KR20160053220A - Method and system of interior tomography using dual resolution projection data in region of interest - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 체내 단층 촬영 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 피사체의 관심 영역(region of interest)에 대해서는 높은 해상도로, 전체 영역에 대해서는 낮은 해상도로 투영 데이터를 산출한 후, 투영 데이터의 연속성(data consistency)을 향상시키면서 복원 영상의 총 변화량(tatal variation)을 최소화하는 과정을 반복하는 함으로써 피사체의 엑스-선 피폭량을 줄이면서 관심 영역에 대한 고품질의 영상을 복원할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a method and system for an internal body, and more particularly to a method and system for a tomography of a body, a method of reconstructing a high quality image of a region of interest while reducing the amount of x-ray exposure of a subject by repeating a process of minimizing tatal variation of the reconstructed image while improving data consistency ≪ / RTI >
근래들어 단층촬영(Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등 영상을 이용한 진단이 다양한 의료 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 그 중 엑스-선(X-ray)을 이용하는 단층촬영은 인체 또는 피사체의 내부를 비침습적으로 검사할 수 있는 유용한 진단 방법이라고 할 수 있다.In recent years, image diagnosis using tomography, magnetic resonance imaging (MRI) has been widely used in various medical fields. Among them, X-ray tomography is a useful diagnostic tool for noninvasively examining the inside of a human body or a subject.
그런데, 최근 단층촬영에서 엑스-선 피폭에 의한 위험성을 고려하여 피폭량을 줄일 수 있도록, 피사체 내부의 관심 영역(region of interest, ROI)에 한정하여 단층촬영을 실시하는 체내 단층촬영(interior tomography)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나, 체내 단층 촬영의 경우 투사체의 일부 관심 영역에 제한하여 엑스-선을 투사하고 투영 데이터(projection data)를 획득하게 되는 바, 투영 데이터의 절단이 나타나게 되고, 이로 인하여 관심 영역 가장자리에 나타나는 밴드 인공물(band artifacts) 등 비정상적인 강도를 가지는 픽셀들이 나타나는 등 복원 영상이 왜곡되거나 품질이 저하되는 문제를 겪게 된다.In recent years, intra-tomography (CT) has been used to perform tomography only on the region of interest (ROI) within the subject, in order to reduce the exposure dose in consideration of the risk due to x- Interest is growing. However, in the case of the body tomography, the projection data is obtained by projecting the X-ray while restricting it to a partial region of interest of the projection object. As a result, the projection data is cut off, And artifacts (band artifacts) are displayed on the screen, resulting in distortion of the reconstructed image or degradation of quality.
이에 따라, 체내 단층촬영에서의 상기와 같은 문제점을 해소하기 위하여, 여러 방안들이 시도되었다. 예를 들어, 사이노그램 확장법(sinogram extension techniques) 등은 피사체 내부의 경계를 복원하는 데에는 효과적이나 대조도 변이 복원에는 다소 부족한 결과를 나타낸다. 이에 대하여, 절단된 투영 데이터로부터 압축검출(compressed sensing, CS)에 기반한 반복적 처리를 통하여 관심 영역 영상을 복원하는 압축검출 체내 단층촬영(CS-interior tompgraphy, CS-IT) 기법이 제안되었다. 압축검출(CS)은 나이키스트(Nyquist) 샘플링 수 보다 훨씬 적은 수의 샘플링으로도 원 신호를 복원할 수 있다고 알려져 있다. 그러나, 압축검출 체내 단층촬영 기법은 복원 영상의 총 변화량(total variation, TV)을 최소화하기 위한 반복적인 영상 재구성 과정과 느린 수렴 속도로 인하여 매우 많은 연산량이 요구된다는 문제점이 있다. Accordingly, various measures have been attempted to solve the above problems in the body tomography. For example, sinogram extension techniques are effective in restoring the boundary within the subject, but are somewhat lacking in restoration of contrast variation. On the other hand, a CS-interior tompgraphy (CS-IT) technique for recovering a region-of-interest image through repetitive processing based on compressed sensing (CS) has been proposed from the cut projection data. Compression detection (CS) is known to be able to recover the original signal even with a much smaller number of samples than the Nyquist sampling number. However, the CT technique has a problem in that it requires a large amount of computation due to a repetitive image reconstruction process and a slow convergence rate in order to minimize the total variation (TV) of the reconstructed image.
또한, 최근에 소수의 스카우트-뷰(scout-view) 투영 데이터와 고해상도의 관심 영역(ROI) 투영 데이터를 이용하여 고해상도의 관심 영역 영상을 재구성하는 스카우트-뷰 체내 단층촬영(Scout-view assisted interior tomography, SV-IT) 기법이 제안되었다. 스카우트-뷰 체내 단층촬영(SV-IT) 기법은 소수의 스카우트-뷰 투영 데이터로부터 저해상도의 영상을 재구성한 후, 이를 투영하여 관심 영역(ROI) 외부의 투영데이터를 계산하고, 계산된 투영 데이터와 촬영한 투영 데이터를 결합한 후, 여과역투영법(filtered back projection, FBP)을 사용하여 영상을 구성하게 된다. 스카우트-뷰 체내 단층촬영(SV-IT) 기법은 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법에 비하여 적은 양의 연산으로 영상을 재구성할 수 있다는 장점이 있으나, 높은 해상도의 관심 영역(ROI) 투영 데이터를 필요로 하기 때문에, 관심 영역(ROI)에서의 엑스-선 피폭량이 늘어나는 문제점이 나타날 수 있다.Recently, Scout-view assisted interior tomography (CT) has been used to reconstruct a high-resolution region of interest image using a small number of scout-view projection data and high-resolution region of interest (ROI) , SV-IT) technique has been proposed. The Scout-View intra-body tomography (SV-IT) technique reconstructs a low-resolution image from a small number of scout-view projection data and then projects it to calculate projection data outside the ROI, After combining the captured projection data, the filtered back projection (FBP) is used to construct the image. The SV-IT technique has the advantage of reconstructing the image with a small amount of computation compared with the CS-IT technique. However, the SV- Because of the need for data, there may be a problem of increased x-ray exposure in the region of interest (ROI).
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 엑스-선 피폭량을 줄이면서도 고품질의 복원 영상을 산출할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is an object of the present invention to provide an intra-body tomography method and system capable of calculating a high-quality reconstructed image while reducing the amount of X-ray exposure.
또한, 본 발명은 체내 단층촬영(interior tomography)에서 나타날 수 있는 밴드 인공물(band artifacts) 등 비정상적인 강도의 픽셀이나, 줄 인공물(streak artifacts) 등과 같은 왜곡된 복원 영상을 방지할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention also relates to a method for preventing a distorted restored image such as a pixel having abnormal intensity such as band artifacts and the like, streak artifacts or the like, which can appear in an internal tomography, And a system.
또한, 본 발명은 적은 연산량으로 고품질의 복원 영상을 산출할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide an intra-body tomographic imaging method and system capable of calculating a high-quality reconstructed image with a small amount of computation.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 측면에 따른 체내 단층촬영 방법 은 피사체의 관심 영역(region of interest)에 대하여 제1 해상도로 관심 영역 투영 데이터를 획득하는 단계; 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대하여 제2 해상도로 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하는 단계; 상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출하는 단계; 및 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대한 제1 복원 영상과 상기 관심 영역의 외부 영역에 대한 제2 복원 영상을 산출하는 영상 복원 단계를 포함하며, 상기 제1 해상도는 상기 제2해상도보다 높은 해상도이고, 상기 영상 복원 단계에서는, 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 복원 영상을 산출하는 과정을 반복 수행하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an intra-body tomography method comprising: obtaining ROI data at a first resolution with respect to a region of interest of a subject; Obtaining in-and-out-of-interest area projection data at a second resolution for the region including the ROI and the ROI; Calculating inside projection data corresponding to an inside area of the area of interest and outside projection data corresponding to an outside area of the area of interest from the area of interest image projection data and the inside and outside area of interest image projection data; And an image reconstruction step of reconstructing a first reconstructed image for an inner region of the ROI and a second reconstructed image for an outer region of the ROI from the inner projection data and the outer projection data, Wherein the first reconstructed image and the second reconstructed image have higher resolution than the first resolution and the image reconstruction step has a higher resolution than the second resolution, ) Of the reconstructed image is minimized.
또한, 상기 영상 복원 단계에서, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 산출함에 있어, 상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 1보다 큰 가중치를 부여할 수 있다.In calculating the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image, the total amount of change of the second reconstructed image may be weighted more than one.
또한, 상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 대한 가중치는 상기 관심 내외부 영역에 대한 상기 관심 영역의 크기 비율, 상기 제1 해상도와 상기 제2 해상도의 비율 중 하나 이상을 고려하여 결정될 수 있다.Also, the weight of the total amount of change of the second reconstructed image may be determined by considering at least one of a size ratio of the ROI to the ROI, a ratio of the first resolution to the second resolution, and the like.
또한, 상기 영상 복원 단계에서, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 반복 수행함에 있어, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하여 적용할 수 있다.In the image reconstruction step, the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image is minimized, and the direction of decreasing the total change amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image is calculated Can be applied.
또한, 상기 영상 복원 단계에서 OS-SART 알고리즘을 사용하여 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시킬 수 있다.In addition, the data consistency of the internal projection data and the external projection data can be improved by using the OS-SART algorithm in the image restoration step.
또한, 상기 영상 복원 단계는, (a) 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키는 단계; (b) 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하는 단계; (c) 산출된 상기 총 변화량의 감소 방향을 적용하여 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량이 최소화되는 방향으로 복원 영상을 수정하는 단계; 및 상기 (a) 내지 (c) 단계를 복수 번 반복하는 단계를 포함할 수 있다.The image reconstruction step may further include the steps of: (a) improving data consistency of the internal projection data and the external projection data; (b) calculating a decreasing direction of a total change amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image; (c) modifying the reconstructed image in a direction in which the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image is minimized by applying the calculated direction of decreasing the total change amount; And repeating the steps (a) to (c) a plurality of times.
본 발명의 다른 측면에 따른 체내 단층촬영 시스템은 엑스-선 소스와 상기 엑스-선 소스로부터 방출되어 피사체를 투과한 엑스-선을 검출하는 엑스-선 검출기를 포함하여 피사체에 대한 투영 데이터를 생성하는 하나 이상의 투영 영상 생성부; 및 상기 투영 데이터를 바탕으로 피사체 내부에 대한 입체 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함하며, 상기 투영 영상 생성부는, 상기 피사체의 관심 영역에 대해서는 제1 해상도의 관심 영역 투영 데이터를 획득하고, 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대해서는 상기 제1 해상도보다 낮은 제2 해상도의 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하며, 상기 영상 복원부는, 상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출한 후, 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 과정을 반복 수행하여, 상기 피사체의 관심 영역을 포함하는 영역에 대한 복원 영상을 산출하는 것을 특징으로 한다.An intra-body tomography system according to another aspect of the present invention includes an X-ray source and an X-ray detector for detecting an X-ray emitted from the X-ray source and transmitted through the object to generate projection data for the object At least one projection image generation unit; And an image reconstruction unit for reconstructing a stereoscopic image of the subject based on the projection data, wherein the projection image generation unit acquires interest region projection data of a first resolution for a region of interest of the subject, And the image reconstruction unit acquires the intra-interest and intra-area area projection data of the second resolution lower than the first resolution for the area including the outer area, The method of
여기서, 상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행함에 있어, 상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 1보다 큰 가중치를 부여할 수 있다.Herein, the image restoring unit may minimize the total change amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image, and may weight a total change amount of the second reconstructed image to a weight greater than one.
또한, 상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행함에 있어, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하여 적용할 수 있다.In addition, when the image reconstruction unit minimizes the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image, it is possible to calculate and apply a decrease direction of the total variation amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image have.
또한, 상기 영상 복원부는, OS-SART 알고리즘을 사용하여 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시킬 수 있다.In addition, the image reconstruction unit may improve data consistency of the internal projection data and the external projection data using the OS-SART algorithm.
또한, 상기 투영 영상 생성부는, 엑스-선 소스와 엑스-선 검출기 두 쌍을 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the projection image generation unit may include two pairs of X-ray sources and X-ray detectors.
본 발명에 따르면, 피사체의 관심 영역(region of interest)에 내부 및 외부 대해서 이중 해상도로 투영 데이터를 산출한 후, 투영 데이터의 연속성(data consistency)을 향상시키면서 복원 영상의 총 변화량(tatal variation)을 최소화하는 과정을 반복하는 함으로써, 엑스-선 피폭량을 줄이면서도 고품질의 복원 영상을 산출할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 구현하는 효과를 가진다.According to the present invention, after projection data is calculated with a dual resolution both inside and outside in a region of interest of a subject, the tatal variation of the reconstructed image is improved while improving the data consistency of the projection data By repeating the minimization process, it is possible to implement a system and a system for tomography which can produce a high quality reconstruction image while reducing the amount of X-ray exposure.
또한, 본 발명에 따르면, 체내 단층촬영(interior tomography)에서 나타날 수 있는 밴드 인공물(band artifacts) 등 비정상적인 강도의 픽셀이나, 줄 인공물(streak artifacts) 등과 같은 왜곡된 복원 영상을 방지할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 구현하는 효과를 가진다.In addition, according to the present invention, it is possible to prevent distorted restored images, such as abnormal intensity pixels such as band artifacts and the like, which may appear in an internal tomography, and streak artifacts, And has an effect of implementing a shooting method and system.
또한, 본 발명에 따르면, 적은 연산량으로 정확한 영상을 산출할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 제공하는 효과를 가진다.Further, according to the present invention, it is possible to provide an intra-body tomographic imaging method and system capable of calculating an accurate image with a small calculation amount.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영에서의 투사 구조 및 투영 데이터 종류의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원 알고리즘 의사 코드(pseudo code)의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원 알고리즘에 의한 영상 처리의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 시스템의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법에 의하여 복원된 2차원 Shepp-Logan 팬텀 영상의 비교도이다.
도 7은 도 6(a)의 점선 원에서의 픽셀 강도 비교 그래프이다.
도 8은 도 6(a)의 실선 원에서의 픽셀 강도 비교 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 다양한 관심 영역(ROI) 투영 데이터를 사용한 복원 영상의 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 실험용 쥐의 복부 복원 영상의 비교도이다.
도 11은 도 10(a)의 점선 원에서의 픽셀 강도 비교 그래프이다.
도 12는 도 10(a)의 실선 원에서의 픽셀 강도 비교 그래프이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 실험용 쥐의 복부에서의 다양한 관심 영역(ROI) 투영 데이터를 사용한 복원 영상의 예시도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included to provide a further understanding of the invention and are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the principles of the invention.
1 is a flowchart of an intra-body tomography method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary view illustrating a projection structure and a projection data type in an internal body tomography according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an illustration of pseudo code of an internal tomographic image restoration algorithm according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
4 is a flowchart of image processing by an intra-body tomographic image reconstruction algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram of an intra-body tomography system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a comparative view of a two-dimensional Shepp-Logan phantom image reconstructed by an intra-body tomography method according to an embodiment of the present invention.
Fig. 7 is a graph of pixel intensity comparison in the dotted circle of Fig. 6 (a).
8 is a graph of a pixel intensity comparison in a solid line circle of Fig. 6 (a).
FIG. 9 is an illustration of a reconstructed image using various ROI projection data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a comparative view of an abdominal restoration image of a laboratory mouse according to an embodiment of the present invention.
11 is a graph of pixel intensity comparison in a dotted circle in Fig. 10 (a).
12 is a graph of a pixel intensity comparison in a solid line circle of Fig. 10 (a).
13 is an illustration of a reconstructed image using various ROI projection data in the abdomen of a laboratory mouse according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
이하의 실시예는 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.The following examples are provided to aid in a comprehensive understanding of the methods, apparatus, and / or systems described herein. However, this is merely an example and the present invention is not limited thereto.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. The following terms are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed according to the intention or custom of the user, the operator, and the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification. The terms used in the detailed description are intended only to describe embodiments of the invention and should in no way be limiting. Unless specifically stated otherwise, the singular form of a term includes plural forms of meaning. In this description, the expressions "comprising" or "comprising" are intended to indicate certain features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof, Should not be construed to preclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, operations, elements, portions or combinations thereof.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.It is also to be understood that the terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, and the terms may be used to distinguish one component from another .
본 발명은, 종래 기술에 따라 체내 단층촬영(interior tomography)을 실시하는 경우, 밴드 인공물(band artifacts) 등 비정상적인 강도의 픽셀이나, 줄 인공물(streak artifacts) 등과 같은 복원 영상의 왜곡이 나타날 수 있다는 문제점을 감안하여, 관심 영역(region of interest)에 대해서는 높은 해상도로, 전체 영역에 대해서는 낮은 해상도로 투영 데이터를 산출한 후, 투영 데이터의 데이터 연속성(data consistency)을 향상시키면서 복원 영상의 총 변화량(tatal variation)을 최소화하는 과정을 반복함으로써, 피사체의 엑스-선 피폭량을 줄이면서도 적은 연산량으로 정확한 복원 영상을 산출할 수 있는 체내 단층 촬영 방법 및 시스템을 개시하는 것을 특징으로 한다.The present invention has been made in view of the above-described problems in that, when performing internal tomography according to the related art, distortion of a reconstructed image such as a pixel of abnormal intensity such as band artifacts or streak artifacts may appear The projection data is calculated with a high resolution for the region of interest and a low resolution for the entire region in consideration of the total variation amount of the reconstructed image while improving the data consistency of the projection data, The present invention discloses an intra-body tomography method and system capable of calculating an accurate restored image with a small amount of calculation while reducing the amount of x-ray exposure of a subject by repeating the process of minimizing the variation.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층 촬영 방법 및 시스템의 예시적인 실시 형태들을 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of an intra-body tomography method and system according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
먼저, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법의 순서도를 예시하고 있다. 도 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법은 피사체의 관심 영역(region of interest)에 대하여 제1 해상도로 관심 영역 투영 데이터를 획득하는 단계(S110), 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대하여 제2 해상도로 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하는 단계(S120), 상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출하는 단계(S130) 및 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대한 제1 복원 영상과 상기 관심 영역의 외부 영역에 대한 제2 복원 영상을 산출하는 영상 복원 단계(S140)를 포함하여 구성될 수 있다. First, FIG. 1 illustrates a flowchart of an intra-body tomography method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, an intra-body tomography method according to an exemplary embodiment of the present invention includes acquiring (S110) ROI data at a first resolution with respect to a region of interest of a subject, (S120) acquiring (S120) the intra-area and area-of-interest area projection data at a second resolution with respect to the area including the area of interest and its outer area, (S130) calculating inner projection data and outer projection data corresponding to an outer region of the ROI from the inner projection data and the outer projection data and extracting a first reconstructed image for the inner region of the ROI from the outer projection data, And an image reconstruction step (S140) of calculating a second reconstructed image for the outer region.
이때, 상기 제1 해상도는 상기 제2해상도보다 높은 해상도이고, 상기 영상 복원 단계(S140)에서는 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 복원 영상을 산출하는 과정을 반복 수행함으로써, 피사체의 엑스-선 피폭량을 줄이면서도 적은 연산량으로 정확한 복원 영상을 산출할 수 있게 된다.In this case, the first resolution is higher than the second resolution. In the image reconstruction step (S140), data consistency of the internal projection data and external projection data is improved, 2 reconstruction image that minimizes the total variation of the reconstructed image is repeated, an accurate restored image can be calculated with a small amount of calculation while reducing the amount of X-ray exposure of the subject.
아래에서는 상기 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법을 첨부된 도면을 참조하여 보다 자세하기 검토하도록 한다.Hereinafter, an intra-body tomography method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영에서의 투사 구조 및 투영 데이터 종류의 예시하고 있다. 도 2(a)에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법 및 시스템에서는 한 쌍 이상의 엑스-선 소스 및 엑스-선 검출기를 사용하여 인체 등 피사체에 대한 투영 데이터를 생성하게 된다. 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법 및 시스템에서는 두 쌍 이상의 엑스-선 소스 및 엑스-선 검출기를 포함하여 구성될 수 있는데, 이러한 경우 피사체의 관심 영역(region of interest) 내부 영역 및 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대한 투영 데이터 간의 오차를 줄일 수 있다는 장점을 가질 수 있다. 만약, 한 쌍의 엑스-선 소스 및 엑스-선 검출기를 사용하는 경우에는 이를 신속하고 효과적으로 제어하는 것이 바람직하다.FIG. 2 illustrates a projection structure and a type of projection data in an internal body tomography according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2 (a), in the body tomography method and system according to an embodiment of the present invention, projection data for a subject such as a human body is detected using one or more pairs of X-ray source and X- Respectively. In addition, in the body tomography method and system according to an embodiment of the present invention, it is possible to include two or more pairs of X-ray source and X-ray detector. In this case, And an error between the projection data for the region including the ROI and the ROI can be reduced. If a pair of X-ray sources and X-ray detectors are used, it is desirable to control them quickly and effectively.
예를 들어, 도 2(a)에서와 같이 S1-D1 과 S2-D2 두 개의 엑스-선 소스 및 엑스-선 검출기 쌍을 사용하는 경우, S1-D1 은 피사체의 관심 영역에 대한 투영 데이터를 생성하고, S2-D2 는 피사체의 전체 영역, 혹은 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대한 투영 데이터를 동시에 생성하도록 함으로써, 피사체의 움직임 등으로 발생할 수 있는 투영 데이터 간의 오차를 줄일 수 있게 된다. 이러한 소스-검출기 구조에서 관측 시야(filed-of-views, FOVs)와 각도 샘플링율을 독립 제어함에 따라 동시에 2개의 투영 데이터 (도 2(b) 및 도 2(c)) 집합을 획득 할 수 있게 된다.For example, when two pairs of X-ray sources and X-ray detectors are used, as shown in FIG. 2A, S1-D1 generates projection data for a region of interest of a subject And S2-D2 simultaneously generate the projection data for the entire area of the object, or the area including the area of interest and the area outside thereof, thereby reducing the error between the projection data that can be generated due to the movement of the object or the like. By independently controlling the filed-of-views (FOVs) and the angular sampling rate in such a source-detector structure, it is possible to acquire a set of two projection data (FIG. 2 (b) and FIG. 2 do.
보다 구체적으로, 도 2(b)에서는 피사체의 관심 영역 내부 영역에 대한 투영 데이터를, 도 2(c)에서는 피사체의 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대한 투영 데이터를 예시하고 있다. 도 2(a) 및 도 2(b)에서 볼 수 있는 바와 같이, 관심 영역에 대한 투영 데이터는 관심 영역에 한정된 관측 시야에서 높은 샘플링율로 투영 데이터가 생성된다. 또한, 도 2(b)에서 볼 수 있는 투영 데이터 중간의 비어있는 선에서는 S1-D1의 동작이 정지되고, S2-D2가 동작하게 된다.More specifically, FIG. 2 (b) illustrates projection data for an area inside the area of interest of a subject, and FIG. 2 (c) illustrates projection data for an area including a subject area and an outer area thereof. As can be seen in Figures 2 (a) and 2 (b), the projection data for the region of interest is generated at a high sampling rate in the observation field defined in the region of interest. In the empty line in the middle of the projection data shown in Fig. 2 (b), the operation of S1-D1 is stopped and the operation of S2-D2 is performed.
반면, 도 2(a) 및 도 2(c)에서 볼 수 있는 바와 같이, 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대한 투영 데이터는 매우 낮은 샘플링율로 투영 데이터가 생성되게 된다. 마찬가지로, 도 2(c)에서 볼 수 있는 투영 데이터 중간의 비어있는 영역에서는 S2-D2의 동작이 정지되고, S1-D1이 동작하게 된다.On the other hand, as can be seen in FIGS. 2 (a) and 2 (c), the projection data for the region of interest and the region including the outer region are generated at a very low sampling rate. Similarly, in the empty area in the middle of the projection data shown in Fig. 2 (c), the operation of S2-D2 is stopped, and S1-D1 is operated.
따라서, 상기와 같은 도 2(b) 및 도 2(c)의 투영 데이터를 결합함으로써 도 1(d)와 같은 관심 영역의 내부 영역에 대한 내부 투영 데이터(Y1) 및 도 1(e)와 같은 관심 영역의 외부 영역에 대한 외부 투영 데이터(Y2)를 산출할 수 있게 된다. Therefore, by combining the projection data of FIGS. 2B and 2C as described above, the internal projection data Y 1 and the internal projection data Y 1 of the inner region of the ROI as shown in FIG. It is possible to calculate the external projection data (Y 2 ) for the outer region of the same region of interest.
이어서, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법에서는, 상기 내부 투영 데이터(Y1) 및 외부 투영 데이터(Y2)로부터 아래의 수학식 1과 같은 제한된 최소화(constrained-minimization) 문제의 해를 구하는 방법으로 영상을 복원하게 된다. Next, from the internal projection data (Y 1 ) and the external projection data (Y 2 ), a solution of a constrained-minimization problem as shown in the following equation (1) To restore the image.
[수학식 1][Equation 1]
여기서, X 는 복원된 전체 영상이고, X 1 는 X 의 관심 영역 내부 영역에 대한 부분 집합을 뜻하며, X 2 는 X 의 관심 영역 외부 영역에 대한 부분 집합이 된다. 또한, k 는 X 1 의 총 변화량(total variation)에 관하여 X 2 의 총 변화량을 조절하는 가중치(weighting) 값이다. A 1 은 내부 투영 데이터 Y 1 을 발생하기 위한 시스템 행렬이고 A 2 는 외부 투영 데이터 Y 2 를 발생하기 위한 시스템 행렬이다. 이때, 전체 영상 X 는 Y 1 을 만드는데 기여하게 되지만, 관심 영역 외부 영역에 대한 영상 X 2 는 Y 2 을 만드는데 기여하게 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법에서는 상기 수학식 1의 제한된 최소화 문제에서 X 1 과 다른 가중치(weightings) k 로 X 2 의 총 변화량을 고려하게 된다. 이는 Y 2 가 Y 1 과 달리 샘플링률이 매우 낮기 때문(under-sampled)에 X 2 에서 큰 엘리어싱 인공물(통상적으로 줄 인공물(streak artifact))이 발생될 것으로 예상되기 때문이다. 따라서, 상기 k 값으로서 1보다 큰 k 값이 사용되는 것이 바람직하게 된다. 보다 구체적인 k 값의 선택은 상기 관심 내외부 영역에 대한 상기 관심 영역의 크기 비율, 상기 제1 해상도와 상기 제2 해상도의 비율 등과 같은 체내 단층촬영에 영상 파라미터를 고려하여 결정할 수 있다. 만약, Y 1 이 절단되지 않았다면, 즉 상기 내부 투영 데이터( Y 1 )가 피사체의 전체 영역을 포함한다면, k 값은 0이 되고, 이는 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원이 종래의 압축검출 체내 단층촬영(CS-interior tompgraphy, CS-IT)과 유사해지게 된다는 것을 의미한다. 본 발명의 일 실시예로서는 관심 영역과 Y 2 의 샘플링율이 낮아질 때 높은 k 값을 사용하였다. Wherein, X is a reconstructed full image, X 1 will mean a subset of the region of interest inside the area of the X, X 2 is a subset of the region of interest outside the area of X. Also, k is a weighting value for adjusting the total variation of X 2 with respect to the total variation of X 1 . A 1 is a system matrix for generating internal projection data Y 1 and A 2 is a system matrix for generating external projection data Y 2 . At this time, the whole image X contributes to making Y 1 , but the image X 2 for the region outside the region of interest contributes to making Y 2 . In the body tomography method according to an embodiment of the present invention, the total amount of change of X 2 is considered as X 1 and different weights k in the limited minimization problem of Equation (1). This is because Y 2 is under-sampled because the sampling rate is very low (unlike Y 1 ) and it is expected that a large aliasing artifact (usually a streak artifact) will occur at X 2 . Therefore, a large k value greater than 1. As the value of k is preferably used. More specifically, the selection of the k value may be determined by taking into consideration the image parameter of the body area tomography such as a ratio of the size of the ROI to the ROI, a ratio of the first resolution to the second resolution, and the like. If Y 1 is not truncated, i.e., if the internal projection data Y 1 includes the entire region of the subject, then the value of k is zero, which also allows reconstruction of the tomographic image according to an embodiment of the present invention Which means that it becomes similar to a conventional compression-detection intra-chamber CT (CS-interior tompgraphy, CS-IT). As one embodiment of the present invention, a high k value is used when the sampling rate of the region of interest and Y 2 is lowered.
또한, 도3에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원 알고리즘 의사 코드(pseudo code)를 예시하고 있다. 도 3의 의사 코드에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 방법에서는 데이터 일관성(data consistency)의 향상과 총 변화량(TV)의 최소화가 교차로 되풀이되면서 수행되면서 영상을 복원하게 된다. 보다 구체적으로는, 전체 복원 영상( X )를 X 1 과 X 2 의 두 지역으로 영상을 분할하는 같은 방법을 사용한다. 또한, 1 또는 0의 요소 값을 갖는 M 1 과 M 2 인 영상마스크들은 각각 관심 영역의 내부 영역과 외부 영역을 정의하게 된다. 도 3의 의사 코드에서 6, 7번째 줄은 각각 투영 데이터 Y 1 과 Y 2 의 데이터 일관성을 수행하기 위한 단계이다. 본 발명의 일 실시예로서는 투영 데이터 일관성을 적용하는 OS-SART (ordered subset simultaneous algebraic recovery technology)를 적용하였다. SART는 정렬 부분집합(ordered subset) 구조를 L2의 놈(norm) 최소화에 적용하는 경우, 특히 우수한 수렴 특성을 보이게 된다. Y 2 의 전체 집합과 의사 코드에서 Y 1 ,m 으로 정의되는 Y 1 의 부분집합의 데이터 일관성을 적용하는 반복 후에는 X 1 과 가중치가 부여된 X 2 의 총 변화량(TV)의 합을 최소화하게 된다. 이때, 본 발명의 일 실시예로서 복원 영상의 종 변화량(TV)의 급격한 감소 방향을 가리키는 D 를 계산한다. 감소하는 단위인 λ 1 , λ 1_ red , k 에 대한 제어 변수는 의사 코드의 제1라인에서 초기화되고 있다. 여기서, λ 1 은 관심 영역 내부 및 외부 영역의 총 변화량 최소화에 대한 공통 제어 변수이고, k 는 관심 영역의 외부 영역에 대한 총 변화량의 최소화에 대한 추가적인 가중치(weighting) 값이다. Y 1 의 각도 샘플링율이 Y 2 보다 더 높기 때문에 작은 값이 λ 1 에 할당되게 된다. 상기 총 변화량의 최소화가 이루어진 후에 λ 1_ red 에 의해 감소하는 단위가 줄어든다. 의사 코드의 9번 및 10번 라인에서, 급격한 감소 방향 D 와 정규화된 β 는 종래 기술에 따른 체내 단층촬영(CS-IT)에서와 유사한 방식으로 계산되었다. 또한, 의사 코드의 11번 라인과 12번 라인에서, 마스크 M 1 과 M 2 는 다른 가중치 값으로 X 1 과 X 2 를 업데이트하기 위해 급격한 감소 방향 D 에 의해 곱해진다. 여기서, 의사 코드의 11, 12번 라인의 연산자 ".*"는 같은 크기의 두 행렬 사이에 대응하는 요소와 요소의 곱을 나타낸다. 마지막으로, 의사 코드 16번 라인의 정지 조건으로서는 투영 데이터 일관성의 허용 에러나 메인 루프의 최대 반복 수가 사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예로서 메인 루프의 최대 반복 수는 20번으로 설정되었다.
In addition, FIG. 3 illustrates a pseudo code of an intra-body tomographic image reconstruction algorithm according to an embodiment of the present invention. As can be seen from the pseudo code of FIG. 3, in the body tomography method according to an embodiment of the present invention, improvement of data consistency and minimization of total change amount (TV) are repeated while crossing over, . More specifically, the same method of dividing the entire reconstructed image X into two regions X 1 and X 2 is used. Further, M 1 having an element value of 1 or 0 And M 2 image masks define the inner and outer regions of the ROI, respectively. In the pseudo code of FIG. 3, the sixth and seventh lines are steps for performing data consistency of the projection data Y 1 and Y 2 , respectively. In one embodiment of the present invention, an ordered subset simultaneous algebraic recovery (OS-SART) technique for applying projection data consistency is applied. The SART exhibits particularly excellent convergence characteristics when the ordered subset structure is applied to L2 norm minimization. After the iteration of applying the data consistency of the entire set of Y 2 and the subset of Y 1 defined by Y 1 , m in the pseudocode, the sum of X 1 and the weighted X 2 total variation (TV) is minimized . At this time, as an embodiment of the present invention, D , which indicates a sharp decrease direction of the longitudinal variation (TV) of the restored image, is calculated. Reduction unit of λ 1, λ to 1_ red, the control parameter for k has been initialized in the first line of pseudo code. Here, [ lambda] 1 is a common control variable for minimizing the total change amount of the inner and outer regions of interest, and k is an additional weighting value for minimizing the total change amount of the outer region of the region of interest. Angle sampling rate of the Y 1, this small value due to higher than Y 2 is to be assigned to λ 1. After the minimization of the total change amount is made less unit to decrease by λ 1_ red. In
또한, 도 4에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원 알고리즘에 의한 영상 처리의 흐름도를 예시하고 있다. 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 앞서 살핀 도 3의 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 영상 복원 알고리즘에 따라 투영 데이터 Y 1 과 Y 2 의 데이터 연속성을 확보하기 위한 단계를 거친 후, 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 나타내는 D 를 산출하고, 여기에 관심 영역 내부과 외부를 정의하는 마스크 M 1 , M 2 를 함께 적용하여 X 1 과 X 2 를 산출하는 과정을 반복하게 되는 것을 알 수 있다.FIG. 4 illustrates a flowchart of an image processing by an intra-body tomographic image reconstruction algorithm according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, in order to secure the data continuity of the projection data Y 1 and Y 2 according to the intra-body tomographic image reconstruction algorithm according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 3, It can be seen that the process of calculating X 1 and X 2 is repeated by calculating D indicating the direction of decrease of the total change amount of the image and applying masks M 1 and M 2 defining the inside and outside of the region of interest thereto together .
상기한 일련의 과정을 통하여 산출되는 본 발명에 따른 복원 영상은 체내 단층촬영과 달리 전체 영상을 영역에 따라 이중의 해상도로 구성하게 된다. 본 발명의 경우 Y 1 의 높은 샘플링율 덕분에 관심 영역 내부에서 고해상도를 기대할 수 있다. 또한, 낮은 샘플링율의 Y 2 투영 데이터의 추가로 인하 비정상 강도 픽셀을 억제할 수 있게 된다. 나아가, 희박하게(sparsely) 샘플링된 투영 데이터 Y 2 를 포함하여 복원 영상의 총 변하량 최소화를 수행하게 되므로, 관심 영역 외부의 줄 인공물(streak artifact)이 감소된 영상을 얻을 수 있게 된다.The reconstructed image according to the present invention, which is calculated through the series of processes described above, constitutes the entire image with a dual resolution according to the area, unlike the body tomography. In the case of the present invention it can be expected for a high resolution within the area of interest, thanks to the high sampling rate of the Y 1. In addition, it becomes possible to suppress lowered unsteady intensity pixels by addition of Y 2 projection data of a low sampling rate. Further, since the total variation amount of the reconstructed image including the sparsely sampled projection data Y 2 is minimized, it is possible to obtain an image in which the streak artifacts outside the region of interest are reduced.
도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 시스템(500)의 구성도를 예시하고 있다. 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 체내 단층촬영 시스템(500)은 엑스-선 소스(512a, 512b)와 상기 엑스-선 소스(512a, 512b)로부터 방출되어 피사체를 투과한 엑스-선을 검출하는 엑스-선 검출기(514a, 514b)를 포함하여 피사체에 대한 투영 데이터를 생성하는 하나 이상의 투영 영상 생성부(510) 및 상기 투영 데이터를 바탕으로 피사체 내부에 대한 입체 영상을 복원하는 영상 복원부(520)를 포함하여 구성될 수 있다. FIG. 5 illustrates a block diagram of an
이때, 상기 투영 영상 생성부(510)는 상기 피사체의 관심 영역에 대해서는 제1 해상도의 관심 영역 투영 데이터를 획득하고, 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대해서는 상기 제1 해상도보다 낮은 제2 해상도의 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하며, 또한 상기 영상 복원부(520)는 상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출한 후, 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 과정을 반복 수행하여, 상기 피사체의 관심 영역을 포함하는 영역에 대한 복원 영상을 산출하게 된다. At this time, the projection image generation unit 510 acquires the ROI data of the first resolution for the ROI of interest and the ROI data for the ROI including the ROI, 2 resolution of the region of interest, and the
도 5에서와 같이, 복수의 투영 영상 생성부(510)를 포함하여 시스템을 구성하는 경우, 투영 시간의 간극에 따라 발생할 수 있는 오차를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 다만, 반드시 상기 투영 영상 생성부(510)가 복수개 구비되어야 하는 것은 아니며, 단수의 투영 영상 생성부(510) 예를 들어 한 쌍의 엑스-선 소스(512a)와 상기 엑스-선 검출기(514a) 만을 사용하여 본 발명에 따른 체내 단층촬영 시스템(500)을 구성하는 것도 가능하다. As shown in FIG. 5, when a system including a plurality of projection image generators 510 is configured, an error that may occur according to the projection time gap can be reduced. However, a plurality of the projection image generators 510 are not necessarily provided, and a plurality of projection image generators 510, for example, a pair of
또한, 상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행하는 경우, 상기 제2 복원 영상의 샘플링률이 매우 낮기 때문(under-sampled)에 줄 인공물(streak artifact) 등이 발생될 가능성이 크므로, 상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 1보다 큰 가중치를 부여하는 것이 바람직하다. In addition, when the image reconstruction unit minimizes the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image, the sampling rate of the second reconstructed image is very low (under-sampled) artifact) is likely to occur. Therefore, it is preferable that the total amount of change of the second reconstructed image is given a weight value greater than one.
또한, 종래 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법에서 복원 영상의 총 변화량(total variation, TV)을 최소화하기 위한 반복적인 영상 재구성 과정에서의 느린 수렴 속도를 고려할 때, 상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행함에 있어, 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하여 적용함으로써, 수렴 속도를 높이고 총 연산 시간을 줄일 수 있게 된다.Also, considering the slow convergence rate in the repetitive image reconstruction process for minimizing the total variation (TV) of the reconstructed image in the conventional compression-detection intra-field tomography (CS-IT) technique, The first and second reconstructed images are calculated by applying a decreasing direction of the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image in the process of minimizing the total variation amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image, .
또한, 상기 영상 복원부는 OS-SART 알고리즘을 사용하여 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키도록 할 수 있다. In addition, the image reconstruction unit may improve data consistency of the internal projection data and the external projection data using an OS-SART algorithm.
<실험예> 수치해석 시뮬레이션 및 실험 데이터 도출<Experimental Example> Simulation of Numerical Analysis and Derivation of Experimental Data
본 발명에 따른 체내 단층촬영 방법 및 시스템의 성능을 평가하기 위하여, 먼저 원형 스캔 궤도에서 팬-빔(fan-beam) 형상에 따라 수치해석 시뮬레이션을 수행하였다. 도 6(a)에서 볼 수 있는 바와 같이 수정된 2D Shepp-Logan팬텀(phantom)으로부터 도 2(a)와 같은 투사 구조에서 점 형상 엑스-선 소스 및 동등 공간 선형 검출기 배열(equi-space line detector array)를 사용한다는 가정하에 두 종류의 투영 데이터 Y 1 과 Y 2 를 산출하였다. 이때, 검출기 소자의 수는 Y 1 과 Y 2 를 모두 256개이었고, 따라서 전체 영상의 행렬 크기는 256x256이었다. 전체 영상의 관측 시야(FOV)가 LxL이라고 할 때, 0.5L, 0.35L 그리고 0.2L의 직경을 가지는 동심원 형상의 관심 영역을 설정하였다. 또한, 0.5L, 0.35L 그리고 0.2L의 관심 영역 영상에 대해서 각각 가중치 값 k 를 15, 20 그리고 25로 설정하였다. 이때, 투영 데이터 Y 1 과 Y 2 는 각각 900과 15의 샘플링 수를 가졌다. 상기한 설정에서의 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 복원 영상의 품질을 비교하기 위하여, 여과역투영법(filtered back projection, FBP)과 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기반의 체내 단층촬영으로 관심 영역의 영상들을 복원하였다.In order to evaluate the performance of the intra-body tomography method and the system according to the present invention, numerical simulation was first performed according to the shape of the fan-beam in the circular scan orbit. From the modified 2D Shepp-Logan phantom as shown in FIG. 6 (a), a point-like X-ray source and an equi-space line detector two types of projection data Y 1 and Y 2 were calculated based on the assumption that an array is used. At this time, the number of detector elements was 256 in both Y 1 and Y 2 , and thus the matrix size of the entire image was 256 × 256. When the observed field of view (FOV) of the whole image is LxL, a concentric circle of interest having a diameter of 0.5L, 0.35L and 0.2L is set. In addition, weight values k were set to 15, 20, and 25 for 0.5L, 0.35L, and 0.2L ROI images, respectively. At this time, the projection data Y 1 and Y 2 had sampling numbers of 900 and 15, respectively. In order to compare the quality of the reconstructed image generated according to an embodiment of the present invention in the above setting, a filtered back projection (FBP) and a compression-detected intra-body tomography (CS-IT) To restore the images of the region of interest.
또한, 본 발명에 따른 체내 단층촬영 방법 및 시스템의 성능을 검증하기 위하여 상기한 수치해석 시뮬레이션과 함께 실험 데이터를 산출하여 비교 분석하였다. 이때, 본 발명의 일 실시예로서 두 쌍의 엑스-선 소스-검출기를 갖춘 단층촬영 시스템을 구축하는 대신, 한 쌍의 엑스-선 소스-검출기를 갖춘 마이크로 단층촬영 시스템을 사용하였다. 상기 마이크로 단층촬영 시스템은 마이크로-초점 엑스-선 소스와 회전하는 물체 홀더 및 CMOS 평면-패널 검출기로 구성된다. 여기서, 마이크로-초점 엑스-선 소스(L8121-01, Hamamatsu, Japan)는 두께 200μm의 베릴륨 사출창(exit window)과 전자빔에 대한 25°의 각도를 가지는 텅스텐 아노드가 고정된 밀봉된 튜브를 포함하여 구성되며, 적용 튜브 전력에 따라 5~50μm의 가변 초점 크기를 가진다. 평면 패널 검출기(C7942, Hamamatsu, Japan)는 50μm의 픽셀피치(pixel pitch)와 CsI:TI 신틸레이터(scintillator)를 가진 트랜지스터와 포토다이오드의 2240x2240의 능동소자 배열로 구성된다.In addition, in order to verify the performance of the intra-body tomography method and system according to the present invention, experimental data were calculated and compared with the numerical simulation described above. As an embodiment of the present invention, instead of constructing a tomography system with two pairs of X-ray source-detectors, a micro-tomography system with a pair of X-ray source-detectors was used. The micro tomography system consists of a micro-focus X-ray source, a rotating object holder and a CMOS flat-panel detector. Here, the micro-focus X-ray source (L8121-01, Hamamatsu, Japan) includes a beryllium exit window with a thickness of 200 m and a sealed tube with a tungsten anode fixed at an angle of 25 degrees to the electron beam And has a variable focal length of 5 to 50 mu m depending on the applied tube power. The flat panel detector (C7942, Hamamatsu, Japan) consists of a 2240x2240 active element array of transistors and photodiodes with a pixel pitch of 50 μm and a CsI: TI scintillator.
본 발명의 실험예로서 65kVp의 튜브 전압과 0.34mA의 튜브 전류를 인가한 마이크로 단층촬영 시스템을 사용하여 실험용 쥐의 복부 영역에 대한 단층촬영을 실시하였다. 전체 관측 시야 투영 데이터의 2240 배열 중에서, 0.5L, 0.35L 그리고 0.2L의 관심 영역으로부터 각각 제한된 투영 데이터에 해당되는 절단된 투영 데이터를 만들기 위해 중심의 1120, 784 또는 448 배열을 취했다. 이어서, 상기한 일련의 과정을 거쳐 고해상 관심 영역 영상을 포함하는 512x512 행렬의 전체 영상을 복원했다. 수치해석 시뮬레이션의 경우에서와 같이, 0.5L, 0.35L 그리고 0.2L 관심 영역 영상들을 복원했다. 이때, 0.5L, 0.35L 그리고 0.2L 관심 영역에 대하여 가중치 값 k 를 각각 15, 20 그리고 25로 설정을 한다. 투영 데이터 Y 1 과 Y 2 에 대한 샘플링 수는 각각 900과 15로 하였다. As an experimental example of the present invention, a tomography was performed on the abdominal region of a laboratory mouse using a micro tomography system to which a tube voltage of 65 kVp and a tube current of 0.34 mA were applied. Of the 2240 arrays of full-view field of view projection data, we have centered 1120, 784, or 448 arrays to produce truncated projection data corresponding to limited projection data, respectively, from 0.5L, 0.35L, and 0.2L regions of interest. Then, the entire image of the 512x512 matrix including the high resolution region of interest image is restored through the above-described series of processes. As in the case of numerical simulation, we reconstruct 0.5L, 0.35L and 0.2L ROI images. At this time, the weight value k is set to 15, 20, and 25 for the 0.5 L, 0.35 L, and 0.2 L regions of interest, respectively. The sampling numbers for the projection data Y 1 and Y 2 were 900 and 15, respectively.
<성능 평가 방법><Performance evaluation method>
본 발명에 따른 체내 단층촬영 방법으로 복원된 관심 영역 영상의 품질을 평가하기 위해 각각의 장점이 있는 두 가지 방법인 제곱평균오차(Mean Squared Error, MSE)와 정점 신호대 잡음비(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)를 사용하였다. 먼저 제곱평균오차는 복원된 영상과 실제 영상과의 차이를 나타내는 일반적인 측정 방법 중 하나이다. 상기 제곱평균오차(MSE)는 아래의 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.In order to evaluate the quality of the ROI image reconstructed by the internal tomography method according to the present invention, two methods having respective merits (Mean Squared Error (MSE) and Peak Signal-to-Noise Ratio Ratio, PSNR) were used. First, the root mean square error is one of the general measurement methods for the difference between the reconstructed image and the actual image. The root mean square error (MSE) can be defined as: < EMI ID = 2.0 >
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서, N 은 영상의 크기를 말하며 
정점 신호대 잡음비(PSNR)는 아래의 수학식 3에 정의된 것처럼 픽셀 
[수학식 3]&Quot; (3) "
정점 신호대 잡음비(PSNR)는 영상 압축에서 영상의 품질을 측정하는데 흔하게 사용된다. 비록 높은 정점 신호대 잡음비(PSNR)가 복원된 영상의 높은 품질을 의미한다 해도, 이는 동일한 객체의 복원된 영상을 비교하기 위해 사용되는 경우에만 유효하다는 제한이 따른다.
Vertex signal-to-noise ratio (PSNR) is commonly used to measure image quality in image compression. Although a high peak signal-to-noise ratio (PSNR) implies a high quality of reconstructed image, this is only valid if it is used to compare reconstructed images of the same object.
<수치해석 시뮬레이션 결과의 분석><Analysis of Numerical Simulation Results>
본 발명의 실험예로서 수치해석 시뮬레이션을 위해서 도 6(a)에 도시된 바와 같은 팬텀(phantom)을 사용하였다. 도 6(a)에 표시된 실선은 관심 영역(ROI)을 나타내며, 상기 관심 영역의 직경은 전체 이미지 크기의 절반에 해당한다. 제한된 관측 시야(limited-FOV)의 투영 데이터( Y 1 )로부터, 종래 기술에 따른 여과역투영법(FBP)과 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법을 사용하여 256x256 사이즈의 관심 영역 영상을 복원하였으며, 이는 각각 도 6(b) 및 도 6(c)에 도시되었다. 도 6(b)에서 볼 수 있는 바와 같이, 여과역투영법(FBP)을 이용하여 복원된 영상은 투영 데이터의 절단으로 인하여 그 가장자리에 매우 밝은 밴드 인공물(band artifact)이 형성되게 된다. 또한 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법을 이용하여 복원된 영상에서는 밝은 밴드 인공물은 크게 감소되었으나, 여전히 잔류 인공물(residual artifact)가 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 도 6(d)에서는 본 발명에서 제안한 방법에 따라 Y 1 과 Y 2 로부터 복원된 영상을 보여주고 있다. 도 6(d)에서 볼 수 있는 바와 같이, 관심 영역 내부 및 외부 영역의 영상을 비교해 볼 때, 샘플링율이 크게 떨어지는 관심 영역 외부의 영상 품질이 관심 영역 내부의 영상보다 크게 떨어지는 것을 알 수 있다. As an experimental example of the present invention, a phantom as shown in Fig. 6 (a) was used for numerical simulation. The solid line shown in Fig. 6 (a) represents the region of interest (ROI), and the diameter of the ROI corresponds to half of the total image size. Restore the 256x256 size region of interest image from the projected data ( Y 1 ) of the limited-field of view (limited-FOV) using the filtration back projection method (FBP) and the compression detection intraobserver (CS-IT) , Which are shown in Figs. 6 (b) and 6 (c), respectively. As can be seen in FIG. 6 (b), the reconstructed image using the filtered back projection method (FBP) has a very bright band artifact formed at the edge thereof due to the cutting of the projection data. In addition, it can be seen that the bright band artifacts are greatly reduced in the restored images using the CS-IT technique, but the residual artifacts are still present. 6 (d) shows an image reconstructed from Y 1 and Y 2 according to the method proposed by the present invention. As can be seen from FIG. 6 (d), when the images of the inside and outside of the ROI are compared, it can be seen that the image quality outside the ROI where the sampling rate is greatly decreased is significantly lower than that of the ROI.
상기한 각 방법에 의하여 복원된 영상의 차이를 보다 명확하게 보여주기 위하여, 도 7(a)와 도 7(b)에서는 각각 상기 3가지 방법에 따라 복원된 관심 영역 영상과 원본 영상에 대한 도 6(a)의 수평선 및 수직선에서의 선형 프로파일(line profile)을 보여주고 있다. 도 7에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상의 프로파일이 원본 영상의 프로파일과 가장 유사한 결과를 도출하고 있음을 알 수 있다.7 (a) and 7 (b), in order to more clearly show the difference between the reconstructed images by the above-described methods, (a) shows the line profile at the horizontal and vertical lines. As can be seen from FIG. 7, it can be seen that the profile of the reconstructed image according to the method proposed by the present invention is the most similar to the profile of the original image.
도 8(a)와 도 8(b)에서는 도 6(a)의 실선 및 점선 원에서의 선형 프로파일(line profile)을 보여주고 있다. 도 6(a)의 실선 원은 관심 영역의 경계에 위치하고, 점선 원은 경계의 바로 아래에 위치하고 있다. 도 8(a)에서 볼 수 있는 바와 같이, 여과역투영법(FBP)에 의하여 복원된 영상의 실선 원에서의 프로파일은 원본 영상과 큰 차이를 보였다. 점선 원의 경우에서는 여과역투영법(FBP)에 의하여 복원된 영상의 프로파일이 원본 영상과 다소 유사한 추세를 보였으나, 여전히 높은 바이어스 레벨을 보이고 있다. 실선 원과 점선 원 모두에서, 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상의 프로파일이 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법에 의한 복원 영상의 프로파일보다 우수한 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있다.8 (a) and 8 (b) show the line profile of the solid line and the dotted circle in Fig. 6 (a). The solid line circle in Fig. 6 (a) is located at the boundary of the region of interest, and the dotted circle is located just below the boundary. As can be seen from FIG. 8 (a), the profile of the image reconstructed by the filtration backprojection method (FBP) in the solid line circle shows a large difference from the original image. In the case of the dotted circle, the profile of the reconstructed image by the filtered back projection method (FBP) showed a somewhat similar trend to the original image, but still shows a high bias level. It can be seen that the profile of the reconstructed image according to the method proposed by the present invention shows better results than the profile of the reconstructed image by the CS-IT technique in both the solid line circle and the dotted circle.
또한, 관심 영역 사이즈의 변화에 따른 영상 품질의 변화 정도를 확인하기 위하여, 도 9(a) 및 도 9(b)의 실선 원과 같이 관심 영역의 사이즈를 전체 영상 사이즈의 35% 및 20% 수준으로 낮추었다. 이에 대하여, 도 9(c) 및 도 9(d)에서는 각각 35% 및 20% 수준의 관심 영역에 대하여 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상과 원본 영상의 차이(difference)를 도시하고 있다. 도 9에서 볼 수 있는 바와 같이, 관심 영역의 사이즈가 20% 수준까지 작아지는 경우에도 원본 영상과 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상의 차이가 매우 적다는 것을 확인할 수 있다.9 (a) and 9 (b), the size of the region of interest is 35% and 20% of the total image size, Respectively. 9 (c) and 9 (d) illustrate the difference between the reconstructed image and the original image according to the method proposed by the present invention with respect to the region of interest at the level of 35% and 20%, respectively. As can be seen from FIG. 9, even when the size of the ROI is reduced to 20%, it can be seen that the difference between the original image and the reconstructed image according to the method proposed by the present invention is very small.
< 실험 측정 결과의 분석><Analysis of experimental measurement results>
이어서, 도 10(a)에서는 상기한 마이크로 단층촬영 시스템을 사용하여 전체 관측 시야(FOV) 투영 데이터로부터 복원된 512x512 배열 형식의 실험용 쥐 복부의 영상을 보여주고 있다. 여기서 실선 원은 관심 영역을 표시하고 있고, 상기 관심 영역의 직경은 전체 영상 사이즈의 절반에 해당한다. 이어서, 앞서 설명한 바와 같이 관심 영역 내부의 투영 데이터 Y 1 과 외부의 투영 데이터 Y 2 가 생성되었다. 도 10(b) 및 도 10(c)에서는 각각 여과역투영법(FBP)과 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법을 사용하여 복원된 관심 영역에 대한 영상을 도시하고 있다. 도 10(b)에서 볼 수 있는 바와 같이, 여과역투영법(FBP)을 이용하여 복원된 영상은 관심 영역 가장자리를 따라 밝은 밴드 인공물이 나타나게 된다. 반면, 압축검출 체내 단층촬영(CS-IT) 기법을 사용하여 복원된 영상의 경우에는 밝은 밴드 인공물이 거의 제거되었음을 확인할 수 있다. 10 (a) shows an image of a laboratory rat abdomen in the 512x512 array format restored from the entire observation field of view (FOV) projection data using the micro-tomography system described above. Here, the solid circle represents the region of interest, and the diameter of the region of interest corresponds to half of the total image size. Subsequently, as described above, the projection data Y 1 and the external projection data Y 2 in the ROI are generated. 10 (b) and 10 (c) illustrate images of the ROI reconstructed using the filtering backprojection method (FBP) and the compression detection intraobserver (CS-IT) technique, respectively. As can be seen from FIG. 10 (b), the reconstructed image using the filtered back projection method (FBP) shows a bright band artifact along the edge of the region of interest. On the other hand, it can be confirmed that bright-band artifacts are almost eliminated in the reconstructed images using the compression-detection intra-body tomography (CS-IT) technique.
도 11(a) 및 도 11(b)에서는 도 10(a)에 표시된 수직선과 수평선에서의 상기 3가지 방법에 의하여 복원된 영상 및 원본 영상의 프로파일을 비교하여 보여주고 있다. 도 11에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상의 프로파일이 원본 영상의 프로파일과 가장 유사하다는 것을 확인할 수 있다.In FIGS. 11A and 11B, the profiles of the reconstructed image and the original image are compared with each other in the vertical and horizontal lines shown in FIG. 10A. As can be seen from FIG. 11, it can be confirmed that the profile of the reconstructed image is most similar to the profile of the original image according to the method proposed by the present invention.
도 12(a) 및 도 12(b)에서는 각각 도 10(a)에서의 실선 원과 점선 원에서의 선형 프로파일(line profile)을 도시하고 있다. 실선 원 및 점선 원 모두의 경우에, 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상의 프로파일이 체내 단층촬영(CS-IT) 기법을 사용하여 복원된 영상의 경우보다 훨씬 좋은 결과를 보여주는 것을 알 수 있다.Figs. 12 (a) and 12 (b) respectively show a line profile in a solid line circle and a dotted line circle in Fig. 10 (a). It can be seen that in both the solid line circle and the dotted circle, the profile of the reconstructed image according to the method proposed by the present invention shows a much better result than the reconstructed image using the intra-body tomography (CS-IT) technique .
또한, 관심 영역 사이즈의 변화에 따른 영상 품질의 변화 정도를 확인하기 위하여, 도 13(a) 및 도 13(b)의 실선 원과 같이 관심 영역의 사이즈를 전체 영상 사이즈의 35% 및 20% 수준으로 낮추었다. 이에 대하여, 도 13(c) 및 도 13(d)에서는 각각 35% 및 20% 수준의 관심 영역에 대하여 본 발명에서 제안한 방법에 따라 복원된 영상과 원본 영상의 차이(difference)를 도시하고 있다.13A and 13B, the size of the region of interest is 35% and 20% of the total image size, in order to check the degree of change of the image quality according to the change of the region of interest. Respectively. In contrast, FIGS. 13 (c) and 13 (d) show the difference between the reconstructed image and the original image according to the method proposed by the present invention for the region of interest of 35% and 20%, respectively.
단층촬영을 실시함에 있어 엑스-선의 누적 조사선량은 엑스-선이 피사체에 조사되는 면적이 비례하게 되므로, 체내 단층촬영은 조사선량을 감소시키기 위한 매우 효과적인 방법이라고 할 수 있다. 피사체를 단층촬영의 시야각 내에 위치시키기 위한 파일럿 스캔에서 획득된 스카우트-뷰(scout-view) 투영 데이터는 피사체를 위치시킨 후, 대부분 버려지게 된다. 본 발명에서는 스카우트-뷰(scout-view) 투영 데이터를 사용하여 추가적인 조사선량의 증가없이 관심 영역 단층촬영 영상을 복원하는 방법이라고 할 수 있다. 또한 본 발명에서 제안된 방법은 관심 영역에 대하여 투영 데이터가 성기게(sparsely) 샘플링된 경우에도 적용할 수 있어, 피사체의 조사선량을 더욱 감소시킬 수 있게 된다. The cumulative irradiation dose of X - ray is proportional to the area of X - ray irradiated to the subject in performing tomography, so intra - body tomography is a very effective way to reduce dose. The scout-view projection data obtained in the pilot scan for positioning the subject within the field of view of the tomographic image is largely discarded after locating the subject. The present invention can be said to be a method for reconstructing a region-of-interest tomography image without increasing the irradiation dose by using scout-view projection data. Also, the method proposed by the present invention can be applied even when the projection data is sparsely sampled with respect to the region of interest, so that the irradiation dose of the object can be further reduced.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention but to illustrate the present invention. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.
500 : 체내 단층촬영 시스템
510 : 투영 영상 생성부
512a, 512b : 엑스-선 소스
514a, 514b : 엑스-선 검출기
520 : 영상 복원부500: Internal tomography system
510: a projection image generating unit
512a, 512b: X-ray source
514a, 514b: X-ray detector
520:
Claims (11)
상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대하여 제2 해상도로 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하는 단계;
상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출하는 단계; 및
상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대한 제1 복원 영상과 상기 관심 영역의 외부 영역에 대한 제2 복원 영상을 산출하는 영상 복원 단계를 포함하며,
상기 제1 해상도는 상기 제2 해상도보다 높은 해상도이고,
상기 영상 복원 단계에서는,
상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서,
상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 복원 영상을 산출하는 과정을 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.Obtaining region of interest projection data at a first resolution for a region of interest of a subject;
Obtaining in-and-out-of-interest area projection data at a second resolution for the region including the ROI and the ROI;
Calculating inside projection data corresponding to an inside area of the area of interest and outside projection data corresponding to an outside area of the area of interest from the area of interest image projection data and the inside and outside area of interest image projection data; And
And reconstructing a first reconstructed image for an inner region of the ROI and a second reconstructed image for an outer region of the ROI from the inner projection data and the outer projection data,
Wherein the first resolution is higher than the second resolution,
In the image restoring step,
While improving the data consistency of the internal and external projection data,
And calculating a reconstructed image that minimizes a total variation of the first reconstructed image and the second reconstructed image.
상기 영상 복원 단계에서,
상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 산출함에 있어,
상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 1보다 큰 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.The method according to claim 1,
In the image restoration step,
In calculating the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image,
Wherein a weight of the second reconstructed image is greater than a weight of the second reconstructed image.
상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 대한 가중치는 상기 관심 내외부 영역에 대한 상기 관심 영역의 크기 비율, 상기 제1 해상도와 상기 제2 해상도의 비율 중 하나 이상을 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.3. The method of claim 2,
Wherein the weight of the total amount of change of the second reconstructed image is determined in consideration of at least one of a ratio of a size of the ROI to the ROI of interest and a ratio of the first resolution to the second resolution. How to shoot.
상기 영상 복원 단계에서,
상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 반복 수행함에 있어,
상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하여 적용하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.The method according to claim 1,
In the image restoration step,
Wherein the step of minimizing the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image is repeated,
Wherein the direction of decrease of the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image is calculated and applied.
상기 영상 복원 단계에서
OS-SART 알고리즘을 사용하여 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.The method according to claim 1,
In the image restoration step
Wherein the OS-SART algorithm is used to improve data consistency of the internal and external projection data.
상기 영상 복원 단계는,
(a) 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키는 단계;
(b) 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하는 단계;
(c) 산출된 상기 총 변화량의 감소 방향을 적용하여 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량이 최소화되는 방향으로 복원 영상을 수정하는 단계; 및
상기 (a) 내지 (c) 단계를 복수 번 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 방법.The method according to claim 1,
In the image restoration step,
(a) improving data consistency of the inner and outer projection data;
(b) calculating a decreasing direction of a total change amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image;
(c) modifying the reconstructed image in a direction in which the total amount of change of the first reconstructed image and the second reconstructed image is minimized by applying the calculated direction of decreasing the total change amount; And
And repeating the steps (a) to (c) a plurality of times.
상기 투영 데이터를 바탕으로 피사체 내부에 대한 입체 영상을 복원하는 영상 복원부를 포함하며,
상기 투영 영상 생성부는,
상기 피사체의 관심 영역에 대해서는 제1 해상도의 관심 영역 투영 데이터를 획득하고, 상기 관심 영역과 그 외부 영역을 포함하는 영역에 대해서는 상기 제1 해상도보다 낮은 제2 해상도의 관심 내외부 영역 투영 데이터를 획득하며,
상기 영상 복원부는,
상기 관심 영역 투영 데이터와 관심 내외부 영역 투영 데이터로부터 상기 관심 영역의 내부 영역에 대응하는 내부 투영 데이터와 상기 관심 영역의 외부 영역에 대응하는 외부 투영 데이터를 산출한 후,
상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키면서 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량(total variation)을 최소화하는 과정을 반복 수행하여, 상기 피사체의 관심 영역을 포함하는 영역에 대한 복원 영상을 산출하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 시스템.At least one projection image generator for generating projection data for a subject including an X-ray source and an X-ray detector for detecting X-rays emitted from the X-ray source and transmitted through the object; And
And an image reconstruction unit for reconstructing a stereoscopic image of an inside of the subject based on the projection data,
Wherein the projection image generation unit comprises:
Acquiring ROI data of a first resolution for a region of interest of the subject and acquiring projection data of ROI of a second resolution lower than the first resolution for the region including the ROI and an outer region thereof, ,
Wherein the image restoration unit comprises:
From outside projection data corresponding to an outside area of the area of interest and internal projection data corresponding to an inside area of the ROI from the ROI data and ROI data,
And repeating the process of minimizing a total variation of the first reconstructed image and the second reconstructed image while improving data consistency of the internal projection data and the external projection data, And calculating a reconstructed image for the region including the tomographic image.
상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행함에 있어,
상기 제2 복원 영상의 총 변화량에 1보다 큰 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the image restoration unit minimizes a total change amount of the first restored image and the second restored image,
Wherein a weight of the second reconstructed image is greater than a total amount of change of the second reconstructed image.
상기 영상 복원부가 상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량을 최소화하는 과정을 수행함에 있어,
상기 제1 복원 영상과 제2 복원 영상의 총 변화량의 감소 방향을 산출하여 적용하는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the image restoration unit minimizes a total change amount of the first restored image and the second restored image,
Wherein the direction of decrease of the total change amount of the first reconstructed image and the second reconstructed image is calculated and applied.
상기 영상 복원부는,
OS-SART 알고리즘을 사용하여 상기 내부 투영 데이터와 외부 투영 데이터의 데이터 일관성(data consistency)을 향상시키는 것을 특징으로 하는 체내 단층촬영 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the image restoration unit comprises:
Wherein an OS-SART algorithm is used to improve data consistency of the internal and external projection data.
상기 투영 영상 생성부는,
엑스-선 소스와 엑스-선 검출기 두 쌍을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 하는 체내 단층촬영 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the projection image generation unit comprises:
An X-ray source, and an X-ray detector.
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| KR1020140150483A KR102348139B1 (en) | 2014-10-31 | 2014-10-31 | Method and system of interior tomography using dual resolution projection data in region of interest |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140012586A (en) * | 2012-07-20 | 2014-02-03 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for generating tomography image |
| KR20190135618A (en) * | 2018-05-29 | 2019-12-09 | 한국과학기술원 | Method for processing interior computed tomography image using artificial neural network and apparatus therefor |
| KR20200025179A (en) * | 2018-08-29 | 2020-03-10 | 한국과학기술원 | Methoed for removing ghost artifact of echo planar imaging by using neural network and apparatus therefor |
| KR20220090993A (en) | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 동아대학교 산학협력단 | Pet image medium-term data prediction apparatus based on least squares method for determining brain disease, and method thereof |
| KR20220108272A (en) | 2021-01-26 | 2022-08-03 | 동아대학교 산학협력단 | Pet image analyzing apparatus based on time series for determining brain disease, and method thereof |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002516000A (en) * | 1996-09-04 | 2002-05-28 | ジーイー・メディカル・システムズ・エス アー | Method for reconstructing a three-dimensional image of an object |
| US20030123614A1 (en) * | 2001-03-23 | 2003-07-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system for reconstructing computed tomography images using redundant data |
| JP2006187608A (en) * | 2004-12-30 | 2006-07-20 | Ge Healthcare Finland Oy | Method and configuration for multiresolutive reconstruction for medical x-ray imaging |
| JP2008259612A (en) * | 2007-04-11 | 2008-10-30 | Fujifilm Corp | Projection image generator and its program |
| JP2011139894A (en) * | 2010-01-06 | 2011-07-21 | Toshiba Corp | Image processing method and x-ray computer tomographic apparatus |
-
2014
- 2014-10-31 KR KR1020140150483A patent/KR102348139B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002516000A (en) * | 1996-09-04 | 2002-05-28 | ジーイー・メディカル・システムズ・エス アー | Method for reconstructing a three-dimensional image of an object |
| US20030123614A1 (en) * | 2001-03-23 | 2003-07-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system for reconstructing computed tomography images using redundant data |
| JP2006187608A (en) * | 2004-12-30 | 2006-07-20 | Ge Healthcare Finland Oy | Method and configuration for multiresolutive reconstruction for medical x-ray imaging |
| JP2008259612A (en) * | 2007-04-11 | 2008-10-30 | Fujifilm Corp | Projection image generator and its program |
| JP2011139894A (en) * | 2010-01-06 | 2011-07-21 | Toshiba Corp | Image processing method and x-ray computer tomographic apparatus |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140012586A (en) * | 2012-07-20 | 2014-02-03 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for generating tomography image |
| KR20190135618A (en) * | 2018-05-29 | 2019-12-09 | 한국과학기술원 | Method for processing interior computed tomography image using artificial neural network and apparatus therefor |
| KR20200025179A (en) * | 2018-08-29 | 2020-03-10 | 한국과학기술원 | Methoed for removing ghost artifact of echo planar imaging by using neural network and apparatus therefor |
| KR20220090993A (en) | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 동아대학교 산학협력단 | Pet image medium-term data prediction apparatus based on least squares method for determining brain disease, and method thereof |
| KR20220108272A (en) | 2021-01-26 | 2022-08-03 | 동아대학교 산학협력단 | Pet image analyzing apparatus based on time series for determining brain disease, and method thereof |
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