Kim, Seung Hun;Seo, Kanghyen;Kang, Seong Hyeon;Kim, Jong Hun;Choi, Won Ho;Lee, Youngjin
Journal of Magnetics
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제22권1호
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pp.55-59
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2017
The purpose of this study was to quantitatively evaluate image quality using intensity profile, coefficient of variation (COV), and peak signal to noise ratio (PSNR) with respect to noise reduction techniques in the ultrasound images. For that purpose, we compared with the median filter, Rudin-Osher-Fatemi (ROF), Anscombe and proposed patch group prior based denoising (PGPD) techniques. To evaluate image quality, the Shepp-Logan phantom and the ultrasound image were acquired using simulation and experiment, respectively. According to the results, the difference of intensity profile using PGPD technique is lowest compared with original Shepp-Logan phantom. In simulation, the measured COV was 0.249, 0.198, 0.198, 0.177, and 0.080 using noisy, median, ROF, Anscombe and PGPD technique, respectively. Also, in experimental image, the measured COV was 0.245, 0.230, 0.231, 0.242 and 0.187 using noisy, median, ROF, Anscombe and PGPD technique, respectively. Especially, when we used PGPD technique, the PSNR has highest value in both simulation and experiment. In this study, we performed simulation and experiment study to compare various denoising techniques in the ultrasound image. We can expect the PGPD technique to improve in medical diagnosis with excellent noise reduction.
본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.
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.
Photo Acoustic Tomography (PAT) is a hybrid imaging modality which combines high contrast of optical imaging and spatial resolution of ultrasound imaging, thus it is suitable to image biological tissue noninvasively. Laser-induced photoacoustic signals were measured from a sample by means of an unfocused ultrasound transducer, then PAT image was reconstructed based on a universal back-projection algorithm. To evaluate the feasibility of our system, phantom test was performed, consequently, the PAT images obtained using our system showed highly analogous shape and volume with those of the phantom. This result demonstrated that our system can provide a powerful tool for imaging the substructure of biological tissue in non-invasive manner.
Texture analysis, one of the mage processing techniques, using statistical characteristics is applied to the ultrasound images, which are then classified into each types through neural network. This is a method to be used to diagnose ultrasound images automatically and objectively. First tone kinds of texture analysis techniques proposed already are used to classify ultrasound images and compared in terms of classification rate, and then a new technique if proposed which is invariant to multiplicative gain changes and image resolution.
연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.
We propose an efficient method for content-based ultrasound image retrieval using magnitude frequency spectra and implement a retrieval system based on the proposed method. The target images are ultrasound images of adult organs. Trained users often acquire such images so that images of the same kind of organs are very similar, although their locations may not exactly coincide. Therefore, the magnitude frequency spectrum, which has a translation-invariant property, is used as a feature. All the object images in the image DB is pre-classified in the same kind organs. Experimental results show that the proposed method is superior to some well-known conventional methods.
초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.
본 논문에서는 수술 도중에 심장내부로 삽입한 초음파 탐침을 통해 획득된 초음파 심장영상에서 강인하게 심장 영역을 고속 자동 분할하는 방법을 제안한다 제안한 방법은 심장 초기 경계 추출, 신뢰도 경쟁을 통한 전체 경계 검출, 회전 국부 방사선 기법을 이용한 국부 경계 보완으로 세 단계로 구성된다. 첫째, 초음파 탐침의 중심에서 방사선을 만들어 각 방사선에서 밝기값 기반 임계값 기법으로 얻어진 심장외부 영역을 이용하여 대략적인 초기 심장영역의 경계를 추출한다. 둘째, 각각의 방사선에서 임계치로 추출된 초기 심장영역의 위치를 포함하여 경계와 영역정보를 이용해 추출된 새로운 후보들과 신뢰도의 경쟁을 수행하여 높은 신뢰성을 가진 심장 경계를 검출한다. 셋째, 방사선 기법으로 경계획득이 어려운 심장의 오목한 영역에서 경계를 따라 회전하면서 국부적으로 방사선 조사법을 적용하여 경계를 보완한다. 제안된 방법은 실제 환자의 심장 수술 도중에 얻어진 초음파 영상에 적용되어 고무적인 결과를 획득했다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 로그 전력 스펙트럼(log power spectrum)을 이용한 장기 인식 알고리듬을 제시한다. 제안한 알고리듬은 크게 특징추출과 특징분류의 두 단계로 구성된다. 특징추출에서는 이동불변의 성질을 가지는 로그 전력 스펙트럼을 이용하여 전처리를 수행한 입력 영상으로부터 장기 조직의 반향(echo of the tissue) 성분을 추출한다. 특징 분류에서는 마하라노비스(Mahalanobis) 거리를 사용하여 입력영상으로부터 추출한 특징벡터와 각 영상 부류의 평균벡터 사이의 유사도를 측정한다. 실제 초음파 영상에 대한 실험결과는 제안된 알고리듬이 전력 스펙트럼(power spectrum)과 유클리드(Euclid) 거리를 이용한 인식 알고리듬보다 최대 30% 향상된 인식률을, 또 가중 큐프런시(weighted quefrency) 복소 켑스트럼(complex cepstrum)을 이용한 알고리듬보다 10∼40% 향상된 인식률을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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