KR20150142854A - 엑스선 영상 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

Abstract

엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 장치의 제어방법에 대한 것으로, 엑스선 영상 장치는 복수의 프레임 영상으로부터 조직의 움직임이 작은 제 1 조직 영상과, 상기 조직 움직임이 큰 제 2 조직 영상을 추출하는 영상 분리부 및 제 2 조직 영상을 조직의 움직임에 따라 보정하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.

Description

엑스선 영상 장치 및 그 제어 방법{X-RAY IMAGE APPARATUS AND CONTROL METHOD FOR THE SAME}

대상체에 엑스선을 투과시켜 엑스선 영상을 생성하는 엑스선 영상 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

엑스선 영상 장치는 대상체에 엑스선을 조사하고 대상체를 투과한 엑스선을 이용하여 대상체의 내부 영상을 획득할 수 있는 장치이다. 대상체를 구성하는 물질의 특성에 따라 엑스선의 투과성이 다르므로, 대상체를 투과한 엑스선의 세기 또는 광도를 검출하여 대상체의 내부구조를 영상화할 수 있다.

구체적으로, 엑스선 발생부에서 엑스선을 발생시켜 대상체에 조사하면 엑스선 검출부가 대상체를 투과한 엑스선을 검출하고 검출된 엑스선을 전기적인 신호로 변환한다. 전기적인 신호의 변환은 픽셀 별로 이루어지기 때문에 각 픽셀에 대응되는 전기적인 신호를 조합하여 하나의 엑스선 영상을 얻을 수 있다.

최근 이러한 엑스선 영상 장치에 있어 안정성을 확보하기 위해 대상체에 조사되는 엑스선의 선량을 줄임과 동시에, SNR(Signal to Noise Ratio)을 높이기 위해서 여러 장의 저선량 엑스선 영상을 획득하는 추세이다.

그러나, 여러 장의 저선량 엑스선 영상을 획득함에 있어서 대상체의 조직이 움직임으로 인해서 획득된 영상에 모션 블러(motion blur)가 발생하고, 이를 감소시키기 위한 보정에 대한 연구 및 개발이 진행되고 있다.

프레임 영상을 일률적으로 보정하지 않고, 각각의 조직의 모션에 따라 보정을 하는 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 장치의 제어 방법을 제공한다.

엑스선 영상 장치의 일 실시예는 복수의 프레임 영상으로부터 조직의 움직임이 작은 제 1 조직 영상과, 조직 움직임이 큰 제 2 조직 영상을 추출하는 영상 분리부 및 제 2 조직 영상을 조직의 움직임에 따라 보정하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 처리부는 제 2 조직 영상에 표시된 조직의 움직임을 추정하고, 추정된 조직의 움직임에 따라 제 2 조직 영상을 보정할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 처리부는 보정된 제 2 조직 영상과 제 1 조직 영상을 합성하여 보정된 프레임 영상을 생성할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분리부는 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 제 1 조직 영상을 추출할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분리부는 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 추출된 제 2 조직 영상 성분을 제거하여 제 1 조직 영상을 추출할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 엑스선 영상 장치는 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하는 영상 분석부를 더 포함할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분석부는 분석된 조직의 움직임을 미리 설정된 범위에 따라 복수개의 그룹으로 그룹화하고, 영상 분리부는 그룹화한 그룹 별로 조직 영상을 추출하고, 영상 처리부는 동일 그룹의 조직 영상 별로 동일한 보정치를 갖도록 보정할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분석부는 조직의 움직임 벡터를 산출하고, 영상 처리부는 산출된 움직임 벡터를 움직임 변환 행렬로 변환하고, 움직임 변환 행렬을 이용하여 상기 조직 영상을 보정할 수 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분석부에서 조직의 움직임을 분석하는 것은 미리 저장된 조직 데이터를 이용할 수도 있다.

또한, 일 실시예에 따라서 영상 분석부는 보정된 프레임 영상과 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하고, 영상 처리부는 조직 영상을 보정된 프레임 영상과 복수의 프레임 영상을 비교하여 분석한 각 조직의 움직임에 따라 보정하고, 보정된 프레임 영상과 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임이 없는 것으로 분석될 때까지 동작할 수도 있다.

엑스선 영상 장치의 제어방법의 일 실시예는 복수의 프레임 영상으로부터 조직의 움직임이 작은 제 1 조직 영상과, 조직 움직임이 큰 제 2 조직 영상을 추출하는 단계 및 제 2 조직 영상을 조직의 움직임에 따라 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 장치의 제어방법에 의하면, 프레임 영상 전체를 보정하지 않고, 모션에 따라 복수 개의 조직 영상으로 분리한 뒤, 분리된 각 조직 영상에 해당하는 보정을 하고, 이를 합성하여 하나의 보정된 프레임 영상을 획득할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 엑스선 영상 장치의 외관을 도시하고 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 엑스선 영상 장치의 구성에 대한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 엑스선 발생부의 단면을 도시하고 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 서로 다른 에너지 대역의 엑스선들 각각의 에너지 스펙트럼을 도시하고 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 엑스선 발생부에 의해 발생된 엑스선의 에너지 스펙트럼의 일 예를 도시하고 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 엑스선 검출부의 외관을 도시하고 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 엑스선 검출부의 단일 픽셀 영역에 대한 개념을 도시하고 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 복수의 에너지 대역 별로 엑스선을 분리할 수 있는 엑스선 검출부의 픽셀 영역에 대한 개념을 도시하고 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 엑스선 검출부의 각 픽셀에 대한 광도 맵을 도시하고 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 대상체 내부의 조직들 각각의 감쇄 계수의 차이를 나타낸 그래프이다.
도 11은 다른 실시예에 따른 대상체 내부의 조직들 각각의 감쇄 계수의 차이를 나타낸 그래프이다.
도 12는 일 실시예에 따른 엑스선 영상 장치에서 프레임 영상을 분리하여 보정 후 합성하는 방법의 개념을 도시하고 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 블록 매칭 알고리즘으로 각 조직의 움직임을 분석하고 보정하는 방법의 개념을 도시하고 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 옵티컬 플로우로 각 조직의 움직임을 분석하는 개념을 도시하고 있다.
도 15는 일 실시예에 따라 복수의 프레임 영상을 분리, 보정 및 합성하여 보정된 프레임 영상을 획득하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법의 플로우 차트이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 실시예를 통하여 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. 다만, 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

이하에서 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 이하에서 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 통상의 기술자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.

아울러, 이하에서 선택적으로 기재된 양상이나 선택적으로 기재된 실시예의 구성들은 비록 도면에서 단일의 통합된 구성으로 도시되었다 하더라도 달리 기재가 없는 한, 통상의 기술자에게 기술적으로 모순인 것이 명백하지 않다면 상호간에 자유롭게 조합될 수 있는 것으로 이해하여야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 장치의 제어방법의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 엑스선 영상 장치의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 1은 엑스선 영상 장치의 외관을 도시하고 있다.

엑스선 영상 장치(1)는 크게 엑스선 발생부(100) 및 엑스선 발생부(100)와 마주보도록 배치된 엑스선 검출부(150)를 포함할 수 있다.

엑스선 발생부(100)는 대상체(ob)에 대한 엑스선 영상을 얻기 위하여 엑스선을 발생시키고, 발생된 엑스선을 대상체(ob)를 향해 조사할 수 있다.

엑스선 검출부(150)는 대상체(ob)를 투과한 엑스선을 검출할 수 있다. 또한, 엑스선 검출부(150)는 검출된 엑스선을 전기적 신호인 엑스선 데이터로 변환하고, 이를 다시 영상 신호로 변환하여 대상체(ob)의 엑스선 영상인 프레임 영상을 생성할 수 있다.

여기에서, 대상체(ob)는 인간 또는 동물의 생체가 될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니며, 엑스선 영상 장치(1)에 의해 그 내부 구조가 영상화 될 수 있는 것이라면 어떤 것이든 대상체(ob)가 될 수 있다.

엑스선 영상 장치(1)는 대상체(ob)를 수용하는 테이블(102)을 더 포함할 수 있다. 이에 따라, 엑스선 발생부(100)로부터 엑스선이 조사되는 동안 대상체(ob)는 테이블(102)에 수용되어 엑스선 발생부(100)와 엑스선 검출부(150) 사이에 위치할 수 있다.

엑스선 발생부(100)와 엑스선 검출부(150)는 C형 암(104)(C-arm, 104)의 서로 마주보는 양단부에 각각 마련될 수 있다. C형 암(104)은 Z축으로 표시된 수평축(horizontal zxis)을 중심으로 회전 가능하게 장착된다. 또한, C형 암(104)은 화살표 (a) 방향으로 원형(circular) 또는 반원형(semicircular)의 형태로 회전할 수 있다. 또한, C형 암(104)은 천장(ce)에 설치된 지지부(106)에 장착될 수 있고, 지지부(106)는 X축으로 표시된 수직축(vertical axis)을 중심으로 회전할 수 있다. 이에 따라, C형 암(104) 및 지지부(106)의 회전을 통해 대상체(ob)의 다양한 관심 영역(Region Of Interest, ROI)에 대해 다양한 방향에서 엑스선 영상들을 획득할 수 있다.

엑스선 검출부(150)를 통해 검출된 엑스선에 대한 전기적 신호에 소정의 영상 처리를 수행하여 획득한 대상체(ob)에 대한 엑스선 영상은 디스플레이(660)에 표시될 수 있다. 이때, 도 1에서는 디스플레이(660)가 천장(ce)에 설치된 것으로 도시하고 있으나, 디스플레이(660)의 위치가 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 도 1에 도시하지는 않았으나, 엑스선 영상 장치(1)는 기타 인터페이스(690)를 더 포함할 수 있다. 이때, 기타 인터페이스(690)로는 스위치, 키보드, 트랙볼, 터치 스크린 등이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

디스플레이(660)로는 브라운관(Cathod Ray Tube, CRT), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display, LCD), 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED) 표시장치, 유기발광다이오드(Organic Light Emitting Diode, OLED) 표시장치 등이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 엑스선 영상 장치의 구성을 도시하고 있다.

엑스선 영상 장치(1)는 엑스선 발생부(100), 엑스선 검출부(150), 영상 분석부(250), 영상 분리부(300), 영상 처리부(350), 영상 후처리부(400), 제어부(500), 메모리(630), 디스플레이(660) 및 기타 인터페이스(690)를 포함할 수 있고, 상술한 구성은 버스(700)에 의해 서로 연결될 수 있다.

엑스선 발생부(100)는 엑스선을 발생시켜 대상체(ob)에 조사한다. 엑스선 발생부(100)는 전원 공급부로부터 전원을 공급받아 엑스선을 발생시키며, 관전압에 의해 엑스선의 에너지가 제어될 수 있고, 관전류 및 엑스선 노출 시간에 의해 엑스선의 세기 또는 선량이 제어될 수 있다.

엑스선 발생부(100)는 단색광(monochromatic) 엑스선을 조사할 수도 있고, 일정 에너지 대역을 갖는 다색광 엑스선(polychromatic)을 조사할 수 있다. 또한, 엑스선 발생부(100)가 다색광 엑스선을 조사하는 경우, 조사되는 엑스선의 에너지 대역은 상한과 하한에 의해 정의되는 것으로 한다.

에너지 대역의 상한, 즉 조사되는 엑스선의 최대 에너지는 관전압의 크기에 의해 조절될 수 있고, 에너지 대역의 하한, 즉 조사되는 엑스선의 최소 에너지는 엑스선 발생부(100)의 내부 또는 외부에 구비된 필터에 의해 조절될 수 있다. 필터를 이용하여 저에너지 대역의 엑스선을 여과시키면, 조사되는 엑스선의 평균 에너지를 높일 수 있다.

엑스선 검출부(150)는 대상체(ob)를 통과한 엑스선을 검출하고, 이를 전기적인 신호인 엑스선 데이터로 변환하고, 이를 다시 영상 신호로 변환하여 프레임 영상을 생성한다. 여기서, 프레임 영상은 복수개의 픽셀로 구성된 하나의 엑스선 검출부(150)에서 검출된 엑스선 영상을 의미한다.

일반적으로, 엑스선 검출부(150)는 재료 구성 방식, 검출된 엑스선을 전기적인 신호로 변환시키는 방식 및 엑스선 데이터를 획득하는 방식에 따라 구분될 수 있는바, 이하 엑스선 검출부(150)가 엑스선을 검출하고 검출된 엑스선을 전기적 신호로 변환하여 엑스선 데이터를 획득하는 다양한 방식에 대해 설명하도록 한다.

엑스선 검출부(150)는 재료 구성 방식에 따라 단일형 소자로 구성되는 경우와 혼성형 소자로 구성되는 경우로 구분될 수 있다.

단일형 소자로 구성되는 경우는, 엑스선을 검출하여 전기적 신호를 발생시키는 부분과 전기적 신호를 읽고 처리하는 부분이 단일 소재의 반도체로 구성되거나, 단일 공정으로 제조되는 경우에 해당하며, 예를 들어, 수광 소자(160)인 CCD(Charge Coupled Device)나 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 를 단일하게 이용하는 경우이다.

혼성형 소자로 구성되는 경우는, 엑스선을 검출하여 전기적 신호를 발생시키는 부분과 전기적 신호를 읽고 처리하는 부분이 각기 다른 소재로 구성되거나, 다른 공정으로 제조되는 경우에 해당한다. 예를 들어, 포토다이오드, CCD, CdZnTe 등의 수광 소자(160)를 이용하여 엑스선을 검출하고 CMOS ROIC(Read Out Intergrated Circuit)을 이용하여 전기적 신호를 읽고 처리하는 경우, 스트립 검출기를 이용하여 엑스선을 검출하고 CMOS ROIC를 이용하여 전기적 신호를 읽고 처리하는 경우 및 a-Si 또는 a-Se 플랫 패널 시스템을 이용하는 경우 등이 있다.

또한, 엑스선 검출부(150)는 엑스선을 전기적 신호로 변환시키는 방식에 따라 직접변환방식과 간접변환방식으로 구분될 수 있다.

직접변환방식에서는, 엑스선이 조사되면 수광 소자(160) 내부에 일시적으로 전자-정공 쌍이 생성되고, 수광 소자(160)의 양단에 인가되어 있는 전장에 의해 전자는 양극(113)으로 정공은 음극(115)으로 이동하는바, 엑스선 검출부(150)가 이러한 이동을 전기적 신호로 변환한다. 직접변환방식에서 수광 소자(160)에 사용되는 물질은 a-Se, CdZnTe, HgI2, PbI2 등이 있다.

간접변환방식에서는, 수광 소자(160)와 엑스선 발생부(100) 사이에 섬광체(scintillator)를 구비하여 엑스선 발생부(100)에서 조사된 엑스선이 섬광체와 반응하여 가시광 영역의 파장을 갖는 광자(photon)를 방출하면 이를 수광 소자(160)가 감지하여 전기적 신호로 변환한다. 간접변환방식에서 수광 소자(160)로 사용되는 물질은 a-Si 등이 있고, 섬광체로는 박막 형태의 GADOX 섬광체, 마이크로 기둥형 또는 바늘 구조형 CSI(T1) 등이 사용된다.

또한, 엑스선 검출부(150)는 엑스선 데이터를 획득하는 방식에 따라, 전하를 일정시간 동안 저장한 후에 그로부터 신호를 획득하는 전하 누적 방식(Charge Integration Mode)과 단일 엑스선 광자에 의해 신호가 발생될 때마다 문턱 에너지(threshold energy) 이상의 에너지를 갖는 광자를 계수하는 광자 계수 방식(Photon Counting Mode)으로 구분될 수 있다.

영상 분석부(250)는 엑스선 검출부(150)에서 생성한 프레임 영상을 수신 받아 프레임 영상에 포함되어 있는 대상체(ob)의 조직 및 조직의 움직임 등을 분석한다. 또한, 영상 분석부(250)는 조직 분석부(260) 및 움직임 분석부(270)를 포함할 수 있다.

조직 분석부(260)는 대상체(ob)의 뼈 또는 연조직의 에너지 변화에 따른 감쇄 계수를 통해 프레임 영상에 포함된 조직의 종류에 대해서 판단할 수 있다. 구체적으로, 엑스선 발생부(100)에서 대상체(ob)에 조사한 엑스선의 에너지와 엑스선 검출부(150)에서 검출한 엑스선의 에너지를 비교하여 그 비율을 계산하고, 미리 저장된 대상체(ob) 조직에 대한 감쇄계수를 적용하여 프레임 영상에 표시된 조직의 종류를 판단할 수 있다.

또한, 조직 분석부(260)는 복수의 프레임 영상에 표시되지 않은 조직을 메모리(630)에 저장된 미리 저장된 조직 데이터를 이용하여 현재 프레임 영상에 표시된 조직을 분석할 수도 있다.

움직임 분석부(270)는 복수의 프레임 영상을 비교하여 복수의 프레임 영상에 표시된 조직들의 움직임을 분석할 수 있다.

구체적으로, 움직임 분석부(270)는 프레임 영상의 각 픽셀에 대한 광도(intensity), 조도(illumination), 휘도(luminance) 및 명도(luminosity) 등을 행렬로 표현하고, 복수의 프레임 영상의 행렬을 비교하여 모션 벡터를 산출할 수 있다.

또한, 움직임 분석부(270)는 움직임이 없는 조직, 프레임 영상에 표시된 조직에 움직임이 존재하는지 여부, 움직임이 존재한다면 각 조직의 움직임이 직선의 형태인지 곡선의 형태인지 여부, 각 조직의 움직임의 방향 및 각 조직의 움직임의 대소 등을 분석할 수 있다.

또한, 움직임 분석부(270)는 분석한 조직의 움직임에 기초하여 복수의 프레임 영상에서 복수의 조직 영상을 추출하는 경우 추출할 조직 영상의 개수를 결정하고, 분리할 조직 영상 간의 움직임의 기준을 결정할 수 있다. 즉, 움직임 분석부(270)는 보정이 요구되는 조직의 움직임, 보정치, 조직 영상에 표시되는 흐려짐(blur)의 정도 등에 따라 기준을 결정할 수 있다. 이외에도 다양한 변수가 분리할 조직 영상 간의 움직임의 기준으로 이용될 수 있을 것이다.

또한, 움직임 분석부(270)는 분석한 조직의 움직임에 기초하여 분류할 그룹의 수를 결정할 수 있다. 또한, 움직임 분석부(270)은 움직임 분석부(270)에서 결정한 그룹의 수 또는 미리 설정된 그룹의 수에 해당하는 움직임의 범위를 결정하고, 결정된 움직임의 범위에 기초하여 분석된 움직임을 복수개의 그룹으로 그룹화할 수 있다.

움직임 분석부(270)에서 각 조직의 움직임을 분석하는 방법으로는 블록 매칭 알고리즘(Block Matching Algorithm) 및 옵티컬 플로우(Optical Flow)이 이용될 수 있다.

블록 매칭 알고리즘(Block Matching Algorithm) 및 옵티컬 플로우(Optical Flow)에 대한 구체적인 설명은 이하의 도 13 및 도 14를 참조하여 설명하도록 한다.

이외에도 프레임 영상에 포함된 조직의 움직임을 분석하기 위한 다양한 방법이 움직임 분석부(270)에서 조직의 움직임을 분석하는 일례로 이용될 수 있을 것이다.

영상 분리부(300)는 영상 분석부(250)에서 분석한 프레임 영상에 표시된 조직의 종류 또는 각 조직의 움직임에 따라 프레임 영상에서 복수의 조직 영상을 추출할 수 있다.

여기서, 조직 영상은 프레임 영상에 표시된 조직을 움직임에 따라 분리한 영상이다. 구체적으로, 프레임 영상은 대상체(ob)의 상이한 층에 존재하는 대상 부위들을 겹쳐서 표시하는바, 프레임 영상 상에서는 실재로 상이한 층에 존재하는 대상 부위가 동일한 층에 존재하는 것으로 표시된다. 이러한 실재로는 상이한 층에 존재하지만 동일한 층으로 표시되는 대상 부위를 움직임에 따라 복수개의 조직으로 나누고, 해당 조직을 표시한 영상을 프레임 영상으로부터 추출한 것이 조직 영상이다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이 대상체(ob)의 흉부 촬영시 척추 및 갈비뼈와 같은 뼈 조직은 움직임이 없고, 흉부 내부의 장기와 같은 연조직은 움직임이 있다고 가정한다. 그러면, 영상 분리부(300)는 복수의 프레임 영상에서 뼈 조직과 연조직 영상을 추출할 수 있다.

또한, 영상 분리부(300)는 영상 분석부(250)에서 조직의 움직임을 분석하여 동일 그룹으로 그룹화한 조직을 하나의 조직 영상에 표시할 수 있다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이 영상 분석부(250)는 움직임이 없는 뼈 조직을 제 1 그룹으로 지정하고, 흉부의 피부와 같은 제 1 연조직과 내부 장기와 같은 제 2 연조직을 유사한 움직임을 가지는 제 2 그룹으로 지정할 수 있다. 그리고, 영상 분리부(300)는 제 1 그룹에 해당하는 뼈 조직의 조직 영상을 추출하고, 제 2 그룹에 해당하는 제 1 연조직 및 제 2 연조직의 조직 영상을 추출할 수 있다.

또한, 영상 분리부(300)에서 추출하는 조직 영상의 개수는 엑스선 검출부(150)에서 생성한 프레임 영상의 개수에 한정될 수 있다. 구체적으로, 영상 분리부(300)에서 추출하는 조직의 영상 개수는 엑스선 검출부(150)에서 생성한 프레임 영상의 개수의 이하일 수 있다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이 2개의 조직 영상을 추출하기 위해서는 엑스선 검출부(150)에서 생성한 프레임 영상의 개수가 2개 이상인 것이 적절하다.

또한, 영상 분리부(300)가 추출하는 조직 영상의 개수는 엑스선 영상 장치(1)가 제조될 때 설정된 설정값, 현재 촬영된 대상체(ob) 내 조직의 움직임, 촬영된 프레임 영상의 개수 및 사용자가 입력한 조직 영상의 개수 등에 기초하여 결정될 수 있다. 이외에도 다양한 변수가 영상 분리부(300)가 추출하는 조직 영상의 개수를 결정하는 변수의 일례로 이용될 수 있을 것이다.

또한, 영상 분리부(300)는 복수개의 프레임 영상에서 하나의 프레임 영상을 선택하여 움직임이 없는 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 움직임이 있는 조직 영상을 추출할 수 있다. 구체적으로, 영상 분리부(300)는 제 1 프레임 영상에서 제 1 조직 영상을 추출하고, 제 2 프레임 영상에서 제 2 조직 영상을 추출하며, 제 n 프레임 영상에서 제 n 조직 영상을 추출할 수 있다.

또한, 영상 분리부(300)는 복수개의 프레임 영상에서 하나의 프레임 영상을 선택하여 움직임이 없는 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 추출된 움직임 없는 조직 영상 성분을 제거하여 움직임이 있는 조직 영상을 추출할 수 있다. 구체적으로, 영상 분리부(300)는 제 1 프레임 영상에서 움직임이 없는 조직 영상인 제 1 조직 영상을 추출하고, 제 2 프레임 영상에서 제 1 조직 영상에 해당하는 성분을 제거하여 움직임이 있는 조직 영상인 제 2 조직 영상을 추출할 수 있다.

영상 처리부(350)는 영상 분석부(250)에서 분석한 대상체(ob)의 조직 및 조직의 움직임에 기초하여 영상 분리부(300)에서 추출한 복수의 조직 영상을 보정하고, 보정된 조직 영상을 합성하여 보정된 프레임 영상을 생성한다. 또한, 영상 처리부(350)는 영상 정합부(360), 함수 획득부(380), 영상 보정부(370) 및 영상 합성부(390)를 포함할 수 있다.

영상 정합부(360)는 복수의 조직 영상을 이용하여 복수의 조직 영상을 정합(match)한다. 정합이란 서로 상이한 영상을 변형하여 하나의 좌표계로 표시하는 처리 기법이다. 영상 정합부(360)는 도 12에 도시된 바와 같이 복수의 조직 영상, 일례로 제 1 조직 영상 및 제 2 조직 영상을 정합할 수 있다. 이 경우 영상 정합부(360)는 하나의 영상, 일례로 제 1 조직 영상을 기준 영상으로 하여 복수의 엑스선 영상, 일례로 제 1 조직 영상 및 제 2 조직 영상을 정합할 수 있다.

함수 획득부(380)는 영상 분석부(250)에서 분석한 조직의 움직임을 이용하여 각 조직의 움직임 보정을 위한 함수를 산출한다. 구체적으로, 함수 획득부(380)는 조직의 움직임에 따라 위치가 변화한 조직을 원래의 위치 또는 원하는 위치로 옮기기 위한 움직임 변환 행렬을 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이 함수 획득부(380)는 움직임이 없는 제 1 조직에 적용하기 위한 단위 행렬(identity matrix)를 산출하고, 움직임이 있는 제 2 조직에 적용하기 위한 움직임 변환 행렬을 산출할 수 있다. 또한, 함수 획득부(380)는 영상 분석부(250)에서 산출한 움직임 벡터를 움직임 변환 행렬로 변환할 수 있다.

또한, 함수 획득부(380)는 영상 분석부(250)에서 유사한 움직임을 가지는 조직을 동일 그룹으로 그룹화한 그룹별로 보정을 위한 함수를 산출하고, 동일한 그룹은 동일한 함수를 갖도록 보정을 위한 함수를 산출할 수 있다.

또한, 함수 획득부(380)는 영상 분석부에서 분석한 조직의 종류 및 조직의 움직임에 기초하여 움직임이 있는 조직의 움직임이 발생하기 전의 위치, 조직의 움직임이 발생하고 난 뒤의 위치 또는 촬영 시간 중간의 조직의 위치 등을 추정하고, 추정된 조직의 위치에 기초하여 조직의 움직임 보정을 위한 함수를 산출할 수 있다.

영상 보정부(370)는 복수의 조직 영상에 함수 획득부(380)에서 산출한 움직임 변환 함수를 적용하여 복수의 조직 영상을 보정한다. 예를 들어, 도 13과 같이 영상 보정부(370)는 움직임이 없는 제 1 조직 영상에는 단위 행렬을 적용하여 제 1 조직의 위치인 I22에 고정시키고, 움직임이 있는 제 2 조직 영상에는 움직임 변환 행렬을 적용하여 제 2 조직을 I23에 위치하도록 위치를 보정할 수 있다.

또한, 영상 보정부(370)는 영상 분석부(250)에서 유사한 움직임을 가지는 조직을 동일 그룹으로 그룹화한 그룹별로 보정을 하고, 동일 그룹에 해당하는 조직 영상에는 동일한 보정치를 갖는 보정을 수행할 수 있다.

영상 합성부(390)는 영상 보정부(370)에서 보정한 복수의 조직 영상을 합성하여 하나의 보정된 프레임 영상을 생성한다. 예를 들어, 영상 합성부(390)는 도 12와 같이 제 1 조직 영상과 보정된 제 2 조직 영상을 합성하여 하나의 보정된 현재의 프레임 영상을 생성할 수 있다.

또한, 영상 합성부(390)는 복수의 조직 영상을 영역 별로 비교하여 노이즈가 가장 작은 영역을 선택 또는 추출하여 합성하거나, 노이즈가 작은 영역에 더 큰 가중치를 주어 합산 할 수 있다. 이때, 비교되는 영역은 픽셀 단위일 수도 있고, 픽셀보다 더 큰 단위일 수도 있으며, 대상체(ob)의 특성에 따라 구분되는 영역일 수도 있다.

영상 후처리부(400)는 영상 처리부(350)로부터 출력되는 프레임 영상의 전부 또는 일부분의 밝기(brightness)나, 대조도(contrast) 또는 선예도(sharpness) 등을 조절하여 프레임 영상을 보정하도록 할 수 있다. 또한, 영상 후처리부(400)는 다양한 영상 후처리 방법을 프레임 영상에 적용하여 프레임 영상의 후처리를 수행하도록 할 수도 있다. 뿐만 아니라 영상 후처리부(400)는 복수의 프레임 영상을 중첩하여 중첩된 프레임 영상을 생성하도록 할 수도 있고, 복수의 프레임 영상을 이용하여 삼차원 입체 프레임 영상을 생성하도록 할 수도 있다. 후처리된 프레임 영상은 반도체 기억 장치나 자기 디스크 기억 장치와 같은 메모리(630)에 저장되거나 디스플레이(660) 또는 기타 인터페이스(690) 등으로 전달되어 사용자에게 표시될 수 있다.

제어부(500)는 사용자의 입력한 명령에 따라 엑스선 영상 장치(1)의 동작을 실행하도록 제어 신호를 각 동작을 수행하는 구성으로 전달할 수 있다. 또한, 제어부(500)는 전반적인 동작 및 엑스선 영상 장치(1)의 내부 구성요소들의 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 기능을 수행한다. 또한, 제어부(500)는 전원부가 공급하는 전원을 엑스선 영상 장치(1)의 내부 구성요소들에 전달되도록 제어한다. 또한, 제어부(500)는 엑스선 발생부(100)가 대상체(ob)에 조사되는 엑스선의 선량, 엑스선의 세기 및 조사되는 엑스선의 방향 등을 제어하고, 보정된 프레임 영상을 디스플레이(660)에 표시되도록 제어할 수 있다.

제어부(500)는 중앙 처리 장치로 기능하고, 중앙 처리 장치의 종류는 마이크로 프로세서일 수 있다. 여기서, 마이크로 프로세서는 적어도 하나의 실리콘 칩에 산술 논리 연산기, 레지스터, 프로그램 카운터, 명령 디코더나 제어 회로 등이 마련되어 있는 처리 장치이다.

또한, 마이크로 프로세서는 이미지 또는 비디오의 그래픽 처리를 위한 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit, GPU)를 포함할 수 있다. 마이크로 프로세서는 코어(core)와 GPU를 포함하는 SoC(System On Chip) 형태로 구현될 수 있다. 마이크로 프로세서는 싱글 코어, 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어 및 그 배수의 코어를 포함할 수 있다.

또한, 제어부(500)는 마이크로 프로세서와 전기적으로 연결되는 별개의 회로 기판에 GPU, RAM 또는 ROM을 포함하는 그래픽 프로세싱 보드(graphic processing board)를 포함할 수 있다.

또한, 제어부(500)는 메인 제어부(510), 촬영 제어부(520), 표시 제어부(530) 및 기타 제어부(540)를 포함할 수 있다.

메인 제어부(510)는 엑스선 영상 장치(1)의 동작에 대한 전반적인 제어 신호를 구동되는 구성 요소, 촬영 제어부(520), 표시 제어부(530) 및 기타 제어부(540)로 전달한다.

구체적으로, 메인 제어부(510)는 엑스선 검출부(150)에서 생성된 프레임 영상을 분석한 영상 분석부(250)의 분석 신호에 기초하여 영상 분리부(300)에서 추출할 조직 영상의 개수와 추출할 조직을 결정하고, 영상 분리부(300)가 프레임 영상에서 조직 영상을 추출하도록 제어할 수 있다. 또한, 메인 제어부(510)는 추출된 조직 영상 각각에 대한 움직임에 기초하여 영상 처리부(350)가 각 조직 영상에 대해 수행할 보정치를 결정하고, 영상 처리부(350)가 각 조직 영상 별로 상이한 보정을 수행하도록 제어할 수 있다. 또한, 메인 제어부(510)는 영상 처리부(350)가 보정된 복수의 조직 영상을 합성하여 하나의 보정된 프레임 영상을 생성하도록 제어할 수 있다. 또한, 메인 제어부(510)는 보정된 프레임 영상을 전달 받아 디스플레이(660)에 표시되도록 표시 제어부(530)에 영상 신호를 전달할 수 있다.

또한, 메인 제어부(510)는 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직 영상의 추출, 보정 및 합성을 하는 동작을 수행한 뒤, 복수의 프레임 영상을 비교하지 않고, 보정된 프레임 영상과 현재의 프레임 영상을 비교하여 조직 영상의 추출, 보정 및 합성을 하는 동작을 반복적으로 수행할 수 있다. 또한, 메인 제어부(510)는 보정된 프레임 영상과 현재의 프레임 영상을 비교하여 조직 영상의 추출, 보정 및 합성을 하는 동작을 보정된 프레임 영상이 현재의 프레임 영상에 수렴될 때까지 수행할 수 있다.

또한, 메인 제어부(510)는 제어부의 처리 속도 한계 내에서 최대의 효율을 갖기 위해서 최적화(optimization) 동작을 수행할 수 있다.

구체적으로, 메인 제어부(510)는 영상 분리부(300)에서 조직 영상을 추출하기 위해서 움직임을 분석하는 방법과 영상 처리부(350)에서 조직 영상을 보정하기 위해 움직임을 분석하는 방법을 상이한 방법을 이용하여 움직임을 분석하도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 분리부(300)에서 조직 영상을 추출하기 위해서 움직임을 분석하는 방법은 영상 처리부(350)에서 조직 영상을 보정하기 위해 움직임을 분석하는 방법에 비해 간단할 수 있다. 이 경우, 메인 제어부(510)는 영상 분리부(300)에서 조직 영상을 추출하기 위해서 움직임을 분석할 때는 정확도가 낮지만 계산량이 적은 방법을 이용하고, 영상 처리부(350)에서 조직 영상을 보정하기 위해 움직임을 분석할 때는 정확도는 높지만 계산량이 많은 방법을 이용하도록 선택할 수 있다.

또한, 메인 제어부(510)는 움직임이 없는 조직 영상을 추출한 뒤, 움직임이 없는 조직 영상을 고정하여 움직임이 있는 조직 영상에만 보정을 수행하고 합성하는 동작을 복수 회 수행하여 메인 제어부(510)의 연산 처리량을 줄일 수 있다.

촬영 제어부(520)는 영상 분석부(250)에서 분석한 조직의 종류 및 조직의 움직임에 기초하여 엑스선 발생부(100)에서 대상체(ob)로 조사할 엑스선의 에너지를 결정하고, 그에 따라 엑스선 발생부(100)가 대상체(ob)로 조사할 엑스선을 생성하여 조사하도록 제어할 수 있다. 또한, 촬영 제어부(520)는 대상체(ob)의 특성에 따라 엑스선 발생부(100)에 공급할 관전압, 관전류 및 엑스선 노출 시간 등의 촬영 조건을 제어할 수도 있고, 단일 에너지 엑스선 영상을 촬영할 것인지 또는 다중 에너지 엑스선 영상을 촬영할 것인지 여부를 결정할 수도 있다.

표시 제어부(530)는 메인 제어부(510)에서 제어 신호 및 영상 신호를 수신 받아 보정된 프레임 영상이 디스플레이(660)에 표시되도록 제어할 수 있다.

기타 제어부(540)는 촬영 제어부(520) 및 표시 제어부(530)가 제어하는 구성 요소를 제외한 엑스선 영상 장치(1)의 구성 요소의 동작을 제어한다. 예를 들어, 기타 제어부(540)는 스위치, 키보드, 트랙볼, 터치 스크린 등과 같은 기타 인터페이스(690)에 입력된 사용자의 입력 신호를 메인 제어부(510)로 전달하거나, 메인 제어부(510)의 제어 신호에 기초하여 디스플레이(660)를 제외한 출력부가 사용자에게 엑스선 영상 장치(1)의 동작을 인지하도록 제어할 수 있다.

메모리(630)는 엑스선 검출부(150)가 생성한 프레임 영상 신호, 영상 분석부(250)가 분석한 프레임 영상에 표시된 조직의 종류 및 조직의 움직임, 영상 분리부(300)가 추출한 조직 영상 신호, 함수 획득부(380)가 산출한 보정 함수, 영상 합성부(390)가 합성한 보정된 프레임 영상 신호 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(630)는 영상 분석부(250)가 복수의 프레임 영상에 표시되지 않은 조직이 현재의 프레임 영상에 표시되는 경우, 그 조직을 분석하기 위해서 미리 저장된 조직 데이터를 저장할 수도 있다.

메모리(630)는 롬(ROM), 고속 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 불휘발성 메모리 또는 다른 불휘발성 반도체 메모리 장치를 포함할 수 있다.

예를 들어, 메모리(630)는 반도체 메모리 장치로서 SD(Secure Digital) 메모리 카드, SDHC(Secure Digital High Capacity) 메모리 카드, mini SD 메모리 카드, mini SDHC 메모리 카드, TF(Trans Flach) 메모리 카드, micro SD 메모리 카드, micro SDHC 메모리 카드, 메모리 스틱, CF(Compact Flach), MMC(Multi-Media Card), MMC micro, XD(eXtreme Digital) 카드 등이 이용될 수 있다.

또한, 메모리(630)는 네트워크를 통하여 액세스되는 네트워크 부착형(attached) 저장 장치를 포함할 수도 있다.

디스플레이(660)는 영상 처리부(350)에서 조직 영상을 보정하고, 보정된 조직 영상을 합성하여 생성된 보정된 프레임 영상을 표시하여 사용자가 영상 분석을 통한 진단을 수행할 수 있도록 한다.

또한, 디스플레이(660)는 브라운관(Cathod Ray Tube, CRT), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display, LCD), 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED) 표시장치, 유기발광다이오드(Organic Light Emitting Diode, OLED) 표시장치 등이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

기타 인터페이스(690)는 사용자가 엑스선 영상 장치(1)를 제어하도록 스위치, 키보드, 트랙볼, 터치 스크린과 같은 입력 장치 및 사용자가 엑스선 영상 장치(1)의 현재 동작을 인지할 수 있도록 스피커, 진동부와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다.

이하, 도 3 내지 도 5를 참조하여 엑스선 발생부의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 3은 엑스선 발생부의 단면을 도시하고 있다.

엑스선 발생부(100)는 엑스선을 발생시키는 엑스선 튜브(110)를 포함하며, 엑스선 튜브(110) 헤드 또는 엑스선 튜브(110) 어셈블리라고도 한다. 엑스선 튜브(110)는 양극(113)과 음극(115)을 포함하는 2극 진공관(111)으로 구현될 수 있고, 관체는 규산경질 유리 등을 재료로 하는 유리관일 수 있다.

음극(115)은 필라멘트(118)와 전자를 집속시키는 집속 전극(117)을 포함하며, 집속 전극(117)은 포커싱 컵(focusing cup)이라고도 한다. 유리관(111) 내부를 약 10mmHg 정도의 고진공 상태로 만들고 음극(115)의 필라멘트(118)를 고온으로 가열하여 열전자를 발생시킨다. 필라멘트(118)의 일 예로 텅스텐 필라멘트(118)를 사용할 수 있고 필라멘트(118)에 연결된 전기도선(116)에 전류를 가하여 필라멘트(118)를 가열할 수 있다.

양극(113)은 주로 구리로 구성되고, 음극(115)과 마주보는 쪽에 타겟 물질(114)이 도포 또는 배치되며, 타겟 물질(114)로는 Cr, Fe, Co, Ni, W, Mo 등의 고저항 재료들이 사용될 수 있다. 타겟 물질(114)의 녹는점이 높을수록 초점 크기(focal spot size)가 작아진다.

그리고 음극(115)과 양극(113) 사이에 고전압을 걸어주면 열전자가 가속되어 양극(113)의 타겟 물질(114)에 충돌하면서 엑스선을 발생시킨다. 발생된 엑스선은 윈도우(119)를 통해 외부로 조사되며, 윈도우(119)의 재료로는 베릴륨(Be) 박막을 사용할 수 있다. 이 때, 윈도우(119)의 전면 또는 후면에는 필터를 위치시켜 특정 에너지 대역의 엑스선을 필터링할 수 있다.

타겟 물질(114)은 로터(112)에 의해 회전할 수 있으며, 타겟 물질(114)이 회전하게 되면 고정된 경우에 비해 열 축적율이 단위 면적당 10배 이상 증대될 수 있고, 초점 크기가 감소된다.

엑스선 튜브(110)의 음극(115)과 양극(113) 사이에 가해지는 전압을 관전압이라 하며, 그 크기는 파고치 kvp로 표시할 수 있다. 관전압이 증가하면 열전자의 속도가 증가되고 결과적으로 타겟 물질(114)에 충돌하여 발생되는 엑스선의 에너지(광자의 에너지)가 증가된다. 엑스선 튜브(110)에 흐르는 전류는 관전류라 하며 평균치 mA로 표시할 수 있고, 관전류가 증가하면 엑스선의 선량(엑스선 광자의 수)이 증가된다.

따라서, 관전압에 의해 엑스선의 에너지가 제어될 수 있고, 관전류 및 엑스선 노출 시간에 의해 엑스선의 세기 또는 선량이 제어될 수 있는바, 대상체(ob)의 종류나 특성에 따라 조사되는 엑스선의 에너지 및 세기를 제어할 수 있다.

조사되는 엑스선이 일정 에너지 대역을 갖는 경우, 에너지 대역은 상한과 하한에 의해 정의될 수 있다. 에너지 대역의 상한, 즉 조사되는 엑스선의 최대 에너지는 관전압의 크기에 의해 조절될 수 있고, 에너지 대역의 하한, 즉 조사되는 엑스선의 최소 에너지는 필터에 의해 조절될 수 있다. 필터를 이용하여 저에너지 대역의 엑스선을 여과시키면, 조사되는 엑스선의 평균 에너지를 높일 수 있다.

아울러, 도면에는 도시되지 않았으나 엑스선 발생부(100)는 윈도우(119)의 전면에 배치되는 콜리메이터를 더 포함할 수 있는바, 콜리메이터는 엑스선 튜브(110)에서 조사되는 엑스선의 조사 범위를 조절할 수 있고, 엑스선의 산란을 감소시킬 수 있다.

도 4는 서로 다른 에너지 대역의 엑스선들 각각의 에너지 스펙트럼을 도시하고 있다.

엑스선 발생부(100)에서 발생시키는 서로 다른 에너지 대역을 갖는 복수의 엑스선들에는 제 1 에너지 대역(31)을 갖는 엑스선, 제 2 에너지 대역(32)을 갖는 엑스선 및 제 3 에너지 대역(33)을 갖는 엑스선이 포함될 수 있다. 일반적으로, 에너지 대역은 엑스선의 에너지의 상한과 하한에 의하여 결정된 에너지의 범위를 의미하고, 에너지 스펙트럼은 에너지의 변화와 엑스선의 광도(intensity)의 변화간의 관계를 그래프 형태로 표현한 것을 의미한다. 이 때, 광도의 기본 단위는 엑스선의 광양자(photon)의 개수이고, 에너지의 기본 단위는 Kev(kilo electron volt)일 수 있다.

도 5는 엑스선 발생부에 의해 발생된 엑스선의 에너지 스펙트럼의 다른 예를 도시하고 있다.

엑스선 발생부(100)는 단일 에너지 대역의 엑스선을 발생시킨다. 이 때, 엑스선 발생부(100)로부터 발생된 엑스선은 소스 엑스선으로서 이상에서 설명한 서로 다른 에너지 대역의 엑스선과 구별된다.

구체적으로, 엑스선 발생부(100)는 단일 에너지 대역(41)을 갖는 소스 엑스선을 생성한다. 이 때, 단일 에너지 대역(41)은 10 Kev로부터 53 Kev에 의해 특정되는 넓은 에너지 대역을 의미할 수도 있다. 또한, 이상에서 설명한 바와 같이, 광도의 기본 단위는 엑스선의 광양자(photon)의 개수이고, 에너지의 기본 단위는 Kev(Kilo electron volt)일 수 있다.

이하, 도 6 내지 도 9를 참조하여 엑스선 검출부의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 6은 엑스선 검출부의 외관을 도시하고 있고, 도 7은 엑스선 검출부의 단일 픽셀 영역에 대한 개념을 도시하고 있다.

도 6을 참조하면, 엑스선 검출부(150)는 엑스선을 검출하여 전기적인 신호로 변환하는 수광 소자(160) 및 전기적인 신호를 읽어 내는 독출 회로 칩(170)을 포함할 수 있다.

독출 회로 칩(170)은 복수의 픽셀 영역을 포함하는 2차원 픽셀 어레이 형태로 이루어질 수 있다.

수광 소자(160)를 구성하는 물질로는 낮은 에너지와 적은 선량에서의 높은 해상도와 빠른 응답 시간 및 높은 동적 영역을 확보하기 위하여 단결정 반도체 물질을 사용할 수 있다. 여기서 사용되는 단결정 반도체 물질은 Ge, CdTe, CdZnTe, GaAs 등이 있다.

수광 소자(160)는 고저항의 n형 반도체 기판(162)의 하부에 p형 반도체가 2차원 픽셀 어레이 구조로 배열된 p형 층(163)을 접합하여 PIN 포토다이오드 형태로 형성할 수 있고, CMOS 공정을 이용한 독출 회로 칩(170)은 각 픽셀 별로 수광 소자(160)와 결합될 수 있다. CMOS 독출 회로(170)와 수광 소자(160)는 플립 칩 본딩 방식으로 결합할 수 있는바, 땜납(PbSn), 인듐(In) 등의 범프(bump, 180)를 형성한 후 reflow하고 열을 가하며 압착하는 방식으로 결합할 수 있다. 다만, 상술한 구조는 엑스선 검출부(150)의 일 실시예에 불과하며, 엑스선 검출부(150)의 구조가 이에 한정되는 것은 아니다.

도 7을 참조하면, 엑스선의 광자(photon)가 수광 소자(160)에 입사하게 되면 가전도대에 있던 전자들이 광자의 에너지를 전달 받아 밴드 갭 에너지 차이를 넘어 전도대로 여기 된다. 이로써 공핍 영역에서 전자-정공 쌍이 발생된다.

수광 소자(160)의 P형 층과 n형 기판에 각각 메탈 전극을 형성하고 역방향 바이어스를 걸어주면 공핍 영역에서 발생된 전자-정공 쌍 중 전자는 n형 영역으로, 정공은 p형 영역으로 끌려간다. 그리고, p형 영역으로 끌려간 정공이 범프(180)를 통해 독출 회로(170)로 입력되어 광자에 의해 발생된 전기 신호를 읽을 수 있도록 한다. 그러나, 수광 소자(160)의 구조와 걸어주는 전압 등에 따라 독출 회로(170)에 전자가 입력되어 전기 신호를 생성하는 것도 가능하다.

독출 회로(170)는 수광 소자(160)의 p형 반도체와 대응되는 2차원 픽셀 어레이 구조로 형성될 수 있으며, 각 픽셀 별로 전기 신호를 읽어 낸다. 범프(180)를 통해 수광 소자(160)에서 독출 회로(170)로 전하가 입력되면, 독출 회로(170)의 전증폭기(pre-amplifier, 171)에서 하나의 광자로부터 발생된 입력 전하를 축적(charging)하고 이에 대응되는 전압 신호를 출력한다.

그리고, 전증폭기(171)에서 출력된 전압 신호는 비교기(172)로 전달되고, 비교기(172)는 외부에서 제어될 수 있는 문턱 전압(threshold voltage)과 입력 전압신호를 비교하여 그 결과에 따라 '1' 또는 '0'의 펄스 신호를 출력하고, 카운터(173)에서는 '1'이 몇 번 나왔는지를 카운팅하여 디지털 형태로 엑스선 데이터를 출력한다. 픽셀 별 엑스선 데이터를 조합하면 대상체(ob)의 엑스선 영상을 획득할 수 있다.

여기서, 문턱 전압은 문턱 에너지(threshold energy)에 대응되는 것으로서, E 이상의 에너지를 갖는 광자의 개수를 카운팅하고자 하는 경우 문턱 에너지 E에 대응되는 문턱 전압을 비교기(172)에 입력한다. 문턱 에너지와 문턱 전압을 대응시킬 수 있는 것은, 광자가 갖는 에너지에 따라 수광 소자(160)에서 발생되는 전기적인 신호(전압)의 크기가 달라지기 때문이다. 따라서, 광자의 에너지와 발생되는 전압 사이의 관계식을 이용하여 원하는 문턱 에너지에 대응되는 문턱 전압을 계산할 수 있고, 이하 상술할 실시예에서 엑스선 검출부(150)에 문턱 에너지를 입력한다는 것은 문턱 에너지에 대응되는 문턱 전압을 입력한다는 것과 같은 의미로 사용될 수 있다.

도 8은 복수의 에너지 대역 별로 엑스선을 분리할 수 있는 엑스선 검출부의 픽셀 영역에 대한 개념을 도시하고 있다.

대상체(ob)의 내부 조직 간의 대조도를 향상시키기 위해 서로 다른 복수의 에너지 대역의 엑스선 영상을 획득하여 다중 에너지 엑스선 영상을 생성할 수 있다. 이 때, 서로 다른 복수의 에너지 대역의 엑스선 영상을 획득하기 위해 에너지 대역을 달리하여 엑스선을 복수 회 조사할 수도 있으나, 엑스선 영상 장치(1)의 일 실시예는 엑스선 검출부(150)가 PCD로 구현되므로 엑스선 발생부(100)는 엑스선을 한 번만 조사하고, 엑스선 검출부(150)가 검출된 엑스선을 복수의 에너지 대역 별로 분리한다.

이를 위해, 도 8에 도시된 바와 같이 비교기(172)와 카운터(173)를 복수 개 비교하여 복수의 에너지 대역 별로 광자를 카운팅한다. 도 8의 예시에는 비교기(172)를 3개 구비하는 것으로 하였으나, 엑스선 검출부(150)의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니고 분리하고자 하는 에너지 대역의 수에 따라 비교기를 구비할 수 있다.

도 8을 참조하면, 단일 광자에 의해 발생된 전자 또는 정공이 전증폭기로 입력되어 전압 신호로 출력되면 이 전압 신호는 3 개의 비교기(172a, 172b, 172c)로 입력된다. 그리고 각각의 비교기에 제 1 문턱 전압(Vth1) 내지 제 3 문턱 전압(Vth3)을 입력하면 비교기 1(172a)에서는 제 1 문턱 전압(Vth1)과 입력 전압을 비교하고 카운터 1(173a)에서는 제 1 문턱 전압(Vth1)보다 큰 전압을 발생시킨 광자의 개수를 카운팅한다. 같은 방식으로 카운터 2(173b)에서는 제 2 문턱 전압(Vth2)보다 큰 전압을 발생시킨 광자의 개수를 카운팅하고, 카운터 3(173c)에서는 제 3 문턱 전압(Vth3)보다 큰 전압을 발생시킨 광자의 개수를 카운팅한다.

도 9는 엑스선 검출부의 각 픽셀에 대한 광도 맵을 도시하고 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 엑스선 검출부(150)에서 각 픽셀의 광자의 개수를 카운팅한 뒤, 엑스선 검출부(150)는 도 9와 같이 각 픽셀에 각 픽셀에 해당되는 광도(intensity)를 맵핑할 수 있다.

구체적으로, 엑스선 검출부(150)가 mxn의 픽셀로 구성된 경우, 각 픽셀 별로 광도(I1_1 내지 In_m)가 추출되어 해당 픽셀에 맵핑된다.

도 9의 예시에서는 픽셀 별로 하나의 에너지에 해당하는 광도가 맵핑되는 것으로 하였으나, 엑스선 영상 장치(1)가 도 8에 도시된 바와 같이 검출된 엑스선을 복수의 에너지 대역 별로 분리하는 경우에는 픽셀 별로 복수의 에너지에 해당하는 광도를 맵핑하는 것도 가능하다.

이하, 도 10 및 도 11을 참조하여 엑스선 영상 장치에서 대상체 내부의 조직을 분석 및 검출하는 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 10은 대상체 내부의 조직들 각각의 감쇄 계수의 차이의 일 예를 나타낸 그래프이다.

도 10의 도면 부호 51은 대상체(ob) 내부의 조직들 중 뼈(bone)의 에너지 변화에 따른 일반적인 감쇄 계수의 변화를 나타낸 그래프이고, 도면 부호 52는 대상체(ob) 내부의 조직들 중 소정 연조직(soft tissue)의 에너지 변화에 따른 일반적은 감쇄 계수의 변화를 나타낸 그래프이고, 도면 부호 53은 소정 에너지에서 뼈의 감쇄 계수와 연조직의 감쇄 계수의 차이를 나타낸다.

일반적으로, 대상체(ob) 내부의 조직들 간의 감쇄 계수의 차이가 크면, 영상의 대조도가 향상된다. 다만, 엑스선의 에너지 대역, 투과력 또는 엑스선의 세기만으로는 엑스선에 의한 엑스선 영상의 퀄리티(quality)가 결정되는 것은 아니며, 도 10에 예시된 바와 같이 뼈와 연조직간의 감쇄 계수는 넓은 에너지 대역(예를 들어, 10 Kev 에서 40 Kev) 내의 각 에너지에서 엑스선 영상이 요구하는 대조도를 만족시키기에 충분한 차이를 갖기 때문에, 일정 에너지 대역(예를 들어, 30 Kev에서 40 Kev)의 엑스선을 이용하여도 엑스선 영상에서 뼈와 연조직의 대조도는 충분히 높을 수 있다.

그러나, 대상체(ob) 내부의 조직들의 감쇄 계수의 특성들이 서로 유사한 경우, 엑스선의 에너지 대역은 영상의 퀄리티에 영향을 미치게 된다. 이 때, 감쇄 계수의 특성은 앞서 설명된 바와 같이, 에너지의 변환에 따라 감쇄 계수의 변환 특성을 의미한다. 예를 들어, 미세석회화(microcalcification) 조직과 실질조직(glandular tissue), 지방조직(adipose tissue), 종괴(mass) 또는 섬유조직(fibrous tissue)과 같은 연조직들로 구성된 환자의 유방의 엑스선 영상을 획득하고자 하는 경우, 소정 에너지 대역(예를 들어, 20 Kev 이상의 에너지 대역을 갖는) 보다 큰 에너지 대역의 엑스선을 이용하는 경우 엑스선 영상 내에서 연조직들이 상호 간에 구분되기는 용이하지 않다.

또한, 이러한 각 조직들의 고유의 감쇄 계수를 이용하여 영상 분석부(250)는 프레임 영상에 표시된 조직의 종류를 결정할 수 있다.

도 11은 대상체 내부의 조직들 각각의 감쇄 계수의 차이의 다른 예를 나타낸 그래프이다.

도 11은 대상체(ob) 내부의 연조직들 각각의 감쇄 계수의 차이를 도시하고 있다 이 때, 도 11의 도면 부호 61은 대상체(ob) 내부의 제 1 연조직의 에너지 변화에 따른 감쇄 계수의 변화를 나타낸 그래프이고, 도 7의 도면 부호 62는 대상체(ob) 내부의 제 2 연조직의 에너지 변화에 따른 감쇄 계수의 변화를 나타낸 그래프이고, 도면 부호 63은 한 에너지 대역(35)의 소정 에너지에서 제 1 연조직의 감쇄 계수와 제 2 연조직의 감쇄 계수의 차이를 나타내고, 도면 부호 64는 다른 에너지 대역(31)의 소정 에너지에서 제 1 연조직의 감쇄 계수와 제 2 연조직의 감쇄 계수의 차이를 나타내고, 도면 부호 65는 또 다른 에너지 대역(32)의 소정 에너지에서 제 1 연조직의 감쇄 계수와 제 2 연조직의 감쇄 계수의 차이를 나타낸 것이다.

도 11을 통해 예시된 바와 같이, 대상체(ob) 내부의 제 1 연조직과 제 2 연조직간의 대조도를 향상시키기 위해서는, 제 1 연조직의 감쇄 계수와 제 2 연조직의 감쇄 계수간의 차이가 큰 에너지 대역(35)을 갖는 엑스선을 사용할 필요가 있다.

다만, 낮은 에너지 대역(예를 들어, 도 11의 에너지 대역(35))의 엑스선을 이용하는 것은 물리적인 특성 또는 엑스선 피폭량의 제한으로 인해 한계를 갖는다. 예를 들어, 낮은 에너지 대역의 엑스선(예를 들어, 도 11의 에너지 대역(35))은 높은 에너지 대역의 엑스선(예를 들어, 도 11의 에너지 대역(32))과 비교하여 투과력이 낮기 때문에, 고 강도의 엑스선을 발생시키기 위해서 엑스선 피폭량을 기준치 이상으로 늘려야 하는데, 이것이 현실적으로 불가능할 수 있다.

실제 발생시키지 않은 에너지 대역의 엑스선의 엑스선 데이터를 실제 발생시킨 서로 다른 에너지 대역의 엑스선들의 엑스선 데이터들로부터 예측하는 것은 엑스선 영상의 대조도를 향상시키기에 장점을 제공할 수 있다. 도 11을 통해 예시하면, 대상체(ob)를 통과한 에너지 대역(31)의 엑스선의 엑스선 데이터 및 에너지 대역(32)의 엑스선의 엑스선 데이터를 이용하여 실제로 검출기(12)에 의해 검출되지 않은 에너지 대역(35)의 엑스선의 엑스선 데이터를 예측하는 것은 대상체(ob)(40) 내부의 연조직들간의 대조도를 비약적으로 향상시키는 효과를 가져올 수 있다.

또한, 이러한 연조직들의 고유의 감쇄 계수를 이용하여 영상 분석부(250)는 프레임 영상에 표시된 조직의 종류를 결정할 수 있다.

이하, 도 12 내지 도 14를 참조하여 대상체 조직의 움직임을 분석하고 그에 따라 프레임 영상을 보정하는 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 12는 엑스선 영상 장치에서 프레임 영상을 분리하여 보정 후 합성하는 방법의 개념을 도시하고 있다.

엑스선 검출부(150)는 연속적으로 검출한 엑스선을 전기적인 엑스선 데이터로 변환하고, 이를 다시 영상 신호로 변환하여 복수의 프레임 영상(72)을 생성한다. 이후, 영상 분석부(250)는 복수의 프레임 영상(72)들을 서로 비교하여 프레임 영상(71)에 표시된 조직들의 종류 및 각 조직들의 움직임을 분석할 수 있다.

구체적으로, 영상 분석부(250)는 블록 매칭 알고리즘(Block Matching Algorithm) 및 옵티컬 플로우(Optical Flow)를 통해 각 조직들의 움직임 벡터를 산출할 수 있다.

블록 매칭 알고리즘(Block Matching Algorithm)에 대한 구체적인 설명은 이하의 도 13을 참조하여 설명하도록 하고, 옵티컬 플로우(Optical Flow)에 대한 구체적인 설명은 이하의 도 14를 참조하여 설명하도록 한다.

영상 분석부(250)가 프레임 영상(71)에 표시된 조직의 움직임을 분석하면, 영상 분리부(300)는 움직임에 따라 움직임이 없는 제 1 조직 영상(73)을 추출한다. 도 12에 도시된 바와 같이, 영상 분석부(250)는 복수의 프레임 영상(72)에서 움직임이 없는 척추 및 갈비뼈에 대한 제 1 조직 영상(73)을 추출할 수 있다.

이후, 영상 분리부(300)는 현재의 프레임 영상(71)에서 제 1 조직 영상(73)을 제외한 영상을 제 2 조직 영상(74)으로 추출하여, 제 2 조직 영상(74)을 움직임이 있는 조직이라고 가정한다.

그리고, 영상 보정부(370)는 함수 획득부(380)에서 획득한 움직임 변환 행렬을 제 2 조직 영상(74)의 광도 행렬에 곱하여 제 2 조직 영상(74)의 좌측은 상승시키고 우측은 하강시켜 보정된 제 2 조직 영상(74)을 생성한다.

마지막으로, 영상 합성부(390)는 생성된 제 1 조직 영상(73) 및 제 2 조직영상(75)을 합하여 보정된 현재의 프레임 영상(76)을 생성하고 디스플레이(660)에 표시할 수 있다.

이러한 영상 분리, 보정 및 합성은 복수의 프레임 영상(72)에서 조직의 움직임이 없는 것으로 판단되거나, 보정된 현재의 프레임 영상(76)과 복수의 프레임 영상(72)이 동일하다고 판단될 때까지 반복할 수 있다.

또한, 복수의 프레임 영상(72)에서 조직 및 조직의 움직임을 분석하는 프로세스는 과도한 계산량 증가를 초래하는바, 일 실시예에 따라 영상 분리부(300)는 제 1 조직 영상(73)과 제 2 조직 영상(74)을 고정하고 제 2 조직 영상(74)에 대한 보정만을 달리하여 수행할 수도 있다.

구체적으로, 엑스선 영상 장치(1)는 수학식 1과 같은 연산을 통해 조직 영상을 보정 및 합성하여 보정된 현재의 프레임 영상(76)을 생성할 수 있다.

수학식 1은 영상 보정부(370)에서 복수의 조직 영상을 보정하고 보정된 조직 영상들을 합성하는 수식이다. 수학식 1의 변수 중에서

는 k번째 촬영된 프레임 영상에서 제 l 조직 영상에 대한 움직임 변환 행렬이고,

는 제 l 조직 영상의 광도 행렬을 의미한다.

수학식 1에 의하면 영상 보정부(370)는 영상 분석부(250)에서 분석한 조직 및 조직의 움직임에 기초하여 함수 획득부(380)에서 산출한 각각의 조직 영상에 대한 보정 함수인 움직임 변환 행렬과 영상 분리부(300)에서 추출한 l개의 조직 영상의 광도 행렬을 곱하고, 이를 조직 영상 모두에 계산한다. 그리고, 영상 합성부(390)는 보정된 조직 영상 모두를 합성하여 하나의 보정된 현재의 프레임 영상(76)을 생성한다.

여기서, 움직임 변환 행렬 중 조직의 움직임이 없는 조직 영상의 움직임 변환 행렬은 해당 조직 영상의 광도 행렬을 유지하도록 하는 단위 행렬(identity matrix)이다. 또한, 조직의 움직임이 있는 조직 영상의 움직임 변환 행렬은 해당 조직 영상의 광도 행렬의 값은 유지된 채 원하는 위치로 배열되도록 함수 획득부(380)에서 산출한 행렬이다.

수학식 2는 영상 처리부(350)가 보정된 현재의 프레임 영상이 현재의 프레임 영상에 수렴될 때까지 보정 및 합성을 수행하는 것에 대한 수식이다. 수학식 2의 변수 중에서 는 k번째 촬영된 프레임 영상의 광도 행렬을 의미한다.

영상 처리부(350)는 k번째 촬영된 프레임의 영상의 광도 행렬에 보정된 현재의 프레임(76)의 광도 행렬을 뺀 값을 산출하고, 이를 검출된 복수의 프레임 영상(72)의 개수에 대응되게 수행한 뒤 그 값을 모두 더한다. k개의 결과값을 더한 값인 수학식 2는 보정된 현재의 프레임 영상(76)이 복수의 프레임 영상(72)에 수렴하는 지를 나타내는 것으로서, 이 값이 미리 설정된 값 이하가 되는 경우에 엑스선 영상 장치(1)는 대상체(ob)의 움직임이 없는 것으로 판단하여 보정 및 합성의 동작을 종료한다.

도 13은 블록 매칭 알고리즘으로 각 조직의 움직임을 분석하고 보정하는 방법의 개념을 도시하고 있다.

블록 매칭 알고리즘(Block Matching Algorithm)은 프레임 영상을 일정한 크기의 블록으로 분할하고, 블록 내의 모든 픽셀을 하나의 움직임 벡터로 표현하는 방법이다. 움직임 벡터를 찾기 위해서 영상 분석부(250)는 이전 프레임의 블록들을 한 픽셀씩 이동하면서 현재의 블록과 가장 유사한 블록을 찾는다.

구체적으로, 도 13에 도시된 바와 같이 프레임 영상에 표시된 대상체(ob)의 조직은 제 1 조직(87) 및 제 2 조직(88)일 수 있다. 시간 t의 프레임 영상(81)에 표시된 제 1 조직(87)의 위치는 I22에 위치하고, 제 2 조직(88)은 I32에 위치한다. 또한, 시간 t+1의 프레임 영상(82)에 표시된 제 1 조직(87)의 위치는 I22에 위치하고, 제 2 조직(88)은 I14에 위치한다.

움직임 분석부(270)는 블록 매칭 알고리즘을 통해 제 1 조직(87)은 움직임이 없고, 제 2 조직(88)은 움직임이 있음을 판단한다. 즉, 움직임 분석부(270)는 t의 프레임 영상(81)에서 제 1 조직(87)의 광도와 유사한 광도를 가지는 위치를 t+1의 프레임 영상(82)의 I11부터 I44까지 일대일 매칭하여, t의 프레임 영상(81)과 t+1의 프레임 영상(82)에서 제 1 조직(87)이 위치하는 지점이 I22로 동일하고 제 1 조직(87)은 움직임이 없음을 판단할 수 있다.

또한, 움직임 분석부(270)는 t의 프레임 영상(81)에서 제 2 조직(88)의 광도와 유사한 광도를 가지는 위치를 t+1의 프레임 영상(82)의 I11부터 I44까지 일대일 매칭한다. 이를 통해, 움직임 분석부(270)는 t의 프레임 영상(81)에서 제 2 조직(88)이 위치하는 지점은 I32이고, t+1의 프레임 영상(82)에서 제 2 조직(88)이 위치하는 지점은 I14임을 확인하여 시간 t에서 시간 t+1 동안 제 2 조직(88)은 (2,-2)만큼 이동(89)하였음을 판단할 수 있다.

이후, 영상 분리부(300)는 t의 프레임 영상(81)에서 제 1 조직 영상 및 제 2 조직 영상을 추출하고, 영상 보정부(370)는 제 1 조직 영상의 광도 행렬에 단위 행렬을 곱하여 보정된 제 1 조직 영상(84)을 생성할 수 있다. 그리고, 영상 보정부(370)는 제 2 조직 영상의 광도 행렬에 움직임 변환 행렬을 곱하여 제 2 조직이 I23에 위치하도록 보정된 제 2 조직 영상(85)을 생성할 수 있다.

마지막으로, 영상 합성부(390)는 보정된 제 1 조직 영상(84)과 제 2 조직 영상(85)을 합성하여 보정된 프레임 영상(86)을 생성할 수 있다.

도 14는 옵티컬 플로우로 각 조직의 움직임을 분석하는 개념을 도시하고 있다.

옵티컬 플로우(Optical Flow)은 t와 t+1에서의 프레임 영상에서 특징점을 블록화 하여 광도 행렬로 변환하여 각각의 특징점의 변화를 움직임 벡터로 표현하는 움직임 분석 방법이다.

즉, 영상 분석부(250)는 시간 t에서의 프레임 영상의 특징점들이 시간 t+1에서의 프레임 영상에서 어떠한 위치로 이동하였는지를 분석하여 각 조직들의 움직임을 분석할 수 있다.

예를 들어, 도 14에 도시된 바와 같이 영상 분석부(250)는 척추 및 갈비 뼈 조직(91)은 움직임이 없는 것으로 뼈 조직 움직임 벡터(92)를 통해 판단할 수 있다. 또한, 영상 분석부(250)는 흉부의 제 1 연조직(93)은 우측편이 우측 하단을 향해서 움직였고, 좌측편은 우측 상단을 향해서 움직였음을 제 1 연조직 움직임 벡터(94)를 통해 판단할 수 있다. 또한, 영상 분석부(250)는 흉부의 제 2 조직(95)은 상단을 향해서 움직였음을 제 2 연조직 움직임 벡터(96)를 통해 판단할 수 있다.

이하, 도 15를 참조하여 엑스선 영상 장치의 제어방법의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.

도 15는 복수의 프레임 영상을 분리, 보정 및 합성하여 보정된 프레임 영상을 획득하는 방법의 플로우 차트를 도시하고 있다.

먼저, 엑스선 영상 장치는 영상 분석부를 통해 복수 개의 프레임 영상을 비교하고, 각 조직에 대한 움직임 벡터를 산출(S 10)한다.

그리고, 엑스선 영상 장치는 영상 분리부를 통해 산출된 각 조직의 움직임 벡터에 기초하여 복수 개의 프레임 영상에서 복수 개의 조직 영상을 추출(S 20)한다.

이후, 엑스선 영상 장치는 함수 획득부를 통해 분리된 복수 개의 조직 영상 각각의 보정치를 산출(S 30)하고, 영상 보정부를 통해 산출된 각 조직 영상의 보정치를 각 조직 영상에 적용하여 조직 영상을 보정(S 40)한다.

그리고, 엑스선 영상 장치는 보정된 각 조직 영상을 합성을 하기 위해 매칭을 한 뒤, 보정된 각 조직 영상을 합성하여 하나의 보정된 프레임 영상을 생성(S 50)한다.

이후, 엑스선 영상 장치는 보정된 프레임 영상이 현재 획득된 프레임 영상에 수렴하는지 여부를 검사(S 60)한다.

만약, 보정된 프레임 영상이 현재 획득된 프레임 영상에 수렴하지 않는 경우, 엑스선 영상 장치는 S10 내지 S 50의 동작을 다시 수행한다.

반대로, 보정된 프레임 영상이 현재 획득된 프레임 영상에 수렴하는 경우, 엑스선 영상 장치는 프레임 영상의 보정 및 합성의 동작을 종료한다.

상기의 설명은 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 상기에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1 : 엑스선 영상 장치
100 : 엑스선 발생부
150 : 엑스선 검출부
250 : 영상 분석부
300 : 영상 분리부
350 : 영상 처리부
370 : 영상 보정부
390 : 영상 합성부
500 : 제어부

Claims (20)

1. 복수의 프레임 영상으로부터 조직의 움직임이 작은 제 1 조직 영상과, 상기 조직 움직임이 큰 제 2 조직 영상을 추출하는 영상 분리부; 및
   상기 제 2 조직 영상을 상기 조직의 움직임에 따라 보정하는 영상 처리부;
   를 포함하는 엑스선 영상 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리부는 상기 제 2 조직 영상에 표시된 조직의 움직임을 추정하고, 상기 추정된 조직의 움직임에 따라 상기 제 2 조직 영상을 보정하는 엑스선 영상 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리부는 상기 보정된 제 2 조직 영상과 상기 제 1 조직 영상을 합성하여 보정된 프레임 영상을 생성하는 엑스선 영상 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 영상 분리부는 상기 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 상기 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 상기 제 1 조직 영상을 추출하는 엑스선 영상 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 영상 분리부는 상기 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 상기 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 상기 추출된 제 2 조직 영상 성분을 제거하여 상기 제 1 조직 영상을 추출하는 엑스선 영상 장치.
6. 제1항에 있어서,
   복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하는 영상 분석부;
   를 더 포함하는 엑스선 영상 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 영상 분석부는 상기 분석된 조직의 움직임을 미리 설정된 범위에 따라 복수개의 그룹으로 그룹화하고,
   상기 영상 분리부는 상기 그룹화한 그룹 별로 조직 영상을 추출하고,
   상기 영상 처리부는 동일 그룹의 조직 영상 별로 동일한 보정치를 갖도록 보정하는 엑스선 영상 장치.
8. 제6항에 있어서,
   상기 영상 분석부는 조직의 움직임 벡터를 산출하고,
   상기 영상 처리부는 상기 산출된 움직임 벡터를 움직임 변환 행렬로 변환하고, 상기 움직임 변환 행렬을 이용하여 상기 조직 영상을 보정하는 엑스선 영상 장치.
9. 제6항에 있어서,
   상기 영상 분석부에서 조직의 움직임을 분석하는 것은 미리 저장된 조직 데이터를 이용하는 엑스선 영상 장치.
10. 제6항에 있어서,
    상기 영상 분석부는 상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하고,
    상기 영상 처리부는 상기 조직 영상을 상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 분석한 조직의 움직임에 따라 보정하고,
    상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 상기 조직의 움직임이 없는 것으로 분석될 때까지 동작하는 엑스선 영상 장치.
11. 복수의 프레임 영상으로부터 조직의 움직임이 작은 제 1 조직 영상과, 상기 조직 움직임이 큰 제 2 조직 영상을 추출하는 단계; 및
    상기 제 2 조직 영상을 상기 조직의 움직임에 따라 보정하는 단계;
    를 포함하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 제 2 조직 영상에 표시된 조직의 움직임을 추정하는 단계;
    를 더 포함하고,
    상기 제 2 조직 영상의 보정은 상기 추정된 조직의 움직임에 따라 상기 제 2 조직 영상을 보정하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
13. 제11항에 잇어서,
    상기 보정된 제 2 조직 영상과 상기 제 2 조직 영상을 합성하여 보정된 프레임 영상을 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
14. 제11항에 있어서,
    상기 조직 영상의 추출은 상기 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 상기 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 상기 제 1 조직 영상을 추출하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
15. 제11항에 있어서,
    상기 조직 영상의 추출은 상기 복수의 프레임 영상 중 하나의 프레임 영상에서 상기 제 2 조직 영상을 추출하고, 다른 프레임 영상에서 상기 추출된 제 2 조직 영상 성분을 제거하여 상기 제 1 조직 영상을 추출하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
16. 제11항에 있어서,
    복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하는 단계;
    를 더 포함하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
17. 제15항에 있어서,
    상기 분석된 조직의 움직임을 미리 설정된 범위에 따라 복수개의 그룹으로 그룹화하는 단계;
    를 더 포함하고,
    상기 조직 영상의 추출은 상기 그룹화한 그룹 별로 조직 영상을 추출하고,
    상기 조직 영상의 보정은 동일 그룹의 조직 영상 별로 동일한 보정치를 갖도록 보정하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
18. 제16항에 있어서,
    상기 조직의 움직임 분석은 조직의 움직임 벡터를 산출하고,
    상기 조직 영상의 보정은 상기 산출된 움직임 벡터를 움직임 변환 행렬로 변환하고, 상기 움직임 변환 행렬을 이용하여 상기 조직 영상을 보정하는 엑스선 영상 장치.
19. 제16항에 있어서,
    상기 조직의 움직임을 분석하는 것은 미리 저장된 조직 데이터를 이용하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.
20. 제16항에 있어서,
    상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 조직의 움직임을 분석하고, 조직 영상을 재추출하는 단계; 및
    상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 분석한 각 조직의 움직임에 따라 상기 조직 영상을 보정하고, 합성하여 보정된 프레임 영상을 재생성하는 단계;
    를 더 포함하고,
    상기 보정된 프레임 영상과 상기 복수의 프레임 영상을 비교하여 상기 조직의 움직임이 없는 것으로 분석될 때까지 동작하는 엑스선 영상 장치의 제어 방법.

Images