의료영상에서 잡음제거는 의료영상 분야에서의 중요한 도전 과제들 중의 하나이다. 최상의 진단 결과를 얻기 위해서는 잡음과 아티펙트가 제거되고, 선명하며 깨끗한 화질의 의료영상이 필요하다. CT는 의료영상에서 중요하고 가장 보편적인 모달리티이다. CT 영상에서 주요 잡음은 양자화 잡음이다. 본 논문에서는 CT 영상에서 잡음 제거를 위한 하이브리드 필터를 제안하였다. 제안된 하이브리드 필터는 바이래터럴 필터, 신경망 윤곽선 검출기, 다층 신경망 등으로 구성되어 있다. 다층 신경망은 여러 정보들을 결합하여 개선된 출력 영상을 만들기 위한 융합 연산자로서 이용되었다. RMSE, ISNR, MSR과 CNR과 같은 화질 평가 척도가 잡음 개선의 성능 평가를 위해 사용되었다. 또한, 시각적으로도 제안된 필터가 다른 필터들에 비해 우수한 결과를 보였다. 이와같은 화질 평가 척도에 의해 본 논문에서 제안된 필터는 바이래터럴 필터나 가이드 필터보다 우수하였다. 특히, 심한 잡음이 있는 상황에서 제안된 필터는 우수한 결과를 보였다.

전산화단층촬영장치의 영상재구성방법으로 필터보정역투영법이 광범위하게 사용되고 있다. 평행빔과 부채살빔의 재구성에 사용되는 투영에 잡음이 포함되었을 때 재구성 된 영상의 잡음을 살펴보았다. 평행빔과 부채살 구조에서 각각 360개, 720개의 투영으로 512×512 크기로 Visual C++을 이용하여 영상재구성하였고, 원본 Shepp-Logan 두부 모형을 매우 잘 복원한다는 것을 확인하였다. 필터보정역투영법의 현실적인 접근(유한한 투영 개수)으로 인해 입력 잡음이 없어도 영상재구성 과정에서 잡음이 발생하였다. 입력 잡음비 0.5% 이하에서 잡음이 빠르게 증가하기 때문에 CT 장치의 잡음 제거 기술 및 영상처리 기법의 개발이 필요할 것이다.

본 연구는 두부 컴퓨터 단층 촬영 검사 시 적응식 통계적 반복 재구성법인 알고리즘을 적용하여 노이즈 및 화질평가, 피폭선량의 감소에 대하여 알아보고자 하였다. 두부 CT 검사 시 ASIR를 적용하지 않은 군[A군], ASIR 50 % 적용한군 [B군]으로 나누어 검사하였다. 팬텀연구에서 측정된 CT 노이즈 평균값의 측정결과는 B군이 A군보다 중심부(A)와 주변부(B, C, D)에서 각 각 46.9 %, 48.2 %, 43.2 %, 47.9 %가 감소되었다. 영상화질 평가에서 정량적 분석방법으로 CT 값(number)을 측정하여 잡음(noise) 정도를 분석하였다. 영상 잡음은 A군과 B군 사이에는 통계적으로유의한 차이가 있었으며, A군이 B군보다 영상 잡음이 유의하게 높았다(group A ;우엽에서 31.87 HU, 좌엽에서 31.78HU, group B ; 우엽에서 26.6 HU, 좌엽에서 30.42 HU : P<0.05). 영상의 정성적 평가방법으로 두부 임상 영상 평가표에 의해 평가한 결과 80점 만점에 A군의 관찰자 1의 점수는 73.17 점, 관찰자 2의 점수는 74.2 점으로 평가하였으며, B군의 관찰자 1의 점수는 71.77 점, 관찰자 2의 점수는 72.47 점으로 평가하였다. 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(P>0.05), 진단에 적절한 영상을 보였다. 피폭선량은 ASIR 50 % 적용하여 검사함으로써 영상의 질적 저하 없이방사선 피폭선량을 47.6 % 감소 시킬수 있었다. 결론적으로 임상 부위에 ASIR가 적용이 된다면 훨씬 더 적은 선량으로도 검사가 가능할 것으로 사료되며, 검사 시에 검사자가 판단하는데 있어 긍정적인 요인이 될 것으로 사료된다.