KR101275462B1 - 엑스레이 ｃｔ 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 공개한다. 이 방법은 (a) 프로젝션의 픽셀에 도달한 X-ray를 통해 프로젝션 영상을 생성하는 단계; (b) 상기 프로젝션 영상에 RNA 필터링을 수행하여 preMAS 영상을 생성하는 단계; 및 (c) 상기 preMAS 영상에 자동 세그멘테이션을 수행하여 MAS 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의할 경우, RNA 필터링을 통하여 금속 영역에 대응될 가능성이 높은 픽셀들을 이상치로 판별하고, 복원한 영상에서 문턱값을 구하여 문턱치 연산을 통해 금속 영역을 세그멘테이션함으로써 엑스레이 CT 영상의 가독성을 높이고 영상 복원시 금속 주변 아티팩트들의 영향력을 최소화할 수 있다.

Description

엑스레이 ＣＴ 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법{A hybrid segmentation method of X-ray CT images}

본 발명은 초음파 모니터링에 의한 집속형 초음파 시술통제 장치 및 방법에 관한 것으로서, 집속형 초음파를 이용한 외과적 수술에 대해 수술 부위의 초음파 모니터링에 의해 초음파 시술을 통제하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 발명은 엑스레이 CT 영상의 세그멘테이션 방법에 관한 것으로서, 피사체 내부의 높은 밀도를 갖는 금속의 아티팩트를 제거하고 엑스레이 CT 영상의 가독성을 높일 수 있는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에 관한 것이다.

CT 영상의 가독성은 피사체 내부의 높은 밀도를 갖는 물체에 의해 심각하게 저하된다. 주변의 신체 조직보다 밀도가 현저하게 높은 물체는 상대적으로 매우 큰 값의 감쇄 계수(attenuation coefficient)를 갖게 되고, 그 주변 영역은 물론 전체 CT 영상에 빔 강화(beam hardening), 산란(scatter), 별 패턴(star-burst), 줄무늬 아티팩트 등을 발생시키기 때문이다.

특히, 구강의 경우는 손상된 치아를 금속과 같은 밀도가 높은 재질의 보철물을 이용하여 치료하게 되므로 가독성이 보장되는 CT 영상의 획득을 위해서는 효과적인 금속 아티팩트 제거 방법의 개발이 요구된다. 여기에서, 아티팩트라 함은 원래의 영상의 일부가 아닌 빗나간 화소들의 모임을 말한다.

일반적으로, 엑스레이 CT 영상에서의 MAS(Metal Area Segmentation) 연구는 태생적인 이유로 인해 주로 MAR(Metal Artifacts Reduction) 연구와 함께 진행되어 왔다. 금속과 같은 고밀도 물체는 금속 아티팩트를 생성하여 엑스레이 CT 영상의 가독성을 저하시키는데 이러한 금속 아티팩트의 정확한 제거를 위해서는 금속 영역의 정보가 필요하기 때문이다.

금속 아티팩트 제거는 보통 금속 영역 세그멘테이션, 프로젝션 영상 복원, 재구성으로 나뉘어져 있다. 여기에서, 세그멘테이션(segmentation)이라 함은 영상을 분석하는데 있어서 영상의 밝기, 색상 등과 같은 유사한 특성을 갖는 영역 단위로 분할하는 것을 말한다.

또한, 엑스레이 CT 영상에서의 MAS 방식은 프로젝션 영상에서 세그멘테이션을 수행하는 프로젝션 영상 세그멘테이션과 복원된 CT 영상에서 직접 세그멘테이션을 수행하는 복원 영상 세그멘테이션으로 나눌 수 있다.

그런데, 종래에는 금속 아티팩트 제거의 두 번째 단계인 ‘프로젝션 영역 복원’에 RNA 필터링을 적용함으로써 금속 아티팩트를 제거하는 방법을 사용하여 왔다.

RNA(Relevant Neighbor Area)는 프로젝션 영상 복원에 있어서 복원 대상 픽셀 값의 결정에 영향을 미치는 주변의 영역을 의미한다.

하지만, 프로젝션 영상 세그멘테이션은 CT 영상을 복원하기 전에 수행한다는 점에서 계산량에서의 이점이 있으나 프로젝션 영상에서는 금속 정보들이 분산되어 있어 금속 영역의 가독성이 떨어지는 한계가 있었다.

또한, 복원된 CT 영상에서 금속 영역을 세그멘테이션하는 것은 금속 영역이 공간적으로 밀집되어 나타나기 때문에 프로젝션 영상 세그멘테이션보다는 용이하지만 금속 주변의 아티팩트는 여전히 세그멘테이션을 어렵게 만드는 문제점이 있었다.

본 발명의 목적은 금속 물체 정보가 분산되어 있어 가독성이 떨어지는 프로젝션 영상에서 금속 영역 세그멘테이션에 RNA 필터링을 적용하여 프로젝션 영상 세그멘테이션과 복원 영상 세그멘테이션 방법을 혼용하는 하이브리드 세그멘테이션 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법은 (a) 프로젝션의 픽셀에 도달한 X-ray를 통해 프로젝션 영상을 생성하는 단계; (b) 상기 프로젝션 영상에 RNA 필터링을 수행하여 preMAS 영상을 생성하는 단계; 및 (c) 상기 preMAS 영상에 자동 세그멘테이션을 수행하여 MAS 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 상기 RNA 필터링은 감쇄 계수 정보를 포함하는 주변 픽셀들에 의해 복원 대상 픽셀의 복원 값을 결정하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 상기 (b) 단계는 상기 프로젝션 영상의 상기 복원 대상 픽셀의 밝기 값과 상기 RNA 필터링 수행 결과 상기 주변 픽셀들의 밝기 값의 가중치 평균값의 차를 통해 상기 preMAS 영상의 밝기 값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 상기 자동 세그멘테이션은 자동으로 세그멘테이션 문턱값을 제공하는 Otsu의 자동 세그멘테이션인 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 상기 자동 세그멘테이션은 상기 preMAS 영상의 밝기 값의 크기에 따라 피사체를 비금속 영역, 금속 영역 및 금속 영역 주변의 비금속 영역 중 어느 한 영역으로 판별하는 2차원 특징 공간을 형성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 상기 2차원 특징 공간을 형성하는 단계는 상기 preMAS 영상의 밝기 값이 양의 값을 가지면 상기 피사체를 상기 금속 영역으로 판별하고, 상기 preMAS 영상의 밝기 값이 음의 값을 가지면 상기 피사체를 상기 금속 영역 주변의 비금속 영역으로 판별하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법은 RNA 필터링을 통하여 금속 영역에 대응될 가능성이 높은 픽셀들을 이상치로 판별하고, 복원한 영상에서 문턱값을 구하여 문턱치 연산을 통해 금속 영역을 세그멘테이션함으로써 엑스레이 CT 영상의 가독성을 높이고 영상 복원시 금속 주변 아티팩트들의 영향력을 최소화할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따라 프로젝션 영상을 인페인팅하는 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 순서도이다.
도 3은 도 2에 도시된 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 순서 중 Otsu의 방법에 의한 자동 세그멘테이션 단계(S700)의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에 의해 획득되는 각 단계에서의 영상이다.
도 5는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에 따라 형성된 preMAS 영상의 2차원 특징 공간을 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 적용하여 형성한 프로젝션 영상 세그멘테이션 실험 결과를 종래의 기술과 비교한 프로젝션 영상이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 적용하여 복원한 복원 영상 세그멘테이션 실험 결과를 종래의 기술과 비교한 복원 영상이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 따라 프로젝션 영상을 인페인팅하는 장치의 개략적인 구성도로서, 광원(100), 디텍터(200) 및 RNA(300)를 구비한다.

도 2는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 순서도이다.

도 3은 도 2에 도시된 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법의 순서 중 Otsu의 방법에 의한 자동 세그멘테이션 단계(S700)의 순서도이다.

도 4는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에 의해 획득되는 각 단계에서의 영상이다.

도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명에 따라 프로젝션 영상을 인페인팅하는 방법의 동작을 설명하면 다음과 같다.

먼저, 본 실시예에서는 도 1(a)에서 보는 바와 같이, 복원 대상 픽셀이 디텍터(200)의 중앙에 위치하는 경우로 가정한다.

본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에서는 금속 아티팩트를 제거하기 위한 RNA 필터링을 종래에 금속 아티팩트 제거의 두 번째 단계인 ‘프로젝션 영역 복원’에 적용하는 대신 첫 번째 단계인 ‘금속 영역 세그멘테이션’에 적용한다.

도 1에서, 광원(100)에서 X-ray를 조사하고(S100), 13개의 픽셀들로 이루어진 디텍터(200)를 포워드 프로젝션(Forward Projection)에 의해 0°에서 시작하여 10°씩 증가시켜 회전하며(S200) 각 각도에서 얻게 되는 디텍터(200)를 열로 하는 2차원 배열인 프로젝션 영상을 생성한다(S300).

도 1에서 프로젝션 영상 상 ‘x’로 표시된 복원 대상 픽셀의 5 x 5 주변 영역에서 어느 부분이 복원 값 결정에 영향을 미치는지 알아보면 다음과 같다.

프로젝션에서의 픽셀(p)의 값은 광원(100)으로부터 조사되어 그 픽셀에 도달한 X-ray가 통과한 피사체(150) 영역의 감쇄 계수(Attenuation Coefficient)들이 결정하게 된다.

도 1에서 픽셀의 값은 피사체(150)의 A영역에 대해서만 영향을 받는다. 따라서, 디텍터(200) 회전 시 A 영역의 감쇄 계수 정보를 포함하게 되는 주변 픽셀들만이 픽셀의 복원 값 결정에 영향을 주게 된다.

예를 들어, 디텍터(200)가 다섯 개의 각도(0°, 10°, 20°, 340°, 350°)에 따라 회전했을 때, 도 1(e)에서와 같이 프로젝션 영상 상에서 나비 모양의 RNA(300)가 형성된다.

이와 같이 RNA에 기반한 프로젝션 영상의 인페인팅 방법은 복원 대상 픽셀 값의 결정에 영향을 미치는 주변의 픽셀들만을 사용하기 때문에 인페인팅 에러를 획기적으로 감소시키게 되어 MAR(Metal Artifacts Reduction) 성능을 개선하게 된다.

도 4(b)에서 보는 바와 같이, 프로젝션 영상에서 RNA 필터링(S400)을 통해 금속 영역 세그멘테이션을 위한 새로운 preMAS 영상을 생성한다.

preMAS 영상의 밝기값 D(x, y, R)은 다음의 수식 (1)과 같이 프로젝션 영상의 밝기 값과 RNA 적용 결과의 차를 통해 산출할 수 있다(S500).

D(x, y, R)=I(x, y) - R(I(x, y)) (1)

여기에서, I(x, y)는 프로젝션 영상에서 픽셀 (x, y)의 밝기 값을 나타내며, R은 RNA 적용 결과, 즉, 픽셀 I(x, y)가 갖는 RNA(300) 픽셀들의 밝기 값의 가중치 평균값을 표시한다.

RNA 필터링으로 얻어진 preMAS 영상은 도 4(c)와 같이 물체 영상으로 복원되고(S600), Otsu의 자동 세그멘테이션 방법(S700)을 통해 도 4(d)의 MAS 영상을 획득하게 된다(S800).

여기에서, Otsu의 방법은 k-means 클러스터링 알고리듬을 이용하는 문턱값 추정 방법으로서, 자동으로 세그멘테이션 문턱값을 제공한다. Otsu의 방법은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 주지된 기술이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 5는 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법에 따라 형성된 preMAS 영상의 2차원 특징 공간을 나타내는 그래프이다.

도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명에 따라 형성된 preMAS 영상의 2차원 특징 공간을 설명하면 다음과 같다.

도 5에서 보는 바와 같이, preMAS 영상은 3가지 영역을 갖는 2차원 특징 공간을 형성한다.

|D|의 크기가 작은지 여부를 판단하여(S720) 작은 경우 RNA(300) 가정에 따르는 비금속 영역으로 판별되고(S725), D가 큰 양의 값을 가지는지 여부를 판단하여(S740) 큰 양의 값을 가지면 RNA(300)의 가정을 벗어나는 이상치(outlier)로서 금속 영역으로 판별되며(S745), D가 큰 음의 값을 가지는지 여부를 판단하여(S760) 큰 음의 값을 갖는 경우 금속 영역 주변의 비금속 영역으로 대응된다(S765).

금속 영역에서는 RNA(300) 영역이 금속에 비해 낮은 값을 갖는 비금속 영역을 포함하고 있어 D가 양의 값을 갖고, 이와 반대로 금속 주변의 비금속 영역에서는 RNA(300) 영역에 금속 영역이 포함되어 D는 음의 값을 갖는다.

이때, RNA 필터링은 RNA(300)의 가정에 따르는 영역과 그렇지 않은 영역들을 구분함으로써 프로젝션 영상의 가독성을 높이고, 영상 복원 시 MAR 효과를 갖게 하여 금속 아티팩트의 영향력을 최소화하는 역할을 하게 된다.

즉, 영상 복원시 금속 주변의 음의 값이 금속 영역과 비금속 영역을 분리시켜 금속 아티팩트의 영향력을 최소화한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 적용하여 형성한 프로젝션 영상 세그멘테이션 실험 결과를 종래의 기술과 비교한 프로젝션 영상이다.

도 6(a)는 원래 프로젝션 이미지이고, 도 6(b)는 금속 영역 영상이며, 도 6(c)는 프로젝션 이미지 세그멘테이션 영상이고, 도 6(d)는 재구성된 이미지 세그멘테이션 영상이며, 도 6(e)는 하이브리드 세그멘테이션 영상이고, 도 6(f)는 최상의 문턱값을 가진 프로젝션 이미지 세그멘테이션 영상이며, 도 6(g)는 최상의 문턱값을 가진 재구성된 이미지 세그멘테이션 영상이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법을 적용하여 복원한 복원 영상 세그멘테이션 실험 결과를 종래의 기술과 비교한 복원 영상이다.

도 7(a)는 원래 CT 이미지이고, 도 7(b)는 금속 영역 영상이며, 도 7(c)는 재구성된 이미지 세그멘테이션 영상이고, 도 7(d)는 하이브리드 세그멘테이션 영상이며, 도 7(e)는 최상의 문턱값을 가진 재구성된 이미지 세그멘테이션 영상이다.

본 발명의 일 실시예에서는 금속 치아가 세 개인 구강 영상에서 실험한 결과를 예시한다.

도 6(c) 및 도 6(d)와 도 7(c)에서 보는 바와 같이, 종래의 프로젝션 영상 세그멘테이션과 복원 영상 세그멘테이션은 Otsu의 자동 검출 방법을 적용하는 경우 적절한 문턱값을 찾지 못하고 도 6(c) 및 도 6(d)와 도 7(c)와 같이 과분할(over-segmentation)되는 문제가 발생하였다.

따라서, 프로젝션 영상과 복원 영상 세그멘테이션들의 경우 가장 좋은 세그멘테이션 결과를 주는 문턱값을 이용한 결과와 비교해 보면, 도 6(f)의 프로젝션 영상 세그멘테이션은 금속 정보가 프로젝션 영상에서는 분산되어 있어 금속 영역을 제대로 검출하지 못하였고, 복원 영상 세그멘테이션인 도 7 (e)는 금속 아티팩트로 인해 정확한 금속을 검출하지 못하였다.

반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법은 도 6(e) 및 도 7 (d)에서 보는 바와 같이 Otsu의 자동 문턱치 연산을 사용함에도 불구하고 금속 주변 아티팩트 없이 정확한 금속 영역을 검출하였다.

따라서, 본 발명의 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법은 종래의 기술들과 비교할 때 RNA 필터링을 통해 영상 복원시 금속 아티팩트를 최소화 시키는 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다.

이와 같이, 본 발명에 따른 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법은 금속 물체 정보가 분산되어 있어 가독성이 떨어지는 프로젝션 영상에서 금속 영역 세그멘테이션에 프로젝션 영상 복원을 위해 RNA 필터링을 적용하여 금속 영역에 대응될 가능성이 높은 픽셀들을 이상치로 판별하고, 복원한 영상에서 문턱값을 구하여 문턱치 연산을 통해 금속 영역을 세그멘테이션 함으로써 영상의 가독성을 높이고 영상 복원시 금속 주변 아티팩트들의 영향력을 최소화할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (6)

1. (a) 디텍터의 픽셀에 도달한 X-ray를 이용하여 최초 이미지의 프로젝션 영상을 생성하는 단계;
   (b) 상기 프로젝션 영상을 RNA(Relevant Neighbor Area) 필터링하여 preMAS(pre Metal Area Segmentation) 영상을 생성하는 단계; 및
   (c) 상기 preMAS 영상을 자동 세그멘테이션하여 MAS(Metal Area Segmentation) 영상을 생성하는 단계;
   를 포함하며,
   상기 RNA 필터링은 상기 디텍터의 픽셀 중 복원 대상 픽셀 이외의 영역을 금속 영역 세그멘테이션하기 위해 상기 preMAS 영상을 생성하는 필터링을 의미하고,
   상기 자동 세그멘테이션은 소정의 알고리듬을 이용하여 결정된 세그멘테이션 문턱값을 기준으로 상기 preMAS 영상을 분할하여 상기 MAS 영상을 생성하는 방법을 의미하는 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 RNA 필터링에 의하여
   상기 복원 대상 픽셀 이외의 영역의 감쇄 계수에 의해 상기 복원 대상 픽셀의 복원 값이 결정되고,
   상기 감쇄 계수는 상기 X-ray가 상기 디텍터의 픽셀에 도달하는 과정에서 상기 최초 이미지의 밝기가 감쇄되는 계수를 의미하는 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 (b) 단계는
   상기 프로젝션 영상의 상기 복원 대상 픽셀의 밝기 값(I(x, y))과 상기 RNA 필터링 수행 결과 상기 주변 픽셀들의 밝기 값의 가중치 평균값(R(I(x, y)))의 차(D(x, y, R))를 통해 상기 preMAS 영상의 밝기 값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 자동 세그멘테이션은
   상기 세그멘테이션 문턱값을 제공하는 Otsu의 방법을 이용한 자동 세그멘테이션인 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.
   
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 자동 세그멘테이션은
   상기 preMAS 영상의 밝기 값의 크기에 따라 피사체를 비금속 영역, 금속 영역 및 금속 영역 주변의 비금속 영역 중 어느 한 영역으로 판별하는 2차원 특징 공간을 형성하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 2차원 특징 공간을 형성하는 단계는
   상기 preMAS 영상의 밝기 값이 양의 값을 가지면 상기 피사체를 상기 금속 영역으로 판별하고,
   상기 preMAS 영상의 밝기 값이 음의 값을 가지면 상기 피사체를 상기 금속 영역 주변의 비금속 영역으로 판별하는 것을 특징으로 하는 엑스레이 CT 영상의 하이브리드 세그멘테이션 방법.

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