Evaluation of Optimization Algorithms for Enhancing Structural Similarity in CBCT Images
Abstract
CBCT의 기하학적 오정렬 문제 해결을 위해 Meng의 TESS 기반 보정법에 다섯 가지 최적화 알고리즘(simplex, GA, PSO, SA, SIMPSA)을 적용하여 성능을 비교하였다. Sheath 팬텀을 이용한 시뮬레이션 실험에서 GSSIM으로 보정 정확도를 평가한 결과, SIMPSA가 평균 95.13%의 정확도와 117.48초의 실행 시간으로 최고 성능을 보였다. 각 알고리즘은 특정 매개변수 보정에서 서로 다른 강점을 보였으며, 특히 사전 정보가 있을 경우 simplex와 SA의 성능이 95% 이상으로 크게 향상되었다. 본 연구는 CBCT 사용자들이 응용 분야에 맞는 최적화 전략을 선택할 수 있는 실용적 지침을 제공한다.
Fields of Study & Subjects
Dental Radiography and Imaging
Medical Image Segmentation Techniques
Metaheuristic Optimization Algorithms Research
Publication details
- Journal / source
- Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
- Volume
- 50
- Issue
- 2
- Pages
- 111–120
- Publication date
- 11 February 2026
- Language
- EN