[논문 리뷰] Real-Time Impulse Noise Removal from MR Images for Radiosurgery Applications

Zohreh HosseinKhani, Mohsen Hajabdollahi외 5명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 19.

Image and Signal Denoising Methods참고 문헌 18인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 방사선외과에 사용되는 MR 영상에서 인파르스 노이즈를 제거하기 위한 실시간, 하드웨어 통합형 알고리즘을 제안한다. 영상 블록을 에지, 매끄럽고, 질서 없는 영역으로 분류하고, 각 영역에 맞는 특화된 노이즈 제거 방법을 적용하여, FPGA에서 낮은 자원 소비로 높은 정확도를 달성한다. 이는 방사선외과 시스템과 같은 의료 영상 장치에 통합하기에 적합하다.

ABSTRACT

In the recent years image processing techniques are used as a tool to improve detection and diagnostic capabilities in the medical applications. Medical applications have been so much affected by these techniques which some of them are embedded in medical instruments such as MRI, CT and other medical devices. Among these techniques, medical image enhancement algorithms play an essential role in removal of the noise which can be produced by medical instruments and during image transfer. It has been proved that impulse noise is a major type of noise, which is produced during medical operations, such as MRI, CT, and angiography, by their image capturing devices. An embeddable hardware module which is able to denoise medical images before and during surgical operations could be very helpful. In this paper an accurate algorithm is proposed for real-time removal of impulse noise in medical images. All image blocks are divided into three categories of edge, smooth, and disordered areas. A different reconstruction method is applied to each category of blocks for the purpose of noise removal. The proposed method is tested on MR images. Simulation results show acceptable denoising accuracy for various levels of noise. Also an FPAG implementation of our denoising algorithm shows acceptable hardware resource utilization. Hence, the algorithm is suitable for embedding in medical hardware instruments such as radiosurgery devices.

연구 동기 및 목표

• 방사선외과 응용 분야에서 영상 품질을 향상시키기 위해 실시간, 하드웨어 호환성 있는 노이즈 제거 알고리즘을 개발하기.
• MRI 촬영 및 전송 과정에서 흔히 발생하는 인파르스 노이즈를 제거하면서도 중요한 해부학적 구조를 손상시키지 않기.
• 수술 과정 중 실시간으로 노이즈 제거를 수행하기 위해 알고리즘을 의료 하드웨어 장치에 통합하기.
• 다양한 노이즈 수준에서 높은 노이즈 제거 정확도를 유지하면서도 낮은 하드웨어 자원 소비를 보장하기.

제안 방법

• 알고리즘은 국소 분산과 기울기 특성에 기반해 MR 영상 블록을 세 가지 유형으로 분류한다: 에지, 매끄럽고, 질서 없는 영역.
• 에지 영역에서는 중앙값 기반 필터링 방법을 사용하여 날카로운 전이를 유지하면서도 인파르스 노이즈를 제거한다.
• 매끄러운 영역는 무게 조정 평균 방법을 사용하여 무늬의 균일성을 유지한다.
• 변동성이 높은 특징을 보이는 질서 없는 영역는 적응형 복원 기법을 적용하여 흐림을 방지한다.
• 결정 논리 모듈은 각 블록의 분류에 따라 최적의 노이즈 제거 전략을 선택한다.
• 알고리즘은 FPGA에 구현되어 실시간 성능과 효율적인 자원 활용을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비판적인 해부학적 구조에서 영상 무결성을 유지하면서도 실시간으로 인파르스 노이즈를 제거할 수 있는 알고리즘을 설계할 수 있는가?
• RQ2 에지, 매끄럽고, 질서 없는 영역과 같은 다양한 영역을 어떻게 분류하여 영역별 특화된 노이즈 제거 전략을 적용할 수 있는가?
• RQ3 FPGA에 구현했을 때 제안된 알고리즘의 하드웨어 효율성과 자원 소비는 어떠한가?
• RQ4 다양한 인파르스 노이즈 밀도에서 알고리즘이 일관된 노이즈 제거 정확도를 달성하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통한 검증을 통해 다양한 노이즈 수준에서 높은 노이즈 제거 정확도를 달성한다.
• FPGA 구현은 적절한 하드웨어 자원 소비를 보이며 실시간 의료 장치에의 통합을 가능하게 한다.
• 블록 단위의 분류와 적응형 노이즈 제거 전략은 노이즈 제거와 함께 에지와 무늬를 효과적으로 보존한다.
• 이 방법은 실시간 처리가 가능하므로, 방사선외과와 같은 활성 수술 과정에서의 적용에 적합하다.