KR101398239B1 - Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101398239B1
KR101398239B1 KR1020120120483A KR20120120483A KR101398239B1 KR 101398239 B1 KR101398239 B1 KR 101398239B1 KR 1020120120483 A KR1020120120483 A KR 1020120120483A KR 20120120483 A KR20120120483 A KR 20120120483A KR 101398239 B1 KR101398239 B1 KR 101398239B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
weighted
diffusion
unit
images
Prior art date
Application number
KR1020120120483A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140054690A (ko
Inventor
홍헬렌
강혜원
정주립
이학종
황성일
Original Assignee
서울여자대학교 산학협력단
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 서울여자대학교 산학협력단 filed Critical 서울여자대학교 산학협력단
Priority to KR1020120120483A priority Critical patent/KR101398239B1/ko
Publication of KR20140054690A publication Critical patent/KR20140054690A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101398239B1 publication Critical patent/KR101398239B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • 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
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • 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
    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

본 발명은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 악성 종양의 위치를 자동으로 검출할 수 있는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법은 영상해상도와 밝기값 신호 분포가 서로 다른 두 영상 간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시키는 단계, 유사성이 강화된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행하는 단계 및 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별할 수 있도록 현상확산계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합하는 단계를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.

Description

Ｔ2강조 ＭＲ 영상과 확산강조 ＭＲ 영상의 융합 시스템 및 그 방법{Automatic fusion system and the method of T2-weighted MR image and diffusion weighted MR image}
본 발명은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 기술에 관한 것으로 더 상세하게는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 악성 종양의 위치를 자동으로 검출할 수 있는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, MR 영상을 통해 악성 종양을 진단할 경우, T2강조 MR 영상(T2-weighted magnetic resonance image)에서 악성 종양이 정상적인 세포에 비해 신호 강도(signal intensity)가 떨어지는 것을 이용해 진단 한다.
그러나 종양의 크기가 작고 조직검사 이후 출혈이 있는 경우 진단자의 숙련도에 따라 병기 판단의 정확성이 달라지는 문제점이 있다.
반면, 확산강조 MR 영상(diffusion-weighed magnetic resonance image)은 [도 13]에 도시된 바와 같이, T2강조 MR 영상에 비하여 조직별 영상 신호강도 대비도가 크고, 종양에서 높은 신호 강도를 갖으며, 현상확산계수값(apparent diffusion coefficient value)을 영상화한 현상확산계수지도(ADC map)에서는 악성 종양에서 낮은 밝기값 신호 강도를 갖는다.
이러한 특성을 이용하여 암 진단, 악성도 예측, 치료 후 예후평가에 사용 가능하나 영상 해상도가 낮고 잡음이 많아 단독으로 사용하기 어려운 문제점이 있다.
종래, 확산강조 MR 영상을 이용해 종양을 진단하는 기존 연구는 Sheng-Xiang Rao, Meng-Su Zeng, Cai-Zhong Chen, Ren-Chen Li, Shu-Jie Zhang, Jian-Ming Xu, Ying-Yong Hou가 "The value of diffusion-weighted imaging in combination with T2-weighted imaging for rectal cancer detection"(2008)에 제시한 확산강조 MR 영상과 T2강조 MR 영상을 함께 육안으로 평가하여 진단하는 방법(편의상 종래기술 1이라함)과 Ken Tamai, Takashi Koyama, Tsuneo Saga, Shigeaki Umeoka, Yoshiki Mikami, Shingo Fujii, and Kaori Togashi가 "Diffusion-Weighted MR Imaging of Uterine Endometrial Cancer"(2007)에 제시한 T2강조 MR 영상에 확산강조 MR 영상의 신호 강도별 칼라맵을 매핑하는 방법(편의상 종래기술 2이라함)이 있다.
그러나 종래기술 1 및 종래기술 2의 경우, 확산강조 MR 영상과 T2강조 MR 영상은 서로 해상도가 다르고, 획득과정에서 환자 움직임이 발생할 수 있으므로 육안으로 비교하거나 영상 간 중첩으로는 정확하게 일치하지 않는 한계가 있다.
Sheng-Xiang Rao, Meng-Su Zeng, Cai-Zhong Chen, Ren-Chen Li, Shu-Jie Zhang, Jian-Ming Xu, Ying-Yong Hou, "The value of diffusion-weighted imaging in combination with T2-weighted imaging for rectal cancer detection", European Journal of Radiology, Vol. 65, pp. 299-303, 2008 Ken Tamai, Takashi Koyama, Tsuneo Saga, Shigeaki Umeoka, Yoshiki Mikami, Shingo Fujii, and Kaori Togashi, "Diffusion-Weighted MR Imaging of Uterine Endometrial Cancer", Journal of magnetic resonance imaging, Vol. 26, pp. 682-387, 2007.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템의 목적은, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 영상 왜곡을 보정한 후, 영상 융합하는 시스템을 제공하는데 있다.
다른 목적은, 신호강도변환부를 더 포함하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화하는데 있다.
또 다른 목적은, 강체정합부를 포함하여, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합으로 해상도 차이 및 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하는데 있다.
또 다른 목적은, 영상매핑부를 포함하여, 정합된 영상에서 악성 종양을 판별하는 영상 융합 결과를 제공하는데 있다.
본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법의 목적은, 강체 정합 전 잡음을 제거하고 두 영상의 신호 강도의 분포 유사성을 강화하고, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 매핑하여, 자동으로 검출된 종양의 위치를 제공하는데 있다.
다른 목적은, 두 영상의 임계값을 추정하고, 로그 함수를 적용하여, 영상의 신호 강도를 변환하는데 있다.
또 다른 목적은 비등방성 확산 필터를 이용하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는데 있다.
또 다른 목적은, 정규화 상호정보를 최적화하여, 영상 강체를 변환하고 보간하는데 있다.
또 다른 목적은, 확산강조 MR영상에서 추출된 종양 후보군의 신호 강도에 따른 현상확산계수지도의 컬러맵을 생성하여, T2강조 MR 영상에 매핑하는데 있다.
본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템은 영상입력부에서 입력된 T2강조 MR영상과 확산강조 MR영상의 융합 작업을 제어하는 융합제어부, 상기 T2강조 MR영상과 확산강조 MR영상을 강체 정합하는 강체정합부 및 강체 정합된 상기 확산강조 MR영상에 현상확산계수지도를 적용하여, T2강조 MR 영상과 매핑하는 영상매핑부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템은 융합제어부와 연결되어, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 조직별 신호 강도의 유사성을 강화하고, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 신호강도변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 신호강도변환부는 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 임계값추정부, 추정된 임계값을 이용하여, T2강조 MR 영상에서 추출된 뼈 영역의 밝기값 신호 강도를 변환하고, 확산강조 MR 영상에서 추출된 지방 영역의 밝기값 신호강도를 변환하여, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 유사성을 강화하는 유사성강화부 및 비등방성 확산 필터로 확산강조 MR 영상의 잡음 신호를 제거하는 잡음제거부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 상기 강체정합부는 기준 영상인 상기 T2강조 MR영상과 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 정규화 상호정보를 최적화하는 상호정보 최적화부 및 최적화된 정규화 상호정보에 따른 강체 변환 및 보간 작업을 실행하는 강체변환부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 상기 영상매핑부는 상기 확산강조 MR 영상에서 높은 신호 강도를 포함하는 종양 후보군을 추출하는 후보군추출부, 상기 종양 후보군에 관하여, 현상확산계수지도를 적용하여, 신호 강도에 따라 컬러맵을 생성하는 컬러맵생성부 및 생성된 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 매핑실행부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법은 (a) 신호강도변환부를 이용하여, 입력된 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 조직별 밝기값 신호 강도의 유사성을 강화시키는 단계, (b) 강체정합부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 강체 정합하는 단계 및 (c) 영상매핑부를 이용하여, 확산강조 MR 영상의 현상확산계수지도를 T2강조 MR 영상과 융합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, (a) 단계는 (a-1) 임계값추정부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 단계 및 (a-2) 유사성강화부를 이용하여, 상기 임계값을 이용해 추출된 조직 영역에 로그 함수를 적용하여, 신호 강도를 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법은 (a-2) 단계 이후에, (a-3) 잡음제거부를 이용하여, 비등방성 확산 필터를 적용하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, (b) 단계는 (b-1) 상호정보 최적화부를 이용하여, 정규화 상호정보를 최적화하는 단계 및 (b-2) 강체변환부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체를 변환하고 보간하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, (c) 단계는 (c-1) 후보추출부를 이용하여, 상기 확산강조 MR 영상에서 종양 후보군을 추출하는 단계, (c-2) 컬러맵생성부를 이용하여, 추출된 상기 종양 후보군에 현상확산계수값을 적용하여, 현상확산계수지도의 신호 강도에 따른 컬러맵을 생성하는 단계 및 (c-3) 매핑실행부를 이용하여, 생성된 상기 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 영상 왜곡을 보정한 후, 영상 융합함으로써, 종양 위치를 자동으로 파악하고 악성 종양의 병기를 확정하는데 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 신호강도변환부를 더 포함함으로써, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화하여, 강체 정합의 정확성을 향상시키는 효과가 있다.
또한, 강체정합부를 포함하여, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합으로 해상도 차이 및 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 영상매핑부를 포함함으로써, 정합된 영상에서 악성 종양을 판별하여, 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법은, 강체 정합 전 잡음을 제거하고 두 영상의 신호 강도의 분포 유사성을 강화하고, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 매핑함으로써, 보다 정확하게 검출된 종양의 위치를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 두 영상의 임계값을 추정하고, 로그 함수를 적용하여, 영상의 신호 강도를 변환함으로써, 밝기값 신호분포의 유사성을 강화할 수 있는 효과가 있다.
또한 비등방성 확산 필터를 이용하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거함으로써, 잡음이 많은 확산강조 MR 영상을 보정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 정규화 상호정보를 최적화함으로써, 영상 강체를 최적으로 변환하고 보간할 수 있는 효과가 있다.
또한, 확산강조 MR영상에서 추출된 종양 후보군의 신호 강도에 따른 현상확산계수지도의 컬러맵을 생성하여, T2강조 MR 영상에 매핑함으로써, 정확한 악성 종양의 위치를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템의 전체 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 신호강도변환부의 상세 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 골반 T2강조 MR영상에서 유사성 강화 작업의 실시예 영상들.
도 4는 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 강체정합부의 상세 구성도.
도 5는 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 영상매핑부의 상세 구성도.
도 6은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템에 있어서, 골반 T2강조 MR과 현상확산계수지도의 컬러맵 융합 실시예 영상들.
도 7은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법의 전체 흐름도.
도 8은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, S20 단계의 상세 흐름도.
도 9는 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, S30 단계의 상세 흐름도.
도 10은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, S40 단계의 상세 흐름도.
도 11은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법의 유사성 강화 효과를 나타내는 비교 그래프.
도 12는 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법에 있어서, 골반 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상 간 융합 결과를 나타내는 영상들.
도 13은 일반적인 MR 영상의 특성을 나타내는 영상들(화살표는 양성종양).
이하, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법을 실시하기 위한 구체적인 내용을 설명하면 다음과 같다.
[도 1]은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템(100)의 전체 구성을 나타내는 구성도로, 영상입력부(10), 융합제어부(20), 신호강도변환부(30), 강체정합부(40), 영상매핑부(50) 및 융합영상표시부(60)를 포함한다.
상기 영상입력부(10)는 융합 대상인 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 각각 입력하여, 상기 융합제어부(20)에 전달하는 역할을 하며, 본 발명에 있어서, 상기 T2강조 MR 영상은 기준영상이며, 상기 확산강조 MR 영상은 부동영상으로 정의된다.
상기 융합제어부(20)는 상기 영상입력부(10)를 통해 입력된 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 작업을 제어하는 역할을 하며, 입력된 영상정보를 상기 신호강도변환부(30)에 전달한다.
상기 신호강도변환부(30)는 상기 융합제어부(20)와 연결되어, 영상 융합 작업을 위해 영상 간의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화하고, 영상 잡음을 제거하는 역할을 하며, 본 발명에 따른 상기 신호강도변환부(30)는 [도 2]에 도시된 바와 같이, 임계값추정부(31), 유사성강화부(32), 잡음제거부(33)를 포함한다.
일반적으로 T2강조 MR 영상에서 뼈 영역은 높은 신호 강도를 가지는 반면 확산강조 MR 영상은 낮은 신호 강도를 가지는데, 본 발명에 있어서, 두 영상 간 신호 강도의 유사도를 강화시키기 위해 T2강조 MR 영상의 뼈 영역 신호 강도를 변환하는데 이를 위해 상기 임계값추정부(31)는 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 역할을 한다.
이 때, T2강조 MR 영상에서 뼈 부위와 신호 강도가 유사한 지방 영역이 함께 추출되는 문제점이 있는데, 이를 해결하고, 본 발명에 따른 상기 임계값추정부(31)는 [도 3]의 (b)와 같이 지방 영역을 2D 씨앗점 영역성장기법을 이용하여 제외하는 것이 바람직하며, 본 발명에 따른 상기 씨앗점은 지방 영역의 위치 정보를 이용하여 자동으로 산정한다.
상기 유사성강화부(32)는 상기 임계값추정부(31)에서 산출된 임계값을 이용하여, 최종 추출된 뼈 영역에 역 로그 함수를 적용하여, [도 3]의 (d)와 같이, T2강조 MR 영상의 뼈 영역을 확산 강조 MR 영상과 같이 낮은 신호 강도로 변환하는 역할을 한다.
즉, T2강조 MR 영상에서 뼈 영역은 높은 신호 강도를 가지는 반면 확산강조 MR 영상은 뼈 영역에서 낮은 신호 강도를 가진다. 따라서 두 영상 간 밝기값 신호 강도의 유사성을 강화시키기 위해 상기 유사성 강화부(32)는 T2강조 MR 영상의 뼈 영역 신호 강도를 확산 강조 MR 영상과 같이 낮은 신호 강도로 변환하는 것이다.
또한 본 발명에 따른 상기 임계값추정부(31)는 가우시안 혼합모델을 이용해 확산강조 MR 영상의 지방영역의 임계값을 추정하는 역할을 하며, 상기 유사성강화부(32)를 이용하여, 추출된 상기 지방 영역에 로그 함수를 적용하여 T2강조 MR 영상과 같이 높은 신호 강도로 변환한다.
즉, 확산강조 MR 영상에서 지방 영역은 낮은 신호 강도를 가지고 주변 배경영역과 유사한 신호 강도를 가지는 반면 T2강조 MR 영상은 지방 영역에서 높은 신호 강도를 가진다. 따라서 두 영상 간 밝기값 신호 강도의 유사도를 강화시키기 위해 상기 유사성강화부(32)는 확산강조 MR 영상의 지방 영역 신호 강도를 T2강조 MR 영상과 같이 높은 신호 강도로 변환하는 것이다.
상기 잡음제거부(33)는 상기 유사성강화부(32)를 통해 변환된 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 역할을 하며, 본 발명에 따른 상기 잡음제거부(33)는 다음 [수학식 1]과 같이, 비등방성 확산 필터를 적용하여, 잡음을 제거한다.
Figure 112012088279517-pat00001
Figure 112012088279517-pat00002
여기서, div() : 발산(divergence) 연산자
▽와 △ : 각각 기울기(gradient)와 라플라시안(laplacian)
c(x, y, t) : 시간 t에서 (x, y) 좌표의 확산 계수
K : 유지하고자 하는 외곽선의 민감도를 조절하는 상수
이처럼 본 발명에 따른 상기 신호강도 변환부(30)를 포함함으로써, 조직별 신호 강도의 유사성을 강화시키고, 상대적으로 잡음이 많은 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거함으로써 정합의 정확성을 높일 수 있는 것이다.
상기 강체정합부(40)는 상기 T2강조 MR영상과 확산강조 MR영상을 강체 정합하는 역할을 하며, 본 발명에 따른 상기 강체정합부(30)는 [도 4]에 도시된 바와 같이, 상호정보 최적화부(41) 및 강체변환부(42)를 포함한다.
상기 상호정보 최적화부(41)는 기준 영상인 상기 T2강조 MR영상과 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 정규화 상호정보를 최적화하는 역할을 하며, 상기 강체변환부(42)는 상기 최적화된 정규화 상호정보에 따른 강체 변환 및 보간 작업을 실행하는 역할을 한다.
본 발명에 있어서 상기 정규화 상호정보는 기준 영상인 상기 T2강조 MR영상과 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 주변 엔트로피의 합과 결합 엔트로피의 비율로 정합의 유사도를 결정하는 정보이며, 다음 [수학식 2]로 산출된다.
Figure 112012088279517-pat00003
여기서, H(A) : 기준 영상의 주변 엔트로피
H(B) : 부동 영상의 주변 엔트로피
H(A,B) : 기준 영상과 부동 영상의 결합 엔트로피
또한, 본 발명에 따른 상기 정규화 상호정보는 다중 해상도 파웰 최적화(multi-dimensional Powell's optimization) 방법을 사용하여 기하학적 변환 매개변수인 x, y, z 에 대한 회전, 이동으로 최적화된다.
이와 같이, 본 발명에 따른 상기 강체정합부(40)는 정규화 상호정보가 최대가 될 때 유사성이 최대화된다는 가정 하에 반복적으로 최적화함으로써, 두 영상 간의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정할 수 있는 것이다.
상기 영상매핑부(50)는 강체 정합된 상기 확산강조 MR영상에 현상확산계수지도를 적용하여, T2강조 MR 영상과 매핑하는 역할을 하며, 본 발명에 따른 상기 영상매핑부(50)는 [도 5]에 도시된 바와 같이, 후보군추출부(51), 컬러맵생성부(52) 및 매핑실행부(53)를 포함한다.
상기 후보군추출부(51)는 상기 확산강조 MR 영상에서 높은 신호 강도를 포함하는 종양 후보군을 추출하는 역할을 한다.
즉, 확산강조 MR 영상에서 높은 신호강도를 갖는 부위에 대응되는 현상확산계수를 T2강조 MR 영상에 융합에 사용할 경우 [도 6]의 (a)와 같이 종양의 위치를 쉽게 인지하기 어려운데, 본 발명에 있어서는 상기 후보군추출부(51)를 이용하여, 확산강조 MR 영상에서 높은 신호 강도를 가지는 종양 후보군을 추출한 후, 현상확산계수값을 적용하는 것이다.
상기 컬러맵생성부(52)는 상기 후보군추출부(51)와 연결되어, 추출된 상기 종양 후보군에 현상확산계수지도를 적용하여, 신호 강도에 따라 컬러맵을 생성하는 역할을 하며, 상기 매핑실행부(53)는 생성된 상기 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 역할을 한다.
이러한 본 발명에 따른 상기 영상매핑부(50)를 이용하여, T2강조 MR 영상과 현상확산계수지도의 컬러맵을 융합하면, [도 6]의 (b)와 같이, 종양의 위치를 쉽게 구분할 수 있게 된다.
상기 융합영상표시부(60)는 상기 융합제어부(20)와 연결되어, 상기 영상매핑부(50)에서 융합된 영상의 결과를 제공하는 역할을 하며, 본 발명에 따른 시스템을 적용 시, 종양 영역을 육안으로도 확실하게 구분할 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템을 적용 시, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 영상 왜곡을 보정한 후, 영상 융합함으로써, 종양 위치를 자동으로 파악할 수 있는 효과를 누릴 수 있으며, 나아가 악성 종양의 병기를 확정하는데 활용할 수 있는 효과를 누릴 수 있는 것이다.
상기에서 설명한 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템을 이용한 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법을 설명하면 다음과 같다.
[도 7]은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법의 전체 흐름을 나타내는 흐름도로. 상기 영상입력부(10)를 이용하여, 융합대상인 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 입력하는 단계(S10)를 수행한다.
상기 S10 단계에서 상기 T2강조 MR 영상은 기준영상이며, 상기 확산강조 MR 영상은 부동영상이다.
다음으로, 신호강도변환부(30)를 이용하여, 입력된 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 조직별 밝기값 신호 강도의 유사성을 강화시키는 단계(S20)를 수행한다.
본 발명에 따른 상기 S20 단계는 [도 8]에 도시된 바와 같이, 상기 임계값추정부(31)를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 단계(S21)를 수행하고, 상기 유사성강화부(32)를 이용하여, 상기 임계값을 이용해 추출된 조직 영역에 로그 함수를 적용하여, 신호강도로 변환하는 단계(S23)를 수행하고, 상기 잡음제거부를 이용하여, 비등방성 확산 필터를 적용하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 단계(S25)를 수행한다.
상기 S25단계에서 상기 비등방성 확산 필터는 다음 [수학식 1]로 산출되며, 상기 S21단계 내지 S25단계의 구체적인 기술 개념은 상기 신호강도변환부(30)의 상세 구성의 설명에 기재하였으므로 추가 기재는 생략하도록 한다.
이러한 본 발명에 따른 상기 S20 단계를 통해 조직별 신호 강도의 유사성을 강화시키고, 상대적으로 잡음이 많은 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거함으로써 정합의 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.
다음으로, 상기 강체정합부(40)를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 강체 정합하는 단계(S30)를 수행한다.
본 발명에 따른 상기 S30 단계는 [도 9]에 도시된 바와 같이, 상호정보 최적화부(41)를 이용하여, 정규화 상호정보를 최적화하는 단계(S31)를 수행하고, 상기 강체변환부(42)를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체를 변환하고 보간하는 단계(S33)를 수행한다.
본 발명에 있어서, 상기 정규화 상호정보는 기준 영상인 상기 T2강조 MR영상와 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 주변 엔트로피의 합과 결합 엔트로피의 비율로 정합의 유사도를 결정하는 정보이며, 다중 해상도 파웰 최적화(multi-dimensional Powell's optimization) 방법을 사용하여 기하학적 변환 매개변수인 x, y, z 에 대한 회전, 이동으로 정규화 상호정보가 최대가 되도록 최적화하는 것이 바람직하다.
상기 S31단계 내지 S33단계의 구체적인 기술 개념은 상기 강체정합부(40)의 상세 구성의 설명에 기재하였으므로 추가 기재는 생략하도록 한다.
이러한 본 발명에 따른 상기 S30 단계를 통해 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상 간의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여, 정확한 강체 정합을 수행할 수 있는 것이다.
다음으로, 상기 영상매핑부(50)를 이용하여, 확산강조 MR 영상의 현상확산계수지도를 T2강조 MR 영상과 융합하는 단계(S40)를 수행한다.
본 발명에 따른 상기 S40 단계는 [도 10]에 도시된 바와 같이, 상기 후보추출부(51)를 이용하여, 상기 확산강조 MR 영상에서 종양 후보군을 추출하는 단계(S41)를 수행하며, 상기 컬러맵생성부(52)를 이용하여, 추출된 상기 종양 후보군에 현상확산계수값을 적용하여, 현상확산계수지도의 신호 강도에 따른 컬러맵을 생성하는 단계(S43)를 수행하며, 상기 매핑실행부(53)를 이용하여, 상기 S43 단계에서 생성된 상기 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 단계(S45)를 수행한다.
상기 S41단계 내지 S45단계의 구체적인 기술 개념은 상기 영상매핑부(50)의 상세 구성의 설명에 기재하였으므로 추가 기재는 생략하도록 한다.
이러한 본 발명에 따른 상기 S40 단계를 통해 T2강조 MR 영상과 현상확산계수지도의 컬러맵을 융합함으로써, 악성 종양의 위치를 판별할 수 있게 되는 것이다.
다음으로, 상기 융합영상표시부(60)를 이용하여, 상기 S40단계에서 융합된 영상을 표시하는 단계(S50)를 수행하며, 상기 S50 단계를 통해 육안으로도 영상 내 종양 위치를 쉽게 판별할 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법을 적용하면, 강체 정합 전 잡음을 제거하고 두 영상의 신호 강도의 분포 유사성을 강화하고, T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 매핑함으로써, 보다 정확하게 검출된 종양의 위치를 제공할 수 있는 효과를 누릴 수 있다.
[도 11]은 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법의 유사성 강화 효과를 확인하기 위한 실험 결과 그래프이며, 본 실험을 위하여 Philips Gyroscan Intera 1.5T MRI scanner를 통해 자궁내막암을 가진 17명의 환자로부터 획득된 17쌍의 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 획득하였다.
또한, T2강조 MR 영상을 획득하기 위한 펄스시퀀스로는 Turbo Spin Echo(TR/TE = 3400-6200/90-100 ms, flip angle = 90°)가 사용되었고, 확산강조 MR 영상을 획득하기 위한 펄스시퀀스로는 Turbo Spin Echo(TR/TE = 4500-6300/65 ms, flip angle = 90°)가 사용되었으며, T2강조 MR 영상의 크기는 512×512, 화소 크기는 0.49×0.49mm2, 슬라이스 간격은 3.0mm 이고 확산강조 MR 영상과 현상확산계수지도의 크기는 256×256, 화소 크기는 0.98×0.98mm2 이다.
[도 11]에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 유사성 강화를 적용했을 때, 최적화된 NMI의 증가율이 큰 것을 확인할 수 있으며, 이로 인해 최적화 과정동안 수렴이 잘되어 정합 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있다.
[도 12]의 (a)는 T2강조 MR 영상이고, (b)는 확산강조 MR 영상이며, 그림 6(c)는 현상확산계수지도이며, (d)는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 정합한 결과를 나타내는 영상이다.
또한, [도 12]의 (e)는 정합 매개변수를 (c)인 현상확산계수지도에 적용한 후 종양 후보군을 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에 매핑한 결과 영상이다.
이때, 컬러맵은 종양이 포함된 400-1500 사이의 신호 강도를 노랑색에서 빨간색으로 나타내었고 노랑색에 가까울수록 악성종양을 나타내며, 화살표로 표시된 부분은 악성 종양으로 (d)보다 (e)에서 구분이 보다 용이하고 정확한 위치로 정합됨을 확인할 수 있다.
이상 본 발명의 실시예로 설명하였으나 본 발명의 기술적 사상이 상기 실시예로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주에서 다양한 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법으로 구현할 수 있다.
10 : 영상입력부
20 : 융합제어부
30 : 신호강도변환부
31 : 임계값추정부
32 : 유사성강화부
33 : 잡음제거부
40 : 강체정합부
41 : 상호정보 최적화부
42 : 강체변환부
50 : 영상매핑부
51 : 후보군추출부
52 : 컬러맵생성부
53 : 매핑실행부
60 : 융합영상표시부
100 : 융합 시스템

Claims (13)

  1. 영상입력부에서 입력된 T2강조 MR영상과 확산강조 MR영상의 융합 작업을 제어하는 융합제어부;
    상기 T2강조 MR영상과 확산강조 MR영상을 강체 정합하는 강체정합부 및
    강체 정합된 상기 확산강조 MR영상에 현상확산계수지도를 적용하여, T2강조 MR 영상과 매핑하는 영상매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 강체정합부는,
    기준 영상인 상기 T2강조 MR영상과 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 정규화 상호정보가 최대가 되도록 하는 상호정보 최적화부 및
    최적화된 정규화 상호정보에 따른 강체 변환 및 보간 작업을 실행하는 강체변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 정규화 상호정보는 기준 영상인 상기 T2강조 MR영상와 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 주변 엔트로피의 합과 결합 엔트로피의 비율로 정합의 유사도를 결정하는 정보이며, [수학식 2]로 산출되는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.
    [수학식 2]
    Figure 112012088279517-pat00004

    여기서, H(A) : 기준 영상의 주변 엔트로피
    H(B) : 부동 영상의 주변 엔트로피
    H(A,B) : 기준 영상과 부동 영상의 결합 엔트로피
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상매핑부는,
    상기 확산강조 MR 영상에서 종양 후보군을 추출하는 후보군추출부;
    상기 종양 후보군에 관하여, 현상확산계수지도를 적용하여, 신호 강도에 따라 컬러맵을 생성하는 컬러맵생성부 및
    생성된 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 매핑실행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.

  5. 제1항에 있어서,
    상기 융합제어부와 연결되어, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 조직별 신호 강도의 유사성을 강화하고, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 신호강도변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 신호강도변환부는,
    상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 임계값추정부;
    추정된 임계값을 이용하여, T2강조 MR 영상에서 추출된 뼈 영역의 밝기값 신호 강도를 변환하고, 확산강조 MR 영상에서 추출된 지방 영역의 밝기값 신호 강도를 변환하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 유사성을 강화하는 유사성강화부 및
    비등방성 확산 필터로 확산강조 MR 영상의 잡음 신호를 제거하는 잡음제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템.
  7. (a) 신호강도변환부를 이용하여, 입력된 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 조직별 밝기값 신호 강도의 유사성을 강화시키는 단계;
    (b) 강체정합부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 강체 정합하는 단계 및
    (c) 영상매핑부를 이용하여, 상기 확산강조 MR 영상의 현상확산계수지도를 상기 T2강조 MR 영상과 융합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    (a-1) 임계값추정부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상에 가우시안 혼합모델을 적용하여, 임계값을 추정하는 단계 및
    (a-2) 유사성강화부를 이용하여, 상기 임계값을 이용해 추출된 조직 영역에 로그 함수를 적용하여, 상기 T2강조 MR 영상 및 확산강조 MR 영상의 신호강도를 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (a-2) 단계 이후에,
    (a-3) 잡음제거부를 이용하여, 비등방성 확산 필터를 적용하여, 확산강조 MR 영상의 잡음을 제거하는 단계를 더 포함하며,
    상기 비등방성 확산 필터는 다음 [수학식 1]로 산출되는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112012088279517-pat00005

    Figure 112012088279517-pat00006

    여기서, div() : 발산(divergence) 연산자
    ▽와 △ : 각각 기울기(gradient)와 라플라시안(laplacian)
    c(x, y, t) : 시간 t에서 (x, y) 좌표의 확산 계수
    K : 유지하고자 하는 외곽선의 민감도를 조절하는 상수
  10. 제7항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (b-1) 상호정보 최적화부를 이용하여, 정규화 상호정보가 최대가 되도록 하는 단계 및
    (b-2) 강체변환부를 이용하여, 상기 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체를 변환하고 보간하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 정규화 상호정보는
    기준 영상인 상기 T2강조 MR영상와 부동 영상인 상기 확산강조 MR 영상의 주변 엔트로피의 합과 결합 엔트로피의 비율로 정합의 유사도를 결정하는 정보인 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 (b-1) 단계는
    다중 해상도 파웰 최적화(multi-dimensional Powell's optimization) 방법을 사용하여 기하학적 변환 매개변수인 x, y, z 에 대한 회전, 이동으로 정규화 상호정보가 최대가 되도록 하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
  13. 제7항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    (c-1) 후보추출부를 이용하여, 상기 확산강조 MR 영상에서 종양 후보군을 추출하는 단계;
    (c-2) 컬러맵생성부를 이용하여, 추출된 상기 종양 후보군에 현상확산계수값을 적용하여, 현상확산계수지도의 신호 강도에 따른 컬러맵을 생성하는 단계 및
    (c-3) 매핑실행부를 이용하여, 생성된 상기 컬러맵을 상기 T2강조 MR 영상에 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법.
KR1020120120483A 2012-10-29 2012-10-29 Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법 KR101398239B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120120483A KR101398239B1 (ko) 2012-10-29 2012-10-29 Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120120483A KR101398239B1 (ko) 2012-10-29 2012-10-29 Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140054690A KR20140054690A (ko) 2014-05-09
KR101398239B1 true KR101398239B1 (ko) 2014-05-23

Family

ID=50886500

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120120483A KR101398239B1 (ko) 2012-10-29 2012-10-29 Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101398239B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107845080B (zh) * 2017-11-24 2020-03-20 信雅达系统工程股份有限公司 卡片图像增强方法
KR102254970B1 (ko) * 2019-08-07 2021-05-21 가톨릭대학교 산학협력단 전립선암 강조영상 생성 방법 및 장치
CN117197737B (zh) * 2023-09-08 2024-05-28 数字广东网络建设有限公司 一种土地用途的检测方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004081657A (ja) 2002-08-28 2004-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システム
JP2004526491A (ja) 2001-02-28 2004-09-02 マックス−プランク−ゲゼルシャフト・ツア・フェルデルング・デア・ヴィッセンシャフテン・エー・ファオ 拡散強調された磁気共鳴画像化データの取得方法および装置
KR101203047B1 (ko) 2010-11-26 2012-11-21 동국대학교 산학협력단 뇌 자기공명영상 기반의 정량 분석 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004526491A (ja) 2001-02-28 2004-09-02 マックス−プランク−ゲゼルシャフト・ツア・フェルデルング・デア・ヴィッセンシャフテン・エー・ファオ 拡散強調された磁気共鳴画像化データの取得方法および装置
JP2004081657A (ja) 2002-08-28 2004-03-18 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 繊維状画像抽出方法、画像処理装置および磁気共鳴撮像システム
KR101203047B1 (ko) 2010-11-26 2012-11-21 동국대학교 산학협력단 뇌 자기공명영상 기반의 정량 분석 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140054690A (ko) 2014-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5645399B2 (ja) Ｘ線画像処理装置、ｘ線画像処理方法、及びコンピュータプログラム
CN107019511B (zh) 磁共振成像装置
US8358822B2 (en) Automatic determination of field of view in cardiac MRI
CN103142230B (zh) 一种磁共振定位扫描的方法及装置
JP5177367B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置及びナビゲータデータ解析方法
CN111580032B (zh) 用于去除磁共振成像中峰值噪声的方法和系统
US7898253B2 (en) Method and apparatus for removing artifacts during magnetic resonance imaging
JP6529811B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置
KR101398239B1 (ko) Ｔ2강조 ｍｒ 영상과 확산강조 ｍｒ 영상의 융합 시스템 및 그 방법
JP2010099455A (ja) 磁気共鳴診断装置および磁気共鳴診断方法
US11747424B2 (en) Magnetic resonance imaging apparatus, image processing apparatus, and image processing method
US20160131732A1 (en) Method and apparatus for dynamic distortion correction of magnetic resonance image recordings
CN106295110A (zh) 医学图像处理方法和图像处理系统
JP2017080349A (ja) 磁気共鳴イメージング及び医用画像処理装置
CN111093495B (zh) 磁共振成像装置、奈奎斯特重影校正方法以及存储装置
US11600378B2 (en) Image diagnosis support apparatus, image diagnosis support program, and medical image acquisition apparatus including the same
CN111065328B (zh) 用于有策略地获取的梯度回波成像的系统和方法
JP6647836B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置、画像処理装置及び画像処理方法
JP5596215B2 (ja) 磁気共鳴診断装置
KR101518751B1 (ko) 다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치
EP3295204A1 (en) Systems and methods for calibrated multi-spectral magnetic resonance imaging
JP6887942B2 (ja) 超音波撮像装置、画像処理装置、及び方法
JP2017136170A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
JP2019187695A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
KR102254970B1 (ko) 전립선암 강조영상 생성 방법 및 장치

Legal Events

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

Payment date: 20180425

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190423

Year of fee payment: 6