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KR20170059629A - 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

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KR20170059629A
KR20170059629A KR1020150163802A KR20150163802A KR20170059629A KR 20170059629 A KR20170059629 A KR 20170059629A KR 1020150163802 A KR1020150163802 A KR 1020150163802A KR 20150163802 A KR20150163802 A KR 20150163802A KR 20170059629 A KR20170059629 A KR 20170059629A
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KR
South Korea
Prior art keywords
image
magnetic resonance
region
correction
brain
Prior art date
Application number
KR1020150163802A
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English (en)
Inventor
김태훈
로이 수딥타
나그 산제이
쿠마르 반디오파디하이 사미르
브하타차리이아 데브나쓰
Original Assignee
성신여자대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to US14/757,520 priority patent/US20170143207A1/en
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Abstract

본 발명은 뇌 자기 공명 이미지(Magnetic Resonance Image)를 처리하여 병변의 존재 및 위치를 검출하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 이미지 영역 선택부; 및 상기 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득하는 이미지 처리부를 포함한다.

Description

뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체{APPARATUS FOR DETECTING HEMORRHAGE IN BRAIN MAGNETIC RESONANCE IMAGING, METHOD THEREOF AND COMPUTER RECORDABLE MEDIUM STORING THE METHOD}
본 발명은 뇌 자기 공명 이미지(Magnetic Resonance Image)를 처리하여 병변의 존재 및 위치를 검출하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
자기 공명 이미지 장치는, 환자를 강력한 자장 속에 위치시킨 후 수소원자핵(Hydrogen nucleus=proton)만을 여기(excitation)시키는 고주파(Radiofrequency)를 순간적으로 발사하고, 소정의 시간이 경과한 후 여기되었던 수소원자핵이 이완(relaxation)되면서 흡수했던 고주파신호를 다시 방출하면 이 신호를 컴퓨터로 전달하여 계산함으로써 이미지를 얻는 장치이다. 이때 방출되는 신호의 크기는 각 조직이 함유하는 수소원자의 양과 각 조직 특유의 T1 및 T2 이완 시간에 따라 다르다. 따라서 자기 공명 이미지는 조직 사이의 T1 이완 시간과 T2 이완 시간의 차이를 반영하는 T1 강조(Weighted) 영상과 T2 강조 영상을 통상적으로 포함한다.
상술한 자기 공명 이미지 장치에 의하여 획득한 자기 공명 이미지를 통하여 뇌영역을 진단하는 경우, 병변(Hemorrhage) 부분을 정확히 구분할 수 있는 이미지를 획득할 필요성이 있으며, 병변 영역의 구분을 위하여 이미지 내 영역 별 가중치를 변경시키며 병변 부분을 검출할 수 있는 기술이 사용되고 있다.
그러나, 종래의 병변 검출 기술에 의하면, 사용자가 자기 공명 이미지의 분석을 위한 기준 이미지를 일일이 선택해야 하고, 분석 과정에서 복잡한 설정을 반복해야 하는 바, 분석 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 사용자의 선택에 따라 병변 영역 구분의 정확도가 좌우될 수 있는 문제점이 있다.
대한민국등록특허 제10-1203047호
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 자기 공명 이미지 내에 뇌영역을 제외한 부분을 소거하는 필터링을 수행하고, 뇌영역 내에 위치한 화소 값에 대하여 멱함수 변환을 수행함으로써 사용자의 설정 동작을 최소화하면서도 병변이 의심되는 영역이 정확히 표시된 진단 이미지를 획득할 수 있는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예는, 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 이미지 영역 선택부; 및 상기 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득하는 이미지 처리부를 포함한다.
여기서, 상기 이미지 영역 선택부는, 상기 자기 공명 이미지를 입력받아 상기 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값(Intensity)의 표준 편차를 기준으로 상기 표준 편차를 초과하는 신호의 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택하는 이진화 변환부; 상기 이진화 변환부에서 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성하는 웨이블릿 변환부; 상기 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스(Convex) 이미지를 생성하는 퀵헐 처리부; 및 상기 자기 공명 이미지에 상기 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 상기 뇌영역 이미지를 획득하는 컨벡스 처리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 명암도 보정은 멱함수 변환 방식에 의하여 상기 뇌영역 이미지를 보정하는 것일 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예는, 상기 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호의 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 표시하는 윤곽선 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 실시예는, 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 뇌영역 이미지를 생성하는 단계는, 상기 자기 공명 이미지를 입력받아 상기 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값(Intensity)의 표준 편차를 기준으로 상기 표준 편차를 초과하는 신호의 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택하는 단계; 상기 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성하는 단계; 상기 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스(Convex) 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 자기 공명 이미지에 상기 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 상기 뇌영역 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 명암도 보정은 멱함수 변환 방식에 의하여 상기 뇌영역 이미지를 보정하는 것일 수 있다.
한편,상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 실시예는, 상기 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 또 다른 실시예는, 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
전술한 본 발명에 따르면, 뇌졸중 등에 따른 병변 진단 시 뇌영역만을 선택적으로 표시하는 자기 공명 이미지를 제공함으로써 자기 공명 이미지 장치 사용자가 필요한 이미지만을 선택적으로 열람할 수 있는 효과가 있다.
또한, 뇌영역을 표시한 자기 영상 이미지 내 병변 구분을 강조하기 위하여 자기 영상 이미지에 멱함수 변환을 수행할 수 있는 기능을 제공함으로써, 사용자가 멱함수의 멱급수만을 적절히 조정하여 쉽게 병변 영역을 강조한 이미지를 획득할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치를 나타낸 도면이다.
도 2a 내지 도 2j는 일 실시예에 따른 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치에 의해 처리되는 이미지를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법을 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
그리고 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치를 나타낸 도면으로, 본 발명의 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치는, 이미지 영역 선택부(100), 이미지 처리부(200) 및 윤곽선 생성부(300)를 포함할 수 있다.
이미지 영역 선택부(100)는, 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하고, 생성된 뇌영역 이미지를 이미지 처리부(200)로 출력한다. 여기서, 이미지 영역 선택부(100)는, 이진화 변환부(110), 웨이블릿 변환부(120), 퀵헐 처리부(130) 및 컨벡스 처리부(140)를 포함할 수 있다.
이때, 이진화(Binarization) 변환부(110)는, 자기 공명 이미지를 입력받아 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값(Intensity)의 평균을 기준으로 평균을 초과하는 신호읜 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택하고, 이진화 변환에 의하여 뇌 영역이 구분된 이미지를 웨이블릿 변환부(120)로 출력할 수 있다. 여기서, 이진화 변환부(110)의 상세 동작은 하기와 같다.
먼저, 자기 공명 이미지 내 x 및 y 좌표를 갖는 화소의 신호의 세기값을 f(x, y)라 하면, 입력된 자기 공명 이미지는 f(x, y)로 표현될 수 있으며, 도 2a는 자기 공명 이미지의 일례를 도시하고 있다.
또한, 자기 공명 이미지 내 뇌 영역은 그 밖의 영역과 뚜렷이 구별되는 신호의 세기값을 가지므로, 표준 편차(Standard deviation; σ)를 이용하여 자기 공명 이미지를 이진화함으로써 뇌 영역을 비교적 정확히 추출할 수 있다.
즉, 이진화 변환에 의하여 뇌 영역이 구분된 이미지를 f1(x, y)라 하면, 이러한 이미지는 하기 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.
Figure pat00001
상술한 수학식 1의 표준 편차(σ)를 구하기 위하여, 먼저, 평균(μ)을 구하면 이는 모든 데이터 좌표의 합에서 각 좌표의 수를 나눈 값으로 하기 수학식 2와 같다.
Figure pat00002
이때, M은 선택된 이미지의 x 좌표 방향으로 계수한 샘플 개수이며, N은 선택된 이미지의 y 좌표 방향으로 계수한 샘플 개수이다.
또한, 분산(Variance; v)은, 하기 수학식 3에 의하여 계산된다.
Figure pat00003
여기서, 잘 알려진 바와 같이, 표준 편차(σ)는 분산의 제곱근이다.
상술한 과정에 의하여 획득한 표준 편차는 뇌의 자기 공명 이미지를 이진화하는 임계값으로 사용되고, 이를 통하여 이진화 변환부(110)는, 자기 공명 이미지 내 뇌 영역을 그 밖의 영역으로부터 추출해낼 수 있다. 즉, 이진화 변환부(110)는, 표준 편차를 신호 세기의 임계치로 사용하여 자기 공명 이미지에 대한 전처리 과정을 수행하게 된다.
한편, 웨이블릿(Wavelet) 변환부(120)는, 이진화 변환부(110)에서 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성하고, 생성된 보정용 이미지를 퀵헐 처리부(130)로 출력할 수 있다. 이때, 웨이블릿 변환부(120)의 상세 동작은 하기와 같다.
먼저, 웨이블렛 변환 동작의 편의를 위하여 뇌 영역이 구분된 이미지인 f1(x, y)의 상보 이미지인 f2'(x,y)를 하기 수학식 4에 의하여 생성한다.
Figure pat00004
여기서, f2'(x,y) 또한 f1(x, y)와 마찬가지로 이진화된 이미지이다.
이후에, 이후에, 제곱의 적분가능한 함수 공간
Figure pat00005
에 속하는 함수 f2'(x)에 대하여 웨이블릿 함수를
Figure pat00006
, 스케일링 함수를
Figure pat00007
로 정할 수 있다. 즉, f2'(x)에 대하여 이미지의 가시성을 높이기 위하여 하기 수학식 5와 같이 웨이블릿 부호화를 수행한다.
Figure pat00008
여기서,
Figure pat00009
는 임의의 초기 스케일 값이며,
Figure pat00010
은 근사 계수(Approximation coefficient)이고,
Figure pat00011
는 상세 계수(Detail coefficient)이다. 이때, j는 해상도 레벨을 결정하게 되고, 수학식 5의 근사 계수를 포함한 첫 번째 항은
Figure pat00012
인 해상도 레벨에서의 이미지의 근사값을 의미하고, 상세 계수를 포함한 두 번째 항은
Figure pat00013
인 각 해상도 레벨에서 위 근사값에 상세값을 더한 이미지를 의미한다.
다시 말하면, 웨이블릿 함수에 의하여 이진화 처리된 이미지를 고역 통과 필터에 통과시킨 효과를 얻을 수 있으며, 스케일링 함수에 의하여 이진화 처리된 이미지를 저역통과필터에 통과시킨 효과를 얻을 수 있다.
상술한 수학식 5에 의한 웨이블릿 변환을 2차원으로 확장하기 위하여 잘 알려진 바와 같이, 2차원의 스케일링 함수 1개와 2차원의 웨이블릿 함수 3개가 필요하며, 이는 하기 수학식과 같다.
Figure pat00014
Figure pat00015
Figure pat00016
Figure pat00017
여기서, H는 열(Column) 방향을 따라 변화하는 것을 의미하고, V는 행(Row) 방향을 따라 변화하는 것은 의미하며, D는 사선(Diagonal) 방향을 따라 변화하는 것을 의미한다.
위 수학식 6 내지 수학식 9를 적용하여 해상도 레벨 j, x좌표 및 y좌표를 따라 샘플링된 화소의 위치 (m,n)에서의 스케일링 함수 및 웨이블릿 함수는 하기 수학식과 같다.
Figure pat00018
Figure pat00019
여기서, i는 집합 {H, V, D}에서 선택될 수 있다.
또한, M×N의 크기를 갖는 이미지 f2'(x,y)에 대하여 웨이블릿 확장 함수는 하기 수학식과 같다.
Figure pat00020
Figure pat00021
따라서, 위 수학식 12 및 수학식 13에 따른 웨이블릿 확장 함수를 적용하여 생성된 보정용 이미지(f2(x,y))는 하기 수학식 14와 같다.
Figure pat00022
즉, 웨이블릿 변환부(120)는, 상술한 바와 같은 동작을 통하여 뇌영역과 뇌영역을 제외한 부분을 정확하게 구분한 보정용 이미지를 획득하며, 이와 같은 보정용 이미지의 예는 도 2b에 도시된 바와 같다.
또한, 퀵헐 처리부(130)는, 웨이블릿 변환부(120)로부터 보정용 이미지를 입력받고, 입력된 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스(Convex) 이미지를 생성하며, 생성된 보정용 컨벡스 이미지를 컨벡스 처리부(140)에 출력할 수 있다. 즉, 퀵헐 처리부(130)는, 도 2b에 도시된 바와 같은 보정용 이미지가 뇌 영역으로 구분한 화소를 모두 포함하는 컨벡스 헐(Convex Hull)을 분할 정복식(Divide-and-conquer) 알고리즘을 통하여 획득하게 되며, 이와 같은 컨벡스 헐이 보정용 컨벡스 이미지, 즉, 뇌영역을 모두 포함하는 볼록한 테두리 선에 해당한다.
이때, 퀵헐 처리부(130)는, 획득한 보정용 컨벡스 이미지를 저장하고, 이후에 입력되는 자기 공명 이미지에 저장된 보정용 컨벡스 이미지를 계속적으로 재사용할 수 있다.
한편, 컨벡스 처리부(140)는, 퀵헐 처리부(130)로부터 보정용 컨벡스 이미지를 입력받고, 자기 공명 이미지에 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 뇌영역 이미지(f3(x, y))를 생성하며, 생성된 뇌영역 이미지를 이미지 처리부(200)로 출력할 수 있다. 즉, 컨벡스 처리부(140)는, 도 2a에 도시된 바와 같은 자기 공명 이미지에서 퀵헐 처리부(130)가 생성한 보정용 컨벡스 이미지, 즉, 볼록한 테두리 선 바깥 영역을 제거한 뇌영역 이미지를 생성하게 되며, 이러한 뇌영역 이미지는 도 2c에 도시된 바와 같다.
즉, 컨벡스 처리부(140)는, 자기 공명 이미지에서 볼록한 테두리 선의 바깥 영역을 제거함으로써 잡음(Artefact), 두개골(Skull) 등을 삭제한 이미지를 생성하게 되고, 이를 통하여 진단 시 비정상 영역으로 검출될 수 있는 불필요한 부분을 제거할 수 있다.
또한, 이미지 처리부(200)는, 이미지 영역 선택부(100), 특히, 컨벡스 처리부(140)로부터 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지(f4(x, y))를 획득한다. 한편, 이미지 처리부(200)는, 획득된 진단용 이미지를 윤곽선 생성부(300)로 출력할 수 있다. 여기서, 이미지 처리부(200)의 뇌영역 이미지에 대한 명암도 보정 동작은 단순히 이미지의 명암값을 조정하여 수행될 수도 있으나, 하기와 같이 멱함수 변환 방식을 통하여 수행되는 것이 바람직하다.
먼저, 이미지 처리부(200)는, 하기 수학식 15와 같이 멱함수 변환을 통하여 이미지를 보정한다.
Figure pat00023
여기서, ε은 전 화소가 0인 입력 이미지를 넣을 경우에도 측정을 가능하게 하기 위한 값으로 옵셋에 해당한다. 변환의 효과는 감마값(γ)이 1보다 클 때와 1보다 작을 때를 비교하면 서로 반대이고, c=γ=1인 경우 항등 변환의 효과를 보인다. 감마값은 신호의 세기 뿐 아니라 RGB 신호의 비율에도 영향을 주므로, 적절히 조정하면 병변 부분을 구분하기에 좋은 이미지를 획득할 수 있다. 한편, 뇌영역 이미지를 멱함수 변환 방식에 의해 처리한 결과 생성된 이미지(f4(x,y))의 일례는 도 2d에 도시된 바와 같다.
또한, 상술한 수학식 15에 의하여 획득한 멱함수 변환이 수행된 이미지의 최종 신호의 세기는 하기 수학식 16에 의하여 도출된다.
Figure pat00024
여기서, 상술한 수학식 16에 의해 계산된 최종 신호의 세기(T)를 기준으로 f4(x,y)에 대하여 이진화 변환을 수행하면 병변이 의심되는 영역만 표시된 도 2e와 같은 이미지(f5(x,y))를 획득할 수 있으며, 병변이 의심되는 영역이 표시된 이미지를 자기 공명 이미지에 대응하는 화소값을 각각 곱하는 방식으로 도 2f에 도시된 바와 같은 진단용 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 윤곽선 생성부(300)는, 이미지 처리부(200)로부터 진단용 이미지를 입력받고, 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호의 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 표시할 수 있다. 여기서, 윤곽선 생성부(300)는, 진단용 이미지 대신에 도 2e의 이진화 변환이 수행된 이미지를 이용하여 윤곽선을 생성할 수도 있으며, 이 경우 도 2g에 도시된 바와 같은 수평 방향의 윤곽선은 수학식 17에 따라 작성되고, 도 2h에 도시된 바와 같은 수직 방향의 윤곽선은 수학식 18에 따라 작성될 수 있다.
Figure pat00025
Figure pat00026
또한, 위 수학식 17 및 수학식 18에 의하여 작성된 윤곽선은 연속적이지 않은 바, 하기 수학식 19에 의하여 수평 방향 및 수직 방향의 윤곽선을 결합함에 따라 도 2i에 도시된 바와 같은 연속적인 윤곽선을 획득할 수 있다.
Figure pat00027
이때, 병변이 의심되는 부분의 위치를 추출할 때, 뇌졸중 부분의 중심을 측정할 필요가 있는데, 이를 통하여 병변의 종류를 분류할 수 있다. 이를 위하여 하기 수학식 20과 같이 각 좌표 별로 가중치(
Figure pat00028
~
Figure pat00029
)를 부여한 후 중심 좌표 값을 구할 수 있으며, 이를 도 2c의 이미지 상에 표시한 결과는 도 2j와 같다.
Figure pat00030
참고로, 도 2a에 도시된 바와 같이 뇌병변 영상을 구분하기 위하여 RGB(Red-Green-Blue) 이미지인 자기 공명 이미지를 그레이 스케일(Grayscale) 이미지로 변환하는 방식을 사용할 수 있다. 이때, 이미지 변환은 각각의 R, G 및 B 구성요소에 상수를 곱함으로써 가중치를 부여한 후, 이를 합산하여 수행되는데 이러한 변환은 당업자에 의하여 자명하므로 상세한 설명은 편의상 생략한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법을 나타낸 도면으로, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법에 대하여 설명하면 하기와 같다.
먼저, 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 데, 그 상세한 과정은 하기와 같다.
즉, 자기 공명 이미지를 입력받아 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값의 표준 편차를 기준으로 표준 편차를 초과하는 신호의 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택한다(S100). 이때, 뇌영역인지 여부에 따라 화소값은 1 또는 0이 부여되므로 자기 공명 이미지에 대한 이진화 변환을 수행하는 것이 된다.
다음에, 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성한다(S200). 즉, 웨이블릿 변환에 의하여 이진화 변환 이미지에 대하여 좀 더 정확한 뇌 영역을 선택할 수 있는 필터링을 수행하게 된다.
이후에, 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스 이미지를 생성한다(S300). 즉, 웨이블릿 변환에 의하여 뇌영역으로 구분된 영역을 둘러싸는 컨벡스 헐, 다시 말하면 볼록형 테두리를 생성한다.
다음에, 자기 공명 이미지에 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 뇌영역 이미지를 획득한다(S400). 즉, 이를 통하여 보정용 컨벡스 이미지의 바깥쪽에 위치하는 두개골이나 잡음 등이 삭제된 뇌영역 만의 이미지를 획득하게 된다.
이후에, 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득한다(S500). 이때, 명암도 보정 시 멱함수 변환 방식에 따라 병변 별 특성에 대응하여 미리 멱급수를 1보다 작거나 혹은 크게 설정함으로써 병변이 의심되는 영역을 강조할 수 있다.
한편, 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 생성할 수 있다(S600). 이때, 진단용 이미지 대신에 도 2e의 이진화 변환이 수행된 이미지를 이용하여 윤곽선을 생성할 수도 있다.
이러한 본 발명에 의한 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 도면에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 얼마든지, 치환, 변경 및 변형이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 명백할 것이다.
100: 이미지 영역 선택부
110: 이진화 변환부
120: 웨이블릿 변환부
130: 퀵헐 처리부
140: 컨벡스 처리부
200: 이미지 처리부
300: 윤곽선 생성부

Claims (9)

  1. 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 이미지 영역 선택부; 및
    상기 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득하는 이미지 처리부를 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 영역 선택부는,
    상기 자기 공명 이미지를 입력받아 상기 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값(Intensity)의 표준 편차를 기준으로 상기 표준 편차를 초과하는 신호의 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택하는 이진화 변환부;
    상기 이진화 변환부에서 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성하는 웨이블릿 변환부;
    상기 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스(Convex) 이미지를 생성하는 퀵헐 처리부; 및
    상기 자기 공명 이미지에 상기 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 상기 뇌영역 이미지를 획득하는 컨벡스 처리부를 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 명암도 보정은 멱함수 변환 방식에 의하여 상기 뇌영역 이미지를 보정하는 것인 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호의 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 표시하는 윤곽선 생성부를 더 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 장치.
  5. 자기 공명 이미지를 입력받아 뇌 영역만을 선택적으로 표시한 뇌영역 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 뇌영역 이미지를 입력받아 명암도 보정을 수행하여 병변 의심 영역이 강조된 진단용 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 뇌영역 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 자기 공명 이미지를 입력받아 상기 자기 공명 이미지 내 모든 화소의 신호의 세기값(Intensity)의 표준 편차를 기준으로 상기 표준 편차를 초과하는 신호의 세기값을 갖는 화소를 뇌영역으로 선택하는 단계;
    상기 선택된 영역을 웨이블릿 변환하여 보정용 이미지를 생성하는 단계;
    상기 보정용 이미지를 퀵헐(Quick-hull) 방식에 의해 처리하여 보정용 컨벡스(Convex) 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 자기 공명 이미지에 상기 보정용 컨벡스 이미지를 적용하여 상기 뇌영역 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 명암도 보정은 멱함수 변환 방식에 의하여 상기 뇌영역 이미지를 보정하는 것인 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법.
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 진단용 이미지 내 인접 화소 간 신호 세기값의 차를 이용하여 병변 의심 영역을 표시하는 윤곽선을 표시하는 단계를 더 포함하는 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법.
  9. 청구항 5 내지 청구항 8 중 한 항에 기재된 뇌 자기 공명 이미지의 병변 검출 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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