KR100983770B1 - 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100983770B1
KR100983770B1 KR1020070028671A KR20070028671A KR100983770B1 KR 100983770 B1 KR100983770 B1 KR 100983770B1 KR 1020070028671 A KR1020070028671 A KR 1020070028671A KR 20070028671 A KR20070028671 A KR 20070028671A KR 100983770 B1 KR100983770 B1 KR 100983770B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
frame
strain
target frame
target
boundary
Prior art date
Application number
KR1020070028671A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080086683A (ko
Inventor
현동규
정목근
Original Assignee
주식회사 메디슨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 메디슨 filed Critical 주식회사 메디슨
Priority to KR1020070028671A priority Critical patent/KR100983770B1/ko
Priority to US12/053,046 priority patent/US8582839B2/en
Priority to JP2008076285A priority patent/JP5559464B2/ja
Priority to EP08005462.0A priority patent/EP1972281B1/en
Publication of KR20080086683A publication Critical patent/KR20080086683A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100983770B1 publication Critical patent/KR100983770B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0833—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/485—Diagnostic techniques involving measuring strain or elastic properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Abstract

초음파 탄성 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 초음파 영상 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명은 이전 대상 프레임에서 설정된 경계점 위치를 현재 대상 프레임의 경계점의 위치에 일치시키고 이전 대상 프레임과 현재 대상 프레임의 퍼시스턴스를 실행함으로써, 초음파 탄성 영상의 왜곡을 감소시키고 SNR(signal to noise ratio)을 높일 수 있다.
Figure R1020070028671
초음파, 영상, 탄성, 변위 맵, 경계점, 이동, 퍼시스턴스

Description

초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF FORMING ULTRASOUND ELASTIC IMAGE}
도 1은 다수의 초음파 영상에서 외부 압력변화에 따른 대상체의 위치 변화를 보이는 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상 시스템의 구성을 보이는 블록도.
도 3은 다수 대상 프레임 내의 대상체 위치 변화 및 경계점의 위치를 보이는 개략도.
도 4는 다수 초음파 영상 프레임에서 횡방향 변위 변화를 보이는 그래프.
도 5는 다수 초음파 영상 프레임에서 종방향 변위 변화를 보이는 그래프.
도 6 및 도 7은 경계점 이동에 따른 경계점 사이의 영상점 추가 또는 감소를 설명하기 위한 개략도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 초음파 탄성 영상 형성 과정을 보이는 순서도.
도 9 및 도 10은 종래 기술과 본 발명에 따른 퍼시스턴스 결과를 비교하여 설명하기 위한 개략도.
본 발명은 초음파 진단 분야에 관한 것으로서, 특히 초음파 탄성 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 초음파 영상 시스템 및 방법에 관한 것이다.
의료분야에서 널리 사용되고 있는 초음파 진단 시스템은, 대상체를 향하여 초음파를 송신하고 대상체로부터 반사된 초음파로부터 영상을 형성하여 디스플레이한다.
초음파 영상은 조직 사이의 음향 임피던스(impedance) 차이에 의존하는 반사계수를 이용하는 B-모드(Brightness-mode)로써 주로 표현된다 그러나, 종양이나 암조직과 같이 주변의 조직과 반사계수 차이가 크지 않은 조직은 B-모드 초음파 영상에서 관찰되기 어렵다. 주변 조직과 반사계수의 차이가 크지 않은 조직은 기계적인 특성을 영상화하는 탄성영상법(Elastography)으로 표현할 수 있다.
탄성영상법은 B-모드 영상에서 진단할 수 없는 조직의 기계적인 성질을 영상화하므로 병변의 진단에 큰 도움을 준다. 탄성영상을 형성하기 위해, 압력을 가하지 않은 상태에서 얻은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준신호를 형성하고, 압력이 가해진 대상체의 반사 초음파 신호로부터 수신신호를 형성한다. 기준신호와 수신신호의 차이(지연시간)에 기초하여 대상체의 변위를 구한다.
프로브를 통해 대상체에 압력을 가하면서 다수의 초음파 영상을 얻다 보면, 압력이 가해지는 방향, 매질의 밀도 분포 또는 대상체 주변 조직체의 밀도에 의해 대상체가 상하좌우로 움직이기 때문에 각 영상 프레임에서 고정된 위치에 대상체가 자리잡지 못한다. 즉, 도 1에 보인 바와 같이, 밀도가 일정한 매질(M) 내에 대상체(T)가 위치하더라도, 대상체(T)에 압력(P)을 가하면서 영상 프레임(F1, F2, F3)을 얻을 경우, 각 프레임에서의 대상체(T)의 위치가 일정하지 못하다. 각 프레임 내의 대상체의 위치변화를 무시하고 탄성영상을 형성할 경우 왜곡이 발생한다.
왜곡의 발생의 방지하기 위해, 종래에는 광흐름(optical flow), 2차원 상관도(2-dimensional correlation), 블록 정합(block matching) 등의 방법으로 다수 프레임 내 대상체의 위치를 보정하고 있으나, 이러한 방법들은 계산량이 많아 처리 시간이 길고, 일정한 수준 이상의 프로세서의 처리능력을 요구하는 문제점이 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 초음파 탄성 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 초음파 영상 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상 시스템은 압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준 프레임의 데이터를 형성하고, 압력이 가해진 상기 대상체의 반사 초음파 신호로부터 다수 대상 프레임의 데이터를 형성하기 위한 프레임 데이터 형성부; 상기 각 대상 프레임의 데이터를 상기 기준 프레임 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성하기 위한 변위 맵 형성부; 상기 각 대상 프레임의 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산하기 위한 변형률 계산부; 상기 각 대상 프레임의 변형률 변화를 차례로 분석하여 경계점을 설정하되, n번째 대상 프레임의 변형률 변화를 분석하여 다수의 제1경계점을 설정하고, n-1 번째 대상 프레임에서 이미 설정된 다수의 제1 경계점의 위치를 상기 n번째 대상 프레임의 대응하는 상기 제1 경계점의 각 위치로 이동시켜 다수의 제2 경계점을 얻기 위한 구간정보 처리부; 및 상기 제2 경계점을 기준으로 상기 n-1번째 대상 프레임을 재구성하고, 재구성된 n-1 번째 대상 프레임과 상기 n번째 대상 프레임의 상기 변형률로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성하기 위한 영상 처리부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 초음파 탄성 영상 형성 방법은, 압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준 프레임의 데이터를 형성하는 단계; 상기 압력이 가해진 상기 대상체의 반사 초음파 신호로부터 다수 대상 프레임의 데이터를 형성하는 단계; 상기 각 대상 프레임의 데이터를 상기 기준 프레임 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성하는 단계; 상기 각 대상 프레임의 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산하는 단계; 상기 각 대상 프레임의 변형률을 차례로 분석하여 경계점을 설정하되, n번째 대상 프레임의 변형률 변화를 분석하여 제1경계점을 설정하는 단계; n-1 번째 대상 프레임에서 이미 설정된 제1 경계점의 위치를 대응하는 상기 n번째 대상 프레임의 상기 제1 경계점의 각 위치로 이동시켜 제2 경계점을 얻는 단계; 상기 제2 경계점을 기준으로 상기 n-1번째 대상 프레임을 재구성하는 단계; 및 재구성된 n-1 번째 대상 프레임과 상기 n번째 대상 프레임으로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성하는 단계를 포함한다.
이하, 도 2 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상 시스템(100)은 프레임 데이터 형성부(110), 프레임 데이터 저장부(120), 변위 맵 형성부(130), 변위 맵 저장부(140), 변형률 계산부(150), 변형률 저장부(160), 구간정보 처리부(170), 구간정보 저장부(180) 및 영상 처리부(190)를 포함한다.
프레임 데이터 형성부(110)는 초음파 진단부로부터 입력되는 수신신호에 기초하여 프레임의 데이터를 형성한다. 수신 신호는 RF 신호 또는 IQ 신호가 될 수 있다. 프레임 데이터는 압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 형성된 기준 프레임의 데이터와 압력이 가해진 대상체의 반사 초음파 신호로부터 형성된 대상 프레임의 데이터를 포함한다. 대상 프레임은 대상체에 압력이 가해지는 동안 주기적으로 형성되는 다수의 프레임으로서, 형성 시기에 따른 순서를 가질 수 있다.
기준 프레임 데이터 및 대상 프레임 데이터는 프레임 데이터 저장부(120)에 저장되거나, 변위 맵 형성부(130)에 입력된다.
변위 맵 형성부(130)는 각 대상 프레임의 데이터를 기준 프레임의 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성한다. 변위 맵은 공지의 기술에 따라 형성할 수 있다. 예컨대, 상호상관 (cross correlation) 또는 복소수의 기저대역 신호를 이용한 자기상관(autocorrelation) 방법으로 기준 프레임 데이터와 각 대상 프레임 데이터의 위상차를 계산하여 변위맵을 형성할 수 있다. 변위 맵은 기준 프레임과 대상 프레임의 모든 영상점 또는 일부 영상점의 위상을 비교하여 형성할 수 있다. 또한, 변위 맵 형성부(130)는 영상의 노이즈(noise)를 감소시키기 위해 각 대상 프레임의 변위 맵에 공간 필터를 적용한다. 공간필터로서 중간값 필터(median filter) 또는 평균 필터(average filter)가 이용될 수 있다.
변위 맵 저장부(140)는 필터링된 각 대상 프레임의 변위 맵을 저장한다.
변형률(strain) 계산부(150)는 각 대상 프레임의 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산한다. 변형률 계산부(150)는 단위 길이당 변위를 구하는 증감법(gradient method)를 이용하여 변형률을 계산할 수 있다. 기준 프레임과 각 대상 프레임의 모든 영상점을 비교하여 변위 맵을 형성할 경우, 대상 프레임 내 모든 영상점의 변형률이 계산될 수 있다. 기준 프레임과 각 대상 프레임에서 일부 영상점만을 비교하여 변위 맵을 형성한 경우에는 변위 맵이 형성된 일부 영역 영상점의 변형률만 계산될 수 있다.
변형률 저장부(160)는 각 대상 프레임의 변형률을 저장한다.
삭제
일정한 방향으로 압력(P)의 세기가 변화할 때, 도 3 내지 도 5에 보인 바와 같이 주기적으로 얻은 각 대상 프레임(FA, FB, FC)의 변위 맵과 변형률이 차례대로 입력되면, 구간정보 처리부(170)는 영상점의 위치에 따른 변형률을 분석하여 변형률이 변하는 영상점을 경계점으로 설정한다. 경계점은 주변 매질과 변형률이 다른 대상체(T) 경계 상의 점이다. 도 3 및 도 4는 대상 프레임 FA, FB, FC의 직선 L-L' 상에서 검색된 경계점 a1 내지 a3, b1 내지 b3를 보이고, 도 3 및 도 5는 대상 프레임 FA , FB, FC의 직선 H-H' 상에서 검색된 경계점 c1 내지 c3, d1 내지 d3를 보인다. 도 4 및 도 5에 보인 영상점의 위치에 따른 변위변화가 곧 변형률이 될 수 있다. 도 3 내지 도 5에서는 각 대상 프레임의 두 직선 L-L' 및 H-H' 상에서 검색된 경계점들을 보이나, 이는 설명을 위한 예시일 뿐 구간정보 처리부(170)는 변위 맵이 형성된 전영역 또는 변형률이 형성된 전영역에서 경계점을 설정한다.
구간정보 처리부(170)는 각 대상 프레임 중 n번째 대상 프레임에서 변형률이 변하는 영상점들을 제1 경계점으로 설정하고, 구간정보 저장부(180)에 이미 설정 및 저장된 n-1 번째 대상 프레임의 제1 경계점들의 위치를 n 번째 대상 프레임의 제1 경계점들의 위치로 이동시켜 n번째 대상 프레임의 제1 경계점과 위치가 동일한 n-1 번째 대상 프레임의 제2 경계점을 얻는다. 이하, 각 대상 프레임의 제1 경계점들의 위치를 변경하여 얻은 제2 경계점들을 이동 영상점이라 일컫는다. 상기 n은 대상 프레임의 순서를 나타내는 자연수로서, n의 초기값은 1이다.
제1 경계점들의 위치를 변경하여 제2 경계점들을 얻음에 따라, 이웃하는 제2 경계점들(이동 영상점들) 사이의 영상점의 수가 증가 또는 감소된다. 도 6을 참조하면, n-1번째 대상 프레임에서 대상체 경계(Tn-1) 상의 제1 경계점 P11, P12, P13, P14, P15를 n번째 대상 프레임의 대상체 경계(Tn) 상의 제1 경계점의 위치로 이동하여 제2 경계점 P21, P22, P23, P24, P25를 얻으면, 제1 경계점 P11과 P12 사이의 영상점 수와 제2 경계점 P21과 P22 사이의 영상점 수가 달라진다.
도 6에 보이는 것처럼, 동일한 행에 위치하는 제2 경계점 P21과 P23 사이의 영상점 수가 제1 경계점 P11과 P13 사이의 영상점 수 보다 증가한 경우, 두 이동 영상점 사이에 영상점이 추가되었다고 가정할 수 있다. 이동 영상점들은 원래의 변형률을 가지나, 추가 영상점의 변형률은 0이다. 한편, 도 7에 보인 것처럼, 제2 경계점 P21과 P23 사이의 영상점 수가 제1 경계점 P11과 P13 사이의 영상점 수 보다 감소된 경우, 이웃하는 이동 영상점 사이의 일부 영상점이 삭제되었다고 가정할 수 있다.
구간정보 저장부(180)는 전술한 각 대상 프레임의 제1 경계점의 위치정보 및 변형률과 제2 경계점의 위치정보 및 변형률을 저장한다.
영상처리부(190)는 제2 경계점들을 기준으로 n-1 번째 대상 프레임을 재구성하고, 재구성된 n-1 번째 프레임과 n번째 프레임의 변형률로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성한다. 예컨대, 영상 처리부(190)는 변형률이 0인 영상점, 즉 추가 영상점을 검색하고, 동일한 행(또는 열)에서 추가 영상점에 인접한 이동 영상점의 변형률로부터 추가 영상점의 변형률 유추값을 형성한다. 추가 영상점의 변형률 유추값은 동일한 행(또는 열)에서 각 추가 영상점에 가장 인접한 이동영상점의 변형률과 동일하게 형성할 수 있다. 또는, 각 추가영상점에 인접한 2개 이상의 이동영상점의 변형률에 이동영상점과 추가영상점간 거리를 반영한 가중치를 적용하여 추가 영상점의 변형률 유추값을 형성할 수도 있다. n-1 번째 프레임과 n번째 프레임으로 퍼시스턴스는 다음의 수학식 1과 같이 적용하여 실시할 수 있다.
Figure 112007023178316-pat00001
수학식 1은 n 번째 프레임의 i,j 행렬에 위치한 영상점의 출력값
Figure 112007023178316-pat00002
은 영상점의 변형률
Figure 112007023178316-pat00003
과 재구성된 n-1 번째 프레임의 i,j 행렬에 위치한 영상점의 출력값
Figure 112007023178316-pat00004
로부터 얻어짐을 보이고 있다. 수학식 1에서
Figure 112007023178316-pat00005
는 퍼시스턴스 비율을 나타낸다.
전술한 초음파 영상 시스템(100)의 프레임 데이터 형성부(110), 변위 맵 형성부(130), 변형률 계산부(150), 구간정보 처리부(170) 및 영상 처리부(190)는 하나 또는 다수의 프로세서로 구현될 수 있다. 프레임 데이터 저장부(120), 변위 맵 저장부(140), 변형률 저장부(160) 및 구간정보 저장부(180)는 하나 또는 다수의 메모리 소자로 구현될 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 초음파 탄성영상 형성 방법을 설명한다.
압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준 프레임의 데이터를 형성하고, 압력이 가해진 상기 대상체의 반사 초음파 신호로부터 다수 대상 프레임의 데이터를 형성한다(S801).
각 대상 프레임의 데이터를 상기 기준 프레임 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성한다(S802). 변위 맵은 각 영상의 모든 영상점의 위상을 비교하여 형성하거나, 일부 영상점의 위상을 비교하여 형성할 수 있다. 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산한다(S803).
n번째 대상 프레임의 변위 맵에서 영상점의 위치에 따른 변형률을 분석하여 변형률이 변하는 영상점을 제1 경계점으로 설정하고, n번째 프레임의 제1 경계점을 저장한다(S804). n은 대상 프레임의 순서를 나타내는 자연수로서, n의 초기값은 1이다.
경계점이 설정된 현재 대상 프레임이 첫번째 프레임인지 판단하고(S805), 첫번째 프레임이면 n을 1 증가시키고(S806), 단계 S804부터 재수행한다.
현재 대상 프레임이 첫번째 프레임이 아니면, 이미 설정 및 저장된 n-1 번째 대상 프레임의 제1 경계점들의 위치를 n 번째 대상 프레임의 제1 경계점들의 위치로 이동시켜, 제1 경계점과 위치가 동일한 n-1 번째 대상 프레임의 제2 경계점을 설정하고 저장한다(S807).
이어서, 제2 경계점들을 기준으로 n-1 번째 대상 프레임을 재구성하고(S808), 재구성된 n-1 번째 프레임과 n번째 프레임으로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성한다(S809). 추가 영상점의 변형률 유추값 형성, 퍼시스턴스는 전술한 실시예와 동일하므로, 상세한 설명을 생락한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능 저장매체에는, 전술한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된다.
본 발명은 이전 대상 프레임에서 설정된 경계점 위치를 현재 대상 프레임의 경계점의 위치에 일치시키고 이전 대상 프레임과 현재 대상 프레임의 퍼시스턴스를 실행함으로써, 초음파 탄성 영상의 왜곡을 감소시키고 SNR(signal to noise ratio)을 높일 수 있다. 예컨대, 종래와 같이 n-1번째 대상 프레임에서 설정된 경계점과 n번째 대상 프레임에서 설정된 경계점을 일치시키지 않고 퍼시스턴스를 실시할 경우, 도 9와 같이 각 대상 프레임에서 얻어진 대상체(T1, T2)의 위치가 일치하지 않아 왜곡된 초음파 탄성 영상이 얻어진다. 그러나, 본 발명에서와 같이 n-1번째 대상 프레임에서 설정된 경계점과 n번째 대상 프레임에서 설정된 경계점의 위치를 일치시킨 후 퍼시스턴스를 실시하면 도 10과 같이 대상체(T1, T2)의 위치가 일치하여 보다 명확한 초음파 탄성 영상을 얻을 수 있다.
이상에서, 본 발명의 이해를 위한 본 발명의 실시예들에 관하여 기술하였으나, 당업자라면 알 수 있듯이 본 발명은 본 명세서에서 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 따라서, 본 발명의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 특허 청구 범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.
전술한 바와 같이 이루어지는 본 발명은, 탄성영상 형성을 위한 초음파 수신신호 획득시 가해지는 압력 변화에 따라 발생하는 영상왜곡을 효과적으로 방지할 수 있다.

Claims (6)

  1. 압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준 프레임의 데이터를 형성하고, 압력이 가해진 상기 대상체의 반사 초음파 신호로부터 다수 대상 프레임의 데이터를 형성하기 위한 프레임 데이터 형성부;
    상기 각 대상 프레임의 데이터를 상기 기준 프레임 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성하기 위한 변위 맵 형성부;
    상기 각 대상 프레임의 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산하기 위한 변형률 계산부;
    상기 각 대상 프레임의 변형률 변화를 차례로 분석하여 상기 대상 프레임 각각에 다수의 제1 경계점을 설정하고, n-1 번째 대상 프레임에 설정된 다수의 제1 경계점의 위치를 n번째 대상 프레임의 대응하는 제1 경계점들의 각 위치로 이동시켜 상기 n-1번째 대상 프레임에 다수의 제2 경계점을 얻기 위한 구간정보 처리부; 및
    상기 제2 경계점을 기준으로 상기 n-1번째 대상 프레임을 재구성하고, 재구성된 n-1 번째 대상 프레임과 상기 n번째 대상 프레임으로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성하기 위한 영상 처리부를 포함하는 초음파 영상 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 n-1 번째 대상 프레임의 상기 제2 경계점 사이에서 변형률이 0인 추가 영상점을 검색하고,
    동일 행 또는 열에서 상기 추가 영상점에 이웃하는 상기 제2 경계점의 변형률로부터 상기 추가 영상점의 변형률 유추값을 생성하고,
    상기 변형률 유추값을 상기 추가 영상점의 변형률로 설정하는, 초음파 영상 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 변위 맵, 상기 변형률 및 상기 제1 경계점 및 상기 제2 경계점의 위치 및 변형률 정보를 저장하기 위한 저장부를 더 포함하는, 초음파 영상 시스템.
  4. 압력이 가해지지 않은 대상체의 반사 초음파 신호로부터 기준 프레임의 데이터를 형성하는 단계;
    상기 압력이 가해진 상기 대상체의 반사 초음파 신호로부터 다수 대상 프레임의 데이터를 형성하는 단계;
    상기 각 대상 프레임의 데이터를 상기 기준 프레임 데이터와 비교하여 각 대상 프레임의 변위 맵을 형성하는 단계;
    상기 각 대상 프레임의 변위 맵을 이용하여 각 대상 프레임의 변형률을 계산하는 단계;
    상기 각 대상 프레임의 변형률을 차례로 분석하여 상기 대상 프레임 각각에 다수의 제1 경계점을 설정하는 단계;
    n-1 번째 대상 프레임에 설정된 다수의 제1 경계점의 위치를 n번째 대상 프레임의 대응하는 제1 경계점들의 각 위치로 이동시켜 상기 n-1번째 대상 프레임에 제2 경계점을 얻는 단계;
    상기 제2 경계점을 기준으로 상기 n-1번째 대상 프레임을 재구성하는 단계; 및
    재구성된 n-1 번째 대상 프레임과 상기 n번째 대상 프레임으로 퍼시스턴스를 실행하여 초음파 탄성 영상을 형성하는 단계를 포함하는, 초음파 탄성 영상 형성 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 경계점을 기준으로 상기 n-1번째 대상 프레임을 재구성하는 단계는,
    상기 n-1 번째 대상 프레임의 상기 제2 경계점 사이에서 변형률이 0인 추가 영상점을 검색하는 단계;
    동일 행 또는 열에서 상기 추가 영상점에 이웃하는 상기 제2 경계점의 변형률로부터 상기 추가 영상점의 변형률 유추값을 생성하는 단계; 및
    상기 변형률 유추값을 상기 추가 영상점의 변형률로 설정하는 단계를 포함하는, 초음파 탄성영상 형성 방법.
  6. 제4항 또는 제5항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
KR1020070028671A 2007-03-23 2007-03-23 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법 KR100983770B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070028671A KR100983770B1 (ko) 2007-03-23 2007-03-23 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법
US12/053,046 US8582839B2 (en) 2007-03-23 2008-03-21 Ultrasound system and method of forming elastic images capable of preventing distortion
JP2008076285A JP5559464B2 (ja) 2007-03-23 2008-03-24 超音波弾性映像を形成するためのシステム及び方法
EP08005462.0A EP1972281B1 (en) 2007-03-23 2008-03-25 Ultrasound system and method of forming elastic images capable of preventing distortion

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070028671A KR100983770B1 (ko) 2007-03-23 2007-03-23 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080086683A KR20080086683A (ko) 2008-09-26
KR100983770B1 true KR100983770B1 (ko) 2010-09-28

Family

ID=39488309

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070028671A KR100983770B1 (ko) 2007-03-23 2007-03-23 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8582839B2 (ko)
EP (1) EP1972281B1 (ko)
JP (1) JP5559464B2 (ko)
KR (1) KR100983770B1 (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2107389B1 (en) * 2008-04-02 2014-05-14 Samsung Medison Co., Ltd. Formation of an elastic image in an ultrasound system
KR101286331B1 (ko) 2010-06-09 2013-07-15 삼성메디슨 주식회사 탄성 영상을 제공하는 초음파 시스템 및 방법
KR101390185B1 (ko) 2010-08-23 2014-04-29 삼성메디슨 주식회사 탄성영상을 제공하는 초음파 시스템 및 방법
US10426975B2 (en) 2012-05-29 2019-10-01 Koninklijke Philips N.V. Elasticity imaging-based methods for improved gating efficiency an dynamic margin adjustment in radiation therapy
JP5631453B2 (ja) * 2013-07-05 2014-11-26 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法
KR102212892B1 (ko) * 2013-08-20 2021-02-08 삼성전자주식회사 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법
KR102569444B1 (ko) * 2015-12-01 2023-08-22 삼성메디슨 주식회사 초음파를 이용하여 이미지를 획득하는 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004261198A (ja) 2003-01-15 2004-09-24 Hitachi Medical Corp 超音波診断装置
KR100483631B1 (ko) 2002-07-05 2005-04-15 주식회사 메디슨 초음파 영상에서 스페클 패턴의 변화를 추정하여 매질의탄성특성을 측정하는 방법
US20060173320A1 (en) * 2004-12-16 2006-08-03 Aloka Co., Ltd. Method and apparatus for elasticity imaging
KR100686288B1 (ko) 2005-07-27 2007-02-26 주식회사 메디슨 탄성영상신호의 비상관도를 감소시켜 초음파 영상을형성하는 방법

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6508768B1 (en) 2000-11-22 2003-01-21 University Of Kansas Medical Center Ultrasonic elasticity imaging
US6558324B1 (en) * 2000-11-22 2003-05-06 Siemens Medical Solutions, Inc., Usa System and method for strain image display
US7050610B2 (en) 2001-04-04 2006-05-23 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and system for improving the spatial resolution for strain imaging
JP4515799B2 (ja) 2004-03-24 2010-08-04 株式会社日立メディコ 超音波診断装置
WO2005112772A2 (en) 2004-05-07 2005-12-01 Johns Hopkins University Ultrasound strain imaging in tissue therapies
US8043216B2 (en) * 2004-06-09 2011-10-25 Hitachi Medical Corporation Method of displaying elastic image and diagnostic ultrasound system
US20050283076A1 (en) 2004-06-18 2005-12-22 Hangiandreou Nicholas J Non-invasive diagnosis of breast cancer using real-time ultrasound strain imaging
EP1786332A4 (en) 2004-07-30 2009-10-28 Wisconsin Alumni Res Found METHOD AND APPARATUS FOR PERFORMING IMPROVED ULTRASONIC VOLTAGE MEASUREMENTS OF SOFT TISSUE
US8708912B2 (en) * 2004-11-17 2014-04-29 Hitachi Medical Corporation Ultrasound diagnostic apparatus and method of displaying ultrasound image
JP2006255015A (ja) * 2005-03-15 2006-09-28 Toshiba Corp 超音波プローブ、超音波プローブ用アダプタ及び超音波診断装置
JP4473779B2 (ja) 2005-05-23 2010-06-02 株式会社東芝 超音波診断装置及びその画像処理方法
US20070038101A1 (en) * 2005-07-27 2007-02-15 Medison Co., Ltd. Method of forming strain images
KR100908248B1 (ko) 2006-09-13 2009-07-20 주식회사 메디슨 탄성 영상 디스플레이 방법
US7920751B2 (en) * 2007-03-16 2011-04-05 General Electric Company Adaptive gradient weighting technique for detector bad cell correction

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100483631B1 (ko) 2002-07-05 2005-04-15 주식회사 메디슨 초음파 영상에서 스페클 패턴의 변화를 추정하여 매질의탄성특성을 측정하는 방법
JP2004261198A (ja) 2003-01-15 2004-09-24 Hitachi Medical Corp 超音波診断装置
US20060173320A1 (en) * 2004-12-16 2006-08-03 Aloka Co., Ltd. Method and apparatus for elasticity imaging
KR100686288B1 (ko) 2005-07-27 2007-02-26 주식회사 메디슨 탄성영상신호의 비상관도를 감소시켜 초음파 영상을형성하는 방법

Also Published As

Publication number Publication date
EP1972281A1 (en) 2008-09-24
EP1972281B1 (en) 2015-05-27
KR20080086683A (ko) 2008-09-26
JP2008237912A (ja) 2008-10-09
US8582839B2 (en) 2013-11-12
JP5559464B2 (ja) 2014-07-23
US20080232660A1 (en) 2008-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100983770B1 (ko) 초음파 탄성영상을 형성하기 위한 시스템 및 방법
JP6053860B2 (ja) 医療用超音波イメージングシステムにおいて剪断波情報を求めるためのコンピュータプログラム
Hollender et al. Single-and multiple-track-location shear wave and acoustic radiation force impulse imaging: matched comparison of contrast, contrast-to-noise ratio and resolution
KR100961856B1 (ko) 초음파 영상을 형성하는 초음파 시스템 및 방법
Morin et al. Semi-blind deconvolution for resolution enhancement in ultrasound imaging
US20080214934A1 (en) Inter-frame processing for contrast agent enhanced medical diagnostic ultrasound imaging
JP2012081269A5 (ko)
US20220361848A1 (en) Method and system for generating a synthetic elastrography image
Ahmed et al. DSWE-Net: A deep learning approach for shear wave elastography and lesion segmentation using single push acoustic radiation force
US10194889B2 (en) Methods, systems and computer program products for multi-resolution imaging and analysis
Simson et al. Deep learning beamforming for sub-sampled ultrasound data
EP3429476B1 (en) Shear wave group velocity estimation using spatiotemporal peaks and amplitude thresholding
Jalilian et al. Increasing frame rate of echocardiography based on a novel 2d spatio-temporal meshless interpolation
KR20210107096A (ko) 초음파 이미징에 있어서 감소된 비용, 사이즈, 및 전력으로 이미지 품질을 유지하는 방법
CN103815932A (zh) 基于光流法和应变的超声准静态弹性成像方法
Florea et al. Restoration of ultrasound images using spatially-variant kernel deconvolution
EP2422705B1 (en) Ultrasound strain imaging
Mirarkolaei et al. A robust bidirectional motion-compensated interpolation algorithm to enhance temporal resolution of 3D echocardiography
Nguon et al. Extended aperture image reconstruction for plane-wave imaging
EP3603526B1 (en) Ultrasonic diagnostic device and method for controlling ultrasonic diagnostic device
Cammarasana et al. Super-resolution of 2D ultrasound images and videos
US11733382B2 (en) Ultrasonic diagnostic apparatus, learning apparatus, and image processing method
Laroche et al. Detection and Separation of Close Flaws in Coarse-Grained Materials Using Ultrasonic Image Deconvolution
JP6536357B2 (ja) 超音波画像診断装置
Khodadadi Ultrasound elastography: Direct strain estimation

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130521

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140827

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160905

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170905

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180827

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190826

Year of fee payment: 10