KR101115574B1 - 반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 시스템은 입력된 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 전처리부, 제1 및 제2 해석영상들을 기초로 위상 상관계수를 구하는 상관계수 처리부, 위상 상관계수를 이용하여 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위값을 생성하여 각 픽셀의 변위 정보를 출력하는 변위 추적부를 포함한다. 해석 영상을 이용한 선형적인 위상 근사를 함으로써 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻기 위해 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다.

Description

반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING LATERAL DISPLACEMENT FOR IMAGE WITH SPECKLE PATTERN}

본 발명은 반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반점 무늬를 갖는 영상을 이용하여 고속 및 고정밀로 횡 변위를 추적하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

의료 영상에서 초음파 영상 장치는 널리 쓰이고 있다. 초음파 영상 장치는 진단하고자 하는 대상체를 향하여 초음파를 송신하고 반사된 초음파로부터 대상체의 영상을 형성하여 표시하는 장치이다. 초음파 영상은 조직의 반사계수를 이용하는 B-모드(Brightness-mode)로서 많이 표현된다. 이는 인체에서 돌아오는 에코의 크기를 밝기로 화면에 표시하는 방법이다. 다만 종양이나 암 조직과 같이 주위 조직과 반사계수가 크게 차이가 나지 않는 조직은 초음파 영상에서 관찰하기 어렵다. 이와 같이 반사계수가 차이가 나지 않는 조직은 기계적인 특성을 영상화한 탄성영상(Elastography)으로 관찰할 수 있다. 탄성 영상은 인체에 침습을 가하지 않고 세포 조직의 기계적 특징을 살펴볼 수 있기 때문에 널리 사용되고 있다.

탄성 영상이란 영상의 변위 등을 추적하여 조직의 탄성도를 얻어 이를 영상으로 나타낸 것을 말한다. 조직의 탄성도를 정확히 알 수 있다면 정상 조직과 병변 조직을 구분할 수 있다. 일반적으로 암과 같은 종양의 경우 일반 조직에 비하여 그 탄성도가 다르므로 탄성도를 계산할 수 있다면 종양의 위치 및 크기도 확인할 수 있다. 기존에 사용된 CT 및 MRI와 같은 장비는 고가의 장비로 환자들에게 큰 부담이며 많은 시간을 소요하므로 비효율적이다. 반면 초음파와 레이저와 같은 영상의 경우 쉽게 영상 정보를 획득할 수 있고, 비용 또한 앞의 기기들과 비교하여 매우 경제적이다.

이 외에 탄성 영상을 이용한 온도 근사도 가능하다. 나날이 발전하는 집속 초음파 치료 (High Intensity Focused Ultrasound; HIFU)와 같은 시스템은 병변 위치에 강한 에너지를 주어 암을 치료하는 방식으로, 이 시스템에서 실시간 온도 측정은 매우 중요한 부분이다. 영상의 해상도가 높은 CT 및 MRI는 정확한 온도 근사가 가능하지만 실시간으로 정보를 수집하지 못하는 단점이 있어 실시간으로 사용하기 부적합하다. 반면 비교적 해상도는 낮지만 초음파 및 레이저와 같은 영상은 인체에 무해하고, 실시간으로 정보 수집이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 장비를 통해 얻은 영상을 통해 탄성 영상을 구성하여 온도 변화 추적이 가능하다. 온도 변화 추적이 가능할 경우 실시간 수술시에 사용자에게 온도 정보를 전달하여 보다 안전한 수술이 가능하다. 일반적으로 이러한 영상은 임의의 반점 무늬를 갖고, 두 영상의 반점들의 차이를 이용하여 변위 추적에 사용할 수 있다. 이를 바탕으로 변위 차이에 따라 탄성도를 계산하게 된다. 변위 추적을 할 수 있다면 탄성 영상을 구성할 수 있다.

2차원 영상에서 변위 추적은 크게 축변위 추적과 횡변위 추적으로 나뉘어진다. 축방향의 경우 영상장치의 높은 주파수를 이용하기 때문에 높은 해상도를 얻을 수 있어 비교적 정확한 변위를 추적할 수 있다. 반면 횡방향 변위 추적은 축방향 변위와 비슷한 수준의 정밀도를 가지기 위해서는 많은 계산을 필요로 한다. 또한 미소 변화의 추적의 경우 계산에 있어서의 근사 방식에 따라 속도가 저하되거나 정확성 또는 신뢰도가 떨어질 수 있다. 실시간 영상을 사용함에 있어서 횡변위 추적은 축변위 추적과 같은 중요도를 갖고 있고, 따라서 횡변위 추적을 정확하고 빠른 속도로 실시할 수 있다면 실시간 탄성 영상을 획득하는 데 큰 도움이 된다. 그러나 이러한 변위 추적에 있어서 기존의 횡방향 변위 추적 기술은 복잡한 계산에 의한 근사 및 반복적인 상관계수의 계산으로 실시간에 적용되기에는 부적합하다는 문제점이 있다.

본 발명의 일 목적은 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구성할 수 있는 횡 변위 추적 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구성할 수 있는 횡 변위 추적 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 시스템은 전처리부, 상관관계 처리부 및 변위 추적부를 포함할 수 있다. 상기 전처리부는 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환한다. 상기 상관관계 처리부는 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산한다. 상기 변위 추적부는 상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력한다.

일 실시예에 의하면, 상기 전처리부는 상기 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환한 뒤 상기 반점 포함 영상의 주파수 성분 중 절반을 제거한 후 다시 공간 영역으로 변환하여 상기 제1 및 제2 해석 영상으로 변환하는 해석영상 변환부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 상관계수 처리부는 상기 제1 및 제2 해석영상을 기초로 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 상관계수 처리부는 상기 제1 및 제2 해석영상을 제1 필터링하는 제1 필터부를 더 포함하고, 상기 상관계수 계산부는 상기 제1 필터부에 의해 제1 필터링된 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 위상 상관계수를 계산할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변위 추적부는 상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수 값 중 최대값을 찾아 1차 횡변위 추적을 하는 1차 횡변위 추적부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변위 추적부는 상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수를 기초로 위상 영점을 계산하는 위상 영점 계산부 및 상기 계산된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 2차 변위 추적부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변위 추적부는 상기 계산된 위상 영점을 입력받아 제2 필터링하는 제2 필터부를 더 포함하고, 상기 2차 변위 추적부는 상기 제2 필터부로부터 제2 필터링 된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 전처리부는 상기 변환된 해석 영상으로 상기 반점 포함 영상의 중심 주파수를 계산하는 중심 주파수 계산부를 포함하고, 상기 2차 변위 추적부는 상기 중심 주파수 및 상기 계산된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 할 수 있다.

본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 반점 무늬를 갖는 영상에 대한 횡 변위 추적 방법은 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 단계, 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산하는 단계 및 상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 단계는 상기 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환하는 단계, 상기 반점 포함 영상의 주파수 성분 중 절반을 제거하는 단계, 상기 주파수 성분 중 절반이 제거된 반점 포함 영상을 공간 영역으로 변환하여 상기 제1 및 제2 해석 영상으로 변환하는 단계 및 상기 제1 및 제2 해석 영상을 기초로 상기 반점 포함 영상의 중심 주파수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산하는 단계는 상기 제1 및 제2 해석영상을 제1 필터링 하는 단계 및 상기 제1 필터링 된 제1 및 제2 해석영상을 기초로 상관계수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력하는 단계는 상기 계산된 각 픽셀에 대한 위상 상관계수 값 중 최대값을 찾아 1차 횡변위 추적을 하는 단계, 상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수를 기초로 위상 영점을 계산하는 단계, 상기 계산된 위상 영점을 입력받아 제2 필터링하는 단계 및 상기 계산된 반점 포함 영상의 중심 주파수 및 상기 제2 필터링된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 횡 변위 추적 장치 및 그 방법은 횡 변위 추적을 위한 변위의 근사에 있어서 해석영상 및 중심 주파수를 이용한 선형적인 위상 근사를 하므로 적은 계산량으로도 횡 변위 추적이 가능하다. 또한 상관계수를 구하기 위해 제1 필터링을 수행하고, 변위 값 근사를 위해 제2 필터링을 수행함으로써 계산의 오차를 감소시킬 수 있다. 즉 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다. 다만, 본 발명의 효과는 상기 언급한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 횡 변위 추적 시스템을 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 주파수 영역에서의 해석 영상을 나타내는 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 해닝 필터 및 로우-패스 필터의 필터 특성을 각각 나타내는 도면이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 단방향 이동을 나타내는 도면이고, 도 5b는 상기 도 5a의 대상물의 단방향 이동 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 양방향 이동을 나타내는 도면이고, 도 6b는 상기 도 6a의 대상물의 양방향 이동 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.
도 7a은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 단방향 압축을 나타내는 도면이고, 도 7b는 상기 도 7a의 대상물의 단방향 압축 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 도 2의 반점 포함 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡변위 추적 시스템에서 횡 변위 추적에 필요한 계산량을 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.
도 10은 단방향 압축 실험을 위한 장비를 나타내는 도면이다.
도 11은 도 10의 장비를 이용한 단방향 압축 실험의 결과를 나타내는 도면이다.
도 12는 도 11의 실험 결과의 오차를 설명하기 위한 영상 장치에서 수집한 영상 정보의 주파수 영역 신호의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법을 나타내는 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법을 나타내는 순서도이다.
도 15은 도 13 및 도 14의 해석영상으로 변환하기 위한 단계를 나타내는 순서도이다.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 방향 변위 추적 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, 횡 방향 변위 추적 시스템(10)은, 전처리부(110), 상관계수 처리부(130) 및 변위 추적부(150)를 포함할 수 있다.

전처리부(110)는 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 입력 받아 상기 두 개의 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)로 각각 변환한다. 상기 전처리부(110) 마이크로 프로세서, 마이크로 컨트롤러, 디지털 신호 처리기(DSP)일 수 있으며, 상기 입력받은 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 처리하기 위한 임의의 처리기일 수 있다.

상기 전처리부(110)는 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 변위 추적을 위해 사용되는 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)로 변환한다. 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)은 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)의 주파수 성분의 절반을 제거하여 생성될 수 있다. 즉, 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 각각 주파수 영역으로 변환하고, 변환된 제1 및 제2 주파수 영역 영상들의 주파수 중 절반을 각각 제거하고, 상기 주파수 성분의 절반이 제거된 제1 및 제2 주파수 영역 영상들을 공간 영역으로 각각 변환하여 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 얻을 수 있다. 후술하는 바와 같이, 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)로 변환하기 이전의 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)에는 반송주파수가 존재하지 않아 정밀한 변위 추적을 위해 반복적인 보간(interpolation) 계산이 필요하다. 상기 반복적인 보간 계산에는 많은 계산량이 수반되며, 따라서 이 경우 시스템의 속도 저하의 원인이 된다. 반면 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 기초로 위상상관계수를 구하는 경우, 해석 영상에서는 인위적인 반송 주파수가 생성되므로 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다. 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 얻는 방법은 도 3을 참조하여 후술한다.

후술하는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의한 횡 변위 추적 시스템(10)은 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 기초로 중심 주파수(CF)를 계산하는 중심 주파수 계산부(113)를 포함할 수 있다. 상기 중심 주파수(CF)는 상기 변위 추적부(150)에서 정확한 변위 추적을 위한 변위값 근사를 위해 사용될 수 있다.

상관계수 처리부(130)는 상기 전처리부(110)에서 출력되는 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수(CR)를 계산할 수 있다. 상기 위상 상관계수(CR)는 상기 변위 추적부(150)가 변위 추적을 하기 위하여 사용될 수 있다.

변위 추적부(150)는 상기 상관계수 처리부(130)에서 출력되는 상기 각 픽셀에 대한 위상 상관계수(CR)을 기초로 각 픽셀의 변위 정보(DI)를 출력할 수 있다.

상기 변위 추적부(150)는 상기 위상 상관계수(CR)를 기초로 변위 추적을 할 수 있다. 또한 후술하는 바와 같이, 상기 변위 추적부(150)는 픽셀 단위 이상의 정밀 추적을 위해 상기 중심 주파수(CF)를 기초로 횡 변위를 근사할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 횡 변위 추적 시스템(10)을 구체적으로 나타내는 블록도이다.

도 2를 참조하면, 전처리부(110)는 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)로 변환하는 해석영상 변환부(111) 및 상기 변환된 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)에 기초하여 중심주파수(CF)를 계산하는 중심주파수 계산부(113)을 포함할 수 있다.

상기 해석영상 변환부(111)는 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 입력 받아 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)로 각각 변환할 수 있다.

상기 중심주파수 계산부(113)는 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 기초로 중심 주파수(CF)를 계산할 수 있다. 상기 중심 주파수(CF)는 후술하는 바와 같이 상기 변위 추적부(150)가 변위 추적을 할 때 이용될 수 있다.

상관계수 처리부(130)는 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 제1 필터링하는 제1 필터부(131) 및 상기 제1 필터링된 제1 및 제2 해석영상들(FIM1, FIM2)을 기초로 상관계수(CR)를 계산하는 상관계수 계산부(133)를 포함할 수 있다. 제1 필터부(131)는 위상 상관계수(CR)을 구하는 계산의 오차를 줄여 변위 추적의 정밀도를 높이고, 변위 추적에 필요한 계산량을 줄이기 위해 구비될 수 있다. 예를 들면, 제1 필터부(131)는 해닝 필터(Hanning Filter)로 구현될 수 있다. 이 경우, 제1 필터부(131)는 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 해닝 필터링(Hanning Filtering)할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 해닝 필터의 필터 크기는 비교 크기(kernel size)에 의해 결정될 수 있다. 상기 비교 크기는 자기 상관 계수(auto cross correlation)에 의해 결정될 수 있다. 즉, 자기 상관 계수를 구하고 상기 자기 상관 계수들의 최대값의 절반이 되는 범위까지를 비교 크기로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 해닝 필터로 구현되는 제1 필터부(131)의 필터 크기는 상기 비교 크기의 2 배로 결정될 수 있다. 기존의 횡 변위 추적 시스템의 경우 위상 상관계수를 구할 때 두 번의 계산이 필요한 반면, 본 발명의 일 실시예에 의한 횡 변위 추적 시스템은, 상기 제1 필터부(131)에 의해 제1 필터링된 상기 제1 및 제2 해석 영상(FIM1, FIM2)을 기초로 위상 상관계수(CR)를 구하므로 한 번의 계산만으로 위상 상관계수(CR)를 구할 수 있다. 또한, 제1 필터부(131)는 주파수 성분의 절반이 제거된 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)을 제1 필터링하므로 상기 제1 필터링에 필요한 계산량도 절반으로 감소할 수 있다. 결과적으로, 기존의 횡 변위 추적 시스템에 비해 절반의 계산으로 위상 상관계수(CR)를 구할 수 있으므로 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다. 제1 필터부(131)의 일 예로 사용될 수 있는 해닝 필터의 필터 특성은 도 4a를 참조하여 후술한다. 다만, 상기 해닝 필터는 제1 필터부(131)를 예시하기 위한 것이며, 상기 제1 필터부(131)의 특성이 이에 한정되어서는 아니 된다.

상기 상관계수 계산부(133)는 상기 제1 필터부(131)에 의해 제1 필터링된 해석 영상들(FIM1, FIM2)을 기초로 상기 위상 상관계수(CR)를 구할 수 있다. 상관 계수는 다음 [수학식 1]에 기초하여 계산될 수 있다.

[수학식 1]

상기 [수학식 1]에서 x bar와 y bar는 각각 x와 y의 평균이며, Sx와 Sy는 각각 x와 y의 표준 편차(standard deviation)이다. 후술하는 바와 같이 상기 변위 추적부(150)는 상기 위상 상관계수(CR)를 기초로 변위 추적을 수행할 수 있다.

변위 추적부(150)는 상기 위상 상관계수를 기초로 1차 변위추적을 하는 1차 변위 추적부(151), 상관계수 값을 이용하여 위상 영점을 계산하는 위상 영점 계산부(153), 제2 필터부(155), 상기 위상 영점 및 상기 중심 주파수 값을 기초로 최종 변위를 계산하는 2차 변위 추적부(157)를 포함할 수 있다.

1차 변위 추적부(151)는 상기 위상 상관 계수(CR) 공간 영역 내에서 위상 상관계수가 가장 큰 픽셀 위치를 찾는 방법으로 1차 변위 추적을 수행할 수 있다. 상기 1차 변위 추적은 픽셀 단위의 위치 추적일 수 있다.

위상 영점 계산부(153)는 픽셀 단위 이상의 정밀 변위 추적을 위한 변위 근사를 위해 필요한 위상 영점을 계산할 수 있다. 상기 위상 영점 계산부는 위상 영점 계산을 위해 각 픽셀을 기준으로 좌측, 중앙, 우측의 상관계수 값을 기초로 영점을 통과하는 지점을 계산할 수 있다. 기존의 변위 추적 시스템은 위상을 사용하지 않아 변위 근사를 위해 다차원 근사법을 사용하므로 변위 추적에 많은 계산량이 수반되는 반면, 본 발명의 일 실시예에 의한 횡 변위 추적시스템은 상기 해석영상을 이용하여 선형적인 위상 근사를 하므로 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다.

제2 필터부(155)는 2차 변위 추적에 있어서 계산의 오차를 줄이기 위해 사용될 수 있다. 제2 필터부(155)는 변위 추적에서의 계산의 오차를 줄여줄 수 있도록 다양한 필터들 중에서 선택될 수 있다. 예를 들면, 제2 필터부(155)는 로우-패스 필터(Low-Pass Filter)로 구현될 수 있다. 이 경우, 제2 필터부(155)는 로우-패스 필터링을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 로우-패스 필터의 필터 크기는 상기 비교 크기(kernel size)에 의해 결정될 수 있다. 전술한 바와 같이, 상기 비교 크기는 자기 상관 계수(auto cross correlation)에 의해 결정될 수 있다. 즉, 자기 상관 계수를 구하고 상기 자기 상관 계수들의 최대값의 절반이 되는 범위까지를 비교 크기로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 로우-패스 필터로 구현되는 제2 필터부(155)의 필터 크기는 상기 비교 크기의 4 배로 결정될 수 있다. 제2 필터부(155)의 일 예로 사용될 수 있는 로우-패스 필터의 필터 특성은 도 4b를 참조하여 후술한다. 다만, 상기 로우-패스 필터는 제2 필터부(155)를 예시하기 위한 것이며, 상기 제2 필터부(155)의 특성이 이에 한정되어서는 아니 된다.

2차 변위 추적부(157)는 상기 계산된 위상 영점 및 상기 중심 주파수(CF)를 기초로 2차 변위 추적을 수행할 수 있다. 제2 필터부(155)는 상기 2차 변위 추적을 함에 있어서 계산의 오차를 줄이기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 제2 필터부(155)는 로우-패스 필터로 구현될 수 있다. 모든 변위 계산이 완료되면 상기 변위 추적부(150)는 계산된 변위 정보(DI)를 출력할 수 있다. 이 경우 상기 변위 정보(DI)는 이진 및/또는 아스키 형태로 출력될 수 있다.

도 3은 주파수 영역에서의 해석 영상을 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)은 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)을 주파수 영역에서 전체 주파수 성분의 절반을 제거하는 방법으로 변환될 수 있다. 주파수 영역으로의 변환은 상기 제1 및 제2 반점포함 영상들(IMG1, IMG2)을 푸리에 변환(Fourier Transform)하여 수행될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 주파수 영역으로 변환된 제1 및 제2 반점포함 영상들의 전체 주파수 성분들 중 절반의 주파수를 각각 제거하여 주파수 영역에서의 제1 및 제2 해석 영상들을 얻을 수 있다. 상기 제거되는 절반의 주파수는 종 방향이 아닌 횡 방향의 주파수 성분일 수 있다. 공간 영역에서의 상기 제1 및 제2 해석 영상들(AIM1, AIM2)은 상기 절반의 주파수 성분이 제거된 주파수 영역에서의 제1 및 제2 해석 영상들을 역 푸리에 변환(Inverse Fourier Transform)하여 얻을 수 있다.

도 4a 및 도 4b는 해닝 필터 및 로우-패스 필터의 필터 특성을 각각 나타내는 도면이다.

제1 필터부(131)는 상기 상관계수 처리부(130)에서 위상 상관계수(CR)를 구하기 위하여 사용될 수 있고, 제2 필터부(155)는 상기 변위 추적부(150)에서 2차 변위 추적을 하기 위하여 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이 상기 제1 필터부(131) 및 제2 필터부는 변위 추적에서의 계산의 오차를 줄여 변위 추적의 정밀도를 높이고, 변위 추적에 필요한 계산량을 줄일 수 있도록 다양한 필터들 중에서 선택될 수 있다. 예를 들면, 제1 필터부(131)는 해닝 필터로 구현될 수 있고, 제2 필터부(155)는 로우-패스 필터로 구현될 수 있다. 전술한 바와 같이, 상기 해닝 필터 및 로우-패스 필터의 크기는 비교 크기(kernel size)에 의해 결정될 수 있다. 상기 비교 크기는 자기 상관 계수(auto cross correlation)에 의해 결정될 수 있다. 즉, 자기 상관 계수를 구하고 상기 자기 상관 계수들의 최대값의 절반이 되는 범위까지를 비교크기로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 해닝 필터로 구현되는 제1 필터부(131)의 필터 크기는 상기 비교 크기의 2 배로 결정될 수 있고, 상기 로우-패스 필터로 구현되는 제2 필터부(155)의 필터 크기는 상기 비교 크기의 4 배로 결정될 수 있다. 상기 해닝 필터 및 로우-패스 필터에 사용되는 해닝 함수(Hanning function)은 다음 [수학식 2]에 기초하여 결정될 수 있다.

[수학식 2]

다만, 상기 해닝 필터 및 로우-패스 필터는 제1 필터부(131) 및 제2 필터부(155)를 예시하기 위한 것이며, 상기 제1 필터부(131) 및 제2 필터부(155)의 특성이 이에 한정되어서는 아니 된다.

도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 단방향 이동을 나타내는 도면이고, 도 5b는 상기 도 5a의 대상물의 단방향 이동 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험을 위해 단방향 이동을 도 5a에 나타난 바와 같이 x 방향으로 각각 1μm, 2μm, 3 μm, 5 μm, 7 μm, 10 μm 총 6회 이동하여 횡 변위 추적 결과를 관찰하였다. 도시된 전체 사각형은 관찰하는 대상체를 나타내며, 대상체 내부에 음영 표시된 부분의 사각형은 상기 횡 변위 추적 시스템에 의해 관찰된 영역을 나타낸다. 그리고 도 5b의 표는 도 5a의 음영 부분의 각 픽셀에 상응하는 변위 값에 대한 평균 및 표준 편차를 나타낸다.

도 5b를 참조하면, 총 6회의 상기 단방향 이동 변위에 따른 추적 결과를 기존의 변위 추적 시스템을 이용한 경우와 본 발명에 의한 변위 추적 시스템을 이용한 경우를 비교할 수 있다. 이동 변위가 1μm인 경우, 기존의 변위 추적 시스템을 이용한 경우 추적 결과는 오차가 0.17μm이고 편차가 0.20μm이며 본 발명에 의한 추적 시스템을 이용한 경우 오차가 0.3μm이고 편차가 0.32μm이다. 즉, 본 발명에 의한 변위 추적 시스템의 변위 추적 결과는 기존의 변위 추적 시스템의 변위 추적 결과와 크지 않은 오차를 가짐을 알 수 있다. 변위를 증가 시킨 경우 본 발명에 의한 변위 추적 시스템의 변위 추적 결과는 변위가 1μm인 경우 30%의 오차를 가지며 변위가 증가할수록 오차의 퍼센트 비율이 감소하게 된다. 즉, 본 발명에 의한 변위 추적 시스템은 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다.

도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 양방향 이동을 나타내는 도면이고, 도 6b는 상기 도 6a의 대상물의 양방향 이동 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험을 위해 양방향 이동을 도 6a에 나타난 바와 같이 x 축의 양쪽 방향으로 10μm이동하여 변위 추적 결과를 관찰하였다. 즉, 1회의 10μm 양방향 이동에 대해 z 축상의 7.5mm, 10.0mm, 12.5mm 세 위치에서 횡 변위 추적 결과를 관찰하였다.

도 6b를 참조하면, 그래프의 가로축은 관찰 대상체의 횡방향 위치를 나타내고, 그래프의 세로축은 횡방향 이동 변위를 나타낸다. 그리고 실제의 양방향 이동은 실선으로, 본 발명에 따른 횡 변위 추적 시스템에 의한 관찰 결과는 점선, 파선, 일점 쇄선으로 도시되어 있다. 상기 그래프의 실선을 참조하면 가로축에서의 10mm 위치를 기준으로 10mm를 초과하는 위치에서는 횡방향 변위값이 +10μm이고, 10mm 미만의 위치에서는 횡방향 변위값이 -10μm이다. 즉, 대상체의 x축 방향 10mm를 기준으로 양방향으로 10μm 이동한 결과임을 알 수 있다. 또한 점선, 파선 및 일점 쇄선은 각각 양방향 이동 변위 추적 결과를 관찰한 z축 상의 세 위치를 나타낸다. 즉, 점선은 대상체의 z축 방향 7.5mm, 파선은 대상체의 z축 방향 10.0mm, 일점 쇄선은 대상체의 z축 방향 12.5mm에서 수평한 일직선 상으로의 변위 추적 관찰 결과가 도시되어 있다. 상기 7.5mm, 10.0mm, 12.5mm에서의 관찰 결과 모두 실제 이동된 실선의 변위에 대한 각각의 변위 추적 결과가 실제 탄성 영상에서 사용될 수 있을 정도로 정확한 추세의 결과로 도출됨을 알 수 있다.

도 7a은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 대상물의 단방향 압축을 나타내는 도면이고, 도 7b는 상기 도 7a의 대상물의 단방향 압축 관측 결과에 있어서 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험을 위해 양방향 이동을 도 7a에 나타난 바와 같이 x 축의 좌측 방향으로 20μm압축하여 변위 추적 결과를 관찰하였다. 즉, 1회의 20μm 압축에 대해 z 축상의 7.5mm, 10.0mm, 12.5mm 세 위치에서 횡 변위 추적 결과를 관찰하였다.

도 7b를 참조하면, 도 6b과 유사하게, 실제의 압축은 실선으로, 그리고 z축 상의 7.5mm, 10.0mm, 12.5mm에서의 관찰 결과는 각각 점선, 파선, 일점 쇄선으로 도시되어 있다. 도 12의 그래프를 참조하면 실제 압축을 나타내는 실선이 횡방향 위치가 증가함에 따라 변위값이 감소하는 음의 기울기를 갖는 선형 함수인 것으로 도시되어 있다. 상기 음의 기울기는 상기 단방향 압축 실험이 상기 대상체의 왼쪽 끝을 고정시킨 후 대상체의 오른쪽 끝 부분을 왼쪽 방향으로 압축시키면서 상기 대상체를 관찰한 결과에 근거한다. 따라서 탄성을 갖는 대상체는 고정되어 있는 왼쪽 끝 위치, 즉 x=0mm 근방에서는 횡방향 이동 변위가 0에 가깝고, x=0mm에서 멀어질수록 압축 정도가 증가하여 이동 변위의 크기가 커지게 된다. 압축 방향이 x 축 방향과 반대이므로 이동 변위의 부호는 음(-)이다.

도 7b의 관찰 결과를 참조하면, 상기 점선, 파선 및 일점 쇄선은 실제 압축 결과인 실선과 비교하여 5μm 미만의 영역에서는 오차가 다소 확인되나 탄성 영상으로 사용될 수 있는 수준의 오차이며, 5μm 이상의 영역에서는 실제 압축 결과와 거의 일치하는 값이 계산됨을 확인할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템은 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 효과를 관측하기 위한 실험에 있어서 도 2의 반점 포함 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 상기 반점 포함 영상은 영역 내에 반점 무늬(speckle pattern)이 반복하여 나타난다. 탄성을 가진 대상체가 이동하거나 압축되는 경우 상기 반점 무늬는 이동 및 압축 방향에 따라 다소간 변화한 양상으로 바뀌고, 상기 이동 및 압축이 있기 전의 반점 무늬가 포함된 영상과 상기 이동 및 압축이 있은 후의 반점 무늬가 포함된 영상이 각각 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들(IMG1, IMG2)일 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡변위 추적 시스템에서 횡 변위 추적에 필요한 계산량을 기존의 변위 추적 시스템과 비교하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 횡변위 추적 시스템에서 횡 변위 추적에 필요한 계산량은 기존의 변위 추적 시스템과 비교하여 절반 이하인 것을 알 수 있다. 구체적으로, 상관 계수 계산을 위한 계산량과 필터 계산을 위한 계산량은 각각 절반으로 감소하였다. 또한, 복소수 계산에 필요한 계산량은 0이다. 그리고 선형 근사 계산을 위한 계산량은 기존의 변위 추적 시스템의 1/8 수준으로 감소하였다. 기존의 횡변위 추적 시스템인 횡 변위 추적을 위해 반복적인 보간 계산을 필요로 하는 반면 본 발명의 일 실시예에 따른 횡변위 추적 시스템은 해석 영상을 기초로 횡변위 추적을 수행하므로 계산량을 절반 이하로 줄일 수 있다.

도 10은 단방향 압축 실험을 위한 장비를 나타내는 도면이다.

도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 단방향 압축 실험을 위한 단방향 압축 실험 장비(30)는 영상 정보를 입력 받는 영상 변환기(image transducer, 301), 상기 영상 변환기를 고정시키는 변환기 홀더(transducer holder, 303), 초음파 영상에 있어서 인체와 유사한 특성을 갖는 플라스틱 모형(plastic phantom, 305), 상기 플라스틱 모형(305)을 단방향 압축하는 제1 변형 장치(307) 및 제2 변형 장치(309)를 포함할 수 있다. 상기 플라스틱 모형(305)의 단방향 압축을 위하여, 상기 제1 변형 장치(307)는 상기 플라스틱 모형(305)의 좌측에 위치하여 고정된 상태로 지지될 수 있고, 상기 제2 변형 장치(309)는 상기 플라스틱 모형(305)의 우측에 위치하여 상기 플라스틱 모형(305)와 접촉된 상태로 좌측으로 이동할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 시스템의 단방향 압축 실험에서 상기 단방향 압축 실험 장비(30)는 상기 플라스틱 모형(305)을 총 20μm 압축하여 중앙의 이동 변위 정보를 획득할 수 있다. 상기 제1 변형 장치(307)가 고정된 상태에서 상기 제2 변형 장치(309)가 좌측 방향으로 20μm 이동함으로써 상기 플라스틱 모형(305)을 20μm 압축할 수 있다. 상기 영상 변환기(301)는 상기 변환기 홀더(303)에 고정된 상태에서 상기 플라스틱 모형(305)이 압축되기 전 및 압축된 이후의 영상정보를 입력받는다. 상기 단방향 압축 실험의 결과는 도 11을 참조하여 후술한다.

도 11은 도 10의 장비를 이용한 단방향 압축 실험의 결과를 나타내는 도면이다.

도 11을 참조하면, 영상장비의 신뢰도가 가장 높은 초점 부근의 영역에서 전체 횡변위를 그래프화한 도면이 도시되어 있다. 상기 그래프에는 z축 방향으로 세 위치, 즉 z=14.3mm, z=15.7mm 및 z=17.1mm에서 관측된 단방향 압축 실험의 관측 결과가 나타나 있다. 실선, 점선, 파선으로 각각 도시된 직선은 상기 z=14.3mm, z=15.7mm 및 z=17.1mm에서 관측된 단방향 압축 실험의 관측 결과의 추세선을 나타내며, 모두 -0.6(μm/mm)의 기울기를 갖는다. 기울기가 -0.4(μm/mm)가 될 것으로 예측할 수 있는데 결과에서 -0.6(μm/mm)로 나타난 것은 도 12를 참조하여 후술하는 바와 같이 영상 장치에서 영상 정보를 수집하는 과정에서 나타난 오차에 기인하는 것으로 볼 수 있다.

도 12는 도 11의 실험 결과의 오차를 설명하기 위한 영상 장치에서 수집한 영상 정보의 주파수 영역 신호의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 12를 참조하면, 실제 영상 장치에서 획득한 영상 정보의 주파수 성분이 0Hz를 중심으로 분포하는 것이 아니라 주파수 영역의 가로축의 양의 영역에 편향되어 분포하고 있음을 알 수 있다. 상기 주파수의 편향은 영상 장비의 특성에 따라 영상을 처리하는 과정에서 발생한 것일 수 있다. 상기 편향된 주파수는 해석 영상을 이용하여 위상 상관관계를 구하는 과정에서의 오차를 증가시키는 원인이 될 수 있다. 도 11의 실험 결과에서 나타난 50%의 오차는 상기 영상 장비의 주파수 편향에 의한 것일 수 있다.

도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법을 나타내는 순서도이다.

도 13을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법은, 제1, 제2 반점 포함 영상들을 입력하는 단계(S100), 상기 입력된 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 제1 및 제2 해석 영상들로 변환하는 단계(S200), 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 위상 상관계수를 계산하는 단계(S300), 상기 위상 상관계수를 기초로 변위값을 계산하는 단계(S400), 상기 변위값에 기초한 변위 정보를 출력하는 단계(S500)를 포함할 수 있다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법을 나타내는 순서도이다.

도 14를 참조하면, 횡 변위 추적을 위해 제1 및 제2 반점포함 영상이 입력되고(S100), 상기 입력된 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 제1 및 제2 해석 영상들로 변환할 수 있다(S200). 상기 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 단계는 도 15를 참조하여 상술한다.

상기 제1 및 제2 해석 영상들로의 변환과 병행하여, 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 중심주파수를 계산할 수 있다(S210). 상기 중심 주파수는 상기 변위값을 계산하는 단계(S400)에 사용될 수 있다.

상기 변환된 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 위상 상관계수를 계산할 수 있다(S330). 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법은, 상기 위상 상관계수를 계산하기에 앞서 계산의 오차를 줄이기 위해 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 제1 필터링하는 단계(S310)를 포함할 수 있다. 상기 제1 필터링된 제1 및 제2 해석 영상을 기초로 위상 상관계수를 계산할 수 있다(S330). 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 제1 필터링하는 단계(S310)는 상기 위상 상관계수를 구하는 계산의 오차를 줄여 변위 추적의 정밀도를 높이고, 변위 추적에 필요한 계산량을 줄이기 위해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 제1 필터링하는 단계(S310)는 상기 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 해닝 필터링(Hanning Filtering)하여 수행될 수 있다. 상기 계산된 위상 상관계수의 결과를 기초로 2차원 상관계수 지도를 생성할 수 있다(S340). 상기 2차원 상관계수 지도는 변위 추적을 하는 단계에서 중복 계산을 거치지 않고 빠른 계산을 하는 데에 이용될 수 있다.

상기 상관계수 값들을 기초로 1차 변위 추적을 할 수 있다(S350). 상기 1차 변위 추적을 하는 단계는 상기 상관 계수 값들 중 가장 큰 상관계수 값을 찾는 방식으로 수행될 수 있다. 상기 1차 변위 추적을 하는 단계에서 픽셀 단위 수준의 횡 방향 변위 추적을 할 수 있다.

상기 상관계수들을 기초로 위상 영점을 계산할 수 있다(S370). 상기 위상 영점의 계산을 위해 각 픽셀을 기준으로 좌측, 중앙, 우측의 상관계수 값을 기초로 영점을 통과하는 지점을 계산할 수 있다. 기존의 횡 변위 추적 방법은 위상을 사용하지 않아 변위 근사를 위해 다차원 근사법을 사용하므로 변위 추적에 많은 계산량이 수반되는 반면, 본 발명의 일 실시예에 의한 횡 변위 추적 방법은 상기 해석영상을 이용하여 선형적인 위상 근사를 하므로 변위 추적의 정밀도를 유지하면서 변위 정보를 얻는 데에 필요한 계산량을 줄여 더욱 신속하고 효율적으로 탄성 영상을 구할 수 있다.

상기 계산된 위상 영점 및 상기 중심 주파수를 기초로 2차 변위 추적을 할 수 있다(S410). 본 발명의 일 실시예에 따른 횡 변위 추적 방법은, 상기 2차 변위 추적을 하기에 앞서 계산의 오차를 줄이기 위해 제2 필터링하는 단계(S390)를 포함할 수 있다. 상기 제2 필터링하는 단계(S390)는 변위 추적의 정밀도를 높이고, 변위 추적에 필요한 계산량을 줄이기 위해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 필터링하는 단계(S3900)는 상기 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 로우-패스 필터링(Hanning Filtering)하여 수행될 수 있다.

상기 계산된 2차 변위 추적 결과 및 1차 변위 추적 결과를 기초로 변위 정보를 출력할 수 있다(S500). 상기 변위 정보는 이진 및/또는 아스키 형태로 출력될 수 있다.

도 15는 도 13 및 도 14의 해석영상으로 변환하기 위한 단계를 나타내는 순서도이다.

도 15를 참조하면, 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 상기 제1 및 제2 해석 영상으로 변환하는 단계는, 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환하는 단계(S201), 상기 주파수 영역으로 변환된 제1 및 제2 영상들의 주파수 성분들 중 절반을 각각 제거하는 단계(S203), 상기 주파수 성분의 절반이 제거된 주파수 영역의 제1 및 제2 영상들을 각각 공간 영역으로 변환하는 단계(S205)를 포함할 수 있다. 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환하는 단계(S201)는 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들을 각각 2차원 푸리에 변환(Fourier Transform)하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 주파수 영역으로 변환된 제1 및 제2 영상들의 주파수 성분들 중 절반을 각각 제거하는 단계(S203)는 상기 2차원 푸리에 변환된 상기 제1 및 제2 반점포함 영상들의 주파수 성분 중 종 방향이 아닌 횡방향의 주파수 성분 중 절반을 각각 제거하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제1 및 제2 반점 포함 영상들의 주파수 성분 중 절반이 제거된 영상은 각각 주파수 영역에서의 제1 및 제2 해석 영상일 수 있다. 상기 주파수 성분의 절반이 제거된 주파수 영역의 제1 및 제2 영상들을 각각 공간 영역으로 변환하는 단계(S205)는 상기 횡 방향의 주파수 성분 중 절반이 제거된 주파수 영역의 제1 및 제2 해석 영상들을 각각 역 푸리에 변환(Inverse Fourier Transform)하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 주파수 영역의 제1 및 제2 해석영상들을 역 푸리에 변환한 영상들은 각각 공간 영역에서의 제1 및 제2 해석영상들일 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

10: 횡방향 변위 추적 시스템 110: 전처리부
111: 해석영상 변환부 113: 중심주파수 계산부
130: 상관계수 처리부 131: 제1 필터부
133: 상관계수 계산부 150: 변위 추적부
151: 1차 변위 추적부 153: 위상 영점 계산부
155: 제2 필터부 157: 2차 변위 추적부
30 : 단방향 압축 실험 장비 301: 영상 변환기(image transducer)
303: 변환기 홀더 305: 플라스틱 모형(plastic phantom)
307: 제1 변형 장치 309: 제2 변형 장치

Claims (12)

1. 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 전처리부;
   상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산하는 상관계수 처리부; 및
   상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력하는 변위 추적부를 포함하는 횡 변위 추적 시스템.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 전처리부는 상기 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환한 뒤 상기 반점 포함 영상의 주파수 성분 중 절반을 제거한 후 다시 공간 영역으로 변환하여 상기 제1 및 제2 해석 영상으로 변환하는 해석영상 변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 상관계수 처리부는 상기 제1 및 제2 해석영상을 기초로 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 상관계수 처리부는 상기 제1 및 제2 해석영상을 제1 필터링하는 제1 필터부를 더 포함하고,
   상기 상관계수 계산부는 상기 제1 필터부에 의해 제1 필터링된 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 위상 상관계수를 계산하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 변위 추적부는 상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수 값 중 최대값을 찾아 1차 횡변위 추적을 하는 1차 횡변위 추적부를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 변위 추적부는 상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수를 기초로 위상 영점을 계산하는 위상 영점 계산부; 및
   상기 계산된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 2차 변위 추적부를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
7. 제6 항에 있어서,
   상기 변위 추적부는 상기 계산된 위상 영점을 입력받아 제2 필터링하는 제2 필터부를 더 포함하고,
   상기 2차 변위 추적부는 상기 제2 필터부에 의해 제2 필터링 된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
8. 제6 항에 있어서,
   상기 전처리부는 상기 변환된 해석 영상으로 상기 반점 포함 영상의 중심 주파수를 계산하는 중심 주파수 계산부를 포함하고,
   상기 2차 변위 추적부는 상기 중심 주파수 및 상기 계산된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 시스템.
9. 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 단계;
   상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산하는 단계; 및
   상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력하는 단계를 포함하는 횡 변위 추적 방법.
10. 제9 항에 있어서, 상기 입력된 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 제1 및 제2 해석영상들로 변환하는 단계는,
    상기 제1 및 제2 반점포함 영상들을 각각 주파수 영역으로 변환하는 단계;
    상기 반점 포함 영상의 주파수 성분 중 절반을 제거하는 단계;
    상기 주파수 성분 중 절반이 제거된 반점 포함 영상을 공간 영역으로 변환하여 상기 제1 및 제2 해석 영상으로 변환하는 단계; 및
    상기 제1 및 제2 해석 영상을 기초로 상기 반점 포함 영상의 중심 주파수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 방법.
11. 제10 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 해석 영상들을 기초로 각 픽셀에 대한 위상 상관계수를 계산하는 단계는,
    상기 제1 및 제2 해석영상을 제1 필터링 하는 단계; 및
    상기 제1 필터링 된 제1 및 제2 해석영상을 기초로 상관계수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 방법.
12. 제11 항에 있어서, 상기 계산된 위상 상관계수를 이용하여 상기 반점 포함 영상의 각 픽셀에 대한 변위 값을 생성하여 상기 각 픽셀의 반점 포함 영상의 변위 정보를 출력하는 단계는,
    상기 계산된 각 픽셀에 대한 위상 상관계수 값 중 최대값을 찾아 1차 횡변위 추적을 하는 단계;
    상기 계산된 각 픽셀에 대한 상관계수를 기초로 위상 영점을 계산하는 단계;
    상기 계산된 위상 영점을 입력받아 제2 필터링하는 단계; 및
    상기 계산된 반점 포함 영상의 중심 주파수 및 상기 제2 필터링된 위상 영점을 기초로 변위 값을 근사하여 2차 횡 변위 추적을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 횡 변위 추적 방법.

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