KR101008137B1 - 구조화된 조명을 이용한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법및 그 장치 - Google Patents

구조화된 조명을 이용한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법및 그 장치 Download PDF

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Abstract

구조화된 조명을 이용한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법 및 그 장치를 개시한다. 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법은, 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 단계; 목표물을 포함한 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정하는 단계; 및, 상기 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 투과 영상으로부터 상기 목표물에 해당하는 목표 영상을 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
산란광 단층촬영(diffuse optical tomography), 단층 영상, 산란 매질, 구조화된 조명(structured illumination), 그린 함수(Green's function), 공간 광 변조, 영상 복원

Description

구조화된 조명을 이용한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING IMAGE OF DIFFUSE OPTICAL TOMOGRAPHY USING STRUCTURED ILLUMINATION}
본 발명은 컴퓨터 단층촬영 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 산란이 심한 매질의 단층 영상에 대하여 고화질을 얻을 수 있는 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 장치는 CT 스캐너를 이용한 단층촬영기법으로 엑스선이나 초음파를 여러 각도에서 인체에 투영하고 이를 컴퓨터로 재구성하여 인체의 내부 단면을 영상으로 처리하는 장치이다.
이러한 CT 장치는 양전자 방출 단층촬영(Positron Emission Tomography), 광간섭성 단층촬영(Optical Coherence Tomography), 산란광 단층촬영(Diffuse Optical Tomography) 등 다양한 촬영기법이 있다.
일반적인 CT의 경우 수 나노미터(nm) 대 파장의 엑스레이를 광원으로 사용하므로 큰 에너지의 빛을 이용하여 투과도의 차이를 영상으로 나타내는 것인 반면, 상기 산란광 단층촬영은 700 나노미터 근처의 근적외선을 사용하므로 광원의 에너 지가 작아 산란에 의한 영향을 받게 된다.
상기 산란광 단층촬영 장치는 사용되는 근적외선의 영역에서 매질의 특성에 따라 흡수 계수의 차이가 크게 나타나므로 매질의 흡수 계수 차이를 측정하여 미세한 매질의 차이 즉, 암이나 혈액 응집 등을 측정하는데 용이하다.
이러한 이유로, 상기 산란광 단층촬영 장치가 매질 내부의 특징을 촬영하는 장치로 각광받고 있으나, 조직과 같이 산란이 심한 매질을 지난 근적외선은 지나간 길이가 길수록 산란에 의해 영상의 경계 정보, 즉 고주파 부분의 에너지가 크게 손실되므로 영상의 화질이 저하될 수 있다.
본 발명은 산란 매질 속의 단층영상에서 경계 정보를 가지는 고주파 부분 에너지의 손실을 최소화하기 위한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 산란 매질을 지나 측정된 단층영상을 고 분해능의 영상으로 복원하기 위한 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법은 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 단계; 목표물을 포함한 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정하는 단계; 및, 상기 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 투과 영상으로부터 상기 목표물에 해당하는 목표 영상을 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 조명광을 생성하는 단계는, 공간 필터 또는 공간 광 변조기를 이용하여 상기 조명광의 주파수 데이터가 델타 함수를 가지도록 상기 조명광의 패턴을 사인파 형태와 코사인파 형태로 생성할 수 있다.
또한, 상기 투과 영상을 측정하는 단계는, 상기 투과 영상을 상기 목표 영상에 대한 유도 흐름과 그린 함수를 곱한 값으로 나타낼 수 있다.
또한, 상기 목표 영상을 복원하는 단계는, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 단계와, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데 이터만큼 변조하는 단계와, 상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터로부터 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 산출하여 상기 목표 영상을 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 단계는, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 퓨리에 변환된 그린 함수와 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 곱한 값으로 유도하여 나타낼 수 있다.
또한, 상기 투과 영상의 주파수를 변조하는 단계는, 상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 목표 영상의 주파수 데이터와 상기 조명광의 주파수 데이터를 컨볼루션(convolution)한 값에 퓨리에 변환된 그린 함수를 곱한 값으로 나타낼 수 있다.
또한, 상기 목표 영상을 복원하는 단계는, 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 퓨리에 역 변환된 그린 함수와 상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터를 곱한 값으로 나타낼 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치는, 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 조명광 생성부; 목표물을 포함한 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정하는 영상 측정부; 및, 상기 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 투과 영상으로부터 상기 목표물에 해당하는 목표 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 영상 복원부는, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 주파수 산출부와, 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데이터 만큼 변조하는 주파수 변조부와, 상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터로부터 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 산출하여 상기 목표 영상을 복원하는 복원 실행부를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 적절한 구조를 가진 조명광을 이용하여 노이즈의 증폭 없이 단층영상의 고주파 부분 에너지 손실을 보완함으로써 산란이 심한 매질에서도 고화질의 단층영상을 제공할 수 있다.
따라서, 산란 매질에서도 장파장을 이용한 단층촬영이 가능하므로 단층촬영에 이용되는 파장 영역을 더욱 확대할 수 있어 단층영상을 활용하는 의학분야에 크게 기여할 수 있다.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치 및 그 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 산란이 심한 매질에서 촬영된 단층영상의 경계 정보 손실을 효과적으로 보완하여 단층영상의 화질을 개선할 수 있는 영상 처리 기법을 제안한 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치의 내부 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치는 조명광 생성부(101), 영상 측정부(102), 영상 복원부(103)로 구성될 수 있다.
상기 조명광 생성부(101)는 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 역할을 수행한다.
상기 조명광 생성부(101)는 다양한 방식을 이용하여 일정 구조를 가진 조명광을 생성할 수 있다. 예를 들어, 광원에서 나온 빛을 회절 격자, 위상 마스크 등의 공간 필터에 통과시켜 구조화된 조명광으로 만들거나, 광원에서 나온 빛을 공간 광 변조기로 반사시켜서 공간 광 변조기의 위상 변조나 진폭 변조를 통해 구조화된 조명광으로 만들 수 있다.
도 2를 참조하여, 상기 조명광 생성부(101)의 구성에 대한 일례를 설명하기로 한다. 상기 조명광 생성부(101)는 빛의 구조 변경이 용이한 공간 광 변조기(205)를 사용하여 구조화된 조명광을 생성할 수 있다.
도 2를 참조하면, 광원(201)에서 나온 빛, 즉 초기 편광이 안된 빛은 거울(202)을 통해 편향되어 빔 스플리터(beam splitter)(203)를 거친 후 제1 편광기(204)로 전달된다. 이어, 상기 제1 편광기(204)를 통해 단일한 위상을 가지는 빛으로 편광되고 편광된 빛은 공간 광 변조기(205)에 반사되어 컴퓨터로 입력된 일정 패턴에 따라 서로 다른 위상을 가지게 된다. 이후, 상기 공간 광 변조기(205)를 통과한 빛은 상기 빔 스플리터(203)를 거쳐 제2 편광기(206)를 통과하여 상기 일정 패턴의 구조를 가진 조명광(207)으로 출력된다. 이때, 상기 제2 편광기(206)가 상기 제1 편광기(204)와 같은 위상으로 빛을 편광시킬 경우 상기 컴퓨터로 입력된 구조의 조명광이 생성되고 상기 제2 편광기(206)가 상기 제1 편광기(204)와 90도의 위상 차로 빛을 편광시킬 경우 상기 컴퓨터로 입력된 구조가 흑백 변환이 된 구조의 조명광으로 생성된다.
상기 영상 측정부(102)는 상기 조명광 생성부(101)에서 생성된 조명광을 목표물을 포함한 산란 매질에 조사하고 상기 산란 매질을 통과한 조명광에 의해 생성된 투과 영상을 측정하는 역할을 수행한다.
도 3은 산란 매질 속 목표물과 산란 매질에 조사되는 조명광, 그리고 산란 매질을 통과하는 조명광을 측정하는 측정 수단을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 상기 영상 측정부(102)는 목표물(즉, 목표 영상)(301)을 포함한 산란 매질(304)에 상기 조명광(302)을 조사하고 그 반대편에 위치한 측정 수단(303)을 통해 상기 산란 매질을 통과한 빛 즉, 투과 영상을 측정할 수 있다. 이때, 상기 측정 수단(303)은 CMOS 카메라, CCD 카메라, 적외선 센서(Pyroelectric IR sensor) 등을 사용할 수 있다.
상기 조명광(302)은 산란 매질을 통과한 후 상기 측정 수단(303)에서의 측정을 위해 광학계(미도시)로 입사된다. 이때, 상기 광학계는 산란 매질의 모든 깊이에 초점이 맞아야 하므로 개구수(numerical aperture)가 작은 현미경 시스템을 사용하거나 F수가 큰 렌즈를 사용하여 구성할 수 있다. 즉, 상기 광학계로 입사된 빛을 상기 측정 수단(303)에서 측정함으로써 산란된 영상 즉, 투과 영상을 얻을 수 있다.
상기 영상 복원부(103)는 상기 조명광 생성부(101)에서 생성된 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 영상 측정부(102)에서 측정된 투과 영상으로부터 상기 목표 영상을 복원하는 역할을 수행한다.
상기 영상 복원부(103)는 주파수 산출부와, 주파수 변조부와, 복원 실행부로 구성될 수 있다. 여기서, 상기 주파수 산출부는 상기 투과 영상을 주파수 데이터로 변환하여 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하고, 상기 주파수 변조부는 상기 산출된 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데이터만큼 이동시킬 수 있다. 그리고, 상기 복원 실행부는 상기 이동된 투과 영상의 주파수 데이터에 역 커널 함수를 곱한 값으로부터 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 산출하여 상기 목표 영상을 복원할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법의 전 과정을 도시한 도면이다. 여기서, 본 발명의 실시예는 도 1의 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치에 의해 구현될 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법은 다음과 같은 과정을 포함할 수 있다.
단계(S401)에서 상기 영상 처리 장치는 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성한다. 상기 조명광을 생성하는 단계(S401)는 공간 필터 또는 공간 광 변조기를 이용하여 광원의 빛을 구조화 된 조명광으로 만들 수 있다. 특히, 조명광의 패턴 변화가 용이하도록 컴퓨터로 패턴의 변화를 통제하기 위해 공간 광 변조기를 사용할 수 있다. 이때, 상기 조명광을 생성하는 단계(S401)는 광원의 빛을 편광기를 거쳐 편광시키고 편광된 빛을 공간 광 변조기를 통해 위상 변조한 후 위상 변조된 빛을 다시 편광기를 통해 증폭 변조함으로써 구조를 갖는 조명광을 만들 수 있다. 여기서, 상기 구조화된 조명광의 주파수 데이터가 델타 함수를 가지도록 조명광을 사인, 코사인 형태의 구조로 생성한다. 사인 형태의 주파수는 단층영상(즉, 목표 영상)을 복원하기 위한 주파수로 사용하게 되므로 고주파 영역으로 변조시킬 만큼 주파수가 크고 주기가 짧아야 한다. 고주파 필터를 사용할 경우 고주파 영역에 분포하는 노이즈도 증폭하게 되어 정확한 영상의 복원이 어렵기 때문에, 노이즈 증폭을 억제함과 동시에 고주파 영역의 에너지를 키우기 위하여 구조를 가진 조명광을 사용한다. 영상 도메인에서 사인파 형태인 조명광은 주파수 도메인에서 음의 사인파 주파수와 양의 사인파 주파수에서 값을 가지는 델타 함수의 형태를 띠게 된다.
단계(S402)에서 상기 영상 처리 장치는 목표물을 포함한 산란 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 산란 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정한다. 상기 투과 영상은 상기 조명광과 목표영상의 곱을 산란 매질에서 투사시킨 값으로 나타낼 수 있으므로 상기 투과 영상의 주파수 데이터는 상기 조명광의 주파수 데이터와 목표 영상의 주파수 데이터와의 컨볼루션이 된다. 상기 조명광의 주파수 데이터가 델타 함수인 경우 상기 목표 영상은 델타 함수와의 컨볼루션이므로 델타 함수의 주파수로 변조될 수 있다. 따라서, 상기 투과 영상의 저주파수 부분이 목표 영상의 고주파 부분에 해당하므로 고주파 영역의 에너지가 감소되지 않은 값을 얻을 수 있다. 즉, 구조화된 조명광을 사용할 경우 산란에 의한 고주파 에너지의 감소를 보완하여 산란이 심한 매질에서도 뚜렷한 경계 정보를 얻을 수 있다.
단계(S403)에서 상기 영상 처리 장치는 상기 단계(S402)에서 측정된 투과 영상의 주파수 데이터를 산출한다. 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 단계(S403)는 상기 산란 매질에 조명광을 비추어 투사된 영상을 찍고 이를 2차원 퓨리에 변환을 하여 주파수 데이터를 얻을 수 있다. 상세하게는, 광자의 이동을 확산 방정식(diffusion equation)으로 모델링하여 구현하고 비선형의 헬름홀츠(Helmholtz) 식을 풀기 위하여 그린 함수를 도입하면 상기 산란 매질을 통과한 빛은 조명광과 목표 영상의 곱을 그린함수에 곱하여 적분한 값으로 나타낼 수 있으며, 이를 2차원 퓨리에 변환 함으로써 상기 투과 영상의 2차원 주파수 데이터를 얻을 수 있다.
단계(S404)에서 상기 영상 처리 장치는 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데이터만큼 이동하여 변조시킨다. 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 이동하는 단계(S404)는 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 목표 영상의 주파수 데이터와 조명광의 주파수 데이터의 컨볼루션에 퓨리에 형태의 그린 함수를 곱하여 적분한 값으로 나타낼 수 있으므로 곧 목표 영상이 조명광의 주파수로 변조되어 그린 함수에 곱해진 형태가 될 수 있다. 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 목표 영상이 변조된 값을 상쇄시키는 방향으로 이동시키면 상기 투과 영상의 이동된 주파수 데이터를 변조되지 않은 목표 영상의 주파수 데이터와 퓨리에 형태의 그린 함수 곱의 적분으로 나타낼 수 있다.
단계(S405)에서 상기 영상 처리 장치는 상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터를 이용하여 상기 목표물에 해당하는 목표 영상의 주파수 데이터를 산출함으로써 상기 목표 영상을 복원할 수 있다. 상기 투과 영상의 이동된 주파수 데이터는 목표 영상의 주파수 데이터와 퓨리에 형태의 그린 함수와 곱의 적분으로 나타내어지므로, 상기 목표 영상을 복원하는 단계(S405)는 상기 목표 영상의 주파수 데이터 를 상기 투과 영상의 이동된 주파수 데이터에 그린 함수의 역을 곱한 값으로 나타낼 수 있다. 이때, 퓨리에 형태의 그린함수의 역은 고주파 필터의 형태로 나타내어지므로 실제 데이터로 구현 시에 적절한 필터로 대체할 수 있다. 상기에서 산출된 목표 영상의 주파수 데이터는 2차원 퓨리에 역 변환을 통해서 영상 도메인의 단층영상을 복원할 수 있다.
이하, 상기한 영상 처리 과정(S401 내지 S405)을 각 단계와 관련된 수학식과 함께 상세하게 설명한다.
매질의 산란 때문에 상기 투과 영상을 역 투사하는 방법으로는 목표 영상을 복원할 수 없으므로 광자의 이동을 모델링하여 목표 영상을 복원할 수 있다. 광자의 플럭스인 u(r,t)는 확산 방정식으로 나타내고 이는 수학식 1과 같이 정의할 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00001
여기서,
Figure 112008077125059-pat00002
이 흡수 계수,
Figure 112008077125059-pat00003
이 환원된 산란 계수이면 D(r)은 표준화된 확산 계수로
Figure 112008077125059-pat00004
와 같고 α(r)은 표준화된 흡수 계수로
Figure 112008077125059-pat00005
이다.
흡수 계수
Figure 112008077125059-pat00006
는
Figure 112008077125059-pat00007
에 비해 그 값이 상대적으로 작고
Figure 112008077125059-pat00008
는 매질에 따라 큰 차이를 보이지 않으므로
Figure 112008077125059-pat00009
인 상수로 가정할 수 있다. 표준화된 흡수 계수를
Figure 112008077125059-pat00010
와 같이 상수와 변화 값으로 나타내면 구하고자 하는 매질의 특징은 주변과 다른 흡수 계수의 값이므로 바로 표준화된 흡수 계수의 변화 값
Figure 112008077125059-pat00011
이 목표 영상이 된다. 비선형의 수학식 1을 본 근사(Born approximation)를 통해 선형식으로 근사하면 점광원의 위치가 r0이고 r위치에서 측정된 플럭스는 수학식 2와 같이 관계를 가진다.
Figure 112008077125059-pat00012
이때, ℓ은 플럭스의 가장자리 조건에 관련된 값이고 ℓ*은 3D0/c의 작은 값을 가진다. 확산 파수(diffuse wave number)
Figure 112008077125059-pat00013
라고 하고 수학식 2를 수학식 3, 4와 같은 균일한 그린 함수로 풀면 투과 영상은 수학식 5와 같이 균일 매질에서의 플럭스
Figure 112008077125059-pat00014
와 목표 영상인 표준화된 흡수 계수의 차이
Figure 112008077125059-pat00015
의 곱인 유도흐름
Figure 112008077125059-pat00016
과 그린함수 곱의 적분으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00017
Figure 112008077125059-pat00018
Figure 112008077125059-pat00019
Figure 112008077125059-pat00020
은 균일 매질에서의 플럭스
Figure 112008077125059-pat00021
와 목표 영상의 곱으로 측정할 영상이 형광을 띈다면 수학식 6과 같은 값을 가진다. 목표 영상이 형광을 띌 때
Figure 112008077125059-pat00022
는 형광을 유발하는 파장에서의 균일 매질의 플럭스이고
Figure 112008077125059-pat00023
은 형광 산출량이고
Figure 112008077125059-pat00024
은 형광의 수명을 나타낸다.
Figure 112008077125059-pat00025
상기 투과 영상은 수학식 5와 같이 수치적으로 계산하여 합성하거나 실제 측정으로 얻을 수 있다. 상기 투과 영상의 주파수 데이터는 2차원 퓨리에 변환으로 쉽게 계산할 수 있다. 도 3과 같이 한 쪽에서 조명광을 비추고 깊이
Figure 112008077125059-pat00026
인 산 란 매질 내에 목표 영상이 있고 그 반대 편에서 투과된 영상을 측정한다면, 상기 투과 영상의 주파수 데이터는 앞서 수학식 3에서의 그린 함수를
Figure 112008077125059-pat00027
의 가장자리 조건을 가지고 퓨리에 변환에 알맞게 나타내면 수학식 7과 같다.
Figure 112008077125059-pat00028
위치 벡터
Figure 112008077125059-pat00029
은 평면 벡터
Figure 112008077125059-pat00030
와 높이 벡터
Figure 112008077125059-pat00031
로 이루어지고 평면 벡터
Figure 112008077125059-pat00032
의 주파수 벡터는
Figure 112008077125059-pat00033
이다. 상기 투과 영상을 수학식 7의 그린 함수로 나타내면 수학식 7의 그린 함수가 exp항을 가지기 때문에 퓨리에 변환은 exp항을 하나 제거하는 과정이 된다. 수학식 8은 수학식 7의
Figure 112008077125059-pat00034
의
Figure 112008077125059-pat00035
를 나타낸다.
Figure 112008077125059-pat00036
수학식 8은
Figure 112008077125059-pat00037
의 가장자리 조건에서의
Figure 112008077125059-pat00038
이다. 수학식 7의 그린 함수를 사용하여 상기 투과 영상을 나타내고 이를 2차원 퓨리에 변환하면 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00039
위의 수학식 9에서
Figure 112008077125059-pat00040
벡터와 관련된 항을 모으면
Figure 112008077125059-pat00041
를 각각의 z위치에서 평면을 2차원 퓨리에 변환을 한 식이 되므로 수학식 9는
Figure 112008077125059-pat00042
의 z위치에서 2차원 퓨리에 변환을 한 값
Figure 112008077125059-pat00043
로 수학식 10과 같이 정리할 수 있다. 수학식 10은 상기 투과 영상의 주파수 데이터를 주파수 영역과 영상 영역을 연결하는 커널 함수
Figure 112008077125059-pat00044
와 높이 z에서의 유도 흐름의 주파수 데이터의 곱을 1차원 적분한 것으로 간단하게 나타낼 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00045
이제 상기 투과 영상의 값은 3차원 적분이 아니라 1차원 적분의 형태로 나타낼 수 있기 때문에 구하고자 하는 영상의 역함수는 1차원 커널 함수의 역함수 이므로 역 변환 과정이 매우 용이하다. 또한, 목표 영상의 z값을 예측할 수 있다면 적분 항이 제거되어 정확한 복원도 이론적으로 가능하다. 하지만 측정 수단과 목표 영상 사이의 거리를 d라고 하면, d가 큰 경우
Figure 112008077125059-pat00046
의 고주파 영역 값이 점차 심하게 감쇠되어 고주파 영역 에너지 손실로 인해 뚜렷한 경계 정보를 얻을 수 없으므로 높은 분해능의 영상을 얻을 수가 없다. 본 발명의 실시예에서는 이러 한 고주파 영역 에너지를 노이즈의 증폭 없이 키우고자 한 것이며, 이를 위하여 구조화된 조명광을 사용한다.
상기 구조화된 조명광의 주파수 데이터는 수학식 11이 된다.
Figure 112008077125059-pat00047
유도 흐름
Figure 112008077125059-pat00048
는 목표 영상과
Figure 112008077125059-pat00049
의 곱으로 나타낼 수 있으므로 높이 z에서 유도흐름의 2차원 평면 주파수 데이터
Figure 112008077125059-pat00050
는 각각의 주파수 데이터의 컨볼루션으로 나타내어진다. 수학식 7의 그린 함수와 수학식 11을 이용하여 수학식 4의
Figure 112008077125059-pat00051
을 높이 z에서 2차원 퓨리에 변환을 하면
Figure 112008077125059-pat00052
이 되고 이를 이용하여
Figure 112008077125059-pat00053
를 나타내면 수학식 12와 같다.
Figure 112008077125059-pat00054
상기 목표 영상은 구조화된 조명광에 의해서 위와 같이 조명광의 주파수만큼 변조된다. 목표 영상이 형광인 경우
Figure 112008077125059-pat00055
는 수학식 6을 이용하여 나타낸다. 수학식 13의 구조화된 조명광으로 비추었을 때 상기 투과 영상의 주파수 데이 터는 수학식 10에 수학식 12의
Figure 112008077125059-pat00056
를 대입하면 얻을 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00057
수학식 13을 살펴보면 상기 투과 영상의 저주파 부분은 변조에 의해서 목표 영상의 고주파 부분으로 구성되기 때문에 목표 영상의 고주파 부분 에너지를 투과 영상의 저주파 부분에서 얻을 수 있으므로 에너지의 상쇄 없이 얻을 수 있다. 수학식 14는 수학식 13을 변수 치환한 식이다.
Figure 112008077125059-pat00058
목표 영상이 있는 깊이를 예측할 수 있다면 수학식 14의 적분은 사라지고 수학식 15와 같이 투과 영상의 주파수 값은 목표영상의 주파수 값에 두 개의 커널 함수가 곱해진 형태가 된다.
Figure 112008077125059-pat00059
여러 주파수의 사인파 코사인파 형태로 구조된 조명광을 사용할 경우, 목표 영상의 정보를 많이 얻을 수 있으므로 좀더 정확한 영상을 얻을 수 있다. 기본적으로 x축의 고주파 정보를 위해서 x축 방향으로 사인파, 코사인파를 생성하여 조명하고, y축으로도 사인파, 코사인파를 생성하여 비춘다. 각각의 조명광에서 투과 영상은 수학식 16과 같은 최소자승법(least square fitting)을 사용하여 깊이 z에서 목표 영상의 2차원 주파수 영역의 값을 얻을 수 있고 이 값을 2차원 퓨리에 역 변환을 하여 원하는 영상을 얻을 수 있다.
Figure 112008077125059-pat00060
따라서, 본 발명에서 산란 매질을 지나 측정된 투과 영상을 목표 영상과 조명광의 곱으로 나타낼 수 있으므로 투과 영상의 주파수 데이터는 목표 영상의 주파수 데이터와 조명광의 주파수 데이터를 컨볼루션 한 값이 된다. 즉, 사인파 형태의 구조를 가진 조명광으로 매질을 비추게 되면 투과 영상은 목표 영상이 사인파의 주파수만큼 변조된 것이므로 고주파 부분에서 큰 에너지를 얻을 수 있어 산란에 의한 고주파 부분의 에너지 손실을 막을 수 있으며 목표 영상을 정확하게 복원할 수 있다.
본 발명에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매 체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치의 내부 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 공간 광 변조기를 이용하여 구조화된 조명을 생성하는 조명광 생성부의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 산란 매질 속 목표물과 산란 매질에 조사되는 조명광, 그리고 산란 매질을 통과한 조명광을 측정하는 측정 수단을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법의 전 과정을 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101: 조명광 생성부
102: 영상 측정부
103: 영상 복원부
201: 광원
202: 거울
203: 빔 스플리터
204: 제1 편광기
205: 공간 광 변조기
206: 제2 편광기

Claims (23)

  1. 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 단계;
    목표물을 포함한 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정하는 단계; 및,
    상기 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 투과 영상으로부터 상기 목표물에 해당하는 목표 영상을 복원하는 단계를 포함하고,
    상기 조명광을 생성하는 단계는,
    공간 광 변조기를 이용하여 상기 조명광의 주파수 데이터를 생성하되, 상기 조명광의 주파수 데이터가 델타 함수를 가지도록 상기 조명광의 패턴을 사인파 형태와 코사인파 형태로 생성하고,
    상기 생성된 조명광의 주파수 데이터의 크기는 상기 목표 영상을 변조시키고자 하는 주파수의 크기로 결정되는, 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 목표 영상을 복원하는 단계는,
    상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 단계와,
    상기 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데이터의 크기만큼 변조하는 단계와,
    상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터로부터 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 산출하여 상기 목표 영상을 복원하는 단계
    를 포함하는, 산란광 단층촬영의 영상 처리 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제1항 또는 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
  13. 일정 패턴으로 구조화 된 조명광을 생성하는 조명광 생성부;
    목표물을 포함한 매질에 상기 조명광을 조사하여 상기 매질을 통과한 조명광에 따른 투과 영상을 측정하는 영상 측정부; 및,
    상기 조명광의 주파수 데이터를 이용하여 상기 투과 영상으로부터 상기 목표물에 해당하는 목표 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함하고,
    상기 조명광 생성부는,
    공간 광 변조기를 이용하여 상기 조명광의 주파수 데이터를 생성하되, 상기 조명광의 주파수 데이터가 델타 함수를 가지도록 상기 조명광의 패턴을 사인파 형태와 코사인파 형태로 생성하고,
    상기 생성된 조명광의 주파수 데이터의 크기는 상기 목표 영상을 변조시키고자 하는 주파수의 크기로 결정되는, 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 제13항에 있어서,
    상기 영상 복원부는,
    상기 투과 영상의 주파수 데이터를 산출하는 주파수 산출부와,
    상기 투과 영상의 주파수 데이터를 상기 조명광의 주파수 데이터의 크기만큼 변조하는 주파수 변조부와,
    상기 변조된 투과 영상의 주파수 데이터로부터 상기 목표 영상의 주파수 데이터를 산출하여 상기 목표 영상을 복원하는 복원 실행부
    를 포함하는, 산란광 단층촬영의 영상 처리 장치.
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
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