KR20130064483A - 의료 영상 처리 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20130064483A
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권재현
김성수
성영훈
오현화
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삼성전자주식회사
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Abstract

의료 영상 처리 방법은 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 단계; 상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 단계; 상기 추정된 분산과 상기 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일들의 영상 정보의 계수들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 단계; 및 상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

의료 영상 처리 방법 및 장치{Apparatus and Method for processing medical image}
본 발명은 의료 영상을 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
의료 영상 처리 시스템은 피진단자의 영상을 획득하여 병변의 유무를 진단하는데 이용하는 장치이다. 예를 들면, 엑스선(X-ray)을 이용하는 의료 영상 처리 시스템은 엑스선을 인체와 같은 피사체에 방사하여 투과된 방사선 영상을 획득한다. 이때, 의료 영상 처리 시스템은 피사체를 구성하는 조직들 간에 엑스선의 에너지 대역 별 감쇠 특성이 상이한 점을 이용하여, 피사체에 대한 의료 영상을 생성할 수 있다. 이때, 생성된 의료 영상에는 엑스선에 의한 정보 이외에도 노이즈가 포함될 수 있다. 따라서, 고화질의 의료 영상을 의사 또는 의학 전문가에게 제공하기 위해서는 노이즈를 제거하고, 디테일을 향상시키는 등의 의료 영상에 대한 처리 작업이 필요하다.
고화질의 의료 영상을 생성하기 위한 의료 영상 처리 장치 및 방법을 제공한다. 또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 의료 영상 처리 방법은 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 단계; 상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 단계; 상기 추정된 분산과 상기 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일들의 영상 정보의 계수들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 단계; 및 상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 의료 영상 처리 장치는 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 의료 영상 분해부; 상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 분산 추정부; 상기 추정된 분산과 상기 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 계수 조정부; 및 상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 복원 영상 생성부를 포함한다.
상기 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 상기된 의료 영상 처리 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하고, 추정된 분산과 분해된 영상 정보의 계수들을 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정함으로써, 고화질의 의료 영상을 생성할 수 있다. 이에 따라, 의료 전문가들이 피사체(180)에서 병변의 유무, 크기 및 위치 등을 정확하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 시스템의 일 예를 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 방사선 발생장치가 소스 가변 방식을 통해 방사선을 복수의 서로 다른 에너지 대역으로 분리하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3는 본 실시예에 따른 검출기에서 검출된 전체 에너지 대역에 대한 스펙트럼의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4은 본 실시예에 따른 검출기에서 검출된 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 스펙트럼의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6는 본 실시예에 따른 의료 영상을 분해하는 방법들 중에서 컨투어릿 변환을 이용하여 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 실시예에 따른 의료 영상을 분해하는 방법들 중에서 논서브샘플 컨투어릿 변환을 이용하여 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 9는 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 11은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 시스템(10)의 일 예를 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 의료 영상 처리 시스템(10)은 방사선 발생장치(110), 시스템 컨트롤러(system controller)(120), 검출기(detector)(130), 의료 영상 처리 장치(140), 출력부(150) 및 저장부(160)로 구성될 수 있다. 도 1에서는 검출기(130) 및 의료 영상 처리 장치(140)가 별개의 장치로 존재하는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않고, 검출기(130) 및 의료 영상 처리 장치(140) 각각의 기능을 모두 포함하는 통합된 하나의 장치로 구현될 수도 있다.
도 1에 도시된 의료 영상 처리 시스템(10)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 의료 영상 처리 장치(140)는 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 의료 영상 처리 시스템(10)은 방사선을 피사체(180)에 방사하고, 피사체(180)를 통과한 방사선을 검출하고, 검출된 방사선에 대하여 소정의 처리들을 수행하여 의료 영상을 처리하는 시스템이다. 이때, 피사체(180)는 인체의 유방, 뼈 등이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어 설명하면, 의료 영상 처리 시스템(10)은 인체 중 뼈 이외의 연조직만으로 구성된 유방 조직의 병변을 감별하는데 이용되는 유방 영상 촬영 시스템(mammographic imaging system)이 될 수 있다.
방사선 발생장치(110)는 방사선을 발생시키고, 발생된 방사선을 피사체(180)에 방사한다. 이때, 본 실시예에 따른 방사선은 엑스선(x-ray)이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어 설명하면, 방사선 발생장치(110)로부터 피사체(180)에 방사되는 방사선은 멀티-에너지 엑스선(multi-energy X-ray) 또는 다파장 엑스선(polychromatic X-ray)을 모두 포함할 수 있다.
검출기(130)는 피사체(180)를 통과한 방사선을 검출하여, 의료 영상을 생성한다. 좀 더 상세히 설명하면, 방사선 발생장치(110)에서 피사체(180)로 방사된 방사선 중 피사체(180)를 통과한 방사선을 검출하여, 의료 영상을 생성한다. 이때, 본 실시예에 따른 검출기(130)는 일정 크기의 빔이 투과되도록 투과공이 형성된 콜리메이터(collimator)를 더 포함할 수도 있다.
피사체(180)를 구성하는 조직들에 방사되는 방사선, 예를 들면, 엑스선(X-ray)의 에너지 대역이 다르면, 조직들 각각에 방사선이 흡수되는 정도가 다르다. 본 실시예에 따른 방사선 발생장치(110) 및 검출기(130)는 이러한 특성을 이용하여 적어도 두 가지 이상의 에너지 대역들 중 서로 다른 에너지 대역의 엑스선들 각각을 조직들에 방사하여 엑스선들에 의한 다수의 의료 영상들을 획득하거나, 또는 적어도 두 가지 이상의 에너지 대역들을 가지는 엑스선을 한번 방사하고, 조직들을 통과한 엑스선을 에너지 변별 검출기를 이용하여 각각의 에너지 대역별로 검출하고, 각각의 에너지 대역 별 감쇠 특성이 반영된 다수의 의료 영상들을 획득할 수 있다.
본 실시예에 따른 검출기(130)는 에너지 변별 가능한 검출기(130)가 될 수 있다. 본 실시예에 따른 검출기(130)는 피사체(180)를 통과한 방사선을 복수의 에너지 대역들 각각에 대하여 검출하는 광자 계수 검출 장치(Photon-Counting Detector)일 수 있다. 광자 계수 검출 장치는 반도체 센서(semiconductor sensor), 플립 칩 범프(flip-chip bump)의 본딩 연결(bonding connections), 독출 칩(read-out chip)으로 구성될 수 있고, 독출 칩은 단일 픽셀 독출 셀(single pixel read-out cell)을 포함할 수 있다. 이에 따라, 검출기(130)는 방사선 발생장치(110)에서 생성된 방사선의 에너지 대역을 적어도 두 개 이상으로 분할하고, 분할된 각 에너지 대역 별로 방사선을 검출하고, 검출된 방사선을 이용하여 에너지 대역들 각각에 대한 의료 영상을 생성한다. 또한, 검출기(130)는 적어도 두 가지 이상의 에너지 대역들 각각에 대한 의료 영상들뿐만 아니라 방사선 발생장치(110)에서 생성된 방사선의 에너지 대역 전체에 대한 의료 영상을 생성할 수도 있다. 이에 따라, 검출기(130)는 피사체(180)에 대하여 서로 다른 정보를 가지는 복수의 의료 영상을 생성할 수 있다.
출력부(150)는 의료 영상 처리 장치(140)에서 생성된 복원 영상을 표시한다. 예를 들어 설명하면, 출력부(150)는 의료 영상 처리 시스템(10)에 마련된 디스플레이 패널, LCD 화면, 모니터 등의 출력 장치를 모두 포함한다. 다만, 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 시스템(10)은 출력부(150)를 구비하지 않고, 의료 영상 처리 장치(140)에서 생성된 복원 영상을 외부의 표시장치(미도시)로 출력하기 위한 통신부(170)를 구비할 수도 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
저장부(160)는 의료 영상 처리 시스템(10)의 동작을 수행하는 중에 발생하는 데이터를 저장한다. 본 실시예에 따른 저장부(160)는 통상적인 저장매체로서 본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 저장부(160)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(170)는 유, 무선 네트워크 또는 유선 직렬 통신 등을 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(160) 및 통신부(170)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. 이에 따라, 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 시스템(10)은 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 이용하여 노이즈를 제거한 복원 영상을 표시하고, 저장하고, 송수신할 수 있다. 이에 따라, 의료 영상 처리 시스템(10)을 사용하는 의료 전문가는 병변의 유무, 크기 및 위치 등의 질병 검출 및 진단을 용이하게 할 수 있다.
도 2는 도 1의 방사선 발생장치(110)가 소스 가변 방식을 통해 방사선을 복수의 서로 다른 에너지 대역으로 분리하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 따라서, 이하 생략된 내용이라 하더라도 도 1에서 설명된 방사선 발생장치(110)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 2의 실시예에 따른 방사선 발생장치(110)에도 적용된다.
소스 가변 방식은 방사선 발생장치(110)의 설정을 변경하거나 스위칭하여 연속적인 다중 노출(multi exposure)로 에너지 대역이 서로 다른 영상을 획득하는 방식이다. 또한, 소스 가변 방식으로, 도 2와 같이 방사선 발생부(111)에서 방사되는 에너지 또는 파장이 단일하지 않은 다색의 엑스선(Polychromatic X-ray)을 분해기(112)를 통해 복수 개의 서로 다른 에너지 대역을 갖는 단색의 엑스선(Monochromatic X-ray)으로 나누어 이용하는 방법이 있다.
방사선 발생장치(110)는 방사선 발생부(111) 및 분해기(112)를 포함한다. 방사선 발생부(111)는 에너지 또는 파장이 단일하지 않은 다색의 엑스선(Polychromatic X-ray)을 발생시키고, 분해기(112)는 방사선 발생부(111)에서 방사된 다색의 엑스선(Polychromatic X-ray)을 복수 개의 단색의 엑스선(E1, E2, E3)들로 분해한다. 분해된 단색의 엑스선들은 서로 다른 에너지를 갖는다. 도 2에서는 단색의 엑스선들은 서로 다른 에너지인 E1, E2 및 E3를 갖는 것으로 도시하였으나, 이는 예시일뿐, 다색의 엑스선은 3개 이상의 에너지 대역으로도 분해될 수 있다. 방사선 발생장치(110)에서 에너지 대역별로 분해되어 방사된 방사선은 각각의 에너지 대역의 방사선으로 나누어 방사된다. 따라서, 검출기(130)는 각각의 에너지 대역별로 방사선을 검출한다.
소스 가변 방식을 이용하는 경우, 방사선 발생장치(110)는 서로 다른 에너지를 갖는 방사선을 분해된 에너지의 개수만큼 방사하게 된다. 따라서, 피사체(180)는 분해된 에너지 개수만큼의 방사선에 노출된다. 이에 반하여, 상기에서 설명한 디텍터(detector) 방식은 방사선 발생장치(110)에서 복수의 에너지 대역을 갖는 방사선을 방사하고, 피사체(180)를 통과한 방사선에 대하여 검출기(130)가 에너지 대역을 구분하는 방식이다. 따라서, 디텍터 방식은 한 번의 방사선 방사를 통해서 복수 개의 에너지 대역에 대한 의료 영상을 획득할 수 있는 장점이 있다.
도 3은 본 실시예에 따른 검출기(130)에서 검출된 전체 에너지 대역에 대한 스펙트럼의 일 예를 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하면, 그래프(21)는 피사체(180)를 통과한 방사선의 전체 에너지 대역에 대한 강도(intensity)를 나타낸다. 그래프(21)의 가로축은 방사선의 에너지를 나타내며, 세로측은 방사선의 강도를 나타낸다. 본 실시예에 따른 전체 에너지 대역은 피사체(180)로 방사된 방사선의 에너지 대역을 나타낼 수 있다. 검출기(130)는 피사체(180)를 통과한 방사선의 전체 에너지 대역에 대한 강도를 검출하고, 검출된 결과에 따라, 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상을 생성한다. 다만, 도 3에서는 본 실시예에 따른 검출기(130)에서 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상을 생성할 수 있는 경우를 예로 들었으나, 이에 한정되지 않고, 검출기(130)에서 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상을 생성하지 않는 경우, 복수의 에너지 대역들 각각에 대한 의료 영상을 이용하여 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상을 생성할 수도 있다.
도 4은 본 실시예에 따른 검출기(130)에서 검출된 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 스펙트럼의 일 예를 나타낸 도면이다. 그래프(31)는 피사체(180)를 통과한 방사선의 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 강도를 나타낸다. 본 실시예에 따른 세 개의 에너지 대역은 피사체(180)로 방사된 방사선의 에너지 대역을 세 구간으로 분할한 것을 나타낸다. 예를 들어 설명하면, 검출기(130)는 전체 에너지 대역을 세 구간으로 분할하여, 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 의료 영상을 생성한다.
도 4를 참조하면, 제 1 스펙트럼(311)은 첫 번째 에너지 대역에 대한 강도를 나타내고, 제 2 스펙트럼(312)은 두 번째 에너지 대역에 대한 강도를 나타내고, 제 3 스펙트럼(313)은 세 번째 에너지 대역에 대한 강도를 나타낸다. 이에 따라, 검출기(130)는 피사체(180)를 통과한 방사선의 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 강도를 검출하고, 검출된 결과에 따라, 세 개의 에너지 대역들 각각에 대한 의료 영상을 생성한다. 이러한 경우, 제1 스펙트럼(311)에 따라 생성된 의료 영상은 낮은 에너지 대역에 대한 의료 영상이 될 수 있다. 도 4에서는 세 개의 에너지 대역을 예로 들었으나, 이에 한정되지 않고, 본 실시예에 따른 검출기(130)는 전체 에너지 대역을 적어도 두 개 이상의 에너지 대역들로 분할할 수 있다. 또한, 검출기(130)는 촬영 조건 및 용도에 따라 각 대역을 나누는 에너지 레벨을 적절하게 결정할 수 있다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 검출기(130)는 복수의 에너지 대역에 대한 의료 영상을 생성할 수 있고, 생성된 복수의 에너지 대역에 대한 의료 영상은 의료 영상 처리 장치(140)로 출력될 수 있다.
도 5는 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(140)의 일 예를 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(140)는 영상 정보 분해부(141), 분산 추정부(142), 계수 조정부(143), 복원 영상 생성부(144) 및 국부 콘트라스트 특성 산출부(미도시)를 포함한다. 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 영상 정보 분해부(141), 분산 추정부(142), 계수 조정부(143), 복원 영상 생성부(144) 및 국부 콘트라스트 특성 산출부(미도시)는 하나 또는 복수 개의 프로세서에 해당할 수 있다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(140)는 적어도 하나의 에너지 대역에 대한 의료 영상을 분해하여 획득한 멀티 스케일의 복수 개의 방향 정보를 갖는 영상 정보를 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들을 조정함으로써 고화질의 의료 영상의 복원 영상을 생성할 수 있다.
영상 정보 분해부(141)는 검출기(130)로부터 입력된 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일(Multi-scale)의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해(decomposition)한다. 적어도 하나의 의료 영상은 검출기(130)에서 방사선의 각각의 에너지 대역을 검출하여 생성될 수 있으며, 검출기(130)는 전체 에너지 대역에 대한 하나의 의료 영상을 생성할 수도 있다. 검출기(130)가 복수의 에너지 대역을 구분하여 방사선을 검출하는 경우에, 구분된 에너지 대역의 개수와 동일한 개수의 의료 영상이 생성된다.
멀티 스케일은 영상 정보 분해부(141)가 분해 과정을 수행하는 단계가 다수라는 의미이다. 멀티 스케일로 분해한다는 것은 영상 정보 분해부(141)가 검출기(130)로부터 입력된 의료 영상에 대해 분해 과정을 수행하고, 분해 과정을 통해 생성된 영상 정보에 대해 다시 분해 과정을 수행하여 영상 정보를 획득하는 것이다. 따라서, 분해 과정이 수행되는 단계에 따라 스케일이 정해지며, 동일한 분해 과정으로부터 생성되는 영상 정보는 동일 스케일의 영상 정보라 할 수 있다. 즉, 최초의 의료 영상을 제 1 스케일이라고 하면, 제 1 스케일을 분해하여 생성된 영상 정보를 제 2 스케일의 영상 정보라고 할 수 있으며, 제 2 스케일의 영상 정보를 다시 분해하여 생성된 영상 정보를 제 3 스케일의 영상 정보라고 할 수 있다. 이때, 제 1 스케일은 제 2 스케일보다 큰 스케일 또는 상위 스케일일 수 있으며, 제 2 스케일은 제 1 스케일보다 작은 스케일 또는 하위 스케일일 수 있다.
복수 개의 방향을 갖는 영상 정보는 의료 영상이 갖는 여러 방향에 대한 정보들을 분해하여 각각의 방향에 대한 정보만을 포함하는 영상 정보를 나타낼 수 있다. 즉, 의료 영상은 가로, 세로, 대각선 등 여러 방향에 대한 정보를 포함하고 있으며, 이러한 여러 방향에 대한 정보들을 분해하여 나타낼 수 있는 것이다. 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보는 각각의 스케일마다 생성되는 방향에 대한 정보를 갖는 영상 정보를 나타낸다.
영상 정보 분해부(141)는 검출기(130)로부터 입력받은 복수 개의 부분 에너지 대역의 의료 영상들 각각을 분해할 수 있다. 또한, 영상 정보 분해부(141)는 복수 개의 부분 에너지 대역의 의료 영상들을 합성한 전체 에너지 대역의 의료 영상을 생성한 후에 전체 에너지 대역의 의료 영상을 분해할 수도 있다.
좀 더 상세히 설명하면, 영상 정보 분해부(141)는 웨이블릿(wavelet), 커브릿(curvelet), 컨투어릿(contourlet), 논서브샘플 컨투어릿(nonsubsampled contourlet) 변환(transform) 중 어느 하나를 사용하여 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해할 수 있다. 즉, 영상 정보 분해부(141)는 의료 영상에 대하여 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하여, 저주파 대역 성분과 고주파 대역 성분으로 필터링된 영상 정보를 획득할 수 있다. 저주파 대역 성분은 의료 영상을 해상도를 낮추어 획득한 영상 정보일 수 있으며, 고주파 대역 성분은 의료 영상에서 방향 정보를 추출하여 생성된 특정 방향을 갖는 영상 정보일 수 있다. 영상 정보 분해부(141)는 의료 영상을 분해하여 획득한 저주파 대역 성분의 영상 정보를 다시 저주파 대역 성분과 고주파 대역 성분으로 분해할 수 있으며, 이러한 과정을 반복하여 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 획득할 수 있다.
이때, 웨이블릿, 커브릿, 컨투어릿 변환 등과 같은 변환 방식은 국부 콘트라스트(Local contrast) 산출 및 디테일(detail) 추출에도 적용이 가능할 수 있다.
분산 추정부(142)는 영상 정보 분해부(141)로부터 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 입력받고, 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들(coefficients)의 분산(variance)을 추정한다. 즉, 영상 정보 분해부(141)에서 분해된 멀티 스케일의 영상 정보는 계수들로 이루어져 있고, 분산 추정부(142)는 이러한 계수들에 대한 분산을 추정하는 과정을 수행하여, 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다. 의료 영상을 변환하여 획득한 영상 정보를 구성하는 각 픽셀의 값을 계수라고 한다. 분산 추정부(142)는 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 과정을 모든 스케일의 영상 정보의 계수들에 대해 수행한다.
이때, 분산 추정부(142)는 영상 정보 중 고주파 대역 성분의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정할 수 있다. 즉, 분산 추정부(142)는 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정할 수 있다. 왜냐하면, 의료 영상에 포함된 노이즈는 주로 고주파 대역 성분에 포함되어 있으므로, 고주파 대역 성분의 영상 정보의 계수들을 조정함으로써, 의료 영상에 포함된 노이즈를 제거할 수 있기 때문이다. 따라서, 고주파 대역 성분을 분해한 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하고, 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 조정함으로써, 의료 영상에 포함된 노이즈를 제거할 수 있으며, 노이즈를 제거함으로써 의료 영상의 디테일을 향상시킬 수 있다.
분산 추정부(142)는 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보 중 멀티 스케일의 동일한 방향을 갖는 영상 정보로부터
Figure pat00001
를 획득한다. 좀 더 상세히 설명하면, 멀티 스케일의 동일한 방향을 갖는 영상 정보의 대응되는 계수들을 이용하여 계수들 각각의
Figure pat00002
를 획득한다. 분산 추정부(142)는
Figure pat00003
를 획득하는 방법으로 중간값 연산을 이용할 수 있다. 즉, 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보 중에서 동일한 방향을 갖는 영상 정보의 대응되는 계수들 중에서 중간값을 선택하는 방식이다. 수학식 1은 분산 추정부(142)가 중간값 연산을 이용하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의
Figure pat00004
를 획득하는 일례를 나타낸다.
Figure pat00005
Figure pat00006
는 방향을 갖는 영상 정보 중에서 k방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 나타낸다. 즉, 수학식 1과 같은 k방향을 갖는 영상 정보의
Figure pat00007
를 획득하는 과정을 각각의 방향마다 반복하여, 방향을 갖는 모든 영상 정보에 대해
Figure pat00008
를 획득할 수 있다.
Figure pat00009
함수는 ()안의 계수들의 값들 중에서 중간값을 선택하는 함수이다. 따라서, k방향을 갖는 영상 정보의 계수들 중에서 중간값을 선택한다.
Figure pat00010
은 임의의 상수이며, 고정된 값인 0.6745일 수 있다. 수학식 1에 따라, 분산 추정부(142)는 멀티 스케일의 방향을 갖는 영상 정보 중 동일한 방향을 갖는 영상 정보의 계수들 중에서 중간값을 선택하고, 선택된 중간값을
Figure pat00011
로 나누어
Figure pat00012
를 획득할 수 있다.
분산 추정부(142)는 방향을 갖는 영상 정보의 국부 계수들(local coefficients) 및
Figure pat00013
를 이용하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다. 이때, 국부 계수들은 방향을 갖는 영상 정보의 특정 계수의 주변의 일정영역의 계수들을 의미한다. 즉, 분산 추정부(142)가 영상 정보의 계수들의 분산을 추정할 때, 각각의 계수에 대해서 차례대로 분산을 추정하는 단계를 수행하는데, 각 계수의 주변의 일정영역의 계수들을 국부 계수들이라고 할 수 있다. 따라서, 국부 계수들은 분산 추정부(142)가 어느 계수에 대해서 분산을 추정하느냐에 따라 달라진다. 주변의 일정영역은 분산을 추정하는 특정 계수를 포함하는 N x N 영역일 수 있으며, 입력되는 의료 영상의 해상도에 따라 비례하여 증가하거나 감소하는 값일 수 있다.
수학식 2는 분산 추정부(142)가 국부 계수들 및
Figure pat00014
를 이용하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 일례를 나타낸다.
Figure pat00015
Figure pat00016
은 영상 정보의 계수의 분산을 나타낸다.
Figure pat00017
(neighborhood window)는 입력되는 의료 영상의 해상도에 따라 비례하여 증가하거나 감소하는 값이며, 분산 추정부(142)는 영상 정보의 분산을 추정함에 있어서, 어느 범위까지의 영상 정보의 국부 계수들을 이용할 것인지를
Figure pat00018
값을 조정하여 미리 결정할 수 있다. 즉,
Figure pat00019
는 국부 계수를 이용할 때, 영상 정보의 일정 영역을 결정하는 값이다. 또한,
Figure pat00020
는 검출기(130)의 특성에 따른 노이즈 레벨에 따라서도 조절이 가능하다.
Figure pat00021
은 현재 스케일에서 k방향을 갖는 영상 정보의 계수를 나타낸다. 즉, 분산 추정부(142)는
Figure pat00022
의 값에 의해 정해진 현재 스케일의 k방향을 갖는 영상 정보의 일정 영역의 국부 계수들을 제곱한 값들을 모두 합하고,
Figure pat00023
의 제곱으로 나눈값에서 중간값 연산을 통해 획득한
Figure pat00024
을 감산함으로써,
Figure pat00025
을 획득할 수 있다. 이때, 음의 값이 나온 경우에는 절대값을 취해 양의
Figure pat00026
을 획득한다.
계수 조정부(143)는 추정된 분산 및 멀티 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정(modify)한다. 계수 조정부(143)가 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 방법으로는 이변량 계수 축소(Bivariate coefficient shrinkage) 방법이 있다. 수학식 3은 계수 조정부(143)가 이변량 계수 축소 방법을 이용하여 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 일례를 나타낸다.
Figure pat00027
Figure pat00028
는 현재 스케일의 k방향을 갖는 영상 정보의 계수를 나타내며,
Figure pat00029
는 현재 스케일의 k방향을 갖는 영상 정보의 조정된 계수를 나타낸다.
Figure pat00030
는 현재 스케일과 다른 스케일의 k방향을 갖는 영상 정보의 계수를 나타낸다. 즉,
Figure pat00031
는 동일한 방향을 갖는 영상 정보이지만, 스케일이 다른 영상 정보의 계수이다. 예를 들어,
Figure pat00032
는 현재 스케일보다 상위 또는 하위 스케일의 k방향을 갖는 영상 정보의 계수일 수 있다.
Figure pat00033
은 계수를 조정하는 정도를 조절하는 상수이다.
계수 조정부(143)는 각 스케일의 방향을 갖는 영상 정보의 계수를 조정함에 있어서, 계수를 조정하는 영상 정보의 스케일보다 상위 스케일의 영상 정보의 계수를 이용할 수 있으며, 계수를 조정하는 영상 정보의 스케일과 동일한 스케일의 다른 방향 정보를 갖는 영상 정보의 계수를 이용할 수 있으며, 계수를 조정하는 영상 정보의 스케일보다 하위 스케일의 영상 정보의 계수를 이용할 수도 있다. 또한, 계수 조정부(143)가 최상의 스케일의 영상 정보의 계수들을 조정할 때, 최상의 스케일의 저주파 대역 성분의 영상 정보의 계수들을 이용할 수도 있다.
의료 영상에 포함된 노이즈는 주로 고주파 대역 성분에 포함되기 때문에, 계수 조정부(143)는 분해된 영상 정보 중에서 저주파 대역 성분의 영상 정보를 제외한 고주파 대역 성분의 영상 정보의 계수를 조정할 수 있다. 즉, 영상 정보 분해부(141)에서 의료 영상을 저주파 대역 성분과 고주파 대역 성분으로 분해하고, 고주파 대역 성분을 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하기 때문에, 계수 조정부(143)는 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 조정함으로써, 의료 영상에 포함된 노이즈를 효율적으로 제거할 수 있다.
복원 영상 생성부(144)는 계수가 조정된 멀티 스케일의 방향을 갖는 영상 정보에 대해서 영상 정보 분해부(141)에서 수행한 변환의 역변환을 수행함으로써, 의료 영상의 복원 영상(Reconstruction image)을 생성한다. 즉, 복원 영상 생성부(144)는 계수가 조정된 방향을 갖는 영상 정보와 저주파 대역 성분의 영상 정보를 역변환(inverse transform)하여 복원 영상을 생성한다. 계수가 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 이용하여 복원 영상을 생성하기 때문에, 생성된 복원 영상은 의료 영상에서 노이즈가 제거된 영상이 된다.
도 6는 의료 영상을 분해하는 방법들 중에서 컨투어릿 변환을 이용하여 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 컨투어릿 변환은 라플라시안 피라미드(Laplacian pyramid) 필터 뱅크와 방향성(Directional) 필터 뱅크의 이중 필터 구조로 구성된다. 영상 정보 분해부(141)는 라플라시안 피라미드 필터 뱅크를 이용하여 입력된 의료 영상(60)을 제 1 저주파 대역 성분(61)과 제 2 고주파 대역 성분(62)으로 분해한다. 제 1 저주파 대역 성분(61)은 라플라시안 피라미드 뱅크에 입력된 의료 영상(60)보다 해상도가 낮은 영상일 수 있다. 영상 정보 분해부(141)는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 라플라시안 피라미드 뱅크에 의해 분해된 제 1 고주파 대역 성분(62)을 복수 개의 방향을 갖는 제 1 방향 영상 정보(621)로 분해한다.
영상 정보 분해부(141)는 상기와 같은 분해 과정을 제 1 저주파 대역 성분(61)에 대해 반복하여 제 2 저주파 대역 성분(611) 및 제 2 고주파 대역 성분(612)으로 분해하고, 제 2 고주파 대역 성분(612)은 방향성 필터 뱅크를 이용하여 제 2 방향 영상 정보(613)로 분해한다. 영상 정보 분해부(141)는 분해 과정시 생성되는 저주파 대역 성분에 대해서 분해 과정을 반복하여, 멀티 스케일의 저주파 대역 성분 및 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해할 수 있다.
도 7은 의료 영상을 분해하는 방법들 중에서 논서브샘플 컨투어릿 변환을 이용하여 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참조하면, 논서브샘플 컨투어릿 변환은 논서브샘플 피라미드(nonsubsampled pyramids) 필터 뱅크와 논서브샘플 방향성(nonsubsampled directional) 필터 뱅크로 구성된다. 영상 정보 분해부(141)는 입력된 의료 영상(60)을 논서브샘플 피라미드 필터 뱅크를 이용하여, 제 1 저주파 대역 성분(71)과 제 1 고주파 대역 성분들(72, 73)로 분해한다. 제 1 저주파 대역 성분(71)은 논서브샘플 피라미드 필터 뱅크에 입력된 의료 영상(60)보다 해상도가 낮은 영상일 수 있다. 영상 정보 분해부(141)는 논서브샘플 방향 필터 뱅크를 이용하여, 제 1 고주파 대역 성분들(72, 73) 각각을 복수 개의 방향을 갖는 제 1 방향 영상 정보(721, 731)로 분해한다.
영상 정보 분해부(141)는 상기와 같은 분해 과정을 제 1 저주파 대역 성분(71)에 대해 반복하여 제 2 저주파 대역 성분(미도시) 및 제 2 고주파 대역 성분들(미도시)로 분해하고, 제 2 고주파 대역 성분들(미도시) 각각을 방향성 필터 뱅크를 이용하여 제 2 방향 영상 정보들(미도시)로 분해한다. 영상 정보 분해부(141)는 분해 과정시 생성되는 저주파 대역 성분에 대해서 분해 과정을 반복하여, 멀티 스케일의 저주파 대역 성분 및 멀티 스케일의 복수 개의 방향 정보를 갖는 영상 정보로 분해할 수 있다.
컨투어릿 변환은 다운샘플링(down sampling)과 업샘플링(upsampling)때문에, 위치-변경(shift-variant) 특성이 나타난다. 그러나, 변환 방식들 중에서 논서브샘플 컨투어릿(Nonsubsampled contourlet) 변환은 컨투어릿 변환을 샘플링(sampling) 과정없이, 오버-컴플릿(over-complete) 방식으로 구현한다. 이러한 논서브샘플 컨투어릿 변환은 위치-불변(shift-invariant) 특성을 유지하여, 에지 주변에 의사-깁스(psuedo-Gibbs) 현상과 같은 링잉 결함(ringing artifact)을 발생시키지 않는다. 링잉 결함은 영상에 포함된 이미지의 모서리부분에서 발생하는 물결 형태의 결함을 나타낸다.
도 8은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 8은 도 5의 의료 영상 처리 장치(140)가 의료 영상을 처리하는 방법을 나타내는 도면이므로, 이상에서 기술된 내용은 도 8의 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법에도 적용된다. 도 8을 참조하면, 의료 영상 처리 장치(140)는 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하고 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하여, 고화질의 복원 영상을 생성한다.
81단계에서, 영상 정보 분해부(141)는 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써, 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해한다. 영상 정보 분해부(141)는 검출기(130)로부터 입력받은 적어도 하나의 의료 영상을 웨이블릿, 커브릿, 컨투어릿 또는 논서브샘플 컨투어릿 변환들 중 어느 하나를 이용하여, 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 획득할 수 있다. 멀티 스케일의 영상 정보는 영상 정보 분해부(141)가 입력된 의료 영상을 분해하는 과정을 반복함으로써 획득되는 영상 정보이며, 영상 정보의 스케일은 몇 번째 분해 과정을 통하여 생성된 영상 정보인지를 나타낸다. 즉, 영상 정보 분해부(141)가 의료 영상을 저주파 대역 성분과 고주파 대역 성분으로 분해했을 때, 제 1 스케일의 저주파 대역 성분과 제 1 스케일의 고주파 대역 성분이 생성되면, 영상 정보 분해부(141)는 제 1 스케일의 저주파 대역 성분을 다시 분해하여 저주파 대역 성분과 고주파 대역 성분을 생성하는데, 이를 제 2 스케일의 저주파 대역 성분과 제 2 고주파 대역 성분이라고 한다. 영상 정보 분해부(141)가 이러한 과정을 반복하여 의료 영상을 영상 정보로 분해하기 때문에 멀티 스케일의 영상 정보라고 한다. 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보는 영상 정보 분해부(141)가 고주파 대역 성분의 방향성 성분을 추출하여 생성한 영상 정보를 나타낸다. 예를 들어, 영상 정보 분해부(141)는 고주파 대역 성분의 가로, 세로 또는 대각선 등의 성분을 추출하여 각각의 방향에 대한 영상 정보를 생성할 수 있다. 영상 정보 분해부(141)는 가로, 세로 또는 대각선뿐만 아니라, 다양한 방향에 대한 성분을 추출하여 영상 정보를 생성할 수 있다.
82단계에서, 분산 추정부(142)는 영상 정보 분해부(141)로부터 입력받은 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보 중 각 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다. 분산 추정부(142)는 각 스케일에 대해 반복해서 분산을 추정하는 과정을 수행한다. 분산 추정부(142)는 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정할 수 있으며, 각 스케일의 방향을 갖는 영상 정보에 대해 계수들의 분산을 추정하는 과정을 각각의 방향에 대해 반복하여 모든 스케일의 모든 방향의 영상 정보에 대해 계수들의 분산을 추정할 수 있다.
의료 영상에 있어서, 노이즈는 고주파 대역 성분에 포함되기 때문에, 분산 추정부(142)는 고주파 대역 성분인 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하고, 하기에서 계수 조정부(143)는 추정된 분산을 이용하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 조정함으로써, 노이즈가 제거된 영상을 획득하기 위한 영상 정보를 생성할 수 있다.
83단계에서, 계수 조정부(143)는 추정된 분산과 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한다. 계수 조정부(143)는 분산 추정부(142)로부터 추정된 분산을 입력받고, 계수를 조정하는 영상의 스케일보다 상위, 하위 또는 동일한 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한다. 이때 계수를 조정하는 영상의 스케일보다 상위 스케일은 계수를 조정하는 스케일보다 큰 스케일을 나타낼 수 있다. 영상의 스케일은 영상에 대해 수행한 분해 과정이 적을 수록 상위 스케일이 된다.
계수 조정부(143)는 각 스케일의 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 값을 조정할 수 있다. 계수 조정부(143)는 각 스케일의 방향을 갖는 영상 정보에 대해 계수들의 값을 조정하는 과정을 반복하여 모든 스케일의 방향을 갖는 영상 정보에 대해 계수들의 값을 조정할 수 있다.
84단계에서, 복원 영상 생성부(144)는 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 의료 영상의 복원 영상을 생성한다. 복원 영상 생성부(144)는 계수 조정부(143)로부터 계수가 조정된 영상 정보를 입력받고, 입력받은 영상 정보를 포함하는 멀티 스케일의 영상 정보를 역변환함으로써 의료 영상의 복원 영상을 생성한다. 즉, 계수 조정부(143)에서 방향을 갖는 영상 정보에 대해서만 계수를 조정하기 때문에, 복원 영상 생성부(144)는 조정된 방향을 갖는 영상 정보와 저주파 대역 성분을 이용하여 복원 영상을 생성한다. 이때, 생성되는 복원 영상은 계수가 조정된 영상 정보를 이용하여 생성된 것으로, 의료 영상의 노이즈가 제거된 영상이다. 복원 영상 생성부(144)에서 수행하는 역변환은 영상 정보 분해부(141)에서 수행된 변환의 역변환이다. 예를 들어, 영상 정보 분해부(141)에서 논서브샘플 컨투어릿 변환을 이용하여 의료 영상을 변환하였다면, 복원 영상 생성부(144)는 역 논서브샘플 컨투어릿 변환을 이용하여 복원 영상을 생성한다. 복원 영상 생성부(144)에서 생성된 복원 영상은 출력부(150)등을 통해서 의료 전문가에게 출력될 수 있으며, 저장부(160) 등에 저장될 수 있다.
도 9는 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타내는 순서도이다 도 9를 참조하면, 의료 영상을 처리하는 방법은 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 9의 의료 영상을 처리하는 방법에도 적용된다.
921단계에서, 의료 영상 처리 장치(140)는 검출기(130)로부터 입력받은 에너지 대역별 의료 영상들(910, 920 및 930)을 합성하여 전체 에너지 대역의 의료 영상을 생성한다. 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(910 내지 930)은 서로 다른 에너지 대역을 갖는 N개의 의료 영상들을 나타낸다. 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(910 내지 930)은 검출기(130)에서 방사선의 에너지 대역을 N개로 나누어 검출하여, 각각의 에너지 대역에서 검출된 방사선에 따라 생성된 의료 영상이다. 또는, 방사선 발생장치(110)에서 방사선을 N개의 에너지 대역으로 나누어 각각의 에너지 대역의 방사선을 방사하여 검출한 방사선에 따라 생성된 의료 영상들일 수 있다.
의료 영상 처리 장치(140)는 검출기(130)로부터 전체 에너지 대역의 의료 영상을 입력받을 수도 있다. 이 경우, 의료 영상 처리 장치(140)가 전체 에너지 대역의 의료 영상을 생성하는 단계는 생략되며, 의료 영상 처리 장치(140)은 입력받은 전체 에너지 대역의 의료 영상을 영상 정보 분해부(141)로 출력하고, 제 1 에너지 대역의 의료 영상(910)을 별도로 입력받아 영상 정보 분해부(141)로 출력할 수 있다.
922단계에서, 영상 정보 분해부(141)는 전체 에너지 대역의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해한다.
923단계에서, 분산 추정부(142)는 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다.
911단계에서, 영상 정보 분해부(141)는 제1 에너지 대역의 의료 영상(910)만을 별도로 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해한다. 제 1 에너지 대역의 의료 영상(910)은 방사선의 에너지 대역들 중에서 가장 낮은 에너지 대역에 대한 의료 영상일 수 있다.
912단계에서, 국부 콘트라스트 특성 산출부는 국부 계수의 콘트라스트 특성을 산출한다. 국부 콘트라스트 특성 산출부는 제 1 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 계수의 콘트라스트 특성을 산출할 수 있다. 제 1 에너지 대역은 방사선의 에너지 대역들 중에서 가장 낮은 에너지 대역일 수 있으며, 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)은 콘트라스트 특성이 다른 에너지 대역의 의료 영상에 비하여 우수하기 때문에, 국부 콘트라스트 특성 산출부는 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 콘트라스트 특성을 산출한다. 의료 영상 처리 장치(140)는 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)에 대하여 콘트라스트 향상 처리작업을 수행하고, 콘트라스트 향상 처리작업이 수행된 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)을 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상에 대해 적용하여 콘트라스트 향상 처리작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 처리 장치(140)는 수학식 4와 같은 연산을 수행하여 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 콘트라스트 특성을 산출할 수 있다.
Figure pat00034
수학식 4에서, cl은 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 콘트라스트 특성, Rl(x,y)는 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910), Rl _ ave(x,y)는 가장 낮은 에너지 대역에 대한 의료 영상의 저주파 대역 성분의 영상 정보를 나타낸다. 즉, Rl _ ave(x,y)는 911단계의 분해 과정에서 생성된 저주파 대역 성분의 영상 정보를 나타낸다. (x,y)는 의료 영상 또는 영상 정보의 위치 좌표를 나타낼 수 있다.
924단계에서, 계수 조정부(143)는 추정된 분산과 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하고, 산출된 국부 계수의 콘트라스트 특성을 적용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한다. 의료 영상 처리 장치(140)는 수학식 5의 연산을 수행하여 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 콘트라스트 특성을 전체 에너지 대역의 의료 영상에 적용할 수 있다.
Figure pat00035
수학식 5에서, Rf _ app(x,y)는 국부 콘트라스트 특성이 적용된 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상, Rf _ ave(x,y)는 전체 에너지 대역에 대한 의료 영상의 저주파 대역 성분의 영상 정보 및 cl은 상기 수학식 4에서 정의된 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상(910)의 국부 콘트라스트 특성을 나타낸다.
925단계에서, 복원 영상 생성부(144)는 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환하여 의료 영상의 복원 영상을 생성한다.
도 10은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 10을 참조하면, 의료 영상을 처리하는 방법은 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 10의 의료 영상을 처리하는 방법에도 적용된다.
1001단계에서, 영상 정보 분해부(141)는 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(1010 내지 1030) 각각의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해한다. 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(1010 내지 1030)은 서로 다른 에너지 대역을 갖는 N개의 의료 영상들을 나타낸다. 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(1010 내지 1030)은 검출기(130)에서 방사선의 에너지 대역을 N개로 나누어 검출하여, 각각의 에너지 대역에서 검출된 방사선에 따라 생성된 의료 영상이다. 또는, 제 1 내지 제 N 에너지 대역의 의료 영상들(1010 내지 1030)은 방사선 발생장치(110)에서 방사선을 N개의 에너지 대역으로 나누어 각각의 에너지 대역의 방사선을 방사하여 검출한 방사선에 따라 생성된 의료 영상들일 수 있다.
1002단계에서, 분산 추정부(142)는 각 에너지 대역의 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다. 즉, 분산 추정부(142)는 N개의 에너지 대역별로 방향을 갖는 영상 정보의 계수들의 분산을 각각 추정한다.
1003단계에서, 계수 조정부(143)는 추정된 분산을 참조하여, 복수의 에너지 대역의 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 에너지 대역의 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 가중치 평균하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 조정한다. 즉, 계수 조정부(143)는 복수의 에너지 대역의 의료 영상을 분해하여 생성된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보 중에서 각 에너지 대역별로 대응되는 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 가중치 평균하여 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 조정한다. 예를 들어, 제 M 스케일의 K방향을 갖는 영상 정보를 각각의 에너지 대역의 의료 영상을 분해하여 획득하고, 제 M 스케일의 K방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 가중치 평균하여 하나의 제 M 스케일의 K방향을 갖는 영상 정보를 생성한다. 따라서, 계수 조정부(143)는 각 스케일의 각 방향에 대해 복수의 에너지 대역의 영상 정보의 계수들을 가중치 평균하기 때문에, 각 스케일의 각 방향에 대해 계수가 조정된 하나의 영상 정보가 생성된다. 예를 들어, 계수 조정부(143)는 추정된 분산을 참조하여, 상대적으로 노이즈가 적은 영상 정보의 가중치는 높이고, 노이즈가 많은 영상 정보의 가중치는 낮춘다.
수학식 6은 복수의 에너지 대역의 영상 정보들에 가중치 평균을 적용하여 계수를 조정하는 방법을 나타낸다.
Figure pat00036
Figure pat00037
는 계수들이 조정된 k방향을 갖는 영상 정보의 계수이다.
Figure pat00038
는 i번째 에너지 대역의 k방향을 갖는 영상 정보의 계수이다.
Figure pat00039
는 i번째 에너지 대역에 적용되는 가중치이다.
1004단계에서, 복원 영상 생성부(144)는 계수가 조정된 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 의료 영상의 복원 영상을 생성한다. 복원 영상 생성부(144)는 영상 정보 분해부(141)에서 적용된 변환 방식에 대한 역변환을 수행하여 의료 영상의 복원 영상을 생성한다.
도 11은 본 실시예에 따른 의료 영상을 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 11을 참조하면, 의료 영상을 처리하는 방법은 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1 및 도 5에 도시된 의료 영상 처리 장치(140)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 11의 의료 영상을 처리하는 방법에도 적용된다.
1101단계에서, 영상 정보 분해부(141)는 검출기(130)로부터 입력받은 에너지 대역별 의료 영상들(1110 내지 1140) 각각을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해한다.
1102단계에서, 분산 추정부(142)는 전체 에너지 대역의 의료 영상을 참조하여, 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정한다. 전체 에너지 대역의 의료 영상이 각각의 부분 에너지 대역의 의료 영상에 비해 신호대 잡음비(Signal to Noise ratio)가 상대적으로 높다. 그렇기 때문에, 전체 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산을 부분 에너지 대역의 의료 영상의 분산을 추정할 때 참조한다. 예를 들어, 전체 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산이 부분 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산과 차이가 클수록, 해당 부분 에너지 대역의 의료 영상의 노이즈 저감(Noise Reduction) 처리의 강도를 높인다. 즉, 전체 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산과 부분 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산의 차이를 구하고, 이를 부분 에너지 대역의 의료 영상의 분산을 추정할 때 반영할 수 있다.
1103단계에서, 계수 조정부(143)는 추정된 분산과 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한다. 이때, 추정된 분산은 1102단계에서 전체 에너지 대역의 의료 영상으로부터 추정된 분산을 참조한 값이기 때문에, 계수 조정부(143)가 추정된 분산을 이용하여 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하면, 노이즈 저감 처리된 영상 정보를 획득할 수 있다.
1104단계에서, 복원 영상 생성부(144)는 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환으로써 각각의 에너지 대역의 의료 영상의 복원 영상을 생성한다.
1105단계에서, 의료 영상 처리 장치(140)는 복수의 에너지 대역의 복원 영상들을 가중 합산(weighted sum)하여 의료 영상을 생성한다. 의료 영상 처리 장치(140)는 1104단계에서 생성된 각각의 에너지 대역의 복원 영상에 대하여, 가중치를 부여하는데, 노이즈가 가장 적게 포함된 에너지 대역의 복원 영상에 가장 높은 가중치를 부여하고, 노이즈가 가장 많이 포함된 에너지 대역의 복원 영상에 가장 낮은 가중치를 부여한다. 의료 영상 처리 장치(140)는 가중치가 부여된 복원 영상들을 합산하여 의료 영상을 생성하며, 노이즈 저감 처리된 의료 영상을 획득할 수 있다.
즉, 의료 영상 처리 장치(140)가 복원 영상들을 합산하여 하나의 의료 영상을 생성할 때, 노이즈의 포함 정도에 따라 에너지 대역별 의료 영상들에 가중치를 적용하여 합산한다. 예를 들어, 가장 낮은 에너지 대역의 의료 영상의 경우 노이즈가 가장 적게 포함되기 때문에 가장 높은 가중치를 부여할 수 있고, 가장 높은 에너지 대역의 의료 영상의 경우 노이즈가 가장 많이 포함되기 때문에 가장 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 이렇게 에너지 대역별 의료 영상들을 합산할 때, 가중치를 부여하여 합산하기 때문에, 의료 영상의 신호 대 노이즈 비를 낮출 수 있다.
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, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 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.
140 ... 의료 영상 처리 장치
141 ... 영상 정보 분해부
142 ... 분산 추정부
143 ... 계수 조정부
144 ... 복원 영상 생성부

Claims (24)

  1. 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 단계;
    상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 단계;
    상기 추정된 분산과 상기 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일들의 영상 정보의 계수들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 단계; 및
    상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 단계를 포함하는 의료 영상 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 의료 영상은 복수 개의 에너지 대역들의 의료 영상들을 포함하고,
    상기 조정하는 단계는 상기 의료 영상들 각각에 대해 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한 후에 상기 의료 영상들 각각의 영상 정보들을 가중치 평균함으로써 하나의 의료 영상의 영상 정보를 산출하고,
    상기 생성하는 단계는 상기 산출된 의료 영상의 영상 정보를 역변환함으로써 상기 복수 개의 에너지 대역들의 의료 영상들의 복원 영상을 생성하는 의료 영상 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 의료 영상 중 어느 하나의 의료 영상으로부터 국부 계수의 콘트라스트 특성을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 조정하는 단계는 상기 추출된 국부 계수의 콘트라스 특성을 적용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 분산을 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 의료 영상을 이용하여 생성된 전체 의료 영상을 참조하여 분산을 추정하는 의료 영상 처리 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 조정하는 단계는 상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일과 다른 스케일 또는 상기 어느 하나의 영상 정보와 다른 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 조정하는 단계는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일보다 큰 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 조정하는 단계는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일보다 작은 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 조정하는 단계는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 방향과 다른 방향을 갖는 상기 어느 하나의 스케일과 동일한 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 분산을 추정하는 단계는 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 중간값을 이용하여 추정하는 의료 영상 처리 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 분산을 추정하는 단계는 상기 중간값과 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 주변 계수들의 값들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 의료 영상 처리 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 분해하는 단계는 상기 의료 영상에 대하여 웨이블릿(wavelet), 커브릿(curvelet), 컨투어릿(contourlet) 또는 논서브샘플 컨투어릿(nonsubsampled contourlet) 변환 중 어느 하나의 변환을 수행함으로써 상기 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향들을 갖는 서브밴드들의 영상 정보로 분해하고,
    상기 생성하는 단계는 상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보에 대하여 상기 수행된 변환의 역변환을 수행함으로써 상기 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 의료 영상 처리 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  13. 적어도 하나의 의료 영상을 변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보로 분해하는 의료 영상 분해부;
    상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 분산 추정부;
    상기 추정된 분산과 상기 각 스케일을 포함하는 복수 개의 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 계수 조정부; 및
    상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보를 역변환함으로써 상기 적어도 하나의 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 복원 영상 생성부를 포함하는 의료 영상 처리 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 의료 영상은 복수 개의 에너지 대역들의 의료 영상들을 포함하고,
    상기 계수 조정부는 상기 의료 영상들 각각에 대해 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정한 후에 상기 의료 영상들 각각의 영상 정보들을 가중치 평균함으로써 하나의 의료 영상의 영상 정보를 산출하고,
    상기 복원 영상 생성부는 상기 산출된 의료 영상의 영상 정보를 역변환함으로써 상기 복수 개의 에너지 대역들의 의료 영상들의 복원 영상을 생성하는 의료 영상 처리 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 의료 영상 중 어느 하나의 의료 영상으로부터 국부 계수의 콘트라스트 특성을 산출하는 국부 콘트라스트 특성 산출부를 더 포함하고,
    상기 계수 조정부는 상기 산출된 국부 계수의 콘트라스 특성을 적용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 계수 조정부는 상기 각 스케일보다 상위 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 장치.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 분산 추정부는 상기 적어도 하나의 의료 영상을 이용하여 생성된 전체 의료 영상을 참조하여 분산을 추정하는 의료 영상 처리 장치.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 계수 조정부는 상기 멀티 스케일의 영상 정보 중 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일과 다른 스케일 또는 상기 어느 하나의 영상 정보와 다른 방향을 갖는 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 장치.
  19. 제 13 항에 있어서,
    상기 계수 조정부는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일보다 큰 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 장치.
  20. 제 13 항에 있어서,
    상기 계수 조정부는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 스케일보다 작은 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 장치.
  21. 제 13 항에 있어서,
    상기 계수 조정부는 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들과 상기 어느 하나의 영상 정보의 방향과 다른 방향을 갖는 상기 어느 하나의 스케일과 동일한 스케일의 영상 정보의 계수들을 이용하여, 상기 어느 하나의 영상 정보의 계수들의 값을 조정하는 의료 영상 처리 장치.
  22. 제 13 항에 있어서,
    상기 분산 추정부는 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 중간값을 이용하여 추정하는 의료 영상 처리 장치.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 분산 추정부는 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 주변 계수들의 값들을 이용하여 상기 각 스케일의 영상 정보의 계수들의 분산을 추정하는 의료 영상 처리 장치.
  24. 제 13 항에 있어서,
    상기 의료 영상 분해부는 웨이블릿(wavelet), 커브릿(curvelet), 컨투어릿(contourlet) 또는 논서브샘플 컨투어릿(nonsubsampled contourlet) 변환 중 어느 하나의 변환을 수행함으로써 상기 의료 영상을 멀티 스케일의 복수 개의 방향들을 갖는 서브밴드들의 영상 정보로 분해하고,
    상기 복원 영상 생성부는 상기 조정된 멀티 스케일의 복수 개의 방향을 갖는 영상 정보에 대하여 상기 수행된 변환의 역변환을 수행함으로써 상기 의료 영상의 복원 영상을 생성하는 의료 영상 처리 장치.
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