초음파 의료 영상에서 푸리에 변환을 기반으로 하는 사이드로브 감소 필터를 이용한 해상도 향상에 대한 연구

곽노훈 大眞大學校 大學院 2003 국내석사

송신 초음파 음장에서 영상의 해상도를 증가시키기 위하여 송수신 빔의 측방향 폭을 줄이기 위한 집속(focusing)방법이 널리 이용된다. 집속은 영상점이 있는 주엽(mainlobe) 방향에서 돌아온 반사 신호의 크기를 증가시키지만, 부엽(sidelobe)에 의한 반사 신호는 상쇄되어 크기가 줄거나 없어진다. 이러한 방법은 영상점에서 돌아오는 신호를 변환기(transducer)의 수신 소자에서 각각의 지연 시간 값들을 계산하여 도달 시간을 맞추어 더함으로써 신호의 크기를 증가시킨다. 그러나 집속한 후에도 송신 초음파 음장에서 부엽이 발생하면 영상점 이외의 방향에서 신호가 들어온다. 이러한 신호는 영상의 해상도를 크게 저하시키게 된다. 본 논문은 초음파의 음장 특성에 따라 영상점에서 수신된 신호를 변환기의 측방향(lateral)에 대하여 푸리에 변환을 계산한 1차원 푸리에 변환(1 Dimensional Fourier Transformation)과 측방향에 관해 푸리에 변환을 계산한 후 축방향(axial)에 대해서 다시 한 번 푸리에 변환을 거친 2차원 푸리에 변환(2 Dimensional Fourier Transformation)하여 주파수 영역에서 부엽 성분 방향에서 수신되는 신호의 크기를 계산하고 그 비율에 따라 영상 값을 스케일링하여 부엽 성분의 영향을 줄임으로써 영상의 해상도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 함께 컴퓨터 시뮬레이션과 실험 데이터를 가지고 비교, 분석하였다. 실험한 결과에 의해서 영상의 해상도 향상에 대해서 검증하였다. To reduce the lateral width of the beamformer in the ultrasound transmit field, it is widely used for focusing to increase the image resolution. It is grown big the reflected signal magnitude returning at the mainlobe direction and is decreased those by sidelobe direction. This method improves the signal magnitude as summing after calculating each of delay time at the receiving elements of the transducer. When it occurs to the transmit ultrasound field the sidelobe, signals come from all direction except for reflector. This paper proposed a method of enhancing the resolution of the ultrasound image as reducing the sidelobe effect by scaling ratio magnitudes that are computed the received signal with the one dimensional fourier transformation on the lateral of the transducer and are computed the two dimensional fourier transformation that execute fourier transformation on the axial after computing on the lateral as the ultrasound field characteristics at the sidelobe direction in the frequency domain. Conventional and proposed methods are analyzed by the computer simulation and the experimental data. It is verified improving the resolution of the image by the results of the experiments.

형태학적 특징 기반의 의료 초음파 영상 분석 시스템

배정수 부산대학교 대학원 2018 국내박사

본 논문에서는 경동맥 초음파 영상에서 내막-중막 두께(IMT ; Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위한 초음파 영상 분석 시스템을 제안한다. 동맥경화 진단을 위한 중요한 지표인 IMT 측정에 대한 많은 연구들이 존재하지만, 모든 과정이 자동화되어 있지 않았다. 이런 수동 측정은 검사자의 주관적인 측정 위치 설정, 조작의 부정확성으로 추출 결과의 변이성이 발생하고 측정시간이 길어 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 경동맥 초음파 영상을 통해 IMT 측정을 위한 모든 과정을 자동화한 경동맥 초음파 영상 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 혈관 벽의 구조 및 경동맥의 연속성과 같은 본 논문에서 정의된 형태학적 특징을 사용하여 경동맥의 내막-중막 영역을 자동으로 검출하는 것이다. 이를 위해 우선 B-mode(밝기 방식, brightness mode) 초음파 영상에서 전처리과정을 통해 스펙클 잡음을 먼저 제거한 후 경동맥의 혈관 영역을 검출하기 위해 형태학적 특징을 강조한다. 이는 가우시안 블러, 엔즈-인 탐색 스트레칭, 자기 조직화 맵을 이용한 색상 양자화 및 영상의 형태학적 특징 강조 연산을 이용한다. 다음 경동맥 직선화 알고리즘을 수행하여 경동맥 초음파 영상에서 내막-중막 두께 측정 위치를 자동 검출하고 검출된 영역에서 IMT를 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 IMT 측정 위치 자동 검출 및 측정 결과의 정확도를 평가하기 위해서 전문의가 자동 검출 결과 영상을 확인하였고, 상용 반자동 IMT 측정프로그램을 이용한 검출 영상과 비교 하였다. 이를 통해 제안된 의료 초음파 영상 분석 시스템이 경동맥의 형태학적 특징을 고려함으로써 내막-중막 두께 측정을 위한 영역을 자동 검출하고 측정에 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

초음파진단기기의 유저인터페이스 디자인 발전방안 연구

이호경 성균관대학교 일반대학원 2019 국내박사

과학과 기술이 발달함에 따라 의료기기 및 헬스 케어 또한 놀라울 정도로 급속히 발전해오고 있다. 그동안 인간의 질병을 처치 하기위한 다양한 의료기기들이 개발되어 왔지만 그 중 질병이 있는 신체의 특정부위를 들여다보고 그것을 의료진에게 정확하게 전달하는 영상진단기기의 중요성은 점차 강조되고 있다. 신체 내부의 해부학적 구조나 기능적 움직임을 영상으로 출력하여 신체의 이상 유무와 질병여부를 판단 할 수 있는 의료영상진단기 중 인체에 무해하다고 평가받는 초음파를 발사하여 인체의 각 조직별로 반사되어 돌아오는 반사파를 측정하여 화면에 보여주는 초음파 진단기기는 기존의 형태였던 카터기반의 하드웨어에서 슬림한 소형사이즈로 형태가 진화하고 있으며 디지털기술의 발달로 인해 스마트한 태블릿 PC나 모바일 등의 다양한 형태의 출력장치들로 일종의 정보기기가 되어 가고 있다 고 할 수 있다. 본 연구는 이렇듯 오늘날 산부인과, 내과, 심장 분야의 의료기기중 핵심의료장비로 자리잡아가는 초음파 진단기기의 유저인터페이스 디자인을 중심으로 사용적합성을 평가하고 분석하여 발전방안과 개선안을 도출하고 시제품에 적용하여 그 효과를 측정하고 검증하여 보았다. 본 연구에서는 초음파진단기기의 안전한 사용을 위하여 안전관련 국제 인증제도와 사용 시 발생 할 수 있는 실수나 사고에 대한 조사와 연구를 실시하고 이를 바탕으로 전문가집단과의 인터뷰를 통해 안전성 및 잠재적 사용에러에 관한 평가 시나리오 및 Work Flow에 해당하는 Task Analysis관련 항목과 아울러 초음파진단기기의 인터페이스의 디자인과 관련 있는 필수화면 구성요소들을 도출한다. 이후 영상의학 의료진들 대상으로 조사하여 평가 하고 아울러 개선제품에 평가 결과를 반영하여 개선의 효과를 측정하고 분석하여 초음파진단기기 유저 인터페이스 디자인의 개선방안을 제시하였다. 첫째, 각 제품별 공통된 Task Analysis를 도출하고 Task Analysis에 맞춰 진단할 경우 사용적합성 평가는 어떠한 결과를 가져오는가에 대한 검증 결과 GE의 제품과 Alpinion의 제품 사이에만 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고 이는 GE 제품의 측정된 결과들의 수치로 볼때 Alpinion제품보다 Task Analysis 부분에서 더 적절한 유저인터페이스디자인을 제공하고 있다고 할 수 있으며 매출면 에서 가장 앞선 기업인 GE제품이 우세하다고 나타났다. 둘째, 각 제품별 안전한 사용을 위한 시나리오를 도출하고 안전성 평가 시나리오에 맞춰 진단할 경우 사용적합성 평가는 어떠한 결과를 가져오는가에 대한 검증결과 모든 문항에서 각 제품들 간에는 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 안전성 및 잠재적 사용에러에 대해서 전문가 집단과 협의하여 선정했던 중요한 평가요인들이 각 제품마다 사용적합하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 각각의 제품마다 화면 구성요소별 평가요인의 사용적합성 평가는 감성적 요소와 기능적 요소 그리고 상호작용요인의 항목마다 어떤 결과를 가져오는가에 대한 검증결과 감성적 요소와 기능적 요소 그리고 상호작용요인의 항목마다 다양한 결과가 나왔으며 심미성에 해당하는 감성적 요소에서는 GE 제품과 Philips 제품 사이에만 통계적으로 가장 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과 초음파진단기기 유저인터페이스 디자인의 사용적합성을 개선하고 더 나은 발전을 위해서는 본 연구에서 제시한 사용적합성 평가요인에 대한 이론과 조사가 선행되어야 할 것이며 이를 바탕을 유저인터페이스디자인 개발을 할 경우 더욱더 효과적이며 개선된 초음파진단기기를 사용할 수 있을 것이다. 향후 본 연구를 기반으로 초음파진단기기 유저인터페이스 디자인에 대한 추가 연구들이 지속적으로 활발하게 이루어지고 사용적합성이 개선된다면 이는 사용하는 의료진뿐만 아니라 환자에게도 의술의 혜택을 돌려주는 계기가 될 것으로 기대된다.

디지털 파워앰프 기법 기반의 초음파 파형 발생 방법에 관한 연구

이우열 서강대학교 대학원 2001 국내석사

초음파 의료영상장치는 MRI, CT와 같은 다른 의료 영상장치에 비해 실시간으로 영상을 얻을 수 있으며 인체에 무해한 특성을 가지기 때문에 현대 의학에서 갖는 역할과 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 고전압의 짧은 펄스를 전송하는 기존의 초음파 의료영상장치는 신호 대 잡음비가 제한된다. 최근에 이러한 신호 대 잡음비를 극복하기 위해서 긴 시간동안 임의의 신호를 송신할 수 있는 방법이 연구되고 있다. 이때 일반적인 A, AB, B계열 파워앰프를 사용하여 임의의 신호를 전송할 수 있다. 그러나 이러한 파워앰프는 낮은 전력효율 때문에 많은 열이 발생한다. 그래서 이를 극복하기 위한 방열기와 같은 부가적인 회로의 필요성 때문에 경제적인 부담이 증대된다. 이런 이유로 본 논문에서는 이론적으로 열이 전혀 발생하지 않고 최소의 부피를 갖는 초음파 의료영상장치에 적합한 D계열 디지털 파워앰프 구조를 제안하였다. 제안된 구조에서 일반적인 D계열 디지털 파워앰프의 디지털 noise shaper와 PWM과정을 아날로그 noise shaper만을 사용하여 구현하였다. 또한 전송할 신호를 미리 알고 있기 때문에 아날로그 noise shaper를 하드웨어로 구현 할 필요가 없다. 즉, 아날로그 noise shaper는 소프트웨어로 구현하였으며 그 결과 신호를 메모리에 저장하였다가 필요한 순간에 파워스위치의 입력신호로 사용한다. 모사실험을 통해 낮은 전력소모와 단순한 하드웨어를 사용하여 초음파 대역의 가중 첩 신호를 전송할 수 있음을 검증하였다. The role and importance of ultarsound imaging in the field of modern clinical medicine has been increasing more rapidly than other medical imaging modalities such as MRI and X-ray CT because it is less harmful to human body and capable of real-time imaging. However, conventional ultrasound imaging systems transmitting short pulses with a high voltage peak exhibit SNR limitation. Recently, research efforts have recently been made to overcome the SNR limitation by transmitting long-duration waveforms with arbitrary shapes. Although conventional class-A, -B, and -AB power amplifiers can be used to transmit an arbitrary waveform, they have demerits of high cost and low power efficiencies. Especially, the low power efficiency increases circuit temperature and makes it necessary to use bulky heak sinkers. In this thesis, a class-D amplifier architecture suitable for medical ultrasound imaging is proposed, which consists of a simple power switch and a LC LPF and in theory produces no heat. In the proposed power amplifier, the digital noise shaper and pulse-width modulator contained in most audio class-D amplifiers are replaced with a single analog noise shaper. In addition, it is not necessary to implement the analog noise shaper practically, because the arbitrary waveforms to be transmitted are always pre-designed in ultrasound imaging. In other words, the analog noise shaping is performed in a computer and the resulting waveform is fed to the simple power switch in a real imaging system. Computer simulation results show that a class-D amplifier for transmitting weighted chirp signals, with a simple hardware and low power consumption, can be implemented using the proposed architecture.

한국형 갑상선 초음파 영상의 병변 분할 딥러닝 모델

채희진 동의대학교 대학원 2025 국내석사

본 연구는 국내 의료기관에서 획득된 갑상선 초음파 영상을 이용하여 병변 을 자동으로 분할할 수 있는 Attention U-Net 기반 딥러닝 모델을 개발하 고 그 성능을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 갑상선 초음파는 갑상선 결 절 평가에 널리 사용되는 1차적 영상 기법이나, 작은 결절이나 경계가 불분 명한 병변에서는 검사자 경험과 주관적 판단에 따라 판독 결과의 변동성이 발생하는 한계가 존재한다. 또한 기존 연구는 비한국인 또는 단일 기관 자 료에 편중되어 있어 국내 임상 환경에 적합한 모델 개발에 제약이 있었다. 본 연구에서는 2024년 8월부터 2025년 2월까지 수집된 335매의 B-mode 갑상선 초음파 영상을 분석에 활용하였다. 모든 영상은 K-TIRADS 기준에 따라 양성 및 악성 결절을 포함하였고, 256×256 픽셀로 정규화된 후 전문의 가 표시한 관심영역(ROI)을 기준으로 수동으로 마스킹하여 이진마스크 (Binary Mask)를 제작하였다. 또한 회전, 이동, 스케일링 등 다양한 데이터 증강 기법을 적용하여 영상 다양성을 확보하고 과적합을 방지하였다. Attention U-Net 기반 분할 모델의 성능을 Accuracy와 Dice 계수를 통해 평가한 결과, 정확도(Accuracy) 99.4%, Dice 계수 88.8%로 기존 U-Net 계 열 모델보다 향상된 성능을 보였다. Attention Gate는 병변과 무관한 배경 정보를 효과적으로 억제하고 병변 관련 특징을 선택적으로 강조하여, 미세 결절이나 경계가 흐릿한 병변에서도 안정적이고 세밀한 분할이 가능하게 하 였다. 학습 곡선은 약 60 epoch 이후 안정적으로 수렴하여 제한된 데이터에 도 불구하고 모델이 충분한 일반화 성능을 확보했음을 시사하였다. 갈본 연구에서 제안한 Attention U-Net 기반 분할 모델은 국내 환자의 갑 상선 초음파 영상에서 탁월한 병변 분할 성능을 보여주었으며, 한국형 컴퓨 터 보조 진단 시스템 개발의 핵심 구성 요소로 활용될 가능성이 높다. 본 모델은 객관적이고 일관된 병변 분할 정보를 제공함으로써 판독자 간 변이 를 줄이고 K-TIRADS 기반 진단 의사결정을 보조함으로써 국내 임상 현장 에서의 갑상선 결절 평가의 신뢰도와 효율성을 향상시키는 데 기여할 수 있 다.

합성구경 기법 기반의 의료 초음파 영상개선

정종섭 서강대학교 대학원 2001 국내석사

본 논문에서는 초음파 의료 영상의 성능을 현저히 향상시킬 수 있는 새로운 영상개선 기법들을 제안하였다. 제안된 기법들은 최소한 프레임을 구성하는데 필요한 모든 RF 수신신호들을 저장하고 합성구경 기법에 기반해서 수신신호들을 처리함으로써, 초음파 영상의 화질을 결정하는 주요 성능 변수인 해상도, 신호 대 잡음비, 주사속도 등을 개선시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 일반적인 합성구경 영상에서 발생하는 움직임 결함문제를 효율적으로 해결할 수 있는 새로운 움직임 추정 및 보상 기법을 제안하였다 제안된 기법들의 성능을 검증하기 위하여 RF 수신신호들을 저장한 뒤 재사용할 수 있는 실험 장치를 제작한 후 실제 데이터를 사용해서 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과 기존 시스템에 비해서 매우 우수한 영상을 얻을 수 있었으며, 시편 및 인체 데이터 경우에 모두 동일한 효과가 나타남을 확인할 수 있었다. In this thesis, we present new techniques for improving the performance of medical ultrasound imaging. The proposed methods can significantly improve the image quality in terms of resolution, SNR, and frame rate by processing the RF data samples, which are received at all array elements to form at least a single image frame, using synthetic aperture techniques. Also, we proposed a new motion estimation-and-compensation method that can resolve motion artifacts effectively in general synthetic aperture imaging. We built an experimental system that can store and reutilize the RF samples and verified the performance of the proposed methods with real data. The experimental results show that the proposed techniques provide superior images to those by the conventional method both for human and phantom data.

Text-enhanced video foundation model for echocardiography

전재휘 Graduate School, Yonsei University 2025 국내석사

Echocardiography is a primary imaging modality for evaluating various heart diseases, providing comprehensive assessments of cardiac anatomy, myocardial function, valvular abnormalities, and hemodynamics. The interpretation of echocardiography videos is challenging due to the presence of noise and artifacts, and reliance on experts’ subjective analysis. Recent deep learning approaches have advanced echocardiography analysis but face two major limitations: lack of large, labeled datasets and insufficient utilization of the temporal information of videos. In this study, we propose a foundation model leveraging self-supervised learning to learn rich and robust representations from echocardiographic videos without the need of labels. Our model utilizes video masked autoencoders to process echocardiogram videos with non-overlapping spatiotemporal cube patches and incorporates a vision transformer employing joint space-time attention. For more sophisticated video self-supervised learning, perceptual loss is integrated to enhance visual comprehension. Additionally, a text encoder aligns text descriptions with video features, enriching semantic understanding. Temporal loss for understanding sequence of videos is also utilized for proposed model. Our method proposes a domain-specific masking strategy suitable for fan-shaped imaging of echocardiography. This method not only focuses on regions with medical objects but also reduces computational cost which is important to train large-scale model with large dataset. By leveraging the inherent structure of unlabeled data, our approach enables the model to learn meaningful spatial and temporal features. The model's performance was evaluated through echocardiography downstream task, Left Ventricular Hypertrophy classification. Our proposed method demonstrates its superiority in sensitivity, accuracy, and robustness. These results highlight its potential to significantly advance echocardiography video analysis and contribute to the development of future medical imaging. 심장 초음파(Echocardiography)는 다양한 심장 질환을 평가하기 위한 의료영상 기법으로, 심장 해부학, 심근 기능, 판막 이상, 혈역학에 대한 종합적인 평가가 가능하다. 그러나 초음파 영상 해석은 초음파 영상의 노이즈 및 왜곡으로 인한 어려움과 전문가 분석의 주관성이라는 한계점이 있다. 최근 딥러닝 기술이 심장 초음파 분석을 발전시켰지만 여전히 한계가 존재한다. 대규모 라벨링 데이터셋이 부족하고 동영상 내 시간적 정보를 효과적으로 활용하지 못하는 점이다. 본 연구에서는 동영상의 풍부하고 강건한 표현을 학습하기 위해 자기지도학습 (Self-Supervised Learning, SSL)을 활용한 심장초음파 특화 동영상 파운데이션 모델을 제안한다. 제안 모델은 시공간 패치로 초음파 영상을 처리하는 Video Masked Autoencoders를 활용한다. 더욱 정교한 자기지도 학습을 위해 perceptual loss를 통해 영상에 대한 시각적 이해를 향상시켰으며, 텍스트 인코더를 사용해 영상 특징과 텍스트의 특징을 정렬함으로써 의미론적 표현 학습을 가능하게 했다. 또한, temporal loss를 통해 동영상의 시간 정보를 효과적으로 학습했다. 본 연구는 심장 초음파의 부채꼴모양의 영상에 적합한 마스킹 전략을 제안한다. 이 방법은 동영상에서 의료구조물 영역에 초점을 맞추는 동시에 계산 비용을 절감한다. 라벨이 없는 심장초음파 동영상 데이터를 활용하여, 제안된 모델은 심장의 공간적 및 시간적 특징을 학습했다. 좌심실 비대 (Left Ventricular Hypertrophy) 병인 분류를 통해 성능을 평가하였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 입증하였다.

超音波 醫療映像 傳送을 위한 ISDN LAPD Protocol의 具現

임용곤 亞洲大學校 1994 국내석사

PDE-based inverse problems of identifying physical properties for medical imaging

장재성 Graduate School, Yonsei University 2017 국내박사

스펙클 현상을 포함한 초음파 도플러 의료영상 신호 모델링에 관한 연구

김덕영 서울市立大學校 1995 국내석사