고주파수, 고해상도 초음파 영상을 획득하기 위해서는 고주파수 초음파 변환기가 가지는 작은 구경에 따른 낮은 민감도와 침투 깊이에 따른 높은 감쇠량을 극복하여야 한다. 이는 고주파수 초음파 변환기의 본질적인 한계점이므로 수신 시스템을 통하여 그 한계점을 극복하여야 한다. 본 논문은 고주파수, 고해상도 초음파 영상을 위하여 고주파수 초음파 변환기의 본질적인 한계인 낮은 민감도와 높은 감쇠량을 극복할 수 있는 저잡음 광대역 수신 시스템 개발과 특성 평가 결과에 관한 것이다. 개발한 저잡음 광대역 수신 시스템은 80 MHz 이상의 동작 주파수 대역에서 최대 73 dB의 증폭 이득과 48 dB의 가변 이득 범위를 만족하며 ${\pm}1dB$의 증폭 이득 평탄도 성능을 가진다. 또한 개발한 수신 시스템은 상용 리시버에 비하여 8.4 dB 이상의 신호대잡음비 성능과 3.7 dB 이상의 대조도 성능이 우수함을 확인하였다.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
The ultrasound imaging in medical diagnosis has become a popular modality because of its safe, noninvasive, portable, relatively inexpensive, and provides a real-time image formation. However, usefulness of ultrasound imaging is at times limited due to the presence of signal-dependent noise like as speckle. Therefore, noise reduction is very important, as various types of noise generated limits the effectiveness of medical image diagnosis. This paper introduces a speckle noise reduce algorithm using total variation denoising (TVD) in Laplacian pyramid. With this method, speckle is removed by TVD of bandpass ultrasound images in Laplacian pyramid domain. For TVD in each pyramid layer, a ${\lambda}$ is selected by trial-and-error method. The visual comparison of despeckled 'in vivo' ultrasound images from pancreas shows that the proposed method could effectively preserve edges and detailed structures while thoroughly suppressing speckle. For a Simulated B-mode image, contrast-to-noise-ratio (CNR) and signal-to-noise-ratio (SNR) were obtained like 4.65 dB and 14.11 dB, respectively. The results show that the proposed method can conduct better than some of the existing methods in terms of the CNR and the SNR.
Ultrasonic imaging is the most widely modality among modern imaging device for medical diagnosis. Nevertheless, medical ultrasound images suffer from speckle noise and low contrast. In this paper, we propose probabilistic edge map for ultrasound image edge enhancement using automatic alien algorithm. The proposed method used applied speckle reduced ultrasound imaging for edge improvement using sequentially acquired ultrasound imaging. To evaluate the performance of method, the similarity between the reference and edge enhanced image was measured by quantity analysis. The experimental results show that the proposed method considerably improves the image quality with region edge enhancement.
The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.
제안 논문은 초음파 진단에서 발생되는 영상에서 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변화를 이용한 노이즈 제거를 통해 영상의 해상도를 높여준다. 초음파 영상의 주된 화질저하 요인인 speckle 잡음의 감소와 에지의 강화를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수와 공간 정보를 모두 사용할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용하여, 다양한 크기의 에지를 강화할 수 있다. 초음파 영상이 노이즈 제거를 위한 알고리즘의 수행 속도는 $520{\times}440$ 영상에 대해 약 0.45ms로 빠르게 수행됨을 실험을 통해 확인하였다.
Pig breeding management directly contributes to the profitability of pig farms, and pregnancy diagnosis is an important factor in breeding management. Therefore, the need to diagnose pregnancy in sows is emphasized, and various studies have been conducted in this area. We propose a computer-aided diagnosis system to assist livestock farmers to diagnose sow pregnancy through ultrasound. Methods for diagnosing pregnancy in sows through ultrasound include the Doppler method, which measures the heart rate and pulse status, and the echo method, which diagnoses by amplitude depth technique. We propose a method that uses deep learning algorithms on ultrasonography, which is part of the echo method. As deep learning-based classification algorithms, Inception-v4, Xception, and EfficientNetV2 were used and compared to find the optimal algorithm for pregnancy diagnosis in sows. Gaussian and speckle noises were added to the ultrasound images according to the characteristics of the ultrasonography, which is easily affected by noise from the surrounding environments. Both the original and noise added ultrasound images of sows were tested together to determine the suitability of the proposed method on farms. The pregnancy diagnosis performance on the original ultrasound images achieved 0.99 in accuracy in the highest case and on the ultrasound images with noises, the performance achieved 0.98 in accuracy. The diagnosis performance achieved 0.96 in accuracy even when the intensity of noise was strong, proving its robustness against noise.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.535-538
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2009
Speckle noise reduction for ultrasound CT image using morphological adaptive median filtering based on edge preservation is presented in this paper. Speckle noise is multiplicative feature and causes ultrasound image to degrade widely from transducer. An input image is classified into edge region and homogeneous region in preprocessing. The speckle is reduced by morphological operation on the 2D gray scale by using convolution and correlation, and edges are preserved. The adaptive median is processed to reduce an impulse noise to preserve edges. As the result, MAM of the proposed method enhances the image to about 10% in comparison with Winner filter by Edge Preservation Index and PSNR, and 10% to only adaptive median filtering.
임상 초음파 검사를 사용한 간 표면의 결절성 변화를 관찰하는 방법은 간경변 진단에 유용하게 사용되고 있다. 하지만 초음파 영상에서 필연적으로 발생되는 speckle 노이즈는 간표면과 echo 패턴 변화의 식별을 어렵게 하므로 간경변 진단에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 간경변 초음파 영상의 노이즈를 효율적으로 줄일 수 있는 변형된 중간값 위너 필터(median modified Wiener filter, MMWF)를 모델링하여 적용 가능성을 확인하는 것이다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자를 통해 초음파 영상을 획득하였고, 각각의 영상마다 제안하는 MMWF 알고리즘과 conventional filter 들을 적용하였다. 획득된 초음파 영상들의 정량적 화질 평가인자로는 변동 계수(coefficient of variation, COV)와 가장자리 상승 거리(edge rise distance, ERD)를 사용하였다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자의 초음파 영상 모두에서 MMWF 알고리즘이 conventional filter 보다 COV와 ERD 값이 모두 향상되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안하는 MMWF 알고리즘은 노이즈 레벨을 줄일 수 있음과 동시에 공간 분해능을 향상시킬 수 있어 간경변 환자의 진단률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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