KR20100062889A - 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법 - Google Patents

영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

서로 다른 영상 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법이 개시된다. 이 시스템은, 대상체의 제1 영상을 제공하도록 동작하는 제1 영상 제공부; 대상체의 제2 영상을 제공하도록 동작하는 제2 영상 제공부; 제1 영상 제공부 및 제2 영상 제공부에 연결되어, 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 제1 영상을 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 프로세서를 포함한다.
초음파, CT, MRI, 영상 정합, 신경망

Description

영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF PERFORM IMAGE REGISTRATION}
본 발명은 영상 정합에 관한 것으로, 특히 서로 다른 영상 특성을 갖는 영상들 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
초음파 시스템은 무침습 및 비파괴 특성을 가지고 있어, 대상체 내부의 정보를 얻기 위한 의료 분야에서 널리 이용되고 있다. 초음파 시스템은 대상체를 직접 절개하여 관찰하는 외과 수술의 필요 없이, 대상체 내부의 고해상도 영상을 실시간으로 의사에게 제공할 수 있으므로 의료 분야에서 매우 중요하게 사용되고 있다.
초음파 영상은 신호대 잡음비가 낮으므로, 이를 보완하기 위해 CT(computerized tomography) 영상 또는 MR(magnetic resonance imager) 영상과 초음파 영상 간에 영상 정합이 수행된다. 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상) 간에 영상 정합을 수행하기 위해, 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상)에서 특징점이 추출되고, 추출된 특징점의 매칭을 통해 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상) 간에 영상 정합이 수행된다. 그러나, 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상)은 해상도, 화질, 시야, 부위별 대조도 등에서 큰 차이를 가지며, 이러한 차이로 인해 서 로 다른 영상 간의 영상 정합이 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 대상체의 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하여 변환 영상을 형성하고 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 영상 정합 시스템은, 대상체의 제1 영상을 제공하도록 동작하는 제1 영상 제공부; 상기 대상체의 제2 영상을 제공하도록 동작하는 제2 영상 제공부; 상기 제1 영상 제공부 및 상기 제2 영상 제공부에 연결되어, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 프로세서를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 영상 정합 시스템에서 영상 정합 방법은 a) 상기 영상 정합 시스템의 제1 영상 제공부에서, 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계; b) 상기 영상 정합 시스템의 제2 영상 제공부에서, 상기 대상체의 제2 영상을 제공하는 단계; c) 상기 영상 정합 시스템의 프로세서에서, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상 으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계; d) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및 e) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 영상 정합 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 방법은, a) 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계; b) 상기 대상체의 제2 영상을 제공하는 단계; c) 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계; d) 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및 e) 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명은, 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하여 제2 영상과 유사한 영상 특성을 갖는 변환 영상을 형성하고, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행할 수 있어, 영상 특성이 상이한 영상 간에 영상 정합을 보다 정확하게 수행할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 정합 시스템(100)의 구성을 보이는 블록도이다. 영상 정합 시스템(100)은 제1 영상 제공부(110), 제2 영상 제공부(120), 프로세서(130) 및 디스플레이부(140)를 포함한다.
제1 영상 제공부(110)는 대상체의 제1 영상을 제공한다. 제1 영상 제공부(110)는 초음파 신호를 대상체에 송신하고 대상체로부터 반사되는 초음파 신호(즉, 초음파 에코신호)를 수신하여 대상체의 제1 영상을 형성하도록 동작하는 초음파 진단 장치를 포함할 수 있다. 제1 영상은 2차원 초음파 영상 및 3차원 초음파 영상 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 제공부(110)의 구성을 보이는 블록도이다. 제1 영상 제공부(110)는 송신신호 형성부(111), 복수의 변환소자(transducer element)(도시하지 않음)를 포함하는 초음파 프로브(112), 빔 포머(113), 초음파 데이터 형성부(114) 및 초음파 영상 형성부(115)를 포함한다.
송신신호 형성부(111)는 변환소자의 위치 및 집속점을 고려하여, 복수의 변환소자 각각에 인가될 송신신호를 형성한다. 본 실시예에서 송신신호는 초음파 영상의 프레임을 얻기 위한 송신신호를 포함한다.
초음파 프로브(112)는 송신신호 형성부(111)로부터 송신신호가 제공되면, 송신신호를 초음파 신호로 변환한다. 초음파 프로브(112)는 초음파 신호를 대상체에 송신하고 대상체로부터 반사되는 초음파 에코신호를 수신하여 수신신호를 형성한다.
빔 포머(113)는 초음파 프로브(112)로부터 수신신호가 제공되면, 수신신호를 아날로그 디지털 변환하여 디지털 신호를 형성한다. 빔 포머(113)는 변환소자의 위치 및 집속점을 고려하여 디지털 신호를 수신집속시켜 수신집속신호를 형성한다.
초음파 데이터 형성부(114)는 빔 포머(113)로부터 수신집속신호가 제공되면, 수신집속신호를 이용하여 초음파 데이터를 형성한다. 아울러, 초음파 데이터 형성부(114)는 초음파 데이터를 형성하는데 필요한 다양한 신호 처리(예를 들어, 게인(gain) 조절, 필터링 처리 등)를 수신집속신호에 수행할 수도 있다.
초음파 영상 형성부(115)는 초음파 데이터 형성부(114)로부터 초음파 데이터가 제공되면, 초음파 데이터를 이용하여 대상체의 초음파 영상을 형성한다. 아울러, 초음파 영상 형성부(115)는 최적의 초음파 영상을 형성하기 위한 다양한 영상 처리를 수행할 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 제2 영상 제공부(120)는 대상체의 제2 영상을 제공한다. 제2 영상 제공부(120)는 MRI(magnetic resonance imaging) 영상을 제공하도록 동작하는 MRI 진단 장치, CT(computed tomography) 영상을 제공하도록 동작하는 CT 장치 등을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 영상 제공부(110) 및 제2 영상 제공부(120)에 연결되어, 영상 변환을 수행하기 위한 영상 변환 파라미터를 이용하여 제1 영상을 영상 변환하여 변환 영상을 형성하고, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130)의 구성을 보이는 블록도이다. 프로세서(130)는 영상변환 파라미터 검출부(131), 영상 변환부(132) 및 영상 정합부(133)를 포함한다.
영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상 획득부(110)로부터 제공되는 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 제2 영상 획득부(120)로부터 제공되는 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 제1 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 역전파(back-propagation) 알고리즘 등을 포함하는 신경망 알고리즘을 이용하여 영상변환 파라미터를 검출할 수 있다.
본 실시예에서, 영상변환 파라미터 검출부(131)는 도 3에 도시된 바와 같이 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)을 입력층(input layer)(210)으로 설정하고, 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn)을 출력층(output layer)(220)으로 설정한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 사전 설정된 가중치, 즉 은닉층(230)의 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 대응하는 출력 픽셀들을 산출한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차를 산출하고, 산출된 오차가 사전 설정된 임계값 이상이면, 산출된 오차에 비례하여 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 갱신한다. 여기서, 영상변환 파라미터는 기울기 하강(gradient descent)법 등을 이용하여 갱신될 수 있다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 갱신된 영상 변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 대응하는 출력 픽셀들을 산출하고, 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차를 산출하며, 산출된 오차가 사전 설정된 임계값 이상이면, 산출된 오차에 비례하여 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 다시 갱신한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차가 사전 설정된 임계값 미만일 때까지 전술한 과정을 반복 수행하여, 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출한다.
영상변환 파라미터 검출부(131)는 영상변환 파라미터를 검출하기 전에 제1 영상과 제2 영상 간에 영상 정합(image registration)을 수행할 수도 있다.
영상 변환부(132)는 영상변환 파라미터 검출부(131)로부터 제공되는 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성한다. 일례로서, 영상 변환부(132)는 영상변환 파라미터 검출부(131)로부터 영상변환 파라미터가 제공되면, 제1 영상의 픽셀들을 영상변환 파라미터와 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 변환 영상을 형성한다. 여기서, 제1 영상은 제1 영상 획득부(110)로부터 새로이 제공되는 영상 또는 영상변환 파라미터 검출부(131)에 제공된 영상일 수 있다.
영상 정합부(133)는 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하여 정합 영상을 형성한다. 일례로서, 영상 정합부(133)는 변환 영상 및 제2 영상을 분석하여 특정점을 추출하고, 추출된 특징점을 이용하여 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행한다. 전술한 예들에서는 특징점을 이용하여 영상 정합을 수행하는 것으로 설명하였지만, 이에 국한되지 않고 다양한 영상 정합 방법을 이용하여 영상 정합을 수행할 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 디스플레이부(140)는 프로세서(130)에서 영상 정합된 변환 영상 및 제2 영상을 디스플레이한다. 디스플레이부(140)는 제1 영상 및 제2 영상을 디스플레이할 수도 있다.
본 발명이 바람직한 실시예를 통해 설명되고 예시되었으나, 당업자라면 첨부된 특허청구범위의 사항 및 범주를 벗어나지 않고 여러 가지 변경 및 변형이 이루어질 수 있음을 알 수 있을 것이다.
일례로서, 전술한 실시예에서는 제1 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 검출된 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제2 영상간에 영상 정합을 수행하는 것으로 설명하였지만, 다른 실시예에서는 제2 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 검출된 영상변환 파라미터를 이용하여 제2 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제1 영상간에 영상 정합을 수행할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 정합 시스템의 구성을 보이는 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 제공부의 구성을 보이는 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서의 구성을 보이는 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상변환 파라미터를 검출하는 예를 보이는 예시도.

Claims (13)

  1. 영상 정합 시스템으로서,
    대상체의 제1 영상을 제공하도록 동작하는 제1 영상 제공부;
    상기 대상체의 제2 영상을 제공하도록 동작하는 제2 영상 제공부;
    상기 제1 영상 제공부 및 상기 제2 영상 제공부에 연결되어, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 프로세서
    를 포함하는 영상 정합 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 영상은 초음파 영상을 포함하고, 상기 제2 영상은 MRI 영상 및 CT 영상중 어느 하나를 포함하는 영상 정합 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제1 영상은 MRI 영상 및 CT 영상중 어느 하나를 포함하고, 상기 제2 영상은 초음파 영상을 포함하는 영상 정합 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 영상변환 파라미터를 검출하도록 동작하는 영상변환 파라미터 검출부;
    상기 제1 영상의 픽셀들에 상기 영상변환 파라미터를 적용하여 상기 변환 영상을 형성하도록 동작하는 영상 변환부; 및
    상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 영상 정합부
    를 포함하는 영상 정합 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 영상변환 파라미터 검출부는 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 설정하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 설정하는 신경망 알고리즘을 이용하여 상기 영상변환 파라미터를 검출하도록 동작하는 영상 정합 시스템.
  6. 제1항 내지 제5항중 어느 한 항에 있어서,
    상기 영상 정합된 제1 영상 및 제2 영상을 디스플레이하도록 동작하는 디스플레이부
    를 더 포함하는 영상 정합 시스템.
  7. 영상 정합 시스템에서 영상 정합 방법으로서,
    a) 상기 영상 정합 시스템의 제1 영상 제공부에서, 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계;
    b) 상기 영상 정합 시스템의 제2 영상 제공부에서, 상기 대상체의 제2 영상 을 제공하는 단계;
    c) 상기 영상 정합 시스템의 프로세서에서, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계;
    d) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및
    e) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계
    를 포함하는 영상 정합 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제1 영상은 초음파 영상을 포함하고, 상기 제2 영상은 MRI 영상 및 CT 영상중 어느 하나를 포함하는 영상 정합 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 제1 영상은 MRI 영상 및 CT 영상중 어느 하나를 포함하고, 상기 제2 영상은 초음파 영상을 포함하는 영상 정합 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 단계 c)는,
    상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 설정하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 설정하는 신경망 알고리즘을 이용하여 상기 영상변환 파라미터를 검출하는 단계
    를 포함하는 영상 정합 방법.
  11. 제7항에 있어서, 상기 단계 d)는,
    상기 제1 영상의 픽셀들에 상기 영상변환 파라미터를 적용하여 상기 변환 영상을 형성하는 단계
    를 포함하는 영상 정합 방법.
  12. 제7항 내지 제11항중 어느 한 항에 있어서,
    f) 상기 영상 정합된 제1 영상 및 제2 영상을 디스플레이하는 단계
    를 더 포함하는 영상 정합 방법.
  13. 영상 정합 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 방법은,
    a) 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계;
    b) 상기 대상체의 제2 영상을 제공하는 단계;
    c) 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계;
    d) 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및
    e) 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계
    를 포함하는 영상 정합 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
KR1020090065664A 2008-12-02 2009-07-20 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법 KR101132536B1 (ko)

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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101227272B1 (ko) * 2011-03-25 2013-01-28 가천대학교 산학협력단 초음파 영상과 자기공명 영상 간의 영상정합 방법
KR20140067526A (ko) * 2012-11-26 2014-06-05 삼성전자주식회사 의료 영상들의 정합 방법 및 장치
KR20150027637A (ko) * 2013-09-04 2015-03-12 삼성전자주식회사 의료영상들을 정합하는 방법 및 장치
KR20150088972A (ko) * 2014-01-24 2015-08-04 삼성전자주식회사 의료 영상 정합 방법 및 그 장치
KR20160038405A (ko) * 2014-09-30 2016-04-07 삼성전자주식회사 영상 정합 장치, 영상 정합 방법 및 영상 정합 장치가 마련된 초음파 진단 장치
US10210653B2 (en) 2011-08-09 2019-02-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus to generate a volume-panorama image
KR20210128076A (ko) * 2020-04-16 2021-10-26 광주과학기술원 이미지의 정합 여부를 식별하는 방법 및 장치
WO2022108250A1 (ko) * 2020-11-17 2022-05-27 (주)자비스 딥러닝 기반 고화질 엑스레이 영상 생성 방법, 장치 및 프로그램

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102070427B1 (ko) 2012-08-08 2020-01-28 삼성전자주식회사 종양의 위치를 추적하는 방법 및 장치
KR102310976B1 (ko) 2014-10-27 2021-10-12 삼성메디슨 주식회사 초음파 진단 장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080053057A (ko) * 2006-12-08 2008-06-12 주식회사 메디슨 초음파 영상과 외부 의료영상의 혼합영상을 형성 및디스플레이하기 위한 초음파 영상 시스템 및 방법

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101227272B1 (ko) * 2011-03-25 2013-01-28 가천대학교 산학협력단 초음파 영상과 자기공명 영상 간의 영상정합 방법
US10210653B2 (en) 2011-08-09 2019-02-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus to generate a volume-panorama image
KR20140067526A (ko) * 2012-11-26 2014-06-05 삼성전자주식회사 의료 영상들의 정합 방법 및 장치
US10542955B2 (en) 2012-11-26 2020-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for medical image registration
KR20150027637A (ko) * 2013-09-04 2015-03-12 삼성전자주식회사 의료영상들을 정합하는 방법 및 장치
US11013495B2 (en) 2013-09-04 2021-05-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for registering medical images
KR20150088972A (ko) * 2014-01-24 2015-08-04 삼성전자주식회사 의료 영상 정합 방법 및 그 장치
KR20160038405A (ko) * 2014-09-30 2016-04-07 삼성전자주식회사 영상 정합 장치, 영상 정합 방법 및 영상 정합 장치가 마련된 초음파 진단 장치
KR20210128076A (ko) * 2020-04-16 2021-10-26 광주과학기술원 이미지의 정합 여부를 식별하는 방법 및 장치
WO2022108250A1 (ko) * 2020-11-17 2022-05-27 (주)자비스 딥러닝 기반 고화질 엑스레이 영상 생성 방법, 장치 및 프로그램

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