KR0161382B1 - 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법 - Google Patents

관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법에서는 관심영역은 정보의 손실을 막기 위해서 무손실 압축의 제1계층적보간으로 처리하고, 비관심영역은 고압축율을 갖는 손실 압축의 제2계층적보간으로 처리함으로써 진단정보 손실을 방지할 수 있을 뿐 압축율이 높은 영상을 얻을 수 있다. 또한, 압축된 영상의 크기가 원래의 영상에 비해 매우 적으므로 원격지에 전송하는데 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.

Description

관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법
제1도는 본 발명에 의한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법을 설명하기 위한 장치도.
제2도는 다각형의 형태를 나타낸 도면.
제3도는 계층적 보간(HINT)에 사용되는 블록의 예를 나타낸 도면.
제4도는 관심영역이 지정된 영상에서 계층적 보간 부블럭의 형태를 나타낸 도면.
제5도는 본 발명의 실험결과를 나타낸 그래프.
제6도는 테스트영상들의 실험치를 나타낸 테이블.
제7도는 본 발명에 사용된 테스트영상들을 나타낸 도면.
본 발명의 의료영상의 고압축방법에 관한 것으로서, 특히 의료영상에서 관심영역은 무손실 압축 및 복원으로 처리하고, 비관심영역은 손실 압축 및 복원으로 처리하기 위한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법에 관한 것이다.
지금까지 의료영상에 대해서 저장용량을 감소시키고, 전송시간을 단축시키기 위해 여러 가지 데이터 압축 알고리즘이 적용되어 왔다. 이들 알고리즘은 손실 압축과 무손실 압축으로 나누어진다. 이 중 무손실 압축기법에서는 압축된 영상데이타가 디코딩될 때 완전한 원영상을 얻을 수 있다. 이 무손실 압축기법의 큰 단점은 압축율이 매우 낮다는 것이다.
한편, 손실 압축기법에서는 압축된 영상데이타가 디코딩될 때 완전한 원영상을 얻을 수 없으므로 복원된 영상에서 정보손실의 문제점이 있다.
장점은 무손실 압축기법보다 높은 압축율을 갖는다. 그러나, 손실 압축기법을 의료영상에 적용할 경우에는 많은 시간과 비용이 소요되는 ROC(Receiver Operating Characteristics) 테스트를 거쳐야 한다. ROC 테스트는 검출된 질병에 대해 복원된 영상이 원영상의 그대로의 모습을 가지고 있는가를 검증하는 것을 말한다. 손실 압축기법의 예로는 직교 변환과 예측 코딩을 들 수 있으며, 이들은 원영상을 복수개의 블록으로 나누어 압축하는 블록코딩 혹은 원영상을 블록으로 나누지 않고 압축하는 코딩기법을 사용할 수 있다.
그러나, 의료영상에서는 일부의 영상만이 임상적으로 중요한 정보를 가지며, 따라서 영상내에서 예를 들면, 질병이 존재하는 영역이나 금이 간 뼈 혹은 폐영상에서 폐부분 등 관심영역을 정의함으로써 비관심영역들이 고압축율로 압축되는 동안 중요한 임상정보들이 조작될 수 있다. 임상적으로 의료영상에는 적어도 하나 이상의 관심영역이 존재한다.
종래에 사용되던 의료영상 압축방법 중 하나는 디스플레이기기상에 나타난 M×N 크기의 픽셀로 이루어진 의료영상에서 지시자를 이용하여 관심영역을 설정하고, 관심영역을 폴리곤으로 추출한 후, 추출된 폴리곤으로부터 비트맵을 형성하고, 비트맵을 이용하여 관심영역을 무손실 압축으로 처리하는 한편, 비트맵을 이용하여 관심영역 이외의 비관심영역을 손실 압축으로 처리하였다.
이러한 경우 압축에 이산여현변환 및 양자화기법이 사용되고, 잔차신호를 만들기 위해 재차 역양자화 및 역이산여현변환을 수행하여야 하므로 전체적으로 압축과정에 소요되는 시간이 많은 문제점이 있었다.
한편, 다른 하나는 계층적 보간기법(Hierarchical INTerpolation; 이하 HINT라 약함)을 전체 영상에 대하여 적용하고, HINT 적용후 생성된 전차신호에 대하여 부호화를 수행함으로써 압축율이 매우 낮아 저장공간을 많이 필요로 하고 원격지에 전송하는 경우에는 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 의료영상에서 관심영역은 제1계층적 보간을 이용하여 전차영상을 구한 후 직접 부호화하고, 비관심영역은 제2계층적 보간을 이용하여 전차영상을 구한 후 양자화하고 부호화하여 합성하기 위한 의료영상의 고압축방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법은 디스플레이기기상에 나타난 M×N 크기의 픽셀로 이루어진 의료영상에서 지시자를 관심영역과 비관심영역으로 분리하는 영상분리단계;
상기 영상분리단계에서 분리된 관심영역의 테두리부분에서 계층적 보간에 입력할 부블럭을 먼저 결정해 두고, 그 부블럭의 각각의 화소가 관심영역에 속하는지 비관심영역에 속하는지를 판별하고 관심영역에 속하는 부블럭의 화소들만으로 잔차를 예측하는 제1계층적 보간단계;
상기 영상분리단계에서 분리된 비관심영역에 대하여 계층적보간을 수행하여 잔차를 예측하는 제2계층적 보간단계;
상기 제2계층적 보간단계에 의해 비관심영역에서 산출한 잔차에 대해 양자화를 수행하는 양자화단계;
상기 제1계층적 보간단계에서 생성되는 관심영역의 잔차와 상기 양자화단계에서 양자화된 비관심영역의 잔차를 코딩의 효율이 최대가 되도록 잔차의 배열을 조정하는 잔차합성단계; 및
상기 잔차합성단계에서 재배치된 잔차영상을 부호화하여 압축영상을 출력하는 코딩단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
제1도는 본 발명에 의한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법을 설명하기 위한 장치도로서, 한 장의 의료영상을 관심영역(ROI)과 비관심영역(NROI)으로 분리하기 위한 영상분리기(11)와, 영상분리기(11)에서 분리된 관심영역에 대하여 제1계층적 보간을 수행하여 제1잔차영상을 생성하기 위한 제1계층적 보간기(12)와, 영상분리기(11)에서 분리된 비관심영역에 대하여 제2계층적 보간을 수행하여 제2잔차영상을 생성하기 위한 제2계층적 보간기(13)와, 제2계층적 보간기(13)에서 출력되는 제2잔차영상에 대하여 양자화를 수행하기 위한 양자화기(14)에서 양자화된 제2잔차영상을 합성하기 위한 잔차합성기(15)와, 잔차합성기(15)에서 잔차의 순서가 조정된 잔차영상을 압축하기 위한 코딩기(16)로 구성된다.
제1도에 도시된 구성에 따른 동작은 다음과 같다.
영상분리기(11)에서는 한 장의 의료영상을 두 종류의 영상으로 분리하기 위한 것으로서, 그 중 하나는 관심영역이라 불리는 중요한 정보를 많이 포함하고 있는 영역이고 다른 하나는 영역중에서 중요한 정보를 포함하고 있지 않은 비관심영역이다. 영상 중에서 관심영역의 개수는 하나 이상이고, 서로 떨어져 있는 여러개의 관심영역이 존재할 수 있다. 영상을 분리하기 위해서는 마우스 등과 같은 포인터를 이용하여 윈도우 상에 디스플레이된 영상에 원, 박스 혹은 여러개의 점으로 구성된 폐다각형(이하 테두리라 함)을 그린다. 이 테두리의 내부에 있는 영역이 관심영역이 된다. 이 관심영역에 계층적 보간을 적용하기 위하여 어떤 화소가 관심영역의 내부에 속하는지를 알아야 한다. 관심영역의 내부를 결정하기 위한 알고리즘으로는 현재 많이 사용되고 있는 씨드 필링(seed filling) 알고리즘을 채택하였다. 씨드 필링 알고리즘은 단순다각형(simple polygon)의 내부 화소를 찾는 알고리즘인데 이는 윈도우상에 마우스를 이용하여 그려진 테두리에 적용하기에는 제약이 따르게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여 씨드 필링 알고리즘을 수정하여 제2도에 도시된 바와 같은 여러 가지의 복잡한 테두리를 처리하도록 하였다. 제2도에 빗금친 부분이 관심영역을 나타낸다.
제1계층적 보간기(HINT; 12)는 관심영역에서 영상의 중복성을 제거하기 위한 것으로서, 관심영역에 대하여 계층적 보간을 적용하기 위해서는 고려해야 할 상항이 있다. 계층적 보간의 각 단계는 제3도에 도시된 바와 같이 N×N으로 구성된 부블럭으로부터 잔차를 예측하는 과정으로 이루어져 있다. 그러나 관심영역의 테두리는 보통의 블록으로 구성하기에 용이한 형태를 갖지 않는다. 즉, 제4도에서와 같이 관심영역(ROI)이 지정된 영상에서의 블록의 형태는 N×N의 정사각형이 아니고 불규칙한 사각형이 되며, 점선으로 구성된 블록내의 화소는 관심영역의 잔차예측을 위해서는 사용될 수 없다. 그러므로 관심영역의 테두리부분에서는 계층적 보간에 입력할 부블럭을 먼저 결정해 두고, 그 부블럭의 각각의 화소가 관심영역에 속하는지 비관심영역에 속하는지를 판별하고 관심영역에 속하는 부블럭의 화소들만으로 잔차를 예측한다.
제2계층적 보간기(13)는 비관심영역에 대하여 계층적 보간을 적용하기 위한 것으로서, 비관심영역의 잔차를 예측하기 위해서는 계층적 보간의 입력이 되는 부블럭의 화소가 관심영역에 속하는지 비관심영역에 속하는지를 판별할 필요가 없다. 그 이유는 비관심영역은 결국 데이터의 손실을 초래하는 부분이고, 관심영역에 속하는 화소는 데이터의 손실을 유발하지 않기 때문에 비관심영역의 잔차를 예측하기 위하여 관심영역의 화소정보를 사용하여도 문제가 되지 않기 때문이다. 즉 비관심영역에 대해서는 기존의 계층적 보간 단계를 그대로 적용한다.
양자화기(14)에서는 제2계층적 보간기(13)에 의해 비관심영역에서 산출한 잔차에 대해 양자화를 수행한다. 양자화는 다음 제1식에 의해 수행된다.
제1식에서 r은 잔차이고, Qsize는 양자화간격이다. 그리고 [x]는 x보다 작은 정수값을 의미한다.
잔차합성기(15)는 제1계층적 보간기(12)에서 출력되는 관심영역의 잔차와 양자화기(14)에서 출력되는 비관심영역의 잔차를 코딩의 효율이 최대가 되도록 잔차의 배열을 조정하기 위한 것이다. 통상 계층적 보간에 의한 잔차는 다단계의 레벨을 가진 잔차영상을 만든다. 잔차는 원영상의 구성과 같은 순서로 배열되기 보다는 같은 레벨의 잔차가 연속하여 배치되고 있을 때 코딩의 효과를 최대로 활용할 수 있게 된다. 따라서 레벨 1의 잔차들, 레벨 2의 잔차들 ……, 레벨 n의 잔차들의 순으로 재배치시킨다.
코딩기(16)에서는 잔차합성기(15)에서 재배치된 잔차영상을 입력하여 코딩을 수행하고 압축된 영상을 최종적으로 출력한다.
상기 제반 과정들은 송신측에서 수행된 것이고, 한편 원격지의 수신측에서는 전송매체를 통해 전송된 압축영상을 상기에서 기술한 역과정을 수행하여 원래의 영상으로 복원시킨다. 물론 관심영역은 원래의 영상과 완전히 같지만 비관심영역은 양자화로 인해 원래의 영상과 완전하게 같지는 않다.
본 발명은 원격지간 전송시스템인 텔레라디올러지(Teleradiology) 시스템 및 의료영상과 유사한 특성을 갖는 영상을 처리하는 시스템에 사용할 수 있다. 이 시스템은 퍼스널 컴퓨터(이하 PC라 약함)와 압축보도로 구성되며, PC 대신에 워크스테이션을 사용해도 무방하다.
상기 영상분리기(11)에서 처리되는 동작은 PC에서 수행되고, 제1 및 제2계층적 보간기(12,13), 양자화기(14), 잔차합성기(15) 및 코딩기(16)에서 처리되는 동작은 압축보드에서 수행된다. 압축영상은 압축보드에서 PC로 전송되고, PC는 압축영상을 원격지의 수신측에 전송한다.
본 발명에 의한 압축방법으로 의료영상을 실험한 결과는 제5도에 도시된 바와 같다. 제5도에 있어서 가로축의 p는 전체영상 중 관심영역의 비율을 나타내며, p가 1.0일때가 종래의 계층적 보간에 의한 압축율을 나타낸다. p는 0과 1.0 사이에 존재하며, p가 조정됨에 따라 즉 p가 감소함에 따라 압축율이 점점 높아지는 것을 알 수 있다.
본 발명에 따른 압축방법의 특성상, 관심영역의 영상은 원래영상과 동일하게 복원되므로 p의 조정에 의한 압축은 영상을 고압축하는데 효과가 크다. 제7도는 본 발명에 사용된 테스트영상들이고, 제6도는 테스트영상들의 실힘치를 각각 나타낸다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의한 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법에서는 관심영역은 정보의 손실을 막기 위해서 무손실 압축의 제1계층적보간으로 처리하고, 비관심영역은 고압축율을 갖는 손실 압축의 제2계층적보간으로 처리함으로써 진단정보 손실을 방지할 수 있을 뿐 압축율이 높은 영상을 얻을 수 있다. 또한, 압축된 영상의 크기가 원래의 영상에 비해 매우 적으므로 원격지에 전송하는데 소용되는 시간을 단축시킬 수 있다.
또한 관심영역과 비관심영역으로 나누기 위해 씨드 필링 알고리즘을 사용하였고, 단순다각형만을 처리할 수 있는 알고리즘을 좀 더 복잡한 유형의 다각형을 처리할 수 있도록 하였다.

Claims (4)

  1. 디스플레이기기상에 나타난 M×N 크기의 픽셀로 이루어진 의료영상에서 지시자를 이용하여 관심영역과 비관심영역으로 분리하는 영상분리단계; 상기 영상분리단계에서 분리된 관심영역의 테두리부분에서 계층적 보간에 입력할 부블럭을 먼저 결정해 두고, 그 부블럭의 각각의 화소가 관심영역에 속하는지 비관심영역에 속하는지를 판별하고 관심영역에 속하는 부블럭의 화소들만으로 잔차를 예측하는 제1계층적 보간단계; 상기 영상분리단계에서 분리된 비관심영역에 대하여 계층적보간을 수행하여 잔차를 예측하는 제2계층적 보간단계; 상기 제2계층적 보간단계에 의해 비관심영역에서 산출한 잔차에 대해 양자화를 수행하는 양자화단계; 상기 제1계층적 보간단계에서 생성되는 관심영역의 잔차와 상기 양자화단계에서 양자화된 비관심영역의 잔차를 코딩의 효율이 최대가 되도록 잔차의 배열을 조정하는 잔차합성단계; 및 상기 잔차합성단계에서 재배치된 잔차영상을 부호화하여 압축영상을 출력하는 코딩단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상분리단계에서 관심영역의 내부를 결정하기 위하여 씨드 필링 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 양자화단계는 다음 식에 위해 수행되는 것을 특징으로 하는 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법.
    상기 식에서 r은 잔차이고, Qsize는 양자화간격이고, [x]는 x보다 작은 정수값을 의미한다.
  4. 제1항에 있어서, 상기 잔차합성단계에서는 같은 레벨의 잔차가 연속하여 배치되도록 잔차를 재배치시키는 것을 특징으로 하는 관심영역이 존재하는 의료영상의 고압축방법.
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