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[국내논문] DICOM 영상과 다양한 형식의 영상 비교
Comparison of DICOM images and various types of images 원문보기

信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, v.18 no.2, 2017년, pp.76 - 83  

김지율 (대우의료재단 대우병원 영상의학과) ,  고성진 (부산가톨릭대학교 보건과학대학 방사선학과)

초록
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본 연구에서는 원본 의료영상인 DICOM 파일을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 이미지 파일로 변환한 후 Origin pro와 ICY 영상분석 프로그램을 이용하여 영상의 압축 및 변환과정에 따른 변환 손실율을 정량적으로 평가를 하고자 하였다. 평가 방법으로는 50% MTF, 구조적 유사지수, MSE, RMSE, 최대 신호대 잡음비 등을 실험을 통하여 평가하였으며, TIFF 이미지 파일의 경우 모든 실험군에서 DICOM 영상과 동일한 결과 값을 나타내어 DICOM 영상과 동일 하거나 가장 유사한 이미지 파일 형식이라고 판단하였다. 그리고 JPEG 이미지 파일의 화질의 손실 및 왜곡의 정도가 가장 심한 결과로 나타났다, 본 연구는 Origin pro나 ICY 의료영상 분석 프로그램과 같은 독창적인 평가 프로그램을 적용하여 이후의 디지털 의료영상 기초 연구분야에서 본 논문의 평가 방법이 의료 영상 처리 분야의 연구 자료로 활용될 것으로 기대되며, DICOM 파일을 지원하지 않는 디지털 의료영상 및 평가 프로그램을 이용한 기초 연구분야에서 DICOM 영상과 동일한 결과를 나타내는 TIFF 이미지 파일을 기준으로 제시하여, 이미지 파일을 이용한 디지털 의료영상처리 연구 분야에서 신뢰성을 확보하는데 도움이 될 것으로 추론된다.

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In this study, the original medical image, DICOM file, was converted into TIFF, BITMAP, GIF, JPEG image file, and then the conversion loss ratio according to the image compression and conversion process was quantitatively evaluated using Origin pro and ICY image analysis program. As the evaluation m...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 본 논문에서는 ‘영상의 질’의 척도를 나타내는 선예도를 평가하기 위한 50% 변조 전달함수(Modulation Transfer Function; MTF)[8], 영상의 변환 과정에서 발생하는 픽셀 값이 차이와 통계학적인 표준편차를 평가하는 MSE(MeanSquare Error)[9]와 RMSE(RootMean Square Error)[9], 주로 영상 또는 동영상의 손실 압축에 관한 화질 손실 정보를 평가하는 최대 신호 잡음비(Peak Signal Noise Ratio;PSNR)[10], 압축 및 변환에 의해 발생하는 왜곡에 대한 원본 영상에 대한 유사도를 측정하는 구조적 유사지수(Structural Similarity Index; SSIM)[10][11]의 평가를 통하여 DICOM 영상을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 형식의 이미지 파일로 변환하여 평가 시에 발생할 수 있는 변환율 손실에 대한 영상의 정량적인 평가를 통하여 디지털 의료영상처리에 관한 연구 시, DICOM 파일과 동일하거나 유사한 결과를 제공할 수 있는 이미지 파일의 기준을 제시하여 기초자료로서의 활용 및 연구의 신뢰성을 높이는데 그 목적이 있다.
  • 그러한 이유로 본 논문에서는 특수의료장비 CT 성능 평가용 AAPM 팬텀 중 공간분해능 팬텀과 선예도를 평가하기 위한 Edge 팬텀을 이용하여 각각의 촬영 조건별로 촬영 한 후, DICOM 팬텀 영상을 획득하였다. 획득한 원본 영상인 DICOM 영상을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 이미지 파일로 변환한 후 Origin pro와 ICY 영상분석 tool을 이용하여 영상의 압축 및 변환과정에 따른 변환 손실율을 정량적으로 평가를 하고자 하였다.
  • 김기원 등[21]의 연구에 의하면 CT DICOM 영상을 획득하여 50% MTF 평가 만을 통한 CT 영상에 대한 정량적인 압축 및 변환 과정에 대한 손실 평가를 시행 하였으나, 본 연구에서는 50% MTF 평가뿐만 아니라 구조적 유사지수, MSE, RMSE, 최대신호대 잡음비 등을 평가하여 연구의 신뢰도를 높이고자 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
MSE이란? MSE는 평균 제곱오차를 의미하며 원본 이미지인DIOCM과 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG와의 픽셀 값의 차이를 측정한 값이다[18]. 그러므로 원본 이미지와 변환 및 압축 과정에서의 손실이 발생하지 않은 출력 이미지의 MSE 값은 0 이다[19].
RMSE는 무엇을 평가할 수 있는가? RMSE는 MSE 값에 제곱근(root)을 한 값으로서 통계학 측면의 표준편차의 의미를 가지며, 즉 예상한 값과 실제 실험 및 관측 결과가 평균적으로 얼마만큼 떨어져 있는가를 평가할 수 있다. RMSE는 다음의 식 (3)과 같다[20].
의료영상 처리 기법 연구 시 제한점은? 의료영상 처리 기법의 발전은 컴퓨터 보조진단 시스템(CAD)의 기초로 활용되고 있으며[2], 디지털 영상 처리 프로그램을 이용한 의료영상처리 또한 이공계 기초 의학 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다[3]. 그러나 의료영상인DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 영상을 지원하지 않는 디지털 영상 처리 및 평가 프로그램으로 인하여 디지털 영상처리 연구 시 제한점이 있으며[4], 개인정보 보호법 강화로 인하여 디지털 영상처리 연구 시 원본 의료영상의 직접적인 사용에 대한 제한점 또한 가지고 있다[5]. 이러한 이유로 디지털 의료영상처리에 관한 기초연구 분야에서는 원본 의료영상인 DICOM 영상을 이미지 파일 형식으로 변환하여 연구를 수행하고 있는 실정이며[6], 기존의 선행 연구에서는 DICOM 영상의 이미지 파일 형식의 변환에 따른 변환율 손실에 대한 평가가 누락되거나‘향후 연구의 필요성’이 있다고 제언으로 대체[7]함으로 인하여 연구결과의 신뢰성을 확보하지 못하였다.
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참고문헌 (21)

  1. Jong Hyo Kim "Medical Image Processing System" The institute of Electronics and information Engineers, 2013, pp. 54-59. 

  2. Sang Cheol Park, Myung Eun Lee "Machine Learning for Medical Image Analysis" Korean Institute of Information Scientists Engineers, vol. 39, no. 3, 2012. 

  3. Bo sun Kang "Development of Image Quality Evaluation Program for Digital Diagnostic Radiography" KOREAN SOCIETY OF RADIOLOGICAL SCIENCE, vol 2, no. 2, pp. 5-10, 2008. 

  4. Eun Hyoung Chu, Mu Hun Park "Implement of Integrated Compression System of Medical Images" Graduate School of Changwon National University, 2002, pp. 14-15. 

  5. Korea Ministry of Government Legislation, http://www.law.go.kr/ 

  6. Soon Mu Kwon "Change of Image Quality within Compression of AAPM CT Performance Phantom Image Using JPEG2000 in PACS" Department of Radiological Science, The Graduate School of Catholic University of Daegu, 2012. 

  7. Jae ho Jeoung, Eun su Kim "The Research on Compression Image Quality of Full Field Digital Mammography on PACS Environment" The Korea Society of Radiology, vol. 8, no. 4, pp. 147-153, 2014. 

  8. Jung Eun Woo, Yong Geum Lee, Seok Hwan Bae, Yong Gwon Kim "An Evaluation Method of X-ray Imaging System Resolution for Non-Engineers" KOREAN SOCIETY OF RADIOLOGICAL SCIENCE, vol. 35, no. 4, pp. 309-314, 2012. 

  9. Ki Won Kim, Jung Whan Min et al "Comparison Study on CNR and SNR of Thoracic Spine Lateral Radiograph", KOREAN SOCIETY OF RADIOLOGICAL SCIENCE, vol. 36, no. 4, pp. 273-280, 2013. 

  10. Han bean Youn, Ho sang Jeon, Dong hyun Kim et al "Feasibility of Automated Detection of Inter-fractional Deviation in Patient Positioning Using Structural Similarity Index : Preliminary Results" PROGRESS in MEDICAL PHYSICS, vol. 26, no. 4, pp. 258-266, 2015. 

  11. Hyun Chul CHO, Kwoan Ho Lee "Fault Detection Algorithm of Photovoltaic Power Systems using Stochastic Decision Making Approach" The Korea Institute of Signal Processing and System, vol. 12, no. 3 pp. 212 -216, 2011. 

  12. Sung sun Noh "A Study on Automated Quantitative Analysis in Evaluation of Low Contrastand Spatial Resolution Imagesusinga CT Standard Phantom, Department of Medical Image Engineering" Graduate School of Bio-Medical Science, Korea University, 2014. 

  13. Sung Sun Noh, Hyo Sik Um, and Ho Chul Kim "Development of Automatized Quantitative Analysis Method in CT Images Evaluation using AAPM Phantom" Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 51, no. 12, pp. 163-173. 2014. 

  14. IBA dosimety, http://www.iba-dosimetry.com/complete-solutions/medical-imaging?qnode/596. 

  15. OriginLab Korea, http://www.originkorea.com/index.php/2016-04-29-08-58-29/origin. 

  16. ICY Institut pasteur, http://icy.bioimageanalysis.org. 

  17. MTF measurement, http://blog.naver.com/y4769/220131955645. 

  18. Jincheol Park, Sang hoon Lee "Structural Similarity Based Video Quality Metric using Human Visual System" Journal of broadcast engineering. vol. 14, no. 1, pp. 36-43, 2009. 

  19. ICY tool : http://blog.naver.com/y4769/220505513170 

  20. Rui Wang, Wei Yu, Runze Wu et al "Improved Image Quality in Dual Energy Abdominal CT: Comparison of Iterative Reconstruction in Image Space and Filtered Back Projection Reconstruction" American Journal of Roentgenology, vol. 199, no. 2, pp. 402-406, 2012. 

  21. Ki Won Kim, Kwan Woo Choi, Hoi Woun Jeong, Seo Goo Jang et al "Evaluation of the Modulation Transfer Function for Computed Tomography by Using American Association Physics Medicine Phantom" Radiological Science and Technology, vol. 39, no. 2, pp. 193-198, 2016. 

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