격자 간섭계의 위상 영상에서의 민감도 및 해상도 최적화를 위한 기계학습법 적용 연구 (Application of Machine Learning Methods to Optimize the Sensitivity and Resolution on Phase Contrast Images from a Grating Interferometer)

서지정보

· 발행기관 : 한국물리학회
· 수록지 정보 : 새물리 / 74권 / 2호 / 244 ~ 250페이지
· 저자명 : 정성학, 이세호, 이승욱

초록

X-선과 중성자와 같은 방사선은 물체를 파괴하지 않고 내부를 볼 수 있는 의료 및 비파괴 검사 분야에서 널리 사용된다. 엑스선과 중성자를 이용한 흡수 영상 외에도, 격자 간섭계를 사용한 위상차 영상과 다크필드 영상이 있다. 위상차 영상은 방사선이 투과 시 발생하는 파동의 위상차를 이용해 대조비를 나타내고, 기본 흡수 영상보다 더 뛰어난 식별 능력을 가진다. 격자 간섭계 시스템에서 위상격자(G1)가 중앙에 위치한 대칭 구조에서 가장 높은 민감도를 얻을 수 있으며, 위상격자(G1)와 해석격자(G2) 사이에서 샘플의 위치에 따라 결과 영상의 민감도와 영상 품질이 달라진다. 이 반비례하는 특성을 조정하기 위해 스윈 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 사용하여 각각의 좋은 특성을 합성하였으며 이 모델의 성능과 논문 [S. H. Lee et al., Sci. Rep. 10, 9891 (2020)]의 deep residual GAN 모델 결과와 비교 분석하였다. 이후 결과 분석에서 합성 문제를 일으킨 데이터의 유형과 GAN 및 스윈 트랜스포머의 네트워크 구조와 특성을 분석하여, 후속 연구를 위한 보완점을 제안한다.

영어초록

The X-ray and neutron grating interferometers enable phase-contrast and dark field imaging. Phase-contrast imaging leverages the phase difference of waves as radiation passes through an object, yielding superior contrast compared to conventional absorption imaging. In a grating interferometer system, the maximum sensitivity is achieved in a symmetrical configuration, with the phase grating (G1) positioned at the center. Sensitivity and resolution depend on the distance between the phase (G1) and the analyzer (G2) grating. To harmonize these inversely proportional characteristics, a Swin Transformer-based deep learning model was employed, synthesizing favorable attributes. The performance of this model was subsequently compared and analyzed against the results of a deep residual GAN model, as detailed in our previously published paper [S. H. Lee et al., Sci. Rep. 10, 9891 (2020)]. In the subsequent analysis of the outcomes, we scrutinized and identified the data types contributing to synthesis challenges. Additionally, we explored the network structure and characteristics of both GAN and Swin Transformer, proposing supplementary points for further research. Grating Interferometer,

참고자료

· 없음