초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.
목적 선천성 근육성 사경의 추적검사에서 근육의 탄성도 측정을 기반으로 한 실시간 탄성초음파 검사의 임상적 유용성을 알아보고자 한다. 대상과 방법 2012년 11월부터 2014년 12월까지 선천성 근육성 사경을 가진 34명의 환아(남자 23명, 여자 11명)를 대상으로 초음파와 탄성초음파 검사를 실시하였다. 목빗근의 두께, 모양(종물형, 방추형, 전체적으로 두꺼운 형)을 회색조 영상에서 평가하였으며, 탄성초음파 검사에서 색상 패턴(파란색, 50% 미만 또는 이상으로 초록색이 혼재, 초록색과 빨간색)을 분석하였다. 변형률 비도 Q-lab 소프트웨어를 통해 측정하였다. 한 명의 임상의가 목 회전과 측면 굴곡 결손을 각도를 기반으로 5등급으로 분류하였다. 초음파 소견과 임상적 소견의 상관관계를 통계적으로 분석하였다. 결과 22명은 오른쪽, 12명은 왼쪽 근육성 사경을 보였다. 선형회귀 분석에서 병측/반대측의 근육 두께 차이, 모양, 탄성 색상 패턴과 변형률 비가 임상적 점수와 통계적으로 유의미한 상관관계를 보였다. 특히 탄성 색상 패턴이 가장 유의미한 인자였다. 결론 실시간 탄성초음파 검사는 선천성 근육성 사경의 추적검사에서 신뢰할 만한 결과를 보였다.
본 논문은 실시간 혈관내초음파 영상을 위한 후단부 시스템 개발과 성능 평가 결과에 관한 것이다. 개발한 후단부 시스템은 로직 사용량과 메모리 사용량을 최소화할 수 있는 효율적인 LUTs (Look-up Tables)을 사용하여 외부 메모리 없이 하나의 FPGA (Field Programmable Gate Array)만으로 시스템을 구성함으로써 시스템의 저비용, 소형화, 경량화가 가능하도록 설계하였다. 구현한 후단부 시스템의 정확도는 FPGA의 출력값과 VHDL (VHSIC Hardware Description Language) 코드를 MATLAB 프로그램을 사용하여 동일하게 구현하여 얻은 결과를 비교함으로써 검증하였다. 토끼 동맥을 이용한 ex-vivo 실험을 통하여 개발한 후단부 시스템이 실시간 혈관내초음파 영상에 적합함을 확인하였다.
조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 확산효과에 대한 분석은 간질환과 연관된 각종 병변을 검출하고 분석하는 과정에서 매우 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 초음파 영상에서 조영제의 확산 패턴을 분석하고 이를 영상화하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 부수적으로 호흡에 의한 흔들림 현상을 보정하고 노이즈의 영향을 극복할 수 있는 방법론을 고찰한다. 호흡주기에 따른 모멘텀 요소를 고려한 ROI 추적 기법은 측정과정에서의 흔들림과 노이즈에 의한 오류를 최소화 할 수 있게 한다. 조영제의 확산 단계에 따라 서로 다른 노이즈 비율을 고려하여 동적 가중치를 할당하는 방법으로써 흔들림을 보정하였으며, 조영제의 전이 시간과 패턴을 분석하고 그 특성을 분류함으로써 간 병변 분석을 위한 효과적인 영상화기법을 구현하였다. 또한 생성된 영상에서 노이즈를 제거하고 영상을 개선하는 방법으로서 MRF 기반의 최적화 알고리즘을 적용하는 영상 개선 기법을 제시한다.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다.
유방암은 현대 여성들에게 가장 많이 발생하는 3대 암 중 하나로, 발생률이 급격하게 증가하고 있다. 가족력이 높고, 15% 정도의 사망률이 있어 고위험군에 속하므로 조기 검진 후 꾸준한 관리가 필요하다. 암을 진단할 수 있는 여러 장비 중 초음파는 위험성이 적고, 실시간으로 진단할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 초음파 검사는 검사자의 기술에 따라 결과가 크게 달라진다. 이를 보완하기 위해 모션트래킹 기술을 접목하고자 한다. 모션트래킹은 삼차원의 공간에서 대상의 움직임에 따라 위치를 특정하고 분석하는 기술이다. 그렇기에 실시간 제어가 가능하고, 복잡하고 빠른 움직임도 실시간으로 기록할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점을 활용한 초음파 검사용 이미지 가이드 시스템 제작을 목표로 하였다. 이를 위해서 초음파스캐너의 위치를 3차원적으로 추정할 수 있는 자체 제작 완드(wand)를 설계하였고, 제작된 완드를 기반으로 초음파 영상의 위치를 추정하는 벡터 연산 알고리즘을 개발하였다. 이후, 연속 촬영을 통하여 3차원 공간에서 프로브의 위치와 초음파 영상의 위치를 나타내는 것까지 완료하였다. 이러한 실험은 Optitrack 사의 Primex 41 카메라를 초당 120 frame (Hz)으로 영상을 획득하며, 성공적으로 초음파 영상의 3차원 위치를 추정할 수 있었다. 이 실험 과정을 통해 초음파 검사와 모션트래킹의 접목으로 가이드 제작의 가능성을 확인하였다. 차후 추가적인 연구를 통해 초음파 검사 가이드를 제작하여 검사자의 기술과 상관없이 질 좋은 영상을 획득할 수 있기를 바란다.
제안 논문은 초음파 진단에서 발생되는 영상에서 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변화를 이용한 노이즈 제거를 통해 영상의 해상도를 높여준다. 초음파 영상의 주된 화질저하 요인인 speckle 잡음의 감소와 에지의 강화를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수와 공간 정보를 모두 사용할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용하여, 다양한 크기의 에지를 강화할 수 있다. 초음파 영상이 노이즈 제거를 위한 알고리즘의 수행 속도는 $520{\times}440$ 영상에 대해 약 0.45ms로 빠르게 수행됨을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.
생체내부의 영상진단법 중에 진단시 인체에 무해, 무통하며 실시간 동적 영상을 제공해주는 치명적인 잇점을 갖고 있는 초음파영상 진단장치는 그 내부를 살펴보면 타 의용장치와는 달리 전기.전자공학의 결정체이다. 그러나 X선 CT에 비해 화질이 멀어지고 정량성 결여의 문제점을 안고 있다. 그러나, 소형, 저렴성은 그 이용도를 높혀주고 있으나 화질불량은 화상진단시 숙련을 요구하고 확실한 정보 제공의 장벽이 되고 있다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위한 노력의 일환이 Tissue Characteization이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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