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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Chan-young Park (Dongseo University) Byungdu Jo (Dongseo University)
저널정보
한국자기학회 Journal of Magnetics Journal of Magnetics Vol.29 No.4
발행연도
2024.12
수록면
550 - 557 (8page)
DOI
10.4283/JMAG.2024.29.4.550

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This study explores the efficacy of the U-Net architecture for denoising lung CT images that have undergone the introduction of artificially added Gaussian noise. Noise in medical imaging can significantly compromise diagnostic accuracy, prompting the utilization of U-Net to mitigate this challenge. We set the noise standard deviations of 0.03, 0.05, and 0.07, employing metrics such as Mean Squared Error (MSE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM), and skewness and kurtosis of patch-based statistics difference across a dataset of 100 CT DICOM files. The results exhibited substantial enhancements in evaluating metrics following denoising, underscoring the model's capability to effectively alleviate noise and enhance diagnostic reliability. Despite positive evaluation metric results, blurring effects led to the loss of anatomical information, demonstrating the necessity for further advancements in denoising techniques. This research provides a foundational framework for the development of robust methodologies aimed at improving the quality of medical imaging.

목차

1. Introduction
2. Materials and Methods
3. Results
4. Dicussions
5. Conclusions
References

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