KR101140342B1 - 디지털 단층합성 촬영 장치의 영상 재구성 방법 및 장치 - Google Patents

디지털 단층합성 촬영 장치의 영상 재구성 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 단층합성 촬영장치(DTS, Digital Tomosynthesis System)의 영상 재구성 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일면에 따른 디지털 단층합성 촬영 장치에서의 영상 재구성 방법은, X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출수단을 이용해 상기 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득하는 단계, 상기 복수 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 계산하는 단계, 상기 복수 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 계산하는 단계, 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 N개의 상보적 중첩 영상 데이터 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산하는 단계, 및 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 차이의 전체 합산값의 차이를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 단층합성 촬영 장치의 영상 재구성 방법 및 장치{Image Reconstruction Method and Apparatus for DTS(Digital Tomosynthesis System)}
본 발명은 영상 재구성 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히, 디지털 단층합성 촬영장치(DTS, Digital Tomosynthesis System)의 영상 재구성 방법 및 장치에 관한 것이다.
디지털 단층합성 촬영장치(DTS, Digital Tomosynthesis System)는 제한된 각도 내에서 다각도로 획득된 투영 영상 데이터를 사용하여 영상을 3차원으로 재구성하는 장치이다. DTS는 2차원 투영 영상에서 촬영대상 피사체의 중첩된 영상을 3차원 공간적으로 분리함으로써 분석과 진단의 정밀도를 향상하는 기술을 이용한다. 최근 이 기술은 3차원 디지털 유방암 단층합성 촬영장치(DBT, Digital Breast Tomosynthesis) 분야에 적용하기 위한 많은 연구가 진행 중이다.
기존의 2차원 X-선 Mammography방법은 X-선원에서부터 검출기까지의 공간상에 존재하는 모든 X-선 감쇄에 의존하여 영상을 검출하기 때문에, 관심 병변 영역이 병변 위 또는 아래의 물체에 의하여 중첩됨으로써 병변에 대하여 정확한 식별이 곤란하였다. 물론, 전산화 단층촬영장치(CT, Computed Tomography)를 이용한 3차원 진단영상을 이용하면 이러한 중첩을 충분히 제거할 수 있으나, CT는 매우 많은 각도에서 촬영하여야 하고, 피사체를 중심으로 일회전을 하여야 하므로, 조사선량과 회전각도 등에서 유방암 진단과 같은 분야에서는 많은 제약점을 가지고 있다.
DTS 기술을 이용한 DBT분야에서는 이와 같은 많은 조사선량과 회전각도에 대한 제약점을 해결하면서, 거의 CT에 가까운 3차원 영상을 제공한다는 점에서 매우 의미있고 효용성이 높은 진단 기술로 인식되고 있다. 따라서, DTS 기술을 이용한 DBT분야에 좀더 효율적으로 병변에 대하여 정확한 식별력을 제공할 수 있는 영상 재구성 방법 및 장치가 요구되고 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은, 효율적으로 병변에 대하여 정확한 식별력을 제공할 수 있는 디지털 단층합성 촬영 장치의 영상 재구성 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른, 디지털 단층합성 촬영 장치에서의 영상 재구성 방법은, X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출수단을 이용해 상기 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득하는 단계; 상기 복수 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 계산하는 단계; 상기 복수 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 계산하는 단계; 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 N개의 상보적 중첩 영상 데이터 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산하는 단계; 및 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 차이의 전체 합산값의 차이를 계산하는 단계를 포함한다.
상기 전체 중첩 영상 데이터(XALL)는, [수학식 4]에 기초하여 계산되고, 상기 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)는, [수학식 5]에 기초하여 계산될 수 있다.
그리고, 본 발명의 다른 일면에 따른, X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출수단을 이용해 상기 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득하는 디지털 단층합성 촬영 장치에 구비되는 영상 재구성 장치는, 상기 복수 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 계산하는 제1 영상 합성부; 상기 복수 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 계산하는 제2 영상 합성부; 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 N개의 상보적 중첩 영상 데이터 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산하는 차이 계산부; 상기 차이의 전체 합산값을 계산하는 차이 총합 계산부; 상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 차이의 전체 합산값 간의 차이를 계산하는 감산부를 포함한다.
본 발명에 따른 디지털 단층합성 촬영 장치의 영상 재구성 방법 및 장치에 따르면, X-선 투영 영상 데이터를 역투영재구성법을 개량한 방식으로 효과적으로 처리하여 번짐 현상 등의 잡음을 제거한 병변에 대하여 정확한 식별력있는 X-선 영상을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층 합성 촬영 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층 합성 촬영 장치의 다각도에서의 촬영을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 재구성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 3의 영상 재구성 방법에서의 영상 처리 과정의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 재구성 장치의 블록도이다.
도 6a는 영상 재구성 후의 실제 대상체에 대한 종래의 영상의 일례이다.
도 6b는 영상 재구성 후의 실제 대상체에 대한 본 발명의 영상의 일례이다.
이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층 합성 촬영 장치를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층 합성 촬영 장치에서는, 유방암 진단 등을 위하여 3차원 영상 재구성 알고리듬을 이용하며, X-선원(110)을 다각도로 이동시키면서 진단 대상체(예를 들어, 유방)에 X-선을 투영시켜 평판형 2차원 X-선 검출기(120)를 사용하여 다각도에서의 X-선 영상을 촬영하는 Cone-beam 방식의 영상 재구성 알고리듬과 유사한 방식을 사용한다.
이와 같은 Cone-beam방식의 촬영 구조에서, X-선원(110)의 n-번째 위치에서 출발한 Cone-beam형태의 X-선이 대상체를 통과하며 감쇄한 후, 2차원 X-선 검출기(120)에 도달하여 검출되는 투영 영상 데이터(bn)의 수학적 모형을 선형 시스템 이론을 적용하여 나타내면, [수학식 1] 또는 [수학식 2]와 같다.
[수학식 1]
AnX = bn
[수학식 2]
Figure 112010048994683-pat00001
대상체의 3차원 공간은 도 1과 같이 소정 입방체 단위의 복셀(voxel)들로 구성되는 것으로 모델링할 수 있으며, X는 각 복셀에서의 X-선 휘도값에 대한 행렬이고, 행렬 An는 투영모델의 복합적인 계수로 사용되기도 하지만, 일반적으로 간략화된 모형에서는 X-선이 대상체를 교차하여 통과한 거리로서, X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출기(120)의 해당 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 해당 복셀을 통과한 거리일 수 있다. X-선원의 위치 인덱스 n은 1≤n≤N이다. 투영 영상 데이터를 나타내는 행렬bn은 X-선 검출기(120)의 2차원 각 요소(예를 들어, PD:photo detection cell)로 투영된 2차원 투영 영상 데이터의 벡터이다.
이하, 도 2와 같이, N=3인 경우를 예로들어 설명하기로 한다. 대상체의 병변이 도 2와 같이 A, B 부분에 있는 경우에, 방향 2에서 촬영시 두 병변 상태는 중첩된 영상으로 나타나며, 방향 1에서 촬영 시에는 A 부위의 병변이 투영 영상의 왼쪽에 나타나고, 방향 3에서 촬영 시에는 B 부위의 병변이 투영 영상의 왼쪽에 나타나게 된다. 디지털 단층합성 촬영장치의 DTS기술은 이와 같은 X-선 검출기(120)를 통해 다각도에서 획득되는2차원 투영 영상에 중첩되어 나타나는 영상을 통해서도 대상체를 3차원 공간으로 분리하여 분석함으로써 3차원적인 병변의 위치 및 상태를 정확히 진단할 수 있도록 한다.
만약, 대상체의 3차원 공간이 1,000 * 1,000 * 1,000개의 작은 복섹들로 모델링 된다면, 벡터 형식의 변수 X 는 1,000,000,000개의 요소를 가지게 되며, 이것을 인덱스를 사용하여 나타내면, 복셀 인덱스 j에서의X-선 휘도값은 Xj로 표시할 수 있다. 이러한 Cone-beam 방식의 영상 재구성 알고리듬으로 가장 널리 사용되는 방식은 역투영재구성법(BP, Back-Projection)으로써, [수학식 3]과 같이 간단히 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112010048994683-pat00002
Figure 112010048994683-pat00003
여기서, 1≤n≤N , An[m,j]는 X-선원(110)의 n번째 위치로부터 X-선 검출기(120)의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 j 복셀을 통과한 거리, bn[m]은 X-선원(110)의 n번째 위치로부터 X-선 검출기(120)의 m번째 요소에서 검출된 투영 영상 데이터, rn[m]은 X-선원(110)의 n번째 위치로부터 X-선 검출기(120)의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체를 통과하는 전체거리를 나타낸다.
[수학식 3]에 기초한 일반적인 역투영재구성법을 따를 때, 재구성된 영상에서는 자기 자신의 평면이 아닌 다른 평면(plane)들, 즉, 대상체의 다른 단면들에 속하는 부분에서의 불필요 물체(예를 들어, 병변 파악과 관련없는 잡음들)들에 의한 도 6a와 같은 번짐(blurring)현상이 나타나서 화질을 저해하는 현상이 나타날 수 있다.
본 발명에서는 X-선 투영 영상 데이터를 역투영재구성법을 개량하여 영상을 효과적으로 처리함으로써 이러한 층간(inter-slices 또는 inter-planes) 번짐 현상등의 잡음을 최소화하면서 병변에 대하여 정확한 식별력있는 X-선 영상을 제공하도록 단층합성영상을 재구성할 수 있는 방법을 제안한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층합성 촬영 장치에서의 영상 재구성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 도 2와 같은 방법으로 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득한다(S10). 즉, X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출기(120)를 이용해 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득한다. 예를 들어, 대상체의 수직 위, 상기 수직 위로부터 좌우로 30도 각도 이동한 위치에서 X-선을 조사하여 투영 영상 데이터(bn)를 획득할 수 있다.
다음에, 위와 같이 복수(N) 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터(bn)를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 [수학식 4]에 기초하여 계산할 수 있다(S20)(도 4의 XALL 참조).
[수학식 4]
Figure 112010048994683-pat00004
Figure 112010048994683-pat00005
Figure 112010048994683-pat00006
Figure 112010048994683-pat00007
여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, 1≤p≤N이며, An[m,j], bn[m], rn[m]은 위에서 설명한 바와 같다. 우선, N개의 X-선원(110)의 위치에서 획득되어진 투영 데이터 세트 중, n=p
Figure 112010048994683-pat00008
일때의 투영 영상 데이터만을 이용하여 재구성한 영상을 Projection-Wise Contribution이라고 하고, 전체 중첩 영상 데이터(XALL)의 계산에 이를 이용한다. 전체 중첩 영상 데이터(XALL)은
Figure 112010048994683-pat00009
을 구한 후, 모든 복셀 인덱스 j에 대하여
Figure 112010048994683-pat00010
을 합산한 값 또는 이때 합산한 값을 N으로 나눈 값일 수 있다.
다음에, 복수(N) 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터(
Figure 112011084770866-pat00034
)를 합산하는 방법으로 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 [수학식 5]와 같이 계산할 수 있다(S30/S40). 즉, X1, X2 .. XN을 계산한다(도 4의 X1, X2 , X3 참조).
[수학식 5]
Figure 112010048994683-pat00011
여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, n≠p 이며, An[m,j], bn[m], rn[m]은 위에서 설명한 바와 같다. N개의 X-선원(110)의 위치에서 획득되어진 투영 영상 데이터 세트 중, n≠p 일 때, 즉, 해당 각도에서의 투영 영상 데이터만을 제외하고 재구성한 영상을 Projection-Wise Complementary Contribution(PWCC)라고 하며, N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)의 계산에 이를 이용한다. 이때 p = 0 인 경우는, 영상 재구성을 위하여 대상체 전체 복셀로 역투영하는 것을 의미한다.
다음에, S10 단계에서의 전체 중첩 영상 데이터(XALL)와 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn) 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산할 수 있다(S31/S41). 즉, d1 , d2, .. dN을 계산한다(도 4의 d1 , d2 ,, d3 참조). 이때, 예를 들어, 도4 의 d1에서는 방향 1의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 410이 제거될 수 있으며, 도4 의 d2 에서는 방향 2의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 420이 제거될 수 있고, 도4 의 d3 에서는 방향 3의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 430이 제거될 수 있다. 여기서 제거된 영상을 흰 점들(410, 420, 430)으로 표시하였다.
그리고, 마지막으로 전체 중첩 영상 데이터(XALL)와 상기 차이(dn = XALL-Xn)의 전체 합산값 간의 차이(
Figure 112010048994683-pat00012
)를 계산한다(S50) (도 4의
Figure 112010048994683-pat00013
참조). 이와 같은 결과는 소정 프로세서에서 처리되어 LCD와 같은 디스플레이 수단을 통해 화면에 도 6b와 같은 영상으로 디스플레이할 수 있다.
이와 같이, 전체 중첩 영상 데이터(XALL)에는 각 평면의 투영 영상 데이터 세트에 의해 다른 층으로 번지게 되는 층간(inter-slices 또는 inter-planes) 번짐현상에 의한 잡음을 모두 다 포함하게 되지만, 본 발명에서는 n≠p 일 때, 즉, 해당 각도에서의 투영 영상 데이터만을 제외한 상보적 중첩 영상 데이터 (Xn)을 이용하여, 층간 번짐현상을 전혀 포함하지 않도록 하여, 도 6b와 같이 병변에 대한 깨끗한 X-선 영상을 제공하여 좀 더 정확하게 병변을 식별할 수 있도록 하였다. 또한, 본 발명에서는 각 복셀에 대하여 N-1개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)를 사용함으로써, 전체 중첩 영상 데이터(XALL)과 거의 유사한 수준의 정상적인 재구성값을 갖게되는 특징을 가지게 된다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 단층합성 촬영 장치에 구비되는 영상 재구성 장치(10)의 블록도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 재구성 장치(10)는, 제1 영상 합성부(11), 제2 영상 합성부(12), 차이 계산부(13), 총합 계산부(14), 및 감산부(15)를 포함한다. 이와 같은 영상 재구성 장치(10)의 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현할 수 있으며, 경우에 따라 어느 하나의 요소가 다른 요소에 포함되도록 구현할 수도 있다.
다음에, 제1 영상 합성부(11)는 도 2와 같은 방법으로 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)가 획득되면, 복수(N) 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터(bn)를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 [수학식 4]에 기초하여 계산할 수 있다(도 3의 S20 참조). 전체 중첩 영상 데이터(XALL)은
Figure 112010048994683-pat00014
을 구한 후, 모든 복셀 인덱스 j에 대하여
Figure 112010048994683-pat00015
을 합산한 값 또는 이때 합산한 값을 N으로 나눈 값일 수 있다.
제2 영상 합성부(12)는 복수(N) 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 [수학식 5]에 기초하여 계산할 수 있다(도 3의 S30/S40 참조). 즉, X1 , X2 .. XN을 계산한다(도 4의 X1 , X2 , X3 참조). 이때 p = 0 인 경우는, 영상 재구성을 위하여 대상체 전체 복셀로 역투영하는 것을 의미한다.
차이 계산부(13)는 위와 같은 전체 중첩 영상 데이터(XALL)와 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn) 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산할 수 있다(도 3의 S31/S41 참조). 즉, d1 , d2 , .. dN을 계산한다(도 4의 d1 , d2 ,, d3 참조). 이때, 예를 들어, 도4 의 d1에서는 방향 1의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 410이 제거될 수 있으며, 도 4의 d2 에서는 방향 2의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 420이 제거될 수 있고, 도 4의 d3 에서는 방향 3의 영상으로 인해 중첩될 수 있는 병변 부위의 영상 430이 제거될 수 있다. 여기서 제거된 영상을 흰 점들(410, 420, 430)으로 표시하였다.
총합 계산부(14)는 상기 차이(dn = XALL-Xn)의 전체 합산값을 계산하고, 감산부(15)는 전체 중첩 영상 데이터(XALL)와 상기 차이(dn = XALL-Xn)의 전체 합산값의 차이(
Figure 112010048994683-pat00016
)를 계산한다(도 3의 S50 참조).
따라서, 이와 같은 영상 재구성 장치(10)를 통해, n≠p 일 때, 즉, 해당 각도에서의 투영 영상 데이터만을 제외한 상보적 중첩 영상 데이터 (Xn)을 이용하여, 전체 중첩 영상 데이터(XALL)에 포함되는 층간(inter-slices 또는 inter-planes) 번짐현상을 제거하여, 도 6b와 같이 병변에 대한 깨끗한 X-선 영상을 제공하여 좀 더 정확하게 병변을 식별할 수 있도록 할 수 있다.
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 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
영상 재구성 장치(10)
제1 영상 합성부(11)
제2 영상 합성부(12)
차이 계산부(13)
총합 계산부(14)
감산부(15)

Claims (6)

  1. 디지털 단층합성 촬영 장치에서의 영상 재구성 방법에 있어서,
    X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출수단을 이용해 상기 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득하는 단계;
    상기 복수 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 계산하는 단계;
    상기 복수 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 계산하는 단계;
    상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 N개의 상보적 중첩 영상 데이터 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산하는 단계; 및
    상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 차이의 전체 합산값의 차이를 계산하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재구성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전체 중첩 영상 데이터(XALL)는,
    수학식들
    Figure 112011084770866-pat00017

    Figure 112011084770866-pat00018

    Figure 112011084770866-pat00019

    Figure 112011084770866-pat00020

    에 따라
    Figure 112011084770866-pat00035
    을 합산한 값으로 계산되고, 여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, 1≤p≤N, An[m,j]는 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 j 복셀을 통과한 거리, bn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소에서 검출된 투영 영상 데이터, rn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체를 통과하는 전체거리인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)는,
    수학식
    Figure 112011084770866-pat00021

    에 따라
    Figure 112011084770866-pat00036
    을 합산한 값으로 계산되고, 여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, n≠p, An[m,j]는 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 j 복셀을 통과한 거리, bn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소에서 검출된 투영 영상 데이터, rn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체를 통과하는 전체거리인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 방법.
  4. X-선을 복수(N) 각도에서 대상체에 투영하여 X-선 검출수단을 이용해 상기 대상체를 구성하는 소정 입방체 단위의 모든 복셀(voxel)에 대한 투영 영상 데이터(bn)를 획득하는 디지털 단층합성 촬영 장치에 구비되는 영상 재구성 장치에 있어서,
    상기 복수 각도 각각에서 획득된 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 전체 중첩 영상 데이터(XALL)을 계산하는 제1 영상 합성부;
    상기 복수 각도 각각에 대하여, 해당 각도를 제외한 각 복셀의 투영 영상 데이터를 합산하여 N개의 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)을 계산하는 제2 영상 합성부;
    상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 N개의 상보적 중첩 영상 데이터 각각의 차이(dn = XALL-Xn)를 계산하는 차이 계산부;
    상기 차이의 전체 합산값을 계산하는 차이 총합 계산부;
    상기 전체 중첩 영상 데이터와 상기 차이의 전체 합산값 간의 차이를 계산하는 감산부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재구성 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전체 중첩 영상 데이터(XALL)는,
    수학식들
    Figure 112011084770866-pat00022

    Figure 112011084770866-pat00023

    Figure 112011084770866-pat00024

    Figure 112011084770866-pat00025

    에 따라
    Figure 112011084770866-pat00037
    을 합산한 값으로 계산되고, 여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, 1≤p≤N, An[m,j]는 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 j 복셀을 통과한 거리, bn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소에서 검출된 투영 영상 데이터, rn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체를 통과하는 전체거리인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 상보적 중첩 영상 데이터(Xn)는,
    수학식
    Figure 112011084770866-pat00026

    에 따라
    Figure 112011084770866-pat00038
    을 합산한 값으로 계산되고, 여기서, j는 복셀 인덱스, 1≤n≤N, n≠p, An[m,j]는 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체의 j 복셀을 통과한 거리, bn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소에서 검출된 투영 영상 데이터, rn[m]은 X-선원의 n번째 위치로부터 X-선 검출수단의 m번째 요소로 X-선이 조사되어 대상체를 통과하는 전체거리인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007117740A (ja) 2005-10-27 2007-05-17 Siemens Ag 対象の断層撮影画像の再構成方法および断層撮影装置
JP2008043756A (ja) 2006-08-10 2008-02-28 General Electric Co <Ge> 分類方法及び装置
JP2008104673A (ja) 2006-10-26 2008-05-08 Fujifilm Corp 放射線断層画像取得装置および放射線断層画像取得方法
KR20090076344A (ko) * 2008-01-08 2009-07-13 고려대학교 산학협력단 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에기반한 차량 후방 감시 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007117740A (ja) 2005-10-27 2007-05-17 Siemens Ag 対象の断層撮影画像の再構成方法および断層撮影装置
JP2008043756A (ja) 2006-08-10 2008-02-28 General Electric Co <Ge> 分類方法及び装置
JP2008104673A (ja) 2006-10-26 2008-05-08 Fujifilm Corp 放射線断層画像取得装置および放射線断層画像取得方法
KR20090076344A (ko) * 2008-01-08 2009-07-13 고려대학교 산학협력단 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에기반한 차량 후방 감시 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102160101B1 (ko) 2019-03-19 2020-09-25 연세대학교 산학협력단 다단계 학습을 기반으로 하는 디블러링 영상 생성장치 및 방법, 그리고 블러링 영상 변환장치

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