این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
سنجش و ایمنی پرتو، جلد ۱۱، شماره ویژه نامه، صفحات ۱۳۳-۱۳۸
عنوان فارسی بهبود واقع‌گرایانه رزولوشن تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با استفاده از شبکه مولد تخاصمی
چکیده فارسی مقاله رادیوگرافی از جمله روش‌های تصویربرداری پزشکی است که با استفاده از اشعه ایکس به پزشکان در امر تشخیص صحیح بیماری‌ها کمک می‌کند. تنظیم نامناسب پارامترهای تیوب اشعه ایکس، انواع آرتیفکت‌ها و نویزها عواملی هستند که بر روی کیفیت تصاویر رادیوگرافی تأثیر می‌گذارند. در مواردی ممکن است آن‌چنان کیفیت تصاویر را خراب کنند که نیاز به تصویربرداری مجدد باشد و این امر باعث می‌شود دز دریافتی بیمار افزایش یابد. امروزه هوش مصنوعی پیشرفت‌های چشمگیری را در زمینه‌های مختلف داشته است. یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به‌طور گسترده در تصویربرداری‌های پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله از شبکه مولد تخاصمی به عنوان یکی از قدرتمندترین مدل‌های شبکه عصبی موجود، برای بهبود رزولوشن، کاهش نویز و آرتیفکت تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه استفاده شده است. مقدار کمیت‌های RMSE، PSNR و SSIM برای 150 تصویر محاسبه گردیده است که میانگین آن‌ها به ترتیب برابر 66/4، 92/34 و 923/0 است. این نتایج نشان می‌دهد که شبکه آموزش داده شده از توانایی بالایی برای بازسازی تصاویر برخوردار است و این قابلیت را دارا است که رزولوشن تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه را بهبود دهد و آن‌ها را از لحاظ تشخیصی ارزشمندتر کند. همچنین در مواردی که کیفیت تصاویر به هر دلیلی پایین باشد، نیاز به تصویربرداری مجدد نخواهد بود و بیمار دز اضافی ناشی از تصویربرداری مجدد دریافت نمی‌کند.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله بهبود رزولوشن، شبکه مولد تخاصمی، رادیوگرافی، آرتیفکت، شبکه عصبی عمیق،
عنوان انگلیسی Realistically improvement of chest X-ray resolution using generative adversarial network
چکیده انگلیسی مقاله X-ray is one of the medical imaging methods, which helps physicians correctly diagnose diseases. Improper adjustment of X-ray tube parameters, different types of artifacts, and noise are factors affecting the quality of radiographic images. In some cases, poor quality of the images may lead to re-imaging, which increases the patient's dose. Today, artificial intelligence has made significant progress in various fields. Deep learning is one of the branches of artificial intelligence, which is widely used in medical imaging. In this article, the generative adversarial network is used as one of the most powerful available neural network models for resolution improvement, noise, and artifact reduction of chest X-rays. The values of RMSE, PSNR, and SSIM are calculated for 150 images with an average of 4.66, 34.92, and 0.923, respectively. These results show that trained networks have a high ability to improve the resolution of chest X-rays and make them more diagnostically valuable. Also, in cases where the image quality is low for any reason, there will be no need for re-imaging, and the patient will not receive the extra dose resulting from the re-imaging.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله بهبود رزولوشن, شبکه مولد تخاصمی, رادیوگرافی, آرتیفکت, شبکه عصبی عمیق
نویسندگان مقاله زهرا قاسمی |
دانشگاه صنعتی امیرکبیر

پیام صمدی میاندوآب |
دانشگاه صنعتی امیرکبیر

سمیرا سرشوق |
دانشگاه شیراز

صدیقه سینا |
دانشگاه شیراز

نشانی اینترنتی https://rsm.kashanu.ac.ir/article_112459_da17f57dc4e04e18b2e3b2e2f7401c0a.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات