초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권3호
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pp.175-202
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2016
Ultrasound imaging is a widely used tool for visualizing human body's internal organs and quantifying clinical parameters. Due to its advantages such as safety, non-invasiveness, portability, low cost and real-time 2D/3D imaging, diagnostic ultrasound industry has steadily grown. Since the technology advancements such as digital beam-forming, Doppler ultrasound, real-time 3D imaging and automated diagnosis techniques, there are still a lot of demands for image quality improvement, faster and accurate imaging, 3D color Doppler imaging and advanced functional imaging modes. In order to satisfy those demands, mathematics should be used properly and effectively in ultrasound imaging. Mathematics has been used commonly as mathematical modelling, numerical solutions and visualization, combined with science and engineering. In this article, we describe a brief history of ultrasound imaging, its basic principle, its applications in obstetrics/gynecology, cardiology and radiology, domestic-industrial products, contributions of mathematics and challenging issues in ultrasound imaging.
Purpose: This study is to investigate the muscle activity based on real-time visual feedback training methods by rehabilitative ultrasound image in elderly and correlation between Heckmatt scale grade, muscle tone and thickness. Design: Cross-sectional study: Pilot study Methods: 6 elderly participated in the study with 2 conditions. Under the condition of rehabilitation ultrasound imaging equipment, all subjects performed voluntary maximal muscle contraction of the quadriceps 3 times using visual feedback based on Rehabilitative Ultrasound Imaging 1.0 (RUSI 1.0). Under the condition of only ultrasound images, all subjects performed voluntary maximal muscle contraction of the quadriceps 3 times using ultrasound image-based visual feedback. The muscle thickness and tone of the quadriceps were measured and the grades were classified by Heckmatt scale and all variables were comparative analyzed. Results: Heckmatt scale grade showed a negative correlation with muscle thickness at relaxation (p<0.05), and a negative correlation with the difference value obtained by subtracting muscle thickness at relaxation from muscle thickness at contraction in ultrasound image condition (p<0.05). The muscle tone during relaxation showed a negative correlation with the muscle thickness during relaxation (p<0.05). Conclusion: In the case of voluntary maximum muscle contraction of the quadriceps muscle in the elderly, it can be seen that the muscle thickness is getting larger when the RUSI 1.0-based visual feedback is provided than with only ultrasound image provided. And the lower Heckmatt scale grade is, the thicker the muscle is, and the lower the muscle tone is.
인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.
혈관 내 초음파 카테터의 주파수 관련 화질 분석에 대한 선행 연구는 국내 국외 모두 미비한 실정이다. 따라서 프로그램을 이용해 영상 화질 측정 방법의 기준을 마련하여 혈관 내 초음파 영상의 화질 분석 관련 연구자들에게 측정 방법을 제안하고자 본 연구를 진행하게 되었다. 대상으로는 혈관 내강 크기가 3.0 - 4.0 mm를 대상으로 혈관 내 초음파를 사용하기 전 초음파 카테터에 공기나 이물질이 들어가지 않도록 충분히 세척해주고 니트로글리세린(NTG)을 관상동맥 내 200 micro를 투여해 혈관을 충분히 확장시킨 영상의 정상 혈관 영상과 병변 혈관 영상을 대상으로 하였다. 기준이 되는 영상 획득 방법으로는 혈관 내 초음파 사용 시 혈관 병변 평가가 가장 우수한 심장 수축기 끝 구간의 영상을 DCAS PACS 프로그램을 통해 후향적으로 획득하여 기준을 설정하였다. 측정 방법 기준 설정 시 정상 혈관과 병변 혈관의 동심원적 및 편심원적에 해당하는 기준 설정 방법을 제안하였고 이 기준을 적용하여 정상 혈관과 병변 혈관의 내강과 외강 관심 영역 및 배경 영역 측정 방법에 대해 제안하였다. 결론적으로 본 연구자들이 고안해낸 방법을 통해 혈관 내 초음파 촬영 영상의 화질을 측정한다면 혈관 내 초음파 카테터의 종류를 불문하고 일관성 있는 화질 측정 진행이 가능하다 생각한다. 따라서 혈관 내 초음파 영상 화질 관련 연구 시 실제 화질 측정 방법에 대해 가이드라인으로 적용시킬 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, We proposed fast ultrasound image compression based on characteristics of ultrasound images. In the proposed method, wavelet transform is performed for non-zero coefficients selectively. It codes zero-tree symbols using conditional pdf (probability density function) as orientation of bands. It normalizes wavelet coefficients with threshold of each wavelet band and encodes those using a uniform quantizer. Experimental results show that the proposed method is the proposed method is superior in PSNR to LuraTech's method by about 1.0 dB, to JPEG by about 5.0 dB for $640\times480$ 24bits color ultrasound image.
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.
본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.
It is very important to obtain a high quality of bone image for an accurate ultrasonic measurement of bone mineral density. In this study, we suggested a technique to acquire an optimal image by adapting an acoustic lens and a properly selected ultrasonic probe. Also, we have applied an image processing algorithm with which automatically makes a decision of brightness and contrast of image by generating threshold level, a composition of ultrasonic data, an elimination of noise using modified median filter, and a real time interpolation. We could confirm much improved resolution of bone image with acoustic lens attached to the ultrasonic probe and with the image processing algorithm suggested in this study. Therefore, it became possible to precisely diagnose the osteoprosis using ultrasonic imaging technique.
본 논문은 초음파를 이용한 단층촬영(ultrasound computed tomography, UCT)을 위해 사용되는 영상 복원 방식에서 실제 사용되는 초음파 트랜스듀서의 조합에 따른 영항을 다루었다. 촬영 대상의 속도 분포를 구하기 위해서 라돈 변환(radon transform)을 사용하였으며, 음향 임피던스의 영상화를 위하여, 시간지연(delay and sum)방식을 사용하였다. 음향 임피던스 영상의 경우 속도 분포 영상에 의해 보정하여 더 정확한 영상을 복원하였다. 매질의 특성에 따른 감쇠, 굴절 및 반사를 고려한 초음파 시뮬레이터로 128개의 환형 트랜스듀서 어레이를 구현하였으며, 5 MHz의 중심주파수로, 5 cm의 인체조직 영상을 구현하였다. 실제 구현을 위한 최적의 트랜스듀서 조합을 찾기 위해, 점 진원(point source), 평면 트랜스듀서(flat transducer), 집속 트랜스듀서(focused transducer)를 이용해서 속도 분포에 대한 영상과 음향 임피던스 영상을 구현하여 비교하였다. 또한 시뮬레이션 상에서는 송신 및 수신 트랜스듀서가 모두 점 트랜스듀서인 경우가 가장 좋은 결과를 보여주었으나, 실제 구현을 고려하면 송신은 평면 트랜스듀서가 수신은 점 트랜스듀서로 하는 조합이 가장 현실적으로 좋은 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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