KR20150121872A - Apparatus and method for obtaining photoacoustic image using motion compensatiion - Google Patents

Apparatus and method for obtaining photoacoustic image using motion compensatiion Download PDF

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Abstract

The present invention relates to a technology of obtaining a photoacoustic image by using motion compensation. A method for obtaining a photoacoustic image comprises the following steps: receiving an ultrasonic signal generated by a photon which is absorbed into an object to be measured after the photon is applied to the object to be measured; obtaining a plurality of frame images of the object to be measured from the ultrasonic signals received according to time by repeating processes of applying the photon and receiving the ultrasonic signal; compensating for each movement generated in an image of a previous frame with respect to the most recent frame among the obtained frame images; and generating one photoacoustic image by accumulating a plurality of frame images of which movements are compensated for.

Description

움직임을 보정을 이용한 광음향 영상 획득 장치 및 방법{Apparatus and method for obtaining photoacoustic image using motion compensatiion}BACKGROUND OF THE INVENTION Field of the Invention [0001] The present invention relates to an apparatus and method for acquiring photoacoustic images using motion compensation,

본 발명은 진단, 분석 또는 치료를 위한 의료 영상 기술에 관한 것으로, 특히 광 인가 레이저 및 초음파 프로브(probe)를 이용하여 피측정 대상으로부터 광음향 영상을 획득하는 광음향 영상 획득 장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a medical imaging technique for diagnosis, analysis or treatment, and more particularly, to a photoacoustic image acquisition apparatus and method for acquiring a photoacoustic image from an object to be measured by using a light application laser and an ultrasonic probe .

초음파(ultrasound, US) 영상은 초음파 프로브(probe)를 이용하여 인체 내의 관찰 영역에 초음파 신호를 인가하고 조직으로부터 반사되어 돌아오는 초음파 신호를 수신하여 그 신호에 포함된 정보를 추출함으로써 관찰 영역의 구조 및 특성을 영상화하는 장비이다. 이는 X-ray, CT, MRI, PET 등의 다른 의료영상 시스템들과 비교하였을 때 낮은 비용으로 인체에 해가 없는 실시간 영상을 얻을 수 있다는 장점을 갖는다.An ultrasound (US) image is obtained by applying an ultrasound signal to an observation region in a human body using an ultrasonic probe and receiving an ultrasound signal reflected from the tissue to extract information contained in the signal, And imaging equipment. This has the advantage that real-time images without harm to human body can be obtained at low cost when compared with other medical imaging systems such as X-ray, CT, MRI, and PET.

다음으로, 광음향(photoacoustic, PA) 영상은 인체 내의 관찰 영역에 광자를 인가하고, 조직에 흡수된 광자들에 의해 직접 발생하는 초음파 신호를 수신하여 그 신호로부터 영상 정보를 추출한다. 광자들이 조직 내에 흡수되어 초음파가 발생하는 이러한 특이한 상황은 조직이 광자들을 흡수할 때 가열되기 때문이 나타나는 현상으로서, 펄스 레이저로 흡수성 조직 구조를 비추면, 조직의 온도가 바뀌고, 그 결과로서 조직의 구조가 팽창한다. 이렇게 팽창하는 구조로부터 압력파가 밖으로 전파되며, 이러한 압력파는 초음파 변환기(transducer)에 의해 검출될 수 있다. 광음향 영상의 장점은 광흡수 대조비를 토대로 하는 영상을 얻을 수 있으면서도 초음파 정도의 분해능을 얻을 수 있다는 점에 있으며, MRI에 비해 매우 저렴할 뿐만 아니라, 환자들이 전리방사선에 노출될 위험이 없다는 점이다. 이하에서 인용되는 선행기술문헌에는 이러한 광음향 영상을 활용하여 유방암 진단에 활용하는 기술적 수단이 제시되어 있다.Next, a photoacoustic (PA) image is obtained by applying a photon to an observation region in a human body, receiving an ultrasound signal directly generated by photons absorbed in the tissue, and extracting image information from the signal. This unique situation, where photons are absorbed into tissues and generates ultrasonic waves, is a phenomenon that occurs when tissue is heated when it absorbs photons. When a pulsed laser is used to illuminate an absorbent tissue structure, the temperature of the tissue changes, The structure expands. The pressure wave propagates out of the expanding structure, and this pressure wave can be detected by an ultrasonic transducer. The advantage of photoacoustic imaging is that it can acquire images based on the optical absorption contrast ratio, but also obtain resolution of ultrasound, which is not only less expensive than MRI but also does not expose patients to ionizing radiation. The prior art cited below provides technical means to utilize such photoacoustic images to diagnose breast cancer.

따라서, 이러한 이론적 토대 위에서 구현 환경과 활용예를 고려하여 실제 의료 환경에서 환자의 피측정 부위에 대한 정교한 영상을 취득할 수 있는 광음향 영상 기술의 개발이 요구된다.Therefore, it is required to develop a photoacoustic imaging technique that can acquire a sophisticated image of a patient's part to be measured in a real medical environment considering the implementation environment and application examples on the theoretical basis.

유방암 진단용 광음향 영상 시스템 개발, 이순혁, 지윤서, 이레나, 한국의학물리학회, 2013년. Development of Photoacoustic Imaging System for Breast Cancer Diagnosis, Soonhyuk Lee, Jiyun Suh, Irena, Korean Medical Physics Society, 2013.

본 발명의 실시예들이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 광음향 영상의 경우 초음파에 비해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio, SNR)이 낮다는 특성으로 인해 나타나는 낮은 영상 품질의 한계를 극복하고, 특히 피측정 대상이 움직이는 경우 이러한 움직임으로 인해 나타나는 오차의 문제 및 그 결과로서 취득된 영상의 화질 열화의 문제를 해결하고자 한다.Embodiments of the present invention are directed to overcome the limitations of low image quality due to low signal-to-noise ratio In order to solve the problem of the error caused by the movement of the object to be measured and the deterioration of the image quality of the acquired image as a result.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법은, 광음향 영상 시스템이 피측정 대상에 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 단계; 상기 광음향 영상 시스템이 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득하는 단계; 상기 광음향 영상 시스템이 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하는 단계; 및 상기 광음향 영상 시스템이 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for acquiring a photoacoustic image, the method comprising: applying a photon to an object to be measured, Receiving an ultrasonic signal; Acquiring a plurality of frame images of the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon-applying and ultrasonic signal receiving processes by the photoacoustic imaging system; Compensating for motions generated in the image of the previous frame based on the latest frame among the frame images obtained by the photoacoustic imaging system; And generating a photoacoustic image by accumulating the motion-compensated plurality of frame images in the photoacoustic imaging system.

일 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 움직임을 보상하는 단계는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하는 단계; 및 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 단계;를 포함한다.In the method of acquiring a photoacoustic image according to an exemplary embodiment, the step of compensating the motion may include calculating a motion vector of a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame, Estimating image motion vectors between the frames; And compensating motion generated in the image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.

또한, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계는, 획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정하는 단계; 상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출하는 단계; 및 산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계;를 포함한다.In the method of acquiring the photoacoustic image according to an exemplary embodiment, the step of estimating the image motion vector may include: setting a reference macro block as a reference for one frame in the obtained frame image; Setting a reference macroblock at the same position of a previous frame to be compared with the reference macroblock; Calculating a difference between a reference macroblock and a reference macroblock to detect a change from a previous frame based on the most recent frame; And estimating an image motion vector between adjacent frames using the interval between the detected position of the motion and the reference point from the difference between the calculated macroblocks.

나아가, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계는, 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 수행되며, 최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복한다.In addition, in the method of acquiring the photoacoustic image according to an embodiment, the step of estimating the image motion vector is performed through an iterative search process of sequentially reducing a step size, And a macroblock spaced apart by an initial step size from a reference macroblock corresponding to the macroblock, and updates a point where the calculated difference value is the smallest to a new macroblock, decreases the step size, The calculation and the macro block update are repeated a predetermined number of times.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법은, 광음향 영상 시스템이 피측정 대상에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 단계; 상기 광음향 영상 시스템이 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득하는 단계; 상기 광음향 영상 시스템이 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하는 단계; 및 상기 광음향 영상 시스템이 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for acquiring a photoacoustic image according to another embodiment of the present invention, the method comprising: a photoacoustic imaging system applying a photon to a measured object at predetermined wavelengths, Receiving ultrasound signals generated by the ultrasound system; Acquiring a plurality of frame images of the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon-applying and ultrasonic signal receiving processes by the photoacoustic imaging system; Compensating for motions generated in the image of the previous frame based on the latest frame among the frame images obtained by the photoacoustic imaging system; And generating a photoacoustic image by accumulating the motion compensated plurality of frame images based on an image of a wavelength at which the feature points are most clearly displayed among the images obtained by the photoacoustic imaging system by the wavelengths, .

다른 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 파장별로 광자를 인가하는 단계는, 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 소정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시킬 수 있다.In the method of acquiring a photoacoustic image according to another embodiment, the step of applying a photon for each wavelength may include obtaining a frame image by applying a photon while sequentially changing a predetermined wavelength, The time interval between acquisition of frame data per wavelength can be maintained constant by repeating the process of acquiring a frame image by applying a photon while changing sequentially.

다른 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 움직임을 보상하는 단계는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하는 단계; 및 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 단계;를 포함한다.In the method of acquiring a photoacoustic image according to another embodiment, the compensating the motion may include calculating a motion vector of a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the latest frame, Estimating image motion vectors between the frames; And compensating motion generated in the image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.

다른 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법에서, 상기 미리 설정된 파장은, 상기 피측정 대상을 구성하는 조직 또는 상기 피측정 대상 내에 위치하는 병변 조직에 반응하는 복수의 레이저 파장 중에서 선택될 수 있다.In the method of acquiring a photoacoustic image according to another embodiment, the predetermined wavelength may be selected from among a plurality of laser wavelengths which are responsive to a tissue constituting the object to be measured or a lesion tissue located in the object to be measured.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 광음향 영상 시스템은, 피측정 대상에 광자를 인가하는 광 인가부; 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 프로브(probe); 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대해 획득된 복수 개의 프레임 영상을 저장하는 저장부; 및 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하고, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 처리부;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a photoacoustic imaging system including a light applying unit for applying a photon to an object to be measured; A probe for receiving an ultrasonic signal generated by photons absorbed by the object to be measured; A storage unit for storing a plurality of frame images obtained for the measured object from the ultrasound signals received over time by repeating the photon application and the ultrasonic signal reception process; And a processor for compensating motion generated in an image in a previous frame based on a most recent frame of the frame image, and accumulating the motion compensated frame images to generate one photoacoustic image.

일 실시예에 따른 광음향 영상 시스템에서, 상기 처리부는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상할 수 있다.In the photoacoustic imaging system according to an exemplary embodiment, the processing unit may be configured to calculate, for a plurality of frame images obtained at a predetermined time interval from the most recent frame, a video motion vector between adjacent frames at the predetermined time interval from the most recent frame And motion compensated motion can be compensated by successively connecting the estimated video motion vectors.

또한, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상 시스템에서, 상기 처리부는, 획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정하고, 상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출하며, 산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정할 수 있다.In addition, in the photoacoustic imaging system according to an exemplary embodiment, the processor sets a reference macro block as a reference for one frame in the obtained frame image, A difference between the reference macroblock and the reference macroblock is calculated in order to detect a change from the previous frame based on the latest frame, The image motion vector between adjacent frames can be estimated using the interval between the detected position of the motion and the reference point.

나아가, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상 시스템에서, 상기 처리부는 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 상기 영상 움직임 벡터를 추정하되, 최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복한다.In addition, in the photoacoustic imaging system according to an embodiment, the processor estimates the video motion vector through an iterative search process of sequentially reducing a step size, Calculating a difference between macroblocks spaced by an initial step size around the reference macroblock, updating a point having the smallest difference value to a new macroblock, decreasing a step size, The update is repeated a predetermined number of times.

일 실시예에 따른 광음향 영상 시스템에서, 상기 광 인가부는 피측정 대상에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고, 상기 처리부는 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성할 수 있다.In the photoacoustic imaging system according to an embodiment, the light applying unit applies a photon to a measured object at predetermined wavelengths, and the processing unit determines that the extracted image has the most characteristic point, And accumulate the plurality of frame images compensated for the motion to generate one photoacoustic image.

또한, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상 시스템에서, 상기 광 인가부는, 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 소정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시킬 수 있다.In addition, in the photoacoustic imaging system according to an exemplary embodiment, the light applying unit sequentially obtains a frame image by applying a photon while changing a predetermined wavelength sequentially, sequentially changes a predetermined wavelength again after a predetermined time delay By repeating the process of obtaining the frame image by applying the photon, the time interval between acquisition of the frame data per wavelength can be kept constant.

나아가, 일 실시예에 따른 상기 광음향 영상 시스템에서, 상기 처리부는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상할 수 있다.Further, in the photoacoustic imaging system according to an embodiment, the processing unit may be configured to perform, for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the latest frame, The motion vectors are respectively estimated, and the estimated motion vectors are sequentially connected to compensate for motion generated in the image.

본 발명의 실시예들은, 광음향 영상 취득 과정에서 발생 가능한 움직임 오차를 보상해줌으로써 영상 평준화 과정이나 분자 광음향 영상 복원 과정에서 더 향상된 신호대 잡음비와 축방향 해상도, 그리고 대조도를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 특히 분자 광음향 영상 복원과 영상 평준화 모두에 움직임 보상 기법을 적용함으로써 영상의 질을 비약적으로 향상시킬 수 있다.Embodiments of the present invention not only provide improved signal-to-noise ratio, axial resolution, and contrast in the image equalization process and the molecular photoacoustic image reconstruction process by compensating for possible motion errors in the photoacoustic image acquisition process Especially, by applying the motion compensation technique to both the photoacoustic image reconstruction and the image equalization, the quality of the image can be dramatically improved.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 방법을 위한 평준화를 이용한 광음향 영상 시스템의 구조를 예시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다파장을 이용한 광음향 영상의 획득 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 3의 방법을 위한 분자 광음향 영상 시스템의 구조를 예시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 인터 프레임 움직임 보상(inter-frame motion compensation)을 구현하기 위한 신호 처리 블록의 구조를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임을 보정하는 광음향 영상 시스템을 도시한 블록도이다.
도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 평준화를 이용하여 신호대 잡음비(SNR)를 향상시킨 실험 결과를 예시한 도면이다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 평준화를 이용하여 신호대 잡음비(SNR)를 향상시킨 실험 결과를 예시한 도면이다.
1 is a flowchart illustrating a method of acquiring a photoacoustic image according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating the structure of a photoacoustic imaging system using leveling for the method of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of acquiring a photoacoustic image using a multi-wavelength according to another embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating the structure of a molecular photoacoustic imaging system for the method of FIG. 3 according to another embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a structure of a signal processing block for implementing inter-frame motion compensation adopted by embodiments of the present invention.
6 is a block diagram illustrating a photoacoustic imaging system for correcting motion according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 7A to 7D are graphs illustrating experimental results showing improved signal-to-noise ratios (SNRs) using image equalization according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIGS. 8A to 8C are graphs illustrating experimental results showing improved signal-to-noise ratios (SNRs) using image equalization according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명의 실시예들이 구현되는 환경의 특징과 이러한 환경 하에서 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 기본 아이디어를 개괄적으로 제시한 후, 구체적인 기술적 수단을 순차적으로 설명하도록 한다.Hereinafter, the features of the environment in which the embodiments of the present invention are implemented and the basic ideas adopted by the embodiments of the present invention under such circumstances are outlined, and then the specific technical means will be described in order.

기존 광음향 영상 시스템(Photoacoustic Imaging System)은 데이터 취득 시 발생 가능한 측정 대상의 움직임에 의한 오차(Motion artifact)에 대한 보상 과정 없이 이 데이터를 영상화하여 사용한다. 이러한 광음향 영상의 해상도, 대조도 및 낮은 신호대 잡음비를 향상시키기 위해서 시간에 따라 여러 영상을 복원하여 평준화하는 방식이나 분자 광음향 영상 기법 등이 사용될 수 있다. 그러나, 측정 대상이 살아있는 조직이나 기관, 생물체인 경우 제한된 레이저 인가 빈도수의 제한으로 복원되는 광음향 영상은 오류, 예를 들어 영상 번짐(blurring artifacts)을 포함하게 된다. 특히, 영상 취득시 필연적으로 발생되는 움직임은 이러한 기법의 효과를 저하시키게 되므로 움직임 보상 기법을 적용하여 영상의 질 향상 정도를 최적화시킬 필요가 있다. 또한 광음향 영상과 초음파 영상을 융합함에 있어서, 여러 진보적 초음파 영상 기법의 융합을 위해 더 많은 영상 취득 시간을 요구하는 경우, 광음향 영상 기법의 데이터 취득 간격을 더욱 줄이면서도 영상의 질을 유지함으로써 이러한 진보적 초음파 영상 기법과 광음향 영상의 융합을 가능하게 할 수 있다.The existing photoacoustic imaging system imaged this data without compensating for motion artifacts that can occur during data acquisition. In order to improve the resolution, contrast, and signal-to-noise ratio of the photoacoustic image, a method of leveling and restoring various images over time or a molecular photoacoustic imaging technique can be used. However, when the object to be measured is a living tissue, an organ, or an organism, the photoacoustic image reconstructed due to the limitation of the limited laser frequency includes errors, for example, blurring artifacts. In particular, since motion that is necessarily generated at the time of image acquisition degrades the effect of this technique, it is necessary to optimize the degree of image quality improvement by applying motion compensation technique. In addition, if more imaging acquisition time is required for convergence of various progressive ultrasound imaging techniques in fusing photoacoustic image and ultrasound image, the quality of image can be maintained while reducing the data acquisition interval of photoacoustic imaging technique. It is possible to converge the progressive ultrasound image technique and the photoacoustic image.

이하에서 제안되는 본 발명의 실시예들은 영상 복원 과정에서 움직임에 의한 오차를 최소화시킴으로써 광음향 영상의 신호대 잡음비를 향상시거나 분자 광음향 영상에서의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 특히, 이하에서 제안되는 시스템 구성도를 가지고 연속적인 이미지 프레임 상에서 대상의 움직임을 계산하고 이미지를 보상해줌으로써 영상 평균화 시 올바른 위치에 대상이 위치하여 움직임에 의한 오류(Motion artifact)의 최소화를 도모하고, 광음향 영상 기법에 최적화된 품질의 영상과 향상된 분자 광음향 영상 대조도 정보를 사용자에게 제공하고자 한다.Embodiments of the present invention proposed below are to propose a method of improving the signal-to-noise ratio of a photoacoustic image or enhancing a contrast in a molecular photoacoustic image by minimizing a motion error in an image reconstruction process. In particular, by calculating the motion of the object on a continuous image frame and compensating the image with the proposed system structure, the object is positioned at the correct position when the image is averaged, minimizing motion artifacts , And to provide users with optimized image quality and enhanced molecular photoacoustic image contrast information for photoacoustic imaging techniques.

이를 위해, 본 발명의 실시예들은, 영상 처리 과정에서 사용되는 다수의 영상 프레임 데이터 중에서 가장 최근 데이터를 기준으로 이전 데이터에 생긴 움직임을 보상하고 치환된 데이터 세트를 통해 영상 평준화 및 분자 광음향 영상 기법을 구현한다.To this end, embodiments of the present invention compensate for the motion of previous data based on the most recent data among a plurality of image frame data used in an image processing process, and perform image leveling and molecular photo- Lt; / RTI >

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시 예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, these embodiments are for further illustrating the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereto.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광음향 영상의 획득 방법을 도시한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a method of acquiring a photoacoustic image according to an embodiment of the present invention.

S110 단계에서, 광음향 영상 시스템은 피측정 대상에 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신한다.In step S110, the photoacoustic imaging system applies a photon to an object to be measured, and receives an ultrasonic signal generated by the photon absorbed by the object to be measured.

S120 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정(S110 단계)을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득한다.In step S120, the photoacoustic imaging system obtains a plurality of frame images for the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon application and the ultrasound signal receiving step (S110).

S130 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 상기 S120 단계를 통해 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상한다. 보다 구체적으로, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정한다. 그런 다음, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상한다. 이러한 영상 움직임 벡터 추정을 위한 데이터는 빔 집속 후 결과물, 포락선이 검출된 결과물, 로그 변환된 결과물 혹은 화면에 뿌려지는 영상 등 그 종류에 구애받지 아니한다.In step S130, the photoacoustic imaging system compensates for the motion of the previous frame, which is generated in the previous frame, based on the latest frame among the frame images obtained through step S120. More specifically, for each of a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame, video motion vectors between adjacent frames at the predetermined time intervals from the most recent frame are respectively estimated. Then, motion estimation is compensated for by sequentially connecting the estimated motion vectors. The data for estimating the video motion vector is not limited to the result after the beam focusing, the result of the detection of the envelope, the log transformed result, or the image that is scattered on the screen.

이때, 영상 움직임 벡터를 추정하는 과정은 다음과 같은 절차에 따라 수행될 수 있다. 우선, 획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정한다. 그런 다음, 상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출한다. 이제, 산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정할 수 있다.At this time, the process of estimating the video motion vector may be performed according to the following procedure. First, a reference macro block as a reference is set for one frame in the obtained frame image, and a reference macroblock is set at the same position of the previous frame to be compared. Then, differences between the reference macroblock and the reference macroblock are calculated to detect a change from the previous frame based on the latest frame. From the difference between the calculated macroblocks, an image motion vector between neighboring frames can be estimated using the interval between the detected position of the motion and the reference point.

또한, 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계는, 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 수행될 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 광음향 영상 시스템은, 최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복함으로써 영상 움직임 벡터를 추정할 수 있다.In addition, the step of estimating the video motion vector may be performed through an iterative search process of sequentially reducing the step size. For this, a photoacoustic imaging system according to an embodiment of the present invention calculates a difference between a first reference macroblock and a macroblock spaced apart from the first reference macroblock by an initial step size around the corresponding reference macroblock, It is possible to estimate the video motion vector by updating the smallest point to a new macroblock, decreasing the step size, and calculating the difference value and updating the macroblock a predetermined number of times.

상기된 매크로 블록과 반복 탐색 과정을 이용한 영상 움직임 벡터의 추정 방법은 이후, 도 5를 통해 보다 구체적으로 기술하도록 한다.The method of estimating an image motion vector using the macroblock and the iterative search process will be described in more detail with reference to FIG.

S140 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 S130 단계를 통해 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성한다.In step S140, the photoacoustic imaging system accumulates the motion compensated frame images through step S130 to generate a photoacoustic image.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 방법을 위한 평준화를 이용한 광음향 영상 시스템의 구조를 예시한 블록도로서, 크게 광음향/초음파 영상 시스템(10), 수집된 영상 프레임을 처리하는 워크 스테이션(20) 및 디스플레이 장치(40)로 구성된다.2 is a block diagram illustrating the structure of a photoacoustic imaging system using leveling for the method of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, a photoacoustic / ultrasound image system 10, And a display device 40. The display device 40 is a display device.

도 2에서는, 획득한 영상 데이터 중 마지막으로 얻은 영상 I(0)를 기준 영상으로 두고 이전에 얻은 I(-T)~I(-NT)까지의 영상에 대한 움직임 보상 후 영상 처리를 통해 화면에 보이는 시스템 구조를 제안한다. 여기에서 T는 영상 취득 간의 시간차이며 N은 영상 처리에 사용하는 시간축 프레임 수(즉, N은 자연수)를 나타낸다.In FIG. 2, the image I (0) obtained from the last acquired image data is used as a reference image, and after the motion compensation for the previously obtained images I (-T) to I (-NT) We propose a visible system architecture. Where T is the time difference between image acquisitions and N is the number of time base frames used for image processing (i.e., N is a natural number).

광음향/초음파 영상 시스템(10)은 광음향 영상 프레임을 획득하기 위한 물리적인 구성을 포함하며, 피측정 대상에 광자를 인가할 수 있는 레이저 인가 수단과 피측정 대상으로부터 반사되는 초음파 신호를 포집할 수 있는 프로브(probe)를 포함할 수 있다. 도 2의 구성도에서 영상 취득을 위한 광음향/초음파 영상 시스템(10)은 영상 구성을 위한 다수의 프레임 데이터를 시간에 따라 취득하고 이를 시스템과 연동되는 워크 스테이션(20)에 저장하게 된다. 광음향/초음파 영상 시스템(10)의 개별 구성의 구체적인 동작은 본 발명의 본질을 흐릴 우려가 있으므로 여기서는 생략하도록 한다.The photoacoustic / ultrasound imaging system 10 includes a physical structure for acquiring a photoacoustic image frame, and includes a laser applying means for applying a photon to an object to be measured and an ultrasonic signal reflected from the object to be measured The probe may include a probe. 2, the photoacoustic / ultrasound imaging system 10 for acquiring an image acquires a plurality of frame data for image formation over time and stores it in a workstation 20 interlocked with the system. The concrete operation of the individual configuration of the photoacoustic / ultrasound imaging system 10 is not described here because there is a possibility that the essence of the present invention may be blurred.

먼저 평준화를 사용할 때에 실제 사용자가 현재 촬영하고 있는 인체 부위의 영상은 가장 최근에 취득한 영상인 I(0)를 기준 영상으로 설정하고, 그 이전에 시간 T 간격으로 각각 N번 취득한 I(-T) 내지 I(-TN)의 경우 앞서 설정된 기준 영상에 대해 움직임을 보상한 후, 누적함으로써 신호대 잡음비를 향상시키고 잔상 영상 에러를 감소시킬 수 있다.First, when the leveling is used, the image of the human body region currently being photographed by the user is set as the reference image I (0), which is the most recently acquired image, and I (-T) To-I (-TN), motion compensation is performed on the reference image set in advance and then accumulated, thereby improving the signal-to-noise ratio and reducing the residual image error.

이를 위해, 영상 처리를 위한 워크 스테이션(20)은, 각각의 프레임을 저장하는 임시 공간인 메모리(21, 25)와 이들 중간에서 움직임을 보상하거나, 누적하는 움직임 보정 수단(23) 및 영상 누적 수단(27)을 포함한다. 이러한 메모리(21, 25)는 전자적인 영상 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 하드웨어로서 구현될 수 있으며, 움직임 보정 수단(23) 및 영상 누적 수단(27)은 이들 메모리(21, 25)와 전기적으로 연결되어 필요한 데이터를 독출하고 미리 설정된 규칙에 따른 영상 처리후 이를 재차 메모리(25)에 저장하거나 디스플레이 장치(40)로 출력하는 역할을 수행한다.To this end, the workstation 20 for image processing includes memories 21 and 25, which are temporary spaces for storing respective frames, motion compensation means 23 for compensating or accumulating motion between them, (27). The memories 21 and 25 may be implemented as physical hardware capable of storing electronic image data and the motion compensation means 23 and the image accumulation means 27 may be electrically connected to the memories 21 and 25. [ Reads the necessary data, processes the image according to a preset rule, and stores it again in the memory 25 or outputs it to the display device 40.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다파장을 이용한 광음향 영상의 획득 방법을 도시한 흐름도로서, 앞서 소개된 도 1 및 도 2의 실시예와는 달리, 도 3을 통해 제안되는 분자 광음향 영상 기법의 경우, 다파장을 이용하게 된다.3 is a flowchart illustrating a method of acquiring a photoacoustic image using a multi-wavelength according to another embodiment of the present invention. Unlike the previously described embodiments of FIGS. 1 and 2, In the case of the acoustic imaging technique, multiple wavelengths are used.

S310 단계에서, 광음향 영상 시스템은 피측정 대상에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신한다. 여기서, 파장별로 광자를 인가하는 과정은, 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 소정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시키게 된다.In step S310, the photoacoustic imaging system applies a photon to a measured object at predetermined wavelengths, and receives an ultrasonic signal generated by the photon absorbed by the measured object. Herein, in the process of applying photons for each wavelength, a photon is applied while sequentially changing a preset wavelength, a frame image is acquired, a photon is applied while sequentially changing a preset wavelength again after a predetermined time delay, , The time interval between acquisition of frame data for each wavelength is kept constant.

한편, 미리 설정된 파장이란, 상기 피측정 대상을 구성하는 조직 또는 상기 피측정 대상 내에 위치하는 병변 조직에 반응하는 복수의 레이저 파장 중에서 선택된 것이 바람직하다.On the other hand, it is preferable that the predetermined wavelength is selected from a plurality of laser wavelengths which are responsive to a tissue constituting the object to be measured or a lesion tissue located in the object to be measured.

S320 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득한다.In step S320, the photoacoustic imaging system obtains a plurality of frame images for the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon application and the ultrasound signal receiving process.

S330 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 S320 단계를 통해 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상한다.In step S330, the photoacoustic imaging system compensates for motions generated in the previous frame, based on the most recent frame among the frame images obtained in step S320.

이 과정은 다음과 같은 일련의 방법에 따른다. 우선, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정한다. 그런 다음, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상할 수 있다.This process is based on the following series of methods. First, for a plurality of frame images obtained at a predetermined time interval from the most recent frame, video motion vectors between adjacent frames at the predetermined time intervals from the most recent frame are respectively estimated. Then, motion estimation is compensated for by sequentially connecting the estimated motion vectors.

S340 단계에서, 상기 광음향 영상 시스템은 S330 단계를 통해 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성한다.In step S340, the photoacoustic imaging system accumulates the plurality of frame images compensated for motion on the basis of the image of the wavelength having the most significant feature point among the images obtained for each wavelength through step S330, And generates an image.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 3의 방법을 위한 분자 광음향 영상 시스템의 구조를 예시한 블록도로서, 앞서 소개한 도 2에서와 유사하게 크게 광음향/초음파 영상 시스템(10), 수집된 영상 프레임을 처리하는 워크 스테이션(30) 및 디스플레이 장치(40)로 구성된다.FIG. 4 is a block diagram illustrating the structure of a molecular photoacoustic imaging system for the method of FIG. 3 according to another embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the photoacoustic / ultrasound image system 10, A work station 30 for processing the collected image frames, and a display device 40. [

도 4의 분자 광음향 영상 기법에서는 I(λ0) ~ I(λM) 까지 취득한 다파장 영상을 통하여 구현된다. 여기서, λ는 M+1개의 서로 다른 파장을 의미한다. 도 2의 영상 평준화 때와는 달리, 도 4의 실시예에서는 사용하는 분자 광음향 영상 응용에 따라 각 파장 영상의 융합 방법이 달라지므로 취득된 영상을 사용함에 있어 관심 조직이 비관심 조직에 비하여 가장 특징점을 갖는 파장의 데이터를 기준 영상으로 선정하는 것이 바람직하다.In the molecular photoacoustic imaging technique of FIG. 4, a multi-wavelength image obtained from I (λ 0 ) to I (λ M ) is implemented. Here, [lambda] denotes M + 1 different wavelengths. Unlike the image equalization in FIG. 2, in the embodiment of FIG. 4, the convergence method of each wavelength image is changed according to the application of the molecular photoacoustic image used. Therefore, in using the acquired image, It is preferable to select the data of the wavelength having the minutiae point as the reference image.

이러한 분자 광음향 영상 기법은 다중 파장의 광 에너지를 조직에 송신하여 발생한 초음파 신호를 수집하여 특정 분자에 대한 대조도를 확보하는 기법으로 제일 대표적으로는 산소 포화도 영상 기법이 있다. 이는 산소를 포함한 헤모글로빈과 포함하지 않은 헤모글로빈의 흡광도가 파장별로 상이함을 이용한 것이다. 특히 흡광도가 서로 다른 파장인 561 nm와 서로 같은 파장인 570 nm의 광 에너지를 이용하여 취득한 초음파 신호의 크기의 비율을 이용하여 산소 포화도를 추정하는 방법을 이용한다. 결과적으로 이처럼 다중 파장에 의해 취득된 데이터로 특정 분자에 대한 대조도를 확보하는데 영상 간의 신호 위치 변환은 대조도를 떨어뜨리는 직접적인 원인이 된다.This molecular photoacoustic imaging technique is a technique to acquire the contrast of a specific molecule by collecting ultrasound signals generated by transmitting light energy of multiple wavelengths to tissues, and oxygen saturation imaging technique is the representative one. This is based on the fact that the absorbance of hemoglobin with and without oxygen is different for each wavelength. In particular, a method of estimating the oxygen saturation using the ratio of the size of the ultrasound signal obtained using the light energy of 570 nm, which is the same wavelength as 561 nm, which is a wavelength with different absorbance, is used. As a result, the data acquired by the multiple wavelengths ensures the contrast of a particular molecule, and the signal-to-image signal location transformation is a direct cause of reduced contrast.

광음향/초음파 영상 시스템(10)은 광음향 영상 프레임을 획득하기 위한 물리적인 구성을 포함하며, 피측정 대상에 광자를 인가할 수 있는 레이저 인가 수단과 피측정 대상으로부터 반사되는 초음파 신호를 포집할 수 있는 프로브(probe)를 포함할 수 있다. 도 4의 구성도에서 영상 취득을 위한 광음향/초음파 영상 시스템(10)은 영상 구성을 위한 다수의 프레임 데이터를 미리 설정된 파장별로 시간에 따라 취득하고 이를 시스템과 연동되는 워크 스테이션(30)에 저장하게 된다. 광음향/초음파 영상 시스템(10)의 개별 구성의 구체적인 동작은 본 발명의 본질을 흐릴 우려가 있으므로 여기서는 생략하도록 한다.The photoacoustic / ultrasound imaging system 10 includes a physical structure for acquiring a photoacoustic image frame, and includes a laser applying means for applying a photon to an object to be measured and an ultrasonic signal reflected from the object to be measured The probe may include a probe. 4, the photoacoustic / ultrasound imaging system 10 for acquiring an image acquires a plurality of frame data for an image configuration according to predetermined wavelengths in time, and stores the acquired frame data in a workstation 30 interlocked with the system . The concrete operation of the individual configuration of the photoacoustic / ultrasound imaging system 10 is not described here because there is a possibility that the essence of the present invention may be blurred.

도 4에서 분자 광음향 영상 기법을 구현할 때에는 각 파장 영상 데이터에 대해 영상의 대조도가 복원될 분자 광음향 영상의 질을 결정하는 가장 중요한 요소이므로 움직임 보상을 통한 영상 평준화 기법을 통해 각 파장 데이터를 만들고, 이러한 다파장 영상 데이터를 통해 분자 광음향 영상 기법을 수행함으로써 영상의 질을 비약적으로 향상시킬 수 있다.4, when the molecular photoacoustic imaging technique is implemented, the contrast of the image with respect to each wavelength image data is the most important factor for determining the quality of the molecular photoacoustic image to be restored. Therefore, And the quality of the image can be dramatically improved by performing the molecular photoacoustic imaging technique through such multi-wavelength image data.

또한, 데이터 취득은 파장별로 따로 묶어서 얻는 것이 아니라 서로 번갈아 취득함으로써 영상과 영상 간의 움직임 정도를 균일하게 만들면 파장별 데이터 변화를 추정해야하는 분자 광음향 영상에서 훨씬 효율적일 수 있다. 이는 파장 데이터 간 시간 간격이 벌어지면 특정 분자에 대한 분해능이 떨어질 수 있기 때문이다. 예를 들어, I(λ0, 1~N), I(λ1, 1~N), ... , I(λM, 1~N)의 순서를 통해 데이터를 취득하여 분자 광음향 영상을 수행할 경우, 파장별 영상 데이터 취득간 데이터 취득간 시간 간격이 NT로 벌어져 분자 광음향 영상의 질이 떨어질 수 있다. 이에 반해, I(λ0, 1), I(λ1, 1), ..., I(λM, 1), I(λ0, 2), I(λ1, 2), ..., I(λM, 2), ... , I(λ0, N), I(λ1, N), ..., I(λM, N) 의 순서를 통해 데이터를 취득하여 영상을 구현하면 파장별 영상 데이터 취득간 시간 간격이 T로 줄어들어 분자 흡광 특성 구분성이 높아져 영상의 질이 향상될 수 있다. 이 외에도 선택된 파장의 개수 및 파장 변환 시간에 따라 데이터를 취득하는 순서 및 파장의 순서를 효율을 고려하여 가변적으로 결정할 수 있다.In addition, data acquisition is not obtained separately for each wavelength, but can be made more efficient in molecular photoacoustic imaging, in which the data change per wavelength is estimated by making the degree of motion between the image and the image uniform by obtaining them alternately. This is because when the time interval between the wavelength data occurs, resolution for a specific molecule may be degraded. For example, data is acquired through the order of I (λ 0 , 1 to N), I (λ 1 , 1 to N), ..., I (λ M , 1 to N) , The time interval between data acquisition between acquiring image data per wavelength may be NT and the quality of the molecular photoacoustic image may be deteriorated. On the other hand, I (λ 0, 1) , I (λ 1, 1), ..., I (λ M, 1), I (λ 0, 2), I (λ 1, 2), ... , I (λ M, 2) , ..., the image data is acquired over a sequence of I (λ 0, N), I (λ 1, N), ..., I (λ M, N) The time interval between acquisition of image data per wavelength is reduced to T, and the quality of the image can be improved because the molecular absorbance characteristic can be improved. In addition, it is possible to variably determine the order of acquiring data and the order of wavelengths according to the number of selected wavelengths and the wavelength conversion time in consideration of efficiency.

이를 위해, 영상 처리를 위한 워크 스테이션(30)은, 각각의 프레임을 저장하는 임시 공간인 메모리(31, 35)와 이들 중간에서 움직임을 보상하거나, 복원하는 움직임 보정 수단(33) 및 다중 스펙트럼 영상 복원 수단(37)을 포함한다. 이러한 메모리(31, 35)는 전자적인 영상 데이터를 저장할 수 있으며, 움직임 보정 수단(33) 및 다중 스펙트럼 영상 복원 수단(37)은 이들 메모리(31, 35)와 연결되어 필요한 데이터를 독출하고 미리 설정된 규칙에 따른 영상 처리후 이를 재차 메모리(35)에 저장하거나 디스플레이 장치(40)로 출력하는 역할을 수행한다.To this end, the workstation 30 for image processing includes memories 31 and 35, which are temporary spaces for storing respective frames, motion compensation means 33 for compensating or restoring motion between them, and multi- And restoration means (37). These memories 31 and 35 can store electronic image data and the motion correction means 33 and the multispectral image reconstructing means 37 are connected to these memories 31 and 35 to read the necessary data, And then stores the image data in the memory 35 or outputs the image data to the display device 40 again.

도 5는 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 인터 프레임 움직임 보상(inter-frame motion compensation)을 구현하기 위한 신호 처리 블록의 구조를 예시한 도면이다. 도 5의 신호 처리 블록을 설명하기에 앞서 여기에 반영된 기초 기술들을 분설하도록 한다.
5 is a diagram illustrating a structure of a signal processing block for implementing inter-frame motion compensation adopted by embodiments of the present invention. Prior to describing the signal processing block of FIG. 5, the basic techniques reflected here are separated.

(1) (One) 블럭block 매칭matching 알고리즘( algorithm( BlockBlock MatchingMatching AlgorithmAlgorithm , , BMABMA ))

BMA는 동영상 압축 기술에서 움직임 평가(Motion estimation)를 위해 활용될 수 있다. 움직임 평가를 진행하기 위하여 먼저 가장 최근에 획득한 영상 프레임에서 기준 매크로 블럭(macro block)들을 설정한다. 또한, 대조군으로서의 매크로 블럭들은 이전의 영상 프레임에서 설정되고, 이때 각각의 기준 매크로 블럭과 동일한 위치상에 위치하는 매크로 블럭을 선택한다. 이렇게 선택된 기준 매크로 블럭과 대조 매크로 블럭들은 서로간의 가격 함수(cost function)로서, 예를 들어 평균 절대차(Mean absolute difference, MAD)를 사용하여 그 차이값을 계산하며, 이때 MAD는 다음과 같은 수학식 1을 활용하여 산출될 수 있다.BMA can be utilized for motion estimation in video compression technology. In order to proceed with motion estimation, reference macro blocks are first set in the most recently acquired image frame. Also, the macroblocks as the control group are set in the previous image frame, and the macroblocks located at the same position as the respective reference macroblocks are selected. The selected reference macroblock and the reference macroblocks are calculated using the mean absolute difference (MAD), for example, as a cost function between the reference macroblocks and the reference macroblocks, Can be calculated using Equation (1).

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서 N과 M은 각각 매크로 블럭의 축(axial) 방향과 측(lateral) 방향의 화소(pixel) 수이며, Cij와 Rij는 각각 대조 매크로 블럭과 기준 매크로 블럭을 의미한다.
Where N and M are the number of pixels in the axial and lateral directions of the macroblock, respectively, and C ij and R ij denote the reference macroblock and the reference macroblock, respectively.

(2) 3단계 탐색 기법((2) Three-step search method ( ThreeThree StepStep SearchingSearching TechniqueTechnique , , TSSTSS ))

가격 함수(Cost function)을 위와 동일하게 MAD로 사용하고, Cij와 Rij가 가지는 각각의 매크로 블럭들 간의 움직임 벡터(motion vector)들은 순차적으로 TSS를 사용하여 구한다. 이때 TSS는 최적화를 위해 3번의 반복 탐색 과정에서 스텝 크기(step size)를 점차 줄여나가는 방법을 사용한다(즉, 3단계 탐색 기법을 의미한다.).The cost function is used as MAD as above, and the motion vectors between the respective macroblocks of C ij and R ij are sequentially obtained by using TSS. In this case, the TSS uses a method of gradually reducing the step size in the three iterative search steps for optimization (that is, a three-step search method).

블럭 매칭 알고리즘과 3단계 탐색 기법을 결합하여 적용하는 과정에서, MAD의 값은 최초로 기준 매크로 블럭과 선택된 대조 매크로 블럭의 8방향으로 초기 스텝 크기(step size)인 S 화소(pixel)만큼 떨어진 부분에 위치하는 매크로 블럭간의 MAD를 구한다. 이를 이용하여, 대조 매크로 블럭은 가장 작은 MAD값을 보인 지점에 위치하는 새로운 매크로 블럭으로 갱신/대체되고, 스텝 크기를 기존의 절반으로 줄여 다시 위의 과정을 진행한다. 다시 스텝 크기를 절반으로 줄이고 위의 과정을 반복함으로써 총 3번의 탐색과정을 진행하게 되며, 이 결과로 각 매크로 블럭들의 움직임이 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 움직임 벡터(motion vector)로 나타낼 수 있다. 여기서 스텝 크기 및 움직임 예측을 위한 MAD 탐색의 횟수는 어느 정도의 예측 정확성을 가지고 싶은지의 정도에 따라 조절 가능하다.
In the process of applying the block matching algorithm and the 3-step search method, the value of MAD is firstly divided into 8 steps of the reference macroblock and the selected reference macroblock by an initial step size S pixel Find the MAD between the located macroblocks. Using this, the comparison macroblock is updated / replaced with a new macroblock located at the point where the smallest MAD value is shown, and the process is resumed by reducing the step size to half. Then, the step size is halved and the above process is repeated. As a result, the interval between the position where the motion of each macroblock is detected and the reference point can be expressed as a motion vector . Here, the step size and the number of MAD searches for motion prediction can be adjusted according to how much degree of prediction accuracy is desired.

(3) 프레임 움직임 보상((3) Frame motion compensation FrameFrame MotionMotion CompensationCompensation , , FMCFMC ))

이 기술은 광음향 영상에서 블럭 매칭 알고리즘을 적용시킬 때 부가적으로 활용될 수 있는 영화 개선 방법이다. 이 방법은 블럭 매칭 알고리즘의 여러 파생 기법들(예를 들어, TSS가 될 수 있다.)을 모두 사용할 수 있으며, 움직임 벡터를 계산하고 이를 사용하여 프레임 평균화를 실시한 광음향 영상에서 나타날 수 있는 움직임 오차(motion artifact)를 줄이는 데에 도움이 된다.This technique is a movie improvement method that can be used additionally when applying the block matching algorithm in photoacoustic image. This method can use all of the various derivation techniques of the block matching algorithm (for example, TSS), and can calculate the motion vector and use it to calculate the motion error which helps to reduce motion artifacts.

본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 바와 같이, 움직임 보상을 위해서는 가장 최근에 획득한 영상을 기준으로 두고, 과거의 영상들과 비교하여 움직임 오차로 인한 간섭을 줄인다. 과거의 영상들 각각에 대하여 비교를 하기 때문에, 비교하는 영상간의 시간차의 간격이 순차적으로 증가하게 되고, 단방향으로의 움직임에 대해서는 이러한 변화하는 시간차가 모션을 찾는 과정에 대체적으로 불이익을 주게 된다. 이는 단방향인 경우 시간차가 증가할수록 모션의 크기가 커지는 경향을 가지기 때문에, 한정된 탐색 범위를 가지는 단순한 블럭 매칭 알고리즘을 적용하기가 어려워지기 때문이다.
As the embodiments of the present invention adopt, in order to compensate for the motion, the interference due to the motion error is reduced by comparing the most recently acquired image with the past images. Since the comparison is made for each of the past images, the intervals of the time differences between the images to be compared are sequentially increased, and for the unidirectional movement, such a varying time difference generally causes a disadvantage in the process of finding the motion. This is because, in the unidirectional direction, as the time difference increases, the size of the motion tends to increase, so that it is difficult to apply a simple block matching algorithm having a limited search range.

(4) (4) 인터Inter 프레임 움직임 보상( Frame motion compensation InterInter -- frameframe MotionMotion CompensationCompensation , , IFMCIFMC ))

단순한 블럭 매칭 알고리즘에 기반한 프레임 움직임 보상 기법을 적용할 경우, 프레임간에 탐지 가능한 모션의 크기의 한계를 가지고 있고, 이 크기의 최대 범위는 반복되는 스텝 크기(step size)의 합으로 주어진다. (예를 들어, 스텝 크기가 S라고 가정할 때, TSS의 경우 S+S/2+S/4가 될 수 있다.). 특히, 프레임 평준화(Frame averaging)을 위해 취득된 영상에서 첫 번째와 마지막 프레임 간의 움직임은 쉽게 이 한계 범위를 넘어가는데, 이는 움직임이 각 프레임간에 누적되므로 시간차가 커질수록 움직임이 커지기 때문이다. 이로 인하여 전체적인 영상에서 움직임이 크게 발생한 경우에는 이를 감지하기 어려워지게 된다.When applying a frame motion compensation method based on a simple block matching algorithm, there is a limitation on the size of detectable motion between frames, and the maximum range of this size is given as the sum of repeated step sizes. (For example, S + S / 2 + S / 4 for TSS, assuming the step size is S). In particular, the motion between the first frame and the last frame in the image acquired for frame averaging easily exceeds this limit because the motion is accumulated between each frame, and the greater the time difference, the greater the motion. This makes it difficult to detect motion in the entire image.

그러므로, 본 발명의 실시예들이 제안하고 있는 기술('인터 프레임 움직임 보상'이라고 명명한다.)에서는 기존의 프레임 평준화의 한계를 극복하기 위해 프레임간의 움직임 보상이 결합된 프레임 평준화 기법을 제안한다.
Therefore, in the technique proposed by the embodiments of the present invention (referred to as 'interframe motion compensation'), a frame equalization technique combining motion compensation between frames is proposed to overcome the limitations of conventional frame equalization.

도 5를 참조하면, 매크로 블럭을 이용한 블럭 매칭을 다단계 탐색을 통해 구현하되, 프레임 간의 움직임 보상이 가능하도록 프레임 처리를 수행하는 신호 처리 블록의 구조을 제시하고 있음을 알 수 있다. 즉, 움직임 보상이 각 영상 프레임 간에 이루어지고 있으며, 이를 계층화하여 수행된 결과가 누적되어 평준화 영상을 출력하는 구성을 보여준다. 예를 들어, Img#1~Img#N의 시간 별로 얻어진 영상을 가지고 있으며 Img#N이 가장 최근 얻어낸 영상이라면, 모든 #1~#N-1 영상 데이터는 #N 데이터와의 상대적인 움직임을 추정하여 보상해줄 필요가 있다. 이를 위해 가장 처음 얻어진 Img#1은 바로 이전 데이터와의 움직인 보상된 결과를 통해 계속적으로 가장 최근 데이터와 움직임이 보상되기까지 순차적인 보상을 하게 된다. 이러한 과정은 Img#2~Img#N-1에 대해서도 모두 이루어지게 되므로 결과적으로는 모든 영상이 Img#N의 형태적 기준으로 수렴하여 움직임이 보상될 수 있다.Referring to FIG. 5, it can be seen that the structure of a signal processing block that performs block matching using a macroblock by performing a multi-step search and performs frame processing to enable motion compensation between frames is shown. That is, the motion compensation is performed between the respective image frames, and the layered results are accumulated to output a normalized image. For example, if Img # N is the most recently obtained image having images obtained from Img # 1 to Img # N at a time, all # 1 to # N-1 image data are estimated to be motion relative to #N data There is a need to compensate. To achieve this, Img # 1, first obtained, compensates sequentially until the most recent data and motion are compensated through the compensated result of moving with the immediately preceding data. This process is performed for all the images Img # 2 to Img # N-1. Consequently, all the images converge to the morphological reference of Img # N and the motion can be compensated.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임을 보정하는 광음향 영상 시스템을 도시한 블록도로서, 앞서 도 2 및 도 4의 시스템 구조를 포괄하므로, 설명의 중복을 피하기 위해 여기서는 하드웨어의 연결 관계를 중심으로 각 구성이 수행하는 동작의 개요만을 약술하도록 한다.FIG. 6 is a block diagram illustrating a photoacoustic imaging system for correcting motion according to an embodiment of the present invention. Since the system structure of FIG. 2 and FIG. 4 is covered before, Only the outline of the operation performed by each configuration will be described.

광음향 영상 취득 수단(10)은, 피측정 대상(50)에 광자를 인가하는 광 인가부(11)와 피측정 대상(50)에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 프로브(probe)(12)를 포함한다. The photoacoustic image acquisition means 10 includes a light applying unit 11 for applying a photon to the measurement subject 50 and a probe for receiving an ultrasonic signal generated by the photon absorbed by the measurement target 50 ) ≪ / RTI >

광음향 영상 처리 수단(20)은, 적어도 하나 이상의 물리적인 저장 매체로 구성된 저장부(21)와 실질적인 영상 처리를 담당하는 프로세서(processor)를 구비하는 처리부(22)를 포함한다.The photoacoustic image processing unit 20 includes a storage unit 21 having at least one physical storage medium and a processing unit 22 having a processor for performing substantial image processing.

저장부(21)는 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대해 획득된 복수 개의 프레임 영상을 저장한다. 또한, 영상 처리 과정에서 생성된 임시 프레임 영상들을 저장할 수도 있다.The storage unit 21 stores a plurality of frame images obtained for the measured object from the ultrasound signals received over time by repeating the photon application and the ultrasound signal receiving process. In addition, temporary frame images generated in the image processing process may be stored.

처리부(22)는 저장부(21)에 저장된 영상 프레임 데이터를 독출하여, 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하고, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하여 디스플레이 수단(40)으로 출력한다.The processing unit 22 reads out the image frame data stored in the storage unit 21 to compensate each motion generated in the previous frame with respect to the most recent frame of the frame image, Accumulates the images to generate one photoacoustic image, and outputs the photoacoustic image to the display means (40).

이러한 처리부(22)는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상한다.The processing unit 22 estimates video motion vectors between adjacent frames at the predetermined time intervals from the most recent frame for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame, Motion motion vectors are compensated for by concatenating video motion vectors sequentially.

특히, 처리부(22)는, 획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정하고, 상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출하며, 산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정할 수 있다.In particular, the processing unit 22 sets a reference macro block as a reference for one frame in the obtained frame image, sets a reference macroblock at the same position of the previous frame to be compared with the macro block, The difference between the reference macroblock and the reference macroblock is calculated to detect a change from the previous frame based on the most recent frame, and an interval between the detected position of the motion and the reference point is calculated from the difference between the calculated macroblocks It is possible to estimate an image motion vector between adjacent frames.

나아가, 상기 처리부(22)는 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 상기 영상 움직임 벡터를 추정하되, 최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복하여 수행할 수 있다.In addition, the processing unit 22 estimates the video motion vector through an iterative search process that sequentially reduces the step size, and estimates the video motion vector based on the initial step size , The difference between the calculated macroblocks is updated, and the calculated difference value is updated to a new macroblock, the step size is reduced, and the difference value calculation and the macroblock updating are repeated a predetermined number of times .

한편, 다중 파장을 이용하는 분자 광음향 영상을 구현함에 있어서, 상기 광 인가부(11)는 피측정 대상(50)에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고, 상기 처리부(22)는 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 것이 바람직하다.Meanwhile, in implementing a molecular photoacoustic image using multiple wavelengths, the light applying unit 11 applies a photon to each of the measurement targets 50 at predetermined wavelengths, and the processing unit 22 calculates It is preferable to generate a photoacoustic image by accumulating the motion-compensated plurality of frame images based on an image having a wavelength at which the feature points are most clearly displayed in the image.

또한, 상기 광 인가부(11)는, 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 일정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시키는 것이 바람직하다.In addition, the light applying unit 11 applies a photon while sequentially changing a preset wavelength, acquires a frame image, applies a photon while sequentially changing a predetermined wavelength again after a predetermined time delay, and obtains a frame image It is preferable to keep the time interval between acquisition of frame data per wavelength constant.

이러한 다중 파장을 이용하는 분자 광음향 영상을 구현하고자 할 경우, 상기 처리부(22)는, 가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고, 상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하게 된다.In order to realize a molecular photoacoustic image using such a multi-wavelength, the processing unit 22 is configured to perform, at a predetermined time interval from the most recent frame, a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the latest frame, Estimates video motion vectors between adjacent frames, and sequentially connects the estimated video motion vectors to compensate for motion generated in the video.

도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 평준화를 이용하여 신호대 잡음비(SNR)를 향상시킨 실험 결과를 예시한 도면이다.FIGS. 7A to 7D are graphs illustrating experimental results showing improved signal-to-noise ratios (SNRs) using image equalization according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 7a에서 흰색 화살표로 표시된 인위적 움직임에 대해, 종래의 움직임 보상을 수행하지 않은 프레임 평균화 기법(도 7b)에 비하여 본 발명의 실시예들이 제안하고 있는 움직임 보상을 수행하여 평준화한 경우(도 7c) 신호대 잡음비의 향상을 볼 수 있다. 마지막으로 도 7d에서는 향상된 해상도를 비교한 그래프를 보인다. 도 7d를 참조하면, 기준 이미지에 대비하여, 본 발명의 실시예들이 제안하고 있는 움직임 보상 기법(FA-IFMC method)을 적용한 경우에 나타나는 우수한 해상도를 확인할 수 있다.(FIG. 7C) by performing the motion compensation proposed by the embodiments of the present invention in comparison with the frame averaging technique (FIG. 7B) in which the conventional motion compensation is not performed for the artificial motion indicated by the white arrow in FIG. 7A, The improvement of the signal-to-noise ratio can be seen. Finally, Figure 7d shows a graph comparing the improved resolution. Referring to FIG. 7D, it is possible to confirm a superior resolution in the case of applying the motion compensation scheme (FA-IFMC method) proposed by the embodiments of the present invention to the reference image.

도 7a 내지 도 7d에 나타난 것처럼 영상 평준화에 움직임 보상 알고리즘을 사용하여 영상 질을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다. TSS 알고리즘과 블록 매칭 알고리즘을 접목하여 시간에 따른 영상 데이터에 대한 움직임을 T 간격으로 추정하였다. 즉, I(0)↔I(-T), I(-T)↔I(-2T), ... , I(-T(N-1))↔I(-TN)간 영상 움직임 벡터를 추정하고, 각 영상을 각각 추정된 벡터를 연결하여 움직임을 보상함으로써 최적 영상을 취득하였다.As shown in FIGS. 7A to 7D, it has been confirmed through experiments that the image quality can be improved by using a motion compensation algorithm for image equalization. TSS algorithm and block matching algorithm are applied to estimate the motion of the image data over time according to T interval. That is, the image motion vector between I (0) ↔I (-T), I (-T) ↔I (-2T), ..., I (-T The optimal images are obtained by compensating motion by connecting each estimated vector to each image.

실험은 닭 가슴살에 직경 0.9mm의 흑연 심을 삽입하여, 이를 Nd:Yag 레이저 시스템을 이용해 700nm의 파장을 갖는 10Hz의 레이저 펄스를 인가하였다. 이때 발생하는 신호를 초음파 영상 시스템의 프로브를 사용해 수신하였는데, 인위적인 움직임을 가해주기 위하여 0.2mm 단위로 우측, 하측으로 각각 8번씩 움직인 후에 수신하였다. 이렇게 얻은 rf-data를 각 위치별로 4프레임씩 평균화하고, 이를 포락선 검출(envelope detection)과 주사 변환(scan-conversion)을 통해 영상화한 뒤 종래의 방식과 본 발명의 실시예들을 통해 제안된 방식을 통해 프레임 평준화를 적용하였다.In this experiment, a graphite core with a diameter of 0.9 mm was inserted into a chicken breast, and a laser pulse of 10 Hz having a wavelength of 700 nm was applied using the Nd: Yag laser system. At this time, the signals were received by a probe of the ultrasound imaging system, and they were received after moving 8 times to the right and the lower side in 0.2 mm increments in order to apply an artificial motion. The thus-obtained rf-data is averaged by 4 frames for each position, and the image is imaged through envelope detection and scan-conversion. Then, the conventional method and the method proposed by the embodiments of the present invention Frame leveling.

기준 이미지(도 7b)의 경우 동일한 위치에서 64프레임의 rf-data를 평균화한 뒤 영상화한 결과이다. 영상에 나타난 바와 같이 기존의 방식(도 7b)에서 나타나던 잡음 신호가 제안된 방식(도 7c)을 통한 경우 없어지는 것을 볼 수 있으며, 또한 타겟의 신호 역시 기준 이미지와 같은 위치에 위치하게 되고, 신호 또한 분산되지 않고 올바른 위치에 나타나는 것을 볼 수 있다. 측정된 PSNR의 향상은 6.3 dB, 축방향 해상도는 0.83 mm 향상됨을 확인하였다. 이러한 실험 결과를 정리하면 다음의 표 1과 같다.In the case of the reference image (FIG. 7B), the result is the image obtained by averaging the rf-data of 64 frames at the same position. As shown in the image, it can be seen that the noise signal shown in the conventional method (FIG. 7B) disappears through the proposed method (FIG. 7C), and the target signal is also located at the same position as the reference image, You can also see that it appears in the correct position without being scattered. The measured PSNR improvement was 6.3 dB and the axial resolution was improved by 0.83 mm. The results of these experiments are summarized in Table 1 below.

기존의 방식Conventional method 제안된 방식Proposed method PSNRPSNR 23.4 dB23.4 dB 29.7 dB29.7 dB 축방향 해상도Axial resolution 1.49 mm1.49 mm 0.66 mm0.66 mm

도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 평준화를 이용하여 신호대 잡음비(SNR)를 향상시킨 실험 결과를 예시한 도면으로서, 향상된 분자 흡광 대조도를 제공할 수 있음을 보여주고 있다.FIGS. 8A to 8C illustrate experimental results illustrating improved signal-to-noise ratio (SNR) using image equalization according to an embodiment of the present invention, and show improved molecular absorption contrast.

석회화 조직을 포함한 유방 검체에 대해 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 제안 기법이 기존 방식에 비하여 석회화 조직에 대한 대조도를 향상시킨다는 결과를 확인하고자 실험을 진행하였다.Experiments were conducted to confirm that the proposed method adopted by the embodiments of the present invention for breast specimens including calcified tissues improves the contrast of calcified tissue compared to the conventional method.

이러한 검체는 물 속에 담겨 있으며 조직은 물보다 밀도가 낮아 물 내부의 흐름에 민감하게 그 형태가 바뀌게 된다. 또한 각 파장 영상 데이터에 임의로 움직임을 0.5 mm 정도 주어 영상을 분자 복원하였다.These specimens are contained in water and tissues are less dense than water, so their shape is changed sensitively to the flow in the water. We also reconstructed the image with arbitrary movement of 0.5 mm for each wavelength image data.

도 8a의 영상은 해당 검체의 x-ray mammography 영상으로 검체 내부의 석회화 조직의 위치를 보여준다. 또한 도 8b의 영상은 각 700 nm, 800 nm의 레이저로 얻은 광음향 영상을 보여준다. 이를 통해 도 8c의 분자 광음향 영상을 얻게 된다.The image of FIG. 8A shows an x-ray mammography image of the specimen, showing the location of calcification tissue inside the specimen. Also, the image of FIG. 8B shows a photoacoustic image obtained with a laser of 700 nm and 800 nm, respectively. Thus, the molecular photoacoustic image of FIG. 8C is obtained.

도 8c의 상단 영상은 움직임 보상 없이 수행한 광음향 영상을 초음파 영상에 정합시킨 영상이고, 하단 영상은 본 발명의 실시예들에 따라 제안된 방식으로 복원한 분자 광음향 영상이다. 한눈에 볼 수 있듯, 움직임 보상을 수행하지 않은 경우 목적한 석회화 조직 외의 부분에서 신호가 검출됨에 따라 진단에 있어 민감도 및 정확도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수 있을 것임을 알 수 있다. 반면 제안된 방법의 경우 원하는 석회화 조직에 대한 대조도만 최적화시킴으로써 진단에 있어 민감도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.8C is an image obtained by matching a photoacoustic image without motion compensation to an ultrasound image, and a bottom image is a molecular photoacoustic image restored by the proposed method according to the embodiments of the present invention. As can be seen at the glance, if motion compensation is not performed, the signal can be detected at a portion other than the target calcified tissue, which can be a factor for lowering the sensitivity and accuracy in diagnosis. On the other hand, the proposed method can improve the sensitivity and accuracy of diagnosis by optimizing only the contrast for the desired calcified tissue.

본 발명의 실시예들에 따르면, 광음향 영상 취득 과정에서 발생 가능한 움직임 오차를 보상해줌으로써 영상 평준화 과정이나 분자 광음향 영상 복원 과정에서 더 향상된 신호대 잡음비와 축방향 해상도, 그리고 대조도를 얻을 수 있다. 특히 분자 광음향 영상 복원과 영상 평준화 모두에 움직임 보상 기법을 적용함으로써 영상의 질을 비약적으로 향상시킬 수 있다.According to embodiments of the present invention, it is possible to obtain improved signal-to-noise ratio, axial resolution, and contrast in the image equalization process or the molecular photoacoustic image restoration process by compensating for possible motion errors in the photoacoustic image acquisition process . In particular, applying the motion compensation technique to both the photoacoustic image reconstruction and the image equalization improves the image quality dramatically.

이러한 일련의 움직임 보상(Motion compensation) 기법을 적용한다면, 첫째 광음향 영상의 프레임 평준화 과정에서 발생가능한 움직임을 보상해줌으로써 각 파장별 영상의 질을 향상시킬 수 있으며, 둘째 광음향 분광(spectroscopy) 영상 취득에서 각 파장별 영상 간에 발생하는 움직임을 보상하여 움직임 오차(motion artifact)로 인한 오류를 최소한으로 줄일 수 있고, 이를 통해 원하는 부위의 원하는 측정 대상에 대한 영상을 효율적으로 획득할 수 있다.By applying the motion compensation technique, it is possible to improve the image quality of each wavelength by compensating the motion that can be generated in the process of frame equalization of the first photoacoustic image, and the second photoacoustic spectroscopy image The motion caused by the motion artifacts can be minimized by compensating the motion generated between the images of each wavelength in the acquisition. Thus, it is possible to efficiently acquire the image of the desired measurement object of the desired region.

한편, 본 발명의 실시예들은 프로브 구조체의 동작 제어 및 프로브 구조체를 통해 획득된 개별 영상에 대한 영상 처리 과정을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.Meanwhile, embodiments of the present invention can be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium for controlling the operation of the probe structure and performing image processing on individual images obtained through the probe structure. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device and the like, and also a carrier wave (for example, transmission via the Internet) . In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that computer readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily deduced by programmers skilled in the art to which the present invention belongs.

이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 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.The present invention has been described above with reference to various embodiments. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

10 : 광음향 영상 취득 수단
11 : 광 인가부 12 : 프로브
20 : 광음향 영상 처리 수단
21, 25, 31, 35 : 저장부/메모리
22 : 처리부
23, 33 : 움직임 보상 수단
27 : 영상 누적 수단 37 : 다중 스펙트럼 영상 복원 수단
40 : 디스플레이 수단
50 : 피측정 대상
10: photoacoustic image acquisition means
11: light applying part 12: probe
20: photoacoustic image processing means
21, 25, 31, 35: storage unit / memory
22:
23, 33: motion compensation means
27: Image accumulation means 37: Multispectral image reconstruction means
40: Display means
50: Target to be measured

Claims (15)

광음향 영상 시스템이 피측정 대상에 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 단계;
상기 광음향 영상 시스템이 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득하는 단계;
상기 광음향 영상 시스템이 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하는 단계; 및
상기 광음향 영상 시스템이 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 광음향 영상의 획득 방법.
A photoacoustic imaging system applying a photon to an object to be measured and receiving an ultrasonic signal generated by the photon absorbed by the object to be measured;
Acquiring a plurality of frame images of the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon-applying and ultrasonic signal receiving processes by the photoacoustic imaging system;
Compensating for motions generated in the image of the previous frame based on the latest frame among the frame images obtained by the photoacoustic imaging system; And
Wherein the photoacoustic imaging system accumulates the motion compensated plurality of frame images to generate a photoacoustic image.
제 1 항에 있어서,
상기 움직임을 보상하는 단계는,
가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하는 단계; 및
상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 단계;를 포함하는 광음향 영상의 획득 방법.
The method according to claim 1,
The step of compensating for the motion comprises:
Estimating image motion vectors between adjacent frames at the predetermined time intervals from the most recent frame for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame; And
And compensating motion generated in an image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계는,
획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정하는 단계;
상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출하는 단계; 및
산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계;를 포함하는 광음향 영상의 획득 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein the estimating the image motion vector comprises:
Setting a reference macro block as a reference for one frame in the obtained frame image and setting a reference macroblock at the same position of the previous frame to be compared;
Calculating a difference between a reference macroblock and a reference macroblock to detect a change from a previous frame based on the most recent frame; And
And estimating an image motion vector between adjacent frames using a distance between the detected position of the motion and the reference point from the difference between the calculated macroblocks.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 움직임 벡터를 추정하는 단계는, 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 수행되며,
최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상의 획득 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein the step of estimating the image motion vector is performed through an iterative search process of sequentially reducing a step size,
The difference between the first reference macroblock and the macroblocks spaced apart from the corresponding reference macroblock by an initial step size is calculated, the point having the smallest calculated difference value is updated with a new macroblock, and the step size is reduced And the difference value calculation and the macro block update are repeated a predetermined number of times.
광음향 영상 시스템이 피측정 대상에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고, 상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 단계;
상기 광음향 영상 시스템이 상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대한 복수 개의 프레임 영상을 획득하는 단계;
상기 광음향 영상 시스템이 획득된 상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하는 단계; 및
상기 광음향 영상 시스템이 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 광음향 영상의 획득 방법.
The photoacoustic imaging system applying a photon to a measured object by a predetermined wavelength and receiving an ultrasonic signal generated by the photon absorbed by the measured object;
Acquiring a plurality of frame images of the object to be measured from the ultrasound signals received over time by repeating the photon-applying and ultrasonic signal receiving processes by the photoacoustic imaging system;
Compensating for motions generated in the image of the previous frame based on the latest frame among the frame images obtained by the photoacoustic imaging system; And
And generating a photoacoustic image by accumulating the motion compensated plurality of frame images based on an image of a wavelength at which the feature points are most clearly displayed among the images obtained by the photoacoustic imaging system by the wavelengths A method of acquiring a photoacoustic image.
제 5 항에 있어서,
상기 파장별로 광자를 인가하는 단계는,
미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 소정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시키는 것을 특징으로 하는 광음향 영상의 획득 방법.
6. The method of claim 5,
The method of claim 1,
By repeating a process of acquiring a frame image by applying a photon while sequentially changing a predetermined wavelength and acquiring a frame image by applying photons while sequentially changing a predetermined wavelength again after a predetermined time delay, And the time interval between acquisitions is kept constant.
제 5 항에 있어서,
상기 움직임을 보상하는 단계는,
가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하는 단계; 및
상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 단계;를 포함하는 광음향 영상의 획득 방법.
6. The method of claim 5,
The step of compensating for the motion comprises:
Estimating image motion vectors between adjacent frames at the predetermined time intervals from the most recent frame for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame; And
And compensating motion generated in an image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.
제 5 항에 있어서,
상기 미리 설정된 파장은,
상기 피측정 대상을 구성하는 조직 또는 상기 피측정 대상 내에 위치하는 병변 조직에 반응하는 복수의 레이저 파장 중에서 선택된 것을 특징으로 하는 광음향 영상의 획득 방법.
6. The method of claim 5,
The predetermined wavelength may be, for example,
And a plurality of laser wavelengths that are responsive to a tissue constituting the object to be measured or a lesion tissue located in the object to be measured.
피측정 대상에 광자를 인가하는 광 인가부;
상기 피측정 대상에 흡수된 광자에 의해 발생하는 초음파 신호를 수신하는 프로브(probe);
상기 광자 인가 및 초음파 신호 수신 과정을 반복함으로써 시간에 따라 수신된 상기 초음파 신호들로부터 상기 피측정 대상에 대해 획득된 복수 개의 프레임 영상을 저장하는 저장부; 및
상기 프레임 영상 중 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임에서 영상 내에 발생한 움직임을 각각 보상하고, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 처리부;를 포함하는 광음향 영상 시스템.
A light applying unit for applying a photon to an object to be measured;
A probe for receiving an ultrasonic signal generated by photons absorbed by the object to be measured;
A storage unit for storing a plurality of frame images obtained for the measured object from the ultrasound signals received over time by repeating the photon application and the ultrasonic signal reception process; And
And a processor for compensating for motions generated in the image in the previous frame based on the most recent frame of the frame images and accumulating the plurality of frame images compensated for motion to generate one photoacoustic image, Image system.
제 9 항에 있어서,
상기 처리부는,
가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고,
상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein,
Estimating an image motion vector between adjacent frames at the predetermined time interval from the most recent frame for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame,
And compensates motion generated in the image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.
제 10 항에 있어서,
상기 처리부는,
획득된 상기 프레임 영상 내의 하나의 프레임에 대해 기준이 되는 기준 매크로 블록(macro block)을 설정하고, 이와 비교하고자 하는 이전 프레임의 동일 위치에 대조 매크로 블록을 설정하고,
상기 가장 최근의 프레임을 기준으로 이전 프레임과의 변화를 탐지하기 위해 기준 매크로 블록과 대조 매크로 블록 간의 차이를 각각 산출하며,
산출된 상기 매크로 블록들 간의 차이로부터 움직임의 감지된 위치와 기준점 간의 간격을 이용하여 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 추정하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
11. The method of claim 10,
Wherein,
Setting a reference macro block as a reference for one frame in the obtained frame image, setting a reference macroblock at the same position of a previous frame to be compared with the macro block,
A difference between a reference macroblock and a reference macroblock is calculated to detect a change from a previous frame based on the latest frame,
And estimates an image motion vector between adjacent frames using the interval between the detected position of the motion and the reference point from the difference between the calculated macroblocks.
제 10 항에 있어서,
상기 처리부는 스텝 크기(step size)를 순차적으로 감소시키는 반복 탐색 과정을 통해 상기 영상 움직임 벡터를 추정하되,
최초의 기준 매크로 블록과 이에 대응하는 대조 매크로 블록의 주위에서 초기 스텝 크기만큼 이격되어 위치한 매크로 블록 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이값이 가장 작은 지점을 새로운 매크로 블록으로 갱신하며, 스텝 크기를 감소시킨 후 상기 차이값 산출과 매크로 블록 갱신을 일정 횟수만큼 반복하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
11. The method of claim 10,
Wherein the processor estimates the image motion vector through an iterative search process of sequentially reducing a step size,
The difference between the first reference macroblock and the macroblocks spaced apart from the corresponding reference macroblock by an initial step size is calculated, the point having the smallest calculated difference value is updated with a new macroblock, and the step size is reduced And the difference value calculation and the macro block update are repeated a predetermined number of times.
제 9 항에 있어서,
상기 광 인가부는 피측정 대상에 미리 설정된 파장별로 광자를 인가하고,
상기 처리부는 상기 파장별로 획득된 영상 중 특징점이 가장 명확하게 나타나는 파장의 영상을 기준으로, 움직임이 보상된 상기 복수 개의 프레임 영상을 누적하여 하나의 광음향 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the light applying unit applies a photon to a measurement target by a predetermined wavelength,
Wherein the processor generates one photoacoustic image by accumulating the plurality of frame images compensated for motion on the basis of an image of a wavelength at which the feature points are most clearly displayed among the images obtained by the wavelengths, system.
제 13 항에 있어서,
상기 광 인가부는,
미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하고, 소정 시간 지연 후 재차 미리 설정된 파장을 순차적으로 변화시키면서 광자를 인가하여 프레임 영상을 획득하는 과정을 반복함으로써, 파장별 프레임 데이터의 취득간 시간 간격을 일정하게 유지시키는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
14. The method of claim 13,
The light-
By repeating a process of acquiring a frame image by applying a photon while sequentially changing a predetermined wavelength and acquiring a frame image by applying photons while sequentially changing a predetermined wavelength again after a predetermined time delay, Wherein the time interval between acquisitions is kept constant.
제 13 항에 있어서,
상기 처리부는,
가장 최근의 프레임과 일정 시간 간격으로 취득한 복수 개의 프레임 영상에 대하여, 상기 가장 최근의 프레임으로부터 상기 일정 시간 간격으로 인접하는 프레임 간의 영상 움직임 벡터를 각각 추정하고,
상기 추정된 영상 움직임 벡터를 순차적으로 연결함으로써 영상 내에 발생한 움직임을 보상하는 것을 특징으로 하는 광음향 영상 시스템.
14. The method of claim 13,
Wherein,
Estimating an image motion vector between adjacent frames at the predetermined time interval from the most recent frame for a plurality of frame images acquired at a predetermined time interval from the most recent frame,
And compensates motion generated in the image by sequentially connecting the estimated video motion vectors.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3308707A1 (en) * 2016-09-27 2018-04-18 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and computer readable medium
US10578588B2 (en) 2016-09-27 2020-03-03 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and storage medium
CN112115411A (en) * 2020-08-21 2020-12-22 中国电子科技集团公司第十三研究所 Position drift compensation method, terminal device and readable storage medium
US10980517B2 (en) 2017-02-23 2021-04-20 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic apparatus for estimating position of probe and method for controlling the same
US11529057B2 (en) 2016-09-27 2022-12-20 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and program
KR20230166390A (en) 2022-05-30 2023-12-07 부산대학교 산학협력단 System and Method for Realizing 3D Photoacoustic Macroscopy using Ultrasound Guided Breath-Compensation

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070066047A (en) * 2005-12-21 2007-06-27 주식회사 메디슨 Method for forming image using block matching and motion compensated interpolation
WO2007097108A1 (en) * 2006-02-22 2007-08-30 Hitachi Medical Corporation Ultrasonic diagnostic equipment
JP2013042996A (en) * 2011-08-25 2013-03-04 Canon Inc Test object information acquisition device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070066047A (en) * 2005-12-21 2007-06-27 주식회사 메디슨 Method for forming image using block matching and motion compensated interpolation
WO2007097108A1 (en) * 2006-02-22 2007-08-30 Hitachi Medical Corporation Ultrasonic diagnostic equipment
JP2013042996A (en) * 2011-08-25 2013-03-04 Canon Inc Test object information acquisition device

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"On image quality enhancement in photoacoustic image reconstruction by motion compensation". In: 17th Annual Workshop on Circuits, 23-24 Nov 2006, Veldhoven, The Netherlands (pp. 216-222) *
유방암 진단용 광음향 영상 시스템 개발, 이순혁, 지윤서, 이레나, 한국의학물리학회, 2013년.

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3308707A1 (en) * 2016-09-27 2018-04-18 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and computer readable medium
US10548477B2 (en) 2016-09-27 2020-02-04 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and storage medium
US10578588B2 (en) 2016-09-27 2020-03-03 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and storage medium
US11529057B2 (en) 2016-09-27 2022-12-20 Canon Kabushiki Kaisha Photoacoustic apparatus, information processing method, and program
US10980517B2 (en) 2017-02-23 2021-04-20 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic apparatus for estimating position of probe and method for controlling the same
CN112115411A (en) * 2020-08-21 2020-12-22 中国电子科技集团公司第十三研究所 Position drift compensation method, terminal device and readable storage medium
CN112115411B (en) * 2020-08-21 2024-04-16 中国电子科技集团公司第十三研究所 Position drift compensation method, terminal device and readable storage medium
KR20230166390A (en) 2022-05-30 2023-12-07 부산대학교 산학협력단 System and Method for Realizing 3D Photoacoustic Macroscopy using Ultrasound Guided Breath-Compensation

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