[X-ray] HU: Hounsfield unit이란?
HU(Hounsfield unit)
X-ray beam이 물체를 통과할 때, beam이 물체에 얼마나 흡수되는지를 나타낸다.
주로 사람의 몸에 대한 X-ray 영상을 취득할 때, 각 조직(tissue)의 밀도(density)를 표현하는 단위로 사용된다.
X-ray beam이 많이 흡수될수록 (즉, density가 높을수록) HU값이 크고,
적게 흡수될수록 (즉, density가 낮을수록) HU값이 작다.
HU를 구하는 공식은 다음과 같다.
μ는 original linear attenuation coefficient를 의미하며 간단히 설명하면,
X-ray beam이 특정 물질 1cm를 통과할 때 줄어드는 intensity를 나타내는 계수이다.
따라서 μ는 물질마다 고유한 값을 갖는다.
(attenuation coefficient에 대한 자세한 설명은 다음 게시글을 참고하기 바란다.)
중요한 것은, 물은 HU값이 0이라는 것이다.
위 공식에서 μ에 μ_water를 대입하면 분자가 0이되므로 당연하다.
물보다 dense한 부분은 양의 HU값을 갖고, 물보다 sparse한 부분은 음의 HU값을 갖는다.
이렇게 몸의 부위마다 HU값이 다르기 때문에 이미지에서 부위를 구분할 수 있다.
물보다 high-density를 갖는 bone은 이미지상에서 밝게 나타나고
물보다 low-density를 갖는 lung, fat과 같은 부위는 이미지상에서 어둡게 나타난다.
+) 생각해보면 high-density부분이 X-ray beam에 대한 assumption이 더욱 많이 일어나서 더 어둡게 나타나야 할 것 같은데 밝은 이유는 인간의 눈이 어두운 배경에서 흰 물체를 더욱 잘 파악하기 때문에 인위적으로 영상을 inverse시켰기 때문이라고 한다.
+) X-ray image를 다루다보면 각 pixel의 intensity값이 HU로 되어있는지, μ(attenuation coefficient)로 이루어져있는지를 파악해야한다. 만약 range를 맞추지 않으면 deep learning 등을 활용하여 image를 다룰 때 제대로 된 학습이 이루어지지 않는다.
위 공식을 보면 알수있듯이 HU scale인 경우 (-1000, +3000) 정도의 range로 이루어져있으며 attenuation scale의 경우 (-1, +3)의 비교적 작은 range를 갖는다.