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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 225 - 229 (5page)
- DOI
- 10.4283/JKMS.2024.34.6.225
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자기공명영상(MRI) 기술은 연부조직의 신호를 수집해 디지털 영상으로 변환하는 방법이며, T2 고속 스핀 에코 기법은 짧은 획득 시간과 높은 영상 품질로 병변 검출에 널리 사용된다. 저해상도 영상을 고해상도로 복원할 때 일반적으로 선형 보간법이 사용되었지만, 최근에는 딥러닝 기반 알고리즘을 활용한 초고해상도 복원 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 U-Net 딥러닝 네트워크와 선형 보간법을 사용해 저해상도 T2 영상을 고해상도로 복원하고, 원본 MRI 영상과의 유사도를 비교하였다. 512 × 512 해상도의 M RI 데이터를 기반으로 128 × 128 및 256 × 256 저해상도 영상을 생성 후 복원하였으며, PSNR과 SSIM 평가 결과, U-Net 모델을 활용한 초고해상도 영상이 기존 선형 보간법보다 원본 영상에 더 유사함을 확인하였다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
Ⅲ. 결과 및 논의
Ⅳ. 결론
References
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