심층 컨볼루션 신경망 기반의 B-mode 초음파 초해상도 영상 복원 = Super-resolution in B-mode ultrasound imaging based on deep convolutional neural network

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비만한 환자의 초음파 영상을 얻는 경우와 같이 긴 투과 깊이가 필요하다면 실시간 고해상도 B-mode 초음파 영상에서는 음속의 물리적인 한계로 인해 측 방향 해상도 혹은 주사선의 개수가 제한 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 낮은 측 방향 해상도와 높은 깊이 해상도를 가진 B-mode 초음파 영상에 초해상도 기술을 적용하는 것을 제안하였다. 최근에는 여러 심층 컨볼루션 신경망이 자연 영상의 초해상도에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 영상의 텍스쳐에 대해서는 향상이 거의 없다. 이 문제를 완화하기 위해서 SRGAN이 제안 되었다. 초음파 영상에서는 스펙클 잡음이 텍스쳐로 여겨질 수 있다. 또한, 스펙클 잡음의 세밀한 정도는 영상의 해상도와 구조적인 선명도를 결정하게 된다. 그래서 낮은 측 방향 해상도를 가진 B-mode 초음파 영상에 변형시킨 SRGAN을 적용하여 원본 고해상도 초음파 영상과 비슷하게 만들었다.
Advisors
나종범researcherRa, Jong Beomresearcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학부,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2018
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2018.8,[iii, 44 p. :]

Keywords

B-mode 초음파 영상▼a초해상도▼a심층 컨볼루션 신경망▼aSRGAN; B-mode ultrasound imaging▼asuper-resolution▼adeep convolutional neural network; SRGAN

URI
http://hdl.handle.net/10203/266759
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=828565&flag=dissertation
Appears in Collection
EE-Theses_Master(석사논문)
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