KR20190102770A - 전산화 단층촬영 영상의 빔 경화 인공물 보정 방법 및 그 방법을 이용한 전산화 단층촬영 장치 - Google Patents

전산화 단층촬영 영상의 빔 경화 인공물 보정 방법 및 그 방법을 이용한 전산화 단층촬영 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전산화 단층촬영(computed tomography) 기술에 관한 것으로, 전산화 단층촬영 영상의 인공물을 보정하는 방법은, 미리 설정된 감쇠 계수를 갖는 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영 영상을 복수 개 획득하고, 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성한다.

Description

전산화 단층촬영 영상의 빔 경화 인공물 보정 방법 및 그 방법을 이용한 전산화 단층촬영 장치{Method for calibrating beam-hardening artifacts of computed tomography image and computed tomography apparatus using thereof}
본 발명은 전자기파를 이용하는 전산화 단층촬영(computed tomography, CT) 기술에 관한 것으로, 특히 대상체 내에 존재하는 고밀도 물질로 인해 빔 경화(beam hardening) 현상이 발생하고, 그에 따라 복원된 전산화 단층촬영 영상의 질을 저하시키는 인공물을 보정하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법, 그 방법을 기록한 기록매체 및 그 방법을 이용한 전산화 단층촬영 장치에 관한 것이다.
엑스레이(X-ray) 전산화 단층촬영 기술은 엑스레이를 이용하여 대상체 내부의 감쇠 계수(attenuation coefficient)의 분포를 영상화하는 기술이며, 뛰어난 해상도를 가지고 대상체의 내부 구조를 볼 수 있기 때문에 산업 및 의료 분야에서 분석, 진단 및 치료에 많이 사용되고 있다.
그러나, 대상체 내의 고밀도 물질(예를 들어, 금속, 고관절, 치아 임플란트, 의료용 스텐트, 뼈 등)이 존재할 경우, 고밀도 물질에 의해 심각한 빔 경화(beam hardening) 현상이 발생한다. 빔 경화 현상은 다색 방사선(polychromatic beam)을 갖는 엑스레이가 물질을 투과하면서 엑스레이의 평균 에너지가 증가하는 현상을 말한다. 이러한 빔 경화 현상은, 현재 의료 영상 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 전산화 단층촬영 기술의 가장 큰 문제점으로 지적되고 있으며, 흰색-검은색 줄무늬(streaking)의 인공물로 나타나게 된다. 빔 경화 현상으로 인해 엑스레이 데이터는 물체의 두께에 대해 선형적인 관계를 갖지 않는다. 빔 경화 현상은 저밀도 물질(인체 내 조직 등)에 비해 금속성 물질(치아의 보철물, 임플란트, 인공관절 등)과 같은 고밀도 물질에서 더욱 뚜렷하게 나타난다.
인체 내에 고밀도 물질이 존재할 경우, 선형 관계를 가정으로 하는 여과 후 역투영 방식(filtered backprojection, FBP)은 엑스레이의 다색 방사선의 특성을 반영하지 않았다. 그로 인해 복원 과정에서 streak, shadow 형태의 심각한 인공물을 발생시켜 전산화 단층촬영 영상을 왜곡시킨다. 비록 전산화 단층촬영 기술이 고품질의 의료 영상을 제공할 수 있음에도 불구하고, 빔 경화 현상에 의한 인공물은 임상적 유용성과 영상의 품질을 심각하게 저하시키게 된다. 따라서, 엑스레이와 같은 전자기파를 이용한 영상화 기술에 있어서, 빔 경화에 의해 발생하는 인공물의 영향을 최소화할 수 있는 기술적 수단의 도출이 요구된다.
G. Wang, D. L. Snyder, D. A. O'Sullivan, M. W. Vannier, Iterative deblurring for ct metal artifact reduction, IEEE Transactions on Medical Imaging, 15, pp. 657-664, 1996. B. De Man, J. Nuyts, P. Dupont, G. Marchal, and P. Suetens, Aniterative maximum-likelihood polychromatic algorithm for CT, IEEE Transactions on Medical Imaging, 20, pp. 999-1008, 2001.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 종래의 전자기파를 이용한 전산화 단층촬영 기술에서 나타나는 빔 경화 현상에 의해 인공물이 발생하는 문제를 해결하고, 이러한 인공물에 대한 보정 기술들이 지나치게 복잡한 모델로 인해 많은 복원 시간이 소요되거나 인공물이 불완전하게 제거되거나 영역 분할 과정에 추가적인 노력이 요구되는 한계를 극복하고자 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하는 방법은, 소정 감쇠 계수를 갖는 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영 영상을 복수 개 획득하는 단계; 및 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에서, 상기 전산화 단층촬영 영상을 복수 개 획득하는 단계는, 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하는 단계; 및 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상을 획득하는 단계를 포함함으로써, 상기 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 상이한 복수 개의 영상을 획득할 수 있다. 또한, 상기 제 1 영상을 획득하는 단계는, 전자기파 소스(source)로부터 상기 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 상기 보조 장치를 위치시킴으로써 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법은, 상기 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계 이전에, 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상을 미리 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에서, 상기 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계는, 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따른 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에서, 상기 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계는, 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상, 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상 및 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상에 대해 상기 인공물을 최소화하도록 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출할 수 있다. 또한, 상기 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계는, 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각에 대하여 상기 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정하는 단계; 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배하는 단계; 및 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에서, 상기 전산화 단층촬영 영상은, parallel beam, fan beam, cone beam 및 helical beam 중 적어도 하나를 이용하여 획득할 수 있다.
한편, 이하에서는 상기 기재된 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전산화 단층촬영 장치는, 소정 감쇠 계수를 갖도록 형성된 보조 장치; 및 상기 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상을 복수 개 획득하고, 상기 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성하는 처리부를 포함한다.
다른 실시예에 따른 전산화 단층촬영 장치는, 전자기파를 조사하는 소스(source) 및 상기 소스로부터 조사된 전자기파를 수신하여 영상을 검출하는 디텍터(detertor) 사이에 상기 보조 장치를 위치시키거나 배제시킬 수 있는 이동부를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 이동부는, 상기 소스로부터 상기 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 상기 보조 장치를 위치시킴으로써 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하도록 유도하거나, 상기 조사 경로 상에서 상기 보조 장치를 배제시킴으로써 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상을 획득하도록 유도할 수 있다.
다른 실시예에 따른 전산화 단층촬영 장치에서, 상기 처리부는, 상기 인공물을 최소화하도록 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출할 수 있다.
다른 실시예에 따른 전산화 단층촬영 장치에서, 상기 처리부는, 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상, 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상 및 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상 각각에 대하여 상기 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정하고, 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배하며, 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산함으로써, 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출할 수 있다.
다른 실시예에 따른 전산화 단층촬영 장치에서, 상기 보조 장치는, 상기 대상체를 향해 전자기파를 조사하는 소스의 조사 방향의 전방에 위치하는 필터(filter) 형태 또는 상기 대상체의 외측면을 감싸는 원통(cylinder) 형태 중 어느 하나일 수 있다.
본 발명의 실시예들은, 미리 설정된 감쇠 계수를 갖는 물질로 형성된 보조 장치를 이용하여 대상체에서 발생하는 인공물의 강도를 변화시키면서 획득한 복수 개의 영상들을 일차 결합함으로써, 엑스레이 스팩트럼, 대상체를 구성하는 물질의 사전정보 및 영역추출 과정 등을 수반하지 않으면서도, 전산화 단층촬영 영상 복원 알고리즘의 자동화 및 빔 경화에 따른 인공물의 실시간 보정이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전산화 단층촬영 영상의 인공물을 보정하는 방법에서 인공물의 강도를 달리하는 복수의 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전산화 단층촬영 영상의 인공물을 보정하는 방법에서 인공물이 추출된 영상을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공물 보정을 위한 전산화 단층촬영 장치를 도시한 블록도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 보조 장치의 구조를 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예들이 제안하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에 따라 구현된 프로토타입(prototype)을 통해 획득된 영상을 예시한 도면이다.
본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예들이 활용되는 구현 환경에서 나타나는 종래 기술의 문제점을 살펴본 후 이를 해소하기 위해 안출된 아이디어와 기술적 수단을 개괄적으로 소개한 후 구체적인 구성 요소들을 순차적으로 기술하도록 한다.
앞서 소개한 바와 같이, 종래의 영상 복원 방식인 여과 후 역투영 방식(filtered backprojection)은 엑스레이의 다색 방사선의 특성을 반영하지 않았기에, 그로 인해 복원 과정에서 streak, shadow 형태의 인공물이 발생하며, 복원된 전산화 단층촬영 영상의 질을 저하시킨다. 이러한 빔 경화 현상을 보정하기 위해 엑스레이의 다색 방사선을 고려한 모델 기반의 복원 방법들이 제시되었으나, 이러한 방식은 모델의 복잡성에 의해 상당한 복원 시간이 필요하며, 물질의 감쇠 계수, 사용되는 엑스레이의 스펙트럼 등의 사전 정보를 필요로 하였다. 따라서, 임상에 적용되기에는 더 많은 연구가 필요하다는 것이 약점으로 지적되었다. 최근, 기존의 역투영 방식에 의해 발생하는 빔 경화 인공물을 공식화하여 추출하는 방법이 제시되었는데, 기존의 방법들과 다르게 물질의 감쇠 계수 등의 사전 정보를 이용하지 않는다. 그러나, 이러한 방식은 공식을 유도하는 중에 사용한 가정에 의해 인공물을 완벽히 제거되지 못하는 한계가 발견되었다. 한편, 인페인팅(in-painting) 기반의 금속물 보정 방식에서는 엑스레이 금속물 데이터를 주변 데이터로 메워 제거한 후 복원하여 영상에서 streak, shadow 인공물이 발생하지 않도록 방지한다. 금속물 데이터를 찾아 내기 위하여 전산화 단층촬영 영상에서 금속 영역 분할(segmentation)을 필요로 한다. 그러나, 왜곡된 전산화 단층촬영 영상에서의 자동 분할 방식은 보다 많은 연구가 요구되고 있다.
따라서, 본 발명의 실시예들이 채택하는 전산화 단층촬영 영상에서는, 인공물을 추출/제거함에 있어서 상기된 복잡한 모델이나, 많은 사전 정보 내지 영역 분할 과정을 필요로 하지 않으면서도 알고리즘의 자동화가 가능한 인공물 보정 기술을 제안하고자 한다.
이를 위해, 본 발명의 실시예들은, 스캔(scan)하고자 하는 대상체(object) 주위 또는 엑스레이 소스(source) 전면에 감쇠 계수를 갖는 물질로 형성된 보조 장치를 위치시키고, 이러한 보조 장치를 이용하여 대상체에서 발생하는 인공물의 세기를 변화시켜 인공물을 추출하고자 한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하도록 한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 구성 요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
특별히 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
S110 단계에서, 전산화 단층촬영 장치는, 미리 설정된 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 갖는 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영 영상을 복수 개 획득한다. 이를 위해, 스캔(scan)하고자 하는 대상체(object) 주위 또는 전자기파 소스(source) 전면에 특정 감쇠 계수를 갖는 물질로 형성된 보조 장치를 위치시키고, 이러한 보조 장치를 이용하여 대상체에서 발생하는 인공물의 세기를 달리하는 영상들을 얻는다. 구현의 관점에서, 이러한 전산화 단층촬영 영상은, parallel beam, fan beam, cone beam 및 helical beam 중 적어도 하나를 이용하여 획득할 수 있을 것이다.
인공물의 보정 과정을 통해 실시간으로 확보하여야 하는 영상은 적어도 2가지인데, 하나는 보조 장치와 대상체를 함께 포함하여 획득한 전산화 단층촬영 영상(편의상 제 1 영상이라고 하자.)이고, 다른 하나는 대상체만을 포함하도록 획득한 전산화 단층촬영 영상(편의상 제 2 영상이라고 하자.)이다. 즉, 전자는 후자에 비해 보조 장치로 인해 대상체에서 발생하는 인공물이 강도가 다르다는 특징을 갖는다. 한편, 이러한 2가지 유형의 영상 이외에 다른 1가지 유형의 영상이 더 필요한데, 바로 보조 장치만을 포함하도록 획득한 전산화 단층촬영 영상(편의상 제 3 영상이라고 하자.)이다. 다만, 제 3 영상의 경우 인공물의 보정 과정을 통해 실시간으로 확보하여야 하는 것은 아니며, 보조 장치에 대해 미리 확보하여 저장해 놓은 후, 인공물의 보정시 독출하여 활용할 수 있을 것이다.
S120 단계에서, 상기 전산화 단층촬영 장치는, 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성한다. 이 과정에서는 앞서 S110 단계를 통해 획득된 3가지 유형의 영상(제 1 내지 3 영상)을 일차 결합함으로써 인공물의 영향을 제거하게 된다. 보다 구체적인 일차 결합 방식에 관하여는 이하에서 도 2 및 도 3을 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전산화 단층촬영 영상의 인공물을 보정하는 방법에서 인공물의 강도를 달리하는 복수의 영상을 획득하는 과정(S110 단계)을 설명하기 위한 도면이다.
앞서 간략히 소개한 바와 같이, 인공물의 강도를 달리하는 영상들은 적어도 2가지 유형의 영상을 포함한다. 보조 장치와 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하고, 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상을 획득함으로써, 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 상이한 복수 개의 영상을 획득하게 된다. 여기서, 제 1 영상의 경우, 전자기파 소스(source)로부터 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 보조 장치를 위치시킴으로써 보조 장치와 대상체를 포함하는 영상을 획득할 수 있다. 반면, 제 2 영상의 경우, 전자기파 소스로부터 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 보조 장치를 배제시킴으로써 대상체만을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
이와 더불어, 인공물이 추출된 영상을 생성하는 과정(S120 단계) 이전에, 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상을 미리 획득할 필요가 있음은 앞서 설명한 바와 같다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전산화 단층촬영 영상의 인공물을 보정하는 방법에서 인공물이 추출된 영상을 생성하는 과정(S120 단계)을 설명하기 위한 도면으로서, 앞서 S110 단계를 통해 얻은 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출하게 된다.
보조 장치를 형성하는 특정 감쇠 계수를 갖는 물질에 의해 대상체에서 발생하는 인공물 강도(intensity)의 변화가 일어나게 되며, 변화한 인공물은 다음의 수학식 1과 같이 추출될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, 매개변수 α, β, γ는 상수, Ω는 전산화 단층촬영 영상의 관심 영역(region of interest),
Figure pat00002
는 보조 장치가 위치한 경우의 전산화 단층촬영 영상(즉, 제 1 영상),
Figure pat00003
는 보조 장치가 위치하지 않은 경우의 전산화 단층촬영 영상(즉, 제 2 영상),
Figure pat00004
은 인공물이 보정된 영상을 나타낸다. T는 대상체 없이 보조 장치만을 위치시켜 얻은 영상(즉, 제 3 영상)이다.
Figure pat00005
에서 발생하는 빔 경화 인공물 강도는
Figure pat00006
에서 발생하는 인공물의 강도에 상수 배로 근사 가능하다. 즉, 수학식 1은 보조 장치와 대상체가 포함된 제 1 영상, 대상체만이 포함된 제 2 영상, 그리고 보조 장치만이 포함된 제 3 영상의 일차 결합을 통해 인공물이 보정된 전산화 단층촬영 영상을 얻을 수 있음을 나타낸다.
S121 단계에서, 전산화 단층촬영 장치는, 보조 장치와 대상체를 포함하는 제 1 영상, 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상 및 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상 각각에 대하여 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정한다. 이러한 매개변수는 앞서 수학식 1을 통해 제시된 α, β, γ를 지칭하는 것으로, 인공물이 보정된 영상
Figure pat00007
에서 인공물을 최소로 하는 방향으로 결정된다. Streak 형태의 인공물은 보정 영상의 그래디언트를 증가시키므로 매개변수는 다음의 수학식 2와 같이 결정한다.
Figure pat00008
여기서,
Figure pat00009
는 그래디언트(gradient) 연산자,
Figure pat00010
는 L2 노름(norm)을 나타낸다. 또한, 도메인 Ω는 상기된 수학식이 계산되는 영역으로
Figure pat00011
의 균질한 영역을 택한다. 즉, 본 발명의 실시예들은 이러한 수학식 2를 통해 인공물을 최소화하기 위한 매개 변수를 결정할 수 있다.
이제 S122 단계에서, 상기 전산화 단층촬영 장치는, S121 단계를 통해 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배한다.
마지막으로 S123 단계에서, 상기 전산화 단층촬영 장치는, 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산함으로써, 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출한다. 즉, 각각의 영상을 수학식 1에 입력하여 인공물이 보정된 영상을 생성하게 된다.
도 4은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공물 보정을 위한 전산화 단층촬영 장치를 도시한 블록도로서, 상기 도 1 내지 도 3을 통해 기술한 일련의 처리 과정을 하드웨어의 관점에서 재구성한 도면이다. 따라서, 여기서는 설명의 중복을 피하고자 개별 구성요소를 중심으로 각 기능을 약술하도록 한다.
소스(source)(10)는 전자기파를 조사하는 수단이고, 디텍터(detector)(20)는 상기 소스(10)로부터 조사된 전자기파를 수신하여 영상을 검출하는 수단이다. 소스(10)와 디텍터(20) 사이에는 스캔하고자 하는 대상체(30)가 위치할 수 있다.
또한, 미리 설정된 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 갖도록 형성된 보조 장치(40) 역시 소스(10)와 디텍터(20) 사이에 위치할 수 있다. 구현의 관점에서, 특정 감쇠 계수를 갖는 물질로 형성된 보조 장치는, 물과 같은 저밀도 물질부터 쇠와 같은 고밀도 물질까지 다양하게 사용 가능하며, 또한 그 구조 또한 다양한 형태로 제작 가능하다. 이상에서 기술된 이론에 의거할 때, 특정 감쇠 계수를 갖는 어떠한 물질로도 보조 장치를 제작할 수 있는데, 예를 들어 구리나 알루미늄 필터(filter) 또는 물이 채워진 수조 등을 활용하는 것이 가능하며, 인공물의 보정 성능을 극대화시킬 수 있는 소재를 실험적으로 채택할 수 있다.
처리부(50)는, 소스(10), 디텍터(20)와 전기적으로 연결되어 각각을 제어하며, 상기 보조 장치(40)를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상을 복수 개 획득하고, 상기 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성하는 구성이다.
이때, 전자기파를 조사하는 소스(10) 및 상기 소스(10)로부터 조사된 전자기파를 수신하여 영상을 검출하는 디텍터(20) 사이에 상기 보조 장치(40)를 위치시키거나 배제시킬 수 있는 이동부(45)가 더 구비될 수 있다. 이러한 이동부(45)는 보조 장치(40)와 기구적으로 연결되어, 상기 소스(10)로부터 상기 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 상기 보조 장치(40)를 위치시킴으로써 상기 보조 장치(40)와 상기 대상체(30)를 포함하는 제 1 영상을 획득하도록 유도하거나, 상기 조사 경로 상에서 상기 보조 장치(40)를 배제시킴으로써 상기 보조 장치(40)를 포함하지 않는 대상체(30)만의 제 2 영상을 획득하도록 유도할 수 있다.
처리부(50)는 이동부(45)를 자동으로 제어하여 보조 장치(40)의 위치를 바꿔가며 제 1 영상 및 제 2 영상을 순차적으로 획득할 수 있으나, 보다 간단한 구현을 위해 이동부(45)를 수동으로 조작하여 이에 기구적으로 연결된 보조 장치(40)의 위치를 변경하는 것도 가능하다.
한편, 처리부(50)는, 인공물을 최소화하도록 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출하게 된다. 이를 위해 상기 처리부(50)는, 상기 보조 장치(40)와 상기 대상체(30)를 포함하는 제 1 영상, 상기 보조 장치(40)를 포함하지 않는 대상체(30)만의 제 2 영상 및 상기 대상체(30)를 포함하지 않는 보조 장치(40)만의 제 3 영상 각각에 대하여 상기 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정하고, 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배하며, 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산함으로써, 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출할 수 있다.
나아가, 보조 장치(40)는, 대상체(30)를 향해 전자기파를 조사하는 소스(10)의 조사 방향의 전방에 위치하는 특정 감쇠 계수를 갖는 물질로 이루어진 필터(filter) 형태로 형성될 수 있다. 또는, 보조 장치(40)는, 대상체(30)를 중심으로 속이 빈 원통 구조물, 즉 대상체(30)의 외측면을 감싸는 원통(cylinder) 형태로 형성될 수 있다. 이러한 원통 형태의 구조물의 경계는 미리 설정된 감쇠 계수를 갖는 물질로 채워질 수 있으며(예를 들어, 원통형 수조 내에 물이 채워질 수 있다.), 이동부(45)에 기구적으로 부착되어 이동함으로써 소스(10) 및 디텍터(20) 간의 전자기파 조사 경로 상에서 위치하거나 배제될 수 있다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 보조 장치의 구조를 예시한 도면이다.
도 5는 엑스레이 소스(X-ray source)(10) 앞에 보조 장치로서 필터(filter)(40)를 위치시킨 구조를 예시하였다. 이러한 필터(40)를 소스(10)의 전방에 위치시킨 채 제 1 영상을 획득하고, 또한 필터(40)를 제거한 후 제 2 영상을 획득함으로써 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 디텍터(20)를 통해 획득할 수 있다.
도 6은 속이 비어있는 원통형 구조의 보조 장치(40)를 나타내며, 경계는 물과 같이 미리 설정된 감쇠 계수를 갖는 물질로 채워져 있다. 이러한 보조 장치(40)는 원통형 수조 형태로 제작 가능하며, 그 내측에 대상체를 위치시킬 수 있다. 활용시에는 보조 장치인 수조(40)를 대상체를 감싸도록 위치시킨 채 제 1 영상을 획득하고, 또한 수조(40)를 제거한 후 제 2 영상을 획득함으로써 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 디텍터(20)를 통해 획득할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예들이 제안하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법에 따라 구현된 프로토타입(prototype)을 통해 획득된 영상을 예시한 도면이다.
도 7의 (a)는 원통형 구조물이 위치한 경우의 전산화 단층촬영 영상(
Figure pat00012
)이고, 도 7의 (b)는 원통형 구조물이 위치하지 않은 경우의 전산화 단층촬영 영상(
Figure pat00013
)을 나타낸다. 여기서, 보조 장치의 형태는 속이 빈 원통형 구조이며, 스캔하고자 하는 대상체는 금속 삽입물, 뼈, 조직으로 이루어진 턱(jaw) 팬텀(phantom)이다. 도 7의 (c)는 본 발명의 실시예들이 제안하는 인공물 추출/제거 방법에 따라 수학식 1을 통해 획득된 보정 영상(
Figure pat00014
)을 예시하였다.
상기된 본 발명의 실시예들에 따르면, 전산화 단층촬영에 있어서 효율적으로 빔 경화 인공물을 감소시킬 수 있다. 종래의 보정 방법들은 인공물을 발생시키는 대상체(금속 인공물, 뼈 등)에 대한 영역 분할(segmentation) 과정이 필요하였는데, 인공물에 의해 가려진 뼈 등에 대한 정확한 영역 분할은 더 많은 연구가 필요하다는 점이 약점으로 지적되었다. 본 발명의 실시예들이 제안하는 방법은 이러한 영역 분할 과정이 없으므로, 알고리즘의 자동화가 가능하다. 또한 다색 방사선을 고려한 모델 기반의 반복적 기법(iterative method)과는 달리, 실시간 보정이 가능하다는 장점을 갖는다.
한편, 본 발명은 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 소스(source)
20: 디텍터(detector)
30: 대상체
40: 보조 장치
45: 이동부
50: 처리부

Claims (15)

  1. 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하는 방법에 있어서,
    (a) 소정 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 갖는 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영 영상을 복수 개 획득하는 단계; 및
    (b) 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성하는 단계를 포함하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    (a1) 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하는 단계; 및
    (a2) 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상을 획득하는 단계를 포함함으로써,
    상기 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 상이한 복수 개의 영상을 획득하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 (a1) 단계는,
    전자기파 소스(source)로부터 상기 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 상기 보조 장치를 위치시킴으로써 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계 이전에,
    (a3) 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상을 미리 획득하는 단계를 더 포함하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상, 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상 및 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상에 대해 상기 인공물을 최소화하도록 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (b1) 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각에 대하여 상기 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정하는 단계;
    (b2) 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배하는 단계; 및
    (b3) 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산하는 단계를 포함하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 전산화 단층촬영 영상은,
    parallel beam, fan beam, cone beam 및 helical beam 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 영상의 인공물 보정 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  10. 소정 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 갖도록 형성된 보조 장치; 및
    상기 보조 장치를 이용하여 전자기파의 조사에 따라 대상체에서 발생하는 인공물(artifact)의 강도(intensity)를 변화시키면서 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상을 복수 개 획득하고, 상기 대상체에서 발생하는 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상으로부터 인공물이 추출된 영상을 생성하는 처리부를 포함하는 전산화 단층촬영 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    전자기파를 조사하는 소스(source) 및 상기 소스로부터 조사된 전자기파를 수신하여 영상을 검출하는 디텍터(detertor) 사이에 상기 보조 장치를 위치시키거나 배제시킬 수 있는 이동부를 더 포함하는 전산화 단층촬영 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 이동부는,
    상기 소스로부터 상기 대상체를 향한 전자기파 조사 경로 상에 상기 보조 장치를 위치시킴으로써 상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상을 획득하도록 유도하거나,
    상기 조사 경로 상에서 상기 보조 장치를 배제시킴으로써 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상을 획득하도록 유도하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 인공물을 최소화하도록 상기 인공물의 강도가 변화된 복수 개의 영상을 일차 결합함으로써 영상으로부터 빔 경화(beam hardening) 인공물을 추출하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 장치.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 보조 장치와 상기 대상체를 포함하는 제 1 영상, 상기 보조 장치를 포함하지 않는 대상체만의 제 2 영상 및 상기 대상체를 포함하지 않는 보조 장치만의 제 3 영상 각각에 대하여 상기 인공물을 최소화하는 값으로 미리 매개변수를 결정하고, 결정된 상기 매개변수에 따라 상기 제 1 영상, 상기 제 2 영상 및 상기 제 3 영상 각각을 상수배하며, 상기 제 1 영상의 상수배로부터 상기 제 2 영상의 상수배 및 상기 제 3 영상의 상수배를 각각 감산함으로써, 영상으로부터 빔 경화 인공물을 추출하는 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 보조 장치는,
    상기 대상체를 향해 전자기파를 조사하는 소스의 조사 방향의 전방에 위치하는 필터(filter) 형태 또는 상기 대상체의 외측면을 감싸는 원통(cylinder) 형태 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 전산화 단층촬영 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220144668A (ko) 2021-04-20 2022-10-27 연세대학교 원주산학협력단 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004180808A (ja) * 2002-12-02 2004-07-02 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc ビームハードニング後処理方法およびx線ct装置
US20060159223A1 (en) * 2005-01-14 2006-07-20 General Electric Company Method and apparatus for correcting for beam hardening in CT images
KR101056287B1 (ko) * 2010-07-21 2011-08-11 한국과학기술원 압축 센싱 및 기대치 최대화 알고리즘을 사용한 x-선 전산 단층 촬영 영상의 금속성 음영 제거 방법 및 장치
JP2014530709A (ja) * 2011-10-24 2014-11-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Ctスライス画像のための動作補償されたセカンドパス金属アーティファクト補正

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004180808A (ja) * 2002-12-02 2004-07-02 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc ビームハードニング後処理方法およびx線ct装置
US20060159223A1 (en) * 2005-01-14 2006-07-20 General Electric Company Method and apparatus for correcting for beam hardening in CT images
KR101056287B1 (ko) * 2010-07-21 2011-08-11 한국과학기술원 압축 센싱 및 기대치 최대화 알고리즘을 사용한 x-선 전산 단층 촬영 영상의 금속성 음영 제거 방법 및 장치
JP2014530709A (ja) * 2011-10-24 2014-11-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Ctスライス画像のための動作補償されたセカンドパス金属アーティファクト補正

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
B. De Man, J. Nuyts, P. Dupont, G. Marchal, and P. Suetens, Aniterative maximum-likelihood polychromatic algorithm for CT, IEEE Transactions on Medical Imaging, 20, pp. 999-1008, 2001.
G. Wang, D. L. Snyder, D. A. O'Sullivan, M. W. Vannier, Iterative deblurring for ct metal artifact reduction, IEEE Transactions on Medical Imaging, 15, pp. 657-664, 1996.

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220144668A (ko) 2021-04-20 2022-10-27 연세대학교 원주산학협력단 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법

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