KR101685821B1 - 흉부 Ｘ－ｒａｙ 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법은 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계, 가이드 필터를 이용하여 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 단계, 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법 및 시스템에 관한 것이다.
2006년 이후 현재까지 세계 의료기기 시장은 연평균 약 8%의 높은 성장률을 기록하고 있다. 앞으로 선진국 사회의 고령화, 웰빙에 대한 사회적 관심 증가, 중국, 인도 등 후발 공업국의 급성장에 따른 의료 서비스 수요 증가로 세계 의료기기 시장은 날로 성장할 것으로 전망하고 있으며 그 중에서도 X-ray 기기는 가장 널리 보급되어있는 의료기기 중 하나이다. X-ray 영상은 진단 부위에 따라 (특히, 흉부, 머리, 복부) 촬영 기기로부터 얻어진 영상 데이터를 의사가 분석하기 어려움이 존재한다. 예를 들어, 흉부의 경우 폐질환, 유방암, 기관지염 등 다양한 이유로 촬영하기 때문에 각 질환에 따라 의사가 주의 깊게 관찰해야 하는 신체 조직이 다르다. 따라서 의사의 정밀한 진단과 정확한 판단을 돕기 위해 양질의 X-ray 영상을 제공할 필요가 있다.
과거와 달리, 최근 영상처리 기술의 진보에 따라 현재는 DR(Digital Radiography) 기술의 발달로 디지털 장비를 통해 X-ray 영상을 취득하고 영상처리 알고리즘을 통하여 X-ray 영상의 화질을 개선하는 방식이 사용되고 있다.
초기 획득된 X-ray 영상은 보통 16비트 데이터 크기를 가지며, 컨텐츠 정보가 일부 구간에 심하게 몰려 있고 몸이 아닌 배경 성분의 불필요한 정보를 가지고 있기 때문에 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 대비와 디테일이 떨어질 수 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 흉부 X-ray 영상에서 분할 전 영상의 정보와 분할 후 영상의 정보는 차이를 보완하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는데 있다. 흉부 X-ray 영상을 분할하면서 불필요한 정보를 버리기 때문에 영상에 화질 개선 알고리즘을 좀 더 정확하게 적용하기 위한 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법은 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계, 가이드 필터를 이용하여 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 단계, 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계는 상기 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단할 수 있다.
상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계는 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계는 상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출할 수 있다.
상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계는 상기 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거하고, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거할 수 있다.
이때, 라벨링은 이진 영상 전체에 실시하고, 몸체 분할 알고리즘에서 구한 몸의 경계 정보를 이용하여 경계에 속한 라벨만 제거한다.
상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계는 상기 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장할 수 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템은 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 배경성분 검출부, 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 가이드 필터, 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 목표영역 검출부를 포함할 수 있다.
상기 배경성분 검출부는 상기 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단할 수 있다.
상기 목표영역 검출부는 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하고, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하고, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할할 수 있다.
상기 목표영역 검출부는 상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출할 수 있다.
상기 목표영역 검출부는 상기 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거하고, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거할 수 있다.
이때, 라벨링은 이진 영상 전체에 실시하고, 몸체 분할 알고리즘에서 구한 몸의 경계 정보를 이용하여 경계에 속한 라벨만 제거한다.
상기 목표영역 검출부는 상기 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면 영상의 히스토그램 분포를 이용하여 밝기 변환 함수를 사용하는 기법을 적용 시분할 전 영상보다 분할 후 영상에 대비 개선 효과가 크다. 또한 전체 영상 사이즈 대비 몸이 차지하고 있는 비율을 자동적으로 알 수 있음으로 몸에 X-ray로 인한 피폭량을 계산하기에 용이하다. 흉부 X-ray 영상에서는 실제로 몸의 중심부인 폐와 폐 사이의 장기를 중점으로 보기 때문에 제안하는 방법을 이용하여 폐 부근의 중심부만 분할하여 화질개선 알고리즘을 적용한다면 디테일이 더 좋은 영상을 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 몸체 분할 알고리즘 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 분할 알고리즘 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 원본 영상과 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드 필터의 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 영역의 세로방향 누적 밝기 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 경계화 결과와 몸체 제거 결과를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 바운딩 박스 결과를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 분할 알고리즘 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 원본 영상과 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드 필터의 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 영역의 세로방향 누적 밝기 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 경계화 결과와 몸체 제거 결과를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 바운딩 박스 결과를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 발명은 흉부 X-ray 영상 중 화질 개선 알고리즘을 적용하기 전에 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 다음 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐 사이의 장기정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 필요 없는 팔이나 목, 복부 정보를 제외하는 방식을 제안한다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 몸체 분할 알고리즘 블록도이다.
본 발명은 흉부 X-ray 영상 중 화질 개선 알고리즘을 적용하기 전에 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 히스토그램 문턱치 처리(Histogram thresholding)(110)를 거쳐 바운더리 피팅(Boundary fitting)(120)를 통해 배경 성분의 정보를 제외한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 분할 알고리즘 블록도이다.
앞서 설명한 몸체 분할 알고리즘 다음으로 두 번째 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐 사이의 장기정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 폐 경계화(lung thresholding)(210), 몸체(Outilier) 제거(220), 폐의 대칭구조 이용 바운딩 박스(Bounding box)(230)를 거쳐 필요 없는 팔이나 목, 복부 정보를 제외하는 방식을 제안한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법은 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계(310), 가이드 필터를 이용하여 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 단계(320), 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계(330)를 포함할 수 있다.
단계(310)에서, 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출할 수 있다. 먼저, 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단한다. 도 4를 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 원본 영상과 히스토그램을 나타내는 도면이다.
X-ray 영상(410)의 히스토그램 분포(420)를 분석하면 모든 영상에 대하여 몸(421) 및 피부(422)를 포함하는 몸체와 배경(423)으로 나뉘게 된다. X-ray 영상(410)은 장비를 통하여 전방에 X 선을 분사 후 몸체를 투과하고 남은 X 선이 필름에 검출되는 방식이기 때문에 배경 부분은 대부분의 X 선이 검출되고 몸체는 몸체를 투과하고 남음 X 선이 검출된다. X-ray 영상(410)에서 밝기는 필름에 X 선이 많이 검출될수록 밝아지기 때문에 몸체와 배경은 밝기 차이가 존재할 수밖에 없다. 그러므로 본 발명에서는 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 값을 상승시키며 히스토그램의 기울기를 구하여 일정 기울기를 넘어가면 일정값(Threshold)(424)으로 정하고 그 이상은 배경으로 간주한다.
단계(320)에서, 가이드 필터를 이용하여 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄인다. 도 5를 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드 필터의 원리를 설명하기 위한 도면이다.
X-ray 영상은 히스토그램 경계화(histogram thresholding)만으로는 몸체 경계 부근에서 정확하게 분할되지 않는다. 분할 오차를 줄이기 위해 가이드 필터(guided filter)를 이용하여 경계오차를 줄인다. 도 5에서 보는 것처럼 원본 영상 I를 가이드 이미지(guide image)로 정하고 위에서 분할된 이진 영상을 pi로 정하고 가이드 필터(guided filter) 알고리즘을 적용하면 출력(output)은 도 5의 qi처럼 출력된다.
가이드 필터(guided filter) 알고리즘 작동원리를 살펴보면 수학식(1)과 같이 로컬 선형 모델(local linear model) 에서 시작한다.
픽셀 i에 대한 입력을 pi, 출력을 qi, 가이드 이미지(guide image)를 I로 정의하고, wk는 중심위치가 k인 윈도우이다. 그리고 ak, bk는 윈도우 wk내에서 일정한 선형계수이다. 수학식(1)을 참조하여 출력 qi를 가이드 이미지(guide image) I의 선형 변환으로 이루어진다고 가정하면, qi는 I의 에지(edge) 정보를 가지게 된다. 왜냐하면 ▽q = a▽I이기 때문이다. 다시 말해, 출력영상 q는 입력된 이진 영상 p를 기준으로 가이드 이미지(guide image) I의 에지(edge) 성분을 가지고 있는 바운더리 피팅(boundary fitting)된 영상이 된다.
수학식(2)의 코스트 함수(cost function)을 통하여 선형 회귀(linear regression)로 얻은 선형계수 ak, bk는 수학식(3) 및 수학식(4)와 같다. 수학식(3) 및 수학식(4)에서 μk, σk 2는 각각 가이드 이미지(guide image) I에서 윈도우 wk 내의 평균과 분산을 나타내며, |wk|는 윈도우 안의 픽셀 개수를 나타낸다.
단계(330)에서, 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출할 수 있다.
흉부 X-ray 영상에서 관심 영역은 폐를 포함한 몸의 중심부이기 때문에 관심 영역 분할 알고리즘은 흉부 X-ray 영상에서 폐를 경계화(thresholding)하여 초기 검출을 한 후 폐를 제외한 몸체(outlier)를 제거하고 바운딩 박스(bounding box)를 통하여 관심 영역을 분할한다. 예를 들어, 목표영역은 폐일 수 있다. 목표영역은 폐 이외에도 장기 또는 이와 유사한 인체의 기관을 포함할 수 있다.
단계(330)는 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계를 포함할 수 있다. 도 6을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
목표영역을 검출하는 단계(330)는 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계(610), 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계(620), 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계(630)를 포함할 수 있다.
단계(610)에서, 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출할 수 있다. 상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출할 수 있다. 도 7을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 영역의 세로방향 누적 밝기 분포를 설명하기 위한 도면이다.
초기 폐 검출을 위해 폐의 주 밝기 값을 이용한 경계화(thresholding)를 이용한다. 폐의 주 밝기 값을 구하기 위해 X-ray 영상(710)에서 폐의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적 합으로 폐의 주 밝기 값을 구한다. 도 7를 참조하면 블록(block) 부분의 세로방향으로 밝기의 합을 그래프(720)로 보면 극점이 p1(721), p2(722)의 좌표가 폐의 중심부 밝기라는 것을 알 수 있다. 위에서 구한 몸체 분할 정보를 이용하여 몸의 중심 좌표를 찾고 중심을 기준으로 p1, p2의 밝기에서 옵셋(offset)을 적용한 값을 임계값(threshold)으로 정한다.
단계(620)에서, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거할 수 있다. 상기 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거한다. 그리고, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거한다. 도 8을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 경계화 결과와 몸체 제거 결과를 나타내는 도면이다.
앞서 검출된 결과는 도 8의 왼쪽 영상(810)과 같다. 여기서 폐를 제외한 몸체(outlier) 제거를 위하여 라벨을 표시(labeling) 하여 각 라벨에서 몸의 바운더리(boundary)에 속한 라벨만 제거한다. 그 후 수학식(5)인 형태 필터(morphological filter) 중 침식 방법을 이용하여 남은 몸체(outlier)를 제거한다.
수학식(5)는 B에 의한 침식이 z에 의해 이동된 B가 A에 포함되는 모든 점 z의 집합임을 의미한다. 몸체를 제거한 결과는 도 8의 오른쪽 영상(820)과 같이 폐만 검출된 영상이 나오게 된다.
단계(630)에서, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할한다. 상기 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장한다. 도 9를 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 바운딩 박스 결과를 나타내는 도면이다.
몸체(Outlier) 제거 단계가 지나면 도 9의 왼쪽 영상(910)과 같이 폐(911)만 검출된 영상이 나온다. 폐(911)만 검출된 영상에서 바운딩 박스(bounding box)를 적용하면 폐가 정확히 검출되지 않았기 때문에 바운딩 박스(bounding box)가 정확하지 않은 경우가 있다. 그런 이유로 사람의 폐가 두 개이고 몸의 중심 선(911)을 기준으로 위치상 대칭을 이루고 있다는 점을 가정하여 왼쪽, 오른쪽 폐 중 상대적으로 더 정확하게 검출된 폐에 바운딩 박스(bounding box)(913)를 적용한 뒤 몸의 중심 선(912)을 기준으로 대칭이동하여 바운딩 박스(bounding box)(913)를 확장한다. 예를 들어, 도 9의 왼쪽 영상(910)을 보면 바운딩 박스(bounding box)(913) 중 왼쪽 실선이 잘 검출된 폐고 몸의 중심 선(912)을 기준으로 대칭이동하여 확장한 것이 오른쪽 점선이다. 바운딩 박스(bounding box)(913) 결과는 도 9의 오른쪽 영상(920)과 같다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 실시예에 따른 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)은 프로세서(1010), 버스(1020), 네트워크 인터페이스(1030), 메모리(1040) 및 데이터베이스(1050)를 포함할 수 있다. 메모리(1040)는 운영체제(1041) 및 화질 개선 루틴(1042)을 포함할 수 있다. 프로세서(1010)는 배경성분 검출부(1011), 가이드 필터(1012), 목표영역 검출부(1013)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)은 도 10의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(1040)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(1040)에는 운영체제(1041)와 화질 개선 루틴(1042)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(1040)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 네트워크 인터페이스(1030)를 통해 메모리(1040)에 로딩될 수도 있다.
버스(1020)는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(1020)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
네트워크 인터페이스(1030)는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 네트워크 인터페이스(1030)는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(1050)는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할을 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 10에서는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)의 내부에 데이터베이스(1050)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
프로세서(1010)는 기본적인 산술, 로직 및 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(1040) 또는 네트워크 인터페이스(1030)에 의해, 그리고 버스(1020)를 통해 프로세서(1010)로 제공될 수 있다. 프로세서(1010)는 대 배경성분 검출부(1011), 가이드 필터(1012), 목표영역 검출부(1013)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(1040)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
배경성분 검출부(1011), 가이드 필터(1012), 목표영역 검출부(1013)는 도 3의 단계들(310~330)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템(1000)은 배경성분 검출부(1011), 가이드 필터(1012), 목표영역 검출부(1013)를 포함할 수 있다.
배경성분 검출부(1011)는 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출할 수 있다.
배경성분 검출부(1011)는 상기 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단한다.
X-ray 영상의 히스토그램 분포를 분석하면 모든 영상에 대하여 몸 및 피부를 포함하는 몸체와 배경으로 나뉘게 된다. X-ray 영상은 장비를 통하여 전방에 X 선을 분사 후 몸체를 투과하고 남은 X 선이 필름에 검출되는 방식이기 때문에 배경 부분은 대부분의 X 선이 검출되고 몸체는 몸체를 투과하고 남음 X 선이 검출된다. X-ray 영상에서 밝기는 필름에 X 선이 많이 검출될수록 밝아지기 때문에 몸체와 배경은 밝기 차이가 존재할 수밖에 없다. 그러므로 본 발명에서는 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 값을 상승시키며 히스토그램의 기울기를 구하여 일정 기울기를 넘어가면 일정값(Threshold)으로 정하고 그 이상은 배경으로 간주한다.
가이드 필터(1012)는 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄일 수 있다. X-ray 영상은 히스토그램 경계화(histogram thresholding)만으로는 몸체 경계 부근에서 정확하게 분할되지 않는다. 분할 오차를 줄이기 위해 가이드 필터(guided filter)를 이용하여 경계오차를 줄인다.
목표영역 검출부(1013)는 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출할 수 있다.
목표영역 검출부(1013)는 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하고, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거한다. 그리고, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할한다.
목표영역 검출부(1013)는 상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출한다. 그리고, 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거한다. 이후, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거한다. 마지막으로 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장함으로써 목표영역을 검출한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 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 실시예를 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 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (12)
- 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법에 있어서,
배경성분 검출부가 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계;
가이드 필터를 이용하여 상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 단계; 및
목표영역 검출부가 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계
를 포함하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 배경성분 검출부가 히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 단계는,
상기 배경성분 검출부가 상기 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 목표영역 검출부가 상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 단계는,
상기 목표영역 검출부가 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계;
상기 목표영역 검출부가 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계; 및
상기 목표영역 검출부가 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계
를 포함하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 제3항에 있어서,
상기 목표영역 검출부가 상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 단계는,
상기 목표영역 검출부가 상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 제3항에 있어서,
상기 목표영역 검출부가 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하는 단계는,
상기 목표영역 검출부가 상기 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거하고, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 제3항에 있어서,
상기 목표영역 검출부가 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 단계는,
상기 목표영역 검출부가 상기 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 방법. - 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템에 있어서,
히스토그램의 중심부부터 시작하여 순차적으로 영상의 밝기값을 상승시키면서 상기 히스토그램의 기울기를 이용하여 배경성분을 검출하는 배경성분 검출부;
상기 검출된 배경성분과 관심영역의 경계오차를 줄이는 가이드 필터; 및
상기 관심영역 중 목표영역을 경계지점으로 하여 초기 검출을 한 후, 상기 목표영역을 제외한 부분을 제거하고, 바운딩 박스를 이용하여 상기 관심영역을 분할함으로써 상기 목표영역을 검출하는 목표영역 검출부
를 포함하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 배경성분 검출부는,
상기 히스토그램의 기울기를 구하고, 상기 기울기가 미리 정해진 임계값 이상이면 해당 영역을 배경성분으로 판단하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 목표영역 검출부는,
상기 목표영역의 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하고, 상기 초기 검출된 목표영역에서 상기 목표영역을 제외한 부분의 라벨만 제거하고, 상기 바운딩 박스를 몸체의 중심을 기준으로부터 대칭이동하여 확장하면서 상기 관심영역을 분할하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 목표영역 검출부는,
상기 목표영역의 위치 정보를 이용한 세로방향 밝기 누적의 합으로 상기 목표영역의 주 밝기값을 구하고, 상기 주 밝기값을 이용하여 상기 목표영역을 초기 검출하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 목표영역 검출부는,
상기 목표영역을 제외한 경계부분을 제거하기 위해 상기 경계부분에 라벨을 표시하고, 몸체 경계에 속한 라벨만을 제거하고, 형태 필터 중 침식 방법을 이용하여 남은 경계부분을 제거하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 목표영역 검출부는,
상기 몸체의 중심을 기준으로 상기 목표영역의 왼쪽 및 오른쪽 중 상대적으로 더 정확하게 목표영역에 상기 바운딩 박스를 적용한 뒤 상기 몸체의 중심을 기준으로 대칭이동하여 상기 바운딩 박스를 확장하는 것
을 특징으로 하는 흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 시스템.
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