KR101886936B1 - The method and apparatus for enhancing contrast of ultrasound image using probabilistic edge map - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법은 대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하는 단계, 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하는 단계, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계, 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 단계, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계 및 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하는 단계를 포함할 수 있다.A method of improving contrast in an ultrasound image using a probabilistic edge map according to an embodiment of the present invention includes acquiring an ultrasound original image for a target object into a plurality of frames, determining a degree of similarity between the acquired plurality of frames, Matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar to each other, extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound-matched images generated by matching, generating a probability edge map for the extracted portion, And applying the generated probability edge map to the ultrasound original image.
Description
본 발명은 확률 에지 맵(probabilistic edge map)을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법 및 그 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for improving contrast in an ultrasound image using a probabilistic edge map.
일반적으로 가청 주파수는 16Hz ~ 20kHz의 범위 대역을 지칭하며, 그 중 초음파는 20kHz 이상의 주파수 대역을 지칭한다. 초음파 진단 장치는 프로브(probe)의 트랜스듀서(transducer)로부터 생성되는 초음파 신호를 대상체로 조사하고, 대상체로부터 반사된 에코 신호의 정보를 수신하여 대상체 내부의 부위에 대한 영상을 얻는다. 특히, 초음파 진단 장치는 대상체 내부의 관찰, 이물질 검출, 및 상해 측정 등 의학적 목적으로 사용된다. 이러한 초음파 진단 장치는 X선을 이용하는 진단 장치에 비하여 안정성이 높고, 실시간으로 영상의 디스플레이가 가능하며, 방사능 피폭이 없어 안전하다는 장점이 있어서 다른 화상 진단 장치와 함께 널리 이용된다.In general, the audio frequency refers to a range band of 16 Hz to 20 kHz, and the ultrasonic wave refers to a frequency band of 20 kHz or more. The ultrasound diagnostic apparatus irradiates an ultrasound signal generated from a transducer of a probe to a target object, receives information of an echo signal reflected from the target object, and obtains an image of a site inside the target object. In particular, the ultrasonic diagnostic apparatus is used for medical purposes such as observation of an object, foreign object detection, and injury measurement. Such an ultrasonic diagnostic apparatus is more stable than the diagnostic apparatus using X-ray, is capable of displaying an image in real time, and is safe because there is no radiation exposure, so that it is widely used with other diagnostic apparatuses.
종래의 초음파 진단 장치는 고가의 비용의 장치로서, 장치의 크기 및 부피가 크고 응급 상황 발생 시 빠르고 유연하게 활용하기에는 부적합하다는 문제점이 제기되어 왔다. 또한, 영상전문가 이외에 일반인들은 초음파 진단 장치를 접하거나 운용해볼 기회가 많지 않다. 이에 따라 일반인들은 질환 등의 발병 시 의료기관에서만 초음파 영상을 촬영할 수 밖에 없었다. Conventional ultrasonic diagnostic apparatuses are expensive and have a problem in that their size and volume are large and are not suitable for quick and flexible use in case of an emergency. In addition, there is not much opportunity for the public to see or operate ultrasonic diagnostic devices other than the video specialist. As a result, the general public was forced to shoot ultrasound images only at medical institutions in case of illness or the like.
이러한 문제점에 대한 대응방안으로서 무선의 소형 초음파 촬영기기가 개발되는 추세이다. 다만, 이러한 무선의 소형 초음파 촬영기기는 종래의 초음파 진단 장치에 비하여 영상의 화질이 상대적으로 낮다는 측면에서 영상 화질 개선을 위한 지속적인 기술 연구 및 개발이 요구된다. As a countermeasure against such a problem, there is a tendency that a wireless ultrasonic imaging apparatus is developed. However, such a wireless small-sized ultrasound imaging apparatus is required to continuously research and develop techniques for improving the image quality in terms of image quality compared to conventional ultrasound diagnostic apparatuses.
본 발명은 휴대용 초음파 영상 촬영기기 등을 이용하여 무선으로 획득된 초음파 영상에서 콘트라스트를 효과적으로 개선시키기 위한 방법 및 그 장치를 제공하고자 한다. 다시 말해서, 초음파 영상 내에서의 콘트라스트 개선과 에지 보존(edge preservation)을 효과적으로 달성하기 위한 방법 및 그 장치를 제공하고자 한다. An object of the present invention is to provide a method and apparatus for effectively improving contrast in an ultrasound image obtained wirelessly using a portable ultrasound imaging apparatus or the like. In other words, it is intended to provide a method and apparatus for effectively achieving contrast enhancement and edge preservation in an ultrasound image.
본 발명의 일 실시예로써, 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법 및 그 장치가 제공될 수 있다. As an embodiment of the present invention, a method and apparatus for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map can be provided.
본 발명의 일 실시예에 따른 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법은 대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하는 단계, 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하는 단계, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계, 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 단계, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계 및 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하는 단계를 포함할 수 있다.A method of improving contrast in an ultrasound image using a probabilistic edge map according to an embodiment of the present invention includes acquiring an ultrasound original image for a target object into a plurality of frames, determining a degree of similarity between the acquired plurality of frames, Matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar to each other, extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound-matched images generated by matching, generating a probability edge map for the extracted portion, And applying the generated probability edge map to the ultrasound original image.
또한, 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도 판단은 구조적 유사성 측정(mean structural similarity measure, MSSIM)에 따라 수행되고, 측정된 구조적 유사성 값이 제 1 기준값 이상인, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들이 정합될 수 있다. The determination of similarity between the plurality of acquired frames is performed according to a mean structural similarity measure (MSSIM), and a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, the measured structural similarity value being equal to or greater than a first reference value Can be matched.
본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 원본 영상은 N개의 프레임들로 획득 가능하고, N은 양의 정수이며, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계에서는, 제 1 프레임과 제 2 프레임을 정합하여 제 1 초음파 정합 영상을 생성하고, 제 1 초음파 정합 영상과 제 3 프레임을 정합하여 제 2 초음파 정합 영상을 생성하며, 제 N 프레임까지 순차적으로 프레임들 간 정합이 수행되고, 이러한 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 단계에서는, 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분이 각각 추출될 수 있다. In the step of matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, the ultrasound original image according to an exemplary embodiment of the present invention can be acquired as N frames, and N is a positive integer, The first ultrasonic-matched image is generated by matching the frames, the second ultrasonic-matched image is generated by matching the first ultrasonic-mapped image and the third frame, the matching between the frames is sequentially performed up to the Nth frame, In the step of extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound-matched images generated by the plurality of ultrasound-matched images, portions estimated as edges from the plurality of ultrasound-matched images can be respectively extracted.
또한, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에서는, 각각의 초음파 정합 영상으로부터 추출된 부분에 대하여 가중치를 부여하고 합산(summation)함으로써 확률 에지 맵을 생성하며, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에는 확률 에지 맵에 포함된 에지로 추정되는 부분의 밝기 값 및 사용자로부터 인가된 신호 중 적어도 하나에 기초하여 에지로 추정되는 부분이 재추출될 수 있다. In the step of generating the probability edge map for the extracted part, a weighted edge is generated by weighting and summation of the extracted part from each of the ultrasound-matched images, and a probability edge map is generated for the extracted part. In the step of generating the map, a portion estimated as an edge based on at least one of the brightness value of the portion estimated as the edge included in the probability edge map and the signal applied from the user may be re-extracted.
본 발명의 일 실시예에 따른 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에는, 재추출된 부분의 크기에 기초하여 확률 에지 맵을 교정(correct)하는 단계가 더 포함되고, 이러한 교정은 크기가 기준 크기 미만인 재추출된 부분은 확률 에지 맵으로부터 제거함으로써 수행될 수 있다. The step of generating a probability edge map for the extracted portion according to an embodiment of the present invention further includes correcting the probability edge map based on the size of the re-extracted portion, Lt; / RTI > can be performed by removing from the probability edge map.
본 발명의 일 실시예에 따른 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하는 단계에는, 교정된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상과 합성하여 제 1 합성 영상을 생성하고, 제 1 합성 영상에서 추출된 영상과 초음파 원본 영상을 합성하여 제 2 합성 영상을 생성하며, 제 2 합성 영상은 초음파 원본 영상 대비 개선된 콘트라스트를 갖는 영상일 수 있다. The step of applying the generated probability edge map to the ultrasound original image according to an embodiment of the present invention includes generating a first composite image by combining the corrected probabilistic edge map with the ultrasound original image, The second composite image may be an image having an improved contrast compared to the original image of the ultrasound.
본 발명의 일 실시예에 따른 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 장치는 대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하기 위한 영상획득부, 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하기 위한 유사도 판단부, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하기 위한 영상정합부, 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 에지추정부, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 확률에지맵 생성부 및 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하기 위한 영상가공부를 포함할 수 있다. An apparatus for enhancing contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention includes an image acquiring unit for acquiring an ultrasound original image for a target object into a plurality of frames, An edge matching unit for matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, an edge estimating unit for extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound matching images generated by matching, A probability edge map generating unit for generating a probability edge map for the portion and an imge learning for applying the generated probability edge map to the ultrasound original image.
한편, 본 발명의 일 실시예로써, 컴퓨터 등과 같은 하드웨어와 결합되어 전술한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.Meanwhile, as an embodiment of the present invention, a computer program stored in a medium may be provided in combination with hardware such as a computer to execute the above-described method.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 휴대용 초음파 영상 촬영기기 등을 이용하여 무선으로 획득된 초음파 영상에서 콘트라스트를 효과적으로 개선시킬 수 있다. 다시 말해서, 초음파 영상 내에서의 콘트라스트 개선과 에지 보존(edge preservation)을 동시에 달성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, contrast can be effectively improved in a wireless ultrasound image using a portable ultrasound imaging apparatus or the like. In other words, contrast enhancement and edge preservation in the ultrasound image can be achieved at the same time.
또한, 대상체에 대한 진단 영역 영상의 복수개의 프레임들을 이용하여 확률 에지 맵을 생성해낼 수 있다. 생성된 확률 에지 맵은 콘트라스트 개선 등에 활용될 수 있다. In addition, a probability edge map can be generated using a plurality of frames of a diagnostic region image for a target object. The generated probability edge map can be utilized for improving contrast and the like.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선으로 작동 가능한 휴대용 초음파 영상 촬영기기에서 획득된 초음파 영상에 대하여 에지 판단 및 콘트라스트 개선을 달성할 수 있다는 점에서 초음파 영상의 질을 획기적으로 향상시킬 수 있다. According to an embodiment of the present invention, edge determination and contrast enhancement can be achieved with respect to an ultrasound image obtained in a wirelessly operable portable ultrasound imaging apparatus, and the quality of an ultrasound image can be remarkably improved.
도 1은 (a)초음파 원본 영상, (b)종래의 기술(Lee filter)이 적용된 초음파 영상, (c)종래의 기술(SRAD)이 적용된 초음파 영상 및 (d) 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상의 비교예이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 확률 에지 맵을 이용하여 초음파 영상에서 콘트라스트를 개선하기 위한 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 구현예이다.
도 11은 초음파 원본 영상과 본 발명의 일 실시예에 따라 콘트라스트가 개선된 초음파 영상의 비교예이다.
도 12는 초음파 원본 영상과 본 발명의 일 실시예에 따라 콘트라스트가 개선된 초음파 영상의 콘트라스트 비율(CR) 및 콘트라스트 대 잡음비(CNR)의 비교예를 나타낸다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 확률 에지 맵을 이용하여 초음파 영상에서 콘트라스트를 개선하기 위한 장치의 블록도를 나타낸다.
FIG. 1 is a schematic diagram of an ultrasound system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, (a) is an ultrasound original image, (b) is an ultrasound image using a Lee filter, (c) This is a comparative example of an ultrasound image.
2 is a flowchart illustrating a method for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention.
Figures 3 to 10 illustrate an implementation of a method according to an embodiment of the present invention.
11 is a comparative example of an ultrasound original image and an ultrasound image with improved contrast according to an embodiment of the present invention.
12 shows a comparison example of the contrast ratio (CR) and the contrast-to-noise ratio (CNR) of an ultrasound original image and an ultrasound image with improved contrast according to an embodiment of the present invention.
13 shows a block diagram of an apparatus for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. The terms used in this specification will be briefly described and the present invention will be described in detail.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. Also, in certain cases, there may be a term selected arbitrarily by the applicant, in which case the meaning thereof will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term, not on the name of a simple term, but on the entire contents of the present invention.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 소자를 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다. When an element is referred to as "including" an element throughout the specification, it is to be understood that the element may include other elements as well, without departing from the spirit or scope of the present invention. Also, the terms "part," " module, "and the like described in the specification mean units for processing at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software or a combination of hardware and software . In addition, when a part is referred to as being "connected" to another part throughout the specification, it includes not only "directly connected" but also "connected with other part in between".
명세서 전체에서 "초음파 영상"이란 초음파를 이용하여 획득된 대상체(object)에 대한 영상을 의미한다.The term "ultrasound image " in the entire specification refers to an image of an object obtained using ultrasound.
명세서 전체에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 치과의사, 치기공사, 임상병리사, 방사선사, 소노그래퍼(sonographer) 등 병원 관계자뿐 아니라 의료장치를 다루는 응급구조사 및 의료 장치를 수리하는 기술자 등이 될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 다시 말해서, "사용자"에는 전자기기를 어려움없이 다룰 수 있는 통상적인 지식 수준을 보유한 일반인이 포함될 수도 있다. 또한, "대상체"는 진단을 위한 의학영상 촬영이 필요한 환자뿐 아니라 수의학적으로도 사용할 수 있기 위해 동물도 포함될 수 있다. 대상체는 신체의 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체에는 구강, 간이나, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기 또는 혈관이 포함될 수도 있다. 또한, 대상체는 팬텀(phantom)을 포함할 수도 있으며, 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사한 부피를 갖는 물질을 의미한다. Throughout the specification, the term "user" may refer to a medical professional, such as a physician, a dentist, a technician, a clinician, a radiologist, a sonographer, But is not limited thereto. In other words, a "user" may include a general person with a normal level of knowledge that can handle electronic devices without difficulty. In addition, "subject" may include animals not only for patients who need medical imaging for diagnosis but also for veterinary use. The object may include a part of the body. For example, the subject may include organs such as oral cavity, liver, heart, uterus, brain, breast, abdomen, or blood vessels. In addition, the object may comprise a phantom, and the phantom means a material having a volume very close to the biological density and the effective atomic number.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 (a)초음파 원본 영상, (b)종래의 기술(Lee filter)이 적용된 초음파 영상, (c)종래의 기술(SRAD)이 적용된 초음파 영상 및 (d) 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상의 비교예이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 확률 에지 맵을 이용하여 초음파 영상에서 콘트라스트를 개선하기 위한 방법을 나타낸 순서도이며, 도 3 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 구현예이다. FIG. 1 is a schematic diagram of an ultrasound system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, (a) is an ultrasound original image, (b) is an ultrasound image using a Lee filter, (c) FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention. FIGS. 3 to 10 are flowcharts illustrating a method of improving contrast in an ultrasound image according to an embodiment As shown in FIG.
초음파 영상에서 콘트라스트를 개선하기 위하여, 종래의 기술로써 Multiscale morphological method 등이 있다. 이러한 종래의 콘트라스트 개선 기법은 단일의 초음파 영상을 이용하여 콘트라스트를 개선하고자 한다는 점에서, 그 결과물인 초음파 영상의 콘트라스트 개선의 효과가 높지 않다는 문제점이 여전히 존재한다. 이러한 문제점을 보완하기 위한 일 기법으로써 종래기술인 FUZZY anisotropic diffusion method 등이 있는데, 이러한 기법 역시 단일의 초음파 영상을 이용하여 스펙클(speckle)을 감소시키고 콘트라스트를 개선하고자 한다. 그러나 이러한 종래의 기법도 스펙클의 감소와 더불어 초음파 영상에서의 객체의 경계(예컨대, 에지)의 흐려짐 현상이 나타난다는 점에서 여전히 문제가 있다. 도 1을 참조하면, 종래의 이러한 기법들은 초음파 원본 영상의 콘트라스트를 개선하는데 있어서 한계가 있음을 확인할 수 있다 (도 1의 (b), (c) 참조). 또한, 종래의 기술로써, 다중 프레임을 이용한 스펙클 감소 기법(speckle reduction algorithm using multi-frame) 등이 있는데, Temporal averaging method로써 복수개의 프레임들(frames)을 이용한 Speckle reduction method을 지칭한다. 이러한 기법은 복수개의 프레임들을 이용하였지만, 여전히 콘트라스트 개선 효과는 달성하지 못하였다.In order to improve the contrast in the ultrasound image, there is a multiscale morphological method as a conventional technique. The conventional contrast enhancement technique tries to improve the contrast by using a single ultrasound image, and thus there is still a problem that the effect of improving the contrast of the ultrasound image is not high. To overcome this problem, there is a conventional FUZZY anisotropic diffusion method as a technique. Such a technique also uses a single ultrasound image to reduce the speckle and improve the contrast. However, such a conventional technique is still problematic in that a speckle is reduced and a boundary (e.g., an edge) of an object is blurred in an ultrasound image. Referring to FIG. 1, it can be seen that these conventional techniques have limitations in improving the contrast of an original image of an ultrasonic wave (see FIGS. 1B and 1C). Also, as a conventional technique, there is a speckle reduction algorithm using multi-frame, and the Speckle reduction method using a plurality of frames as a temporal averaging method is referred to. Although this technique uses a plurality of frames, the contrast improvement effect is still not achieved.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법은 대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하는 단계(S100), 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하는 단계(S200), 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계(S300), 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 단계(S400), 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계(S500) 및 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하는 단계(S600)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, a method of improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention includes acquiring an ultrasound original image for a target object as a plurality of frames (S100) A step S200 of determining the similarity between the frames, a step of matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar (S300), a step of extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound- A step S500 of generating a probability edge map for the extracted portion, and a step S600 of applying the generated probability edge map to the ultrasound original image.
도 2 및 도 3을 참조하면, 복수개의 프레임들로 초음파 원본 영상이 획득될 수 있다(S100). 획득된 복수개의 프레임들(예컨대, 1 내지 15)은 상호간 유사도가 판단될 수 있다. 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도 판단은 아래와 같은 수학식 1에 따라 평균 구조적 유사성 측정(mean structural similarity measure, MSSIM)으로 수행되고, 측정된 구조적 유사성 값이 제 1 기준값 이상인, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들은 도 4에서와 같이 정합(registration)될 수 있다. Referring to FIGS. 2 and 3, an ultrasound original image may be obtained by a plurality of frames (S100). The obtained plurality of frames (for example, 1 to 15) can be judged with respect to each other. The similarity determination between the plurality of frames is performed by a mean structural similarity measure (MSSIM) according to Equation (1) below, and the similarity value between the acquired ultrasound images The plurality of frames of the frame may be registered as shown in FIG.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하는 단계(S200)에서는 유사도가 제 1 기준값인 소정의 기준(예컨대, 0.9) 이하로 상이한 프레임들로 판단되면 초음파 원본 영상을 다시 획득하도록 통지하기 위한 신호 발생을 개시할 수도 있다.According to an exemplary embodiment of the present invention, when the degree of similarity between the obtained plurality of frames is determined (S200), the similarity is determined to be different from a predetermined reference (for example, 0.9) It may start generating a signal to inform the original image to be acquired again.
본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 원본 영상은 N개의 프레임들로 획득 가능하고, N은 양의 정수이며, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계(S300)에서는, 제 1 프레임과 제 2 프레임을 정합하여 제 1 초음파 정합 영상(R1)을 생성하고, 제 1 초음파 정합 영상과 제 3 프레임을 정합하여 제 2 초음파 정합 영상(R2)을 생성하며, 제 N 프레임까지 순차적으로 프레임들 간 정합이 수행될 수 있다. 정합이 수행되면 예를 들면, 총 N-1개의 초음파 정합 영상이 생성될 수 있다. In the step S300 of matching the plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, the ultrasound original image according to an embodiment of the present invention is obtainable with N frames, N is a positive integer, The first and second frames are matched to generate a first ultrasound-matched image R1, a second ultrasound-matched image R2 is generated by matching the first and third frames, Lt; / RTI > can be performed. When the matching is performed, for example, a total of N-1 ultrasonic matching images can be generated.
또한, 이러한 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들(예컨대, R1 내지 R14)로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 단계(S400)에서는, 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분이 각각 추출될 수 있다. In addition, in step S400 of extracting a portion estimated as an edge from a plurality of ultrasound-matched images (for example, R1 to R14) generated by such matching, a portion estimated as an edge from a plurality of ultrasound- Can be extracted.
도 5를 참조하면, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계(S500)에서는, 각각의 초음파 정합 영상으로부터 추출된 부분에 대하여 가중치를 부여하고 합산(summation)함으로써 확률 에지 맵(110)을 생성할 수 있다. 각각의 초음파 정합 영상에 부여되는 가중치는 일부가 동일하거나 상이할 수 있고, 부여되는 가중치들의 합은 1일 수 있다. 가중치는 다음과 같은 수학식 2에 따라 결정될 수 있다. 도 6에서와 같이 가중치는 로그 그래프의 형태로 표현될 수 있다. Referring to FIG. 5, in step S500 of generating a probability edge map for the extracted portion, weighted and summated portions are extracted from each of the ultrasound-matched images to generate a
또한, 도 7을 참조하면, 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계(S500)에는 확률 에지 맵(110)에 포함된 에지로 추정되는 부분의 밝기 값 및 사용자로부터 인가된 신호 중 적어도 하나에 기초하여 에지로 추정되는 부분이 재추출될 수 있다. 다시 말해서, 에지로 추정되는 부분이 재추출된 확률 에지 맵(120)이 생성될 수 있다. 7, in step S500 of generating a probability edge map for the extracted portion, at least one of brightness values of a portion estimated as an edge included in the
예를 들어, 확률 에지 맵(110)에 포함된 에지로 추정되는 부분의 밝기 값이 제 2 기준값보다 작은 경우에는 해당 부분은 에지로 판정하기 아니하여 이러한 부분을 제외하고 재추출된 부분만이 포함된 확률 에지 맵(120)이 생성될 수 있다. 제 2 기준값은 예를 들면 0.65일 수 있다. 또한, 이러한 제 2 기준값의 범위는 일 수 있다.For example, when the brightness value of a portion estimated as an edge included in the
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 디바이스 등을 통하여 사용자로부터 인가된 신호에 기초하여 에지로 추정되는 부분이 재추출될 수 있다. 즉, 에지로 추정되는 부분이 재추출되어 새로운 확률 에지 맵(120)이 생성될 수 있다. 사용자는 에지가 아니라고 판단되는 부분을 선택(예컨대, 클릭 등)하거나 에지라고 판단되는 부분을 선택하기 위한 신호를 사용자 디바이스 등을 통하여 인가함으로써 사용자의 숙련도가 반영된 에지 검출을 수행할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, a portion estimated as an edge may be re-extracted based on a signal applied from a user through a user device or the like. That is, a portion estimated as an edge can be re-extracted and a new
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계(S500)에는, 재추출된 부분의 크기에 기초하여 확률 에지 맵을 교정(correct)하는 단계가 더 포함될 수 있다. 전술한 바와 같이 에지의 재추출을 통하여 확률 에지 맵(120)이 새롭게 생성될 수 있고, 신규 확률 에지 맵(120)에서의 에지로 판정된 부분의 크기에 기초하여 확률 에지 맵(120)이 교정될 수 있다. 이러한 교정은 크기가 기준 크기 미만인 재추출된 부분은 확률 에지 맵으로부터 제거함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 에지로 판정된 부분의 크기가 5 픽셀(pixel) 미만(예컨대, 도 8의 적색 화살표 부분 등)이라면, 해당 부분은 에지가 아닌 것으로 보아 제거할 수 있다. 이와 반대로, 에지로 판정된 부분의 크기가 5 픽셀(pixel) 이상(예컨대, 도 8의 적색 화살표 부분 등)이라면, 해당 부분은 에지인 것으로 여겨 확률 에지 맵 상에서 존재하도록 유지할 수 있다. 이러한 크기 판단에 기초하여 확률 에지 맵(120)은 교정될 수 있고, 교정된 확률 에지 맵(130)이 획득될 수 있다. The step S500 of generating a probability edge map for the extracted portion according to an embodiment of the present invention may further include correcting the probability edge map based on the size of the re-extracted portion have. The
본 발명의 일 실시예에 따른 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하는 단계(S600)에는, 교정된 확률 에지 맵(130)을 초음파 원본 영상과 합성하여 제 1 합성 영상(e10)을 생성하고, 제 1 합성 영상(e10)에서 추출된 영상과 초음파 원본 영상을 합성하여 제 2 합성 영상(e20)을 생성하며, 제 2 합성 영상(e20)은 초음파 원본 영상 대비 개선된 콘트라스트를 갖는 영상일 수 있다. In step S600 of applying the generated probability edge map according to an embodiment of the present invention to the ultrasound original image, a first composite image e10 is generated by combining the corrected
도 9을 참조하면, 교정된 확률 에지 맵(130)은 가우시안 평활화(smoothing)를 거친 후 초음파 원본 영상(예컨대, 15)과 합성될 수 있다. 이러한 합성을 통하여 제 1 합성 영상(e10)이 생성될 수 있다. 초음파 원본 영상은 휴대용 초음파 영상 촬영기기로부터 촬영된 영상 그 자체이거나, 도 9에서와 같이 적어도 하나의 영상 필터가 적용된 초음파 영상 등이 포함되어 지칭될 수 있다. 전술한 합성 영상은 다음과 같은 수학식 3에 의하여 생성될 수 있다. Referring to FIG. 9, the corrected
본 발명의 일 실시예에 따르면, 는 예를 들면 3.5, 는 1일 수 있지만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니다. 예컨대, 는 콘트라스트를 강조하고자 하는 만큼 조절(예컨대, 증가 또는 감소)될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, For example, 3.5, May be 1, but is not necessarily limited thereto. for example, May be adjusted (e.g., increased or decreased) as desired to emphasize the contrast.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 제 1 합성 영상(e10)에서 추출된 영상과 초음파 원본 영상이 합성되어 제 2 합성 영상(e20)이 생성되고, 제 2 합성 영상(e20)은 초음파 원본 영상 대비 개선된 콘트라스트를 갖는 영상일 수 있다. 전술한 합성 영상은 다음과 같은 수학식 4에 의하여 생성될 수 있다. Referring to FIG. 10, an image extracted from the first composite image e10 and an ultrasound original image are synthesized to generate a second composite image e20, and a second composite image e20 is generated according to an embodiment of the present invention. May be an image having an improved contrast compared to the original image of the ultrasound. The above-described composite image can be generated by the following Equation (4).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 는 예를 들면 3.5, 는 1일 수 있지만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니다. 예컨대, 는 콘트라스트를 강조하고자 하는 만큼 조절(예컨대, 증가 또는 감소)될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, For example, 3.5, May be 1, but is not necessarily limited thereto. for example, May be adjusted (e.g., increased or decreased) as desired to emphasize the contrast.
또한, 도 11은 초음파 원본 영상과 본 발명의 일 실시예에 따라 콘트라스트가 개선된 초음파 영상의 비교예이다. 11 is a comparative example of an ultrasound original image and an ultrasound image with improved contrast according to an embodiment of the present invention.
도 11을 참조하면, 초음파 원본 영상(15)와 본 발명의 일 실시예에 따라 콘트라스트가 개선된 초음파 영상(e20) 각각에서의 관심 영역(Region Of Interest, ROI)에서의 콘트라스트 차이가 극명하게 나타남을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 11, the contrast difference in the region of interest (ROI) in each of the ultrasound
도 12는 초음파 원본 영상과 본 발명의 일 실시예에 따라 콘트라스트가 개선된 초음파 영상의 콘트라스트 비율(CR) 및 콘트라스트 대 잡음비(CNR)의 비교예를 나타낸다. 12 shows a comparison example of the contrast ratio (CR) and the contrast-to-noise ratio (CNR) of an ultrasound original image and an ultrasound image with improved contrast according to an embodiment of the present invention.
도 12와 같은 비교결과를 획득하기 위하여 다음의 조건 하에서 데이터 검증을 수행하였다. 데이터 획득(data acquisition)을 위하여 사용된 장비는 휴대용 무선 초음파 장비이다. 본 발명의 효과 검증을 위하여 사용된 장비(예컨대, Sonon300c 등)는 15 frame/sec의 속도로 초음파 영상을 획득할 수 있다. 획득된 초음파 영상은 무선 통신이 가능한 사용자 디바이스로 실시간으로 송신될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 디바이스는 각종 서버, 의료장비(예컨대, Sonon300c 등) 등의 외부 기기와 무선 또는 유선 통신이 가능한 PC, 스마트폰, 테블릿 PC, 랩탑, 또는 이동형 디스플레이 장치, 스마트 워치와 같은 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있지만, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 검증을 위한 연구 데이터는 간(liver) 영역을 포함하는 초음파 팬텀(ultrasound phantom)을 이용하여 획득된 1~15th frames이 사용되었다. 15th 프레임은 초음파 원본 영상으로서의 기준 영상으로 활용되었다. In order to obtain the comparison result as shown in FIG. 12, data verification was performed under the following conditions. The equipment used for data acquisition is portable wireless ultrasonic equipment. Equipment used to verify the effects of the present invention (e.g., Sonon 300c, etc.) can acquire ultrasound images at a rate of 15 frames / sec. The acquired ultrasound image can be transmitted in real time to a user device capable of wireless communication. A user device according to an exemplary embodiment of the present invention may be a PC, a smart phone, a tablet PC, a laptop, or a mobile display device capable of wireless or wired communication with external devices such as various servers, medical equipment (e.g., Sonon 300c and the like) A wearable device such as a watch, and the like, but the present invention is not limited thereto. The study data for the verification were 1 ~ 15th frames obtained using ultrasound phantom including liver region. 15 th frame was used as reference image as ultrasound original image.
도 11 및 도 12을 참조하면, 컨트라스트 대 잡음비(CNR)는 종래의 초음파 원본 영상 대비 51.89% 향상되었다. 본 검증의 각종 지표 항목에 따른 결과는 하기 표와 같다. Referring to FIGS. 11 and 12, the contrast-to-noise ratio (CNR) is improved by 51.89% as compared with the conventional ultrasound original image. The results of the various index items of this assurance are shown in the following table.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 확률 에지 맵을 이용하여 초음파 영상에서 콘트라스트를 개선하기 위한 장치의 블록도를 나타낸다.13 shows a block diagram of an apparatus for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 장치(1000)는 대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하기 위한 영상획득부(1100), 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하기 위한 유사도 판단부(1200), 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하기 위한 영상정합부(1300), 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 추출하는 에지추정부(1400), 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 확률에지맵 생성부(1500) 및 생성된 확률 에지 맵을 초음파 원본 영상에 적용하기 위한 영상가공부(1600)를 포함할 수 있다. An
본 발명의 일 실시예에 따른 장치와 관련하여서는 전술한 방법에 대한 내용이 적용될 수 있다. 따라서, 장치와 관련하여, 전술한 방법에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략하였다.The contents of the above-described method can be applied in connection with the apparatus according to an embodiment of the present invention. Therefore, the description of the same contents as those of the above-described method with respect to the apparatus is omitted.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. One embodiment of the present invention may also be embodied in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as program modules, being executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer readable medium may include both computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.
1, 2,..., 15: 초음파 원본 영상(각 프레임)
R1, R2,..., R14: 각각의 초음파 정합 영상
110, 120, 130: 확률 에지 맵
e10, e20: 콘트라스트 개선 영상
1000: 콘트라스트 개선 장치
1100: 영상획득부
1200: 유사도 판단부
1300: 영상정합부
1400: 에지추정부
1500: 확률에지맵 생성부
1600; 영상가공부1, 2, ..., 15: Ultrasonic original image (each frame)
R1, R2, ..., R14: respective ultrasonic matching images
110, 120, 130: probability edge map
e10, e20: Contrast improvement video
1000: Contrast improvement device
1100:
1200:
1300:
1400:
1500: Probability edge map generating unit
1600; Image study
Claims (8)
대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하는 단계;
상기 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하는 단계;
유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합(registration)하는 단계;
상기 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 각각 추출하는 단계;
상기 각각 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 확률 에지 맵을 상기 초음파 원본 영상에 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
A method for improving contrast in an ultrasound image using a probability edge map,
Obtaining an ultrasound original image for a target object as a plurality of frames;
Determining a degree of similarity between the obtained plurality of frames;
The method comprising: registering a plurality of frames of an ultrasound image determined to be similar;
Extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound-matched images generated by the matching;
Generating a probability edge map for each extracted portion; And
And applying the generated probability edge map to the ultrasound original image. ≪ Desc / Clms Page number 13 >
상기 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도 판단은 구조적 유사성 측정(mean structural similarity measure, MSSIM)에 따라 수행되고, 상기 측정된 구조적 유사성 값이 제 1 기준값 이상인, 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들이 정합되는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
The method according to claim 1,
The determination of similarity between the obtained plurality of frames is performed according to a mean structural similarity measure (MSSIM), and a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, the measured structural similarity value being equal to or greater than a first reference value Wherein the contrast is improved by using a probability edge map.
상기 초음파 원본 영상은 N개의 프레임들로 획득 가능하고, N은 양의 정수이며,
상기 유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합하는 단계에서는, 제 1 프레임과 제 2 프레임을 정합하여 제 1 초음파 정합 영상을 생성하고, 상기 제 1 초음파 정합 영상과 제 3 프레임을 정합하여 제 2 초음파 정합 영상을 생성하며, 제 N 프레임까지 순차적으로 프레임들 간 정합이 수행되는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the ultrasound original image is obtainable with N frames, N is a positive integer,
In the step of matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar, a first ultrasound-matched image is generated by matching a first frame and a second frame, and the first ultrasound- And generating a second ultrasound matching image, wherein the matching between the frames is sequentially performed up to the Nth frame, and the contrast improving method in the ultrasound image using the probability edge map.
상기 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에서는, 각각의 초음파 정합 영상으로부터 추출된 상기 부분에 대하여 가중치를 부여하고 합산(summation)함으로써 상기 확률 에지 맵을 생성하며,
상기 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에는, 상기 확률 에지 맵에 포함된 에지로 추정되는 부분의 밝기 값 및 사용자로부터 인가된 신호 중 적어도 하나에 기초하여 에지로 추정되는 부분이 재추출되는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
The method according to claim 1,
The generating of the probability edge map for the extracted portion generates the probability edge map by weighting and summation of the portion extracted from each of the ultrasound matching images,
Wherein the step of generating a probability edge map for the extracted part comprises the steps of: re-extracting a portion estimated as an edge based on at least one of a brightness value of a portion estimated as an edge included in the probability edge map and a signal applied from a user; Wherein the edge enhancement map is used to enhance contrast in an ultrasound image.
상기 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 단계에는, 상기 재추출된 부분의 크기에 기초하여 상기 확률 에지 맵을 교정(correct)하는 단계가 더 포함되고,
상기 교정은 상기 크기가 기준 크기 미만인 재추출된 부분은 상기 확률 에지 맵으로부터 제거함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
5. The method of claim 4,
The step of generating a probability edge map for the extracted portion further includes correcting the probability edge map based on the size of the re-extracted portion,
Wherein the calibration is performed by removing the re-extracted portion of the magnitude less than the reference magnitude from the probability edge map.
상기 생성된 확률 에지 맵을 상기 초음파 원본 영상에 적용하는 단계에는, 상기 교정된 확률 에지 맵을 상기 초음파 원본 영상과 합성하여 제 1 합성 영상을 생성하고, 상기 제 1 합성 영상에서 추출된 영상과 상기 초음파 원본 영상을 합성하여 제 2 합성 영상을 생성하며,
상기 제 2 합성 영상은 상기 초음파 원본 영상 대비 개선된 콘트라스트를 갖는 영상인 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of applying the generated probability edge map to the ultrasound original image comprises generating a first composite image by combining the corrected probabilistic edge map with the ultrasound original image, A second synthesized image is generated by synthesizing the ultrasound original image,
Wherein the second composite image is an image having an improved contrast with respect to the ultrasound original image. A method for improving contrast in an ultrasound image using a probabilistic edge map.
대상체에 대한 초음파 원본 영상을 복수개의 프레임들로 획득하기 위한 영상획득부;
상기 획득된 복수개의 프레임들 간의 유사도를 판단하기 위한 유사도 판단부;
유사하다고 판단된 초음파 영상의 복수개의 프레임들을 정합(registration)하기 위한 영상정합부;
상기 정합에 의하여 생성된 복수개의 초음파 정합 영상들로부터 에지로 추정되는 부분을 각각 추출하는 에지추정부;
상기 각각 추출된 부분에 대한 확률 에지 맵을 생성하는 확률에지맵 생성부; 및
상기 생성된 확률 에지 맵을 상기 초음파 원본 영상에 적용하기 위한 영상가공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률 에지 맵을 이용한 초음파 영상에서의 콘트라스트 개선 장치.
An apparatus for enhancing contrast in an ultrasound image using a probability edge map,
An image acquisition unit for acquiring an ultrasound original image for a target object in a plurality of frames;
A similarity determination unit for determining a similarity between the obtained plurality of frames;
An image matching unit for matching a plurality of frames of the ultrasound image determined to be similar;
An edge estimator for extracting a portion estimated as an edge from the plurality of ultrasound-matched images generated by the matching;
A probability edge map generator for generating a probability edge map for each of the extracted portions; And
And generating an edge map for applying the generated probability edge map to the ultrasound original image.
A computer program stored on a medium for executing the method of any one of claims 1 to 6 in combination with hardware.
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008079792A (en) * | 2006-09-27 | 2008-04-10 | Hitachi Ltd | Ultrasonic diagnostic apparatus |
JP2014154141A (en) * | 2013-02-07 | 2014-08-25 | Mitsubishi Electric Corp | Method of denoising input image consisting of pixels including noise |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR20040070404A (en) | 2003-02-03 | 2004-08-09 | 엘지전자 주식회사 | Ultrasonic image enhancing method |
JP4315132B2 (en) * | 2005-06-30 | 2009-08-19 | 日産自動車株式会社 | Variable valve operating apparatus for internal combustion engine and control method thereof |
-
2016
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008079792A (en) * | 2006-09-27 | 2008-04-10 | Hitachi Ltd | Ultrasonic diagnostic apparatus |
JP2014154141A (en) * | 2013-02-07 | 2014-08-25 | Mitsubishi Electric Corp | Method of denoising input image consisting of pixels including noise |
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Title |
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논문:OZAN OKTAY ET AL.,* |
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