조영증강 초음파진단을 위한 동적 파라미터 가시화기법 및 노이즈 개선기법 (Dynamic Parameter Visualization and Noise Suppression Techniques for Contrast-Enhanced Ultrasonography)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 42권 / 7호 / 910 ~ 918페이지
· 저자명 : 김호준

초록

본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.

영어초록

This paper presents a parameter visualization technique to overcome the limitation of the naked eye in contrast-enhanced ultrasonography. A method is also proposed to compensate for the distortion and noise in ultrasound image sequences. Meaningful parameters for diagnosing liver disease can be extracted from the dynamic patterns of the contrast enhancement in ultrasound images. The visualization technique can provide more accurate information by generating a parametric image from the dynamic data. Respiratory motions and noise from micro-bubble in ultrasound data may cause a degradation of the reliability of the diagnostic parameters. A multi-stage algorithm for respiratory motion tracking and an image enhancement technique based on the Markov Random Field are proposed. The usefulness of the proposed methods is empirically discussed through experiments by using a set of clinical data.

참고자료

· 없음