KR101689867B1 - 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 - Google Patents
영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101689867B1 KR101689867B1 KR1020100090785A KR20100090785A KR101689867B1 KR 101689867 B1 KR101689867 B1 KR 101689867B1 KR 1020100090785 A KR1020100090785 A KR 1020100090785A KR 20100090785 A KR20100090785 A KR 20100090785A KR 101689867 B1 KR101689867 B1 KR 101689867B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- frequency band
- contrast
- unit
- edge
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 97
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 76
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 41
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 16
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 13
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 claims description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 6
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 34
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 11
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 9
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 8
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 6
- 201000009030 Carcinoma Diseases 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 5
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 4
- 230000000762 glandular Effects 0.000 description 4
- 206010073095 invasive ductal breast carcinoma Diseases 0.000 description 4
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 4
- 208000004434 Calcinosis Diseases 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000005282 brightening Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000009607 mammography Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06T5/92—
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/482—Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
-
- G06T5/73—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- 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
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- 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
Abstract
영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템에 따르면, 영상처리장치는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여, 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하고, 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성한다.
Description
영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템이 개시된다.
방사선, 예를 들면 엑스-레이(X-ray)를 이용하는 의료영상시스템은 엑스-레이를 인체와 같은 피사체에 조사하여 투사된 방사선 영상을 획득한다. 조사대상 물질의 종류, 밀도 또는 조사되는 엑스-레이 에너지 대역에 따라, 상기 엑스-레이가 물질에 흡수되는 정도가 다르다. 예를 들어, 뼈의 엑스-레이 감쇠계수는 연조직에 비하여 매우 높다. 따라서, 연조직과 뼈의 명암대비가 높아 방사선 영상에서 연조직과 뼈는 선명하게 구분된다. 하지만, 연조직에 포함된 서로 다른 조직들은 단일 에너지 대역의 엑스-레이에 대한 감쇠계수가 유사하여 방사선 영상에서도 유사한 인텐시티(intensity)를 가지게 된다. 이에 따라, 방사선 영상에서 연조직에 포함된 복수의 조직들간의 구분이 어렵게 된다.
화질이 향상된 진단영상을 생성하는 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템을 제공한다. 또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 영상처리장치는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 추출부; 상기 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상(contrast enhancement) 처리를 수행하는 명암대비 향상 처리부; 상기 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상(detail enhancement) 처리를 수행하는 디테일 향상 처리부; 상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하는 합성부; 및 상기 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성하는 생성부;를 포함한다.
상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 의료영상시스템은 방사선을 피사체에 조사하고, 복수의 에너지 대역들에 대한 복수의 방사선 영상들을 획득하는 방사선 영상 촬영부; 상기 획득된 방사선 영상들 각각에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하고, 추출된 저주파 대역 성분들에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행하고, 추출된 고주파 대역 성분들에 대하여 디테일 향상 처리를 수행하고, 상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상들과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상들을 합성하고, 상기 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성하는 영상처리장치; 및 상기 생성된 진단영상을 표시하는 표시부를 포함한다.
상기 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 영상을 처리하는 방법은 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 단계; 상기 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상(contrast enhancement) 처리를 수행하는 단계; 상기 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상(detail enhancement) 처리를 수행하는 단계; 상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하는 단계; 및 상기 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성하는 단계;를 포함한다.
상기 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 상기된 영상을 처리하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
상기된 바에 따르면, 명암대비와 디테일 향상된 고화질의 진단영상을 획득할 수 있다. 이에 따라, 의료 전문가들이 피사체에서 병변의 유무, 크기 및 위치 등을 정확하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치의 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 영상처리장치를 좀 더 상세히 도시한 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 방사선 영상을 검출하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 결정하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 서로 다른 명암대칭 스트레칭을 수행하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료영상시스템의 구성도이다.
도 8은 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 다른 예를 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 영상처리장치를 좀 더 상세히 도시한 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 방사선 영상을 검출하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 결정하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 서로 다른 명암대칭 스트레칭을 수행하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료영상시스템의 구성도이다.
도 8은 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 다른 예를 나타낸 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치(100)의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 추출부(110), 명암대비 향상(contrast enhancement) 처리부(120), 디테일 향상(detail enhancement) 처리부(130), 합성부(140) 및 생성부(150)로 구성된다.
도 1에 도시된 영상처리장치(100)에는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 영상처리장치(100)의 추출부(110), 명암대비 향상 처리부(120), 디테일 향상 처리부(130), 합성부(140) 및 생성부(150)들은 하나 또는 복수 개의 프로세서에 해당할 수 있다. 프로세서는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수도 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음을 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 피사체를 통과한 영상에 대한 소정의 처리들을 수행하는 장치이다. 이때, 피사체를 통과한 영상은 방사선 영상이 될 수 있다.
추출부(110)는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한다. 이때, 본 실시예에 따른 추출부(110)는 방사선 영상에 대하여 다중스케일 분해(multiscale decomposition) 처리를 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출할 수 있다.
예를 들어 설명하면, 다중스케일 분해 처리는 웨이블릿 변환(wavelet transform)에 따라 수행될 수 있다. 즉, 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행함에 따라, 상기 방사선 영상은 저주파 대역에 대응하는 근사 대역(approximation sub-band)과 고주파 대역에 대응하는 상세 대역(detail sub-band)로 분리된다. 이때, 상세 대역은 수직 대역(vertical sub-band), 수평 대역(horizontal sub-band) 및 대각 대역(diagonal sub-band)로 구성된다.
다만, 다중스케일 분해 처리는 웨이블릿 변환에 한정되지 않고, 에지(edge)의 다양한 방향성을 고려한 컨투어렛 변환(contourlet transform), 라플라시안 피라미드(Laplacian pyramid) 등을 이용하여 수행할 수도 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 본 실시예에 따른 추출부(110)는 방사선 영상에 대하여 약 2회 내지 3회의 스케일 분해 처리를 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
이에 따라, 추출부(110)는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 소정의 처리를 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출할 수 있다.
명암대비 향상 처리부(120)는 추출부(110)에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행한다. 이때, 명암대비 향상 처리는 영상의 어두운 영역과 밝은 영역의 차이를 명확하게 한다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 명암대비 향상 처리부(120)는 저주파 대역 성분의 어두운 영역은 밝게 하고 밝은 영역은 어둡게 하여, 저주파 대역 성분에 대한 명암대비를 향상시킬 수 있다.
예를 들어 설명하면, 명암대비 향상 처리부(120)는 저주파 대역 성분을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하는 기준을 결정하고, 결정된 기준에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭(contrast stretching)을 적용하여 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행할 수 있다.
디테일 향상 처리부(130)는 추출부(110)에서 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상 처리를 수행한다.
예를 들어 설명하면, 디테일 향상 처리부(120)는 고주파 대역 성분 중 방향성을 가지는 에지(edge) 영역과 방향성을 가지지 않는 노이즈(noise) 영역을 구별하는 임계값을 결정하고, 상기 결정된 임계값에 따른 에지 영역을 강조한다.
이때, 본 실시예에 따른 디테일 향상 처리부(120)는 결정된 임계값에 따른 에지 영역에 포함된 에지의 강도에 따라 에지 영역을 구별하는 적어도 하나 이상의 임계값을 더 결정하고, 결정된 임계값에 따른 에지 영역에 포함된 에지의 강도에 따라 강조의 정도를 적응적으로 적용할 수 있다. 즉, 본 실시예에 따른 디테일 향상 처리부(120)는 에지 영역에 포함된 에지의 강도가 작을수록 에지 영역의 강조의 정도를 증가시킨다. 본 실시예에 따른 에지의 강도는 에지의 계수의 크기를 의미하고, 강조의 정도는 상기 계수의 크기를 증가시키는 정도를 의미한다.
또한, 본 실시예에 따른 디테일 향상 처리부(120)는 결정된 임계값에 따른 노이즈 영역을 저감시킴에 따라 에지 영역을 강조할 수도 있다.
이에 따라, 디테일 향상 처리부(120)는 고주파 대역 성분에 대하여 에지를 강조하고 노이즈를 저감시킴에 따라, 고주파 대역 성분의 디테일을 향상시킬 수 있다.
합성부(140)는 명암대비 향상 처리부(120)에서 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 디테일 향상 처리부(130)에서 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성한다. 이때, 본 실시예에 따른 합성부(140)는 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상의 대역들에 대하여 융합 규칙(fusion rule)을 적용하여 합성할 수 있다.
생성부(150)는 합성부(140)에서 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성한다. 이때, 진단영상이라 함은 피사체에 병변 또는 종괴 등과 같은 물질이 존재하는지 여부를 진단하기 위한 영상을 의미하나, 이에 한정되지 않고, 피사체를 통과한 방사선 영상을 모두 포함할 수 있다.
예를 들어 설명하면, 본 실시예에 따른 추출부(110)에서 웨이블릿 변환을 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한 경우, 생성부(150)는 역-웨이블릿 변환(inverse wavelet transform)을 수행하여 합성된 영상을 복원하고, 복원 결과에 따른 진단영상을 생성한다.
다만, 생성부(150)는 역-웨이블릿 변환의 수행에 한정되지 않고, 추출부(110)에서 수행된 다양한 처리 절차에 따른 다양한 복원 기법을 사용할 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 화질이 향상된 고선명 진단영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 본 실시예에 따른 피사체가 유방인 경우, 영상처리장치(100)는 유방의 조직에 있는 병변의 유무를 정확하게 파악하기 위한 고화질의 진단영상을 획득하기 위한 영상처리를 수행할 수 있다.
도 2는 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)를 좀 더 상세히 도시한 구성도이다. 도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 검출부(105), 추출부(110), 명암대비 향상 처리부(120), 디테일 향상 처리부(130), 합성부(140) 및 생성부(150)로 구성된다. 또한, 명암대비 향상 처리부(120)는 기준 결정부(122), 명암대비 스트레칭 적용부(124), 향상도 결정부(126) 및 합산부(128)로 구성되고, 디테일 향상 처리부(130)는 임계값 결정부(132) 및 에지(edge) 영역 강조부(134)로 구성된다.
도 2에 도시된 영상처리장치(100)는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 영상처리장치(100)는 도 1에 도시된 영상처리장치(100)의 일 실시예에 해당한다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 도 2에 도시된 유닛들에 한정되지 않는다. 또한, 도 1과 관련하여 기재된 내용은 도 2에 도시된 영상처리장치(100)에도 적용이 가능하기에 중복되는 설명은 생략한다.
본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 피사체를 통과한 방사선 영상의 화질을 향상시키기 위한 소정의 처리들을 수행하는 장치이다.
검출부(105)는 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출한다. 이때, 본 실시예에 따른 검출부(105)는 에너지 변별 가능한 검출기가 될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
예를 들어 설명하면, 복수의 에너지 대역들을 포함하는 방사선이 피사체를 통과하면, 검출부(105)는 상기 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출한다. 이때, 피사체에 조사되는 복수의 에너지 대역들을 포함하는 방사선은 멀티-에너지 엑스-레이(multi-energy X-ray) 또는 다파장 엑스-레이(polychromatic X-ray)를 모두 포함할 수 있다.
복수의 에너지 대역들을 포함하는 방사선이 조사되는 부위가 유방일 경우를 예로 들어 설명하면, 검출된 복수의 방사선 영상들 각각은 유방조영상(mammogram)에 대한 로우데이터(raw data)가 될 수 있다.
또한, 본 실시예에 따른 검출부(105)는 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 세 개의 방사선 영상들을 검출할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용환경에 따른 복수의 에너지 복수의 에너지 대역들에 대한 복수의 방사선 영상들을 검출할 수 있다.
추출부(110)는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한다. 이때, 검출부(105)를 통하여 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 방사선 영상이 검출된 경우, 추출부(110)는 상기 방사선 영상 각각에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한다.
또한, 본 실시예에 따른 추출부(100)는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여, 전역(global) 명암대비 향상 처리를 수행한 후, 웨이블릿 변환 등을 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
명암대비 향상 처리부(120)는 추출부(110)에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행한다. 이때, 본 실시예에 따른 명암대비 향상 처리는 지역(local) 명암대비 향상 처리가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 도 2를 참조하면, 명암대비 향상 처리부(120)는 기준 결정부(122), 명암대비 스트레칭 적용부(124), 향상도 결정부(126) 및 합산부(128)로 구성된다.
기준 결정부(122)는 추출부(110)로부터 추출된 저주파 대역 성분을 밝기의 레벨에 따른 복수의 영역들로 분리하는 기준을 결정한다. 예를 들어 설명하면, 기준 결정부(122)는 상기 저주파 대역 성분을 밝기 레벨에 따라 복수의 영역들로 분리하는 적어도 하나 이상의 기준 포인트(point)를 결정한다.
이때, 기준 포인트는 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수(attenuation coefficient)에 따라 각 조직들을 구별하기 위한 밝기 레벨이 될 수 있다. 좀 더 상세히 설명하면, 기준 포인트는 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수의 비율을 기반으로 각 조직들을 구별하기 위한 밝기 레벨이 될 수 있다.
피사체가 유방인 경우를 예로 들어 설명하면, 피사체는 미세석회화(microcalcification) 조직과 연조직으로 구성될 수 있고, 이때, 연조직은 실질조직(glandular tissue), 지방조직(adipose tissue), 종괴(mass) 또는 섬유조직(fibrous tissue)로 구성될 수 있다. 이에 따라, 기준 결정부(122)는 상기 각 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수를 참조하여, 적어도 하나 이상의 기준 포인트를 결정할 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 기준 결정부(122)는 상기 다섯 개의 조직들을 서로 구별하기 위하여 네 개의 기준 포인트들을 결정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 피사체가 유방인 경우를 예로 들어 설명하면, 피사체는 지방조직(fat tissue), 선상조직(glandular tissue) 및 침윤성 유관상피암 조직(Infiltrating Ductal Carcinoma: IDC)으로 구성될 수 있다. 이에 따라, 기준 결정부(122)는 상기 각 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수를 참조하여, 적어도 하나 이상의 기준 포인트를 결정할 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 기준 결정부(122)는 상기 세 개의 조직들을 서로 구별하기 위하여 두 개의 기준 포인트들을 결정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 본 실시예에 따른 기준 포인트는 검출부(105)에서 검출된 복수의 에너지 대역들 각각에 대한 방사선 영상 각각에 대하여 달리 결정될 수 있다. 예를 들어 설명하면, 기준 결정부(122)는 복수 개의 에너지 대역들에 대한 복수의 방사선 영상들 각각에 대하여, 기준 포인트를 결정할 수 있다. 이때, 각 에너지 대역들에 따른 기준 포인트들은 동일할 수도 있고, 상이할 수도 있다.
기준 결정부(122)에서 기준 포인트를 결정하는 과정에 관하여 이하 도 4에서 상세히 설명한다.
상기에서 기재된 바에 따라, 기준 결정부(122)는 저주파 대역 성분을 밝기 레벨의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하기 위한 기준 포인트들을 결정한다.
명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 결정부(122)에서 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용한다. 본 실시예에 따른 명암대비 스트레칭(contrast stretching)은 픽셀의 인텐시티 값들(intensity values)의 범위를 변화시키기 위한 정규화(normalization)가 될 수 있다. 즉, 명암대비 스트레칭은 영상을 구성하는 각 픽셀들의 밝기 레벨의 범위를 확장하여, 영상이 모든 범위의 밝기 레벨을 포함하도록 한다.
본 실시예에 따른 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 포인트를 기준으로 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여, 기준 포인트 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분과 기준 포인트 이상의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대하여 각각 다른 기법으로 명암대비 스트레칭을 수행한다. 또한, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 상기 복수의 영역들 각각에 대하여, 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할한다. 이에 따라, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 상기 복수의 영역들 각각에 대하여, 명암대비 스트레칭을 수행한 결과 및 밝기 레벨을 분할한 결과를 이용하여 명암대비 스트레칭을 적용한다.
상기된 바에 따라, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 수학식 1 내지 수학식 3과 같은 연산을 수행할 수 있다.
본 실시예에 따른 수학식 1은 명암대비 스트레칭 적용부(124)에서 기준 포인트를 기준으로 서로 다른 명암대비 스트레칭 기법을 사용하는 방법을 나타낸다.
상기 수학식 1에서, x는 1로 정규화된 입력되는 픽셀의 밝기 레벨, Rn은 출력되는 픽셀의 밝기 레벨, Pn은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트 및 n은 기준 포인트의 수가 될 수 있다. 본 실시예에 따른 n은 0 이상의 정수이다. 또한, 입력되는 픽셀의 밝기 레벨이 1로 정규화된 경우, P0는 0(zero) Pn은 1이 될 수 있다.
즉, 수학식 1에 따른 동작을 수행함에 따라, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용한다.
좀 더 상세히 설명하면, 명암대비 스트레칭을 적용하면 어두운 부분은 밝아지게 하고, 밝은 부분은 어두워진다. 본 실시예에 따른 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 포인트에 따라 분리된 각 영역에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용하기에, 이러한 명암대비 스트레칭의 효과가 향상될 수 있다.
즉, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 포인트 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분과 기준 포인트 이상의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대하여 각각 다른 기법으로 명암대비 스트레칭을 수행한다.
따라서, 명암대비 스트레칭 적용부(124)에서의 명암대비 스트레칭의 효과가 향상될 수 있다.
본 실시예에 따른 수학식 2는 명암대비 스트레칭 적용부(124)에서 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할하는 방법을 나타낸다. 예를 들어 설명하면, 수학식 2는 저주파 대역 성분에 대하여 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨이 0(zero) 또는 1이 되도록 한다.
상기 수학식 2에서, x는 1로 정규화된 입력되는 픽셀의 밝기 레벨, Sn은 출력되는 픽셀의 밝기 레벨, Pn은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트 및 n은 기준 포인트의 수가 될 수 있다.
즉, 수학식 2에 따른 동작을 수행함에 따라, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 저주파 대역 성분에 포함되는 복수의 영역들 각각이, 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트에 따라 밝기별로 분리되도록 한다.
본 실시예에 따른 수학식 3은 명암대비 스트레칭 적용부(124)에서 수학식 1에 따른 명암대비 스트레칭을 수행한 결과 및 수학식 2에 따른 밝기 레벨을 분할한 결과를 이용하여 명암대비 스트레칭을 적용하는 방법을 나타낸다.
상기 수학식 3에서 Rn은 수학식 1의 출력 데이터, Sn은 수학식 2의 출력 데이터, n은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트의 수 및 Tn 및 Kn은 명암대비 스트레칭 적용부(124)의 출력 픽셀의 밝기 레벨이 될 수 있다.
다만, 본 실시예에 따른 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 수학식 2의 출력인 Sn에 대하여 밝기별로 분리된 복수의 영역들에서 경계선이 발생하지 않도록 하기 위하여 저역통과필터(Low Pass Filter)를 통과시킬 수 있다. 이러한 경우, 명암대비 스트레칭 적용부(124)의 출력 데이터인 Tn은 저역통과필터를 통과한 Sn과 Rn을 곱한 결과가 되고, Kn은 1과 저역통과필터를 통과한 Sn의 차이에 Rn을 곱한 결과가 될 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
명암대비 스트레칭 적용부(124)에서 기준 결정부(122)에서 결정된 기준에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용하는 과정에 관하여 이하 도 5 내지 도 6에서 상세히 설명한다.
향상도 결정부(126)는 추출부(110)에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상의 정도를 결정한다. 예를 들어 설명하면, 향상도 결정부(126)는 상기 저주파 대역 성분에 대한 명암대비 향상 정도를 나타내는 비율 및 상기 복수의 영역들 각각에 대한 가중치 중 적어도 어느 하나를 이용하여 명암대비 향상의 정도를 결정할 수 있다.
본 실시예에 따른 명암대비 향상 정도를 나타내는 비율 및 가중치에 관하여는 이하 합산부(128)에서 수학식 4와 관련하여 함께 설명한다.
합산부(128)는 향상도 결정부(126)에서 결정된 명암대비 향상의 정도를 참조하여, 명암대비 스트레칭 적용부(124)에서 명암대칭 스트레칭이 적용된 복수의 영역들을 합산한다.
본 실시예에 따른 합산부(128)는 수학식 4와 같은 연산을 수행할 수 있다.
상기 수학식 4에서 α는 명암대비 향상 정도를 나타내는 비율, Tn 및 Kn은 명암대비 스트레칭 적용부(124)의 출력 픽셀의 밝기 레벨(즉, 수학식 3의 출력 데이터), Wn은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준에 따라 분리된 영역들 각각에 대한 가중치, n은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트의 수 및 y는 합산부(128)의 출력 데이터가 될 수 있다.
Wn에 대하여 좀 더 상세히 설명하면, Wn은 기준 결정부(122)에서 결정된 기준에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대한 가중치가 된다. 또한, 본 실시예에 따른 Wn은 lWn 및 hWn으로 구성될 수 있다.
본 실시예에 따른 lWn은 입력 픽셀의 밝기 레벨이 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트 미만인 경우 적용되는 가중치이고, hWn은 입력 픽셀의 밝기 레벨이 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트 이상인 경우 적용되는 가중치가 될 수 있다.
본 실시예에 따른 Wn은 (이하에서, Wn은 lWn 및 hWn을 모두 포함한다) 복수의 영역들 중 강조하고자 하는 부분에 대하여 높게 설정될 수 있다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 Wn은 -1 이상 1 이하인 값을 가질 수 있다.
또한, 본 실시예에 따른 Wn은 기준 결정부(122)에서 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 달리 설정될 수 있다. 예를 들어 설명하면, 본 실시예에 따른 피사체가 유방인 경우, 유방의 조직들에 포함된 종괴를 발견하고자 하는 경우, 기준 포인트에 의하여 분리된 복수의 영역들 중 종괴가 포함된 영역에 대한 Wn을 높게 설정할 수 있다. 이에 따라, 영상처리장치(100)에서 생성된 진단영상에서 종괴를 쉽게 발견할 수 있다.
또한, α에 대하여 좀 더 상세히 설명하면, α는 명암대비 향상 정도를 나타내는 비율이 된다. 즉, 복수의 영역들 중 명암대비 향상 처리를 수행함에 있어서, 명암대비 향상 처리를 강하게 수행하고자 하는 부분에 대하여 α는 높게 설정될 수 있다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 α는 0(zero) 이상 1 이하인 값을 가질 수 있다.
예를 들어 설명하면, 원 영상을 강조하고자 하는 경우 α를 낮게 설정하고, 명암대비 향상 처리를 강하게 수행하고자 하는 경우, α를 높게 설정할 수 있다.
또한, 본 실시예에 따른 α는 기준 결정부(122)에서 분리된 복수의 영역들 모두에 대하여 동일하게 설정되나, 이에 한정되지 않고, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 달리 설정될 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
이에 따라, 합산부(128)는 추출부(110)에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리가 수행된 성분을 출력할 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 명암대비 향상 처리부(120)는 저주파 대역 성분에 대하여, 기준 포인트를 기준으로 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용함에 따라, 명암대비가 향상된 영상을 출력할 수 있다.
디테일 향상 처리부(130)는 추출부(110)에서 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상 처리를 수행한다. 도 2를 참조하면, 디테일 향상 처리부(130)는 임계값 결정부(132) 및 에지 영역 강조부(134)로 구성된다.
임계값 결정부(132)는 추출부(110)에서 추출된 고주파 대역 성분 중 방향성을 가지는 에지 영역과 방향성을 가지지 않는 노이즈 영역을 분리하는 임계값을 결정한다.
좀 더 상세히 설명하면, 임계값 결정부(132)는 추출부(110)에서 추출된 고주파 대역 성분의 계수(coefficient)를 참조하여, 적어도 하나 이상의 임계값을 결정한다.
추출부(110)에서 웨이블릿 변환을 수행한 경우를 예로 들어 설명하면, 에지 영역은 방향성을 가지기에, 에지 영역의 계수는 방향성을 가지지 않는 노이즈(noise) 영역에 비하여 상대적으로 높은 값을 가진다. 따라서, 임계값 결정부(132)는 고주파 대역 성분의 계수를 참조하여, 에지 영역 및 노이즈 영역을 구별하는 하나의 임계값을 결정한다.
또한, 임계값 결정부(132)는 에지 영역에 포함된 에지의 강도에 따라, 에지 영역을 복수의 에지 영역들로 구별하는 적어도 하나 이상의 임계값을 더 결정할 수 있다. 즉, 임계값 결정부(132)는 고주파 대역 성분의 계수를 참조하여 제1 임계값 내지 제n 임계값을 결정한다. 이때, 에지의 강도라 함은 에지의 계수가 클수록 강도가 큰 경우를 나타냄을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
예를 들어 설명하면, 임계값 결정부(132)는 에지 영역에 포함된 성분의 계수는 높은 값을 가지고 노이즈 영역에 포함된 성분의 계수는 낮은 값을 가진다는 가정 하에, 계수들의 평균값 또는 표준편차 등을 이용하여 복수의 임계값들 결정한다. 이에 따라, 임계값 결정부(132)는 순차적인 제1 임계값 내지 제n 임계값을 결정할 수 있다.
이때, 제n 임계값, 즉, 적어도 하나 이상의 임계값 중 가장 작은 값을 가지는 임계값은 에지 영역과 노이즈 영역을 구분하는 임계값이 될 수 있다.
상기된 바는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
수학식 5에서, threshold1은 제1 임계값, threshold2는 제2 임계값, thresholdn은 제n 임계값을 나타내고, x는 입력되는 대역의 계수를 나타내고, edge_1은 제1 에지 영역, edge_2는 제2 에지 영역, edge_n은 제n 에지 영역, noise는 노이즈 영역을 나타낸다.
x에 대하여 좀 더 상세히 설명하면, 추출부(110)에서 웨이블릿 변환을 수행하여 고주파 대역 성분을 추출한 경우, x는 이러한 웨이블릿 변환의 수행에 따른 각 대역들의 계수가 될 수 있다. 다만, x는 이에 한정되지 않고, 다른 기법으로 고주파 대역 성분을 추출한 경우에도, 각 대역들의 계수가 될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
또한, 상기 수학식 5에서 제n 임계값은 에지 영역과 노이즈 영역을 구분하는 임계값이 된다.
따라서, 임계값 결정부(132)는 에지 영역과 노이즈 영역을 분리하는 임계값뿐만 아니라, 에지 영역을 에지의 강도에 따라 제1 에지 영역 내지 제n 에지 영역으로 구별하는 임계값을 결정한다.
에지 영역 강조부(134)는 임계값 결정부(132)에서 추출된 에지 영역을 강조한다. 또한, 본 실시예에 따른 에지 영역 강조부(134)는 임계값 결정부(132)에 의하여 결정된 적어도 하나 이상의 임계값에 따른 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 강조의 정도를 적응적으로 적용할 수 있다.
예를 들어 설명하면, 에지 영역 강조부(134)는 수학식 6과 같은 동작을 수행할 수 있다.
수학식 6에서 threshold1은 제1 임계값, threshold2는 제2 임계값, thresholdn은 제n 임계값을 나타내고, P1은 제1 강조계수, P2는 제2 강조계수, Pn은 제n 강조계수 나타내고, x는 입력되는 대역의 계수를 나타낸다.
상기 수학식 6에 기재된 바와 같이, 제1 임계값보다 큰 계수를 가지는 대역, 제2 임계값보다 큰 계수를 가지는 대역 및 제n 임계값보다 큰 계수를 가지는 대역 각각에 대하여 P1 내지 Pn의 적응적인 강조계수를 곱하여준다.
좀 더 상세히 설명하면, 에지 영역 강조부(134)는 제1 에지 영역에 속하는 입력 대역에 대하여 제1 강조계수를 곱하여 입력 대역에 대한 계수를 산출하고, 제2 에지 영역에 속하는 입력 대역에 대하여 제2 강조계수를 곱하여 입력 대역에 대한 계수를 산출하고, 제n 에지 영역에 속하는 입력 대역에 대하여 제n 강조계수를 곱하여 입력 대역에 대한 계수를 산출한다. 또한, 에지 영역 강조부(134)는 노이즈 영역은 계수가 0(zero)가 되도록 한다.
이때, 본 실시예에 따른 강조계수 Pn은 0 보다 큰 값을 가질 수 있고, 또한, 에지의 강도가 클수록 강조의 정도가 작아진다.
상기에서 기재된 바와 같이, 에지 영역 강조부(134)는 임계값 결정부(132)에서 결정된 임계값에 따른, 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도가 작을수록 에지 영역의 강조의 정도를 증가시키고, 또한, 에지 영역 강조부(134)는 임계값 결정부(132)에서 결정된 임계값에 따른 노이즈 영역을 저감시킬 수 있다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 디테일 향상 처리부(130)는 고주파 대역 성분에 대하여 에지가 강조되고 노이즈가 저감됨에 따라, 디테일이 향상된 데이터를 영상을 출력할 수 있다.
합성부(140)는 명암대비 향상 처리부(120)에서 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 디테일 향상 처리부(130)에서 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성한다. 또한, 합성부(140)는 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상 및 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상의 합성을 수행할 뿐만 아니라, 검출부(105)에서 검출된 복수의 에너지 대역들 각각에 대한 방사선 영상을 하나의 영상으로 합성한다.
이때, 본 실시예에 따른 합성부(140)는 융합 규칙(fusion rule)을 적용하여 합성할 수 있다. 추출부(110)에서 웨이블릿 변환이 수행된 경우를 예로 들어 설명하면, 합성부(140)는 웨이블릿 변환에 따른 각 대역(sub-band)들에 대하여, 픽셀 계수의 평균값, 픽셀 계수의 최대값, 명암대비를 최대로 하는 값 등의 융합 규칙에 따라 복수의 영상들을 합성한다. 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 융합 규칙에 관하여 알 수 있기에 상세한 설명은 생략한다.
생성부(150)는 합성부(140)에서 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성한다. 추출부(110)에서 웨이블릿 변환이 수행된 경우를 예로 들어 설명하면, 생성부(150)는 역-웨이블릿 변환을 수행하여 합성된 영상을 복원함에 따른 진단영상을 생성할 수 있다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 화질이 향상된 고선명 진단영상을 생성할 수 있다.
도 3은 본 실시예에 따른 방사선 영상을 검출하는 방법에 대하여 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 3을 참조하면, 그래프(31)는 검출부(105)에서 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출하는 내용을 도시한다. 즉, 피사체에 대하여 하나의 멀티-에너지 방사선(311)이 조사된 경우, 검출부(105)는 그래프(31)에 도시된 바와 같이 복수의 에너지 대역들로 구분된 복수의 방사선 영상을 검출한다.
다만, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 상기와 같은 에너지 변별 검출 기법에 한정되지 않고, 서로 다른 피크 에너지를 가지는 복수의 방사선들이 피사체에 조사되는 소스(source) 가변 기법에도 적용될 수도 있다.
도 2 내지 도 3을 참조하면, 그래프(32)는 검출부(105)에서 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출하는 내용을 도시한다. 즉, 하나의 멀티-에너지 방사선(321)이 스플리터(splitter)에 의하여 서로 다른 피크 에너지를 가지는 복수의 방사선들(322)로 분리되어 피사체에 조사된 경우, 검출부(105)는 복수의 방사선들에 의하여 구분되는 복수의 방사선 영상을 검출한다.
따라서, 본 실시예에 따른 검출부(105)는 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출할 수도 있다.
도 4는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 결정하는 방법에 대하여 도시한 도면이다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여, 피사체가 유방인 경우를 예로 들어 설명한다. 도 4를 참조하면, 그래프들(41, 42a, 42b)은 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수(attenuation coefficient)를 나타낸다.
도 2 내지 도 4를 참조하여 예를 들어 설명하면, 그래프(41)는 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 선형 감쇠계수를 도시한다. 즉, 피사체는 지방조직(adipose tissue), 선상조직(glandular tissue), 암종(carcinoma) 및 섬유조직(fibrous tissue)으로 구성될 수 있고, 이때, 암종은 침윤성 유관상피암 조직(Infiltrating Ductal Carcinoma: IDC) 및 종괴(mass)로 구성될 수 있다. 이에 따른, 그래프(41)는 이들 각각에 대한 에너지 대역별 감쇠계수를 도시하고 있다.
그래프(41)을 참조하여 좀 더 상세히 설명하면, 섬유조직에 대한 감쇠계수를 나타내는 곡선(414), 암종에 대한 감쇠계수를 나타내는 곡선(415), 선상조직에 대한 감쇠계수를 나타내는 곡선(416) 및 지방조직에 대한 감쇠계수를 나타내는 곡선(417)이 도시되어 있다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 기준 결정부(122)는 그래프(41)를 참조하여, 상기 지방조직, 선상조직, 암종 및 섬유조직들 각각을 구별하기 위한 밝기 레벨을 기준 포인트로 결정할 수 있다. 이에 따라, 기준 결정부(122)는 0(zero)와 1 사이를 상기 네 개의 조직들에 따른 영역으로 분리하기 위하여, 세 개의 기준 포인트를 결정할 수 있다.
또한, 기준 결정부(122)는 검출부(105)에서 검출된 복수의 방사선 영상들에 대하여, 각 방사선 영상에 대하여 상기 지방조직, 선상조직, 암종 및 섬유조직들을 구별하기 위한 밝기 레벨을 기준 포인트로 결정할 수 있다.
예를 들어 설명하면, 검출부(105)에서 검출된 복수의 방사선 영상들에 대한 에너지 대역들이 각각 제1 대역(411), 제2 대역(412) 및 제3 대역(413)으로 존재하는 경우, 기준 결정부(122)는 제1 대역(411)에 대한 두 개의 기준 포인트를 결정하고, 기준 결정부(122)는 제2 대역(412)에 대한 두 개의 기준 포인트를 결정하고, 기준 결정부(122)는 제3 대역(413)에 대한 두 개의 기준 포인트를 결정할 수 있다.
또한, 도 2 내지 도 4를 참조하여 또 다른 예를 들어 설명하면, 그래프(42a)는 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 선형 감쇠계수를 도시하고, 그래프(42b)는 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 로그 감쇠계수를 도시한다.
그래프(42a)를 참조하면, 피사체는 미세석회화(microcalcification) 조직과 연조직으로 구성될 수 있다. 그래프(42a)의 연조직 부분을 로그 스케일로 확대한 그래프(42b)를 참조하면, 연조직은 실질조직(glandular tissue), 지방조직(adipose tissue), 종괴(mass)로 구성될 수 있다. 또한, 그래프(42a) 및 그래프(42b)에는 도시되어 있지 않지만, 피사체는 섬유조직(fibrous tissue)을 더 포함할 수 있고, 섬유조직의 감쇠계수의 커브는 미세석회화 조직과 종괴의 사이에 존재함을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 기준 결정부(122)는 상기 그래프(41)에서 설명한 바와 같이, 그래프들(42a, 42b)을 참조하여, 상기 실질조직, 지방조직, 종괴들 각각을 구별하기 위한 밝기 레벨을 기준 포인트로 결정할 수 있다. 또한, 기준 결정부(122)는, 상기 그래프(41)에서 설명한 바와 같이, 검출부(105)에서 검출된 복수의 방사선 영상들에 대하여, 각 방사선 영상에 대하여 상기 실질조직, 지방조직, 종괴들을 구별하기 위한 밝기 레벨을 기준 포인트로 결정할 수 있다.
다만, 기준 결정부(122)는 상기된 바에 한정되지 않고, 미세석회화 조직, 섬유조직 등을 더 포함하여, 각 조직들을 구별하기 위한 밝기 레벨을 기준 포인트로 결정할 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 기준 결정부(122)는 추출부(110)에서 추출된 저주파 대역 성분을 밝기 레벨의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리할 수 있고, 이에 따라, 영상처리장치(100)에서 생성되는 진단영상의 선명도가 향상될 수 있다.
도 5는 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 서로 다른 명암대칭 스트레칭을 수행하는 방법에 대하여 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 그래프(51)는 수학식 1을 나타낸다. 또한, 본 실시예에 따른 도 5의 x축은 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨을 나타내고, y축은 1로 정규화된 출력 픽셀의 밝기 레벨을 나타낸다.
즉, 도 2 및 도 5를 참조하면, 명암대비 스트레칭 적용부(122)는 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용한다. 그래프(51)를 참조하면, 기준점 결정부(122)에서 결정된 기준점은 각각 P1, P2 및 P3가 될 수 있다. 이에 따라, 저주파 대역 성분은 기준점 P1, P2 및 P3에 의하여 네 개의 영역들로 분리된다.
본 실시예에 따른 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 기준 포인트 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분과 기준 포인트 이상의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대하여 각각 다른 기법으로 명암대비 스트레칭을 수행한다.
기준 포인트 P1에 대하여 예를 들어 설명하면, 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역에 있어서, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 P1 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분과 P1 이상의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대하여 각각 다른 기법으로 명암대비 스트레칭을 수행하였음을 알 수 있다.
즉, 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 성분에 대하여, 명암대비 스트레칭을 적용하여 상기 성분들에 대한 밝기 레벨이 0 이상 1 이하의 범위를 가지도록 확장한다.
또한, 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P1 이상 1 이하인 성분에 대하여, 반전된 명암대비 스트레칭을 적용하여 상기 성분들에 대한 밝기 레벨이 0 이상 1 이하의 범위를 가지도록 확장한다.
나아가, 수학식 3 내지 4를 참조하면, 반전 명암대비 스트레칭을 적용한 밝기 레벨이 P1 이상 1 이하인 성분은 재반전된 후, 명암대비 스트레칭을 적용한 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 성분과 합산된다.
상기에서와 같이, 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역에 대하여 명암대비 스트레칭을 수행하여, 영상의 밝은 부분은 어둡게 하고 어두운 부분을 밝게 함에 따라 화질이 향상될 수 있다.
또한, 이와 같은 방법으로 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P1 이상 P2 미만인 성분, 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P2 이상 P3 미만인 성분 및 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P3 이상 1 미만인 성분에 대하여 각각 명암대비 스트레칭을 수행한다.
다만, 마지막 기준 포인트인 P3의 경우에는, P3 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대한 명암대비 스트레칭만이 수행될 수 있다.
이와 같이, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 수행하기에, 화질의 해상도가 극도로 향상될 수 있다.
도 6은 본 실시예에 따른 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할하는 방법에 대하여 도시한 도면이다. 도 6를 참조하면, 그래프(61)는 수학식 2를 나타낸다. 또한, 본 실시예에 따른 도 6의 x축은 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨을 나타내고, y축은 1로 정규화된 출력 픽셀의 밝기 레벨을 나타낸다.
즉, 도 2 및 도 6을 참조하면, 명암대비 스트레칭 적용부(122)는 기준 결정부(122)에서 결정된 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할한다. 그래프(61)를 참조하면, 기준점 결정부(122)에서 결정된 기준점은 각각 P1, P2 및 P3가 될 수 있다. 이에 따라, 저주파 대역 성분은 기준점 P1, P2 및 P3에 의하여 제1 영역(62), 제2 영역(63), 제3 영역(64) 및 제4 영역(65)의 네 개의 영역들로 분리된다.
제1 영역(62)에 대하여 예를 들어 설명하면, 명암대비 스트레칭 적용부(124)는 1로 정규화된 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 성분에 대한 명암대비 스트레칭을 적용할 때, 상기 제1 영역(62)(즉, 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역)의 밝기 레벨을 1로 하고, 나머지 영역의 밝기 레벨은 0(zero)가 되도록 한다.
상기 도 5에서 설명한 바와 같이, 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 성분에 대한 명암대비 스트레칭을 적용할 때, 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역과 밝기 레벨이 P1 이상 1 이하인 영역에 대하여 서로 다른 명암대비 스트레칭 기법을 적용한다.
또한, 수학식 3 내지 4를 참조하면, 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역에 대하여 명암대비 스트레칭 기법을 적용한 결과와 밝기 레벨을 분할한 결과를 서로 곱하여준다. 나아가, 밝기 레벨이 P1 이상 1 이하인 영역에 대하여 밝기 레벨 1과 명암대비 스트레칭 기법을 적용한 결과의 차와 밝기 레벨을 분할한 결과를 서로 곱하여준다.
이에 따라, 입력 픽셀의 밝기 레벨이 0 이상 P1 미만인 영역에 대하여 명암대비 스트레칭의 수행 및 밝기 레벨을 분할함에 따라, 영상의 밝은 부분은 어둡게 하고 어두운 부분을 밝게 함에 따라 화질이 향상될 수 있다.
또한, 이와 같은 방법으로 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P1 이상 P2 미만인 성분, 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P2 이상 P3 미만인 성분 및 입력 픽셀의 밝기 레벨이 P3 이상 1 미만인 성분에 대하여 각각 밝기 레벨 분할을 수행한다.
이와 같이, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭 및 밝기 레벨 분할을 수행하기에, 화질의 해상도가 극도로 향상될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료영상시스템(200)의 구성도이다. 도 7을 참조하면, 본 실시예에 따른 의료영상시스템(200)은 방사선 발생부(210), 영상처리장치(100), 표시부(220), 저장부(230) 및 통신부(240)로 구성된다. 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
도 7에 도시된 의료영상시스템(200)에는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 7에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
본 실시예에 따른 의료영상시스템(200)은 방사선, 예를 들면, 엑스-레이(X-ray)를 사용하는 모든 영상진단시스템을 포함한다. 예를 들면, 인체 중 뼈 이외의 연조직만으로 구성된 유방 조직의 병변을 감별하는데 이용되는 마모그래피(mammography) 영상진단시스템일 수 있다.
방사선 영상 촬영부(210)는 광대역 스펙트럼을 갖는 방사선을 피사체에 조사하고, 에너지 변별 가능한 검출기에서 복수의 방사선 영상들을 획득한다. 또한, 본 실시예에 따른 방사선 영상 촬영부(210)는 적어도 두가지 이상의 서로 다른 에너지 대역의 방사선을 피사체에 각각 조사하여 피사체에 대한 적어도 두가지 이상의 방사선 영상들을 획득할 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
피사체에서 동일한 조직에 대하여 조사되는 방사선, 예를 들면, 엑스-레이(X-ray)의 에너지 대역이 다르면, 해당 조직에 흡수되는 정도가 다르다. 본 실시예에 따른 방사선 영상 촬영부(210)는 이러한 특성을 이용하여 두가지 이상의 에너지 대역의 엑스-레이를 각각 해당 조직에 조사하거나 에너지 변별 검출기를 이용하여 각 에너지 대역별 감쇠특성이 반영된 다수의 방사선 영상들을 획득할 수 있다.
또한, 도 7에 도시된 방사선 영상 촬영부(210)는 방사선을 피사체에 조사하는 방사선 발생부 및 피사체를 통과한 방사선 영상을 검출하는 검출부로 구성될 수 있다. 다만, 도 7에 도시된 영상처리장치(100)에서 검출기능을 수행하는 경우, 방사선 영상 촬영부(210)는 방사선을 피사체에 조사하는 방사선 발생부만으로 구성될 수도 있다.
영상처리장치(100)는 방사선 영상 촬영부(210)로부터 획득된 방사선 영상들 또는 방사선 영상 촬영부(210)에서 발생된 방사선이 피사체를 통과한 후 검출된 방사선 영상들에 대하여, 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하고, 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행하고, 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상 처리를 수행하고, 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하고, 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성한다.
또한, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 저주파 대역 성분들 각각을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하고, 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용한다. 또한, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 고주파 대역 성분들 각각을 에지의 강도에 따른 복수의 에지 영역들과 노이즈 영역으로 분리하고, 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 에지 영역을 적응적으로 강조한다.
도 7에 도시된 영상처리장치(100)는 도 1 내지 도 2에 도시된 영상처리장치(100)의 일 실시예에 해당한다. 이에 따라, 도 1 내지 도 2에 도시된 영상처리장치(100)와 관련하여 도 1 내지 도 6에 기재된 내용은 도 7에 도시된 영상처리장치(100)에도 적용이 가능하기에 중복되는 설명은 생략한다.
표시부(220)는 영상처리장치(100)에서 생성된 진단영상을 표시한다. 예를 들어 설명하면, 표시부(220)는 의료영상시스템(200)에 마련된 디스플레이 패널, 터치 화면, 모니터 등의 출력 장치 및 이들을 구동하기 위한 소프트웨어 모듈을 모두 포함한다.
따라서, 의료영상시스템(200)의 사용자는 화질이 향상된 고선명 진단영상을 조회할 수 있다.
저장부(230)는 영상처리장치(100)에서 생성된 진단영상을 저장한다. 예를 들어 설명하면, 저장부(230)는 통상적인 저장매체로서 본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 저장부(230)는 하드디스크드라이브(Hard Disk Drive, HDD), ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리(Flash Memory) 및 메모리카드(Memory Card)를 모두 포함함을 알 수 있다.
통신부(240)는 영상처리장치(100)에서 생성된 진단영상을 외부장치로 송신하고, 외부장치로부터 수신되는 데이터를 수신한다. 이때, 외부장치는 원격지에 위치한 다른 의료영상시스템, 범용 컴퓨터 시스템, 펙시밀리 등이 될 수 있다.
본 실시예에 따른 통신부(240)는 유, 무선 네트워크를 통하여 외부장치와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 네트워크(network)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network) 등을 포함하나 이에 한정되지 않고 정보를 송수신할 수 있는 다른 종류의 네트워크가 될 수도 있음을 알 수 있다.
또한, 본 실시예에 따른 저장부(230) 및 통신부(240)는 영상 판독 및 검색 기능을 더 포함시켜 PACS(Picture Archiving Communication System)와 같은 형태로 일체화될 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
따라서, 의료영상시스템(200)은 선명도가 높은 진단영상을 표시하고, 저장하고, 전송할 수 있다. 이에 따라, 피검자 및 의료전문가들이 좀 더 정확한 진단정보를 획득할 수 있다.
도 8 내지 도 9는 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법을 도시한 도면들이다. 또한, 도 8 내지 도 9를 참조하면, 영상을 처리하는 방법은 도 1 내지 2에 도시된 영상처리장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 2에 도시된 영상처리장치(100)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 8 내지 도 9의 영상을 처리하는 방법에도 적용됨을 알 수 있다.
도 8은 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 일 예를 나타낸 흐름도이다.
801 단계에서 추출부(110)는 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한다. 이때, 본 실시예에 따른 추출부(100)는 웨이블릿 변환 등을 수행하여 피사체를 통과한 방사선 영상에 대한 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 분리하여 추출할 수 있다.
802 단계에서 명암대비 향상 처리부(120)는 상기 801 단계에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행한다. 이때, 본 실시예에 따른 명암대비 향상 처리부(120)는 저주파 대역 성분을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하고, 상기 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용할 수 있다.
803 단계에서 디테일 향상 처리부(130)는 상기 801 단계에서 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상 처리를 수행한다. 이때, 본 실시예에 따른 디테일 향상 처리부(130)는 고주파 대역 성분을 에지의 강도에 따른 복수의 에지 영역들과 노이즈 영역으로 분리하고, 상기 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 에지 영역을 적응적으로 강조할 수 있다.
804 단계에서 합성부(140)는 상기 802 단계에서 명암대비 향상처리를 수행한 결과에 따른 영상과 상기 803 단계에서 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성한다. 이때, 본 실시예에 따른 합성부(140)는 융합 규칙(fusion rule)을 적용하여 각 영상들을 합성할 수 있다.
805 단계에서 생성부(150)는 상기 804 단계에서 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성한다. 이때, 상기 801 단계에서 웨이블릿 변환을 수행하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한 경우, 본 실시예에 따른 생성부(150)는 역-웨이블릿 변환을 수행하여 진단영상을 생성할 수 있다.
이에 따라, 화질이 향상된 고해상도의 진단영상을 생성하기 위한 영상처리를 수행할 수 있다.
도 9는 본 실시예에 따른 영상을 처리하는 방법의 다른 예를 나타낸 흐름도이다.
901 단계에서 검출부(105)는 피사체를 통과한 방사선 영상들 복수의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출한다. 즉, 외부에서 발생된 방사선이 피사체를 통과하면, 검출부(105)는 피사체를 통과한 방사선 영상들을 복수의 에너지 대역들에 대하여 검출한다. 예를 들어 설명하면, 외부에서 발생된 방사선은 멀티 에너지 엑스-레이(multienergy X-ray)가 될 수 있고, 검출부(105)는 에너지 변별 검출기가 될 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위하여 검출부(105)는 세 개의 에너지 대역들에 대한 방사선 영상들을 검출하는 것으로 설명하나, 이에 한정되지 않는다. 이에 따라, 검출부(105)에서 검출된 방사선 영상들은 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 될 수 있다.
9021 단계에서 추출부(120)는 피사체를 통과한 제1 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출한다. 다음으로, 9031 단계에서 명암대비 향상 처리부(120)는 상기 9021 단계에서 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행하고, 9032 단계에서 디테일 향상 처리부(130)는 상기 9021 단계에서 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상 처리를 수행한다.
이와 같이, 제2 영상에 대하여 9022 단계, 9033 단계 및 9034 단계를 수행하고, 또한, 제3 영상에 대하여 9023 단계, 9035 단계 및 9036 단계를 수행한다.
904 단계에서 합성부(140)는 상기 9031 단계, 9033 단계 및 9035 단계에서 명암대비 향상처리를 수행한 결과에 따른 영상들과 상기 9032 단계, 9034 단계 및 9036 단계에서 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상들을 합성한다.
905 단계에서 생성부(150)는 상기 904 단계에서 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성한다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 영상처리장치(100)는 고 화질의 진단영상을 생성하는 영상처리를 수행한다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 ... 영상처리장치
110 ... 추출부
120 ... 명암대비 향상 처리부
130 ... 디테일 향상 처리부
140 ... 합성부
150 ... 생성부
110 ... 추출부
120 ... 명암대비 향상 처리부
130 ... 디테일 향상 처리부
140 ... 합성부
150 ... 생성부
Claims (20)
- 피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 추출부;
상기 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상(contrast enhancement) 처리를 수행하는 명암대비 향상 처리부;
상기 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상(detail enhancement) 처리를 수행하는 디테일 향상 처리부;
상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하는 합성부; 및
상기 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성하는 생성부;를 포함하는 영상처리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 명암대비 향상 처리부는
상기 저주파 대역 성분을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하는 기준을 결정하는 기준 결정부; 및
상기 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 상기 결정된 기준에 따라 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭(contrast stretching)을 적용하는 명암대비 스트레칭 적용부;를 포함하는 영상처리장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 기준 결정부는 상기 저주파 대역 성분을 복수의 영역들로 분리하는 적어도 하나 이상의 기준 포인트(point)를 결정하고, 상기 기준 포인트는 상기 피사체를 구성하는 조직들의 에너지 대역별 방사선 감쇠계수에 따라 각 조직들을 구별하기 위한 밝기 레벨인 것을 특징으로 하는 영상처리장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 명암대비 스트레칭 적용부는
상기 기준 포인트를 기준으로 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여, 상기 기준 포인트 미만의 밝기 레벨을 가지는 성분과 상기 기준 포인트 이상의 밝기 레벨을 가지는 성분에 대하여 각각 다른 기법으로 명암대비 스트레칭을 수행하고,
상기 복수의 영역들 각각에 대하여, 상기 기준 포인트를 기준으로 밝기 레벨을 분할하고,
상기 복수의 영역들 각각에 대하여, 상기 명암대비 스트레칭을 수행한 결과 및 상기 밝기 레벨을 분할한 결과를 이용하여 명암대비 스트레칭을 적용하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 명암대비 향상 처리부는 상기 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상의 정도를 결정하는 향상도 결정부;를 더 포함하는 영상처리장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 향상도 결정부는 상기 저주파 대역 성분에 대한 명암대비 향상 정도를 나타내는 비율 및 상기 저주파 대역 성분이 기준 포인트를 기준으로 분리된 복수의 영역들 각각에 대한 가중치 중 적어도 어느 하나를 이용하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 명암대비 향상 처리부는 상기 결정된 명암대비 향상의 정도를 참조하여, 상기 명암대비 스트레칭이 적용된 복수의 영역들을 합산하는 합산부;를 더 포함하는 영상처리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 디테일 향상 처리부는
상기 고주파 대역 성분 중 방향성을 가지는 에지(edge) 영역과 방향성을 가지지 않는 노이즈(noise) 영역을 구별하는 임계값을 결정하는 임계값 결정부; 및
상기 결정된 임계값에 따른 에지 영역을 강조하는 에지 영역 강조부;를 포함하는 영상처리장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 임계값 결정부는 상기 에지 영역에 포함된 에지의 강도에 따라, 상기 에지 영역을 복수의 에지 영역들로 구별하는 적어도 하나 이상의 임계값을 더 결정하고,
상기 에지 영역 강조부는 상기 결정된 적어도 하나 이상의 임계값에 따른 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 강조의 정도를 적응적으로 적용하는 영상처리장치. - 제 9 항에 있어서,
상기 에지 영역 강조부는 상기 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도가 작을수록 에지 영역의 강조의 정도를 증가시키는 것을 특징으로 하는 영상처리장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 에지 영역 강조부는 상기 결정된 임계값에 따른 노이즈 영역을 저감시킴에 따라 에지 영역을 강조하는 영상처리장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출하는 검출부;를 더 포함하고,
상기 추출부는 상기 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출된 방사선 영상들 각각에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 영상처리장치. - 방사선을 피사체에 조사하고, 복수의 에너지 대역들에 대한 복수의 방사선 영상들을 획득하는 방사선 영상 촬영부;
상기 획득된 방사선 영상들 각각에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하고, 추출된 저주파 대역 성분들에 대하여 명암대비 향상 처리를 수행하고, 추출된 고주파 대역 성분들에 대하여 디테일 향상 처리를 수행하고, 상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상들과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상들을 합성하고, 상기 합성된 영상을 복원하여 진단영상을 생성하는 영상처리장치; 및
상기 생성된 진단영상을 표시하는 표시부;를 포함하는 의료영상시스템. - 제 13 항에 있어서,
상기 영상처리장치는 상기 저주파 대역 성분들 각각을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하고, 상기 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용하는 의료영상시스템. - 제 13 항에 있어서,
상기 영상처리장치는 상기 고주파 대역 성분들 각각을 에지의 강도에 따른 복수의 에지 영역들과 노이즈 영역으로 분리하고, 상기 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 에지 영역을 적응적으로 강조하는 의료영상시스템. - 적어도 하나의 프로세서를 이용하여 영상을 처리하는 방법에 있어서,
피사체를 통과한 방사선 영상에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 단계;
상기 추출된 저주파 대역 성분에 대하여 명암대비 향상(contrast enhancement) 처리를 수행하는 단계;
상기 추출된 고주파 대역 성분에 대하여 디테일 향상(detail enhancement) 처리를 수행하는 단계;
상기 명암대비 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상과 상기 디테일 향상 처리를 수행한 결과에 따른 영상을 합성하는 단계; 및
상기 합성된 영상을 복원(reconstruction)하여 진단영상을 생성하는 단계;를 포함하는 영상을 처리하는 방법. - 제 16 항에 있어서,
상기 명암대비 향상 처리를 수행하는 단계는 상기 추출된 저주파 대역 성분을 밝기 레벨(brightness level)의 크기에 따른 복수의 영역들로 분리하고, 상기 분리된 복수의 영역들 각각에 대하여 명암대비 스트레칭을 적용하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 16 항에 있어서,
상기 디테일 향상 처리를 수행하는 단계는 상기 추출된 고주파 대역 성분을 에지의 강도에 따른 복수의 에지 영역들과 노이즈 영역으로 분리하고, 상기 복수의 에지 영역들 각각에 포함된 에지의 강도에 따라 에지 영역을 적응적으로 강조하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 16 항에 있어서,
상기 피사체를 통과한 방사선 영상을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출하는 단계를 더 포함하고,
상기 추출하는 단계는 상기 적어도 두 개 이상의 에너지 대역별로 검출된 방사선 영상들 각각에 대하여 저주파 대역 성분 및 고주파 대역 성분을 추출하는 방법. - 제 16 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020100090785A KR101689867B1 (ko) | 2010-09-15 | 2010-09-15 | 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 |
| US13/178,838 US8611633B2 (en) | 2010-09-15 | 2011-07-08 | Method for processing image, image processing apparatus and medical image system for performing the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020100090785A KR101689867B1 (ko) | 2010-09-15 | 2010-09-15 | 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20120028760A KR20120028760A (ko) | 2012-03-23 |
| KR101689867B1 true KR101689867B1 (ko) | 2016-12-27 |
Family
ID=45806769
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020100090785A KR101689867B1 (ko) | 2010-09-15 | 2010-09-15 | 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8611633B2 (ko) |
| KR (1) | KR101689867B1 (ko) |
Families Citing this family (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9332907B2 (en) * | 2009-02-11 | 2016-05-10 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Extracting application dependent extra modal information from an anatomical imaging modality for use in reconstruction of functional imaging data |
| KR101486776B1 (ko) * | 2010-07-29 | 2015-01-29 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 방법 및 장치와 이를 채용한 의료영상시스템 |
| JP5335017B2 (ja) * | 2011-02-24 | 2013-11-06 | 富士フイルム株式会社 | 内視鏡装置 |
| KR20130010952A (ko) * | 2011-07-20 | 2013-01-30 | 삼성전자주식회사 | 이중 에너지 엑스선 영상 장치 및 그 제어방법 |
| KR101820844B1 (ko) | 2011-07-22 | 2018-01-23 | 삼성전자주식회사 | 진단영상 생성장치, 의료영상시스템 및 이미지를 처리하는 방법 |
| KR101479212B1 (ko) * | 2012-09-05 | 2015-01-06 | 삼성전자 주식회사 | 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 생성 방법 |
| KR102003042B1 (ko) * | 2012-10-31 | 2019-10-21 | 삼성전자주식회사 | 멀티 에너지 엑스선에 기초한 의료 영상을 합성 및 표시하는 의료 영상 처리 장치 및 방법 |
| CN104883980B (zh) * | 2012-11-01 | 2016-09-28 | 株式会社日立制作所 | 医用图像诊断装置以及医用图像生成方法 |
| JP6071444B2 (ja) | 2012-11-07 | 2017-02-01 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及びその作動方法、プログラム |
| KR101462444B1 (ko) * | 2013-04-09 | 2014-11-19 | 전자부품연구원 | 멀티 에너지 레벨 의료 영상 처리 방법 |
| KR102153345B1 (ko) | 2013-05-30 | 2020-09-09 | 삼성전자주식회사 | 방사선 촬영 장치 및 방사선 촬영 장치의 제어 방법 |
| JP6429444B2 (ja) * | 2013-10-02 | 2018-11-28 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置及び画像処理方法 |
| JP6128463B2 (ja) * | 2013-11-06 | 2017-05-17 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム |
| CN103793908A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-05-14 | 首都医科大学 | 一种基于脑核磁共振图像多维度纹理建立预测模型的方法 |
| KR102301409B1 (ko) * | 2014-09-26 | 2021-09-14 | 삼성전자주식회사 | 엑스선 장치 및 그 제어방법 |
| DE102015206630B4 (de) * | 2015-04-14 | 2022-05-05 | Siemens Healthcare Gmbh | Multispektrale CT-Bildgebung |
| US10123761B2 (en) | 2015-07-01 | 2018-11-13 | William E. Butler | Device and method for spatiotemporal reconstruction of a moving vascular pulse wave in the brain and other organs |
| CN105054954A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-11-18 | 王东良 | 实时多能x射线透视图像的获取及图像处理方法及其系统 |
| WO2017190968A1 (en) | 2016-05-03 | 2017-11-09 | Koninklijke Philips N.V. | Device and method for denoising a vector-valued image |
| KR102555276B1 (ko) * | 2016-07-29 | 2023-07-14 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
| CN110832540B (zh) * | 2017-06-14 | 2023-08-01 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 图像处理系统和方法 |
| US10949950B2 (en) | 2017-06-14 | 2021-03-16 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | System and method for image processing |
| CN107292815B (zh) * | 2017-06-14 | 2020-09-01 | 上海联影医疗科技有限公司 | 乳腺图像的处理方法、装置及乳腺成像设备 |
| JP6987352B2 (ja) | 2017-11-17 | 2021-12-22 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
| CN108665437A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-16 | 句容康泰膨润土有限公司 | 一种基于分层处理的图像增强方法 |
| CN108737750A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-02 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| JP7208723B2 (ja) * | 2018-07-09 | 2023-01-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置およびその制御方法、放射線撮影システム、プログラム |
| KR102628083B1 (ko) | 2019-02-06 | 2024-01-26 | 윌리암 이. 버틀러 | 복수의 저차원 혈관 조영 프로젝션들로부터 움직이는 혈관 맥파의 시공간적 재구성 |
| KR102009503B1 (ko) * | 2019-02-12 | 2019-08-09 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 협대역 저주파 탐지방법 및 시스템 |
| AU2020244866A1 (en) | 2019-03-27 | 2021-10-14 | Butler, William E | Reconstructing cardiac frequency phenomena in angiographic data |
| WO2020206430A1 (en) | 2019-04-04 | 2020-10-08 | Butler William E | Intrinsic contrast optical cross-correlated wavelet angiography |
| US11423515B2 (en) | 2019-11-06 | 2022-08-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus |
| KR102403947B1 (ko) * | 2020-08-04 | 2022-05-31 | 주식회사 스마트비전글로벌 | 합성영상생성방법, 이를 수행하는 합성영상생성장치, 및 이를 실행하기 위하여 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 |
| WO2023166912A1 (ja) * | 2022-03-04 | 2023-09-07 | ソニーグループ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5319719A (en) * | 1991-05-15 | 1994-06-07 | Konica Corporation | Processing apparatus for radiographic image signals |
| JPH05212028A (ja) | 1992-02-06 | 1993-08-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 放射線３次元画像撮影装置 |
| EP0712092A1 (en) * | 1994-11-10 | 1996-05-15 | Agfa-Gevaert N.V. | Image contrast enhancing method |
| EP0777891B1 (en) * | 1995-06-23 | 2001-10-17 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Image processing for noise reduction |
| US6408050B1 (en) | 2000-09-14 | 2002-06-18 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | X-ray detector and method for tissue specific image |
| KR20020071221A (ko) * | 2001-03-05 | 2002-09-12 | 엘지전자주식회사 | 영상기기의 화질 향상 장치 |
| US6614874B2 (en) * | 2002-01-28 | 2003-09-02 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Robust and efficient decomposition algorithm for digital x-ray de imaging |
| US7068826B2 (en) * | 2002-01-28 | 2006-06-27 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Automatic selection of the log-subtraction decomposition parameters for dual energy chest radiography |
| KR100465526B1 (ko) * | 2002-02-08 | 2005-01-13 | 주식회사 루밴틱스 | 디지털 방사선 영상의 처리방법 |
| US7155044B2 (en) * | 2002-02-22 | 2006-12-26 | Pieter Vuylsteke | Multiscale gradation processing method |
| US7649981B2 (en) | 2003-10-15 | 2010-01-19 | Varian Medical Systems, Inc. | Multi-energy x-ray source |
| KR101036370B1 (ko) * | 2004-07-27 | 2011-05-23 | 두르 덴탈 아게 | 방사선 사진 상에서 서로 다른 구조물의 식별력을향상시키기 위한 방법 및 장치 |
| DE102005026940A1 (de) | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Schering Ag | Röntgenanordnung zur Bilddarstellung eines Untersuchungsobjektes und Verwendung der Röntgenanordnung |
| US7489825B2 (en) | 2005-07-13 | 2009-02-10 | Ge Medical Systems | Method and apparatus for creating a multi-resolution framework for improving medical imaging workflow |
| CN100510725C (zh) * | 2006-11-14 | 2009-07-08 | 北京国药恒瑞美联信息技术有限公司 | 用于消除散射辐射影响的虚拟滤线栅成像方法及其系统 |
| US7801265B2 (en) * | 2007-11-23 | 2010-09-21 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | System and method for creating mixed image from dual-energy CT data |
| JP2010124832A (ja) | 2008-11-25 | 2010-06-10 | Toshiba Corp | Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及びｘ線検出器 |
-
2010
- 2010-09-15 KR KR1020100090785A patent/KR101689867B1/ko active IP Right Grant
-
2011
- 2011-07-08 US US13/178,838 patent/US8611633B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20120063662A1 (en) | 2012-03-15 |
| KR20120028760A (ko) | 2012-03-23 |
| US8611633B2 (en) | 2013-12-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101689867B1 (ko) | 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 | |
| KR101486776B1 (ko) | 영상 처리 방법 및 장치와 이를 채용한 의료영상시스템 | |
| KR102003042B1 (ko) | 멀티 에너지 엑스선에 기초한 의료 영상을 합성 및 표시하는 의료 영상 처리 장치 및 방법 | |
| KR101820844B1 (ko) | 진단영상 생성장치, 의료영상시스템 및 이미지를 처리하는 방법 | |
| JP6999576B2 (ja) | 空間とスペクトル情報に基づく複数エネルギーのｃｔ画像におけるノイズ制御のためのシステムと方法 | |
| KR101747300B1 (ko) | 영상을 처리하는 방법, 이를 수행하는 영상처리장치 및 의료영상시스템 | |
| EP3072105B1 (en) | Processing dual energy spectral mammography images | |
| US9345443B2 (en) | Calibration free dual energy radiography method | |
| US9092878B2 (en) | Method and system for processing an image | |
| JP2009512511A (ja) | 医療用画像の改善された視覚化のための方法 | |
| JP2002099896A (ja) | 異常陰影候補検出方法および装置 | |
| JP4099984B2 (ja) | 異常陰影検出装置および画像出力装置 | |
| KR20160139163A (ko) | 엑스선 장치 및 그 제어방법 | |
| JP2008544826A (ja) | 画像処理 | |
| JP2013119040A (ja) | 医療映像処理方法及びその装置 | |
| CN117437144A (zh) | 用于图像去噪的方法和系统 | |
| WO2015165737A1 (en) | Device and method for tomosynthesis imaging | |
| US11813095B2 (en) | Radiation imaging apparatus, radiation imaging method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
| JP2001148787A (ja) | 画像処理装置 | |
| Guo | Computer-aided detection of breast cancer using ultrasound images | |
| JP7144988B2 (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム | |
| Ahmed et al. | Digital radiographic image enhancement for improved visualization | |
| Kothapalli et al. | Spectral Phase Based Medical Image Processing1 | |
| Chen et al. | Conventional Mammographic Image Generation Method with Increased Calcification Sensitivity Based on Dual-Energy |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| R401 | Registration of restoration |