KR20080020586A - 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법 - Google Patents

두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법 Download PDF

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KR20080020586A
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Abstract

본 발명은 사용자의 요청에 따라 디지털 두부계측 방사선사진(digital cephalometric radiograph)을 모니터 상에 디스플레이하는 제1 단계; 디스플레이된 디지털 두부계측 방사선사진에서 커서가 위치하는 점을 포함하는 일정 영역을 영상강화된 형태로 나타내는 제2 단계; 그리고, 사용자가 영상강화된 일정 영역 내에서 지정한 점을 계측점으로 인식하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법에 관한 것이다.
두부계측 방사선사진, 트레이싱, 영상강화, 계측점, 실시간

Description

두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법{METHOD OF ASSIGNING A LANDMARK ON A CEPHALOMETRIC RADIOGRAPH}
본 발명은 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법에 관한 것으로, 특히 디지털 두부계측 방사선사진을 국부적으로 그리고 실시간으로 영상강화하여, 국부적으로 영상강화된 영역 내에서 계측점을 지정하는 방법에 관한 것이다.
두부계측 방사선사진(cephalometric radiograph)은 교정치료 및 악교정 수술을 위한 진단 및 치료계획의 수립, 치료 전후의 비교, 성장 발육에 관한 연구 등에 이용되는 규격화된 방사선사진이다. 두부계측 방사선사진은 영상의 질적인 평가를 통한 병변의 판독 보다는, 계측점(landmark)의 인식 및 계측점 간의 거리, 각도 및 이들의 비율을 통한 양적인 분석과 평가에 이용되는 특징이 있다. 따라서, 계측점의 정확하고 올바른 위치 식별이 두부계측 방사선사진의 분석에서 가장 기초적이면서도 중요한 부분이라 할 수 있다. 이러한 계측점의 인식은 두부계측 방사선사진을 전체적으로 참조하거나 판독하기 보다는, 계측점 주변의 국소적인 해부학적 구조물을 중심으로 행하게 된다.
영상강화(image enhancement) 기법을 이용하여 방사선 영상 판독의 정확성과 재현성을 높이고자 하는 연구들이 이루어져 왔다. 디지털 두부계측 방사선사진에도 영상강화기법을 적용하여 계측점 인식에 도움을 얻을 수 있으며, 일부 상용화된 분석프로그램에서 이를 이용하고 있다. 이러한 영상강화 기법을 살펴보면 아래와 같은 것들이 있다.
1. 픽셀 오퍼레이션(Pixel Operations)
이는 단지 각 픽셀의 명암값 즉, 방사선 농도의 조절을 통해 영상강화를 하는 방법으로, 주변 픽셀이나 전체 영상을 고려하지 않는 기법이다.
1.1. 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching)
1.1.1. 히스토그램(Histogram)
디지털 방사선 영상의 히스토그램은 영상의 명암값 특징을 파악하기 위해 사용하는 도구로, 각 픽셀의 명암값의 분포를 나타내는 도표이다. 가로축은 명암값을, 세로축은 빈도를 나타내며, 히스토그램을 통해 각 명암값을 지닌 픽셀의 빈도를 표시하게 된다.
디지털 방사선 영상을 픽셀 명암값 f(m, n)의 평면 집합체로 간주할 수 있는데, 여기서 f()는 픽셀의 명암값을 나타내는 식이며, m과 n은 각 픽셀의 수평, 수직 좌표의 위치를 의미한다. 전체 영상의 수평, 수직 좌표의 값을 M과 N이라 하고, 명암값의 범위가 0에서 P-1 까지로 P 단계의 계조를 가진 경우에서, 각 명암값의 히스토그램 h(i)의 크기는 다음과 같이 정의할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00001
히스토그램을 분석하여 영상의 전반적인 명암 분포를 파악할 수 있다(도 1 참조). 또한, 영상강화의 적용 가능성, 특히 대조도 강화(contrast enhancement)의 적용을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있는가에 관한 정보를 얻을 수 있다. 도 1의 (d)와 같이 균일하게 분포된 영상이 아닌 도 1의 (a),(b),(c)와 같은 경우 히스토그램 처리를 통해 대조도가 높은 영상으로 변환할 수 있다.
1.1.2. 히스토그램 스트레칭(Histogram stretching)
히스토그램 스트레칭이란 낮은 명암대비를 가진 영상의 질을 향상시킬 수 있는 유용한 도구 중의 하나이며, 콘트레스트 스트레칭(Contrast stretching) 또는 인텐서티 스케일링(Intensity scaling) 등의 용어로도 불리운다. 영상 히스토그램의 분포가 명암값 전반에 걸치지 않고 특정 부분에 치우친 경우에서, 특히 그 형태가 가우시안 분포를 가질 때 가장 잘 적용된다. 일반적으로는 디지털 영상 파일에 저장된 영상 정보의 전체 명암값 영역대를, 컴퓨터 화면에서 표현 가능한 전체 계조에 맞추어 화면에 나타내게 되지만, 히스트그램 스트레칭은 전체 명암대 영역이 아닌 특정한 영역대에 중점을 두어 관찰하도록 하는 것이다.
f 1 과 f 2 가 관심 영역대의 최소, 최대값을 나타낼 때, 히스토그램 스트레칭은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00002
여기서 f는 원본 영상의 명암값, e는 변환을 위한 중간 영상값으로 관심 영역대만을 나타내도록 한 것이며, g는 출력되는 영상의 값을 f max 는 컴퓨터 화면의 최대 명암값을 의미한다.
도 2에서 히스토그램 스트레칭을 이용하여 대조도가 강화된 영상을 얻은 예를 볼 수 있다.
1.2. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)
히스토그램 스트레칭이 특정 영역대의 영상 정보를 강화하는데 매우 효율적이긴 하지만, 유용한 정보가 어느 영역대에 있는지 미리 파악하기 어려운 경우가 있거나, 히스토그램 스트레칭에 적절하지 않은 형태로 히스토그램이 분포하는 경우가 있다. 이런 경우에서 유용하게 사용할 수 있는 방법이 히스토그램 평활화(histogram equalization)이다.
히스토그램 평활화는 전 영역대의 계조에 걸쳐 균일한 히스토그램을 지닌 영상이 이상적이라는 이론에 근거한다.
히스토그램 평활화의 궁극적인 목적은 균일한 분포를 지닌 히스토그램을 생성하는 것으로, 히스토그램을 평탄화하는 것이 아니라 명암값 분포를 재분배하는 것이다. 히스토그램 스트레칭에서 정의한 히스토그램의 내용을 토대로 고려하면, 이상적으로 균일한 분포를 지닌 히스토그램이라면 각각의 명암값은 (M×N)/P 개의 픽셀 수를 가지고 있어야 한다.
명암값을 재분배하기 위한 간편한 방법으로는 정규 누적 히스토그램(normalized cumulative histogram)을 이용하는 것이다. 이는 아래와 같은 수학식으로 정의할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00003
정규 누적 히스토그램을 원본 영상의 명암값을 강화된 영상의 명암값으로 변환시키는 맵핑 함수(mapping function)로 이용할 수 있다. 다음과 같은 식을 통해 히스토그램 평활화된 새로운 명암값 g(m,n)을 얻을 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00004
도 3은 히스토그램 평활화를 통해 대조도가 강화된 영상을 보여준다. 히스토그램 평활화는 영상이 어두운 영역에서 세밀한 부분들을 가질 경우 효과적이다. 모든 영상에서 히스그램 동등화를 수행하는 것은 바람직하지는 않는데, 양질의 영상이 이에 의해 더 좋지 않게 변할 수도 있기 때문이다. 도 3에서 보면, 영상의 전반적인 대조도는 증가하였으나 nasion(코뿌리점) 주변과 하악 하연 부위의 연조직 형태가 오히려 관찰하기 어려워졌음을 보여준다.
1.3. 감마 변환 (Gamma correction)
감마 변환(Gamma correction)은 비선형 변환으로서, CRT모니터의 명암조절과 유사하다. 이는 화면 또는 프린터 출력, 필름 인쇄시의 비선형적 특징을 보상하기 위해 사용하는 경우가 많다. 감마 변환의 일반적인 형식은 다음과 같다.
g(m,n) = f(m,n) 1/γ
여기서 γ의 값이 0인 경우 null 변환이 되어 변화가 없으며, 0 < γ < 1의 범위에서는 영상을 어둡게 하는 지수 곡선을 형성하게 된다. γ > 1이라면 영상을 밝게 하는 로그 형태의 곡선을 형성하게 된다. 일반적인 CRT모니터의 γ는 약 2.2(1.4~2.8의 범위)이다. 도 4는 γ값을 0.5 와 2로 설정한 감마 변환 결과를 보여준다. 0.5로 설정한 경우 전체적인 영상이 어둡게, 2로 설정한 경우 밝게 변화하며 비선형적인 변화를 관찰할 수 있다.
2. 스페이셜 오퍼레이션(Spatial Operations)
스페이셜 오퍼레이션(Spatial operation)은 로컬 오퍼레이션(local operation)이라고도 불리며, 변환을 통해 새로운 픽셀값을 만들어내기 위해, 하나의 픽셀뿐 아니라 주변 픽셀도 함께 이용한다. 대부분의 스페이셜 오퍼레이션은 행렬식을 이용한 이산회선(kernel convolution)을 이용한 선형적인 방법들이나, 일부 비선형적인 것들도 있다.
2.1. 이산회선(kernel convolution)
이는 개개의 영상강화 기법은 아니지만, 이후에 설명될 선형적인 스페이셜 오퍼레이션의 기본이 되는 수학 계산식이다.
이산회선은 컨벌루션 마스크(convolution mask) 또는 커널(kernel)이라 불리 는 정방형 2차원 행렬을 영상의 각 픽셀 및 주변 픽셀에 적용시켜 새로운 영상을 얻는 것이다(도 5 참조). 이때 kernel은 홀수×홀수의 행렬이고, 중앙위치는 출력 픽셀의 위치와 같도록 하여야 하며, 커널(kernel) 내부의 모든 계수의 합은 1이 되도록 결정하여야 한다. 계수의 합은 영상의 전체적인 밝기에 영향을 미치며, 1일 경우 원 영상과 같은 평균 밝기를 가지게 된다. 계수의 합이 0인 경우는 윤곽선 검출에 이용한다.
w(k,l)을 (2K+1)×(2L+1) 크기의 행렬인 커널(kernel)의 각 계수라 하고, 점 (k,l)=(0,0)을 커널(kernel)의 중심이라 하면, 이 커널(kernel)을 이용한 이산회선에 의한 새로운 명암값 g(m,n)의 계산은 다음과 같은 수학식으로 표현할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00005
원본 영상의 픽셀 (m,n)에 커널(kernel)의 중심이 오도록 일치시킨 후, 커널(kernel)의 각 계수와 해당 픽셀의 명암값의 곱을 모두 합한 것이 새로운 영상의 명암값이다. 원본 영상의 모든 픽셀에 대하여 반복적으로 적용하여 새로운 영상을 얻게 된다.
2.2. 에지 강화(Edge enhancement)
에지 강화(Edge enhancement)는 영상강화 기법 중에서 특징적으로 중요한 부분을 차지하는데, 인체의 시각 시스템이 윤곽선을 영상 내용을 이해하는 중요한 요소로 이용하기 때문이다. 종래의 심리물리학적인 연구에 의하면, 인체 시각계가 윤곽선이 강화된 사진 및 방사선 영상을 원본보다 잘 받아들이는 경향이 있다고 보고 하고 있다.
수평과 수직 방향의 윤곽선을 각각 검출하고 강화할 수 있다. 윤곽선이 검출된 영상은 원본 영상과 함께 결합시켜, 윤곽선이 강화된 영상을 얻을 수 있다.
수평 윤곽선은 다음과 같은 커널(kernel)들을 이용하여 검출할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00006
또한, 다음의 커널(kernel)들을 이용하며, 수평윤곽선이 강화된 영상을 얻을 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00007
수직 윤곽선은 다음과 같은 커널(kernel)들을 적용하여 검출이 가능하다.
Figure 112007083442664-PAT00008
수직 윤곽선이 강화된 영상은 다음의 커널(kernel)들을 적용하여 얻을 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00009
다음의 커널(kernel)은 전체 방향의 윤곽선을 검출 가능하다.
Figure 112007083442664-PAT00010
위의 커널(kernel)을 이용한 전체 방향의 윤곽선 강화 커널(kernel)은 아래와 같다. 이 커널(kernel)은 영상의 저주파 영역을 차단하고, 고주파 영역을 강화시켜 샤프닝(sharpening)의 효과를 나타내기도 하므로 언샤프 마스크 커널(unsharp mask kernel)이라고도 불리운다. 전체 방향의 윤곽선을 강화할 수 있지만 윤곽선 강화의 정도가 약한 경향을 나타낸다.
Figure 112007083442664-PAT00011
2. 3. 국소 영역 히스토그램 평활화(Local Area Histogram Equalization)
앞의 픽셀 오퍼레이션(Pixel operations)에서 설명한 히스토그램 평활화를 응용한 기법으로, 영상의 전체 영역에 적용하지 않고 부분적으로 나뉜 국소적 영역에 각각 적용하는 기법이다. 이는 비선형적인 처리기법이고, 영상의 미세한 부분의 가독성을 높여주게 된다.
영상의 각 픽셀 (m,n)에 대하여 아래의 수학식과 같은 적용으로 국소 영역 히스토그램 평활화를 적용할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00012
여기서 h LA (m,n)(i)는 국소 영역의 히스토그램, H LA (m,n)(j)는 국소 영역의 누적 히스토그램, g(m,n)은 국소 영역 히스토그램 평활화를 적용한 결과 영상이다.
이 방법은 수학적으로 계산하여야 할 내용이 많아 컴퓨터의 연산 부하를 가져오며, 연산의 복잡도는 커널(kernel) 크기의 제곱에 비례하여 증가한다. 국소 영역의 주변 영상에만 적용되는 연산이므로, 픽셀의 명암값 변화는 특징적으로 나타나게 되는데 전체 영상의 크기와 관계없이 세밀한 부분이 강조되어 나타날 수 있다. 중요한 한계점으로는 입력과 출력 영상 사이의 관계가 선형적이지 않고 넌-모노토닉(nonmonotonic)하다는 것이다. 이러한 한계점이 의미하는 바는, 영상의 명암값이 같은 부위라도(예를 들면 골격), 나뉘게 되는 국소적 영역에 따라 서로 다른 명암값으로 변환되어 나타나므로 유의하여야 한다는 점이다. 도 6은 임의적으로 영역을 분할하여 처리된 로컬 영역 히스토그램 평활화 효과를 보여준다.
본 발명은 신규의 영상강화 기법을 이용하는, 디지털 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 국부적으로 영상강화된 영역 내에서 계측점을 식별할 수 있는, 디지털 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 국부적으로 그리고 실시간으로 영상강화가 가능한, 디지털 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 DICOM 표준 형식을 가지는 디지털 두부계측 방사선사진을 영상강화함으로써 향상된 영상강화 효과를 가지는, 디지털 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해, 본 발명은 사용자의 요청에 따라 디지털 두부계측 방사선사진(digital cephalometric radiograph)을 모니터 상에 디스플레이하는 제1 단계; 디스플레이된 디지털 두부계측 방사선사진에서 커서가 위치하는 점을 포함하는 일정 영역을 영상강화된 형태로 나타내는 제2 단계; 그리고, 사용자가 영상강화된 일정 영역 내에서 지정한 점을 계측점으로 인식하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 영상강화된 일정 영역이 커서의 이동에 따라 변경되는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 영상강화된 일정 영역이 커서를 그 중심으로 하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 제공한다. 영상강화된 일정 영역이 너무 큰 경우에는 시스템 부하가 커지게 되며, 효과가 감소하고 너무 작은 경우에는 계측점을 식별하는데 도움을 줄 수 없으므로, 이러한 사정을 고려하여 선택하는 하는 것이 바람직하다(예: 2cm × 2cm).
또한 본 발명은 영상강화가 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭(real-time localized automatic histogram stretching), 실시간 국소 자동 히스토그램 평활화(real-time localized automatic histogram equalization), 및 에지 강화 및 자동 히스토그램 스트레칭(edge enhancement and real-time localized automatic histogram stretching) 기법 중의 하나에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 제3 단계에 앞서, 일정 영역을 영상강화하는 기법을 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 특징으로 한다. 이러한 구성에 의해, 현재 선택된 영상강화 기법으로 계측점을 식별하는 것보다 보다 나은 영상강화 기법을 선택하여, 계측점을 식별할 수 있게 된다.
또한 본 발명은 제1 단계에서 디스플레이되기 이전의 디지털 두부계측 방사선사진이 DICOM 표준을 따르는 형식을 가지며, 제2 단계에서의 영상강화는 DICOM 표준을 따르는 디지털 두부계측 방사선사진에 대해 행해지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법을 특징으로 한다. 이러한 구성을 통해, 기존에 8 비트 계조에서 행해지던 영상강화보다 향상된 영상강화를 행할 수 있게 된다.
본 발명에 따른 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법에 의하면, 국부적으로 영상강화된 영역 내에서 계측점을 식별할 수 있게 된다.
또한 본 발명에 따른 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법에 의하면, 국부적으로 그리고 실시간으로 영상강화가 가능하게 된다.
또한 본 발명에 따른 두부계측 방사선사진 상에서 계측점을 지정하는 방법에 의하면, DICOM 표준 형식을 가지는 디지털 두부계측 방사선사진을 영상강화함으로써 영상강화 효과를 향상시킬 수 있게 된다.
이하, 도면을 참고로 하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
1.1 디지털 두부계측 방사선사진의 실시간 국소 영상강화 기법 개발
실시간으로 디지털 두부계측 방사선사진을 국소적으로 영상강화하여 계측점을 인식 및 지정하기 위하여, 아래와 같은 영상강화 기법을 개발하여, 각각 독립적으로 또는 조합을 이루어 적용할 수 있도록 하였다.
1.1.1 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭(Real time localized automatic histogram stretching)
관심 영역의 영상 히스토그램을 분석하여, 엔드-인 탐색(end in search)을 통해 영역 내의 최저 및 최고 명암값을 구한다. 영역내 최저 명암값을 0(black)으로, 영역내 최고 명암값을 2n-1(white, n은 영상의 계조를 비트(bit) 단위로 표현한 것)로 설정되도록 관심 영역에 제한하여 히스토그램 스트레칭을 수행한다. 강화된 영상은 리니어 트랜스퍼 함수(linear transfer function)를 거쳐 PC 화면의 8 비트 영상을 구현하여 표현한다.
관심 영역내의 최저 명암값이 f 1 , 최대 명암값이 f 2 이며, 원본 영상의 계조를 P라고 하면, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00013
여기서 f는 원본 영상의 명암값, e는 P 계조에서 변환된 명암값이며, g는 Q 계조를 가지는 PC 화면상에서 출력되는 영상의 명암값이다. 12 비트 계조 영상의 경우 P = 212 = 4096, 10 비트 계조 영상의 경우 P = 210 = 1024이며, 연구에 사용한 PC는 8 비트 계조를 표현하므로 Q = 28 = 256이다.
다른 기법과 조합되어 적용되는 경우에서는, 최적의 대조도 향상을 위해 가장 마지막에 적용되도록 하였다.
1.1.2. 실시간 국소 자동 히스토그램 평활화(Real time localized automatic histogram equalization)
계측점을 중심으로 한 관심 영역에 제한하여 영상 히스토그램에 대한 히스토그램 평활화를 수행한다. 강화된 영상은 리니어 트랜스퍼 함수(linear transfer function)를 거쳐 PC 화면의 8 비트 영상을 구현하여 표현한다.
이는 관심 영역내의 각 픽셀 (m,n)에 대하여 다음과 같은 수학식으로 표현할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00014
여기서 f(m,n)은 (m,n) 픽셀의 명암값, P는 영상의 계조, Q는 PC 화면의 계조를 의미한다. h LA (m,n)(i)는 국소 영역의 히스토그램, H LA (m,n)(j)는 국소 영역의 누적 히스토그램, e(m,n)은 히스토그램 평활화를 적용한 후 P 계조에서의 명암값이며, g(m,n)은 PC 화면상에서 출력되는 영상의 명암값이다. 적용되는 P, Q의 값은 1.1.에서와 같다.
1.1.3. 실시간 이산회선(Real time kernel convolution)
3×3 크기의 커널(kernel)을 관심 영역에 제한하여 적용하도록 한다. 커널(kernel)의 계수는 임의로 지정할 수 있도록 하여, 다양한 이산회선을 관심 영역 에 적용할 수 있도록 한다.
w(k,l)을 3×3 행렬인 커널(kernel)의 각 계수라 하고, 점 (k,l) = (0,0)을커널(kernel)의 중심이라 하면, 이 커널(kernel)을 이용한 이산회선에 의한 계산은 다음과 같은 수학식으로 표현할 수 있다.
Figure 112007083442664-PAT00015
여기서 f(m,n)은 (m,n) 픽셀의 명암값, P는 영상의 계조, Q는 PC 화면의 계조를 의미한다. e(m,n)은 이산회선을 적용한 후 P 계조에서의 명암값이며, g(m,n)은 리니어 트랜스퍼 함수(linear transfer function)를 거쳐 PC 화면상에서 출력되는 Q 계조 영상의 명암값이다. 적용되는 P, Q의 값은 1.1.에서와 같다.
관심 영역 주변부에서 이산회선을 적용할 경우에, 커널(kernel)이 관심영역을 벗어나게 되나 전체 영상의 범위를 벗어나지 않는 경우에서는 관심 영역 외부의 영상 정보를 이용하도록 하였다. 전체 영상의 범위를 벗어나게 되는 경우에서는, 명암값 0인 픽셀을 삽입하는 방법을 이용하였다.
1.1.4. 실시간 감마 변환(Real time gamma correction)
임의로 지정 가능한 감마 값을 이용하여, 관심 영역에 제한된 감마 변환을 실행할 수 있도록 한다.
Figure 112007083442664-PAT00016
e(m,n)은 감마변환을 적용한 후 영상 원본 P 계조에서의 명암값이며, g(m,n)은 리니어 트랜스퍼 함수(linear transfer function)를 거쳐 PC 화면상에서 출력되는 Q 계조 영상의 명암값이다. 적용되는 P, Q의 값은 1.1.에서와 같다.
1.1.5. 반전(Inverse)
전체영상 및 관심 영역의 반전 영상을 표현하도록 한다.
PC 화면상의 계조를 Q라고 하고, 화면상의 픽셀 (m,n)의 명암값을 g(m,n) 이라고 할 때, 다음의 식으로 새로운 명암값을 얻을 수 있다.
new g(m,n) = Q -old g(m,n)
개발한 국소 영상강화 기법을 이용하여, 디지털 두부계측 방사선사진에서 계측점을 입력받을 수 있는 프로그램을 제작하였다(도 7 참조).
개발된 프로그램은 국소 영상강화가 지정된 크기의 영역(1) 내에서 이루어지도록 하였으며, 국소 영상강화가 커서(2)의 움직임(마우스의 작동에 따라 움직임)에 따라 실시간으로 처리되도록 하였고, 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 포맷의 디지털 두부계측 방사선사진을 이용하고, 이 영상에 대해 영상강화를 행한 후, 리니어 트랜스퍼 함수(linear transfer function)를 거쳐 화면상에 디스플레이되도록 하였다.
프로그램의 작동은 도 7의 우측에 구비된 UI(user interface)를 이용하여, 사용자가 디지털 두부계측 방사선사진을 불러온 다음, 계측점을 지정하기 위해 커서(2)를 이동시키면 커서(2)를 중심으로 국소 영상강화된 영역(1)이 표시되고, 이 영역(1)에서 계측점을 찾은 다음 키보드 또는 마우스를 이용하여 이를 입력함으로써, 계측점의 지정이 이루어지게 된다. 이때, 국소 영상강화된 영역(1)을 표시하는 모드는 화면상에 디지털 두부계측 방사선사진을 불러오는 것과 동시에 이루어지도록 구성되어도 좋고, 별도의 지시를 통해 작동되도록 하여도 좋다. 한편 다른 영상강화 기법으로의 변환을 위한 별도의 아이콘을 구비하여도 좋고, 마우스 또는 키보드의 입력을 통해 이러한 변환이 이루어지도록 구성하여도 좋다.
1.2. 개발된 실시간 국소 영상강화 기법의 평가
개발된 실시간 국소 영상강화 기법을 평가하기 위하여 다음과 같은 영상강화 기법과 영상강화 처리된 영상이 사용되었다.
1.2.1. 국소영상강화기법을 적용하지 않은 원본 영상(처리기법0).
국소 영상강화 기법을 적용하지 않은 원본 영상이 이용되었으며, 대조군의 성격을 지닌다.
1.2.2. 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭을 적용한 영상(처리기법1; 도 8의 좌측 그림 참조)
1.2.3. 실시간 국소 자동 히스토그램 평활화를 적용한 영상(처리기법2; 도 8 의 중간 그림 참조)
1.2.4. 에지 강화 및 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭을 적용한 영상 (처리기법3; 도 8의 우측 그림 참조)
윤곽선 강화가 계측점 인식에 미치는 영항에 대하여 조사하기 위해 사용되었으며, 계측점 주변으로 수직윤곽선이 많다고 여겨져, 다음과 같은 커널(kernel) w(k,l)을 이용한 이산회선을 적용하였으며, 최적화된 대조도 강화를 위해, 에지 강화 이산회선을 적용한 이후의 결과에 대해 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭이 적용되도록 하였다.
Figure 112007083442664-PAT00017
1.3. 평가 결과
개발된 프로그램을 이용하여 계측점을 인식하기 위해, 40매의 디지털 두부계측 방사선사진을 사용하였으며, 40매의 디지털 두부계측 방사선사진은 시스템 A군과 시스템 B군으로 나누었고, 시스템 A군은 기본적인 후처리 과정을 통해 영상강화된 영상으로 구성되었다. 교정의사 4명이 전술한 처리기법 0,1,2,3,4를 이용하여, 40매의 디지털 두부계측 방사선사진에, 2회 걸쳐, 32개의 계측점을 식별, 입력하였다.
국소 영상처리를 하지 않은 처리기법0 및 국소 영상강화기법에 의해 각각 처리를 한 처리기법1,2,3에서의 X, Y 좌표별 오차 크기에 대한 2요인 반복 측정 분산 분석결과, 95% 신뢰도에서 귀무가설을 기각하고 국소 영상처리 방법 및 관찰자에 따라 오차 크기의 유의한 차이를 나타내는 계측점들이 있었다(도 9 및 도 10 참조 ).
유의한 차이를 보이는 계측점은 시스템 A군(도 9 참조)과 시스템 B군(도 10 참조)에서 서로 다르게 나타났다. 전반적으로 볼 때, 오차 크기의 유의한 차이를 보이는 계측점의 수는 시스템 B군에서 더 많았다. 시스템 A군의 경우 디지털 영상장비에서 기본적인 후처리 과정을 통해 강화된 영상이므로, 추가적인 영상강화에 따른 효과차이가 B군에 비해 적어, 오차의 크기가 비교적 일정하게 나타난 것이라 생각된다. 이미 기본적인 영상강화 처리가 된 시스템 A군의 영상에서도, 개발한 영상강화 기법의 적용에 따라 발생한 오차 크기의 유의한 차이를 보이는 계측점들이 있었다. 계측점 주변의 영상 정보를 기반으로 한 국소 영상강화 기법이, 전체 영상에 대한 강화처리가 이미 되어있는 경우에서도 계측점 인식 오차의 크기에 영향을 준 것이다.
X 좌표상에서 영상강화 기법에 따라 오차 크기의 유의한 차이를 보인 계측점은 시스템 A군에서는 basion, PNS, U1A이며, 시스템 B군에서는 Pt point, B point, pogonion, gnathion, menton, soft tissue gnathion으로 군에 따라 다른 결과를 보였다. 시스템 A군에서 유의한 오차 크기의 차이를 보인 계측점들은 모두 처리기법1에서 가장 작은 수평 오차를 보였다(도 11 참조). 시스템 B군의 계측점에서는 Pt point와 gnathion의 경우 처리기법3에서, pogonion과 soft tissue gnathion의 경우 처리기법1에서, B point와 menton의 경우 처리기법1과 처리기법3 방법이 유사하게 가장 작은 수평 오차를 보인 것으로 나타났다(도 12 참조).
Y 좌표상에서 영상강화 기법에 따라 오차 크기의 유의한 차이를 보인 계측점 은 시스템 A군에서는 basion, soft tissue gnathion이며, 시스템 B군에서는 A point, pogonion, menton, U1E, L1E, soft tissue A point, soft tissue gnathion으로, 역시 군에 따라 다소 다른 양상을 보였다. 시스템 A군의 계측점 basion은 처리기법1에서 가장 작은 수직 변위를 보였으며, soft tissue gnathion의 경우 처리기법3이 특징적으로 수직 오차를 더 발생시킨 것으로 나타났다(도 13 참조). 시스템 B군의 계측점에서는 A point, L1E는 처리기법2에서, soft tissue gnathion은 처리기법1에서, pogonion, menton, U1E, soft tissue A point는 처리기법3 방법이 가장 작은 수직 오차를 발생시키는 것으로 나타났다(도 14 참조).
오차의 크기가 유의한 차이를 보이는 계측점에서, 전반적으로 적은 오차를 보인 방법은 처리기법1이였다.
오차 감소의 차이가 적거나, 통계적으로 유의하지 않은 경우에서도 본 연구에서 개발한 실시간 국소 영상강화기법 적용은 의미가 있다고 생각하는데, 계측점 주변의 영상을 원본 영상보다 시각적으로 우수하고 계측점 인식에 용이하게 변환시켜 주며, 실시간으로 표현하도록 하여 작업 효율을 증가시켜주기 때문이다.
도 1은 히스토그램 패턴의 예(a. low clustering; dark image, b. high clustering; bright image, c. small spread; low contrast, d. wide spread; high contrast)를 나타내는 도면,
도 2는 히스토그램 스트레칭 처리된 영상의 일 예를 나타내는 도면,
도 3은 히스토그램 평활화 처리된 영상의 일 예를 나타내는 도면,
도 4는 감마 변환 처리된 영상(중앙: γ=0.5, 우측: γ=2.0)의 일 예를 나타내는 도면,
도 5는 이산회선을 수행하는 방법을 설명하는 도면,
도 6은 국소 영역 히스토그램 평활화 처리된 영상의 일 예를 나타내는 도면,
도 7은 본 발명에 따라 계측점을 지정하기 위해 구성된 화면의 일 예를 나타내는 도면,
도 8은 본 발명에 따른 영상강화 기법이 적용된 영상의 일 예를 나타내는 나타내는 도면,
도 9 및 시스템 A군에 대한 평가 결과를 나타내는 도면,
도 10은 시스템 B군에 대한 평가 결과를 나타내는 도면,
도 11 내지 도 14는 평가 결과를 나타내는 그래프들.

Claims (8)

  1. 사용자의 요청에 따라 디지털 두부계측 방사선사진(digital cephalometric radiograph)을 모니터 상에 디스플레이하는 제1 단계;
    디스플레이된 디지털 두부계측 방사선사진에서 커서가 위치하는 점을 포함하는 일정 영역을 영상강화된 형태로 나타내는 제2 단계; 그리고,
    사용자가 영상강화된 일정 영역 내에서 지정한 점을 계측점으로 인식하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 영상강화된 일정 영역은 커서의 이동에 따라 변경되는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 영상강화된 일정 영역은 커서를 그 중심으로 하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 영상강화는 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭(real-time localized automatic histogram stretching) 기법에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 영상강화는 실시간 국소 자동 히스토그램 평활화(real-time localized automatic histogram equalization) 기법에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 영상강화는 에지 강화 및 실시간 국소 자동 히스토그램 스트레칭(edge enhancement and real-time localized automatic histogram stretching) 기법에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 제3 단계에 앞서, 일정 영역을 영상강화하는 기법을 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 제1 단계에서 디스플레이되기 이전의 디지털 두부계측 방사선사진은 DICOM 표준을 따르는 형식을 가지며, 제2 단계에서의 영상강화는 DICOM 표준을 따르는 디지털 두부계측 방사선사진에 대해 행해지는 것을 특징으로 하는, 두부계측 방사선사진 상에 계측점을 지정하는 방법.
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