Removal of Edge Artifact due to Pertial Volume Effect in the Adaptive Template Filtering

적응 템플릿 필터링에서 복셀의 부분 볼륨 효과로 인한 헤지 아티팩트의 제거

Adaptive template filtering has been proposed recently for enhancement of signal-to-noise ratio without loss of resolution. In the adaptive template filtering, an optimal template among multiple templates is selected, then linear least square error filtering based on the template is applied in vowel by vowel basis. In some magnetic resonance imaging, where the distribution of gray level has relatively small dynamic range, e.g., $T_1$ imaging, however, artificial stair-like artifact is observed at near edges. This is partially due to the edge enhancement effect in such yokels that contain multiple compounds at the boundaries of tissues. The gray levels of these yokels become similar gray levels of near dominant vowels that contain single compound by the adaptive filtering, which enlarges edge discontinuities. In this paper, we propose a technique to eliminate such artifact by identifying those yokels that contain multiple compounds and assigning the largest template for them. Filtered images with the proposed technique show substantial visual enhancement at the edges without degradation of peak signal-to-noise ratio compared to the original adaptive template filtering for both magnetic resonance images and phantom images.

최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.