KR20140040679A - 향상된 초음파 이미징 시스템의 스펙클 저감/억제를 위한 향상된 초음파 이미징 방법/기술 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 임의의 종래의 보간을 피하는 스캔 변환 단계에서 스캔 변환 및 스펙클 저감이 동시에 실행되는 초음파 이미징 시스템에서의 스펙클 저감/억제를 위한 향상된 초음파 이미징 방법/기술에 관한 것이다. 초음파 이미징 시스템에서의 스펙클 저감을 위한 향상된 방법 및 스펙클 저감을 위한 향상된 초음파 이미징 시스템이 본 발명에서 제공된다. 이러한 방법은 로그 증폭기로부터 잡음을 갖는 이미지 신호를 포함하는 생 데이터 샘플을 입력으로서 프로세서 수단에서 수신하는 단계; 및 스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하기 위해 상기 생 데이터 샘플로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하도록 상기 프로세서 수단에서 스캔 변환 및 스펙클 저감을 위해 상기 수신된 이미지 신호를 처리하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 초음파 이미징 시스템의 스펙클 저감/억제를 위한 향상된 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 스펙클 저감 및 스캔 변환이 동시에 실행되거나 스펙클 저감이 스캔 변환 전에 이루어지는 스펙클 저감용 향상된 방법(스펙클 저감 및 스캔 변환은 동시에 실행되는 것이 바람직하다)에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 상기 초음파 이미징 시스템에서 향상된 필터를 사용하는 향상된 스펙클 저감 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 스펙클이 저감된 향상된 초음파 이미징 시스템에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 초음파 이미징 시스템에서의 향상된 스펙클 저감을 위한 향상된 필터를 포함하고 있다.
초음파 이미징은 그 저비용 및 비침습적 이미징 모달리티로 인해 의료 분야에서 진단 툴로서 매우 중요했다. 그러나, 일부 의료 진단 분야에서 그 유용성을 떨어뜨리는 해상도 및 스펙클 잡음은 주요 이슈이다. 많은 스펙클 저감 기술이 이미 제안되어 있다. 이러한 모든 기술은 전처리 단계(스캔 변환 전)에서 생 스캔 데이터에 또는 후처리 동작으로서 스캔 변환된 이미지에 적용된다. 이미지 품질은 필터링이 후처리 단계(스캔 변환 후) 보다는 전처리 단계(스캔 변환 전)에 적용되는 경우에 상대적으로 양호하다는 것이 발견되었다. 그러나, 이러한 경우에, 처리될 데이터량이 보다 크다. 이것은 모든 널리 사용되는 타입의 스펙클 저감 필터에서 사실이다. 또한, 생 데이터로부터의 노이즈 저감 후에, 보간이 스캔 변환의 일부로서 실행된다.
초음파 이미징 모달리티는 진단 의료 적용에서 널리 가장 널리 사용되는 이미징 모달리티중 하나인데, 그 이유는 비침습적이고, 이온화되지 않고, 실시간적이고, 실제로 인체에 무해하고, 휴대가능하고 비용이 저렴하기 때문이다. 불행하게도, 의료 초음파 이미징 시스템의 이미지 품질은 취득 시스템의 일부 물리적 현상에 의해 제한된다.
이러한 제한사항중 하나는 이러한 이미지에서 생성되는 스펙클 잡음이다. 초음파 스펙클은 Czerwinski, R.N., Jones, D.L., William D. O'Brien, Jr., "Ultrasound Speckle Reduction by Directional Median Filtering", Proceedings, International Conference on Image Processing, Vol: 1, (1995)에 개시된 바와 같이, 내부 연조직의 거친 표면으로부터의 후방산란 초음파 펄스로 인해 발생하는 의사 랜덤 현상이다. 따라서, 초음파 스펙클은 그 근원이 레이저 또는 레이다 스펙클과 유사하다. 이것은 Michailovich Oleg V. Tannenbaum Allen, "Despeckling of Medical Ultrasound Images", IEEE Trans, on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control, Vol. 53, No. 1, pp. January에 개시된 바와 같이, 해상도, 콘트라스트를 열화시키고 밑의 해부학적 구조를 모호하게 하고 인간 해석 및 컴퓨터 보조 검출 기술을 어렵게 하고 모순되게 한다.
그래서, 스펙클의 저감은 초음파 시스템 설계자에게 가장 중요한 도전중 하나이다. 지난 삼십년 동안 스펙클 저감 방법을 개발하기 위해 많은 시도가 엔지니어 및 과학자에 의해 시도되어 있고, Vera Behar, Dan Adam, Zvi Friedman, "A new method of spatial compounding imaging", Ultrasonics 41, pp. 377-384, (2003), Pai-Chi Li and Mei-Ju Chen, " Strain Compounding: A New Approach for speckle reduction", IEEE Trans on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control, Vol. 49, No. 1, January (2002), Jong-Sen Lee, "Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics", IEEE Trans, on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 2, No. 2, March (1980), Gupta N, Swamy M. N. S., Plotkin E., "Despeckling of Medical Ultrasound Images Using Data and Rate Adaptive Lossy Compression", IEEE Trans, on Medical Imaging, Vol. 24, No. 6, pp. 743-754, June (2005)에 개시된 바와 같이 많은 기술이 개발되어왔다. 이러한 방법들은 전처리 단계(스캔 변환 전)에서의 생 데이터 또는 후처리 단계(스캔 변환 후)에서의 스캔 변환된 이미지에 기본적으로 적용되어 있다.
기본 이론 초음파 스펙클 및 스펙클 통계: 초음파 B-스캔 이미징 프로세스는 산란 매체로부터의 초음파 펄스-에코 신호의 흡수, 반사 및 간섭성 산란과 같은 복잡한 물리 현상의 세트의 결과이다. 후방산란된 에코가 수신되고 사용되어 이미지로서 표시된다. 이러한 프로세스에 의해 형성된 이미지는 입상 구조로 불리는 스펙클을 수반한다. 기본적으로, 초음파 스펙클은 팬텀을 통해 스캔될 때 해상도 셀내의 간섭성 산란의 페이저의 합으로부터 생성된다. 이러한 현상은 Robert F. Wagner, Stephen W. Smith, John M. Sandrik, H. Lopez, "Statistics of Speckle in Ultrasound B-Scans", IEEE Trans, on Sonics and Ultrasonics, Vol. 30, No. 3, pp.156-163, May (1983)에 개시된 바와 같이, 기하학적으로 컴포넌트 페이저의 랜덤 워크로서 처리될 수 있다. 해상도 셀내의 넘버 산란이 크고, 산란파의 위상이 크기와 관계없이 0과 2π내에 균일하게 분포되어 있다면, 산란파의 합으로부터 나온 복소 페이저의 인벨로프는 레일리 분포를 나타낸다.
랜덤 산란의 누산은 다음과 같은 산란의 페이저 합산에 의해 표현될 수 있다.
여기에서, 각 스캐터는 신호의 양 α i 를 나타내고 
의 위상 전이를 갖고 있다. α i 및 
가 독립적이고 동등하게 분포되어 있다고 가정하면, 복소 페이저의 실수 및 허수부의 조인트 pdf는 다음과 같이 중심 극한 이론에 의해 주어질 수 있다.
여기에서,
복소 페이저의 인벨로프는 다음과 같이 계산될 수 있다.
따라서, 이러한 인벨로프의 확률 밀도 함수는 다음과 같이 주어진다.
등식 (4)의 함수는 레일리 pdf로서 알려져 있다. 레일리 분포에서의 이미지에서 형성된 스펙클 패턴은 Dutt V. "Statistical Analysis of ultrasound Echo Envelope", Ph.D. Thesis에 개시된 바와 같이 "온전히 발전된(fully developed)" 패턴으로 불린다. k-distribution, Rician distribution, Generalized gamma distribution, Weibull distribution, Nakagami distribution등과 같은 많은 다른 스펙클 통계 역시 상이한 문헌에서 언급되어 있다.
스펙클 저감의 문헌의 대부분은 Jain A. K., "Fundamentals of digital image processing" Book, Prentice-Hall, Inc and Kuan D.T., Sawchuk Alexander A. et al., "Adaptive restoration of images with speckle," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Sig. Proc, Vol. 35, pp. 373-383, March (1987)에 개시된 바와 같이 스펙클 잡음에 대한 승산 잡음 모델을 고려한다. 이러한 스펙클에 대한 승산 잡음 모델은 단지 대략적인 추정치이고 스펙클 저감에서 고려되어야 하는 스펙클의 상관관계는 무시한다. 일부 중요하고 널리 사용되는 스펙클 저감 기술 및 최신 기술은 대략 다음과 같이 언급된다.
스펙클 저감 기술은 3개의 카테고리로 크게 분류될 수 있다.
- 합성
- 단일 스케일 공간 선형 및 비선형 필터링
- 멀티스케일 방법
합성 기술은 다음을 포함한다.
- 공간 합성
-주파수 합성
-스트레인 합성
합성의 근본적인 철학은 상이한 위치로부터 취해지거나, 또는 상이한 주파수를 가지고 있거나, 상이한 스트레인으로부터 취해진 동일한 타겟의 다수의 이미지의 평균화이다.
다수의 연구가 Fleming J. E. E., Hall A. J., "Two dimensional compound scanning-effects of maladjustment and calibration", pp. 160-166, Ultrasonics, July (1968),Berson M, Roncin A., Pourcelot L., "Compound Scanning with an Electrically Steered Beam", Ultrasonic Imaging 3, pp. 303-308, (1981) and Ping He, Kefu Xuet, Yiwei Wangt, "Effects of Spatial Compounding Upon Image Resolution", Proceedings, 19th International Conference, IEEE/EMBS Oct. 30-Nov. 2, (1997) Chicago, IL. USA.에 개시된 바와 같이 공간 합성에 대해 이루어졌다.
공간 합성에서, 타겟의 다수의 초음파 이미지는 상이한 공간 위치에 의해 획득된다. 이러한 이미지의 공통 영역에서의 스펙클은 부분적으로 상관되어 있거나 상관되어 있지 않다. 부분적으로 상관되거나 상관되지 않은 잡음을 포함하는 다수의 이미지의 평균화는 잡의 효과를 감소시킬 수 있다는 것이 알려져 있다. 그래서, 스펙클은 획득된 다수의 이미지를 평균화하여 합성 이미지를 형성함으로써 감소될 수 있다.
주파수 합성에서, 무선주파수(RF) 신호의 대역폭은 다수의 주파수 부대역으로 분할된다. 이러한 대역으로부터의 초음파 신호는 동일한 타겟의 부대역 이미지로 불리는 상이한 이미지를 형성하도록 전송된다. 합성 이미지는 그다음, 부대역 이미지를 평균화함으로써 생성된다. 부대역 이미지의 스펙클은, 부대역의 대역폭이 Jin Ho Chang, Hyung Ham Kim, Jungwoo Lee, K. Kirk Shung, "Frequency compounded imaging with a high-frequency dual element transducer", Ultrasonics 50, pp. 453-457, (2010)에 개시된 바와 같이 부대역 신호의 16 dB 펄스 인벨로프 길이에 의해 정규화되는, 중심 주파수의 차이에 의해 주로 결정되기 때문에, 부대역의 대역폭이 보다 좁은 경우에 보다 작은 상관도를 갖는다.
Pai-Chi Li and Mei-Ju Chen, " Strain Compounding: A New Approach for speckle reduction", IEEE Trans on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control, Vol. 49, No. 1, January (2002)에 개시된 스트레인 합성은 상이한 스트레인 상태하의 신호 사이의 비상관관계를 이용한다. 상이한 스트레인 상태는 탄성초음파영상에서 사용되는 것과 같이 외부에서 인가된 힘을 사용하여 생성될 수 있다. 이러한 힘은 3차원 조직 운동을 생성한다. 단지 평면 운동을 보정함으로써, 상이한 스트레인 상태하에 획득된 이미지는 비상관된 비평면 운동에 의해 유발된 스펙클 출현을 제외하곤 유사한 특성을 갖고 있다. 이러한 이미지는 평면 공간 해상도에 있어서 보다 덜 열화된 스펙클 저감을 위해 조합된다.
그러나, 이러한 모든 합성 기술은 다음과 같은 상이한 제한사항을 갖는다.
- 시공간 해상도의 손실이 나타난다.
- 스트레인 합성의 의료 적용이 제한된다.
- 작은 대상에 대한 콘트라스트 해상도가 열화될 수 있다.
- 시스템의 복잡도가 증가한다.
단일 스케일 공간 선형 및 비선형 필터링: 스펙클 저감 공간 필터는 상이한 문헌, 즉, Jong-Sen Lee, "Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics", IEEE Trans, on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 2, No. 2, March (1980), Kuan D.T., Sawchuk Alexander A. et al., "Adaptive restoration of images with speckle," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Sig. Proc, Vol. 35, pp. 373-383, March (1987), Jong-Sen Lee, "Refined Filtering of Image Noise Using Local Statistics", Computer Graphics And Image Processing 15, pp.380-389, (1981), Jong-Sen Lee, "Speckle Analysis and Smoothing of Synthetic Aperture Radar Images", Computer Graphics And Image Processing 17, pp. 24-32, (1981),Frost V.S., Stiles J. A., Shanmugan K.S., Holtzman J.C., "A model for radar images and its application to adaptive digital filtering for multiplicative noise," IEEE Trans, on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol-4, pp. 157-166, March (1982) and Bamber J.C., Daft C, "Adaptive filtering for reduction of speckle in ultrasonic pulse-echo images", Ultrasonic, January (1986)에 기술된 바와 같이 국부 분산치(local variance) 및 국부 평균치에 따라 평활화를 실행한다.
상술된 필터링에서, 평활화 기술은 에지를 보존하기 위해 이미지의 균질 영역에서 증가되고 다른 영역에서는 감소되거나 회피된다. 이러한 필터는 기본적으로 적응형 필터이다. 초음파 펄스-에코 이미지로부터의 스펙클의 감소를 위한 적응형 필터링은 Bamber J.C., Daft C, "Adaptive filtering for reduction of speckle in ultrasonic pulse-echo images", Ultrasonic, January (1986)에 의해 제안되었다. 이것은 분해된-대상 구조와 연관된 정보를 보존하면서, 온전히 발전된 스펙클에 상응하는 이미지의 해당 부분을 인식하고 최대로 저역 통과 필터링하도록 이미지 텍스쳐의 국부 피쳐를 사용하는 적응형 2차원 필터를 제안하고 있다. 이러한 필터는 업-샤프 마스킹 필터이고 그 출력은 다음과 같이 기계적으로 주어진다.
여기에서, 
는 이전의(비압축된) 값(x)과, 해당 화소를 둘러싸고 포함하는 이전 값의 국부 평균치 
으로부터 계산되는 화소의 새로운 (처리된) 값이다. 파라미터 k는 국부 평균치에 대한 국부 분산치의 비에 의해 제어된다. Dutt V., Greenleaf J.F, "Adaptive speckle reduction filter for log compressed B-scan images", IEEE Trans, on Medical Imaging, Vol.15, No.6, pp. 802-813, December (1996)는 동일한 기술을 개시하고 있고 이들 문헌의 동일한 등식이 사용되었다. 그러나, 이들은 로그 압축된 초음파 이미지에 대한 스펙클의 통계치를 고려하였고, 파라미터 k는 다음과 같이 선택되었다.
여기에서, 
는 통계치이고 다음에 의해 주어진다.
여기에서, 
는 동적 범위로부터의 로그 압축 파라미터의 추정치이고 V는 국부 샘플 편차이다.
Jong-Sen Lee, "Speckle Analysis and Smoothing of Synthetic Aperture Radar Images", Computer Graphics And Image Processing 17, pp. 24-32, (1981)는 SAR 이미지로부터 스펙클을 제거하기 위해 고정된 윈도우 크기에 국부 통계치에 기초한 평활화 알고리즘을 제안하였고 성공적으로 적용되었다. 이들은 잡음이 평균 1 및 편차 
를 갖는 신호에 독립적인 스펙클에 대한 승산 잡음 모델을 고려하였다. 이러한 필터의 기초는 필터링된 출력이 이웃 화소의 선형 평균인 균질 영역과, 출력이 입력 화소의 값 자체가 되는 극대 강도 편차의 영역에 있다. 리(Lee) 필터의 출력은 다음과 같다.
여기에서, z는 관찰된 화소이고, 
=1이고, k의 값은 다음과 같이 계산된다.
이고,
양 
및 Var(z)는 스펙클 오염된 이미지의 국부 평균치 및 국부 분산치에 의해 근사화된다.
Bamber, Dutt, 및 Lee 필터의 주요 제한점은 극대의 윈도우를 사용하면 이미지내의 미세한 디테일을 손실할 수 있다는 것이다. 다른 한편, 작은 윈도우의 사용은 불충분한 스펙클 억제 균질 영역을 의미한다. 이러한 문제를 피하기 위해 다양한 윈도우 크기를 갖는 적응형 윈도우잉 및 수정된 적응형 필터링이 또한 Park J. M., Song W. J., Pearlman W. A., " Speckle Reduction for SAR Images based on adaptive windowing", IEE Proceedings Vol. 146, No. 4, August (1999)에서 제안되었다.
Kuan D.T., Sawchuk Alexander A. et al., "Adaptive restoration of images with speckle," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Sig. Proc, Vol. 35, pp. 373-383, March (1987)는 상이한 신호 모델의 가정을 갖는 동일한 포뮬레이션을 사용하였다. 이들은 스펙클 샘플이 서로 독립적이라고 가정하였다. 이들은 비정상(non-stationary) 평균치 및 비정상 분산치(NMNV) 이미지 모델을 사용하여 국부 선형 최소 평균 제곱(LLMMSE)을 유도하였다. 이러한 상관 특성은 또한 이들의 유도값을 통해 취해진다. 쿠안(Kuan) 필터에 대한 파라미터 k는 다음과 같이 결정된다.
Frost V.S., Stiles J.A., Shanmugan K.S., Holtzman J.C., "A model for radar images and its application to adaptive digital filtering for multiplicative noise," IEEE Trans, on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol-4, pp. 157-166, March (1982)에 의해 제안된 MMSE 필터는 애브리징과 전역 통과 필터 사이의 밸런스이다. MMSE 프로스트 필터의 1차원 임펄스 응답은 다음과 같이 유도된다.
여기에서, A는 정규화 상수이고 α는 윈도우내의 관찰된 이미지의 국부 평균치에 대한 국부 분산치의 제곱근의 비이다.
Czerwinski, R.N., Jones, D.L., William D. O'Brien, Jr., "Ultrasound Speckle Reduction by Directional Median Filtering", Proceedings, International Conference on Image Processing, Vol: 1, (1995)에 개시된 방향성 메디안 필터 및 Loupas T., McDicken W. N., Allan P. L.," An Adaptive Weighted Median Filter for Speckle Suppression in Medical Ultrasonic Images", IEEE Trans, on Circuits and Systems, Vol. 36, No. 1, pp. 129-135, January (1989)에 개시된 적응형 가중 메디안 필터 역시 이들의 정교성 및 에지 보존 능력으로 인해 스펙클의 저감을 위해 사용된다. 이러한 필터는 비선형 필터이고 비교적 덜 흐린 이미지를 생성한다. 그러나, 이들의 계산 복잡도는 크다.
많은 경우에, 최대 사후 확률(MAP) 필터가 스펙클 저감을 위해 사용된다. MAP 필터는 열화 모델 및 트루 프로세스의 분포에 대한 가정을 필요로 한다. 상이한 MAP 추정기는 Kalaivani S., Narayanan, Wahidabanu R.S.D., " A View on Despeckling in Ultrasound Imaging", International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 2, No.3, pp. 85-97, September (2009)에 개시된 바와 같이 상이한 가정 및 상이한 복잡도를 갖고 제안되어 있다.
확산 필터링에서, 컨셉트 확산(concept diffusion)을 사용하는 비선형 편미분 방정식에 기초한 평활화 기술이 Perona P and Malik J, "Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion", IEEE Trans, on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 4, No.-7, pp.629-639, July (1990)에 의해 제안되어 있다. 확산은
에 의해 기술되어 있다. 여기에서, div는 발산 오퍼레이터이고 
는 크기이고, c는 확산 상수이고 I 0 는 초기 이미지이다. 2개의 확산 상수는 다음과 같다.
와 
이방성 확산 방법에서, 그래디언트 크기가 강도에서 스텝 불연속(step discontinuity)으로서 이미지 에지 또는 경계를 검출하도록 사용된다.
스펙클 저감 이방성 확산(SRAD)로 불리는 에지 감지 확산 방법이 Yongjian Yu and Scott T. Acton, "Speckle Reducing Anisotropic Diffusion", IEEE Trans, on Image Processing, Vol. -1 1, No. -11, pp. 1260-1270, November (2002)에 개시된 바와 같이 에지 정보를 보존하면서 스펙클을 억제하도록 제안되어 있다. 이러한 방법은 초음파 이미지에 작은 낭포 및 병변과 같은 미묘한 특징을 갖는데 있어 하나의 공통 제약을 갖고 있다. 리(Lee) 필터 보다는 쿠안(Kuan) 필터에 의존하는 수정된 SRAD 필터는 Aja-fernandaz S., Alberola-Lopez C, "On the estimation of coefficient of variation for anisotropic diffusion speckle filtering", IEEE Trans, on Image processing, Vol.15, No.9, pp. 2694-2701, September (2005)에서 개발되었고 이러한 방법은 디테일 보존 이방성 확산(Detail preserving Anisotropic Diffusion (DPAD))으로 부른다. 이러한 방법은 Krissian K. Fedrij C, "Oriented Speckle reducing anosotropicn diffusion", IEEE Trans, on Image Processing, Vol.15, No. 5, pp. 1412-1424, May (2007)에 개시된 지향된 스펙클 저감 이방성 확산으로 불리는 작은 기관 구조를 보존하고 강화시키도록 설계된 매트릭스 이방성 확산 방법과 결합된다.
멀티스케일 방법은 웨이블렛 및 피라미드 기반 잡음제거를 포함하고 있고, 다수의 문헌, 즉, David L. Donoho, "De-Noising by Soft-Thresholding", IEEE Trans, on Information Theory, Vol. 41, No. 3, pp. 613-627, May (1995),S. Grace Chang, Bin Yu, Martin Vetterli, "Adaptive Wavelet Thresholding for Image Denoising and Compression" IEEE Trans, on Image Processing, Vol.-9, No.-9, pp. 1532-1546, September (2000), K.P.Soman and K. I. Ramachandran, " Insight into wavelets: From Theory to Practice" PHI (EEE) 2nd Edition, (2005) 및 Duvsan Gleich, Mihai Datcu, "Wavelet-Based SAR Image Despeckling and Information Extraction, Using Particle Filter", IEEE Trans, on Image Processing, Vol. 18, No. 10, pp. 2167-2184, October (2009)에 기술되어 있다.
웨이블렛 잡음제거는 K. P. Soman and K.I. Ramachandran, "Insight into wavelets: From Theory to Practice" PHI (EEE) 2nd Edition, (2005)에 언급된 바와 같이 신호의 주파수 내용에 관계없이 잡음이 존재하는 모든 것을 제거하고 신호가 존재하는 모든 것을 유지하려고 시도한다. 이것은 단지 웨이블렛 변환 영역에서의 웨이블렛 계수의 수축(shrinkage)에 불과하다. 3개의 기본적인 단계가 웨이블렛 잡음제거를 위해 필요하다. 이러한 단계들은 다음과 같다.
1. 선형 포워드 웨이블렛 변환
2. 비선형 수축 잡음제거
3. 선형 역 웨이블렛 변환
단계1: 웨이블렛 변환을 적용함으로써, 관찬된 데이터의 웨이블렛 계수를 계산한다.
단계2: 오리지널 신호의 추정치를 얻기 위해 디테일 계수를 수정한다.
단계3: 잡음제거된 신호를 얻기 위해, 수정된 디테일 계수의 역변환을 행한다.
웨이블렛 잡음제거의 주요 문제는 수축 함수 및 임계치의 적합한 선택이다.
다음과 같은 임계화의 2개의 카테고리가 사용된다.
글로벌 임계치: 단일 임계치(λ)(모든 웨이블렛 계수에 전세계적으로 적용되도록 선택된다)
레벨 종속 임계치: 가능한 상이한 임계치가 각 해상도 레벨을 위해 선택된다.
이러한 임계치를 결정하기 위해 노이즈 레벨(σ)을 추정해야 한다. 상기 임계화의 2개의 카테고리는 하드 임계화 및 소프트 임계화 기술을 포함한다. 이러한 임계화에 대해 간략하게 설명한다. ω를 관찰된 잡음 데이터라고 하고, σ를 추정된 잡음 레벨, λ를 임계치, 그리고 
는 임계치가 데이터에 적용되는 방법을 결정하는 수축 함수를 나타낸다고 하자. 그다음 수정된 웨이블렛 계수는 다음과 같이 주어질 수 있다.
잡음제거 방법은 
, λ 및 σ에 대한 선택에 따라 다르다. 상이한 잡음제거기는 상이한 임계치 σ를 결정하기 위해, 임계치가 적용되는 방법을 결정하는 상이한 수축 함수, 상이한 추정치 및 상이한 수축 룰을 고려한다. 잡음제거에 일반적으로 사용되는 소수의 수축 함수는 아래와 같다.
하드 임계치:
소프트 임계치:
개롯:
(16)
세미소프트:
(17)
VisuShrink가 David L. Donoho, "De-Noising by Soft-Thresholding", IEEE Trans, on Information Theory, Vol. 41, No. 3, pp. 613-627, May (1995)에 개시된 바와 같이 1차원 신호에 대한 글로벌 룰로서 제안되었다. 수축 함수에 관계없이, 표준 정규 분포 N(0,1)로부터의 잡음을 갖는, 신호 크기 n에 대해, 임계치는 다음과 같다.
데이터가 잡읍 표준 편차에 대해 정규화되지 않는다면, 우선 아래의 방정식을 사용하여 σ가 추정된다.
VisuShrink가 과도 평활화된 추정치를 산출하는 것이 발견되었다. 이것은 유니버셜 임계치(UT)가 높은 확률로, 추정치가 적어도 신호처럼 평활하여야만 하는 제약하에 유도되기 때문이다. 그래서, UT는 n의 큰 값에 대해 높은 경향이 있어, 잡음을 따라 많은 신호 계수를 소멸시킨다. 따라서, 임계치는 신호내의 비연속성에 잘 적응되지 않는다.
1-D 데이터에 대한 SureShrink, 스테인의 언바이어싱된 리스트 추정치(SURE)를 최소화함으로써 유도된 임계치는 다중 해상도 레벨에 따른다. 이것은 레벨 또는 부대역 종속 방식으로 2-D 이미지로 일반화될 수 있다. 부대역에서의 임계치는 다음과 같다.
웨이블렛 합성해제가 희소하다면 유니버셜 및 SURE 임게치를 조합하는 하이브리드 방법은 David L. Donoho, "De-Noising by Soft-Thresholding", IEEE Trans, on Information Theory, Vol. 41, No. 3, pp. 613-627, May (1995)에 개시된 바와 같이 SURE 위에 있는 것이 바람직하다. 이러한 하이브리드 방법은 소프트 수축 함수와 조합될 때 이러한 문헌에서 SureShrink 로 불린다. SureShrink는 부대역 적응성을 갖고 별개의 임계치가 각 상세한 부대역에 대해 계산된다. 이러한 임계치는 또한 S. Grace Chang, Bin Yu, Martin Vetterli, "Adaptive Wavelet Thresholding for Image Denoising and Compression" IEEE Trans, on Image Processing, Vol. -9, No. -9, pp. 1532-1546, September (2000)에 개시된 바와 같이 각 상세한 부대역내의 웨이블렛 계수에 대한 일반화된 가우시안 분포(Generalized Gaussian Distribution (GGD))를 가정하여 각 부대역에 대해 결정된다. 이러한 임계치는 Bayes Risk를 최소화함으로써 결정된다. GGD와 연관된 pdf는 다음에 의해 주어진다.
여기에서, 
.
여기에서, ν는 기하급수적 쇠퇴를 기술하는 형상 파라미터 ν이고 σ는 표준 편차이다. 이러한 웨이블렛 계수에 대한 분포를 가정하여, 실험을 통해 각 부대역에 대한 ν 및 σ를 추정하고 임계치 T를 발견하도록 시도하는데, 이것은 다음과 같이 Bayes Risk를 최소화한다.
여기에서, 
그리고 
최적 임계치 T*는 다음에 의해 주어진다.
T * 는 다음과 같이 평가될 수 있다.
여기에서, 
BayesShrink는 MSE에 있어서 SureShrink 보다 양호한 성능을 갖는다. BayesShrink는 SureShrink를 사용하여 취득된 것 보다 평활하고 보다 시각적으로 호소력이 있다. 많은 다른 타입의 웨이블렛 임계화가 상이한 문헌에 나타나 있다. 변환 도메인 수축 방법의 2개의 주요 제약사항은 이들이 중간 내지 높은 레벨의 잡음으로 손상된 이미지에 (a) pseudo-Gibbs 및 (b) 페이크 특징 타입의 아티팩트를 나타낸다는 것이다.
적응형 가중 메디안 필터(AWM): 이미 초음파 이미지에서의 스펙클 저감을 위해 메디안 필터가 선형 공간 필터보다 양호한 성능을 갖는다는 것을 다수의 문헌에서 설명되었다. T. Lupas 등에 의해 제안된 적응형 가중 메디안 필터는 그 에지 보존 능력에 있어서 메디안 필터보다 양호하다. 이들의 메디안 필터의 가중치를 계산하는 방법은 이미지의 국지 통계의 조작에 기초하고 있다. 이들에 따라, 메디안 필터의 가중 계수는 다음에 의해 조정된다.
여기에서, c는 스케일링 상수이고, m, σ 2는 (2K+1)x(2K+1) 윈도우내의 국부 평균치 및 편차이고, d는 윈도우 (K+1, K+1)의 중심으로부터의 포인트(i,j)의 거리이고, [x]는 x로의 최근방 정수로 리턴한다.
이러한 방법의 문제는 최종값에 영향을 주는 상수 c 및 중심 가중치 w((K+1, K+1)의 선택이다. 이러한 양의 값을 결정하기 위한 아무런 한정 방법이 제시되어 있다.
US20070071292는 스펙클에 대한 이미지 처리를 개시하고 있다. 스펙클은 신호 천이로부터 식별된다. 예를 들어, 공간 또는 공간 위치의 함수로서 이미지 신호의 피크, 밸리 또는 평균 크로싱이 식별된다. 스펙클 크기와 같은 스펙클 특성은 신호 천이로부터 추정된다. 이러한 추정은 스펙클 추정에서의 스펙클 타겟 및 잡음의 효과를 감소시키기 위해 연조직 영역에 제한될 수 있다. 이러한 스펙클이 국부 영역 또는 전체 이미지에 대해 추정된다. 국부 영역에 대한 스펙클을 추정함으로써, 이미지 처리는 스펙클 크기로 영역적 변형을 적응하여 설명할 수 있다.
US20090240144는 초음파 이미징에서의 스펙클 잡음을 억제하기 위한 시스템 및 방법을 개시하고 있다. 하나의 예에서, 트랜스듀서의 활성 개구를 침범하는 에코파를 비간섭 합산함으로써 제공된다. 이러한 비간섭 합산은 에코파가 파괴 간섭하는 것을 차단하여서 스펙클 잡음을 특성화하는 신호 '널'을 방지한다. 하나의 실시예에서, 비간섭 합산은 트랜스듀서를 복수의 보다 작은 트랜스듀서로 서브 분할함으로써 그리고 이러한 보다 작은 트랜스듀서로부터의 전기 신호를 비간섭 합산함으로써 실행된다. 하나의 실시예에서, 보다 작은 트랜스듀서의 각각은 각 트랜스듀서로부터의 전기 신호를 정류된 신호로 정류하는 별개의 정류기에 결합되어 있다. 그다음, 이러한 정류기로부터의 정류된 신호는 비간섭 합을 제공하도록 합산된다.
US 5653235는 트랜스듀서 소자의 2차원 어레이를 갖는 트랜스듀서를 갖는 대상의 검사 영역의 초음파 이미지를 생성하는 시스템 및 방법을 개시하고 있고, 이러한 방법은 2차원 어레이의 많은 트랜스듀서 소자를 활성화시킴으로써 초음파 빔을 생성하는 단계; 적어도 2개의 방위로부터 실질상 동일한 영역을 조명하도록 초음파 빔을 전자 제어하는 단계; 상이한 방위에서 대상을 조명하는 빔에 의해 생성된 에코를 포착하는 단계; 및 대상의 영역의 이미지를 생성하기 위해 모든 방향으로부터의 에코를 분석하는 단계를 포함하고 있다. 빔을 생성하는 트랜스듀서의 개구는 2차원 어레이상의 2개의 대향 에지 사이의 실질상 최단 거리를 가로질러 뻗은 트랜스듀서 소자의 선형 어레이에 의해 생성된 개구와 적어도 실질상 동일하다. 이러한 트랜스듀서 소자로부터 나온 초음파 파워는 공간적으로 균일하지 않고, 다수의 에코는 이미지내의 스펙클을 감소시킨다.
US 6517486은 초음파 이미징 장치에 적용된 스펙클 잡음을 감소시키기 위한 합성 방법을 개시하고 있다. 이러한 합성 방법은 대상을 제공하는 단계, 초음파 이미징 장치에 의해 기준 이미지를 취득하기 위한 대상을 측정하는 단계, 대상을 변형시키도록 대상에 외부력을 가하는 단계, 변형된 대상 이미지를 동일한 위치에서 취득하기 위해 이러한 변형된 대상을 측정하는 단계, 보정된 이미지를 얻기 위해 대상의 평면 운동을 보정하기 위해 상기 변형된 대상 이미지의 평면 변위 필드를 추정하는 단계 및 스펙클 잡음 저감을 위해 대상의 합성된 이미지를 얻도록 기준 이미지와 상기 보정된 이미지를 합성하는 단계를 포함한다.
US 5497777은 신호의 선택 서브인터벌로의 분할하는 단계 및 이산 웨이블렛 변형을 사용하는 단계 및 주로 신호를 포함하고 신호 종속 잡을 주로 포함하지 않는 이러한 웨이블렛의 식별 및 선택에 의해 스펙클 잡음과 같은 신호 종속 잡음의 필터링을 통해 제공되는 초음파 이미지의 향상을 개시하고 있다.
US 5409007은 다이아몬드 형상의 5-포인트 커널을 갖는 2차원 메디안 필터를 사용하여 초음파 이미지내의 스펙클 아티팩트를 감소시키기 위한 방법을 개시하고 있다. 전체 화소 이미지 데이터는 커널의 중심이 시퀀스의 각 레인지 벡터에 대해 효과적으로 스텝다운되는 방식으로 필터를 통과한다. 커널내의 5개의 포인트의 각각에서 화소 데이터의 크기는 비교되고, 중간 크기를 갖는 값은 중심에서 이전의 화소값을 대체하는 새로운 화소값으로서 채택된다. 새롭게 필터링된 벡터가 하나의 음향 벡터를 스텝 다운함으로써 연속적인 중심에서 생성된 새로운 화소값으로부터 형성된 후에, 커널은 하나의 벡터에 의해 시프트되고 다시 레인지 스텝다운된다. 이러한 프로세스는 새로운 세트의 필터링된 벡터가 형성될 때까지 전체 세트의 벡터에 계속된다. 이러한 필터는 양호한 에지 선명도를 유지하면서 크기에서 하나의 화소 정도로 스펙클 구멍을 제거할 것이다.
US 6454715는 향상된 혈관내 초음파 이미징을 위한 혈액 스펙클 검출 방법 및 장치를 개시하고 있다. 본 발명은 조직으로부터의 산란 강도에 강한 주파수 의존도가 부족하면서, 혈액으로부터의 에너지 산란 강도가 고주파수 종속성을 나타낸다는 사실을 이용한다. 특정 실시예에서, 이러한 발명은 특히 혈액이 조직의 혈액과 유사한 산란 강도를 가질 수 있고 및/또는 혈액이 천천히 이동하거나 전혀 이동하지 않는 상황에서, 혈관내 초음파 이미징에서의 혈액 스펙클의 문제를 다루기 위한 특별히 단순하고 유용한 솔루션을 제공할 수 있다.
US 20040127795는 스펙클 패턴을 부드럽게 하고 초음파 이미지에서의 컨트라스트 해상도를 증가시키기 위한 방법 및 장치를 개시하고 있다. 다른 주파수 합성 기술과 비교하여, 광대역 고조파 주파수 합성은 해상도를 손상하지 않고 스펙클 잡음을 감소시킨다. 공간 합성과 비교하여, 광대역 고조파 주파수 합성은 프레임 이외의 시퀀셜 벡터가 합성을 위해 함께 합산되기 때문에 조직 이동에 대해 보다 정교하다. 이러한 방법 및 장치는 조직 생성된 고조파 성분을 추출하는 단계, 간섭성 합의 출력을 검출하고 간섭성 합 전의 하나 이상의 파이어링을 검출하는 단계, 및 합성된 이미지를 형성하기 위해 최종적으로 모든 검출된 출력을 조합하는 단계에 의해 구현된다. 이러한 방법 및 장치는 합성된 이미지를 형성하기 위해 검출 후에 광대역 기본파 및 광대역 고조파 이미지를 합산한다. 다른 주파수 합성 방법과는 달리, 전송 신호 및 수신 신호 모두는 광대역이고 어떤 협대역 필터도 필요하지 않다. 2개 이상의 상이한 전송 파형을 갖는 다수의 파이어링이 각 초점 존에 전송된다.
US 20070065009는 초음파 이미지 강화 방법을 개시하고 있는데, 이러한 방법에서, 초음파 이미지는 특히 일부 뚜렷한 특징을 포함하는, 초음파 이미지에 포함된 특징을 충분히 사용하면서, 특징 영역 및 비특징 영역으로 세그먼트화된다. 이러한 발명에 따른 강화된 이미지는 이미지 세그먼트화가 용이하지 않고 세그먼테이션 템플릿에 대한 강화 효과의 종속성을 회피하여, 특징 영역과 비특징 영역 사이의 명백한 인공적인 경계를 생성하지 않고 이미지내의 일부 특별한 정보를 하이라이트하고 무효한 정보를 제거하거나 이동시킨다. 따라서, 강화된 초음파 이미지는 특히 사람의 시계에 대해 적합하다.
US 20080181476은 스펙클 잡음을 나타내는 이미지를 강화시키는 방법 및 시스템을 개시하고 있다. 스펙클 잡음을 나타내는 이미지가 수신되고 변형 계수는 수신된 이미지의 일부에서 추정된다. 디테일 튜닝 파라미터 또는 스무드 튜닝 파라미터는 추정된 변형 계수에 기초하여 선택된다. 최대 유사성(ML) 필터가 선택된 튜닝 파라미터에 의해 구성되고 이러한 구성된 ML 필터는 수신된 이미지의 일부에 적용된다.
US 7720266은 초음파 이미지 강화 방법을 개시하고 있는데, 이러한 방법에서, 초음파 이미지는 특별히 일부 뚜렷한 특징을 포함하는, 초음파 이미지에 포함된 특징을 충분히 사용하면서, 특징 영역 및 비특징 영역으로 세그먼트화된다. 이러한 발명에 따른 강화된 이미지는 이미지 세그먼트화가 용이하지 않고 세그먼테이션 템플릿에 대한 강화 효과의 종속성을 회피하여, 특징 영역과 비특징 영역 사이의 명백한 인공적인 경계를 생성하지 않고 이미지내의 일부 특별한 정보를 하이라이트하고 무효한 정보를 제거하거나 이동시킨다. 따라서, 강화된 초음파 이미지는 특히 사람의 시계에 대해 적합하다.
상술된 종래기술의 단점은 스펙클 저감 동안 처리해야하는 데이터량이 많아서 복잡도를 증가시킨다는 것이다. 또한, 생 데이터로부터의 잡음 저감 후에, 스캔 변환을 위해 보간이 행해지는데, 이것은 복잡도를 더욱 증가시킨다. 종래의 보간은 초음파 이미지의 스펙클 저감을 위한 복잡한 기술이다. 계산 복잡도 및 블록 구축의 수가 상술된 종래기술의 경우보다 많다. 이러한 종래기술에서의 보간 단계는 정보의 손실을 증가시키고 보다 양호한 출력 이미지 품질을 제공하지 않는다. 종래 시스템 및 방법은 SR(super resolution, 초해상) 초음파 이미지 재구성 기술에 사용될 수 없다.
따라서, 스캔 변환 동안 임의의 종래의 보간을 필요로 하지 않고 폴라 포맷 데이터로부터 초음파 SR 재구성 기술과 함께 실현될 수 있는 초음파 이미징 시스템에서의 스펙클 저감/억제를 위한 향상된 초음파 이미징 방법/기술이 필요하다. 또한, 스펙클을 제거하고 에지를 보존함으로써 보다 양호한 이미지 품질을 제공할 필요가 있다.
또한, 종래의 초음파 이미징 시스템의 구축 블록의 수 및 전체 계산 복잡도를 감소시키면 SR 초음파 이미지 재구성 기술에 사용될 수 있다.
스캔 변환은 직각좌표계의 그리드 포인트에서의 화소값을 평가하는 것을 의미한다. 초음파 섹터 스캐너에서 화소값은 대상을 스캔한 후에 극좌표계의 그리드 포인트에서 유용하다. 종래에, 스캔 변환 공정에서, 직각좌표계의 그리드 포인트에서의 화소값은 극좌표계에서 유용한 화소값을 사용하는 보간 기술을 사용함으로써 평가되었다. 이러한 스캔 변환에 의해 단지 이미지만을 표시하기 위해 직각좌표계에서 입력을 지원하는 비디오 모니터에 초음파 이미지를 표시하는 것이 가능하다. 스캔 변환 후에, 스펙클 저감 기술은 일반적으로 스캔 변환된 이미지로부터 스펙클 잡음을 제거하기 위해 채용된다. 이러한 기술에서, 이러한 보간은 회피된다.
종래의 기술에서, Q에서의 화소값이 적합한 보간 기술을 사용함으로써 계산된다. 여기에서, P의 값이 우선 보간 기술을 사용하여 방사 방향을 따라 계산된다. P에서의 화소값의 계산 후에, Q에서의 화소값은 보간 기술을 사용하여 계산된다. 이것은 스캔 변환 공정을 완성시킨다. 스펙클 저감은 이러한 스캔 변환 공정 후에 적용되는데, 즉, 직각좌표계 포인트에서의 그리드 포인트(Q 포인트)에서의 화소값은 스펙클 저감 필터링 알고리즘(예를 들어, 리, 쿠안, 메디안, 가중 메디안, 적응형 가중 메디안 필터등)을 사용함으로써 재계산된다. 이러한 종래의 프로시져의 단점은 스캔 변환 단계에서의 보간이 잡음이 보다 컬러링되도록 하고 잡음의 효과가 보다 작은 영역으로부터 비교적 보다 큰 영역으로 퍼진다는 것이다. 더욱이, 보간 동작의 저역통과 특성으로 인해 스캔 변환 공정에 일부 정보가 손실된다. 이것은 종래의 프로지셔의 성능을 열화시킨다. 본 기술에서는, 스캔 변환이 필터링을 통해 실행되기 때문에 스캔 변환 공정에서의 정보의 손실이 감소된다.
본 발명자는 종래의 스펙클 저감 기술이 출력 이미지의 보다 양호한 품질을 얻는데 사용될 수 있는 향상된 스펙클 저감 방법을 발견하였다. 본 발명자는 기존의 잡음/스펙클 저감 필터를 사용하였지만 스펙클 저감 필터는 스캔 변환 후에 사용하는 대신에 스캔 번환 전에 또는 스캔 변환 동안에 사용되었다. 또한, 본 발명에서 이전의 스펙클 저감 기술에 적용되는 경우에 보다 양호한 이미지의 품질을 제공하는 향상된 필터를 사용하는 향상된 스펙클 저감 방법이 제안되어 있다. 그러나, 향상된 스펙클 저감 기술/방법을 적용함으로써 이전의 스펙클 저감 기술보다 훨씬 더 양호한 이미지의 품질을 얻을 수 있다.
본 발명의 목적은 종래기술의 문제/단점을 극복하는 것이다. 본 발명의 다른 목적은 종래기술에서의 보간 단계를 제거하여서 정보의 손실을 감소시키도록 구성된 초음파 이미징 시스템의 스펙클 저감/억제를 위한 초음파 이미징 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 초음파 이미징 시스템에서 향상된 필터를 사용하는 향상된 스펙클 저감 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 스펙클 저감 및 스캔 변환이 동시에 실행되는 향상된 스펙클 저감 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 보간 단계가 스캔 변환에서 제거된 향상된 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 스펙클 저감의 계산량의 단순성, 저비용 및 고품질의 초음파 이미지를 갖는 향상된 스펙클 저감 시스템 및 프로세스를 제공하는 것이다.
본 발명의 장점들은 첨부된 도면과 함께 다음의 상세한 설명으로부터 명백하게 이해될 것이다.
본 발명의 하나의 특징에 따라, 초음파 이미징 시스템의 향상된 스펙클 저감 방법이 제공되고, 상기 방법은,
로그 증폭기로부터 잡음을 갖는 이미지 신호를 포함하는 생 데이터 샘플을 입력으로서 프로세서 수단에서 수신하는 단계; 및
스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하기 위해 상기 생 데이터 샘플로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하도록 상기 프로세서 수단에서 스캔 변환 및 스펙클 저감을 위해 상기 수신된 이미지 신호를 처리하는 단계를 포함하고,
상기 스펙클 저감 및 스캔 변환은 동시에 실행/처리되고,
상기 화소값은, 직각 좌표계의 래스터 그리드 포인트에서, 스펙클 저감 필터에 의한 필터링 기술/스펙클 저감 기술을 사용하여 결정된다.
본 발명의 다른 특징에 따라, 향상된 스펙클 저감용 초음파 이미징 시스템이 제공되고, 상기 시스템은,
트랜스듀서 수단;
상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하는 송신기 수단;
상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하고, 스펙클 잡음을 갖는 생 데이터/신호를 얻도록 구성된 수신기 수단;
상기 수신기 수단과 연결되어 동작하는 시간 이득 보상 수단;
상기 시간 이득 보상 수단과 연결되어 동작하는 A/D 수단;
상기 A/D 수단과 연결되어 동작하고, 상기 생 데이터로부터 출력으로서 복조된 데이터를 제공하도록 구성된 복조기 수단;
상기 복조기 수단과 연결되어 동작하고, 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 포함하는 인벨로프 수단;
상기 인벨로프 수단과 연결되어 동작하고, 상기 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 로그 압축된 데이터로 전환하도록 구성된 로그 압축 수단/로그 증폭 수단;
상기 로그 압축 수단과 연결되어 동작하는 전처리 수단;
상기 전처리 수단과 연결되어 동작하고, 스캔 변환된 데이터를 얻기 위해 스캔 변환 수단 및 스펙클 저감 수단을 포함하는 프로세서 수단;
상기 프로세서 수단과 연결되어 동작하는 후처리 수단; 및
상기 후처리 수단과 연결되어 동작하고, 상기 스펙클 필터링된 출력 이미지를 표시하도록 구성된 표시 수단을 포함하고,
상기 스펙클 저감 수단은 상기 스캔 변환 수단과 함께/동시에 배치되어 있다.
본 발명의 상세한 설명
본 발명은 스캔 변환 및 스펙클 저감이 스캔 변환 단계에서 동시에 실행되거나 스펙클 저감 방법이 스캔 변환 후에 사용되는 대신에 스캔 변환 전에 사용되어 임의의 종류의 종래의 보간을 피하는,초음파 이미징 시스템에서의 스펙클 저감/억제를 위한 향상된 초음파 이미징 방법/기술에 관한 것이다. 이러한 방법은 초음파 이미징 시스템의 구축 블록의 전체 복잡도를 감소시키고 재구성된 이미지의 품질을 향상시킨다.
또한, 이러한 초음파 이미징 시스템 및 초음파 이미징 방법은 스펙클 저감을 위한 적응형 가중에 기초한 메디안 필터 알고리즘을 제공하고, 이것은 다른 널리 사용되는 공간 필터에 기초한 스펙클 저감 기술 보다 양호한 시간 이미징 품질을 제공한다.
본 발명에서, 소수의 양적 측정 파라미터(품질 메트릭스)가 상이한 기존의 주지된 기술에 의해 생성된 재구성된 이미지를 제안된 기술과 비교하기 위해 채용되었다.
본 발명은 스펙클 저감 및 스캔 변환이 동시에 실행되는 향상된 스펙클 저감 방법을 제공한다. (스펙클 저감은 스캔 변환 동안 이루어지는데, 바람직하게는 스캔 변환 후에 사용되는 대신에 스캔 변환 동안 사용된다.)
본 발명은 스펙클 저감 및 스캔 변환이 동시에 이루어지는 향상된 스펙클 저감 시스템을 또한 제공한다.
새로운 기술에서, 가중치 계수는 다음과 같이 결정된다.
이러한 제안된 하이패스 필터는 잡음 감쇠와 에지 하일라이팅 사이의 균형을 고려한다. 이러한 필터는 양의 경사 에지만을 강화시키는데 효과적이다. 양의 에지 및 음의 에지 모두를 강화시키기 위해, 다음의 프로시져가 사용된다.
1. 방정식 (29)를 사용하여 가중치를 계산한다.
2. 단계 1에서 취득된 가중치를 사용하여 윈도우내의 이미지 화소의 메디안 가중치를 평가한다. 이것은 양의 에지를 추출할 것이다.
3. 255로부터 화소를 감산함으로써 윈도우의 화소값을 반전시킨다. 그다음, 단계 2를 따른다. 이로 인해 음의 에지가 추출될 것이다.
4. 단계 2 및 단계 3으로부터 취득된 2개의 이미지를 적합하게 결합한다.
상기 향상된 적응형 가중 메디안 필터링은 종래의 필터링 기술 보다 양호한 결과를 보이도록 전처리(스캔 변환 전) 단계, 후처리(스캔 변환 후) 단계 또는 스캔 변환과 함께 구현될 수 있다.
본 발명의 주요 특징은 다음과 같다.
필터링 프로세스는 스캔 변환과 함께 구현된다. 이것은 공간 선형 및 비선형 스펙클 필터링 기술을 구현하고 종래의 보간법은 제거된다.
본 초음파 이미징 시스템 및 방법은 시스템의 전체 계산 복잡도 및 구축 블록의 수를 감소시킨다. 또한, 이것은 보다 양호한 스펙클 저감 능력을 나타내고 SR 초음파 이미지 재구성에 적용가능하다.
또한, 본 발명은 초음파 이미지 형성의 새로운 철학에 초점을 맞추는데, 즉, 스캔 변환 동안 임의의 종래의 보간을 필요로 하지 않고 필터링 기술은 스캔 변환과 함께 구현된다.
하나의 보간 단계의 회피는 정보의 손실을 감소시키고 보다 양호한 출력 이미지 품질을 제공하고 새로운 적응형 가중 메디안 필터는 폴라 포맷 데이터로부터의 초음파 SR 재구성 기술에 의해 구현되는 새로운 이미지 형성 기술에 의해 구현되고 구성된다.
본 발명의 제1 실시예에 따라 초음파 이미징 시스템에서의 향상된 스펙클 저감 방법이 제공된다. 이러한 방법은 로그 증폭기로부터 잡음을 갖는 이미지 신호를 포함하는 생 데이터 샘플을 입력으로서 프로세서 수단에서 수신하는 단계; 및 스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하기 위해 상기 생 데이터 샘플로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하도록 상기 프로세서 수단에서 스캔 변환 및 스펙클 저감을 위해 상기 수신된 이미지 신호를 처리하는 단계를 포함한다.
상기 스펙클 저감 및 스캔 변환은 동시에 실행/처리된다. 상기 화소값은, 직각 좌표계의 래스터 그리드 포인트에서, 스펙클 저감 필터에 의한 필터링 기술/스펙클 저감 기술을 사용하여 결정된다.
또한, 상기 생 데이터 샘플로부터의 화소값을 처리/계산하는 단계는, 상기 직각 좌표계에서 복수의 방사형 라인을 결정하는 단계; 및 상기 직각 좌표계에서 수직 및 수평 그리드 라인을 포함하는 복수의 직각 그리드를 결정하는 단계를 포함한다.
따라서, 상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하는 단계는 상기 방사형 라인이 상기 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 이루어진다.
또한, 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 각 포인트에서 복수의 화소값을 처리하는 단계는, 상기 복수의 연속 방사형 라인을 결정하는 단계; 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에 대해 상기 방사형 라인 위의 복수의 최근방 포인트를 평가하는 단계; 상기 최근방 포인트에, 실질상 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트 주변에 있는 샘플값을 할당하는 단계; 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에서 화소값을 계산하기 위해 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하는 단계; 및 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 모든 화소값을 계산하기 위해 상기 단계들을 실행하는 단계를 포함한다.
상기 생 데이터로부터의 화소값을 각 래스터 그리드 포인트에서 처리하는 단계는, 상기 단락에서 개시된 단계로부터 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트를 수신하는 단계; 상기 래스터 그리드 포인트에 대해 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트로부터 복수의 최근방 포인트를 평가하는 단계; 상기 평가된 최근방 포인트에 샘플 값을 할당하는 단계; 상기 래스터 그리드 포인트에서 화소값을 계산하기 위해 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하는 단계; 및 복수의 래스터 그리드 포인트에서 모든 화소값을 계산하기 위해 상기 단계들을 실행하는 단계를 포함한다.
상기 단일 스케일 공간 필터는 선형, 비선형 필터 기술등을 포함한다.
상기 스펙클 저감 필터는 에지 강화된 하이패스 필터 기술을 포함한다.
상기 하이패스 기술은 양의 에지 경사 또는 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하도록 적용된 
의 가중 계수를 갖고 있다.
상기 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하기 위한 필터링 단계는,
(i) 상기 방정식에 언급된 필터 기술에 의해 가중치를 결정하는 단계;
(ii) 양의 에지 경사를 얻기 위해, 단계 (i)에서 얻어지는 가중치를 사용하여 윈도우내의 이미지 화소의 중간값 가중치를 평가하는 단계;
(iii) 제어 파라미터 δ1에 의해 양의 경사 방향으로 선명도를 제어하는 단계;
(iv) 음의 에지 경사를 추출하기 위해, 상기 화소를 감산함으로써 상기 윈도우의 화소값을 반전시킨 다음 단계 (ii)를 따르는 단계;
(v) 제어 파라미터 δ2에 의해 음의 경사 방향으로 선명도를 제어하는 단계; 및
(vi) 단계 (ii) 및 단계 (iv)로부터 취해진 2개의 이미지를 결합하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제2 실시예에 따라, 향상된 스펙클 저감용 초음파 이미징 시스템이 제공된다. 이러한 시스템은, 트랜스듀서 수단; 상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하는 송신기 수단; 상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하고, 스펙클 잡음을 갖는 생 데이터/신호를 얻도록 구성된 수신기 수단; 상기 수신기 수단과 연결되어 동작하는 시간 이득 보상 수단; 상기 시간 이득 보상 수단과 연결되어 동작하는 A/D 수단; 상기 A/D 수단과 연결되어 동작하고, 상기 생 데이터로부터 출력으로서 복조된 데이터를 제공하도록 구성된 복조기 수단; 상기 복조기 수단과 연결되어 동작하고, 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 포함하는 인벨로프 수단; 상기 인벨로프 수단과 연결되어 동작하고, 상기 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 로그 압축된 데이터로 전환하도록 구성된 로그 압축 수단/로그 증폭 수단; 상기 로그 압축 수단과 연결되어 동작하는 전처리 수단; 상기 전처리 수단과 연결되어 동작하고, 스캔 변환된 데이터를 얻기 위해 스캔 변환 수단 및 스펙클 저감 수단을 포함하는 프로세서 수단; 상기 프로세서 수단과 연결되어 동작하는 후처리 수단; 및 상기 후처리 수단과 연결되어 동작하고, 상기 스펙클 필터링된 출력 이미지를 표시하도록 구성된 표시 수단을 포함하고 있다. 상기 스펙클 저감 수단은 상기 스캔 변환 수단과 함께/동시에 배치되어 있다.
상기 프로세서 수단은 상기 생 데이터로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하고 스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하도록 상기 스캔 변환 수단에서의 스캔 변환 및 상기 스펙클 저감 수단에서의 스펙클 저감을 위해 초음파 데이터 샘플을 수신한다.
상기 생 데이터로부터의 화소값을 처리/계산하기 위한 프로세서 수단은, 직각 좌표계에서 복수의 방사형 라인을 계산하기 위한 제1 계산 수단; 및 상기 직각 좌표계에서 수직 및 수평 그리드 라인을 포함하는 복수의 직각 그리드를 계산하기 위한 제2 계산 수단을 포함하고 있다.
상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 상기 방사형 라인이 상기 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 실행한다. 또한, 상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 상기 복수의 래스터 그리드 포인트에서 실행한다.
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 각 포인트에서 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 스캔 변환 수단을 포함하고 있다. 상기 스캔 변환 수단은, 상기 복수의 연속 방사형 라인을 계산하기 위한 제1 계산 수단; 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에 대해 상기 방사형 라인 위의 복수의 최근방 포인트를 평가하기 위한 평가 수단; 실질상 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트 주변에 있는 샘플 값을 상기 최근방 포인트에 할당하기 위한 할당 수단; 및 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에서 화소값을 계산하도록 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하기 위한 스펙클 저감 수단을 포함하고 있다.
상기 생 데이터로부터의 화소값을 각 래스터 그리드 포인트에서 처리하기 위한 프로세서 수단은 스캔 변환 수단을 포함하고 있다. 상기 스캔 변환 수단은, 상기 방사형 라인이 수평 라인을 절단하는 복수의 포인트를 평가 수단으로부터 수신하기 위한 입력 수단; 상기 방사형 라인이 상기 래스터 그리드 포인트에 대해 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트로부터 복수의 최근방 포인트를 평가하기 위한 평가 수단; 상기 평가된 최근방 포인트에 샘플값을 할당하기 위한 할당 수단; 및 상기 래스터 그리드 포인트에서 화소값을 계산하도록 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하기 위한 스펙클 저감 수단을 포함하고 있다.
상기 스펙클 저감 필터 수단은 선형 및 비션형 필터등을 포함하고 있다.
상기 스펙클 저감 필터 수단은 하이패스 필터 수단을 포함하고 있다.
상기 하이패스 필터 수단은 양의 에지 경사 또는 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하도록 적용된 
의 가중 계수를 갖고 있다.
상기 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하는 하이패스 필터 수단은,
(i) 상기 방정식에서 언급된 바와 같이 하이패스 필터 수단에 의해 가중치를 계산하기 위한 필터 수단의 프로세서 수단;
(ii) 양의 에지 경사를 얻도록 적용된 단계 (i)에서 얻어지는 가중치를 사용하여 윈도우내의 이미지 화소의 중간값 가중치를 평가하기 위한 필터 수단의 평가 수단;
(iii) 제어 파라미터 δ1에 의해 양의 경사 방향으로 선명도를 제어하도록 구성된 필터 수단의 제1 제어 수단;
(iv) 상기 화소를 감산하는 단계에 이은 상기 음의 경사를 추출하도록 적용된 단계 (ii)에 의해 상기 윈도우의 화소값을 반전시키기 위한 필터 수단의 반전 수단;
(v) 제어 파라미터 δ2에 의해 음의 경사 방향으로 선명도를 제어하기 위한 필터 수단의 제2 제어 수단; 및
(vi) 단계 (ii) 및 단계 (iv)로부터 취해진 2개의 이미지를 결합하기 위한 필터 수단의 결합 수단을 포함하고 있다.
장점:
- 보간을 회피함으로써 스캔 변환 동안 추가 손실된 정보량이 감소된다.
- 새로운 이미지 형성 기술에 적용된 새로운 스펙클 필터링 기술은 스펙클을 제거하고 에지를 보존함으로써 보다 양호한 이미지 품질을 제공한다.
- 종래 초음파 이미징 시스템의 전체 계산 복잡도 및 구축 블록의 수를 감소시킨다.
- SR 초음파 이미지 재구성 기술에 사용될 수 있다.
본 발명의 장점을 포함하는 다른 특징은 다음의 도면으로부터 알 수 있다.
도 1a는 B-모드 초음파 이미징 시스템의 개략 블록도이다.
도 1b는 스캔 변환 및 스펙클 저감이 동시에 실행되는 제안된 스펙클 감소 기술의 개략 블록도이다.
도 2는 스캔 변환 구조를 설명하는 도면이다.
도 3은 제1 단계 계산의 구조를 설명하는 도면이다.
도 4는 래스터 그리드 포인트 계산을 위한 화소 구조를 설명하는 도면이다.
도 5는 상이한 필터링 방법을 위한 상이한 단계에서의 재구성된 팬텀 이미지를 설명하는 도면이다.
도 6은 성능의 비교를 위한 상이한 방법의 품질 메트릭의 플롯도이다.
도 7은 상이한 기술에 대한 SR 재구성된 이미지를 도시한 도면이다.
도 8은 SR 재구성된 상이한 스펙클 저감 방법의 품질 메트릭의 플롯도이다.
도 9a 및 도 9b는 상이한 단계에서의 초음파 시뮬레이팅된 팬턴 이미지에 메디안 필터링 기술을 적용함으로써 얻은 최종 출력 이미지를 도시한 도면이다.
도 10은 노이지 스캔 데이터의 이미지를 도시한 도면이다.
도 11은 (필터링 없이) 단지 스캔 변환 후의 스캔 변환된 노이지 이미지를 도시한 도면이다.
도 12는 에지 강화된 하이패스 적응형 가중 메디안 필터링을 설명하는 도면이다.
도 1a는 B-모드 초음파 이미징 시스템의 개략 블록도이다.
도 1b는 스캔 변환 및 스펙클 저감이 동시에 실행되는 제안된 스펙클 감소 기술의 개략 블록도이다.
도 2는 스캔 변환 구조를 설명하는 도면이다.
도 3은 제1 단계 계산의 구조를 설명하는 도면이다.
도 4는 래스터 그리드 포인트 계산을 위한 화소 구조를 설명하는 도면이다.
도 5는 상이한 필터링 방법을 위한 상이한 단계에서의 재구성된 팬텀 이미지를 설명하는 도면이다.
도 6은 성능의 비교를 위한 상이한 방법의 품질 메트릭의 플롯도이다.
도 7은 상이한 기술에 대한 SR 재구성된 이미지를 도시한 도면이다.
도 8은 SR 재구성된 상이한 스펙클 저감 방법의 품질 메트릭의 플롯도이다.
도 9a 및 도 9b는 상이한 단계에서의 초음파 시뮬레이팅된 팬턴 이미지에 메디안 필터링 기술을 적용함으로써 얻은 최종 출력 이미지를 도시한 도면이다.
도 10은 노이지 스캔 데이터의 이미지를 도시한 도면이다.
도 11은 (필터링 없이) 단지 스캔 변환 후의 스캔 변환된 노이지 이미지를 도시한 도면이다.
도 12는 에지 강화된 하이패스 적응형 가중 메디안 필터링을 설명하는 도면이다.
다음의 상세한 설명에서, 파트를 형성하고, 본 발명을 실행하기 위해 현재 고려된 최상의 모드를 설명하는 첨부 도면에 대해 설명한다. 본 발명은 특정 실시예에 대해 설명되어 있고 이러한 설명은 본 발명을 제한하는 것으로 생각해서는 안된다. 이러한 설명은 본 발명의 범위의 임의의 제한으로 생각해서는 안된다. 따라서, 시스템의 구조는 수많은 수정 및 변형이 가능하고, 모든 상세는 기술적 동등물을 갖는 엘리먼트로 대체될 수 있다. 실제로 재료 및 치수는 필요에 따라 변할 수 있고, 이것 역시 본 발명의 범위에 포함되어 있다.
도 1a는 전형적인 진단 종래의 B-모드 초음파 이미징 시스템의 단순화된 단순 블록도이다. 스펙클 저감 필터는 복조된 출력의 로그 압축 후에 여기에 채용되어 있다. 그다음, 스캔 변환을 위한 필터링된 로그 압축된 신호에 보간이 실행되고, 이러한 신호는 일부 후처리 태스크 후에 표시를 위해 준비된다. 스펙클 저감 기술은 후처리 단계의 스캔 변환 또는 스캔 변환된 데이터 전에 후처리 단계에서 인벨로프 검출된 생 스캔-데이터, 로그 압축된 데이터에 적용된다.
도 1b는 스펙클 저감 기술의 제안된 새로운 파라다임의 단순화된 블록도이다. 새로운 기술에서, 모든 블록은 전처리, 후처리 및 스캔 변환 블록을 제외하고 종래의 기술과 동일한 동작을 실행한다. 여기에서, 스펙클 저감은 스펙클 저감이 스캔 변환과 동시에 실행되기 때문에 전처리 또는 후처리 블록으로부터 스캔 변환 블록으로 천이된다.
도 2: 본 기술/방법에서, 스펙클 저감 스캔 변환 방법이 동시에 종래의 보간법을 피하여 채용된다. 몇가지 소위 단일 스케일 공간 스펙클 저감 필터링 방법(리(Lee), 쿠안(Kuan), 메디안(Median)과 같은 선형 및 비선형 방법)이 향상된 방법/기술의 성능을 시험하기 위해 선택된다. 스펙클 저감 스캔 변환 방법은 도 2에서와 같은 스캔 변환 구조와 함께 설명된다. 로그 증폭기로부터 취해진 초음파 데이터 샘플은 방사형 라인을 따른 직방형 래스터에 배치된다. 소수의 샘플 포인트가 설명을 위해 직방형 포인트로서 도 2에 배치되어 있다. 이제, 스캔 변환을 위해, 유용한 데이터로부터 직방형 그리드 상의 화소값을 발견할 필요가 있다. 이것을 실행하기 위해, 발명자는 먼저, 방사형 라인이 수형 그리드 라인을 절단하는 점에서의 화소값을 발견하였다. 예를 들어, 3개의 연속 방사형 라인(라인 j-1, 라인 j, 및 라인 j+1)이 고려된다. 방사형 라인, 라인 j가 수평 그리드 라인을 절단한 점 P에서의 화소값이 발견되었다. 라인 j를 따라 P 주변의 3개의 최근방 점이 발견되었다. 이러한 포인트는 D,E,F이다. E가 라인 j를 따르는 P의 최근방 포인트라고 가정하자. 그러면, 다음 2개의 최근방 포인트는 각각, F 및 D이다. 이러한 최근방 샘플값은 s( nearest, j)로서 할당된다. 따라서, 다른 2개의 포인트 D 및 F는 s( nearest - 1, j) 및 s(nearest + 1, j)로서 각각 할당된다. 마참가지로, 다른 6개의 포인트(A,B,C,G,H 및 I)가 각 라인 j - 1 및 라인 j + 1로부터 3개씩 발견된다. 이러한 6개의 포인트는 각각 s( nearest - 1, j - 1), s( nearest , j - 1), s( nearest + 1, j - 1), s(nearest - 1, j + 1), s( nearest , j + 1), s( nearest + 1, j + 1)이다. 포인트 P 주변에서, P에서의 화소값이 계산되는 로컬 윈도우로서 9개의 샘플 값이 얻어진다.
P에서의 화소값을 계산하기 위해, 소위 유명한 스펙클 저감 알고리즘에 기초한 상이한 단일 스케일 공간 필터(선형 또는 비선형)가 도입된다. 설명을 위해, 리 필터 기술이 사용된다. 리 필터 기술은 이미지 인용문헌에 설명되어 있다. 리 필터의 파라미터 k는 로컬 윈도우의 평균값 및 편차로부터 결정될 수 있다. 그다음, 포인트 P에서의 화소 값 p이 다음과 같이 계산될 수 있다.
여기에서, 
는 로컬 윈도우내의 화소의 평균 값이다. 
은 기술된 바와 같은 s( nearest , j), s( nearest + 1, j)등에 의해 지정된 화소를 포함하는 윈도우내의 화소값 모두를 더하고 그 결과를 이러한 윈도내의 화소의 수에 의해 나눔으로써 계산된다.
k는 (리, 쿠안등과 같은) 상이한 선형 필터링 기술에 대해 상이하고 로컬 윈도우의 통계로부터 계산될 수 있다. 메디안, 가중 메디안 또는 적응 가중 메디안과 같은 비선형 필터에 대해, k는 정의되어 있지 않다. 이러한 필터에 대해, 메디안 값은 단순한 메디안 계산 기술 또는 가중 메디안 계산 기술을 사용하여 로컬 윈도우의 화소값으로부터 계산되고 본 문헌의 이전 부분에서 언급되어 있다.
방사형 라인이 수평 그리드 선을 절단하는 포인트에서 모든 화소값의 계산 후에, 구조는 아래 도 3에 도시된 바와 같이 전환될 것이다. 계산된 포인트는 채원진 원으로서 표시되어 있다. P1, P2, P3는 이러한 포인트들이다.
이제, 포인트 P1, P2, P3의 가지고, 래스터 스캔의 래스터 그리드 포인트가 계산된다.
도 4는 래스터 그리드 포인트에서의 화소값의 계산의 프로시져를 설명한다. 도 4에서, 포인트 P1, P2, P3에서의 화소값은 이미 이전 단계에서 계산되어 있다. 다음 단계에서, 래스터 그리드 포인트 Q1, Q2, Q3에서의 화소값이 계산된다. 이러한 예에서, i 행 및 j 열에서의 래스터 그리드 포인트 Q5이 고려된다. 또한, 포인트 Pk, k=1,2,3...에서의 화소값이 2개의 인덱스 변수로써 표현된다. i 행을 따른 Q5의 3개의 최근방 포인트가 결정된다. P7, P6, P8이 이러한 3개의 최근방 포인트이다. P7이 최근방 포인트이고 P6 및 P8이 그다음 2개의 연속 최근방 포인트이다. p(i, nearest )로서 P7의 화소값이 할당되어 있다. 그다음, 다른 2개의 최근방 포인트가 p(i, neasrest - 1) 및 p(i, neasrest + 1)으로서 할당될 수 있다. 마찬가지로, 이전 행으로부터의 3개의 최근방 포인트 그 다음 행으로부터의 다른 3개의 최근방 포인트가 발견된다. 이전의 행, 즉, (i-1)번째 행으로부터 3개의 최근방 포인트를 발견하기 위해, 동일한 열 및 (i-1)번째 행의 그리드 포인트 Q2 및 이러한 행을 따른 Q2 주변의 3개의 최근방 포인트가 발견된다. 이러한 포인트는 p(i-1, neasrest1), p(i-1, neasrest1 -1) 및 p(i-1, neasrest1 +1)로서 할당된다. 마찬가지 방법으로, 다음 행, 즉, (i+1)번째 행으로부터 3개의 최근방 포인트가 발견된다. 이러한 포인트는 p(i+1, neasrest2), p(i+1, neasrest2-1), p(i+1, neasrest2+1), p(i+1, neasrest2-1) 및 p(i+1, neasrest2+1)로서 할당되어 있다. 최종적으로, 그리드 포인트 Q5에서의 화소값은 이러한 9개의 포인트로부터 다음과 같이 계산될 수 있다.
여기에서, 
는 윈도내의 화소의 평균값이다.
평균값 
는 p(i, neasrest ), p(i, neasrest+1),...등에 의해 지정된 윈도우내의 화소값을 더함으로써 그리고 이러한 결과를 로컬 윈도우내의 화소의 수에 의해 나눔으로써 계산된다.
상이한 단일 스케일 공간 필터링 기술이 필터링 및 스캔 변환이 동시에 이루어지는 이러한 향상된 방법에 적용된다. 직방 좌표계에서의 그리드 포인트에서의 화소값은 그 이웃의 화소값으로부터 필터링 기술을 사용하여 계산된다. 이것은 스캔 변환의 필요조건을 충족하고, 동시에, 스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공한다. 그래서, 스캔 변환 프로세스에서의 보간 스테이지가 회피된다.
기하학적 묘사에서, Q 포인트는 직방 좌표계에서의 그리드 포인트이다.
직각 좌표계를 지원하는 종래의 비디오 모니터에 표시되는 스펙클 필터링된 초음파 이미지를 생성하기 위해, 그리드 포인트 Q에서의 화소값이 우선 계산된다. 화소 포인트 Q에서의 값을 평가하기 위해, 본 기술에서 포인트 P에서의 화소값이 보간을 피하는 필터링 알고리즘을 사용하여 중간 단계로서 계산된다. 포인트 P에서의 화소값을 계산한 후에, Q에서의 화소값이 필터링 알고리즘을 다시 적용하여 포인트 P에서의 화소값을 사용함으로써 계산된다.
본 발명에서, 직각 래스터에서의 그리드 포인트의 화소값을 평가하기 위해, 생 데이터로부터의 최근방 화소값이 사용되고 이러한 화소값에 대한 노이즈 저감 알고리즘이 적용된다. 그래서, 스캔 변환 및 스펙클 저감이 동시에 실행된다.
도 5는 시뮬레이션 결과, 즉, 각 경우에 대해 시뮬레이팅된 팬텀의 재구성된 이미지를 도시하고 있다. 재구성된 이미지의 품질의 평가에 대한 품질 메트릭의 비교가 표 1에 따라 도 6에 도시되어 있다.
재구성된 이미지의 품질이 필터링 및 스캔 변환이 동시에 실행된다면 최상이라는 것을 알 수 있다. 이러한 향상된 기술은 또한 초음파 이미징 시스템의 기능 블록을 감소시킨다. 이것은 또한 수퍼 해상도의 경우에도 유효하다는 것이 증명되었다. 상기 방법에 의한 SR 재구성된 이미지가 도 7에 도시되어 있고 품질 메트릭으로 성능이 도 8에 도시되어 있다. 모든 재구성된 이미지에 대한 필터링 동작은 3x3 윈도우로 이루어졌다.
본 적응형 가중 메디안 필터링 기술은 또한 본 필터가 상당히 양호한 출력을 제공하는지 여부를 증명하기 위해 무잡음 신호에 적용되었다.
도 9a는 오리지널 무잡음 이미지를 도시하고, 도 9b는 본 필터의 출력을 도시하고 있다.
도 12는 양의 경사 및 음의 경사 에지가 강화된 고역 필터링을 설명하고 있다. 이러한 알고리즘은 이미지의 선명도 및 콘트라스트를 증가시킨다. 파라미터 δ1 및 δ2는 필요한 대로 양 및 음의 경사에서의 선명도를 제어하는 제어 파라미터이다.
이것은 하이패스 성질을 갖기 때문에, 의료 초음파 이미지에서 가장 기준이 되는 이미지 디테일을 보존할 수 있다. 가중치의 음의 값으로 필터는 하이패스 특징을 갖는다. 이러한 필터는 이미지의 양 및 음의 경사 에지 모두를 보존한다. 선명도 제어 팩터는 선명도와 양 및 음의 경사 에지 강화 능력을 제어한다.
무잡음 이미지를 갖는 현 필터의 출력의 품질 치수는 테이블 1에 주어져 있다.
테이블 1: 입력 이미지가
무잡음
이미지일 때 현 필터의 출력 이미지의 품질 메트릭
MSE 71.0386
PSNR 29.6159
Q 0.9986
이러한 품질 메트릭은 또한 무잡은 이미지를 많이 손상시키지 않도록 한다.
MSE: 평균 자승 오차
PSNR: 피크 신호대 잡음비
Q: 유니버셜 품질 인덱스
상이한 기술이 품질 메트릭의 도움과 비교된다. 품질 메트릭의 값은 본 발명이 보다 양호한 이미지 품질을 제공하고 재구성된 이미지가 다른 방법 보다 오리지널 이미지에 가깝다는 것을 의미한다.
본 발명은 오래된 널리 사용되는 스펙클 저감 기술이 출력 이미지의 보다 양호한 품질을 취득하는데 사용될 수 있는 새로운 패라다임을 제공한다. 리, 쿠안 또는 메디안 필터링 기술에 대한 동일한 등식이 사용된다. 하지만 이들 등식은 스캔 변환 이후에 사용하는 대신에 스캔 변환 이전 또는 스캔 변환 동안 사용되어야만 한다. MSE, PSNR, Q는 종래의 필터링 기술이 스캔 변환 동안 사용될 때 보다 양호한 결과를 나타낸다.
또한, 향상된 AWM 기반 스펙클 기술이 리, 쿠안 또는 메디안 필터링 알고리즘과 같은 오래된 인기의 스펙클 저감 기술에 적용되는 경우에 보다 양호한 이미지의 품질을 제공한다는 것이 발견되었다.
스캔 변환 이전 및 스캔 변환 동안의 스펙클 저감이 스캔 변환 이후의 스펙클 저감 보다 양호하게 실행되지만, 최상의 기술은 스캔 변환 동안의 스펙클 저감이라는 것이 관찰되었다. 이것은 스캔 변환 동안의 스펙클 저감이 최상의 잡음 저감 능력을 제공하고 계산 부담을 덜어주기 때문이다.
여기에 기술된 초음파 이미징 시스템에서의 스펙클 저감 방법 및 스펙클 저감 시스템은 다양한 기술 분야에 매우 유용하게 적용될 것이다. 이러한 적용의 예는 의료 진단 및 비파괴 검사용 초음파 이미징을 포함할 뿐만 아니라 SAR 이미징, PET/SPECT 및 다른 모달리티 역시 포함하고 있다.
실시예의 시스템 및 방법은 당업자에게 용이하게 이해되고 여기에 개시된 새로운 기술의 장점을 갖는 다양한 방법으로 수정될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 이러한 실시예의 모든 수정 및 변형은 여기에 첨부된 본 발명의 청구범위에 의해 한정되는 본 발명의 범위 및 정신내에서 가능하다.
Claims (19)
- 초음파 이미징 시스템의 스펙클 저감 방법으로서,
로그 증폭기로부터 잡음을 갖는 이미지 신호를 포함하는 생 데이터 샘플을 입력으로서 프로세서 수단에서 수신하는 단계; 및
스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하기 위해 상기 생 데이터 샘플로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하도록 상기 프로세서 수단에서 스캔 변환 및 스펙클 저감을 위해 상기 수신된 이미지 신호를 처리하는 단계를 포함하고,
상기 스펙클 저감 및 스캔 변환은 동시에 실행/처리되고,
상기 화소값은, 직각 좌표계의 래스터 그리드 포인트에서, 스펙클 저감 필터에 의한 필터링 기술/스펙클 저감 기술을 사용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법. - 제1항에 있어서, 상기 생 데이터 샘플로부터의 화소값을 처리/계산하는 단계는,
상기 직각 좌표계에서 복수의 방사형 라인을 결정하는 단계; 및
상기 직각 좌표계에서 수직 및 수평 그리드 라인을 포함하는 복수의 직각 그리드를 결정하는 단계를 포함하고,
상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하는 단계는 상기 방사형 라인이 상기 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법. - 제2항에 있어서, 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 각 포인트에서 복수의 화소값을 처리하는 단계는,
상기 복수의 연속 방사형 라인을 결정하는 단계;
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에 대해 상기 방사형 라인 위의 복수의 최근방 포인트를 평가하는 단계;
상기 최근방 포인트에, 실질상 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트 주변에 있는 샘플값을 할당하는 단계;
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에서 화소값을 계산하기 위해 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하는 단계; 및
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 모든 화소값을 계산하기 위해 상기 단계들을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법. - 제2항 및 제3항에 있어서, 상기 생 데이터로부터의 화소값을 각 래스터 그리드 포인트에서 처리하는 단계는,
제3항의 단계로부터 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트를 수신하는 단계;
상기 래스터 그리드 포인트에 대해 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트로부터 복수의 최근방 포인트를 평가하는 단계;
상기 평가된 최근방 포인트에 샘플 값을 할당하는 단계;
상기 래스터 그리드 포인트에서 화소값을 계산하기 위해 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하는 단계; 및
복수의 래스터 그리드 포인트에서 모든 화소값을 계산하기 위해 상기 단계들을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법. - 제3항에 있어서, 상기 단일 스케일 공간 필터는 선형, 비선형 필터 기술등을 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 스펙클 저감 필터는 에지 강화된 하이패스 필터 기술을 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 하이패스 기술은 양의 에지 경사 또는 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하도록 적용된의 가중 계수를 갖는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법.
- 제7항에 있어서, 상기 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하기 위한 필터링 단계는,
(i) 제7항의 하이패스 필터 기술에 의해 가중치를 결정하는 단계;
(ii) 양의 에지 경사를 얻기 위해, 단계 (i)에서 얻어지는 가중치를 사용하여 윈도우내의 이미지 화소의 중간값 가중치를 평가하는 단계;
(iii) 제어 파라미터 δ1에 의해 양의 경사 방향으로 선명도를 제어하는 단계;
(iv) 음의 에지 경사를 추출하기 위해, 상기 화소를 감산함으로써 상기 윈도우의 화소값을 반전시킨 다음 단계 (ii)를 따르는 단계;
(v) 제어 파라미터 δ2에 의해 음의 경사 방향으로 선명도를 제어하는 단계; 및
(vi) 단계 (ii) 및 단계 (iv)로부터 취해진 2개의 이미지를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스펙클 저감 방법. - 스펙클 저감용 초음파 이미징 시스템으로서,
트랜스듀서 수단;
상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하는 송신기 수단;
상기 트랜스듀서 수단과 연결되어 동작하고, 스펙클 잡음을 갖는 생 데이터/신호를 얻도록 구성된 수신기 수단;
상기 수신기 수단과 연결되어 동작하는 시간 이득 보상 수단;
상기 시간 이득 보상 수단과 연결되어 동작하는 A/D 수단;
상기 A/D 수단과 연결되어 동작하고, 상기 생 데이터로부터 출력으로서 복조된 데이터를 제공하도록 구성된 복조기 수단;
상기 복조기 수단과 연결되어 동작하고, 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 포함하는 인벨로프 수단;
상기 인벨로프 수단과 연결되어 동작하고, 상기 인벨로프 검출된 생 스캔 데이터를 로그 압축된 데이터로 전환하도록 구성된 로그 압축 수단/로그 증폭 수단;
상기 로그 압축 수단과 연결되어 동작하는 전처리 수단;
상기 전처리 수단과 연결되어 동작하고, 스캔 변환된 데이터를 얻기 위해 스캔 변환 수단 및 스펙클 저감 수단을 포함하는 프로세서 수단;
상기 프로세서 수단과 연결되어 동작하는 후처리 수단; 및
상기 후처리 수단과 연결되어 동작하고, 상기 스펙클 필터링된 출력 이미지를 표시하도록 구성된 표시 수단을 포함하고,
상기 스펙클 저감 수단은 상기 스캔 변환 수단과 함께/동시에 배치되어 있는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템. - 제9항에 있어서, 상기 프로세서 수단은 상기 생 데이터로부터 화소값을 얻고 스펙클 저감을 실행하고 스펙클 필터링된 출력 이미지를 제공하도록 상기 스캔 변환 수단에서의 스캔 변환 및 상기 스펙클 저감 수단에서의 스펙클 저감을 위해 초음파 데이터 샘플을 수신하도록 구성된 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제10항에 있어서, 상기 생 데이터로부터의 화소값을 처리/계산하기 위한 프로세서 수단은,
직각 좌표계에서 복수의 방사형 라인을 계산하기 위한 제1 계산 수단; 및
상기 직각 좌표계에서 수직 및 수평 그리드 라인을 포함하는 복수의 직각 그리드를 계산하기 위한 제2 계산 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템. - 제9항에 있어서, 상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 상기 방사형 라인이 상기 수평 그리드 라인을 절단하는 복수의 포인트에서 실행하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제9항에 있어서, 상기 생 데이터로부터의 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 상기 복수의 래스터 그리드 포인트에서 실행하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제12항에 있어서, 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 각 포인트에서 복수의 화소값을 처리하기 위한 프로세서 수단은 스캔 변환 수단을 포함하고, 상기 스캔 변환 수단은,
상기 복수의 연속 방사형 라인을 계산하기 위한 제1 계산 수단;
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에 대해 상기 방사형 라인 위의 복수의 최근방 포인트를 평가하기 위한 평가 수단;
실질상 상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트 주변에 있는 샘플 값을 상기 최근방 포인트에 할당하기 위한 할당 수단; 및
상기 방사형 라인이 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트에서 화소값을 계산하도록 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하기 위한 스펙클 저감 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템. - 제12항 및 제13항에 있어서, 상기 생 데이터로부터의 화소값을 각 래스터 그리드 포인트에서 처리하기 위한 프로세서 수단은 스캔 변환 수단을 포함하고, 상기 스캔 변환 수단은,
상기 방사형 라인이 수평 라인을 절단하는 복수의 포인트를 평가 수단으로부터 수신하기 위한 입력 수단;
상기 방사형 라인이 상기 래스터 그리드 포인트에 대해 수평 그리드 라인을 절단하는 포인트로부터 복수의 최근방 포인트를 평가하기 위한 평가 수단;
상기 평가된 최근방 포인트에 샘플값을 할당하기 위한 할당 수단; 및
상기 래스터 그리드 포인트에서 화소값을 계산하도록 단일 스케일 공간 필터의 스펙클 저감 기술을 적용하기 위한 스펙클 저감 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템. - 제9항에 있어서, 상기 스펙클 저감 필터 수단은 선형 및 비션형 필터등을 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제16항에 있어서, 상기 스펙클 저감 필터 수단은 하이패스 필터 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제17항에 있어서, 상기 하이패스 필터 수단은 양의 에지 경사 또는 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하도록 적용된의 가중 계수를 갖는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
- 제18항에 있어서, 상기 양 및 음의 에지 경사 모두를 강화하는 하이패스 필터 수단은,
(i) 제18항의 하이패스 필터 수단에 의해 가중치를 계산하기 위한 필터 수단의 프로세서 수단;
(ii) 양의 에지 경사를 얻도록 적용된 단계 (i)에서 얻어지는 가중치를 사용하여 윈도우내의 이미지 화소의 중간값 가중치를 평가하기 위한 필터 수단의 평가 수단;
(iii) 제어 파라미터 δ1에 의해 양의 경사 방향으로 선명도를 제어하도록 구성된 필터 수단의 제1 제어 수단;
(iv) 상기 화소를 감산하는 단계에 이은 상기 음의 경사를 추출하도록 적용된 단계 (ii)에 의해 상기 윈도우의 화소값을 반전시키기 위한 필터 수단의 반전 수단;
(v) 제어 파라미터 δ2에 의해 음의 경사 방향으로 선명도를 제어하기 위한 필터 수단의 제2 제어 수단; 및
(vi) 단계 (ii) 및 단계 (iv)로부터 취해진 2개의 이미지를 결합하기 위한 필터 수단의 결합 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 초음파 이미징 시스템.
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