• Title/Summary/Keyword: 초음파 영상 처리

Search Result 153, Processing Time 0.031 seconds

Signal Processing in Medical Ultrasound B-mode Imaging (의료용 초음파 B-모드 영상을 위한 신호처리)

  • Song, Tai-Kyong
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
    • /
    • v.20 no.6
    • /
    • pp.521-537
    • /
    • 2000
  • Ultrasonic imaging is the most widely used modality among modern imaging device for medical diagnosis and the system performance has been improved dramatically since early 90's due to the rapid advances in DSP performance and VLSI technology that made it possible to employ more sophisticated algorithms. This paper describes "main stream" digital signal processing functions along with the associated implementation considerations in modern medical ultrasound imaging systems. Topics covered include signal processing methods for resolution improvement, ultrasound imaging system architectures, roles and necessity of the applications of DSP and VLSI technology in the development of the medical ultrasound imaging systems, and array signal processing techniques for ultrasound focusing.

  • PDF

Harmonic Ultrasound Images and Conventional Ultrasound for Focal Hepatic Lesions: Comparison of Classification Performance by Computer-aided Diagnosis System (국소간병변의 하모닉 초음파와 고식적 초음파영상: 컴퓨터진단시스템에 의한 분류성능 비교)

  • Lee, Jae Young;Jo, In A;Lee, Sihyoung;Kim, Kyung Won;Ro, Yong Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2010.11a
    • /
    • pp.672-675
    • /
    • 2010
  • 초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.

Interactive image segmentation for ultrasound vascular imaging (초음파 혈관 영상의 상호적 영상 분할)

  • Lee, Onseok;Kim, Mingi;Ha, Seunghan
    • Journal of the Korea Convergence Society
    • /
    • v.3 no.4
    • /
    • pp.15-21
    • /
    • 2012
  • Image segmentation for object to extract data from ultrasound acquired is an essential preprocessing step for the effective diagnosis. Various image segmentation methods have been studied. In this study, interactive image segmentation method by graph cut algorithm is proposed to develop a variety of applications of vascular ultrasound imaging and diagnostics. General imaging and vascular ultrasound imaging segmentation by entering constrain condition such as foreground and background. In the future it will be able to develop new ultrasound diagnostics.

영상 처리 기법을 이용한 초음파 영상에서의 근육 영역 검출

  • Jung, Chung-Huyn;Park, Choong-Shik;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
    • /
    • 2007.11a
    • /
    • pp.550-555
    • /
    • 2007
  • 초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

  • PDF

Focal Liver Mass Detection and Analysis in Ultrasound Images (초음파 영상에서 간 질환 병변 추출 및 분석 기법)

  • Lee, Seung-Kang;Park, Eun-Bi;Kim, Ho-Joon;Hwang, Byung-Gap
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2013.11a
    • /
    • pp.1386-1389
    • /
    • 2013
  • 조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

Comparison of Segmentation Performance depending on Despeckling Methods in Ultrasound Harmonic Imaging for Breast (유방 하모닉 초음파 영상에서 스펙클 잡음 제거 방법에 따른 영상 분할 성능 비교)

  • Jo, In A;Lee, Sihyoung;Kwon, Ju Won;Ro, Yong Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2010.04a
    • /
    • pp.447-450
    • /
    • 2010
  • 하모닉 초음파 영상은 일반 초음파 영상에 비해 조직 간의 영상 대조도와 해상도를 향상 시키고, 경계가 보다 명확하기 때문에 초음파 영상 진단 분야에서 각광받고 있다. 하지만 초음파 영상이 포함하고 있는 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의한 화질 저하는 하모닉 초음파 영상에서도 여전히 문제가 되고 있다. 이러한 스펙클 잡음을 제거하기 위해 많은 스펙클 제거 (despeckling) 방법들이 연구되었으며, 대부분의 방법들이 영상의 시각적 개선에 초점을 두고 있다. 이러한 접근 방법은 잡음개선정도와 영상의 정보 손실의 상반 관계 (trade off)를 갖는다. 한편 병변 분할은 이런 잡음 제거 방법에 따라 다른 분할 성능을 보이게 된다. 따라서 정확한 병변 분할을 위해서는, 스펙클 제거 방법에 따른 병변 분할 성능을 비교하고, 그 결과를 토대로 병변 분할에 효과적인 스펙클 제거 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 다양한 스펙클 제거 방법을 사용하여 각각의 필터가 병변 분할 성능에 미치는 영향을 비교해 보았으며, 실험 결과를 바탕으로 유방 병변 분할에 효과적인 전처리 역할을 수행하는 필터에 대해 분석해 보았다.

Extraction and Analysis of Appendicitis from Ultrasound Images (초음파 영상에서의 충수염 추출 및 분석)

  • Chae, Byung-ju;Park, Hyo-min;Park, Seung-ik;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
    • /
    • 2012.10a
    • /
    • pp.84-85
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 충수염 영상 분석에 필요한 두께, 염증의 변화량 등의 자료를 객관적으로 측정할 수 있도록 하기 위해 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상은 동일한 환경에서 영상을 촬영할 수 없기 때문에 객관적인 분석을 위해 초음파 영상을 표준화 한다. 본 논문에서 사용된 영상은 표준화된 초음파 영상을 대상으로 하였으며, 충수염 추출 과정은 표준화된 초음파 영상에서 최하단 근막을 추출한 뒤, 추출된 최하단 근막을 기준으로 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 충수염 추출 방법이 측정자가 직접 충수염을 추출하여 분석하는 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

  • PDF

Design Space Exploration of Many-Core Processors for Mobile Ultrasound Image Signal Processing (모바일 초음파 영상신호처리를 위한 매니코어 프로세서 디자인 공간 탐색)

  • Choi, Byong-Kook;Kim, Jong-Myon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.04a
    • /
    • pp.183-186
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 모바일 초음파(mobile ultrasound) 영상신호의 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능 및 저전력을 만족시키는 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간 탐색 방법을 소개한다. 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색을 위해 매니코어의 각 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)당 초음파 영상신호 데이터의 수를 변화시키는 실험을 통해 실행시간, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다.

The enhancement of inner-solid amplitude image by the bandwidth Increment of vertically spatial frequency (축 방향 공간주파수 대역 확장을 통한 고체 내부 진폭 영상의 개선)

  • Oh Dong-in;Kim Hyun;Jun Kye-suk
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
    • /
    • autumn
    • /
    • pp.245-250
    • /
    • 1999
  • 일반적으로 초음파현미경에서 획득한 초음파 영상은 단일 동작주파수를 사용하여 획득하였으며, 분해능은 동작주파수와 초음파변환기에 의해 결정되는 공간주파수 대역에 의하여 제한되어 졌다. 본 연구에서는 초음파현미경에서 동작주파수를 변화시키면서 획득한 영상들을 합성하여 공간주파수의 축 방향 대역을 확장시킨 개선된 고체 내부의 진폭영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 실험에서는 동작주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경 시스템을 구성하였고, 이러한 처리를 위해서는 진폭과 위상영상 데이터가 필요하기 때문에 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있도록 검출기로서 쿼드러춰 검출기를 사용하였다. 시편으로는 알루미늄을 선택하였고, 시료의 표면으로부터 깊이를 다르게 하여 내부에 4개의 원형결함을 제작하였다. 실험결과 단일 주파수를 사용한 경우에는 결함의 형태는 나타났으나, 고체 내부 결함의 깊이와 영상 강도의 변화가 비례하여 나타나지 않는 반면에, 개선된 영상에서는 깊이 변화에 대해서 영상 강도의 변화가 비례하여 출력되었다.

  • PDF

A GPU-based Filter Algorithm for Noise Improvement in Realtime Ultrasound Images (실시간 초음파 영상에서 노이즈 개선을 위한 GPU 기반의 필터 알고리즘)

  • Cho, Young-Bok;Woo, Sung-Hee
    • Journal of Digital Contents Society
    • /
    • v.19 no.6
    • /
    • pp.1207-1212
    • /
    • 2018
  • The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.