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유방촬영용 X선관 target/filter 조합에 따른 MTF영상평가에 관한 고찰
양한준(Han-Jun Yang),고신관(Sin-Kwan Ko),주미화(Mi-Hwa Joo) 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회) 2007 방사선기술과학 Vol.30 No.2
인체의 유방은 조직 간의 엑스선 흡수차가 작기 때문에 엑스선관 Target/Filter의 적절한 조합으로 피사체의대 조도를 높이는 일이 중요하다. 최근 장비들은 다양한 유방두께와 유선조직 밀도에 따라서 Target/Filter의 조합을 변화시켜 환자의 피폭 선량 경감 및 진단에 알맞는 화질을 얻고 있다. 본 실험은 Target/Filter의 조합에 따라 해상력 챠트를 이용하여 MTF 영상의 평가와 유방 팬톰 영상을 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다.<BR> 1. 아크릴 두께(2㎝, 3㎝, 4㎝)의 조합(Mo/Mo, Mo/Rh. Mo/Al, Rh/Rh, Rh/Al)에 따라 고유원자번호에 의해 엑스선 에너지에서 큰 차이를 보였다.<BR> 2. MTF 곡선에서 선예도를 나타내는 MTF 0.5에서의 Lp/㎜ 값은 아크릴 2㎝일 때 Mo/Mo은 2.4Lp/㎜, 4㎝일 때 Mo/Rh은 2.63Lp/㎜, 6㎝일 때 Rh/Rh은 2.9Lp/㎜로 높게 나타났다.<BR> 3. 분해능을 나타내는 MTF 값은 아크릴 2㎝일 때 Mo/Mo은 6.0Lp/㎜, 4㎝일 때 Rh/Al은 4.60Lp/㎜, 6㎝일 때 Rh/Al은 6.03Lp/㎜로 MTF 값이 높게 나타났다.<BR> 4. 시각적 식별이 가능한 2.5Lp/㎜에서 MTF 값은 2㎝일 때 Mo/Mo은 0.48Lp/㎜, 4㎝일 때 Mo/Rh은 0.53Lp/㎜, 6㎝일 때 Rh/Rh은 0.59Lp/㎜로 높게 나타났다.<BR> 5. 유방 팬톰 영상평가에서는 Mo/Mo일 때 12점, Mo/Rh일 때 11점, Rh/Rh일 때 10.5점, Mo/Al일 때 10점, Rh/Al일 때 9점 순으로 나타났다. It is important to consider the contrast of object in Mammography because an absorption gap between tissues of body and breast in breast is low. This study is to evaluate MTF image with resolution chart according to change of combination of target and filter. The results were as follows :<BR> 1. There were significant differences in X-ray energy according to combination of filter(Mo/Mo, Mo/Rh. Mo/Al, Rh/Rh, Rh/Al) and acrylic thickness(2㎝, 3㎝, 4㎝).<BR> 2. The value of lp/㎜ on MTF to 0.5 showed that the sharpness in MTF curve was 2.4 compared to Mo/Mo and 2㎝ acryl, 2.63 in Mo/Rh and 4cm acryl, and 2.9 in Rh/Rh and 6㎝ acryl.<BR> 3. The value of lp/㎜ on MTF showed that the resolution in MTF curve was 6.0 compared to Mo/Mo and 2㎝ acryl, 4.60 in Rh/Al and 4㎝ acryl, and 6.03 in Rh/Al and 6㎝ acryl.<BR> 4. The value of MTF on 2.5lp/㎜ distinguishable visually was 0.48 compared to Mo/Mo and 2㎝ acryl, 0.53 in Mo/Rh and 4㎝ acryl, and 0.59 in Rh/Rh and 6㎝ acryl.<BR> 5. For the evaluation of an image of the mammo-phantom, the score of Mo/Mo was 12 points, Mo/Rh 11, Rh/Rh 10.5, Mo/Al 10, Rh/Al 9.0, respectively.
광역주파수 음향반사자료의 K-L 변환을 이용한 해저면 분류: 지질음향 모델링을 위한 유용한 방법
장재경,김한준,주형태,석봉출,박건태,유해수,양승진,Chang, Jae-Kyeong,Kim, Han-Joon,Jou, Hyeong-Tae,Suk, Bong-Chool,Park, Gun-Tae,Yoo, Hai-Soo,Yang, Sung-Jin 한국해양학회 1998 바다 Vol.3 No.3
광대역 주파수변조(wide-band FM) 선호를 음원으로 사용하는 Chirp sonar 시스템을 이용하여 획득한 음향반사 자료의 통계학적 처리를 통하여 해저면을 분류하였다. 음향학적 분류변수로서 Chirp 자료의 K-L(Karhunen-Lo$\grave{e}$ve) 변환을 이용하여 계산된 유사도 지수(similarity index)를 고안하였다. 유사도 지수는 근접한 트레이스 자료들에 포함된 공통된 반사신호성분의 양을 지시하므로 해저면 퇴적물의 성분에 따른 음향학적 거침도를 반영한다고 할 수 있다. 유사도 지수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 각기 다른 퇴적상을 나타내는 지점에서 획득된 Chirp 자료를 처리한 결과, 퇴적물의 성분이 균질할수록, 입자의 크기가 작을수록, 그리고 연한 퇴적층일수록 증가하는 것을 관측할 수 있었다. 실제의 응용 예로서 제주도 성산포 해역을 이 방법으로 분류하였으며, 그 결과를 검증하기 위해 동일해역에서 획득된 side-scan sonar 자료 및 퇴적물로부터 해석된 해저면의 퇴적상과 비교하였다. 그 결과 음향자료의 유사도 지수에 의해 분류된 해저면은 실제의 퇴적상을 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 퇴적물 성분의 특성에 따른 음향반응을 더욱 세밀히 나타내었다. 그러므로 이러한 방법은 음향자료로부터 직접 해저면을 분류하는 지질음향 모델링으로서 매우 효과적이다. We introduce a statistical scheme to classify seabed from acoustic profiling data acquired using Chirp sonar system. The classification is based on grouping of signal traces by similarity index, which is computed using the K-L (Karhunen-Lo$\grave{e}$ve) transform of the Chirp profiling data. The similarity index represents the degree of coherence of bottom-reflected signals in consecutive traces, hence indicating the acoustic roughness of the seabed. The results of this study show that similarity index is a function of homogeneity, grain size of sediments and bottom hardness. The similarity index ranges from 0 to 1 for various types of seabed material. It increases in accordance with the homogeneity and softness of bottom sediments, whereas it is inversely proportional to the grain size of sediments. As a real data example, we classified the seabed off Cheju Island, Korea based on the similarity index and compared the result with side-scan sonar data and sediment samples. The comparison shows that the classification of seabed by the similarity index is in good agreement with the real sedimentary facies and can delineate acoustic response of the seabed in more detail. Therefore, this study presents an effective method for geoacoustic modeling to classify the seafloor directly from acoustic data.