KR20170084503A - 영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템 - Google Patents

영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템 Download PDF

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KR20170084503A
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채병규
송윤선
이수열
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 발명의 영상 재구성 장치의 영상 재구성 방법은 외부 장치로부터 자기 영상 신호를 수신하는 단계, 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계, 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 단계, 생성된 시스템 행렬을 기반으로 압축 센싱 알고리즘을 사용하여 자기 영상 신호를 재구성하는 단계를 포함한다.

Description

영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템{IMAGE RECONSTRUCTION DEVICE, IMAGE RECONSTRUCTION METHOD OF THE SAME, AND IMAGE SYSTEM INCLUDING THE SAME}
본 발명은 의료 영상 시스템에 관한 것으로 더욱 상세하게는 영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템에 관한 것이다.
의료 영상 시스템은 질병의 진단과 치료에 중요한 역할을 하고 있다. 의료 영상 시스템은 일정한 에너지를 인체에 투과하고, 인체 내의 밀도 및 성질에 따라 입사, 반사 또는 투과되는 특징을 이용하여 인체 내부의 영상을 획득할 수 있다. 일 예로서, 의료 영상 장치는 X선 영상 장치, 초음파 영상 장치, CT, MRI, 핵의학 영상 장치 등과 같은 장치들을 포함한다.
종래의 의료 영상 장치들은 방사능 노출, 또는 고 해상도 영상의 획득의 어려움 등과 같은 문제점을 갖는다. 최근에는, 상술된 문제점들이 보완된 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치 또는 시스템이 개발되고 있다. MPI 시스템은 나노 자성 입자를 추적자로 사용하여 고분해능의 생체 영상을 고속으로 획득할 수 있다. MPI 장치로부터 획득된 생체 영상 또는 자기 영상은 추가적인 영상 복원 과정을 거치게 된다. 이 과정에서, 다양한 요인으로 인한 영상 복원의 문제가 발생하게 되고, 이로 인하여, 정확한 고분해능의 생체 영상을 복원하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명의 목적은 향상된 성능을 갖는 영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 재구성 장치의 영상 재구성 방법은 외부 장치로부터 자기 영상 신호를 수신하는 단계, 상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계, 상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 단계, 및 상기 생성된 시스템 행렬을 기반으로 압축 센싱 알고리즘을 사용하여 상기 자기 영상 신호를 재구성하는 단계를 포함한다.
실시 예로서, 상기 외부 장치는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치이고, 상기 자기 영상 신호는 MPI 영상 신호인 것을 특징으로 한다.
실시 예로서, 상기 압축 센싱 알고리즘은 그리디(greedy) 알고리즘, 프록시멀 그라디언트(proximal gradient) 알고리즘, IST(interative shrinkage-thresholding) 알고리즘, FIST(fast IST) 알고리즘, 또는 TwIST 알고리즘, L1 최적화 알고리즘, OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘, GPSR(Gradient Projection Sparse Reconstruction) 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
실시 예로서, 상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계는 상기 수신된 자기 영상 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 상기 수신된 자기 영상 신호를 상기 주파수 영역으로 변환하는 단계를 포함한다.
실시 예로서, 상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계는 상기 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호들 중 임계 값 이상의 세기를 갖는 고조화파들을 기반으로 상기 스펙트럼 범위를 결정하는 단계를 포함한다.
실시 예로서, 상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 단계는 상기 결정된 스펙트럼 범위에 기반된 변환 행렬 및 이전의 시스템 행렬을 기반으로 상기 시스템 행렬을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 변환 행렬은 상기 자기 영상 신호에 포함된 상기 결정된 스펙트럼 범위에 포함되지 않은 고조화파들을 제거하는 변환 행렬을 가리킨다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 재구성 장치는 외부 장치로부터 자기 영상 신호를 수신하고, 상기 수신된 자기 영상 신호의 영역을 변환하도록 구성된 영역 변환부, 상기 변환된 자기 영상 신호를 기반으로 스펙트럼 범위를 결정하도록 구성된 스펙트럼 결정부, 상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 시스템 행렬 생성부, 및 상기 생성된 시스템 행렬 및 압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 수신된 자기 영상 신호를 재구성하여 재구성된 영상 신호를 출력하도록 구성된 영상 재구성부를 포함한다.
실시 예로서, 상기 외부 장치는 MPI (Magnetic Particle Imaging) 장치이고, 상기 수신된 자기 영상 신호는 MPI 영상 신호인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 시스템은 나노 자성 입자로부터 유도 자기장을 검출하여 자기 영상 신호를 출력하는 영상 획득 장치, 및 압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 영상 획득 장치로부터의 자기 영상 신호를 재구성하는 영상 재구성 장치를 포함하되, 상기 영상 재구성 장치는 상기 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 상기 변환된 자기 영상 신호를 기반으로 스펙트럼 범위를 결정하고, 상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하고, 상기 생성된 시스템 행렬 및 상기 압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 자기 영상 신호를 재구성하는 것을 특징으로 한다.
실시 예로서, 상기 영상 획득 장치는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치이고, 교류 자기장을 출력하는 자기장부; 및 상기 교류 자기장에 의해 상기 나노 자성 입자로부터 발생되는 유도 자기장을 검출하여 상기 자기 영상 신호를 출력하는 자기 신호 획득부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
실시 예로서, 상기 영상 획득 장치는 직사각 스캔 방식 또는 리샤쥬 스캔 방식을 기반으로 상기 교류 자기장이 없는 국소 영역을 스캔하도록 구성된 영상 스캔부를 더 포함한다.
본 발명에 따르면, 향상된 성능을 갖는 영상 재구성 장치, 그것의 영상 재구성 방법, 및 그것을 포함하는 영상 시스템이 제공된다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 2는 도 1의 영상 획득 장치를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 도 2의 영상 획득 장치의 동작을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 4는 도 1의 영상 재구성 장치의 영상 재구성 동작을 보여주는 순서도이다.
도 5는 도 1의 영상 재구성 장치를 상세하게 보여주는 도면이다.
도 6은 도 5의 영상 복원 장치에 의해 복원된 일차원 영상을 보여주는 도면들이다.
도 7은 도 5의 영상 재구성 장치에 의해 복원된 이차원 영상을 보여주는 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들이 상세하게 설명된다. 이하의 설명에서, 상세한 구성들 및 구조들과 같은 세부적인 사항들은 단순히 본 발명의 실시 예들의 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된다. 그러므로 본 발명의 기술적 사상 및 범위로부터의 벗어남 없이 본문에 기재된 실시 예들의 변형들은 당업자에 의해 수행될 수 있다. 더욱이, 잘 알려진 기능들 및 구조들에 대한 설명들은 명확성 및 간결성을 위하여 생략된다. 본문에서 사용된 용어들은 본 발명의 기능들을 고려하여 정의된 용어들이며, 특정 기능에 한정되지 않는다. 용어들의 정의는 상세한 설명에 기재된 사항을 기반으로 결정될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 시스템을 보여주는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 영상 시스템(100)은 영상 획득 장치(110), 영상 재구성 장치(120), 및 표시 장치(130)를 포함할 수 있다.
영상 획득 장치(110)는 특정 사물, 또는 특정 객체에 대한 영상 정보(특히, 생체 영상 정보 또는 의료 영상 정보)를 획득할 수 있다. 예시적으로, 영상 획득 장치(110)는 초음파 영상 장치, X-선 영상 장치, 자기 공명 영상 장치(MRI; Magnetic Resonance Imaging), 컴퓨터 단층 촬영 장치(CT; Computed Tomography), MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치와 같은 의료 영상 획득 장치일 수 있다. 예시적으로, 본 발명에 따른 영상 시스템(100)의 영상 획득 장치(110)는 MPI 장치인 것으로 가정한다. 그러나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
영상 획득 장치(110)는 획득한 영상을 기반으로 자기 영상 신호(MS)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 영상 획득 장치(110)는 나노 자성 입자를 추적자로 사용하여 고분해능의 생체 영상을 고속으로 획득할 수 있다. 영상 획득 장치(110)는 초자성체(superparamagnet)의 비선형 자화 특성을 이용하여 나노 자성입자 분포를 효율적으로 영상화할 수 있다. 좀 더 상세한 예로서, 영상 획득 장치(110)는 교류 자기장을 나노 자성 입자에 인가하고, 교류 자기장에 의해 나노 자성 입자로부터 생성되는 유도 자기장을 검출할 수 있다. 이 때, 검출된 유도 자기장은 자기 영상 신호(MS)로써 출력될 수 있다.
영상 재구성 장치(120)는 영상 획득 장치(110)로부터 자기 영상 신호(MS)를 수신하고, 수신된 자기 영상 신호(MS)를 재구성할 수 있다. 영상 재구성 장치(120)는 재구성된 영상 신호(RS)를 출력할 수 있다. 예시적으로, 영상 재구성 장치(120)는 압축 센싱 알고리즘(compressive sensing algorithm)을 기반으로 영상 재구성 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 재구성 장치(120)는 자기 영상 신호(MS)를 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 영상 재구성 장치(120)는 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호(MS)를 기반으로 영상 재구성에 사용되는 고조화파 스펙트럼 범위를 결정할 수 있다. 영상 재구성 장치(120)는 결정된 고조화 스펙트럼 범위를 기반으로, 시스템 행렬을 생성하고, 생성된 시스템 행렬을 기반으로 자기 영상 신호(MS)를 재구성할 수 있다. 예시적으로, 영상 복원 장치(120)의 영상 재구성 방법은 이하의 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명된다.
표시 장치(130)는 영상 복원 장치(120)로부터 복원된 신호(RS; Reconstructed Signal)를 수신하여, 영상을 표시할 수 있다. 예시적으로, 표시 장치(130)는 LCD (Liquid Crystal Display), OLED (Organic Light Emitting Diode) 표시 장치, AMOLED (Active Matrix OLED) 표시 장치, LED 표시 장치 등과 같은 영상 표시 장치들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 영상 획득 장치를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3은 도 2의 영상 획득 장치의 동작을 설명하기 위한 그래프들이다. 예시적으로, 도 3의 제1 그래프의 X축은
예시적으로, 영상 획득 장치(110)는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치인 것으로 가정한다. 그러나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니며, 영상 획득 장치는 다른 의료 영상 장치들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 영상 획득 장치(110)는 자기장 인가부(111), 자기 신호 획득부(112), 및 영상 스캔부(113)를 포함할 수 있다. 자기장 인가부(111)는 교류 자기장을 나노 자성 입자에 인가할 수 있다. 예를 들어, 자기장 인가부(111)는 도 3의 제1 그래프와 같이 특정 주파수를 갖는 교류 자기장을 나노 자성 입자에 인가할 수 있다.
자기 신호 획득부(112)는 교류 자기장에 의해 나노 자성 입자로부터 발생되는 유도 자기장 신호를 유도 코일을 통해 검출 또는 수신할 수 있다. 예를 들어, 나노 자성 입자는 도 3의 제2 그래프와 같은 비선형 자화 특성을 가질 수 있다. 자기장 인가부(111)로부터의 교류 자기장에 의해 비선형 자화 특성을 갖는 나노 자성 입자는 도 3의 제3 그래프와 같은 유도 자기장 신호를 발생할 수 있다. 자기 신호 획득부(102)는 유도 코일을 통해 유도 자기장 신호를 수신할 수 있다.
영상 스캔부(113)는 국소 영역의 자화 특성을 관찰할 수 있도록 자기장이 없는 국소 영역(field-free point)을 만들어 영상화 영역을 빠르게 스캔할 수 있다. 예시적으로, 영상 획득 장치(110)의 영상 스캔부(113)는 나노 자성입자의 2차원 또는 3차원 분포를 효율적으로 측정하기 위하여 직사각 스캔 또는 리샤쥬 스캔을 수행할 수 있다.
예시적으로, 도 3의 제3 그래프에 도시된 유도 자기장은 영상 복원 장치(120)에 의해 주파수 영역으로 변환될 수 있다. 주파수 영역으로 변환된 유도 자기장은 도 3의 제4 그래프와 같을 수 있다. 다시 말해서, 자기 영상 신호는 다수의 고조화파들을 포함할 수 있고, 도 3의 제4 그래프에 도시된 바와 같은 스펙트럼 분포를 가질 수 있다.
예시적으로, 영상 재구성 장치(120)의 영상 재구성 동작은 수학식 1과 같이 모델링될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1을 참조하면, Vn은 유도 자기장(즉, 자기 영상 신호(MS))의 스펙트럼 분포를 가리키고, Sn(x)는 영상 시스템(100)의 시스템 행렬을 가리키고, C(x)는 재구성된 영상 신호를 가리킬 수 있다. 즉, 수학식 1과 같은 선형계(Linear System) 문제에 대한 해를 구함으로써, 재구성된 영상 신호(즉, C(x))가 획득될 수 있다.
예시적으로, 시스템 행렬(S)은 자성 입자의 자화 특성, 영상 획득 장치(110)의 기하학적 구조, 또는 영상 획득 조건 등과 같은 다양한 변수들을 기반으로 결정될 수 있다. 종래의 영상 재구성 장치에서의 시스템 행렬은 수학적 모델(즉, 쳬비세프 다항식(Chebyshev Polynomials)의 기저 및 랑주뱅 함수(Langevin Function) 미분과의 콘볼루션)으로부터 생성되거나 또는 자성 입자를 직접 스캔함으로써 생설될 수 있다. 그러나, 시스템 행렬은 큰 조건수를 갖기 때문에, 영상을 재구성하기 위해서는 불량조건 문제를 해결해야하는 문제점 있다. 이에 따라, 특이값 분해 등의 다양한 최적화 알고리즘들이 개발되고 있으나, 고 해상도 영상을 복원하는 데에는 어려움이 있다.
본 발명에 따른 영상 재구성 장치(120)는 압축 센싱(compressive sensing) 알고리즘을 기반으로 영상 신호를 재구성함으로써, 영상 재구성의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 4는 도 1의 영상 재구성 장치의 영상 재구성 동작을 보여주는 순서도이다. 도 1 및 도 4를 참조하면, S110 단계에서, 영상 재구성 장치(120)는 영상 획득 장치(110)로부터 자기 영상 신호(MS)를 수신할 수 있다. 예시적으로, 자기 영상 신호(MS)는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 영상 신호일 수 있다.
S120 단계에서, 영상 재구성 장치(120)는 수신된 자기 영상 신호(MS)를 영역 변환할 수 있다. 예를 들어, 영상 재구성 장치(120)는 수신된 자기 영상 신호(MS)를 푸리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환할 수 있다.
S130 단계에서, 영상 복원 장치(120)는 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호(MS)의 스펙트럼 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 획득 장치(110)로부터의 자기 영상 신호(MS)는 다수의 고조화파들을 포함할 수 있다. 자기 영상 신호(MS)의 고조화파들은 주파수가 증가할수록 작은 신호 세기를 가질 수 있다. 즉, 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호(MS)는 특정 주파수 또는 일부 주파수들 또는 특정 주파수 범위에서 신호 세기가 임계 값 이상일 수 있다. 영상 재구성 장치(120)는 신호의 크기가 일정 값 이상인 주파수들 또는 주파수 영역들을 스펙트럼 범위로써 설정할 수 있다. 예시적으로, 결정된 스펙트럼 범위에 따라 자기 영상 신호(MS)는 희소 영역 변환이 수행될 수 있다. 희소 영역 변환은 결정된 스펙트럼 범위에 포함되지 않은 고조화파들을 제거하는 변환 동작을 가리킬 수 있다.
S140 단계에서, 영상 재구성 장치(120)는 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성할 수 있다. 예를 들어, 영상 복원 장치(120)는 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 변환 행렬을 생성할 수 있다. 예시적으로, 변환 행렬은 자기 영상 신호(MS)를 스펙트럼 범위에 포함된 신호들로 변환하기 위한 행렬을 가리킬 수 있다. 또는 변환 행렬은 자기 영상 신호(MS)의 고조화파들 중 스펙트럼 범위에 포함되지 않은 고조화파들을 제거하기 위한 변환 행렬일 수 있다. 영상 재구성 장치(120)는 변환 행렬 및 미리 정해진 시스템 행렬의 곱을 통해 시스템 행렬을 재 생성할 수 있다.
S150 단계에서, 영상 재구성 장치(120)는 생성된 시스템 행렬을 기반으로 재구성된 영상 신호(RS)를 생성할 수 있다. 예시적으로, 영상 복원 장치(120)는 압축 알고리즘을 사용하여 재구성된 영상 신호(RS)를 생성할 수 있다. 예시적으로, 결정된 스펙트럼 범위에 포함되지 않은 신호들을 제거한 영상 신호(즉, 희소 영역 변환된 신호)는 주파수 영역에서, 성긴 신호(sparse signal)일 수 있다. 즉, 주파수 영역으로 변환된 신호 또는 희소 영역으로 변환된 신호는 성김(sparsity)를 만족하므로, 압축 센싱 알고리즘을 사용하여 원 신호(original signal)로 재구성 또는 복원될 수 있다. 예시적으로, 압축 센싱 알고리즘은 Greedy 알고리즘, proximal gradient method 알고리즘 등과 같이 과소 결정된 선형계의 L1 최소화를 효율적으로 해결할 수 있는 다양한 기법들을 포함할 수 있다.
예시적으로, 압축 센싱 알고리즘은 L1 최적화 알고리즘, OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘, GPSR(Gradient Projection Sparse Reconstruction) 알고리즘과 같은 압축 센싱 복원 알고리즘을 포함할 수 있다.
예시적으로, 압축 센싱 알고리즘은 알고리즘 수렴 성능이 우수한 IST 알고리즘(iterative shrinkage-thresholding algorithm), FIST(fast IST) 알고리즘, 또는, TwIST (two-step IST) 알고리즘 등과 같은 반복축소임계 알고리즘을 포함할 수 있다.
도 5는 도 1의 영상 재구성 장치를 상세하게 보여주는 도면이다. 예시적으로, 도 5에 도시된 부(unit) 또는 모듈(module) 또는 장치(device) 와 같은 요소들은 하드웨어 또는 소프트웨어 또는 그것들의 조합으로 구현될 수 있다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 영상 복원 장치(120)는 영역 변환부(121), 스펙트럼 결정부(122), 시스템 행렬 생성부(123), 및 영상 재구성부(124)를 포함한다.
영역 변환부(121)는 영상 획득 장치(110)로부터 자기 영상 신호(MS)를 수신하고, 수신된 자기 영상 신호(MS)의 영역을 변환할 수 있다. 예를 들어, 영역 변환부(121)는 자기 영상 신호(MS)에 대한 푸리에 변환을 수행하여, 자기 영상 신호(MS)를 주파수 영역으로 변환할 수 있다.
스펙트럼 결정부(122)는 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호(MS)의 스펙트럼에서, 영상 복원에 사용되는 스펙트럼 범위를 결정할 수 있다. 예시적으로, 자기 영상 신호(MS)는 고조화파의 주파수가 증가할수록 신호 세기가 작아질 수 있다. 즉, 선형 행렬 방정식에서, 열 벡터로 표현되는 영상 픽셀 수 및 크기가 같은 측정 신호 열 벡터를 구성할 경우, 매우 작은 값의 원소들을 포함하는 측정 신호 열 벡터 뿐만 아니라, 매우 작은 값의 원소들을 포함하는 행 벡터를 포함하는 시스템 행렬이 생성된다. 이는 불량 조건 선형계를 생성하는 요인이 될 수 있다. 따라서, 스펙트럼 결정부(122)는 신호의 세기가 일정 값 이상인 주파수들 또는 주파수 범위(즉, 스펙트럼 범위)를 결정할 수 있다. 다시 말해서, 스펙트럼 결정부(122)는 신호 크기가 일정 값 이하인 주파수들의 신호들을 자기 영상 신호(MS)로부터 제거하여 약한 신호가 제거된 스펙트럼(truncated signal) 열 벡터를 생성할 수 있다.
시스템 행렬 생성부(123)는 스펙트럼 결정부(122)에 의해 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성할 수 있다. 예를 들어, 시스템 행렬 생성부(123)는 스펙트럼 결정부(122)에 의해 결정된 스펙트럼 범위에 따라 약한 신호(즉, 임계 값 이하의 크기를 갖는 신호)를 제거한 스펙트럼(truncated signal) 열 벡터를 생성하고, 생성된 열 벡터를 기반으로 시스템 행렬을 구성할 수 있다. 예시적으로, 시스템 행렬 생성부(123)는 변환 행렬 및 이전의 시스템 행렬의 곱을 통해 시스템 행렬을 재설정할 수 있다.
영상 재구성부(124)는 생성된 시스템 행렬을 기반으로 재구성된 영상 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 영상 재구성부(124)는 시스템 행렬 생성부(123)에 의해 생성된 시스템 행렬에 기반된 선형 행렬 방정식(수학식 1 참조)의 해를 구함으로써 재구성된 영상 신호(RS)를 생성할 수 있다. 예시적으로, 영상 재구성부(124)는 압축 센싱(compressive sensing) 알고리즘을 기반으로 재구성된 영상 신호(RS)를 생성할 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 압축 센싱 알고리즘은 압축 센싱 알고리즘은 Greedy 알고리즘, proximal gradient method 알고리즘 등과 같이 과소 결정된 선형계의 L1 최소화를 효율적으로 해결할 수 있는 다양한 기법들을 포함할 수 있다.
예시적으로, 압축 센싱 알고리즘은 알고리즘 수렴 성능이 우수한 IST 알고리즘(iterative shrinkage-thresholding algorithm), FIST(fast IST) 알고리즘, 또는, TwIST (two-step IST) 알고리즘 등과 같은 반복축소임계 알고리즘을 포함할 수 있다.
상술된 본 발명의 실시 예에 따르면, 영상 재구성 장치는
도 6은 도 5의 영상 복원 장치에 의해 복원된 일차원 영상을 보여주는 도면들이다. 도 1, 도 5, 및 도 6을 참조하면, 나노 자성 입자는 제1 이미지(A11)와 같이 배열될 수 있다.
영상 획득 장치(110)는 제1 이미지(A11)와 같이 배열된 나노 자성 입자에 대한 자기 영상 신호를 획득할 수 있다. 예시적으로, 영상 복원 장치(120)는 일반적으로 사용되는 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition) 알고리즘에 따라 획득한 자기 영상 신호를 복원할 수 있다. 이 경우, 제2 이미지(A12)에 도시된 바와 같이, 이웃 픽셀간 흐릿한 영상이 획득될 수 있다. 그러나, 본 발명에 따라, 영상 복원 장치(120)는 IST 알고리즘을 기반으로 획득한 자기 영상 신호를 복원할 수 있다. 이 경우, 제3 이미지(A13)에 도시된 바와 같이 제2 이미지(A12)(즉, 종래 알고리즘에 따른 영상 복원)보다 선명한 영상 이미지가 획득될 수 있다. 예시적으로, 영상 복원 장치(120)는 IST 알고리즘에 따라 영상 복원 동작을 반복 수행함으로써, 제4 이미지(A14)와 같이, 더욱 선명한 이미지를 획득할 수 있다.
도 7은 도 5의 영상 재구성 장치에 의해 복원된 이차원 영상을 보여주는 도면이다. 도 5 및 도 7을 참조하면, 나노 자성 입자는 제1 이미지(A21)와 같이 이차원 공간에 배열될 수 있다. 도 6을 참조하여 설명된 바와 마찬가지로, 종래의 특이값 분해 최적화 알고리즘에 따라 영상이 복원될 경우, 복원된 영상은 제2 이미지(A22)와 같을 수 있다.
반면에, 본 발명에 따른 영상 재구성 장치(120)에 의해 재구성된 영상(즉, 압축 센싱 알고리즘에 따라 재구성된 영상)은 제3 이미지(A23)와 같을 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 제3 이미지(A23)는 제2 이미지(A22)보다 선명할 수 있다. 다시 말해서, 본 발명에 따른 영상 재구성 장치(120)는 종래의 영상 재구성 장치 또는 영상 재구성 방법 또는 영상 재구성 알고리즘보다 향상된 성능(즉, 선명한 영상 획득)을 갖는다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예들에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 상술된 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 영상 시스템
110: 영상 획득 장치
120: 영상 재구성 장치
121: 영역 변환부
122: 스펙트럼 결정부
123: 시스템 행렬 생성부
124: 영상 재구성부
130: 표시 장치

Claims (11)

  1. 영상 재구성 장치의 영상 재구성 방법에 있어서,
    외부 장치로부터 자기 영상 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계;
    상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 시스템 행렬을 기반으로 압축 센싱 알고리즘을 사용하여 상기 자기 영상 신호를 재구성하는 단계를 포함하는 영상 재구성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 외부 장치는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치이고, 상기 자기 영상 신호는 MPI 영상 신호인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 압축 센싱 알고리즘은 그리디(greedy) 알고리즘, 프록시멀 그라디언트(proximal gradient) 알고리즘, IST(interative shrinkage-thresholding) 알고리즘, FIST(fast IST) 알고리즘, 또는 TwIST 알고리즘, L1 최적화 알고리즘, OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘, GPSR(Gradient Projection Sparse Reconstruction) 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재구성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계는,
    상기 수신된 자기 영상 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 상기 수신된 자기 영상 신호를 상기 주파수 영역으로 변환하는 단계를 포함하는 영상 재구성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 수신된 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 범위를 결정하는 단계는,
    상기 주파수 영역으로 변환된 자기 영상 신호들 중 임계 값 이상의 세기를 갖는 고조화파들을 기반으로 상기 스펙트럼 범위를 결정하는 단계를 포함하는 영상 재구성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 단계는,
    상기 결정된 스펙트럼 범위에 기반된 변환 행렬 및 이전의 시스템 행렬을 기반으로 상기 시스템 행렬을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 변환 행렬은 상기 자기 영상 신호에 포함된 상기 결정된 스펙트럼 범위에 포함되지 않은 고조화파들을 제거하는 변환 행렬을 가리키는 영상 재구성 방법.
  7. 외부 장치로부터 자기 영상 신호를 수신하고, 상기 수신된 자기 영상 신호의 영역을 변환하도록 구성된 영역 변환부;
    상기 변환된 자기 영상 신호를 기반으로 스펙트럼 범위를 결정하도록 구성된 스펙트럼 결정부;
    상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하는 시스템 행렬 생성부; 및
    상기 생성된 시스템 행렬 및 압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 수신된 자기 영상 신호를 재구성하여 재구성된 영상 신호를 출력하도록 구성된 영상 재구성부를 포함하는 영상 재구성 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 외부 장치는 MPI (Magnetic Particle Imaging) 장치이고, 상기 수신된 자기 영상 신호는 MPI 영상 신호인 것을 특징으로 하는 영상 재구성 장치.
  9. 나노 자성 입자로부터 유도 자기장을 검출하여 자기 영상 신호를 출력하는 영상 획득 장치; 및
    압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 영상 획득 장치로부터의 자기 영상 신호를 재구성하는 영상 재구성 장치를 포함하되,
    상기 영상 재구성 장치는 상기 자기 영상 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 상기 변환된 자기 영상 신호를 기반으로 스펙트럼 범위를 결정하고, 상기 결정된 스펙트럼 범위를 기반으로 시스템 행렬을 생성하고, 상기 생성된 시스템 행렬 및 상기 압축 센싱 알고리즘을 기반으로 상기 자기 영상 신호를 재구성하는 것을 특징으로 하는 영상 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 영상 획득 장치는 MPI(Magnetic Particle Imaging) 장치이고,
    교류 자기장을 출력하는 자기장부; 및
    상기 교류 자기장에 의해 상기 나노 자성 입자로부터 발생되는 유도 자기장을 검출하여 상기 자기 영상 신호를 출력하는 자기 신호 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 획득 장치는 직사각 스캔 방식 또는 리샤쥬 스캔 방식을 기반으로 상기 교류 자기장이 없는 국소 영역을 스캔하도록 구성된 영상 스캔부를 더 포함하는 영상 시스템.
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Cited By (6)

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KR101980649B1 (ko) * 2018-09-13 2019-05-21 한화시스템 주식회사 디지털 신호 처리 장치
KR101990077B1 (ko) * 2018-09-13 2019-06-17 한화시스템 주식회사 디지털 신호 처리 방법
CN117100243A (zh) * 2023-10-23 2023-11-24 中国科学院自动化研究所 基于系统矩阵像素压缩的磁粒子成像系统、方法及设备
CN117100243B (zh) * 2023-10-23 2024-02-20 中国科学院自动化研究所 基于系统矩阵像素压缩的磁粒子成像系统、方法及设备
CN117788630A (zh) * 2024-02-28 2024-03-29 中国科学院自动化研究所 基于脉冲方波激励的超分辨磁粒子成像方法及系统
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