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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김규석 (연세대학교 의과대학) 이영진 (가천대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제53권 제7호
발행연도
2021.7
수록면
2,341 - 2,347 (7page)
DOI
https://doi.org/10.1016/j.net.2021.01.011

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Because single-photon emission computed tomography (SPECT) is one of the widely used nuclearmedicine imaging systems, it is extremely important to acquire high-quality images for diagnosis. In thisstudy, we designed a super-resolution (SR) technique using dense block-based deep convolutional neuralnetwork (CNN) and evaluated the algorithm on real SPECT phantom images. To acquire the phantomimages, a real SPECT system using a99mTc source and two physical phantoms was used. To confirm theimage quality, the noise properties and visual quality metric evaluation parameters were calculated. Theresults demonstrate that our proposed method delivers a more valid SR improvement by using denseblock-based deep CNNs as compared to conventional reconstruction techniques. In particular, when theproposed method was used, the quantitative performance was improved from 1.2 to 5.0 times comparedto the result of using the conventional iterative reconstruction. Here, we confirmed the effects on theimage quality of the resulting SR image, and our proposed technique was shown to be effective fornuclear medicine imaging.

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