PACS(Picture Archiving Communications System)에서 디지털 의료영상은 정확한 진단을 위해서 대용량의 메모리 및 긴 전송시간을 요구하게 되고 이는 시스템 성능저하의 주요 원인이 되고 있다. 따라서, 디지털 의료영상의 효과적인 압축은 데이터 전송속도의 향상, 데이터 저장장치의 비용절감, 영상데이터 조회속도의 향상 등의 목적을 위해서 매우 필요한 기술이다. 또한, 최근 무선 영상데이터 조회 시스템의 개발로 인해 더욱 디지털의료영상 압축 기술이 필요해지게 되었다.
특히, 의료영상에 압축 기술을 적용함에 있어 영상의 판독성 저하와 병변의 검출능력에 영향을 주지 않는 적절한 영상압축 비율 및 알고리즘의 선택이 중요하다.
따라서, 본 논문에서는 매우 미세한 크기의 병변 검출이 중요한 디지털 유방엑스선 의료영상을 대상으로 압축 화질개선과 압축영상에 대한 평가를 실시하고 그 결과를 분석하였다.
디지털 유방엑스선영상은 초기 유방암 또는 미세 석회화 병변을 진단할 수 있는 진단도구이다. 디지털유방촬영장치인 풀-필드 디지털 매머그래피 (Full-field digital mammography: FFDM)는 전반적인 화질, 피부와 유두, 대흉근의 묘사, 미세석회화 표현 등에서 기존의 스크린 필름 매머그래피 (Screen-film mammography: SFM)타입보다 그 성능이 매우 뛰어나다.
그러나, FFDM의 화질관리 및 압축률에 따른 의료영상 변화 등은 진단의 정확성에 관여하는 매우 민감한 요소들이나, 대부분의 의료기관 디지털 의료영상 관리시스템에서는 검증된 기준 없이 PACS 제조회사 또는 각 의료기관에서 선택한 임의의 압축 알고리즘이나 압축률을 적용하고 있다.
따라서, 본 논문에서는 디지털 유방엑스선 영상 압축 시 화질 변화에 따라 진단에 미치는 영향을 분석하고, JPEG2000 ROI 부호화 방법을 이용하여 최적화된 압축 화질 개선방안을 제시하고자 하였으며, JPEG2000과 JPEG 압축의 장단점과 압축률에 따른 화질변화를 데이터화하여 진단 참고자료로 삼고자 하였다.
또한, 디지털유방촬영장치의 대표적인 두 가지 방식인 직접방식 평판 검출기와 간접방식 평판 검출기를 대상으로 화질특성을 조사하였다. 그리고, 압축률에 따라 영상진단에 미치는 다양한 변화를 분석하였으며 압축영상에 대한 화질개선을 목적으로 최적화된 JPEG2000 ROI 부호화기법을 제시하였다.
X선 영상은 그레이 스케일 영상임으로 ROI 영역과 배경 영역으로 구분하는 ROI 마스크 생성 시 각각의 화소를 0 또는 1의 값으로 2진화하여 (8비트 영상 기준으로 각 픽셀 값의 농도값이 0～5는 0, 6～255까지는 1)처리하였다.
이와 같은 방법으로 JPEG2000 ROI 부호화를 적용한 결과 영상의 신호대잡음비(PSNR)는 비 ROI 영상에 비해 상대적으로 평균 5%정도 하락하였으나 실제 임상영상에 대한 주관적 평가에서는 ROI 영역의 화질개선 효과로 100% 확대 배율에 50:1 이상 압축에서는 상대적으로 우수하였음을 알 수 있었다. 또한, 실제 미세병변 보유 영상을 대상으로 압축률이 미치는 영향을 분석한 결과 JPEG2000 40:1 압축에서 50% 이상 확대 시 의료영상전문가의 평가에서 진단 상 모호하거나 명확히 판독 불가함으로 나타났다.
디지털유방촬영장치의 검출기 종류에 따른 화질 평가에서는 MTF 측정을 통해 디지털유방촬영 영상의 화질은 직접방식 검출기의 영상이 우수한 것으로 분석되었다. 그리고, JPEG과 JPEG2000으로 각각 압축 시 압축에 따른 영상의 화질 평가에서는 JPEG200 적용 시 간접방식 검출기가 영상의 왜곡도가 덜한 것으로 분석되었다.
이상의 다양한 영상압축 실험결과를 통해 디지털 매머그래피 영상에 대한 가장 적절한 압축률과 압축알고리즘 뿐만 아니라 효과적인 디지털유방엑스선 영상의 화질 개선방법을 제시할 수 있었다. 또한, 진단에 있어서 가장 중요한 역할을 하는 영상에 대한 정확한 판독뿐만 아니라 디지털유방영상에서 표준화된 관리시스템의 중요성도 인식하게 되었다.
따라서, 이상의 실험을 통해 본 논문에서 새로이 제시된 최적화된 JPEG2000 ROI 부호화기법을 통해 보다 정확한 의료영상 진단 및 진료효율의 향상이 기대된다.

When it comes to the PACS(Picture Archiving Communications System), in sending and viewing images, large capacity and long transmission time are necessarily required. But such large capacity is the major cause of performance degradation of the PACS. Therefore, the efficient compression technology is highly needed in storing the image, just like enhancement of transferring & viewing speed, reduction of storage cost in the PACS
Moreover, wireless image viewing systems being devised, the needs for digital medical image compression technology are highly increasing. In using dense compression techniques, however, it''s necessary for us to carefully select the proper compression ratios and algorithms, without degrading the quality of images and affecting any lesion detectability.
Thus, in this thesis, I perform experiments for both the enhancement of image quality and accurate estimation of the result in question, when detecting the very tiny-sized lesions in mammography. The image of digital breast X-rays is the important diagnostic tool for detecting early breast cancer and micro calcification lesion.
The full-field digital mammography (FFDM), which has been known as a digital breast imaging system, carries out more outstanding performance than the screen-film mammography in overall image quality, skin & nipple, description of pectoral muscle and expression of micro-calcification. Therefore, the image-quality management and the picture changes by compressibility rate engaged in the accuracy of diagnosis are responsive elements. In fact, most medical institutions have managed their digital medical images based on the compression algorithms or compressibility rates which are provided by the PACS manufacturing companies or by their own medical institutions. Thus, such is the case in this thesis, I analyze the influence on the images when using compression tech, L also suggest the optional methods for improving the image quality.
Lastly, I establish the database for utilizing and sharing publicly, show the pros and cons of JPEG2000, JPEG and changes of image quality when using them. In addition to that, I check on the distinctive features of images when using both direct mode detector and indirect mode detector, which are the two representative methods of a digital breast imaging system. Besides I also verify the various effects on diagnosis according to compression ratios. The JPEG2000 ROI coding system for the purpose of improving the image qualities is optimized for compression medical image
The X-ray image is a grey-scale image. So, it is processed to binarize each pixel generating ROI mask which was able to distinguish between ROI area and background area.(To concentration value of each pixel in 8bit image, 0～5 is 0 and 6～255 is 1)
In this way, after applying the ROI coding method of JPEG2000 to images, The PSNR of the images decreased by 5% is found, but relatively increased when the subjective assessment was made on the real clinical images by using over 50:1 rate compared with non-ROI images.
The experiment of how much compression rate has an effect on the result of diagnosis in the case of microcalcification lesion, with JPEG2000 40:1 compression and over 50% enlargement led to obscure or definitely unacceptable diagnostic results is performed. And in another study of assessment of PSNR degree, according to the kind of detector in digital mammography system, the result was that direct mode detector is much more qualified through MTF measurement. And in each case of JPEG and JPEG2000 compression, using JPEG2000 and indirect mode detector resulted in less distorted images.
All through these experiments, I finally found out the most appropriate compression rate, the most reasonable compression algorithm, and the way for improving the quality of digital mammography as well.
I recognized the importance of standardized management system in mammography, where not to mention the accurate reading of the image has the most crucial role in diagnosis. Thus, I finally suggest the most optimized compressing method by using the JPEG2000 ROI coding system, at the various enlargement level with the help these of outcomes. I earnestly hope there will be more accurate image reading and diagnosis avaliable for future patients