KR101132536B1 - System and method of perform image registration - Google Patents
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Abstract
서로 다른 영상 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법이 개시된다. 이 시스템은, 대상체의 제1 영상을 제공하도록 동작하는 제1 영상 제공부; 대상체의 제2 영상을 제공하도록 동작하는 제2 영상 제공부; 제1 영상 제공부 및 제2 영상 제공부에 연결되어, 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 제1 영상을 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 프로세서를 포함한다.Disclosed are a system and method for performing image registration between different images. The system includes a first image providing unit operable to provide a first image of an object; A second image providing unit operative to provide a second image of the object; Connected to the first image providing unit and the second image providing unit to detect image conversion parameters for converting the first image into the second image by inputting the pixels of the first image and outputting the pixels of the second image; And a processor configured to perform an image conversion on the first image using the image conversion parameter to form a converted image, and to perform image registration between the converted image and the second image.
초음파, CT, MRI, 영상 정합, 신경망 Ultrasound, CT, MRI, image registration, neural network
Description
본 발명은 영상 정합에 관한 것으로, 특히 서로 다른 영상 특성을 갖는 영상들 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to image registration, and more particularly, to a system and method for performing image registration between images having different image characteristics.
초음파 시스템은 무침습 및 비파괴 특성을 가지고 있어, 대상체 내부의 정보를 얻기 위한 의료 분야에서 널리 이용되고 있다. 초음파 시스템은 대상체를 직접 절개하여 관찰하는 외과 수술의 필요 없이, 대상체 내부의 고해상도 영상을 실시간으로 의사에게 제공할 수 있으므로 의료 분야에서 매우 중요하게 사용되고 있다.Ultrasound systems have non-invasive and non-destructive properties and are widely used in the medical field for obtaining information inside an object. Ultrasound systems are very important in the medical field because they can provide a doctor with a high-resolution image of the inside of a subject in real time, without the need for a surgical operation to directly incise and observe the subject.
초음파 영상은 신호대 잡음비가 낮으므로, 이를 보완하기 위해 CT(computerized tomography) 영상 또는 MR(magnetic resonance imager) 영상과 초음파 영상 간에 영상 정합이 수행된다. 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상) 간에 영상 정합을 수행하기 위해, 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상)에서 특징점이 추출되고, 추출된 특징점의 매칭을 통해 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상) 간에 영상 정합이 수행된다. 그러나, 초음파 영상과 CT 영상(또는 MR 영상)은 해상도, 화질, 시야, 부위별 대조도 등에서 큰 차이를 가지며, 이러한 차이로 인해 서 로 다른 영상 간의 영상 정합이 어려운 문제점이 있다.Since the ultrasound image has a low signal-to-noise ratio, image matching is performed between a computerized tomography (CT) image or a magnetic resonance imager (MR) image and an ultrasound image. In order to perform image registration between the ultrasound image and the CT image (or MR image), feature points are extracted from the ultrasound image and the CT image (or MR image), and the ultrasound image and the CT image (or MR image) are matched by matching the extracted feature points. Image registration is performed. However, the ultrasound image and the CT image (or MR image) have a large difference in resolution, image quality, field of view, and contrast ratio by region, and due to this difference, it is difficult to match images between different images.
본 발명은 대상체의 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하여 변환 영상을 형성하고 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 시스템 및 방법을 제공한다.The present invention provides a system and method for image converting a first image of an object into a second image to form a converted image and performing image registration between the converted image and the second image.
본 발명에 따른 영상 정합 시스템은, 대상체의 제1 영상을 제공하도록 동작하는 제1 영상 제공부; 상기 대상체의 제2 영상을 제공하도록 동작하는 제2 영상 제공부; 상기 제1 영상 제공부 및 상기 제2 영상 제공부에 연결되어, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하도록 동작하는 프로세서를 포함한다.In accordance with another aspect of the present invention, an image matching system includes: a first image providing unit operative to provide a first image of an object; A second image providing unit operable to provide a second image of the object; The first image is converted into the second image by being connected to the first image providing unit and the second image providing unit, and using the pixels of the first image as inputs and the pixels of the second image as outputs. And a processor operative to detect an image conversion parameter for the image, perform a video conversion on the first image using the image conversion parameter, form a converted image, and perform image registration between the converted image and the second image. do.
또한, 본 발명에 따른 영상 정합 시스템에서 영상 정합 방법은 a) 상기 영상 정합 시스템의 제1 영상 제공부에서, 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계; b) 상기 영상 정합 시스템의 제2 영상 제공부에서, 상기 대상체의 제2 영상을 제공하는 단계; c) 상기 영상 정합 시스템의 프로세서에서, 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상 으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계; d) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및 e) 상기 영상 정합 시스템의 상기 프로세서에서, 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계를 포함한다.In addition, the image registration method in the image registration system according to the present invention comprises the steps of: a) providing a first image of the object in the first image provider of the image registration system; b) providing a second image of the object in a second image providing unit of the image matching system; c) in a processor of the image matching system, detecting image conversion parameters for converting the first image into the second image by inputting pixels of the first image and outputting pixels of the second image; step; d) in the processor of the image matching system, performing an image conversion on the first image using the image conversion parameter to form a converted image; And e) in the processor of the image matching system, performing image matching between the transformed image and the second image.
또한, 본 발명에 따른 영상 정합 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 방법은, a) 대상체의 제1 영상을 제공하는 단계; b) 상기 대상체의 제2 영상을 제공하는 단계; c) 상기 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 상기 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 상기 제1 영상을 상기 제2 영상으로 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하는 단계; d) 상기 영상변환 파라미터를 이용하여 상기 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하는 단계; 및 e) 상기 변환 영상과 상기 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하는 단계를 포함한다.A computer-readable recording medium storing a program for performing an image registration method according to the present invention, the method comprising: a) providing a first image of an object; b) providing a second image of the object; c) detecting image conversion parameters for converting the first image to the second image by using the pixels of the first image as inputs and the pixels of the second image as outputs; d) performing an image conversion on the first image using the image conversion parameter to form a converted image; And e) performing image registration between the converted image and the second image.
본 발명은, 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하여 제2 영상과 유사한 영상 특성을 갖는 변환 영상을 형성하고, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행할 수 있어, 영상 특성이 상이한 영상 간에 영상 정합을 보다 정확하게 수행할 수 있다.The present invention can convert a first image into a second image to form a converted image having image characteristics similar to those of the second image, and perform image registration between the converted image and the second image, so that the image has different image characteristics. Image registration can be performed more accurately.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment of the present invention.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 정합 시스템(100)의 구성을 보이는 블록도이다. 영상 정합 시스템(100)은 제1 영상 제공부(110), 제2 영상 제공부(120), 프로세서(130) 및 디스플레이부(140)를 포함한다.1 is a block diagram showing the configuration of an image registration system 100 according to an embodiment of the present invention. The image matching system 100 includes a first
제1 영상 제공부(110)는 대상체의 제1 영상을 제공한다. 제1 영상 제공부(110)는 초음파 신호를 대상체에 송신하고 대상체로부터 반사되는 초음파 신호(즉, 초음파 에코신호)를 수신하여 대상체의 제1 영상을 형성하도록 동작하는 초음파 진단 장치를 포함할 수 있다. 제1 영상은 2차원 초음파 영상 및 3차원 초음파 영상 중 어느 하나를 포함할 수 있다.The first
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 제공부(110)의 구성을 보이는 블록도이다. 제1 영상 제공부(110)는 송신신호 형성부(111), 복수의 변환소자(transducer element)(도시하지 않음)를 포함하는 초음파 프로브(112), 빔 포머(113), 초음파 데이터 형성부(114) 및 초음파 영상 형성부(115)를 포함한다.2 is a block diagram showing the configuration of the first
송신신호 형성부(111)는 변환소자의 위치 및 집속점을 고려하여, 복수의 변환소자 각각에 인가될 송신신호를 형성한다. 본 실시예에서 송신신호는 초음파 영상의 프레임을 얻기 위한 송신신호를 포함한다.The transmission
초음파 프로브(112)는 송신신호 형성부(111)로부터 송신신호가 제공되면, 송신신호를 초음파 신호로 변환한다. 초음파 프로브(112)는 초음파 신호를 대상체에 송신하고 대상체로부터 반사되는 초음파 에코신호를 수신하여 수신신호를 형성한다.When the transmission signal is provided from the transmission
빔 포머(113)는 초음파 프로브(112)로부터 수신신호가 제공되면, 수신신호를 아날로그 디지털 변환하여 디지털 신호를 형성한다. 빔 포머(113)는 변환소자의 위치 및 집속점을 고려하여 디지털 신호를 수신집속시켜 수신집속신호를 형성한다.When the received signal is provided from the
초음파 데이터 형성부(114)는 빔 포머(113)로부터 수신집속신호가 제공되면, 수신집속신호를 이용하여 초음파 데이터를 형성한다. 아울러, 초음파 데이터 형성부(114)는 초음파 데이터를 형성하는데 필요한 다양한 신호 처리(예를 들어, 게인(gain) 조절, 필터링 처리 등)를 수신집속신호에 수행할 수도 있다.When the reception focus signal is provided from the
초음파 영상 형성부(115)는 초음파 데이터 형성부(114)로부터 초음파 데이터가 제공되면, 초음파 데이터를 이용하여 대상체의 초음파 영상을 형성한다. 아울러, 초음파 영상 형성부(115)는 최적의 초음파 영상을 형성하기 위한 다양한 영상 처리를 수행할 수도 있다.When ultrasound data is provided from the ultrasound
다시 도 1을 참조하면, 제2 영상 제공부(120)는 대상체의 제2 영상을 제공한다. 제2 영상 제공부(120)는 MRI(magnetic resonance imaging) 영상을 제공하도록 동작하는 MRI 진단 장치, CT(computed tomography) 영상을 제공하도록 동작하는 CT 장치 등을 포함할 수 있다.Referring back to FIG. 1, the second
프로세서(130)는 제1 영상 제공부(110) 및 제2 영상 제공부(120)에 연결되어, 영상 변환을 수행하기 위한 영상 변환 파라미터를 이용하여 제1 영상을 영상 변환하여 변환 영상을 형성하고, 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행한다.The
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130)의 구성을 보이는 블록도이다. 프로세서(130)는 영상변환 파라미터 검출부(131), 영상 변환부(132) 및 영상 정합부(133)를 포함한다.3 is a block diagram showing the configuration of a
영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상 획득부(110)로부터 제공되는 제1 영상의 픽셀들을 입력으로 하고 제2 영상 획득부(120)로부터 제공되는 제2 영상의 픽셀들을 출력으로 하여 제1 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 역전파(back-propagation) 알고리즘 등을 포함하는 신경망 알고리즘을 이용하여 영상변환 파라미터를 검출할 수 있다.The image
본 실시예에서, 영상변환 파라미터 검출부(131)는 도 3에 도시된 바와 같이 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)을 입력층(input layer)(210)으로 설정하고, 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn)을 출력층(output layer)(220)으로 설정한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 사전 설정된 가중치, 즉 은닉층(230)의 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 대응하는 출력 픽셀들을 산출한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차를 산출하고, 산출된 오차가 사전 설정된 임계값 이상이면, 산출된 오차에 비례하여 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 갱신한다. 여기서, 영상변환 파라미터는 기울기 하강(gradient descent)법 등을 이용하여 갱신될 수 있다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 갱신된 영상 변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 제1 영상의 픽셀들(UP11 내지 UPmn)에 대응하는 출력 픽셀들을 산출하고, 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차를 산출하며, 산출된 오차가 사전 설정된 임계값 이상이면, 산출된 오차에 비례하여 영상변환 파라미터(PM11 내지 PMmn)를 다시 갱신한다. 영상변환 파라미터 검출부(131)는 출력 픽셀들과 제2 영상의 픽셀들(CP11 내지 CPmn) 간의 오차가 사전 설정된 임계값 미만일 때까지 전술한 과정을 반복 수행하여, 제1 영상을 제2 영상으로 영상변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출한다.In the present exemplary embodiment, the image
영상변환 파라미터 검출부(131)는 영상변환 파라미터를 검출하기 전에 제1 영상과 제2 영상 간에 영상 정합(image registration)을 수행할 수도 있다.The image
영상 변환부(132)는 영상변환 파라미터 검출부(131)로부터 제공되는 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성한다. 일례로서, 영상 변환부(132)는 영상변환 파라미터 검출부(131)로부터 영상변환 파라미터가 제공되면, 제1 영상의 픽셀들을 영상변환 파라미터와 곱하고 더하는 과정을 다수회 수행하여 변환 영상을 형성한다. 여기서, 제1 영상은 제1 영상 획득부(110)로부터 새로이 제공되는 영상 또는 영상변환 파라미터 검출부(131)에 제공된 영상일 수 있다.The
영상 정합부(133)는 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행하여 정합 영상을 형성한다. 일례로서, 영상 정합부(133)는 변환 영상 및 제2 영상을 분석하여 특정점을 추출하고, 추출된 특징점을 이용하여 변환 영상과 제2 영상 간에 영상 정합을 수행한다. 전술한 예들에서는 특징점을 이용하여 영상 정합을 수행하는 것으로 설명하였지만, 이에 국한되지 않고 다양한 영상 정합 방법을 이용하여 영상 정합을 수행할 수도 있다. The image matching
다시 도 1을 참조하면, 디스플레이부(140)는 프로세서(130)에서 영상 정합된 변환 영상 및 제2 영상을 디스플레이한다. 디스플레이부(140)는 제1 영상 및 제2 영상을 디스플레이할 수도 있다.Referring back to FIG. 1, the
본 발명이 바람직한 실시예를 통해 설명되고 예시되었으나, 당업자라면 첨부된 특허청구범위의 사항 및 범주를 벗어나지 않고 여러 가지 변경 및 변형이 이루어질 수 있음을 알 수 있을 것이다.While the invention has been described and illustrated by way of preferred embodiments, those skilled in the art will recognize that various changes and modifications can be made therein without departing from the spirit and scope of the appended claims.
일례로서, 전술한 실시예에서는 제1 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 검출된 영상변환 파라미터를 이용하여 제1 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제2 영상간에 영상 정합을 수행하는 것으로 설명하였지만, 다른 실시예에서는 제2 영상을 영상 변환하기 위한 영상변환 파라미터를 검출하고, 검출된 영상변환 파라미터를 이용하여 제2 영상에 영상 변환을 수행하여 변환 영상을 형성하며, 변환 영상과 제1 영상간에 영상 정합을 수행할 수도 있다.As an example, in the above-described embodiment, an image conversion parameter for image conversion of the first image is detected, and the image conversion is performed by performing image conversion on the first image using the detected image conversion parameter to form a converted image. Although it has been described that image matching is performed between two images, in another embodiment, an image conversion parameter for image conversion of the second image is detected, and the image conversion is performed by performing image conversion on the second image using the detected image conversion parameter. The image matching may be performed between the transformed image and the first image.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 정합 시스템의 구성을 보이는 블록도.1 is a block diagram showing the configuration of an image registration system according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 영상 제공부의 구성을 보이는 블록도.2 is a block diagram illustrating a configuration of a first image providing unit according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세서의 구성을 보이는 블록도.3 is a block diagram showing a configuration of a processor according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상변환 파라미터를 검출하는 예를 보이는 예시도.4 is an exemplary view showing an example of detecting an image conversion parameter according to an embodiment of the present invention.
Claims (13)
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Citations (1)
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---|---|---|---|---|
KR20080053057A (en) * | 2006-12-08 | 2008-06-12 | 주식회사 메디슨 | Ultrasound imaging system and method for forming and displaying fusion image of ultrasound image and external medical image |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20080053057A (en) * | 2006-12-08 | 2008-06-12 | 주식회사 메디슨 | Ultrasound imaging system and method for forming and displaying fusion image of ultrasound image and external medical image |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10368809B2 (en) | 2012-08-08 | 2019-08-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for tracking a position of a tumor |
US10285665B2 (en) | 2014-10-27 | 2019-05-14 | Samsung Medison Co., Ltd. | Ultrasound diagnosis apparatus and method and computer-readable storage medium |
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