연구 목적은 virtual digital test pattern method을 이용하여 REGIUS 150 CR 시스템의 각 LUT별 프로세싱 커브를 도출하고, Dry Imager의 특성을 파악하여 CR의 영상처리 방법을 분석하는 것이다. 실험은 먼저, CR의 화상데이터에 맞게 virtual digital test pattern 파일을 만들고, 인위적으로 입력하여 virtual digital test pattern step의 변화를 통해 각 LUT(THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN)별 프로세싱 커브를 구한다. 그리고 하드카피 이미지를 통해 Dry Imager의 프로세싱 커브도 도출한다. 마지막으로, CR 본체의 영상처리 파라미터들을 변화시켜 각각의 특성을 알아낸다. 실험 결과를 살펴보면, 입 출력 값을 통해 CR 시스템의 입력 다이나믹 레인지의 LUT별 프로세싱 커브를 구하였다. 프로세싱 커브는 모두 곡선으로 이어져 있었으며(LIN mode 제외), 각 커브마다 조금씩 차이를 보였다. 또한 Dry Imager의 프로세싱 커브는 중간부분에만 선형성이 나타났다. 그리고 프로세싱 파라미터의 G value는 기울기와, S value는 감도의 shift량과 관련된다는 것을 알 수 있었고, 선량에 따라 S value가 비례하여 변화한다는 것 또한 유추해 낼 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템은 각 회사별로 내부 처리가 다르고, 구조 또한 복잡하기 때문에 내부 영상처리의 파악이 어렵다. 하지만 본 연구에서 사용한 virtual digital test pattern method는 CR 시스템의 내부처리 구조와 영상 파라미터의 변화에 따른 특성을 추정할 수 있으므로, 이 방법을 통해 타 장비의 CR 시스템과 Dry Imager의 전체적인 영상처리 특성을 비교, 분석 가능할 것이다.
The objectives of this study is to figure out the unknown image processing methods of commercial CR system. We have implemented the processing curve of each Look up table(LUT) in REGIUS 150 CR system by using virtual digital test pattern method. The characteristic of Dry Imager was measured also. First of all, we have generated the virtual digital test pattern file with binary file editor. This file was used as an input data of CR system (REGIUS 150 CR system, KONICA MINOLTA). The DICOM files which were automatically generated output files by the CR system, were used to figure out the processing curves of each LUT modes (THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN). The gradation curves of Dry Imager were also measured to figure out the characteristics of hard copy image. According to the results of each parameters, we identified the characteristics of image processing parameter in CR system. The processing curves which were measured by this proposed method showed the characteristics of CR system. And we found the linearity of Dry Imager in the middle area of processing curves. With these results, we found that the relationships between the curves and each parameters. The G value is related to the slope and the S value is related to the shift in x-axis of processing curves. In conclusion, the image processing method of the each commercial CR systems are different, and they are concealed. This proposed method which uses virtual digital test pattern can measure the characteristics of parameters for the image processing patterns in the CR system. We expect that the proposed method is useful to analogize the image processing means not only for this CR system, but also for the other commercial CR systems.
