• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.927-934
• /
• 2022

본 연구는 간 초음파 영상을 활용하여 정량적인 측정 분석을 통해 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포지수 값 분석과 함께 초음파 영상 소견 간 일치도를 알아보고자 하였다. 2022년 8월부터 2022년 10월까지 지방간이 의심되어 간 초음파 검사 처방을 받은 45명의 환자를 대상으로 간 초음파 검사를 시행하였다. 연구결과, 초음파 영상 소견과 조직 내 감쇠 지수 간 일치도 분석 결과 Kappa 값이 0.82(p<0.05)로 두 검사 방법 간 매우 높은 일치도를 보였다. 또한, 초음파 영상 소견과 조직 내 산란 분포 지수 간 일치도 분석 결과에서도 Kappa 값이 0.642(p<0.05)로 두 검사 방법 간 높은 일치도를 보였다. 지방간 예측 시 간 초음파 소견 및 정량적인 초음파 검사 기법인 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포 지수를 활용한다면 지방간 환자의 진행 정도를 판단할 때 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.48-54
• /
• 2020

In this paper, we deal with a liver fibrosis classification problem using ultrasound B-mode images. Commonly representative methods for classifying the stages of liver fibrosis include liver biopsy and diagnosis based on ultrasound images. The overall liver shape and the smoothness and roughness of speckle pattern represented in ultrasound images are used for determining the fibrosis stages. Although the ultrasound image based classification is used frequently as an alternative or complementary method of the invasive biopsy, it also has the limitations that liver fibrosis stage decision depends on the image quality and the doctor's experience. With the rapid development of deep learning algorithms, several studies using deep learning methods have been carried out for automated liver fibrosis classification and showed superior performance of high accuracy. The performance of those deep learning methods depends closely on the amount of datasets. We propose an enhanced U-net architecture to maximize the classification accuracy with limited small amount of image datasets. U-net is well known as a neural network for fast and precise segmentation of medical images. We design it newly for the purpose of classifying liver fibrosis stages. In order to assess the performance of the proposed architecture, numerical experiments are conducted on a total of 118 ultrasound B-mode images acquired from 78 patients with liver fibrosis symptoms of F0~F4 stages. The experimental results support that the performance of the proposed architecture is much better compared to the transfer learning using the pre-trained model of VGGNet.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1995년도 춘계학술대회
• /
• pp.37-41
• /
• 1995

In this paper, we proposed the 2-stage ultrasound liver image classifier which uses the fractal dimensions obtained from the original image and its 1/2 subsampled image, and the Normalized Fourier Power Spectrum. The fractal dimension based on Fractional Brownian Motion (FBM) is calculated from the variance of the same scale pixels instead of the mean of them. Since the actual ultrasound. liver images does not fully match the FBM, to get the fractal dimension, we use the scale vectors which satisfy the FBM model. In 2-stage classifier, we first classified normal and diffuse liver and then classified the fat liver and cirrhosis from the diffuse liver. For the test liver images. 70% of normal liver and 80% of fat liver and 90% of cirrhosis is classified classified with our 2-stage classifier.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제46권6호
• /
• pp.475-484
• /
• 2023

This study aimed to compare filters for reducing speckle noise in ultrasound images using clinical liver images. We acquired the clinical liver ultrasound images, and noisy images were obtained by adding 0.01, 0.05, 0.10, and 0.50 intensity levels of speckle noise to the liver images. The Wiener filter, median modified Wiener filter, gamma filter, and Lee filter were designed for the noisy images by setting window sizes at 3×3, 5×5, and 7×7. The coefficient of variation (COV) and contrast to noise ratio (CNR) were calculated to evaluate noise reduction and various filters. Moreover, the filter with the highest image quality was selected and quantitatively compared to a noisy image. As a result, COV and CNR showed the noise improved result when the Lee filter was applied. Furthermore, the Lee filter image with a window size of 7×7 was noted to possess approximately a minimum of 1.28 to a maximum of 3.38 times better COV and a minimum of 2.18 to a maximum of 5.50 times better CNR than the noisy image. In conclusion, we confirmed that the Lee filter was effective in reducing speckle noise and proved that an appropriate window size needs to be set considering blurring.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.89-90
• /
• 2019

본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.69-77
• /
• 2017

본 연구는 영상의 노이즈 감소를 위한 복합필터 제안과 간 초음파영상에서 노이즈 제거를 통한 영상품질의 향상으로 정확한 영상 해석에 도움을 주고자 하였다. 실험은 ATS-539 다목적용 초음파팬텀을 이용하여 Gaussian blurring filter, Sharpening filter, Median filter의 조합으로 상위 7개의 복합필터를 선정하고 이를 간 초음파영상에 적용하였다. 그 결과 상위 7개 복합필터 적용하였을 때 SNR, CNR, MSR 값이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 이 중 복합필터 1과 2가 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 PSNR 30 dB이상, SSIM 1에 가까운 결과값을 나타내어 영상의 손실률이 적음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 복합필터의 적절한 적용은 정확한 영상의 판독과 해석에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.2206-2212
• /
• 2013

본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제29권2호
• /
• pp.63-69
• /
• 2006

초음파 영상의 질은 진단에 많은 영향을 끼친다. 양질의 영상이 항상 일정하게 유지되기 위해서는 QA(Quality Assurance) 프로그램을 가지고 주기적인 관리가 이루어져야 할 것이다. 본 논문은 임상에서의 QA 상황을 파악하는 첫 번째 단계로 실제 병원의 초음파 영상의 질을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 인간의 생체등가물질로 된 팬텀을 이용하여 정상 환자를 스캔할 때와 같은 기준 값에서 가상의 낭포 및 고반사 신호의 구조물들이 몇 개가 보이는지 convex probe와 linear probe를 측정하여 비교하였다. convex probe에서는 정상 간과 비슷한 0.5 dB에서 vertical group, cystic masses, high contrast masses에서는 대부분 잘 보였으며 지방간과 비슷한 조건인 0.7 dB에서는 vertical group이 중간레벨에서, cystic masses와 high contrast masses에서는 대체로 모두 잘 보였다. linear probe에서의 vertical group은 0.5 dB에서 중간레벨만 잘 보였고 cystic masses와 high contrast masses는 두 개에서 네 개 보이는 것들이 고루 분포되었으나 하나도 보이는 않는 경우가 11건수나 되었다. 0.7 dB에서는 vertical group이 6개 이하가 보이는 것이 대부분 이었고 cystic masses와 high contrast masses에서도 두개에서 네 개 보이는 것들이 고루 분포되었고 하나도 보이는 않는 경우도 40건 있었다. 이로서 지방간과 같은 조건하에서는 linear probe의 영상의 질이 대체로 좋지 않으므로 기준 설정 및 물리적인 조건들을 검사 시에 잘 조정하거나 probe의 교체가 필요하다고 판단된다. 많은 병원에서 초음파 장비를 잘 관리하고 있다고 하지만, 영상의 질은 아직도 미흡한 것을 알 수 있다. 초음파 장비의 설치에서부터 영상의 질을 평가하고 지속적이고 정기적인 관리와 평가가 이루어질 수 있는 프로그램이 필요하겠다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.911-917
• /
• 2023

임상 초음파 검사를 사용한 간 표면의 결절성 변화를 관찰하는 방법은 간경변 진단에 유용하게 사용되고 있다. 하지만 초음파 영상에서 필연적으로 발생되는 speckle 노이즈는 간표면과 echo 패턴 변화의 식별을 어렵게 하므로 간경변 진단에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 간경변 초음파 영상의 노이즈를 효율적으로 줄일 수 있는 변형된 중간값 위너 필터(median modified Wiener filter, MMWF)를 모델링하여 적용 가능성을 확인하는 것이다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자를 통해 초음파 영상을 획득하였고, 각각의 영상마다 제안하는 MMWF 알고리즘과 conventional filter 들을 적용하였다. 획득된 초음파 영상들의 정량적 화질 평가인자로는 변동 계수(coefficient of variation, COV)와 가장자리 상승 거리(edge rise distance, ERD)를 사용하였다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자의 초음파 영상 모두에서 MMWF 알고리즘이 conventional filter 보다 COV와 ERD 값이 모두 향상되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안하는 MMWF 알고리즘은 노이즈 레벨을 줄일 수 있음과 동시에 공간 분해능을 향상시킬 수 있어 간경변 환자의 진단률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
• /
• pp.177-182
• /
• 1995

Since one property(i.e. coarseness, orientation, regularity, granularity etc.) of ultrasound liver images was not sufficiently enough to classify the characteristics of livers, we used the multi-feature vectors from ultrasound images to diagnose the liver disease. The proposed classifier, which uses the multi-feature vectors and Bayes decision rule, performed well for the classification of normal, fat and cirrhosis liver. In our simulation, we used the Battacharyya distance and Hotelling Trace Criterion to select the best multi-feature vectors for the classifier and obtained less classification errors than other methods using single feature vector.