[논문]디지털진단의료영상 화질평가 프로그램 개발

강보선

[국내논문] 디지털진단의료영상 화질평가 프로그램 개발
Development of Image Quality Evaluation Program for Digital Diagnostic Radiography 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.2 no.2, 2008년, pp.5 - 10

초록
AI-Helper

최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 디지털영상으로 변환되었으나, 영상획득을 위한 조사조건 등 영상화질에 영향을 미치는 요소들에 관련하여서는 여전히 대부분 필름-스크린 시스템의 기준을 그대로 따르고 있으며, 실정이다. 뿐만 아니라 획득된 디지털영상에 대한 객관적인 화질평가 또한 임상에서 적용되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 디지털영상의 화질을 평가함에 있어 기본이 되는 요소인 화질의 균일성, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), NEQ(noise equivalent quanta) 등에 대한 평가를 임상에서 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우 환경의 디지털영상화질 평가 프로그램을 MatLab을 이용하여 개발하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of the diagnostic medical radiography are rapidly replaced by digital imaging systems recently. Although with the current transition of analog to digital most of the exposure conditions and parameters are still on the basis of film-screen analog system. Moreover the evaluation of acquired digital radiographic image is not fulfilled normally because of the difficulties in handling the digital raw data. The user friendly windows program for the evaluations of digital radiographic image was developed on the MatLab platform. The program has functions for the calculation of the contrast profile, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), and NEQ(noise equivalent quanta).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

뿐만 아니라, 2D 그래프나 영상 혹은 3D 그래프나 영상 등을 간단한 내장함수를 사용하여 그릴 수 있으며, 작성 중인 프로그램을 언제든 컴파일이 필요없이 실행시킬 수 있으므로 도중에 프로그램 오류가 있어도 손쉽게 프로그램 구동여부를 확인할 수 있다.^[1]IDL 또한 디지털영상 처리에 분야에 있어 MatLab과 유사하며, 상당히 많은 사용자에 의해 사용되고 있지만, 최근 버전에서는 GUI(graphic user interface)를 작성하는 기능이 까다로워서 오랜 기간 동안 IDL로 작업해온 전문가가 아니면 사용자 친화적인 윈도우즈 프로그램을 작성하는데 상당한 어려움이 있으므로 두 가지 프로그램언어의 현재 기능을 고려하여 MatLab을 선택하였다.
[4] 우선 white image에서 ROI (region of interest)를 선택하고 선택된 ROI에 대하여 x축 및 y축 방향으로 한 픽셀씩 이동시키면서 128x128 픽셀 사이즈로 선택된 SubROI에대해 계산된 평균값과 표준편차를 이용하여 ROI를 재구성한 영상을 2차원 푸리에 변환하여 2차원 NPS영상을 구하고, 각 주파수 값에 해당되는 2차원 NPS영상의 값을 평균하여 해당 주파수에 대한 1차원 NPS를 구하였다. NPS 계산에 사용된 알고리즘은 그림 1에 보였다.
개발된 디지털영상 평가프로그램을 이용하여 CR 30-X digitizer를 이용하여 획득된 흉부 CR영상에 대하여 원시데이터를 읽고 NPS, MTF 및 NEQ를 측정하여 보았다. CR 원시데이터를 영상으로 나타낸 실행화면을 그림 3에 보였으며, bar phantom에 대한 프로파일측정 결과를 그림 4에 나타내었다.
프로그램에 사용된 알고리즘은 우선 영상의 모서리 부분으로부터 계산된 edge spread function을 구하여 line spread function을 구한 후 line spread function을 푸리에 변환하여 MTF를 계산하도록 작성되었다. 계산 결과를 그래프로 나타내도록 하였으며, 동시에 텍스트파일로 저장하게 함으로써 excel 등 그래픽 소프트웨어에서 사용할 수 있게 하였다. 그림 2에 MTF 계산을 위한 알고리즘을 나타내었다.
본 프로그램에서는 presampling MTF를 구했으며, presampling MTF계산을 위해 필요한 image plate의 픽셀크기를 입력할 수 있도록 하였다. 프로그램에 사용된 알고리즘은 우선 영상의 모서리 부분으로부터 계산된 edge spread function을 구하여 line spread function을 구한 후 line spread function을 푸리에 변환하여 MTF를 계산하도록 작성되었다.
이 영상처리방법을 contrast stretching이라고 부르며 디지털 영상처리에 가장 흔하게 사용되고 있는 방법이다. 본 프로그램에서도 window level과 width를 입력하거나, 혹은 스라이딩바를 이동시켜 window level과 width를 변경시킬 수 있도록 하여 contrast stretching의 기능을 구현하였다.
영상의 특정부분에 대한 선형 프로파일을 얻기 위해서 MatLab의 내장함수인 improfile을 사용하였고, 프로파일 데이타를 x축에 대칭으로 재배치하여 디스플레이 되도록 하였다. 뿐만 아니라 측정된 데이터를 텍스트파일 형태로 저장하게 함으로써 엑셀을 포함한 다양한 그래픽 유틸리티를 이용하여 그래픽 처리를 할 수 있도록 하였다.
Bar 팬텀을 이용한 해상도의 측정이나 contrast의 변화정도를 평가하기 위해서는 디지털영상의 linear intensity profile을 측정해야할 필요가 있다. 영상의 특정부분에 대한 선형 프로파일을 얻기 위해서 MatLab의 내장함수인 improfile을 사용하였고, 프로파일 데이타를 x축에 대칭으로 재배치하여 디스플레이 되도록 하였다. 뿐만 아니라 측정된 데이터를 텍스트파일 형태로 저장하게 함으로써 엑셀을 포함한 다양한 그래픽 유틸리티를 이용하여 그래픽 처리를 할 수 있도록 하였다.
본 프로그램에서는 presampling MTF를 구했으며, presampling MTF계산을 위해 필요한 image plate의 픽셀크기를 입력할 수 있도록 하였다. 프로그램에 사용된 알고리즘은 우선 영상의 모서리 부분으로부터 계산된 edge spread function을 구하여 line spread function을 구한 후 line spread function을 푸리에 변환하여 MTF를 계산하도록 작성되었다. 계산 결과를 그래프로 나타내도록 하였으며, 동시에 텍스트파일로 저장하게 함으로써 excel 등 그래픽 소프트웨어에서 사용할 수 있게 하였다.

대상 데이터

그러므로 원시파일 형태의 영상을 불러오기 위해 서는 데이터 형식과 영상의 크기를 입력해주어야 한다. 본 연구에서는 AGFA CR-30X를 이용하였으므로 픽셀 당 데이터 형식은 16비트이고 영상의 크기는 2328x2928크기이다.^[2] 일반적인 원시데이터의 경우 헤더부분이 없지만 AGFA CR의 경우 원시데이터의 시작부분부터 16X128 비트에는 제조사에서 다른 목적으로 예약해둔 임의의 정보를 저장하는 공간이므로 영상데이터가 들어있지 않다.

이론/모형

NPS 계산을 수행하는 알고리즘은 IEC (International Electrotechnical Commission)에서 권고한 방법에 따라 작성하였다.^[4] 우선 white image에서 ROI (region of interest)를 선택하고 선택된 ROI에 대하여 x축 및 y축 방향으로 한 픽셀씩 이동시키면서 128x128 픽셀 사이즈로 선택된 SubROI에대해 계산된 평균값과 표준편차를 이용하여 ROI를 재구성한 영상을 2차원 푸리에 변환하여 2차원 NPS영상을 구하고, 각 주파수 값에 해당되는 2차원 NPS영상의 값을 평균하여 해당 주파수에 대한 1차원 NPS를 구하였다.
본 연구에서 목표하는 사용자 친화적인 윈도우 환경의 프로그램 작성이 가능한 프로그램언어로써 MatLab v 7.1을 사용하였다. C++등의 소프트웨어 개발 전용의 프로그램 언어와 MatLab의 차이점 중가장 중요한 것은 기본데이터 타입을 행렬형식에 바탕을 두고 있으므로 2차원 혹은 3차원 행렬인 디지털 영상의 저장 및 계산에 편리할 뿐만 아니라, Fourier transform 등 디지털영상처리를 위한 여러가지 내장함수를 제공하고 있다는 것이다.

성능/효과

본 연구에서는 AGFA CR-30X를 이용하였으므로 픽셀 당 데이터 형식은 16비트이고 영상의 크기는 2328x2928크기이다.^[2] 일반적인 원시데이터의 경우 헤더부분이 없지만 AGFA CR의 경우 원시데이터의 시작부분부터 16X128 비트에는 제조사에서 다른 목적으로 예약해둔 임의의 정보를 저장하는 공간이므로 영상데이터가 들어있지 않다. 뿐만 아니라, 세로축의 2328 픽셀외에 8 픽셀, 즉, 8x16 비트에 해당하는 공간 역시 예약된 공간이므로 영상데이터가 들어있지않고 ‘0’인 값으로 채워져 있다.

후속연구

이러한 디지털 영상의 특징을 고려해 볼 때 원시데이터 영상을 읽을 수 있어야 하며, 수백만 개의 화소를 포함하고 있는 디지털 영상에 대한 평가를 수행할 수 있는 표준화된 화질 평가 프로그램 개발일 필요하다. 방사선영상장비의 정도관리 및 환자의 피폭선량관리 등에도 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
대부분의 디지털 영상 시스템이 영상에 대한 원시데이터를 제공하지만 실제 임상에서 원시데이터에 대한 필요성이 매우 적기 때문에 각 장비로부터 원시데이터를 획득하는 방법과 원시데이터에 대한 형태도 각 시스템마다 차이가 많다. 이러한 디지털 영상의 특징을 고려해 볼 때 원시데이터 영상을 읽을 수 있어야 하며, 수백만 개의 화소를 포함하고 있는 디지털 영상에 대한 평가를 수행할 수 있는 표준화된 화질 평가 프로그램 개발일 필요하다. 방사선영상장비의 정도관리 및 환자의 피폭선량관리 등에도 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 아날로그 영상의 화질은 무엇에 의해 좌우 되었는가?	디지털영상은 기존의 필름-스크린 시스템에 의해 생성되는 아날로그 영상에 비해 dynamic range가 대단히 크며, 운영비용이 경제적이고, PACS (Picturer Archiving & Communication System)에 적합하다는 등의 장점으로 인해 최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 CR (computed radiography)나 DR (digital radiography) 등의 디지털영상으로 대체 되어가고 있다. 기존의 아날로그 영상의 화질은 필름-스크린 시스템의 필름에 사용되는 감광물질의 특성에 의해 크게 좌우 되었다. 그러므로 아날로그 영상의 화질분석은 주로 감광된 필름의 농도 (optical density)와 은입자의 입상(grain) 크기를 측정한 결과를 이용하여 행해졌고, 이러한 농도측정을 위해서는 densitometer 혹은 microdensitometer 등 특별한 장비가 필요하였다.
	디지털영상의 장점은?	디지털영상은 기존의 필름-스크린 시스템에 의해 생성되는 아날로그 영상에 비해 dynamic range가 대단히 크며, 운영비용이 경제적이고, PACS (Picturer Archiving & Communication System)에 적합하다는 등의 장점으로 인해 최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 CR (computed radiography)나 DR (digital radiography) 등의 디지털영상으로 대체 되어가고 있다. 기존의 아날로그 영상의 화질은 필름-스크린 시스템의 필름에 사용되는 감광물질의 특성에 의해 크게 좌우 되었다.
	contrast stretching란 어떤 영상처리 방법인가?	디지털 영상은 아날로그 영상과 달리 양자화된 값이 영상에 표시되므로, 양자화레벨의 수와 최소및 최대 영상값을 바꾸면 디지털영상의 콘트라스트가 변화된다. 이 영상처리방법을 contrast stretching이라고 부르며 디지털 영상처리에 가장 흔하게 사용되고 있는 방법이다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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