KCI등재
Gibbs 선행치를 사용한 배열된부분집합 기대값최대화 방출단층영상 재구성방법에 관한 연구 = A Study on the Ordered Subsets Expectation Maximization Reconstruction Method Using Gibbs Priors for Emission Computed Tomography
저자
임기천 ; 최용 ; 김종호 ; 이수진 ; 우상근 ; 서현관 ; 이경현 ; 감상흔 ; 최연성 ; 박장춘 ; 김병태 ; Im, K. C. ; Choi, Y. ; Kim, J. H. ; Lee, S. J. ; Woo, S. K. ; Seo, H. K. ; Lee, K. H. ; Kim, S. E. ; Choe, Y. S. ; Park, C. C ; Kim, B. T.
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
441-448(8쪽)
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방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.
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