Anatomical features such as vessels and diaphragm in the liver are important fiducial marker in the feature-based medical image registration of the liver, which can provide complementary information from multi-modality medical image data. And the performance of feature extraction is important on the registration accuracy. Unfortunately, most 3D US B-mode images in the liver have following obstacles such as speckle noise, mirror image artifacts, shading artifacts, and existence of other organs. These obstacles make anatomical feature extraction difficult. Hence, in this research, we propose an accurate vessel extraction method, which is robust to these obstacles, in the 3D US B-mode image through the processes such as speckle constraint noise filtering, diaphragm modeling, local adaptive threshold, and vessel classification. And we also propose robust diaphragm extraction method which removes clutters connected with diaphragm by using vessel information. The proposed methods provide prospective results in anatomical feature extraction on two data sets of 3D US B-mode image. And we can confirm that the result of 3D CT and 3D US registration using the extracted vessels and diaphragm as features is also satisfactory.
최근 의료 영상의 유도 하에 진행되는 의료 수술이 각광을 받고 있다. 그 대표적인 예가 간 영역의 실시간 초음파 영상을 이용한 고주파 열 치료 (RF ablation)이다. 그러나 초음파 영상의 낮은 해상도로 인하여 제거되어야 할 종양의 정확한 판별이 어려울 때가 있다. 이런 문제를 해결 하기 위해 고화질의 CT/MR 영상과의 융합을 통해 상호 보완적인 정보를 극대화하려는 연구들이 많이 시도되고 있다. 그 하나의 방법으로 특징점 기반의 정합이 있다. 간 영역의 경우 혈관과 횡격막은 정합에 있어 중요한 기준점을 제공해 주며 추출된 특징점의 성능이 정합의 정확도에 직접적인 영향을 미친다. 그러나 초음파 영상의 경우 speckle 노이즈와 횡격막 아래의 거울 현상, shading 현상, 관심 영역안에 존재하는 다른 장기 등은 특징점 추출을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그래서 본 논문에서는 speckle 노이즈 제거, 횡격막 모델링을 이용한 관심 영역 마스킹, 적응적 threshold, 혈관 판별법, 횡격막 보정법 등을 방법으로 이런 문제들에 보다 강인하고 정확한 성능을 보이는 해부학적 특징점 추출 기법을 제안한다. 또한 추출된 해부학점 특징점을 3차원 CT - 초음파 영상간 어파인 정합에 적용해봄으로써 제안된 방법의 유용성을 보였다.