[논문]복부 초음파 영상에서의 퍼지 기법을 이용한 영상 확대

김광백; 이해정

doi:10.9708/jksci.2011.16.4.023

초록
AI-Helper

본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Ultrasound images for the abdominal muscles are complicated enough to have difficulty in interpreting their results. For better interpretation, magnifying the original image is necessary but its magnified image could be deteriorated and suffer from information loss. Thus, in this paper, we propose a...

Ultrasound images for the abdominal muscles are complicated enough to have difficulty in interpreting their results. For better interpretation, magnifying the original image is necessary but its magnified image could be deteriorated and suffer from information loss. Thus, in this paper, we propose a magnifying method that reduces the gap between the original image and the magnified one in quality using a fuzzy method with weights for its brightness and interpolation. The proposed method extracts information of pixels in magnified image that have most similar characteristics of the original one by applying fuzzy membership function. In the process, the difference in the brightness between pixels of the magnified image and the original one using bilinear interpolation method and the weight value using the interpolation from multiplied values of four pixels are supplied to the fuzzy membership function. In this experiment, the proposed method reduces the cloudy phenomenon appears commonly compared to the bilinear interpolation method among those qualitative issues of image interpretation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 흐림 현상이 나타나는 문제점을 개선하기 위하여 기존의 양선형 보간법에 의해 도출된 결과 영상의 픽셀 값과 원본 영상 픽셀 값의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 값을 최종적으로 도출하는 확대 방법을 제안한다.
본 논문에서는 영상을 확대시 적용되는 보간법들 중에서 보편적으로 널리 이용되는 보간법인 양선형 보간법에 퍼지 기법을 적용하여 확대 결과 영상의 품질을 개선하였다. 기존의 양선형 보간법으로 구한 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출하였다.

제안 방법

영상의 확대는 영상 확장과 영상 보간의 두 단계로 이루어진다. 먼저 원본 영상의 픽셀을 확대 영상의 픽셀에 일정 간격으로 재배치하는 영상 확장 과정을 거친 후, 확대 영상에서 채워지지 않은 빈 픽셀에 적절한 값을 할당하여 좋은 품질의 영상을 만드는 영상 보간 과정을 거치면서 확대 영상을 얻게 된다. 따라서 보간법의 성능에 따라 확대 영상의 품질 수준이 결정되는 만큼 보간법은 영상 확대에 있어 매우 중요한 부분을 차지한다[1].
초음파 영상에서 복부근은 그림 6(a)의 형태로 관찰되며, 이해를 돕기 위하여 경계를 간단히 도식화하여 그림 6(b)과 같이 각 복부근의 경계를 표시하였다. 본 논문에서는 실제 사람의 복부 초음파 영상 중에서 266 x 217 크기의 초음파 영상 10장을 대상으로 실험에 적용하여 확대한 결과를 양선형 보간법과 제안된 방법을 비교 분석하였다. 그림 7의 (a), (b)는 확대하기 전의 다른 두 원본 영상이다.

이론/모형

명암도와 가중치 소속 함수에서 구한 소속도를 표 1에 정의된 퍼지 추론 규칙에 적용한 후, Min-Max 방법[5]으로 추론하여 최종 소속도를 구한다.
영상 확대 기법을 구현할 때에는 원본 영상의 모든 픽셀에서 결과 영상의 새로운 픽셀 위치를 계산하고, 입력 픽셀의 밝기 값을 결과 영상의 새로운 위치에 복사하는 방법인 전방향 매핑(forward mapping) 대신, 결과 영상의 픽셀에서 원본 영상의 픽셀 위치를 찾아 그 위치에서의 픽셀 값을 복사하는 방법인 역방향 매핑(backward mapping)을 사용한다. 그 이유는 전방향 매핑에 의해 결과 영상의 모든 픽셀을 채울 수 없는 경우엔 빈 곳(hole)이 발생하게 되며 경우에 따라서 서로 다른 여러 개의 입력 픽셀이 하나의 결과 영상 픽셀로 매핑이 이루어지는 중첩(overlap) 현상이 발생할 수 있기 때문이다.
표 1의 규칙을 적용하여 원본 영상 픽셀과의 유사도가 높은 확대된 결과 영상의 최종 픽셀 값을 구하기 위해 각 규칙의 전반부 소속도의 Min값을 선택하고 원본 영상 픽셀과의 유사도 소속 함수 구간에 Max 값을 무게중심법[6]에 적용하여 비퍼지화한 후에 최종 결과 영상 픽셀 값을 도출한다. 그림 4는 원본 영상 픽셀과의 유사도 소속 함수이다.

성능/효과

그리고 그림 10, 11과 같이 그림 7의 (b)영상을 기존의 양선형 보간법과 제안된 방법을 적용하여 폭과 높이를 각각 3배로 확대한 결과, 제안된 방법이 흐림 현상이 개선되어 복부의 3개의 근육층인 외복사근, 내복사근, 복횡근을 분석하는데 효율적인 것을 전문의를 통해 확인하였다.
그림 8, 9에서 보는 것과 같이 원본 영상을 폭과 높이를 각각 2배로 확대할 경우에는 양선형 보간법에 퍼지 기법을 적용한 방법이 기존의 양선형 보간법보다 영상의 흐림 현상이 적게 나타나서 기존의 양선형 보간법에 비해 복부 초음파 영상을 분석하는데 효율적인 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 영상을 확대시 적용되는 보간법들 중에서 보편적으로 널리 이용되는 보간법인 양선형 보간법에 퍼지 기법을 적용하여 확대 결과 영상의 품질을 개선하였다. 기존의 양선형 보간법으로 구한 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출하였다. 본 논문에서는 초음파 영상을 대상으로 기존의 양선형 보간법과 제안된 양선형 보간법에 적용하여 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해서 복부 초음파와 같은 의료 영상에서 확대 영상의 품질이 개선된 것을 확인하였다.
기존의 양선형 보간법으로 구한 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출하였다. 본 논문에서는 초음파 영상을 대상으로 기존의 양선형 보간법과 제안된 양선형 보간법에 적용하여 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해서 복부 초음파와 같은 의료 영상에서 확대 영상의 품질이 개선된 것을 확인하였다.
제안된 영상 확대 방법은 식(4)에 의해 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출하게 된다.

후속연구

향후 연구과제는 제안된 확대 기법을 다양한 복부와 경추 초음파 영상에 적용하여 물리치료 전문의가 근육을 분석하는데 효율적인 것을 검증할 것이다.
특히 척추 근육 측정에 있어서 해부학적으로 복잡성으로 측정된 영상에서의 각 근육에 대한 명확한 측정에 어려움이 있으며 정확한 진단적 분석을 위하여 전문적인 훈련이 필요하다. 확대 영상은 이러한 전문가의 진단적 분석에 용이성을 제공할 수 있고, 또한 척추 재활 프로그램에서의 활용이 높아질 것으로 기대된다. 환자 교육에 있어서 확대 영상의 활용은 환자의 이해를 돕고 치료적 훈련시 피드백으로 활용하는 데 편리할 것으로 사료된다.
확대 영상은 이러한 전문가의 진단적 분석에 용이성을 제공할 수 있고, 또한 척추 재활 프로그램에서의 활용이 높아질 것으로 기대된다. 환자 교육에 있어서 확대 영상의 활용은 환자의 이해를 돕고 치료적 훈련시 피드백으로 활용하는 데 편리할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상의 확대는 어떤 단계로 이루어지는가?	따라서 정확한 관찰을 위하여 원하는 부위를 확대하거나 교육을 목적으로 획득된 영상 자료를 확대하게 된다. 영상의 확대는 영상 확장과 영상 보간의 두 단계로 이루어진다. 먼저 원본 영상의 픽셀을 확대 영상의 픽셀에 일정 간격으로 재배치하는 영상 확장 과정을 거친 후, 확대 영상에서 채워지지 않은 빈 픽셀에 적절한 값을 할당하여 좋은 품질의 영상을 만드는 영상 보간 과정을 거치면서 확대 영상을 얻게 된다.
	대표적인 보간법에는 무엇이 있는가?	보간법(Interpolation)의 종류는 매우 다양하지만 그 중에서 대표적으로 최근접 이웃 보간법(Nearest Neighbor Interpolation), 양선형 보간법(Bilinear Interpolation), 고등차수 보간법 등이 널리 적용되고 있다[2]. 여기서 최근접 이웃 보간법은 구현하기가 쉽고, 처리 시간이 적게 소요되는 장점이 있으나 확대한 결과 영상은 계단 현상이 나타나기 때문에 복부 초음파 영상을 분석하는데 적합하지 않다.
	영상 확대 기법을 구현할 때 역방향 매핑을 사용하는 이유는 무엇인가?	영상 확대 기법을 구현할 때에는 원본 영상의 모든 픽셀에서 결과 영상의 새로운 픽셀 위치를 계산하고, 입력 픽셀의 밝기 값을 결과 영상의 새로운 위치에 복사하는 방법인 전방향 매핑(forward mapping) 대신, 결과 영상의 픽셀에서 원본 영상의 픽셀 위치를 찾아 그 위치에서의 픽셀 값을 복사하는 방법인 역방향 매핑(backward mapping)을 사용한다. 그 이유는 전방향 매핑에 의해 결과 영상의 모든 픽셀을 채울 수 없는 경우엔 빈 곳(hole)이 발생하게 되며 경우에 따라서 서로 다른 여러 개의 입력 픽셀이 하나의 결과 영상 픽셀로 매핑이 이루어지는 중첩(overlap) 현상이 발생할 수 있기 때문이다. 중첩이 되는 경우에는 어느 입력 픽셀을 선택해야 하는가에 대한 애매모호한 문제가 발생한다.

참고문헌 (9)

N. J. Kwak, "Image Magnification Using Median Filter and Spatial Variation," Journal of The Korea Contents Association, Vol.7, No.9, pp.72-80, 2007.
H. R. Myler, A. R. Weeks, Computer Imaging Recipes in C, PTR Prentic-Hall, 1993.
D. H. Park, J. W. Yoo, Y. Kim, " An Image Magnification Using Adaptive Interpolation Based Sub-Pixel," Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. SP-45, No.6, pp.9-16, 2008.
M. Petrou, P. Bosdogianni, Image Processing, John Wiley & Sons Ltd, 1999.
A. Kandel, G. Langholz, Fuzzy Control Systems, CRC Press, Inc., 1994.
W. Pedrycz, Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Research Studies Press Ltd., 1989.
R. Drake, W. Vogl, A. Mitchell, "Gray's Anatomy for Students", Churchill Livingstone, 2005
A. Ainscough-Potts, M. Morrissey, C. Critchley, "The response of the transverse abdominis and internal oblique muscles to different postures", Manual Therapy, Vol.11, No.1, pp.54-60, 2006.

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