and gate rotation unit (GRU) in order to extract noise features from CT images and improve the performance of the DRL model. Also, the quality of the CT images obtained by using the DRL model was compared to that obtained by using the supervised deep learning model. The results showed that the image accuracy for the DRL model was higher than that for the supervised deep learning model, and the image noise for the DRL model was smaller than that for the supervised deep learning model. Also, the DRL model reduced the noise of the CT images, which had different characteristics with training images. Therefore, the DRL model is able to reduce image noise as well as maintain the structural information of CT images.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-02-28 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국방사선학회 논문지 -> 한국방사선학회논문지 | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2008-01-24 | 학회명변경 | 한글명 : 방사선학회 -> 한국방사선학회영문명 : The Society of Radiology -> The Korea Society of Radiology |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.28 | 0.28 | 0.36 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.37 | 0.37 | 0.452 | 0.05 |
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