KR101359206B1

KR101359206B1 - 자기공명영상 잡음 제거 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101359206B1
Application number: KR20130005824A
Authority: KR
Inventors: 황도식
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2013-01-18
Filing date: 2013-01-18
Publication date: 2014-02-07
Also published as: EP2757523A2; EP2757523A3; EP2757523B1; US20140203808A1; US9759796B2

Abstract

본 발명은 자기공명영상 잡음 제거 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, (a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄(decay) 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직일 확률 정보를 계산하는 단계; 및 (c) 상기 확률 정보에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법이 제공된다.

Description

자기공명영상 잡음 제거 방법 및 장치{Method and apparatus for eliminating noise in magnetic resonance images}

본 발명은 자기공명영상 잡음 제거 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 자기공명영상에서 경계를 분명히 하면서도 인공적인 느낌을 저감시킬 수 있는 잡음 제거 방법 및 장치에 관한 것이다.

자기공명영상(MRI)이란 자장을 발생시키는 커다란 자석을 구비하는 장치 속에 인체를 들어가게 한 후 고주파를 발생시켜 신체부위에 있는 수소원자핵을 공명시켜 각 조직에서 나오는 신호의 차이를 측정하여 컴퓨터를 통해 재구성하여 얻어진 영상이다.

이는, 자석으로 구성된 장치에서 인체에 고주파를 쏘아 인체에서 에코 신호가 발산되면 이를 되받아서 디지털 정보로 변환하여 영상화하는 것을 말한다.

자기공명영상은 X선을 이용한 검사인 단순 X선 촬영이나 CT와는 달리 비전리 방사선인 고주파를 이용하는 검사이므로 인체에는 사실상 해가 없다는 것이 중요한 장점 중의 하나이다. 인체에 해가 없는 자기장과 비전리 방사선인 라디오 고주파를 이용해 조영제 없이도 CT에 비해 체내 연부조직의 대조도가 뛰어나며 수소원자핵을 함유한 조직의 생화학적 특성에 관한 정보를 얻을 수 있다.

인체를 단면으로 보여준다는 점에서는 CT와 유사하지만 CT에서는 인체를 가로로 자른 모양인 횡단면 영상이 위주가 되지만 MRI는 환자의 자세 변화없이 원하는 방향에 따라 인체에 대해 횡축 방향, 세로축 방향, 사선 방향 등의 영상을 자유롭게 얻을 수 있다는 장점도 있다.

의사는 자기공명영상을 통해 환자의 상태를 진단하기 때문에, 개선된 영상 분석 및 정량적 분석을 위해서는 잡음 제거가 필수적이다.

종래의 영상 내에서의 잡음 제거 방법 중 하나는 로우 패스 필터링(Low Pass Filtering: LPF)이다.

로우 패스 필터링은 주변 픽셀들의 평균치를 이용하는 필터로서, 인접한 픽셀간의 상관성이 없을 경우에 효과적이기는 하나, 블러링(Blurring) 현상이 발생하며, 영상의 해상도가 저해되는 현상이 발생하는 단점이 있다.

이를 개선하기 위해, median 필터, anisotropic diffusion 필터 등이 개발되었고, 이를 통해 잡음 제거 성능이 개선되기는 하나, 이러한 비선형 필터를 적용하는 경우 영상이 부자연스러워지는 문제점이 있고, 세밀한 구조체가 사라지는 문제점이 있다.

상기한 잡음 제거 방법은 정확한 진단을 위해 특히 영상 분석이 세밀할 필요가 있는 자기공명영상에서는 적합하지 않다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 경계를 분명히 하면서도 블러링이 발생하지 않는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서, (a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄(decay) 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직일 확률 정보를 계산하는 단계; 및 (c) 상기 확률 정보에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법이 제공된다.

상기 (c) 단계는 상기 제1 및 제2 픽셀의 가중치는 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀이 동일 조직일 확률에 따라 결정될 수 있다.

상기 가중치는 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값 차이에 의해 결정될 수 있다.

상기 (c) 단계는 상기 복수의 자기공명영상 각각의 모든 픽셀에 대해 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀 휘도값의 가중 평균을 계산하여 상기 제1 및 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서, (a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄(decay) 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하는 단계; 및 (c) 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직인 경우에 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀 휘도값의 평균을 계산하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법이 제공된다.

상기 (b) 단계는 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값의 차이가 제1 임계치와 제2 임계치 사이에 존재하는 경우 상기 제1 및 제2 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단할 수 있다.

상기 (b) 단계는 상기 휘도값의 차이가 상기 제1 임계치보다 크고, 상기 제2 임계치보다 작으면 상기 제1 및 제2 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단할 수 있다.

상기 제1 임계치는 잡음 레벨에 따라 선택되며, 상기 제2 임계치는 실험적으로 선택될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서, (a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상 내에서 이완에 따른 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값 변화 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직일 확률 정보를 계산하는 단계; 및 (c) 상기 확률 정보에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법이 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서, 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부; 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄 정보를 분석하는 감쇄 정보 분석부; 상기 분석된 감쇄 정도를 이용하여 서로 다른 픽셀이 동일 조직일 확률을 계산하는 동일 조직 판단부; 및 상기 확률 정보를 이용하여 각 픽셀들의 휘도값의 가중 평균하여 상기 각 픽셀들의 새로운 휘도값을 결정하는 필터링부를 포함하는 자기공명영상 잡음 제거 장치가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서, 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부; 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄 정보를 분석하는 감쇄 정보 분석부; 상기 분석된 감쇄 정도를 이용하여 동일 조직에 상응하는 픽셀들을 결정하는 동일 조직 판단부; 및 동일 조직에 해당하는 픽셀들의 휘도값의 평균을 계산하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 결정하는 필터링부를 포함하는 자기공명영상 잡음 제거 장치가 제공된다.

본 발명에 따르면, 순차적으로 얻어진 자기공명영상의 픽셀의 휘도값 감쇄 정보를 통해 자기공명영상을 구성하는 픽셀 중 동일 조직에 해당하는 픽셀을 판단하고, 이에 기초하여 필터링을 수행하기 때문에 경계를 분명히 하면서도 인공물을 정확히 제거할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 잡음 제거 과정의 순서도.
도 2는 뇌에 대한 자기공명영상에서의 T₂* 이완 상태를 도시한 도면.
도 3은 복수의 자기공명영상을 획득하기 위한 신호 타이밍도의 예를 도시한 도면.
도 4는 서로 인접한 픽셀에서의 감쇄 신호를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 잡음 제거 장치의 블록도.
도 6은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상을 나타낸 이미지.
도 7 내지 도 8은 실제 뇌에 대한 자기공명영상에 대한 잡음 제거 상태를 나타낸 이미지.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.

본 발명은 자기공명영상에서 각 조직마다 흡수한 고주파 에너지를 방출하는 정도, 즉, 신호의 변화(Relaxation, T₁ relaxation, T₂ relaxation, T₂* relaxation) 정도에 차이가 있다는 점을 이용하여 이를 잡음 제거에 적용하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치는 자기공명영상 장비에 연결되어 자기공명영상을 획득하고 이를 분석 및 처리하기 위한 어플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 장치일 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상에서 잡음 제거 과정의 순서도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 잡음 제거 장치는 동일 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 자기공명영상을 획득한다(단계 100).

양성자와 중성자를 갖는 수소원자핵은 스핀과 자기모멘트를 가지고 있어 각각 하나의 미세한 자석과 같으며, 자장 환경 하에서 고주파 펄스를 발생시키면 일부 낮은 상태의 수소원자핵이 높은 에너지 상태로 바뀌면서 평균자화가 X-Y 평면상의 수평 방향으로 놓이게 된다.

이후, 고주파 펄스가 사라지면 높은 에너지의 수소원자핵들이 흡수했던 고주파 에너지를 다시 방출하면서 원래 상태로 돌아가게 되며, 이와 같은 현상을 이완(Relaxation)이라 한다.

이완 시간에는 T₁ relaxation, T₂ relaxation, T₂* relaxation이 있으며, 본 발명은 모든 이완 시간에 적용이 가능하다.

이러한 이완 시간은 각 조직마다 고유한 값을 가지며 자장 세기가 일정하면 각 조직에서의 이완 시간은 일정하다.

이완 시간은 다양하게 존재하며, T₁ 이완 시간은 처음 상태의 63%의 평균 자화가 Z 방향으로 형성될 때까지의 시간으로 정의되며, T₂ 이완 시간은 X-Y 평면의 평균자화가 Dephasing에 의해 처음의 37%까지 감소하는데 걸리는 시간으로 정의된다.

T₂* 이완 시간은 횡자화의 감소 요인이 되는 분자 상호 작용(molecular interactions, T₂ molecular effect) 및 자장의 변화에 의한 이완 시간으로 정의된다.

도 2는 뇌에 대한 자기공명영상에서의 T₂* 이완 상태를 도시한 도면이다.

상기한 모든 종류의 이완 시간은 고주파 에너지를 흡수한 수소원자핵이 에너지를 방출하면서 원래 상태로 돌아가는 소정 구간을 의미한다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명은 상기한 이완 시간 동안의 소정 구간(미리 설정된 시간 동안)에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득한다. 도 3에서 순차적인 복수의 자기영상획득은 데이터 획득 윈도우(Data acq windows)로 표시된다.

도 3에서, Gss는 slice selection gradient, Gpe는 phase encoding gradient, Gss는 gradient amplitude이다.

도 3은 자기공명영상을 얻기 위한 일 예에 불과하며 다른 신호 타이밍도 가능하다는 점을 당업자는 이해하여야 할 것이다.

여기서, 복수의 자기공명영상은 멀티 에코(echo) MR 이미지로 정의될 수 있다.

상기한 이완은 흡수된 에너지가 방출되는 정보가 점차적으로 변환하는 것으로서, 본 발명은 복수의 자기공명영상을 획득하는 경우, 서로 다른 시간에 획득된 자기공명영상에서 동일 픽셀의 휘도값이 조직에 따라 서로 다른 경향을 가지면서 변화하는 점에 착안하여 이를 잡음 제거에 이용한다.

보다 상세하게, T₂ relaxation 및 T₂* relaxation의 경우, 시간에 따라 신호의 감쇄가 일어나므로 복수의 자기공명영상 내에서 픽셀의 휘도값 감쇄 정보를 이용하여 동일 조직일 확률 등을 판단하여 필터링을 수행한다.

그러나, T₁ relaxation의 경우에는 시간이 지남에 따라 반드시 신호 감쇄가 일어나지 않으므로 고주파 펄스 발생시킨 후 관찰 부위의 이완에 따른 픽셀들의 휘도값 변화를 이용하여 서로 다른 픽셀의 동일 조직일 확률을 판단하여 필터링을 수행한다.

하기에서는 설명의 편의를 위해, 신호 감쇄가 일어나는 T₂ relaxation 및 T₂* relaxation에서의 잡음 제거 과정을 중심으로 설명할 것이나, 본 발명은 반드시 이에 한정되지 않는다는 점을 당업자는 이해하여야 할 것이다.

다시 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 잡음 제거 장치는 복수의 자기공명영상에서 각 픽셀들의 휘도값의 감쇄 정보(즉, 이완에 따른 픽셀의 휘도값 감쇄 정도)를 이용하여 서로 다른 픽셀이 동일 조직에 상응하는 픽셀인지 여부를 판단한다(단계 102).

단계 102는 서로 다른 시간에 획득된 자기공명영상의 제1 픽셀의 휘도값들과 제2 픽셀의 휘도값들을 분석하고, 신호 감쇄 정보를 획득하고, 감쇄 정보에 기초하여 제1 픽셀과 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단한다.

만일, 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 감쇄 정도가 유사하다면 이들은 서로 동일한 조직인 것으로 판단될 수 있다.

보다 상세하게, 아래의 수학식 1과 같이 하나의 자기공명영상에서 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값의 차이가 미리 설정된 범위 내에 존재하면 서로 동일한 조직인 것으로 판단한다.

여기서, S₁(TE)와 S₂(TE)는 소정의 시간(echo time, TE)에 획득된 자기공명영상에서의 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값(신호 강도)이며, 이들의 차이가 미리 설정된 제1 임계치보다 크거나 같고, 이를 만족하는 경우의 수가 제2 임계치보다 작거나 같은 경우에 이 두 픽셀이 서로 동일한 조직인 것으로 판단한다.

상기한 수학식 1은 일 예에 불과하며 다른 수식을 적용하여 동일 조직 여부를 판단할 수 있다.

이때, 제1 임계치는 잡음 레벨에 의해 선택될 수 있으며, 제2 임계치는 실험적으로 선택될 수 있다.

도 4는 서로 인접한 픽셀에서의 감쇄 신호를 도시한 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 시간이 지남에 따라 획득된 자기공명영상에서 각 픽셀들의 휘도값은 고유한 경향으로 감쇄되며, 이때, (116,113)과 (118,113)은 유사한 경향을 가지므로 동일 조직으로 판단될 수 있으며, 이들과 (117,113)은 임계치 범위를 벗어난 정도의 차이를 가지므로 다른 조직으로 판단될 수 있다.

본 발명에 따른 단계 102는 서로 다른 픽셀이 동일 조직인지에 대한 확률을 계산하는 과정일 수 있으며, 이때, 동일 조직일 확률의 계산은 아래의 수학식2를 통해 이루어질 수 있다.

여기서, r, s: pixel의 위치 (vector 로 표현)

S(r): 위치 r 에서의 신호

tn: 시간: t1, t2, t3, ...., tn

S(r,tn): 시간 tn에서, 위치 r 에서의 신호

h(r): noise 의 영향을 보상해주는 factor (위치 r 부분에서 적용)

D(r,s): 위치 r 에 해당하는 tissue 와 위치 s 에 해당하는 tissue(조직)와의 차이 정도임

단계 102에 의해, 자기공명영상에서 서로 동일한 조직으로 판단되는 픽셀들과 서로 다른 조직으로 판단된 픽셀들이 분류될 수 있다.

본 발명에 따르면, 동일 조직으로 판단된 픽셀들의 휘도값 평균을 계산하는 필터링을 수행한다(단계 104).

예를 들어, 복수의 자기공명영상의 신호 감쇄 정보 분석을 통해, 제1 픽셀 및 제2 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단되는 경우, 본 발명에 따른 장치는 제1 픽셀의 휘도값 및 제2 픽셀의 휘도값을 평균을 계산하여 이들 픽셀의 새로운 휘도값을 결정한다.

즉, 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 평균을 통해 이들의 휘도값을 갱신하는 것이다.

단계 104는 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값에 서로 다른 가중치를 적용하여 평균을 계산할 수 있다.

단계 104는 단계 102에서 계산된 확률 정보를 이용하여 아래의 수학식 3에서와 같이 가중치를 계산하고, 수학식 4와 같이 이를 가중 평균하는 필터링을 수행하는 것이다.

w(r,s): 필터링할 때, 가중평균을 하게 되는데, 이때의 가중치. 가중치는 두 pixel의 차이정도, 즉, D(r,s)의 값으로 결정된다. 즉, 차이 D(r,s)가 크면 클수록, w(r,s)값은 작게 되어, 가중 평균시 영향력이 줄어들게 된다. 차이 D(r,s)가 작으면 작을수록, w(r,s)값은 크게 되어, 가중 평균시 영향력이 커지게 된다. 즉, D(r,s)가 작다는 것은, r과 s가 동일 조직일 정도가 높은 것이고 (동일 조직일 확률이 높음), 따라서 가중 평균시 영향력을 높게 한다.분모 ζr부분은 normalize 상수이다.

이처럼 가중치가 결정되는 경우, 수학식 4에 따라 가중 평균이 수행될 수 있다.

S_NL : 필터링 한 후의 픽셀 값 (위치 r, 시간 tn에서)

오른쪽 summation 은 가중평균을 나타내고, w는 가중치, S(s,tn)은 위치 s, 시간 tn에서의 신호값이며, B는 위치 r 의 주위 영역을 나타내고(즉, 이 영역안에서만 필터링을 수행함), B는 위치 r의 주위 영역일 수 있고, 이 영역이 전체 영상으로 확대될 수 있다.

여기서, 가중치는 각 픽셀들이 서로 동일 조직일 확률에 따라 결정될 수 있으며, 예를 들어, 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 차이가 작고, 제1 픽셀 및 제2 픽셀과 제3 픽셀의 휘도값 차이가 크다면 제3 픽셀의 가중치는 제1 및 제2 픽셀의 가중치보다 작게 할당될 수 있다. 즉, 제1 픽셀과 제2 픽셀이 동일 조직일 확률이 제1 픽셀과 제3 픽셀이 동일 조직일 확률보다 크다면 이들에 더 높은 가중치가 부여될 수 있다.

단계 104는 하나의 자기공명영상의 모든 픽셀들에 대해 수행되며, 또한 복수의 자기공명영상 모두에서 동일하게 수행된다.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상 잡음 제거 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자기공명영상 잡음 제거 장치는 자기공명영상 획득부(500), 감쇄 정보 분석부(502), 동일 조직 판단부(504) 및 필터링부(506)를 포함할 수 있다.

자기공명영상 획득부(500)는 고주파 방사 후 이완이 발생하는 동안 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득한다.

감쇄 정보 분석부(502)는 복수의 자기공명영상의 각 픽셀에 대한 휘도값의 시간에 따라 감쇄 정보를 분석한다.

바람직하게, 감쇄 정보 분석부(502)는 서로 인접한 픽셀들에 대해 감쇄 정보를 분석할 수 있다.

동일 조직 판단부(504)는 자기공명영상에서 동일 조직에 상응하는 픽셀들을 결정한다.

도 4에서와 같이, 동일 조직 판단부(504)는 감쇄 신호가 유사한 경향을 갖는 픽셀을 동일 조직으로 판단할 수 있다.

여기서, 픽셀의 동일 조직 여부의 판단하는 동일 조직일 확률을 계산하고, 이에 따라 동일 조직인지 여부를 결정하는 과정일 수 있다.

필터링부(506)는 동일 조직에 해당하는 픽셀들의 휘도값 평균을 계산하여 상기한 픽셀들의 휘도값을 갱신한다.

상기와 같이, 서로 다른 픽셀이 동일 조직일 확률 정보가 계산되는 경우, 필터링부(506)는 가중 평균을 계산하여 휘도값을 갱신할 수 있다.

본 발명에 따르면, 동일 조직인지 여부를 판단하여 필터링, 즉 잡음 제거를 수행하기 때문에 경계를 명확히 하면서도 인공물이 제거된 영상을 얻을 수 있다.

도 6은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상을 나타낸 이미지이다.

도 6에서, 합성(simulation) 멀티 에코 이미지 데이터셋은 다른 방법과의 비교 평가를 위해 사용되며, 합성 이미지 데이터는 white matter(WM), lesion, gray matter(GM)와 같이 세 개의 다른 조직으로 구성되었다.

도 6에서(TE=64ms, 총 에코 시간), 세 개의 어두운 회색 영역은 WM에 대응되며, 두 개의 밝은 영역은 GM에 대응되고, 얇은 흰색 영역은 lesion에 대응된다.

합성 이미지 데이터의 사이즈는 60×60이고, 에코의 수(획득된 자기공명영상의 수)는 64이고, TE1=1ms이고 ES=1ms이다.

서로 다른 에코 시간(자기공명영상 획득시간)에서 WM, lesion 및 GM의 신호 세기(감쇄 정보)는 다음의 수식과 같다.

가우시안 랜덤 노이즈가 모든 감쇄 신호에 부가되었고, 최초 에코 타임에서 SNR은 40dB이었다.

이후, 각 방법에 따라 필터링이 수행되었다.

도 6 (a)의 원본 영상과 도 6 (b)의 잡음이 포함된 영상과 비교할 때, LPF를 적용한 경우는 블러링이 심하게 발생하며, MF(Median Filter), ADF(Anisotropic Diffustion Filter)를 적용하는 경우에는 블러링이 다소 되기는 하나, 인공적인 느낌이 제거되지 않게 된다.

그러나, 도 6 (f)와 같이 본 발명에 따른 방법을 적용하는 경우 경계도 분명해지고 인공물이 제거된 상태를 확인할 수 있다.

도 7 내지 도 8은 실제 뇌에 대한 자기공명영상을 나타낸 것으로서, 도 7 내지 도 8에 나타난 바와 같이, 본 발명에 따른 잡음 제거 방법을 적용하는 경우 다른 방법에 비해 잡음이 확실히 제거되는 것을 확인할 수 있다.

또한, 도 8에 나타난 바와 같이, 본 발명에 따른 방법은 필터링 시 커널 사이즈가 증가하더라도 블러링이 발생하지 않는다는 것을 확인할 수 있다.

본 발명의 실시예들은 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 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 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 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims

자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서,
(a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄(decay) 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직일 확률 정보를 계산하는 단계; 및
(c) 상기 확률 정보에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는 상기 제1 및 제2 픽셀의 가중치는 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀이 동일 조직일 확률에 따라 결정되는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제2항에 있어서,
상기 가중치는 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값 차이에 의해 결정되는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는 상기 복수의 자기공명영상 각각의 모든 픽셀에 대해 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀 휘도값의 가중 평균을 계산하여 상기 제1 및 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서,
(a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄(decay) 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하는 단계; 및
(c) 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직인 경우에 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀 휘도값의 평균을 계산하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제5항에 있어서,
상기 (b) 단계는 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값의 차이가 제1 임계치와 제2 임계치 사이에 존재하는 경우 상기 제1 및 제2 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제6항에 있어서,
상기 (b) 단계는 상기 휘도값의 차이가 상기 제1 임계치보다 크고, 상기 제2 임계치보다 작으면 상기 제1 및 제2 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제7항에 있어서,
상기 제1 임계치는 잡음 레벨에 따라 선택되며, 상기 제2 임계치는 실험적으로 선택되는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
자기공명영상에서 잡음을 제거하는 방법으로서,
(a) 동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 복수의 자기공명영상 내에서 이완에 따른 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값 변화 정보를 이용하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀이 동일 조직일 확률 정보를 계산하는 단계; 및
(c) 상기 확률 정보에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 자기공명영상에서 잡음 제거 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서,
동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부;
상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄 정보를 분석하는 감쇄 정보 분석부;
상기 분석된 감쇄 정도를 이용하여 서로 다른 픽셀이 동일 조직일 확률을 계산하는 동일 조직 판단부; 및
상기 확률 정보를 이용하여 각 픽셀들의 휘도값의 가중 평균하여 상기 각 픽셀들의 새로운 휘도값을 결정하는 필터링부를 포함하는 자기공명영상 잡음 제거 장치.
제11항에 있어서,
상기 자기공명영상 획득부는 미리 설정된 시간 간격으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 잡음 제거 장치.
제11항에 있어서,
상기 동일 조직 판단부는 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값 차이에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀에 서로 다른 가중치를 부여하는 자기공명영상 잡음 제거 장치.
자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서,
동일한 부위에 대해 미리 설정된 시간 범위 내에서 순차적으로 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부;
상기 복수의 자기공명영상의 제1 픽셀 및 제2 픽셀에 대한 휘도값(signal intensity)의 시간에 따른 감쇄 정보를 분석하는 감쇄 정보 분석부;
상기 분석된 감쇄 정도를 이용하여 동일 조직에 상응하는 픽셀들을 결정하는 동일 조직 판단부; 및
동일 조직에 해당하는 픽셀들의 휘도값의 평균을 계산하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 결정하는 필터링부를 포함하는 자기공명영상 잡음 제거 장치.