KR100830263B1 - 컴퓨터 단층촬영 영상을 개선하기 위한 방법, 컴퓨터프로그램 제품 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 각각 조직 형태를 표시하는 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 제 1 CT 영상을 개선하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 제 1 CT 영상을 수신하는 단계(101), 제 1 CT 영상에 기초한 개선 처리(103)에 의해 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계, 및 개선된 CT 영상을 제공하기 위해 상기 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 단계(104)를 포함한다. 상기 결합은 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들 내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초한다. 개선 처리(103)는 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련하여 수행된다. 상기 방법은 컴퓨터 프로그램 제품 또는 장치로서 구현될 수 있다.
Description
본 발명은 디지털 영상 및 특히 재구성된 데이터를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상을 개선하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이며, 개별 독립 청구항의 전제부를 따른다.
컴퓨터 단층촬영(CT) 영상에서, 강도 레벨은 조직의 서로 다른 형태들을 구별하기 위해 사용될 수 있는 것으로 공지된다. CT 시스템은 하기의 테이블에 제시된 것과 같이 강도 값들이 하운스필드 단위(HU)에 대응하도록 조정될 수 있다:
| 조직 | 강도 값(HU) |
| 뼈 | 1000 |
| 간 | 40-60 |
| 뇌의 백질 | 46 |
| 뇌의 회백질 | 43 |
| 피 | 40 |
| 근육 | 10-40 |
| 신장 | 30 |
| 뇌척수액 | 15 |
| 물 | 0 |
| 지방 | -50 -100 |
| 공기 | -1000 |
하운스필드 단위들은 일반적으로 -1000 내지 3000의 범위를 가지지만, 몇몇 응용의 경우에 HU 스케일은 0 및 4000 사이의 값으로 쉬프트된다.
상기 테이블로부터 제시되는 것과 같이, 서로 다른 조직 형태의 검사는 강도 윈도우들이라 참조되는 서로 다른 강도 값 범위들의 조사를 필요로 한다.
디스플레이 스크린들의 제한 및 인간 눈의 제한으로 인해, 디스플레이 스크린에 최대 256(28)의 서로 다른 그레이 값들 및 음영 값들을 디스플레이하는 것이 공통적이다. 따라서, 서로 비슷한 강도 값들을 가지는 조직들을 도시하는 CT 영상의 사용가능한 시야를 확보하기 위해, 전체 HU 스케일 중 제한된 부분만을 디스플레이하는 것이 요구된다.
하기에서, 디스플레이 또는 처리된 강도 값 범위는 '강도 윈도우'라 참조될 것이다. 만약, 예를 들어 뼈들이 검사되는 경우에, 일반적으로 1000-2000 HU의 매우 넓은 윈도우 폭을 선택하는 반면, 유조직의 검사를 위해서는 400-600 HU의 더 좁은 윈도우 폭들이 사용되고, 뇌의 검사를 위해서는 50-100 HU의 매우 좁은 윈도우 폭들이 사용되는 것이 보통이다.
관찰된 서로 다른 인체구조들 및 매우 다른 강도 범위들로 인해 서로 다른 경우들은 서로 다른 잡음 감소 및 콘트라스트 향상 처리를 필요로 한다. 그러나, 하나의 영상에서 결과를 저장하고, 서로 다른 조직들이 검사되는 경우에 강도 윈도우들 사이에서 스위칭할 수 있는 것이 바람직하다.
US 5,594,767에서, 원래의 CT 영상은 원래의 CT 영상의 스무딩된 버전과 결합되며, 상기 결합은 분류 맵에 기초한다. 스무딩된 영상은 비선택적으로 간략화되며, 즉 개별 영상 엘리먼트들의 값들과 관계없이 전체 영상이 스무딩된다.
본 발명의 목적은 CT 영상을 개선하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적은 첨부된 독립 청구항들을 따르는 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품에 의해 전체 또는 부분적으로 달성된다. 실시예들은 첨부된 종속 청구항들 및 하기의 실시예에서 설명된다.
따라서, 각각 조직 형태를 표시하는 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 CT 영상을 개선하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 제 1 CT 영상을 수신하는 단계, 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계, 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들이 상기 제 1 CT 영상에 기초한 개선 처리를 받는 단계 - 상기 개선 처리는 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련하여 수행됨 - 에 의해 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계; 및
개선된 CT 영상을 제공하기 위해 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 단계를 포함하며, 상기 결합은 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들 내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초한다.
CT 영상은 CT 스캔 데이터, 예를 들면, 2차원, 3차원 또는 4차원 데이터 세트의 임의의 표현이 될 수 있다.
제 1 CT 영상의 다수의 사본들은 제 1 CT 영상의 개선 처리된 전체 또는 부분 사본들로 구성되며, 예를 들면, 제 1 CT 영상의 엘리먼트들의 서브 세트들을 포함할 수 있다.
개선 처리는 제 1 CT 영상의 다수의 사본들의 품질을 개선하기 위한 임의의 처리가 될 수 있다.
또다른 양상에 따라, 각각 연관된 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 제 1 CT 영상을 개선하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 제 1 CT 영상을 수신하는 단계, 제 1 CT 영상에 기초한 개선 처리에 의해 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계, 및 개선된 CT 영상을 제공하기 위해 상기 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 단계를 포함한다. 상기 결합은 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들 내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초한다. 개선 처리는 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련하여 수행된다. 디지털 영상은 CT 영상, x-ray 영상 등과 같은 의학용 영상의 임의의 형태가 될 수 있다. 디지털 영상은 2차원, 3차원 또는 4차원이 될 수 있다.
상기 접근 방식은 서로 다른 강도 윈도우들의 본질적으로 서로 다른 처리를 허용한다. 또한, 전술된 방법은 서로 다른 강도 윈도우들의 서로 다른 처리 세팅들의 사용을 가능하게 하고, 그 결과들을 하나의 영상으로 결합한다.
제시된 접근 방식은 또한 예를 들어 이방성 방식으로 영상 구조에 적용하는 개선된 처리 방법들의 사용을 허용한다.
따라서, 종래기술과 달리, 본 발명은 각각의 고려되는 강도 윈도우, 즉 조직 분류를 위한 가중치를 유지한다. 서로 다른 방법들은 서로 다른 영역들에 적용되고, 따라서 결과들이 결합된다. 다수의 서로 다른 영상들이 형성되어 원래의 강도 값들에 따라 단일 결과로 결합된다.
추가의 양상에 따라 전술된 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품 및 장치가 제공된다.
본 발명의 실시예들은 첨부된 도면들을 참조로 하여 상세히 설명될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 방법을 설명하는 개략적인 흐름도이다.
도 2는 도 1의 흐름도의 세부사항을 설명하는 개략적인 흐름도이다.
도 3는 도 1 및 도 2의 방법이 구현될 수 있는 장치(1)의 개략적인 다이어그램이다.
도 4는 간략화된 CT 영상의 일부분이다.
도 5는 도 4의 CT 영상의 제 1 처리 버전이다.
도 6는 도 4의 CT 영상의 제 2 처리 버전이다.
도 7는 제 1 및 제 2 CT 영상들에 기초하여 결합된 CT 영상이다.
도 8-10는 CT 영상들을 결합할 때 사용되는 마스크들을 도시한다.
CT 시스템의 일반적인 기능을 설명하기 위해, US 5,594,767이 참조된다. 따라서, CT 영상이 발생되는 방법의 설명은 생략된다.
도 1은 CT 스캔 데이터를 개선하기 위한 방법을 설명하는 흐름도이다. 단계(101)에서, CT 영상이 수신된다. 설명을 위해, CT 영상은 서로 다른 방식들 및 포맷들로 수신되며, 예를 들어, 컴퓨터 네트워크를 통해 저장 장치로부터 또는 CT 검출기 데이터에 기초하여 이미지 재구성이 수행되는 컴퓨터로부터 직접 수신된다.
또한, 하기의 설명에서, CT 영상들은 각각 강도 값과 연관된 다수의 엘리먼트들로 구성된 2차원 인덱스 데이터 세트이며, 이는 하운스필드 단위들로 표시될 수 있는 것으로 가정될 수 있다. 따라서, 단계(101)에서 수신된 원래의 CT 영상은 영상으로 처리할 수 있는 데이터 세트를 제공하기 위한 것과 같이 몇몇 공지된 형태의 사전 처리 및/또는 영상 재구성을 필요로 한다.
단계(102)에서, 처리 파라미터들이 수신된다. 상기 처리 파라미터들은 검사될 강도 값 범위 또는 범위들에 대한 표시, 수행할 처리 형태 또는 형태들에 대한 표시, 수행될 개별 처리 종류에 따르는 파라미터들의 표시를 포함할 수 있다. 단계(102)에서의 입력 또는 입력들은 예를 들어, 사용자에 의해 수행되는 선택의 형태, 고려될 대상(예를 들어, 어떤 종류의 조직인지)에 기초하여 수행되는 자동 결정의 형태와 같은 서로 다른 방식들로 수신될 수 있거나 사전 프로그래밍될 수 있다.
단계들(101 및 102)은 역 순서로 수행될 수 있음이 인식된다.
제 1 실시예에서, 원래의 CT 영상은 처리 단계(103)로의 입력으로서 사용될 수 있고, 따라서 개선된 이미지는 출력으로 제공되며, 원래의 CT 영상 또는 그 사본은 유지된다.
선택적으로, 하나 또는 그 이상의 CT 영상 사본들이 원래의 CT 영상에 기초하여 제공될 수 있다. CT 영상 사본은 CT 영상이 손상되지 않도록 유지하기 위해 처리 단계(103)로의 입력으로 사용될 수 있다. CT 영상 사본들은 원래의 CT 영상의 전체 또는 부분 사본들일 수 있다. 예를 들어, CT 영상 사본은 원래의 CT 영상의 일 부분만의 사본일 수 있으며, 따라서 CT 영상 사본은 원래의 CT 영상보다 작을 수 있다. 또다른 예로서, CT 영상 사본은 일정의 미리 결정된 강도 값 범위 내의 강도 값들을 가지는 원래의 CT 영상의 엘리먼트들만의 사본이 될 수 있다. CT 영상 사본들은 동작중인 메모리 또는 비휘발성 메모리에 저장될 수 있다.
단계(102) 및 CT 영상 사본을 제공하는 단계는 역 순서로 수행될 수 있다.
단계(103)에서, 원래의 CT 영상 및/또는 CT 영상 사본들은 개선 처리되며, 따라서 개선 처리된 CT 영상이 획득된다.
각각의 영상들은 미리 결정된 방식으로 처리될 수 있다. 일 실시예에서, 서로 다른 영상들은 특정 강도 윈도우들 내에서 처리된다. 또 다른 실시예에서, 서로 다른 영상들은 서로 다른 형태로, 즉 서로 다른 알고리즘들에서 처리된다. 또 다른 실시예에서, 서로 다른 영상들은 서로 다른 처리 파라미터들을 가지나 동일하게 처리된다. 또다른 실시예에서, 영상들 중 하나는 결코 처리되지 않지만, 다른 영상들은 처리된다.
일 실시예에서, CT 영상은 저장되어 개선 처리된 CT 영상과 결합된다. 또다른 실시예에서, 원래의 CT 영상은 개선 처리되어 또다른 개선 처리된 CT 영상과 결합된다. 따라서, 2, 3 또는 그 이상의 개선 처리된 CT 영상들이 제공되고, 결합된다.
원래의 CT 영상 및/또는 CT 영상 사본들의 다수의 서로 다른 처리 형태들이 제공된다: 저역 통과 필터, US 5,038,387에 개시된 것과 같은 언샤프 마스크를 사 용하는 콘트라스트 개선, 중간값 및 그 변형들과 같은 랭크 필터들 및 Westin, C.-F., Richolt, J., Moharir, V. & Kikinis, R.: Affine Adaptive Filtering of CT Data, Medical Image Analysis 4, 161-177. 2000 및 US 6,556,720에 개시된 것과 같은 적응형 필터링과 같은 더 개선된 처리 방법. 상기 적응형 필터링은 US, 4,747,150, US 4,747,1561, US 4,747,162 및 Carmona, R.A. & Zhong, S.: Adaptive smoothing respecting feature directions, IEEE Transactions on Image Processing 7(3), 353-358. 1998에 개시된 것과 같은 로컬 구조 분석에 기초할 수 있다. 다른 처리 형태는 Dominquez, G.F., Bischof, H.&Beichel, R.: Fast 3D Mean Shift Filter for CT Image, SCIA, 438-445, 2003, Goeteborg, Sweden, Springer, LNCS 2749에 개시된 것과 같은 평균-쉬프트 필터링; Niessen, W., Ter Haar Romrny, B. & Viergever, M.A.: Geodesic Deformable Models for Medical Image Analysis, IEEE Transaction on Medical Imaging 17(4), 634-641, 1998과 Gilboa, G., Sochen, N. & Zeevi, Y.Y: Forward and Backward Diffusion Processes for Adaptive Image Enhancement and Denoising, IEEE Transaction on Image Processing 11(7), 689-703, 2002에 개시된 것과 같은 변형 방법들; Dippel, S,m Stahl, M., Wiemker, R. & Blaffert, T.: Multiscale Contrast Enhancement Radiographies: Laplacian Pyramid Versus Fast Wavelet Transform, IEEE Transactions on Medical Imaging 21(4), 343-353, 2002, Vuylsteke P.P. & Shoeters, E.P.: Multiscale Image Contrast Amplication(MUSICA), SPIE Vol. 2167 Medical Imaging: Image Processing, 551-560. 1994 및 IUS 5,644,662에 개시된 것 과 같은 다중 대역 기술들 또는 Yang, G.Z., Rubens, M.B. & Hansell, D.M.: The use of Hybrid structural filtering for the detection of obliterative bronchiolitis from computed tomographic images, IPA, IEE Conference Publication No. 443, 631-635, 1997에 개시된 것과 같은 웨이브렛 기술들을 포함한다.
일 실시예에서, 사전에 원래의 CT 영상 또는 CT 영상 사본의 어떤 데이터 서브세트들이 처리되어야 하는지 결정되며, 따라서 모든 다른 데이터 엘리먼트들은 전체 실행 속도를 증가시키기 위해 처리에서 제외된다. 그러나, 간단한 구현시 전체 데이터 세트는 동시에 또는 순차적으로 처리될 수 있다.
사전에 다양한 강도 윈도우들을 분할하는 것이 명백하게 필요하지는 않으며, 다양한 개선 방식들을 각각의 윈도우에 동시에 적용하는 것으로 충분하다. 그러나, 전체 계산 속도를 증가시키기 위해, 하기에 기술되는 것과 같이 각각의 윈도우에 대한 마스크들(가중치들)을 계산하여 상기 계산을 관련된 가중치가 0이 아닌 경우에만 적용하는 것이 가능하다.
단계(104)에서, 개선 처리된 영상들 및 가능하면 원래의 CT 영상(또는 그 사본)은 결합되거나 통합되어 결합된 CT 영상이 획득된다. 서로 다른 처리 방법들 또는 파라미터 세팅들에 의해 획득된 결과들을 통합하는 것은 연관된 강도 윈도우 또는 강도 값 범위에 기초할 수 있다. 더 작은 윈도우 폭들에 대하여 변화들이 더 두드러지기 때문에, 상기 결과들은 윈도우 폭에 따라 랭크되어 더 작은 윈도우들에 더 큰 윈도우들 이상의 우선순위가 주어질 수 있다.
하기에서, 영상들을 통합하기 위한 알고리즘의 설명이 도 2를 참조하여 제공되며, 상기 경우에 윈도우들은 개별 중심 c 및 폭 w에 의해 규정되는 것으로 가정된다.
알고리즘은 모든 데이터 엘리먼트들에 대하여 수행되는 하기의 단계들로 구성될 수 있다.
단계(1041)에서, CT 영상들은 윈도우 폭(강도 값 범위)에 따라 우선순위가 결정될 수 있으며, 따라서 최소 폭을 가지는 윈도우가 가장 먼저 배치된다: w1,<w2<...<wN. 강도 윈도우들의 우선순위를 결정함으로써, 영역들이 오버래핑되는 경우에 어떤 윈도우가 사용되어야 할지를 제어할 수 있다. 선택적으로, 우선순위를 결정하는 것은 사용자 입력에 기초할 수 있고, 따라서 사용자는 어떤 강도 윈도우가 사용되어야할지를 결정할 수 있다.
단계(1042)에서, 영역 마스크들은 하기에 예시되는 의사 코드에 따라 원래의 영상의 임계치를 결정함으로써 결정되며, 상기 경우에 maskS는 아직까지 세분화된 데이터이고, orgIm은 원래의 CT 영상이며, maskX는 개별 CT 영상 사본에 대한 마스크이고, maskB는 원래의 영상의 비-세분화된 부분들에 대한 마스크이다.
단계(1042)는 하기와 같이 표현될 수 있다:
상기 Mi는 마스크 번호 i이고, i-x, s, b, I는 원래의 영상 데이터를 표시하고, m, n은 데이터 엘리먼트들을 표시한다.
단계들(1041, 1042)은 역 순서로 수행될 수 있음이 인식된다.
선택적인 단계(1044)에서, 마스크들은 G로 표시되는 저역 통과 커널(kernel)로 중첩(convolve)됨으로써 스무딩된다:
단계(1044)는 하기와 같이 표현될 수 있다:
이는 전체 마스크 어레이의 컨벌루션으로 이해될 것이다.
단계(1045)에서, 영역 마스크들은 하기에 예시되는 의사 코드에 따라 정규화된다:
단계(1045)는 다음과 같이 표현될 수 있다:
단계(1046)에서, 결과들은 하기에 예시되는 의사 코드에 따라 결합되며, 상기 경우에 enhIm은 개선된 결합된 CT 영상을 표시하며, resultX etc는 CT 영상 사본 번호 X에 대한 처리 단계(104a-c)의 출력을 표시한다:
단계(1046)는 다음과 같이 표현될 수 있다:
상기 E는 최종 개선된 영상 및 Ri을 표시하고, i=1...N이며, 개별 강도 윈도우들에 따른 처리 과정으로부터 이전에 획득된 결과들이다.
개별 영역들의 경계 근처에 있는 인공물들을 차단하기 위해, 전술된 단계(1044)에서 저역 통과 필터를 세분화된 마스크들에 적용할 수 있음에 유의하여야 한다. 일 실시예에서, 작은 이항 또는 가우시안 필터가 선택될 수 있지만, 임의의 다른 저역 통과 커널이 선택될 수 있다.
상기 방법은 원래의 데이터를 세분화하여 전이부를 스무딩하기 위해 영역들 사이에 공간 전이(스무딩)를 적용한다.
전술된 것과 같은 결합 및 특히 정규화는 제안된 방법이 강도 값들을 재결합하는데 유용할 수 있으며, 상기 하운스필드 단위들의 로컬 평균이 상기 처리에 의해 변경되지 않도록 하는데 필수적이다.
단계(105)에서, 결합된 CT 영상은 예를 들어, 스크린에 디스플레이되어 출력되거나, 메모리에 저장되거나, 네트워크를 통해 전송된다.
선택적으로, 형태학적 폐쇄 및/또는 개방을 포함하는 단계(1047)는 마스크에 관하여 포함될 수 있고, 따라서 개별 마스크들에서 작은 갭들을 제거하거나 채운다. 형태학적 폐쇄 및/또는 개방 단계(1047)는 영역 마스크들의 결정(1042) 및 CT 영상의 결합(1046) 사이의 임의의 시간에서 발생하도록 배치될 수 있다.
도 3은 전술된 방법이 구현될 수 있는 장치(1)의 개략도이다. 장치(1)는 예를 들어, 네트워크, 저장 매체 또는 사전 처리 장치로부터 CT 영상을 수신하기 위한 수신 수단(2)을 포함한다. 또한, 장치(1)는 전술된 방법 또는 방법들을 수행하기 위해 사용되는 처리 유니트(3)를 포함한다. 장치(1)는 또한 개선된 CT 영상을 출력하기 위한 출력 수단(4)을 포함한다. 처리 유니트는 소프트웨어에 의해 전술된 방법을 수행하도록 프로그래밍된 프로그래밍 가능한 프로세서로 구성될 수 있다. 또다른 실시예에서, 사전 처리 장치는 전술된 방법을 수행하기 위해 사용되는 디지털 신호 처리기 종류일 수 있다. 상기 사전 처리 장치는 ASIC 또는 유사한 기능을 가지는 임의의 구조 형태로 제공될 수 있다.
상기 구성요소들이 컴퓨터 내에서 실행될 때 전파된 신호 형태로 전술된 방법의 단계들을 수행하기 위한 구성요소들을 포함하는 방법을 구현할 수 있다.
하기에서, 간략화된 2D CT 영상의 섹션의 처리가 도 4-10을 참조로 설명된다. 도 4-7에서, 수평축은 예를 들면 개별 CT 영상의 수직축에서 영상 엘리먼트들을 도시한다. 수직축은 섹션 내의 개별 영상 엘리먼트의 HU 값을 도시한다.
도 4는 단계(101;도 1)에서 수신된 것과 같이 원래의 CT 영상의 섹션을 도시한다. 기술되는 예에서, 2개의 강도 윈도우들은 다음과 같이 고려된다: 도 4에 점선으로 표시되고 약 1250 HU 내지 약 3650 HU의 범위를 가지는 넓은 윈도우 및 도 4에 실선으로 표시되고 약 2150 HU 내지 약 2600 HU의 범위를 가지는 좁은 윈도우. 개별 윈도우는 전술된 것과 같이 결정될 수 있다. 특정 실시예에서, 강도 윈도우에 대한 제한들은 그래픽 사용자 인터페이스에 의해 결정되며, 상기 경우에 강도 윈도우에 대한 제한을 표시하는 선들은 처리될 영상의 섹션과 관련하여 표현되고, 따라서 사용자는 포인팅 장치를 사용하여 원하는 위치로 선들을 드래그한다.
도 5는 단계(103; 도 1)에 의해 제공된 것과 같이 도 4에서 원래의 CT 영상의 제 1 처리 버전이다. 예시적인 실시예에서, 도 4의 원래의 CT 영상은 넓은 윈 도우와 관련하여 저역 통과 필터를 필요로 한다. 상기 저역 통과 필터링은 잡음을 억제한다.
도 6는 도 4의 원래의 CT 영상의 제 2 처리 버전이다. 예시적인 실시예에서, 원래의 CT 영상은 좁은 윈도우와 관련하여 구조-적응형 처리를 필요로 한다. 상기 구조-적응형 처리는 CT 영상 내에서 작은 세부 부분들을 보존하나, 잡음을 동일한 정도로 억제하지 못한다.
도 7는 단계(104; 도 1)에 의해 제공된 것과 같이 제 1 및 제 2 처리된 CT 영상에 기초한 결합된 CT 영상이다. 상기 결합은 제 1 및 제 2 처리된 CT 영상들과 연관된 강도 윈도우들과 관련하여 수행된다.
도 8-10는 CT 영상을 결합하는데 사용되는 마스크들을 도시한다. 도 8는 좁은 윈도우, 즉 상기 윈도우 내의 값들을 가지는 모든 영상 엘리먼트들과 연관된 마스크를 도시한다. 도 9는 넓은 윈도우, 즉 상기 윈도우 내에 존재하지만 좁은 윈도우에는 존재하지 않는 모든 영상 엘리먼트들과 연관된 마스크를 도시한다. 도 10은 좁은 윈도우 및 넓은 윈도우 모두에 존재하지 않는 모든 영상 엘리먼트들과 연관된 배경 마스크를 도시한다. 상기 마스크들은 원래의 2진 마스크들의 저역 통과 필터링으로 인해 약간의 스무딩된 전이부들을 가짐에 유의하여야 한다.
형태학적 폐쇄 및/또는 개방 단계(1047; 도 2)가 도 8 및 9에 도시된 마스크들과 관련하여 수행되는 경우에, 수평축에서 50-90 및 170-210 사이의 영역들에 도시된 불균일한 부분이 제거될 수 있음에 유의하여야 한다.
도 7로 되돌아가서, HU 값들이 두 윈도우 외부에 존재하는 엘리먼트들에 대 하여, 원래의 CT 영상(도 4)으로부터의 데이터가 사용된다. HU 값들이 좁은 윈도우 내에 존재하는 엘리먼트들에 대하여, 제 2 CT 영상(도 6)으로부터의 데이터가 사용된다. HU 값들이 넓은 윈도우 내에 존재하지만, 좁은 윈도우에 존재하지 않는 엘리먼트들에 대하여, 제 1 CT 영상(도 5)으로부터의 데이터가 사용된다.
상기 설명이 2D 영상 부분들에 중점을 두지만, 상기 방법은 CT 데이터의 직접적인 3D 또는 4D 개선과 같은 더 높은 차원 데이터의 처리에 유사하게 적용될 수 있다.
상기 설명에 CT 영상들에 중점을 두지만, 기술된 방법은 임의의 형태의 영상, 특히 x-ray, MRI, 등과 같은 의학 영상들에 유사하게 적용될 수 있음에 유의하여야 한다.
전술된 방법에 대한 애플리케이션의 추가 영역들은 제조 산업에서 품질을 보장하기 위해 사용하는 비파괴 검사, 제재소에서 원목들의 분석 및 공항 물품 보안 검색을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
Claims (19)
- 각각 조직 형태를 표시하는 하운스필드 단위(Hounsfield unit)의 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 제 1 CT 영상을 개선하기 위한 방법으로서,상기 제 1 CT 영상을 수신하는 단계(101);상기 제 1 CT 영상에 기초한 개선 처리(103) - 상기 개선 처리(103)는 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련하여 수행됨 - 에 의해 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계; 및개선된 CT 영상을 제공하기 위해 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 단계(104) - 상기 결합은 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초함 - 를 포함하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 미리 결정된 강도 값 범위들을 나타내는 신호를 수신하는 단계 및 상기 미리 결정된 강도 값 범위들을 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들과 연관시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 개선 처리(103)는 상기 다수의 엘리먼트들 중 적어도 몇몇 엘리먼트들에 의해 정의된 로컬 구조에 적응되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 3항에 있어서,상기 로컬 구조는 그 강도 값들이 상기 미리 결정된 강도 값 범위들 내에 있는 엘리먼트들의 그룹에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 개선 처리(103)는 비선형 필터를 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들에 적용하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 개선 처리(103)는 저역 통과 필터를 사용한 잡음 감소, 언샤프 마스킹을 사용한 콘트라스트 개선, 랭크 필터링, 적응형 필터링, 평균-쉬프트 필터링, 변형 방법, 다중대역 기술 및 웨이브렛(wavelet) 기술을 포함하는 그룹들로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 단계(104)는,상기 제 1 CT 영상에 대한 제 1 영역 마스크 - 상기 제 1 영역 마스크는 상기 제 1 CT 영상 내의 영역을 한정하며, 그 엘리먼트들은 제 1 강도 값 범위 내의 강도 값들을 가짐 - 를 결정하는 단계(1042),상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들에 대한 개별 추가 영역 마스크 - 상기 개별 추가 영역 마스크는 상기 제 1 CT 영상의 개별 사본 내의 영역을 한정하며, 그 엘리먼트들은 상기 미리 결정된 강도 값 범위들 내의 강도 값들을 가짐 - 를 결정하는 단계(1042), 및개선된 CT 영상을 제공하기 위해 개별 영역 마스크들에 의해 가중된 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들을 결합하는 단계(1046)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 7항에 있어서,상기 제 1 CT 영상과 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들의 우선순위를 결정하여(1041), 더 높은 우선순위를 가지는 CT 영상의 엘리먼트가 상기 개선된 CT 영상에 포함되고, 상응하게 배치된 더 낮은 우선순위를 가지는 CT영상의 엘리먼트가 상기 개선된 CT 영상으로부터 제외되도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 8항에 있어서,상기 영역 마스크들을 스무딩하는 단계(1044)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 8항에 있어서,상기 영역 마스크들을 정규화하는 단계(1045)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 8항에 있어서,상기 영역 마스크들 중 적어도 하나가 형태학적 개방 알고리즘과 형태학적 폐쇄 알고리즘 중 적어도 하나를 따르는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제 1 CT 영상은 2차원 어레이, 3차원 어레이 및 4차원 어레이를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제 1 CT 영상은 상기 결합 단계(104) 이전에 제 2 개선 처리가 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 13항에 있어서,상기 제 2 개선 처리는 제 2의 미리 결정된 강도 값 범위와 관련하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 삭제
- 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 저장 매체.
- 삭제
- 각각 조직 형태를 표시하는 하운스필드 단위(Hounsfield unit)의 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 제 1 CT 영상을 개선하기 위한 장치로서,상기 제 1 CT 영상을 수신하는 수신 수단(2);상기 제 1 CT 영상에 기초한 개선 처리(103)에 의해 상기 제 1 CT 영상의 다수의 사본들을 제공하도록 배치된 처리 수단(3) - 상기 처리 수단(3)은 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련된 개선 처리를 위해 사용됨 - ; 및개선된 CT 영상을 제공하기 위해 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들을 상기 제 1 CT 영상과 결합하는 수단(104) - 상기 결합은 상기 제 1 CT 영상 및 상기 제 1 CT 영상의 상기 다수의 사본들내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초함 - 를 포함하는 장치.
- 각각 강도 값을 가지는 다수의 엘리먼트들로 구성된 제 1 디지털 영상을 개선하기 위한 방법으로서,상기 제 1 디지털 영상을 수신하는 단계(101);상기 제 1 디지털 영상에 기초한 개선 처리(103) - 상기 개선 처리(103)는 미리 결정된 강도 값 범위들과 관련하여 수행됨 - 에 의해 상기 제 1 디지털 영상의 다수의 사본들을 제공하는 단계; 및개선된 디지털 영상을 제공하기 위해 상기 제 1 디지털 영상의 상기 다수의 사본들을 상기 제 1 디지털 영상과 결합하는 단계(104) - 상기 결합은 상기 제 1 디지털 영상 및 상기 제 1 디지털 영상의 상기 다수의 사본들 내의 영역들의 강도 값들과 관련한 분류에 기초함 - 를 포함하는 방법.
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