Feasibility Study of CNN-based Super-Resolution Algorithm Applied to  Low-Resolution CT Images

김두빈; 이미조; 홍주완

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김두빈 (을지대학교) 이미조 (광동대학교) 홍주완 (을지대학교)

저널정보: 한국인공지능학회 인공지능연구 Korean Journal of Artificial Intelligence Vol.12 No.1

발행연도: 2024.3

수록면: 1 - 6 (6page)

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Recently, various techniques are being applied through the development of medical AI, and research has been conducted on the application of super-resolution AI models. In this study, evaluate the results of the application of the super-resolution AI model to brain CT as the basic data for future research. Acquiring CT images of the brain, algorithm for brain and bone windowing setting, and the resolution was downscaled to 5 types resolution image based on the original resolution image, and then upscaled to resolution to create an LR image and used for network input with the original imaging. The SRCNN model was applied to each of these images and analyzed using PSNR, SSIM, Loss. As a result of quantitative index analysis, the results were the best at 256×256, the brain and bone window setting PSNR were the same at 33.72, 35.2, and SSIM at 0.98 respectively, and the loss was 0.0004 and 0.0003, respectively, showing relatively excellent performance in the bone window setting CT image. The possibility of future studies aimed image quality and exposure dose is confirmed, and additional studies that need to be verified are also presented, which can be used as basic data for the above studies

#AI #CNN #Super-Resolution #Windowing #CT

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