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저자정보
박수진 (연세대학교) 김동현 (연세대학교) 서현석 (한국과학기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
812 - 815 (4page)

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Radial sampling is commonly employed in medical imaging to mitigate motion artifacts; however, it resulting in the loss of high-frequency details, which degrades image quality. To overcome this limitation, we propose a novel method that integrates a U-Net-based sinogram interpolation module with a Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) to reconstruct the images from radial sampling and enhance their resolution to closely approximate those of Cartesian sampling. Experimental results show that the proposed approach significantly improves image quality, even under different spoke density conditions, demonstrating its potential to generate near-Cartesian quality images and providing more accurate diagnostic insights.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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