학술논문
흉부영상에서 평활화 시 심장저부 음영의 신호 대 잡음비 비교평가
이용수 88
- 영문명
- Evaluation and Comparison of Signal to Noise Ratio According to Histogram Equalization of Heart Shadow on Chest Image
- 발행기관
- 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회)
- 저자명
- 김기원(Ki Won Kim) 이을규(Eul Kyu Lee) 정회원(Hoi Woun Jeong) 손진현(Jin Hyun Son) 강병삼(Byung Sam Kang) 김현수(Hyun Soo Kim) 민정환(Jung Whan Min)
- 간행물 정보
- 『방사선기술과학』방사선기술과학 제40권 제2호, 197~203쪽, 전체 7쪽
- 주제분류
- 의약학 > 방사선과학
- 파일형태
- 발행일자
- 2017.06.30
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국문 초록
본 연구는 흉부영상에서 심장저부 음영 관심영역(Region of Interest; ROI)의 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR)를 Post processing에서의 이퀄라이제이션 기법으로 측정 평가하였다. 연구대상은 대학병원에서 흉부검사를 실시한 환자 87명이다. 측정방법은 ImageJ 프로그램을 사용하여 표본의 인구사회학적 특성, 영상별 흉부영상의 SNR평균값, 95% 신뢰구간 값, SNR평균차이 값 등을 분석하였다. 이때 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며, 95%(p < 0.05)에서 유의한 것으로 판단하였다. 영상별 분석결과의 SNR은 Original chest image, Original chest image heart shadow, Equalization chest image, Equalization chest image heart shadow순으로 높은 값을 나타냈다(p < 0.001). 결론적으로, 본 연구에서는 흉부영상의 평활화 시 심장저부 음영의 정량화한 평가결과를 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
영문 초록
The purpose of this study was to measure signal to noise ratio (SNR) according to change of equalization from region of interest (ROI) of heart shadow in chest image. We examined images of chest image of 87 patients in a University-affiliated hospital, Seoul, Korea. Chest images of each patient were calculated by using ImageJ. We have analysis socio-demographical variables, SNR according to images, 95% confidence according to SNR of difference in a mean of SNR. Differences of SNR among change of equalization were tested by SPSS Statistics21 ANOVA test for there was statistical significance 95%(p < 0.05). In SNR results, with the quality of distributions in the order of original chest image, original chest image heart shadow and equalization chest image, equalization chest image heart shadow(p < 0.001). In conclusion, this study would be that quantitative evaluation of heart shadow on chest image can be used as an adjunct to the histogram equalization chest image.
목차
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES
Abstract
키워드
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