CT 영상에서의 잡음 적응 비등방성 확산 필터링 방법

Abstract

비등방성 확산 필터는 경계선을 보존하고 잡음을 제거하기 위해서 널리 사용되는 영상처리 기술이다. 그러나 사용자가 지정한 횟수만큼 반복하며 잡음을 조금씩 제거해나가는 방식이기 때문에 수행속도가 상대적으로 느리다. 한편 반복횟수를 줄이기 위해서 경계선의 민감도를 높이면 경계선이 흐려지게 된다. 이에 대한 개선방법의 한 예로는 SENSE(SENSitivity-Encoding) 방식을 사용한 MRI가 있다. SENSE MRI는 인체를 빠르게 두 번 촬영하여 저해상도의 MRI 영상과 sensitivity map을 획득하고, sensitivity map을 사용하여 noise map을 계산한다. 그리고 noise map을 사용하여 각 픽셀마다 적용될 경계선의 민감도를 계산한다. 각 픽셀마다 경계선의 민감도를 따로 계산하여 적용하므로 잡음이 많은 곳일수록 민감도도 높아진다. 이는 결국 비등방성 확산 필터의 반복횟수를 줄여 수행속도를 빠르게 한다. 이렇게 수행되는 SENSE MRI 방식은 기존의 MRI 방식보다 상대적으로 빠르다. 그러나 CT에서는 방사선 피폭 문제 때문에 sensitivity map을 얻기 위한 추가 촬영을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 잡음 분산 추정 방법이나 경계선 검출 방법을 응용하여 일반적인 비등방성 확산 필터보다 빠르고 세부적인 경계선까지 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 또한 앞으로 CT 분야에서도 이러한 연구가 계속된다면 방사선 피폭이 적은 간단한 촬영 한 번만으로도 고화질의 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대해본다.