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의료 진단 초음파영상에서 조영제의 전이시간과 확산패턴의 형태는 질환 및 병변을 분석하는 중요한 파라미터로 고려된다. 조영증강 초음파영상 분석과 관련한 기존의 대부분의 연구에서 대상 영역의 평균 명도 변화곡선을 기반으로 파라미터값을 추출한다. 그런데 이러한 명도 데이터는 조영제의 마이크로 버블 효과로 인하여 그 값이 왜곡될 수 있다. 이에 본 논문에서는 조영증강 초음파 진단 파라미터의 추출과정에서 그 정확도를 개선하기 위하여 명도값의 변화뿐만 아니라, 조영제의 영향을 반영하는 픽셀에 대한 밀도 정보를 보완적으로 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 간 질환 진단 과정에서 병변의 윤곽선 추출과 병변의 특성분석을 위하여 조영제의 확산시점과 속도를보다 정확하게 판별할 수 있게 한다. 실제 임상 데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법이 파라미터 영상 생성기법에서 개선된 결과를 생성할 수 있음을 보인다.
In medical ultrasonography, transit time and contrast enhancement patterns are considered as important parameters to analyze liver diseases. In many recent researches, time-intensity curves(TIC) have been used for calculating the transit time of the contrast agents. However, the intensity curve may include the variations which are caused by the micro-bubble effect of contrast agents. In this paper, we propose a complementary approach to diagnostic parameter extraction which utilizes a density information as well as the intensity data. The proposed technique improves the accuracy in extraction of the transit time and velocity of contrast agents for detection and characterization of focal liver lesions. Through the experiments using a set of clinical data, we show that the proposed methods can improve the reliability of the parametric image data.
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Ultrasound Image, Contrast Enhancement Pattern, Medical Image Processing
