KR101578770B1 - 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 영상 분석부, 및 상기 제1 영상을 이용하여, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하고, 상기 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 협착 측정부를 포함하며, 협착 혈관의 협착 정도를 정확하게 측정할 수 있다.

Description

의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법{APPARATUS POR PROCESSING A MEDICAL IMAGE AND METHOD FOR PROCESSING A MEDICAL IMAGE}
본원 발명은 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법에 관한 것이다.
보다 상세하게는, 본원 발명은 혈관의 협착 정도를 정확하게 측정 할 수 있는 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법에 관한 것이다.
의료 영상 처리 장치는 대상체의 내부 구조를 영상으로 획득하기 위한 장비이다. 의료 영상 처리 장치는 비침습 검사 장치로서, 신체 내의 구조적 세부사항, 내부 조직 및 유체의 흐름 등을 촬영 및 처리하여 사용자에게 보여준다. 의사 등의 사용자는 의료 영상 처리 장치에서 출력되는 의료 영상을 이용하여 환자의 건강 상태 및 질병을 진단할 수 있다. 이러한, 의료 영상을 촬영 및 처리하기 위한 장치로는 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 장치, 컴퓨터 단층촬영(CT: Computed Tomography) 장치, 엑스레이 장치 또는 초음파 장치 등이 있으며, 의료 영상 처리 장치는 촬영된 영상 데이터를 처리하여 의료 영상을 생성한다.
의료 영상 처리 장치 중 컴퓨터 단층촬영(CT) 장치는 대상체에 대한 단면 영상을 제공할 수 있고, 일반적인 엑스선 장치에 비하여 대상체의 내부 구조(예컨대, 신장, 폐 등의 장기 등)가 겹치지 않게 표현할 수 있다는 장점이 있다.
그러나, CT 영상의 분해능(resolution)은 대략 0.7mm 정도이어서, 수 밀리 미터(mm: millimeter) 크기를 갖는 혈관들을 정확하게 촬영하기 어렵다. 또한, 일부 혈관, 예를 들어, 관상 동맥, 은 촬영 중 심장 박동에 의핸 움직임이 발생한다. 이러한 움직임 때문에, 복원된 CT 영상에서 모션 아티팩트(motion artifact)와 같은 다양한 아티팩트가 나타난다.
관상 동맥 협착, 심혈관 질환 등과 같은 혈관 관련 질환을 진단하기 위해서는 의료 영상에서 이상이 있는 혈관을 정확하게 판독하여야 한다. 그러나, 전술한 바와 같이 혈관의 크기가 작고, 촬영 중 발생하는 혈관의 움직임으로 인하여, 정확한 영상 판독 및 진단이 어렵다.
따라서, CT 영상에서 협착과 같은 혈관 질환을 정확하게 판독 및 진단할 수 있는 의료 영상 처리 장치 및 방법을 제공할 필요가 있다.
본원 발명은 혈관의 협착 정도를 정확하게 진단할 수 있도록 하는 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
보다 상세하게는, 컴퓨터 단층 촬영 영상에 있어서 관상 동맥의 협착 정도를 정확하게 진단할 수 있도록 하는 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 영상 분석부, 및 상기 제1 영상을 이용하여, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하고, 상기 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 협착 측정부를 포함한다.
또한, 상기 제1 정보는 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위 각각에서 영상 신호의 강도 값에 대응되는 정보가 될 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출할 수 있다.
또한, 상기 제1 정보는 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제1 누적값; 및 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제2 누적값을 포함할 수 있다.
또한, 상기 협착 측정부는 상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 비율을 상기 제2 정보로 생성할 수 있다.
또한, 상기 협착 측정부는 상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 차이 값을 상기 제2 정보로 생성할 수 있다.
또한, 제1 영상은 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 포함할 수 있다.
또한, 제1 영상은 상기 의료 영상을 상기 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 영상은 상기 의료 영상에서 상기 혈관 부위를 세그멘테이션하여 획득된 영상일 수 있다.
또한, 상기 의료 영상은 3차원 CT 영상일 수 있다.
또한, 상기 의료 영상은 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상일 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득할 수 있다. 그리고, 상기 협착 측정부는 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 부위에 대응되는 영상을 상기 혈관 중심선에 수직한 방향으로 프로젝션하여 생성된 CT 프로젝션 영상을 상기 제1 영상으로 획득할 수 있다. 그리고, 상기 협착 측정부는 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득할 수 있다. 그리고, 상기 협착 측정부는 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 상기 제1 영상을 디스플레이하고, 디스플레이된 상기 제1 영상에서 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 사용자로부터 입력받는 입출력부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 상기 제1 영상에 포함되는 혈관의 직경을 트래킹하고, 상기 혈관의 직경 변화에 근거하여 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 추출할 수 있다.
또한, 상기 혈관은 관상 동맥이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 상기 의료 영상을 입력받는 영상 획득부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는 상기 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행하는 전처리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 전처리부는 상기 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 칼슘 영역 제거, 플라그 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 영상 획득부, 상기 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득하는 혈관 위치 획득부, 상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 혈관 중심선 추출부, 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위 및 상기 정상 혈관 부위 각각에 대응되며 상기 혈관 중심선에 수직한 영역에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 정보 획득부, 및 상기 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 협착 측정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 단계, 상기 제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 단계, 및 상기 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 제1 정보는 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위 각각의 영상 신호의 강도 값에 대응되는 정보가 될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 정보는 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제1 누적값, 및 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제2 누적값을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 정보를 생성하는 단계는 상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 비율을 상기 제2 정보로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 정보를 생성하는 단계는 상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 차이 값을 상기 제2 정보로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상을 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 의료 영상에서 상기 혈관 부위를 세그멘테이션하여 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 의료 영상은 3차원 CT 영상이 될 수 있다.
또한, 상기 의료 영상은 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 제1 영상을 디스플레이하는 단계, 및 디스플레이된 상기 제1 영상에서 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 사용자로부터 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 제1 영상에 포함되는 혈관의 직경을 트래킹하고, 상기 혈관의 직경 변화에 근거하여 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 혈관은 관상 동맥이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 상기 의료 영상을 입력받는 단계, 및 상기 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 전처리를 수행하는 단계는 상기 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 칼슘 영역 제거, 플라그 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 단계, 상기 제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득하는 단계, 상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 단계, 상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위 및 상기 정상 혈관 부위 각각에 대응되며, 상기 혈관 중심선에 수직한 영역에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 단계, 및 상기 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
도 1은 일반적인 CT 시스템(100)의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3은 통신부의 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 심장 부위를 촬영한 CT 영상을 나타내는 도면이다.
도 5는 관상 동맥의 협착 정도를 측정하기 위한 일반적인 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 7은 영상 분석부의 세그멘테이션 동작을 설명하기 위한 일 도면이다.
도 8은 영상 분석부의 동작을 설명하기 위한 일 도면이다.
도 9는 영상 분석부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 10은 협착 측정부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
본 명세서에서 "영상"은 이산적인 영상 요소들(예를 들어, 2차원 영상에 있어서의 픽셀들 및 3차원 영상에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상은 CT 촬영 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 영상 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "CT(Computed Tomography) 영상"란 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 대상체를 촬영함으로써 획득된 복수개의 엑스레이 영상들의 합성 영상을 의미할 수 있다.
본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 또는 혈관을 포함할 수 있다. 또한, "대상체"는 팬텀(phantom)을 포함할 수도 있다. 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사한 부피를 갖는 물질을 의미하는 것으로, 신체와 유사한 성질을 갖는 구형(sphere)의 팬텀을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
CT 시스템은 대상체에 대하여 단면 영상을 제공할 수 있으므로, 일반적인 X-ray 촬영 기기에 비하여 대상체의 내부 구조(예컨대, 신장, 폐 등의 장기 등)가 겹치지 않게 표현할 수 있다는 장점이 있다.
CT 시스템은, 예를 들어, 2mm 두께 이하의 영상데이터를 초당 수십, 수백 회 획득하여 가공함으로써 대상체에 대하여 비교적 정확한 단면 영상을 제공할 수 있다. 종래에는 대상체의 가로 단면만으로 표현된다는 문제점이 있었지만, 다음과 같은 여러 가지 영상 재구성 기법의 등장에 의하여 극복되었다. 3차원 재구성 영상기법들로는 다음과 같은 기법들이 있다.
- SSD(Shade surface display): 초기 3차원 영상기법으로 일정 HU값을 가지는 복셀들만 나타내도록 하는 기법.
- MIP(maximum intensity projection)/MinIP(minimum intensity projection): 영상을 구성하는 복셀 중에서 가장 높은 또는 낮은 HU값을 가지는 것들만 나타내는 3D 기법.
- VR(volume rendering): 영상을 구성하는 복셀들을 관심영역별로 색 및 투과도를 조절할 수 있는 기법.
- 가상내시경(Virtual endoscopy): VR 또는 SSD 기법으로 재구성한 3차원 영상에서 내시경적 관찰이 가능한 기법.
- MPR(multi planar reformation): 다른 단면 영상으로 재구성하는 영상 기법. 사용자가 원하는 방향으로의 자유자제의 재구성이 가능하다.
- Editing: VR에서 관심부위를 보다 쉽게 관찰하도록 주변 복셀들을 정리하는 여러 가지 기법.
- VOI(voxel of interest): 선택 영역만을 VR로 표현하는 기법.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 단층촬영(CT) 시스템(100)은 첨부된 도 1을 참조하여 설명될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)은 다양한 형태의 장치들을 포함할 수 있다.
도 1은 일반적인 CT 시스템(100)의 개략도이다. 도 1을 참조하면, CT 시스템(100)은 갠트리(102), 테이블(105), X-ray 생성부(106) 및 X-ray 검출부(108)를 포함할 수 있다.
갠트리(102)는 X-ray 생성부(106) 및 X-ray 검출부(108)를 포함할 수 있다.
대상체(10)는 테이블(105) 상에 위치될 수 있다.
테이블(105)은 CT 촬영 과정에서 소정의 방향(예컨대, 상, 하, 좌, 우 중 적어도 한 방향)으로 이동할 수 있다. 또한, 테이블(105)은 소정의 방향으로 소정의 각도만큼 기울어질 수 있거나(tilting) 또는 회전(rotating)될 수 있다.
또한, 갠트리(102)도 소정의 방향으로 소정의 각도만큼 기울어질 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)은 갠트리(102), 테이블(105), 제어부(118), 저장부(124), 영상 처리부(126), 입력부(128), 디스플레이부(130), 통신부(132)를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 대상체(10)는 테이블(105) 상에 위치할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 테이블(105)은 소정의 방향(예컨대, 상, 하, 좌, 우 중 적어도 한 방향)으로 이동 가능하고, 제어부(118)에 의하여 움직임이 제어될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 갠트리(102)는 회전 프레임(104), X-ray 생성부(106), X-ray 검출부(108), 회전 구동부(110), 데이터 획득 회로(116), 데이터 송신부(120)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 갠트리(102)는 소정의 회전축(RA; Rotation Axis)에 기초하여 회전 가능한 고리 형태의 회전 프레임(104)을 포함할 수 있다. 또한, 회전 프레임(104)은 디스크의 형태일 수도 있다.
회전 프레임(104)은 소정의 시야 범위(FOV; Field Of View)를 갖도록 각각 대향하여 배치된 X-ray 생성부(106) 및 X-ray 검출부(108)를 포함할 수 있다. 또한, 회전 프레임(104)은 산란 방지 그리드(anti-scatter grid, 114)를 포함할 수 있다. 산란 방지 그리드(114)는 X-ray 생성부(106)와 X-ray 검출부(108)의 사이에서 위치할 수 있다.
의료용 영상 시스템에 있어서, 검출기(또는 감광성 필름)에 도달하는 X-선 방사선에는, 유용한 영상을 형성하는 감쇠된 주 방사선 (attenuated primary radiation) 뿐만 아니라 영상의 품질을 떨어뜨리는 산란 방사선(scattered radiation) 등이 포함되어 있다. 주 방사선은 대부분 투과시키고 산란 방사선은 감쇠시키기 위해, 환자와 검출기(또는 감광성 필름)와의 사이에 산란 방지 그리드를 위치시킬 수 있다.
예를 들어, 산란 방지 그리드는, 납 박편의 스트립(strips of lead foil)과, 중공이 없는 폴리머 물질(solid polymer material)이나 중공이 없는 폴리머(solid polymer) 및 섬유 합성 물질(fiber composite material) 등의 공간 충전 물질(interspace material)을 교대로 적층한 형태로 구성될 수 있다. 그러나, 산란 방지 그리드의 형태는 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
회전 프레임(104)은 회전 구동부(110)로부터 구동 신호를 수신하고, X-ray 생성부(106)와 X-ray 검출부(108)를 소정의 회전 속도로 회전시킬 수 있다. 회전 프레임(104)은 슬립 링(미도시)을 통하여 접촉 방식으로 회전 구동부(110)로부터 구동 신호, 파워를 수신할 수 있다. 또한, 회전 프레임(104)은 무선 통신을 통하여 회전 구동부(110)로부터 구동 신호, 파워를 수신할 수 있다.
X-ray 생성부(106)는 파워 분배부(PDU; Power Distribution Unit, 미도시)에서 슬립 링(미도시)을 거쳐 고전압 생성부(미도시)를 통하여 전압, 전류를 인가 받아 X선을 생성하여 방출할 수 있다. 고전압 생성부가 소정의 전압(이하에서 튜브 전압으로 지칭함)을 인가할 때, X-ray 생성부(106)는 이러한 소정의 튜브 전압에 상응하게 복수의 에너지 스펙트럼을 갖는 X-ray들을 생성할 수 있다.
X-ray 생성부(106)에 의하여 생성되는 X-ray는, 콜리메이터(collimator, 112)에 의하여 소정의 형태로 방출될 수 있다.
X-ray 검출부(108)는 X-ray 생성부(106)와 마주하여 위치할 수 있다. X-ray 검출부(108)는 복수의 X-ray 검출 소자들을 포함할 수 있다. 단일 엑스선 검출 소자는 단일 채널을 형성할 수 있지만, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
X-ray 검출부(108)는 X-ray 생성부(106)로부터 생성되고 대상체(10)를 통하여 전송된 X 선을 감지하고, 감지된 X선의 강도에 상응하게 전기 신호를 생성할 수 있다.
X-ray 검출부(108)는 방사선을 광으로 전환하여 검출하는 간접방식과 방사선을 직접 전하로 변환하여 검출하는 직접방식 검출기를 포함할 수 있다. 간접방식의 X-ray 검출부는 Scintillator를 사용할 수 있다. 또한, 직접방식의 X-ray 검출부는 photon counting detector를 사용할 수 있다. 데이터 획득 회로(DAS; Data Acquisitino System)(116)는 X-ray 검출부(108)와 연결될 수 있다. X-ray 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 DAS(116)에서 수집될 수 있다. X-ray 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 유선 또는 무선으로 DAS(116)에서 수집될 수 있다.또한, X-ray 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 증폭기(미도시)를 거쳐 아날로그/디지털 컨버터(미도시)로 제공될 수 있다.
슬라이스 두께(slice thickness)나 슬라이스 개수에 따라 X-ray 검출부(108)로부터 수집된 일부 데이터만이 영상 처리부(126)에 제공될 수 있고, 또는 영상 처리부(126)에서 일부 데이터만을 선택할 수 있다.
이러한 디지털 신호는 데이터 송신부(120)를 통하여 영상 처리부(126)로 제공될 수 있다. 이러한 디지털 신호는 데이터 송신부(120)를 통하여 유선 또는 무선으로 영상 처리부(126)로 송신될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(118)는 CT 시스템(100)의 각각의 모듈의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(118)는 테이블(105), 회전 구동부(110), 콜리메이터(112), DAS(116), 저장부(124), 영상 처리부(126), 입력부(128), 디스플레이부(130), 통신부(132) 등의 동작들을 제어할 수 있다.
영상 처리부(126)는 DAS(116)로부터 획득된 데이터(예컨대, 가공 전 순수(pure) 데이터)를 데이터 송신부(120)를 통하여 수신하여, 전처리(pre-processing)하는 과정을 수행할 수 있다.
전처리는, 예를 들면, 채널들 사이의 감도 불균일 정정 프로세스, 신호 세기의 급격한 감소 또는 금속 같은 X선 흡수재로 인한 신호의 유실 정정 프로세스 등을 포함할 수 있다.
영상 처리부(126)의 출력 데이터는 로 데이터(raw data) 또는 프로젝션(projection) 데이터로 지칭될 수 있다. 이러한 프로젝션 데이터는 데이터 획득시의 촬영 조건(예컨대, 튜브 전압, 촬영 각도 등)등과 함께 저장부(124)에 저장될 수 있다.
프로젝션 데이터는 대상체롤 통과한 X선의 세기에 상응하는 데이터 값의 집합일 수 있다. 설명의 편의를 위해, 모든 채널들에 대하여 동일한 촬영 각도로 동시에 획득된 프로젝션 데이터의 집합을 프로젝션 데이터 세트로 지칭한다.
저장부(124)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(SD, XD 메모리 등), 램(RAM; Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM; Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 영상 처리부(126)는 획득된 프로젝션 데이터 세트를 이용하여 대상체에 대한 단면 영상을 재구성할 수 있다. 이러한 단면 영상은 3차원 영상일 수 있다. 다시 말해서, 영상 처리부(126)는 획득된 프로젝션 데이터 세트에 기초하여 콘 빔 재구성(cone beam reconstruction) 방법 등을 이용하여 대상체에 대한 3차원 영상을 생성할 수 있다.
입력부(128)를 통하여 X선 단층 촬영 조건, 영상 처리 조건 등에 대한 외부 입력이 수신될 수 있다. 예를 들면, X선 단층 촬영 조건은, 복수의 튜브 전압, 복수의 X선들의 에너지 값 설정, 촬영 프로토콜 선택, 영상재구성 방법 선택, FOV 영역 설정, 슬라이스 개수, 슬라이스 두께(slice thickness), 영상 후처리 파라미터 설정 등을 포함할 수 있다. 또한 영상 처리 조건은 영상의 해상도, 영상에 대한 감쇠 계수 설정, 영상의 조합비율 설정 등을 포함할 수 있다.
입력부(128)는 외부로부터 소정의 입력을 인가 받기 위한 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 입력부(128)는 마이크로폰, 키보드, 마우스, 조이스틱, 터치 패드, 터치팬, 음성, 제스처 인식장치 등을 포함할 수 있다.
디스플레이부(130)는 영상 처리부(126)에 의해 재구성된 X선 촬영 영상을 디스플레이할 수 있다.
전술한 엘리먼트들 사이의 데이터, 파워 등의 송수신은 유선, 무선 및 광통신 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
통신부(132)는 서버(134) 등을 통하여 외부 디바이스, 외부 의료 장치 등과의 통신을 수행할 수 있다. 이와 관련하여서는 도 3을 참조하여 후술한다.
도 3은 통신부의 구성을 도시하는 도면이다.
통신부(132)는, 유선 또는 무선으로 네트워크(301)와 연결되어 서버(134), 외부 의료 장치(136) 또는 외부 디바이스(138)와의 통신을 수행할 수 있다. 통신부(132)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)을 통해 연결된 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고받을 수 있다.
또한, 통신부(132)는 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준에 따라 외부 기기(138) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.
통신부(132)는 네트워크(301)를 통해 대상체의 진단과 관련된 데이터를 송수신할 수 있다. 또한 통신부(132)는 MRI 장치, X-ray 장치 등 다른 의료 기기(136)에서 획득된 의료 영상 등을 송수신할 수 있다.
나아가, 통신부(132)는 서버(134)로부터 환자의 진단 이력이나 치료 일정 등을 수신하여 환자의 임상적 진단 등에 활용할 수도 있다. 또한, 통신부(132)는 병원 내의 서버(134)나 의료 장치(136)뿐만 아니라, 사용자나 환자의 휴대용 단말(138) 등과 데이터 통신을 수행할 수도 있다.
또한 장비의 이상유무 및 품질 관리현황 정보를 네트워크를 통해 시스템 관리자나 서비스 담당자에게 송신하고 그에 대한 feedback을 수신할 수 있다.
도 4는 심장 부위를 촬영한 CT 영상을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, CT 시스템(100)을 이용하여 촬영 대상체인 심장을 촬영하고, 그에 따라서 획득된 3차원 CT 영상이 도시된다.
심장 질환에 있어서, 대표적으로 심장 부정맥, 심혈관 질환 등이 있다. 여기서, 심혈관 질환으로는 대표적으로 관상 동맥 협착(coronary artery stenosis)이 있다. 관상 동맥 협착은 심근경색, 부정맥, 협심증 등과 같은 심각한 질병을 유별하게 되므로, 정확하게 진단하여 협착된 혈관을 늘려주거나 제거하여야 한다.
그러기 위해서는, CT 영상과 같은 의료 영상을 판독하여 협착 혈관을 찾고 협착된 혈관의 협착 정도를 정확하게 측정하여야 한다.
의사 등의 사용자는 심장 CT 영상(400)을 보고 관상 동맥(410)의 협착 정도를 진단할 수 있다. 구체적으로, 의사 등의 사용자는 관상 동맥(410) 중 협착이 발생한 지점을 찾고, 해당 지점에서 혈관의 협착 정도를 측정할 수 있다.
도 5는 관상 동맥의 협착 정도를 측정하기 위한 일반적인 방법을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로, 도 5는 엑스레이 혈관조영술(X-ray angiography)에서 관상 동맥 협착을 측정하는 방법을 나타내는 도면이다.
구체적으로, 도 5의 (a)는 협착된 혈관의 단면을 나타낸다. 그리고, 도 5의 (b), (c) 및 (d)는 협착된 혈관의 세로축 단면을 나타낸다.
도 5의 (a)를 참조하면, 정상 혈관의 단면(510)에 비하여 줄어든 크기를 가지는 협착된 혈관의 단면(520)이 도시된다.
일반적으로, 협착 혈관의 위치를 획득하기 위해서는, CT 영상에서 관상 동맥을 세그멘테이션(segmentation)하고, 세그멘테이션된 영상에서 협착이 발생한 위치를 지정한다. 그리고, 지정된 위치에서 혈관의 직경을 측정하여 협착 정도를 측정한다.
종래에는 엑스레이 혈관조영술(X-ray angiography)에 있어서, 관상 동맥의 협착 정도를 측정하기 위해서 540 수식을 이용하였다. 540 수식에 있어서, dr 은 정상 혈관의 직경을 나타내고, dm 은 협착 혈관의 직경을 나타내며, Sd 는 협착 정도를 나타내는 값이 된다.
구체적으로, 협착 혈관의 단면을 나타내는 영상에서, 협착 혈관의 직경을 측정하고, 정상 혈관 대비 협착 혈관의 직경을 백분율로 표현한 값을 관상 동맥의 협착 정도를 나타내는 값으로 이용하였다.
협착 혈관의 직경 및 정상 혈관의 직경은 측정하는 기준 선마다 다르게 측정될 수 있다. 구체적으로, 531 선을 기준으로 직경을 측정하면, 협착 혈관은 dm1, 정상 혈관은 dr1 로 측정된다. 그리고, 532 선을 기준으로 직경을 측정하면, 협착 혈관은 dm2, 정상 혈관은 dr2 로 측정된다. 그리고, 533 선을 기준으로 직경을 측정하면, 협착 혈관은 dm3, 정상 혈관은 dr3 로 측정된다.
또한, 531 선을 기준으로 한 혈관의 수직 단면은 도 5의 (b)에서와 같이 나타낼 수 있다. 그리고, 532 선을 기준으로 한 혈관의 수직 단면은 도 5의 (c)에서와 같이 나타낼 수 있다. 그리고, 533 선을 기준으로 한 혈관의 수직 단면은 도 5의 (d)에서와 같이 나타낼 수 있다.
종래의 엑스레이 혈관조영술에서 혈관의 협착 정도를 측정하는 방법에 있어서, 영상의 해상도는 얇은 혈관까지 정확하게 세그멘테이션 하는데는 충분하지 않다. 또한, 혈관의 경우 촬영도중 계속하여 움직임이 발생하고 그에 따라서 모션 아티팩트가 발생한다. 따라서, 종래의 엑스레이 혈관조영술에서는 정상 혈관의 직경 및 협착 혈관의 직경을 측정하는데 있어서 정확도가 떨어지게 된다.
따라서, 이하에서는 혈관의 협착 정도를 정확하게 측정할 수 있는 본 발명의 일 또는 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법에 대하여, 도 6 내지 도 14를 참조하여 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(600)는 영상 분석부(610) 및 협착 측정부(630)를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(600)는 도 2에서 전술한 영상 처리부(126)와 대응되는 장치 구성이 될 수 있다. 또는, CT 시스템(100)과 유무선의 네트워크(301)를 통하여 연결되는 의료 장치(136)와 대응되는 장치 구성이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(600)는 입출력부(650)를 더 포함할 수 있다. 입출력부(650)는 도 2에서 설명한 입력부(128) 및 디스플레이 부(130)에 동일 대응되는 장치 구성이 될 수 있다.
따라서, 영상 처리 장치(600)에 있어서, 도 2에서와 중복되는 설명은 생략한다.
이하에서는, 의료 영상으로 3차원 CT 영상을 입력받고, 3차원 CT 영상을 이용하여 관상 동맥(coronary artery)의 협착(stenosis) 정도를 측정하는 경우를 예로 들어 설명한다. 또한, 의료 영상은 2차원 CT 영상일 수도 있다. 또한, 의료 영상은 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상이 될 수 있다.
영상 분석부(610)는 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득한다.
구체적으로, 영상 분석부(610)는 의료 영상에서 혈관 부위를 세그멘테이션할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(600)는 혈관의 협착 정도를 측정하기 위하여, 먼저 혈관 부위를 포함하는 영상을 세그멘테이션하고, 세그멘티드된 영상에 포함되는 협착 혈관의 협착 정도를 측정할 수 있다.
여기서, 제1 영상은 혈관 부위가 명확히 나타나는 모든 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 제1 영상은 의료 영상에서 혈관 부위가 세그멘티드된 영상이 될 수 있다. 또한, 제1 영상은 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상이 될 수 있다. 또한, 제1 영상은 3차원 CT 영상을 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상이 될 수 있다.
도 7은 영상 분석부의 세그멘테이션 동작을 설명하기 위한 일 도면이다.
구체적으로, 영상 분석부(610)는 엑스레이를 조사하여 촬영한 3차원 CT 영상(400)에서, 혈관 부위를 포함하는 영상을 세그멘테이션(segmentation)한다. 도 7에는 세그멘티드된 영상(700)이 도시된다.
제1 영상은 세그멘티드된 영상(700)을 포함할 수 있다.
협착 측정부(630)는 제1 영상을 이용하여, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다. 그리고, 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성한다.
또한, 영상 분석부(610)는 의료 영상의 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출할 수 있다.
또한, 영상 분석부(610)는 의료 영상에서 혈관 중심선을 더욱 정확하게 추출하고, 후속하여 설명할 제1 정보를 더욱 정확하게 획득하기 위해서, 영상 전처리(image pre-processing)를 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 분석부(610)는 수신된 의료 영상에 포함되는 칼슘(calcium) 영역 제거, 플라그(plaque) 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
이하에서는 제1 영상 및 제1 영상을 이용한 제1 정보의 획득 동작을 도 8 내지 도 10을 참조하여 상세히 설명한다.
구체적으로, 제1 영상은 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상이 될 수 있다. 예를 들어, 혈관의 단면 영상으로는 CPR 영상이 될 수 있다. 혈관의 단면 영상은 이하에서 도 8을 참조하여 상세히 설명한다.
또한, 제1 영상은 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 제1 영상은 혈관 중심선의 수직 벡터와 평행한 방향에서 3차원 CT 영상을 프로젝션하여 획득한 CT 프로젝션 영상(CT projection image)이 될 수 있다.
또한, 의료 영상으로 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 3차원 CT 영상이 입력된 경우, 제1 영상은 멀티 에너지 CT 촬영에 의해 획득된 3차원 CT 영상의 혈관 부위 영상, 멀티 에너지 CT 영상의 프로젝션 영상, 또는 멀티 에너지 CT영상의 혈관 단면 영상이 될 수 있다. 멀티 에너지 CT 영상은 이하에서 도 9를 참조하여 상세히 설명한다.
또한, 제1 정보는 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위 각각에서 영상 신호의 강도 값(intensity value)에 대응되는 정보이다. 예를 들어, 영상 신호의 강도 값은, 각 화소에 대응되는 영상 신호의 메그니튜드 값, 영상 내에서 각 화소에서의 밝기 값, 또는 영상 생성을 위하여 각 화소별로 인가되는 전압 값 등이 될 수 있다.
협착 측정부(630)는 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다. 그리고, 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성한다. 협착 측정부(630)의 제1 정보를 이용한 제2 정보의 생성 동작은 이하에서 도 8 및 도 10을 참조하여 상세히 설명한다.
도 8은 영상 분석부의 동작을 설명하기 위한 일 도면이다.
도 8을 참조하면, CT의 단면 영상(810)이 도시된다. 구체적으로, 도 8의 (a)는 심장의 관상 동맥을 촬영한 CT의 단면 영상(810)을 도시한다. 그리고, 도 8의 (b)는 혈관 중심선에 수직한 혈관의 수직면을 나타내는 영상을 도시한다. 영상(810)은 혈관 부위에 대응되는 제1 영상에서, 혈관의 중심선으로 절단된 단면을 나타낸다.
영상 분석부(610)는 영상 분석부(610)는 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득할 수 있다.
구체적으로, 정상 혈관 및 협착 혈관의 위치는 사용자에 의해서 지정될 수 있으며, 입출력부(650)를 통하여 사용자로부터 정상 혈관 및 협착 혈관의 위치를 입력받을 수 있다. 또는 영상 분석부(610)는 정상 혈관 및 협착 혈관의 위치를 자동적으로 추출될 수 있다.
예를 들어, 입출력부(650)는 전술한 입력부(128) 및 디스플레이부(129)를 포함할 수 있다. 입출력부(650)는 제1 영상을 디스플레이하고, 디스플레이된 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 그에 따라서, 영상 분석부(610)는 입출력부(650)를 통하여 입력된 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 전송받을 수 있다.
또한, 영상 분석부(610)는 제1 영상에서 혈관의 직경을 트래킹하고, 혈관의 직경 변화에 근거하여 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 자동적으로 추출할 수 있다.
구체적으로, 혈관에 협착이 발생하면, 742 위치에서와 같이 협착 부위에서 혈관의 직경이 감소하였다 증가하게 된다. 따라서, 영상 분석부(610)는 혈관의 직경을 트레킹하여 협착이 발생한 것으로 판단되는 적어도 하나의 영역을 추출할 수 있다. 구체적으로, 영상 분석부(610)는 혈관의 직경을 트래킹하고, 혈관의 직경 변화 없이 일정하게 유지되는 부위를 정상 혈관 부위로 추출할 수 있다. 또한, 혈관의 직경이 일정 변화값 이상으로 감소하였다가 증가하는 경우, 혈관의 직경이 변화되는 구간에서 혈관의 직경이 최소가 되는 위치를 협착 혈관 부위로 추출할 수 있다.
도 8의 (a)를 참조하면, 의사 등의 사용자는 입출력부(650)에서 디스플레이되는 영상(810)을 판독하고, 입출력부(650)를 통하여 정상 혈관의 위치(841)를 지정하고, 협착 혈관의 위치(842)를 지정할 수 있다. 그러면, 영상 분석부(610)는 지정된 위치에 대한 정보를 전송받을 수 있다.
또한, 영상 분석부(610)는 자동적으로 추출된 지점들을 영상(810) 내에 표시하는 사용자 인터페이스 화면을 사용자에게 출력할 수 있다. 그에 따라서, 사용자가 용이하게 협착 지점들을 확인할 수 있으며, 추출된 지점들 중 적어도 하나를 협착 위치로 선택할 수 있다.
도 8의 (b)를 참조하면, 협착이 발생한 지점에서 혈관 중심선(730)에 수직한 단면의 영상(860)이 도시된다.
단면 영상(860)을 참조하면, 협착으로 인하여 혈관(880)의 모양이 찌그러진 것을 알 수 있다. 또한, 협착 혈관(880)은 정상 혈관(870)에 비하여 작은 직경 및 면적을 가진다.
또한, 도시된 바와 같이, CT 영상 또는 CT의 프로젝션 영상에 있어서, 혈관은 밝게 나타나고 혈관에 인접한 조직은 어둡게 나타난다.
도 9는 영상 분석부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
구체적으로, 도 9는 조영제를 투여하여 멀티에너지 CT 촬영한 경우 획득된 멀티 에너지 CT 영상(900)을 도시한다. 조영제를 투여하여 멀티 에너지 CT 촬영을 하면, 조영제로 인하여, 혈관 부위를 영상 내에서 명확하게 표현할 수 있다. 조영제 투여 후 촬영된 CT 영상에서는 촬영 대상이 되는 신체 부위 내에 포함되는 혈관의 위치, 형태, 크기 등이 명확하게 나타난다. 이하에서는, 조영제 투여 후 촬영된 CT 영상을 혈관 맵 또는 조영제 맵(iodine map)이라 칭할 수 있다.
도 9를 참조하면, 영상(900)은 조영제를 사용하여 혈관이 더욱 명확하게 촬영된 영상이므로, 영상(900)에서는 조영제를 사용하지 않은 일반 CT영상에 비하여 혈관의 경계가 더욱 명확하게 표현된다. 그에 따라서, 영상 분석부(610)는 영상(90))을 이용하여, 협착 혈관 및 정상 혈관의 위치를 더욱 정확하게 획득할 할 수 있다.
그리고, 혈관 협착이 발생한 지점(930)에서 혈관 중심선(920)으로 절단된 단면의 영상을 후속하는 제1 정보 획득 과정에서 이용할 있다.
도 10은 협착 측정부(630)의 동작을 설명하기 위한 일 도면이다.
협착 측정부(630)는 전술한 제1 영상에서 영상 신호의 밝기 강도를 이용하여 혈관의 협착 정도를 측정한다. 전술한 바와 같이, 제1 영상에서 혈관 영역과 혈관이 아닌 영역은 영상 신호 값에 차이가 있다. 전술한 바와 같이, 혈관 부위는 밝게 나타나고 혈관에 인접한 혈관 이외의 조직은 어둡게 나타난다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치에서는, 이점에 착안하여 영상 내에서 영상 신호의 강도 값을 이용하여 혈관의 협착 정도를 측정하는 것이다.
구체적으로, 협착 측정부(630)는 제1 영상에서 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다.
도 8을 참조하여 설명하면, 영상(710)에서 제1 정보는 협착 혈관 부위에서 혈관 중심선(830)에 수직한 영역(842) 및 정상 혈관 부위에서 혈관 중심선(830)에 수직한 영역(841)의 영상 밝기 값에 대응되는 값이다. 도 8에서는 수직한 영역들(841, 842) 각각이 선으로 표현되었으나, 소정 크기를 갖는 구간이 될 수도 있다.
구체적으로, 제1 정보는 협착 혈관에 대응되는 제1 누적값 및 정상 혈관에 대응되는 제2 누적값을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제1 누적값은 제1 영상에서, 협착 혈관 부위에서 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적한 값이다.
그리고, 제2 누적값은 제1 영상에서, 정상 혈관 부위에서 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적한 값이다.
그리고, 협착 측정부(630)는 제1 누적값과 제2 누적값을 이용하여 제2 정보를 획득할 수 있다.
도 10에서는 도 8에서 도시한 혈관의 단면 영상(810)을 이용하여, 제1 누적값 및 제2 누적값을 구하는 경우를 예로 들어 설명하였나. 또한, 제1 정보를 구하는데 있어서, 도 7에 도시된 세그멘티드 영상(700), 단면 영상(810), CT의 프로젝션 영상, 또는 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 영상(900) 등과 같이, 혈관과 혈관 이외의 조직이 다른 밝기 강도인 다른 영상 신호 값으로 표현되는 모든 의료 영상을 이용할 수 있다. 또한, 제1 정보로 신호 값의 누적값 이외에도, 영상의 신호 강도를 나타낼 수 있는 모든 값들이 이용될 수 있을 것이며, 도 10에 도시된 그래프들(1010, 1020) 자체를 제1 정보로 이용할 수도 있을 것이다.
협착 측정부(930)의 제2 정보 획득 동작은 이하에서 도 10을 참조하여 상세히 설명한다.
도 10은 협착 측정부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 10을 참조하면, 도 8에 도시된 협착 혈관 영역(842) 및 정상 혈관 영역(841) 각각의 밝기 강도 그래프가 도시된다. 도 10에 있어서, x 축은 길이가 되며 도 8에 도시된 선(842, 841)이 될 수 있다. 그리고, y 축은 도시된 선(842, 841) 지점에서의 밝기 강도인 영상 신호 값이 될 수 있다.
구체적으로, 1010 그래프는 정상 혈관 영역(841)에서의 밝기 강도 그래프를 나타내며, 1020 그래프는 협착 혈관 영역(842)의 밝기 강도 그래프를 나타낸다.
전술한 바와 같이, CT 영상, 혈관의 단면 영상, CT 영상의 프로젝션 영상 또는 조영제 투여 후 촬영한 CT 영상에 있어서, 혈관 내부는 밝게 표시되며 혈관 외부의 조직은 어둡게 표시된다. 즉, 제1 영상에 있어서, 혈관 영역은 영상 신호의 값이 커지며 혈관 이외의 영역은 영상 신호의 값이 작아진다.
도 10을 참조하면, 혈관의 중심선이 통과하는 혈관의 중심(Vc)에서 밝기 강도가 최대가 될 수 있다.
도 10에 도시된 1030 수식을 참조하면, Pnormal은 정상 혈관에서의 밝기 강도를 나타내는 1010 그래프에 대응되는 함수가 되며, Pstenosis 는 협착 혈관에서의 밝기 강도를 나타내는 1020 그래프에 대응되는 함수가 된다. 또한, R 은 혈관을 포함하는 소정 영역을 나타내며, i 는 혈관을 포함하는 소정 영역에 포함되는 영상 신호의 값이 된다. 도 8에 도시된 바와 같이 R 은 협착 혈관 또는 정상 혈관의 위치에 대응되는 수직선의 모든 지점들을 포함할 수 있다. 또는, R은 협착 혈관 및 정상 혈관을 포함하는 소정 영역일 될 수 있다.
구체적으로, 1030 수식에 있어서, 1041 부분은 정상 혈관에 대응되며 혈관 중심선과 수직한 영역(예를 들어, 841)에서 영상의 밝기 값을 누적 또는 합산하여 획득된 제2 누적값을 나타낸다. 그리고, 1042 부분은 협착 혈관에 대응되며 혈관 중심선에서 수직한 영역(예를 들어, 842)에서 영상의 밝기 값을 누적 또는 합산하여 획득한 제1 누적값을 나타낸다.
즉, 제1 누적값은 협착 혈관(950)을 포함하는 소정 영역(예를 들어, 842)에서 영상 신호 값들을 적분한 값이 될 수 있으며, 제2 누적값은 정상 혈관(920)을 포함하는 소정 영역(예를 들어, 841)에서 영상 신호 값들을 적분한 값이 될 수 있다.
협착 측정부(630)는 제1 누적값과 제2 누적값을 이용하여 제2 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 협착 측정부(630)는 도 10의 1030 수식에 도시된 바와 같이, 제2 누적값과 제1 누적값 간의 비율을 제2 정보로 생성할 수 있다. 또한, 협착 측정부(630)는 제2 누적값과 제1 누적값 간의 차이 값을 제2 정보로 생성할 수 있다.
또한, 전술한 비율 또는 차이값 이외에, 정상 혈관 영역의 신호 강도 값과 협착 혈관 영역의 신호 강도 값이 대조 또는 비교될 수 있는 모든 정보를 제2 정보로 생성할 수 있다.
또한, 협착 측정부(630)가 계산한 제2 정보는 사용자가 인식할 수 있도록, 입출력부(650)를 통하여 출력될 수 있다. 사용자는 제2 정보의 값에 근거하여, 혈관의 협착 정도를 파악할 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(1100)는 영상 분석부(1170) 및 측정부(1180)를 포함한다. 또한, 입출력부(1105)를 더 포함할 수 있다. 도 11에 있어서, 영상 분석부(1170), 측정부(1180), 및 입출력부(1105)는 각각 도 6에서 설명한 영상 분석부(610), 협착 측정부(630), 및 입출력부(650)와 동일 대응되므로, 도 6에서와 중복되는 설명은 생략한다.
도 11을 참조하면, 영상 분석부(1170)는 영상 획득부(1110), 전처리부(1115), 혈관 위치 획득부(1120) 및 혈관 중심선 추출부(1130)를 포함한다. 그리고, 측정부(1180)는 정보 획득부(1140) 및 협착 측정부(1150)를 포함한다. 또한, 혈관 위치 획득부(1120)는 정상 위치 획득부(1121) 및 협착 위치 획득부(1122)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(1110)는 의료 영상을 입력받는다. 구체적으로, 영상 획득부(1110)는 데이터 획득 회로(116)에서 획득된 전기 신호를 이용하여, 3차원 CT 영상을 재구성할 수 있다. 또는, 재구성된 CT 영상을 외부적으로 수신할 수 있다. 그리고, 영상 획득부(1110)는 수신된 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득한다.
전처리부(1115)는 영상 획득부(1110)에서 획득된 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행한다. 구체적으로, 의료 영상 또는 제1 영상에 포함되는 칼슘 영역 제거, 플라그 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
혈관 위치 획득부(1220)는 제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득한다.
구체적으로, 정상 위치 획득부(1121)는 제1 영상에서, 정상 혈관 부위를 획득한다. 그리고, 협착 위치 획득부(1122)는 제1 영상에서, 협착 혈관 부위를 획득한다.
구체적으로, 혈관 위치 획득부(1120)는 CT 영상에서 혈관 부위를 세그멘테이션하여 제1 영상을 획득하고, 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득할 수 있다. 또한, 혈관 위치 획득부(1120)는 CT 프로젝션 영상 또는 혈관 중심선의 단면 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득할 수 있다.
전술한 바와 같이, 정상 혈관 위치 및 협착 혈관 위치는 자동적으로 획득되거나 사용자의 입력에 따라서 수동적으로 획득될 수 있다.
혈관 중심선 추출부(1130)는 의료 영상에서 혈관 중심선을 추출한다.
정보 획득부(1140)는 제1 영상에서, 협착 혈관 부위 및 정상 혈관 부위 각각에 대응되며, 혈관 중심선에 수직한 영역에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다. 구체적으로, 제1 정보는 전술한 제1 누적값 및 제2 누적값을 포함할 수 있다.
협착 측정부는 정보 획득부(1140)에서 획득된 제1 정보를 이용하여 혈관이 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성한다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치를 나타내는 블록도이다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(1200)에 있어서, 입출력부(1205), 영상 획득부(1210), 전처리부(1215), 혈관 위치 획득부(1220), 혈관 중심선 추출부(1230), 정보 획득부(1240) 및 협착 측정부(1250)는 각각 도 11의 입출력부(1105), 영상 획득부(1110), 전처리부(1115), 혈관 위치 획득부(1120), 혈관 중심선 추출부(1130), 정보 획득부(1140) 및 협착 측정부(1150)와 동일 대응되므로, 도 11 및 도 6에서와 중복되는 설명은 생략한다.
도 12를 참조하면, 의료 영상 처리 장치(1200)는 의료 영상 처리 장치(1100)에 비하여 혈관 맵 생성부(1260)를 더 포함한다.
혈관 맵 생성부(1260)는 혈관 맵을 외부적으로 수신하거나, 영상 획득부(1210)에서 획득된 의료 영상을 이용하여 혈관 맵을 생성할 수 있다. 구체적으로, 혈관 맵 생성부(1260)는 조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상을 생성할 수 있다.
의료 영상 처리 장치(1200)는 의료 영상 처리 장치(1100)와 비교하여, 제1 정보를 생성하는데 있어서, 멀티 에너지 CT 영상을 이용하는 점에서 차이가 있다. 나머지 구성은 도 11의 의료 영상 처리 장치(1110)와 동일하다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법(1300)은 도 1 내지 도 12를 참조하여 설명한 본 발명의 일 또는 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(600, 1100, 1200)와 기술적 사상이 동일하다. 따라서, 도 1 내지 도 12에서와 중복되는 설명은 생략한다. 또한, 이하에서는 도 6 및 도 13을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법(1300)을 설명한다.
도 13을 참조하면, 의료 영상 처리 방법(1300)은 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득한다(1310 단계). 1310 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다. 여기서, 의료 영상은 3차원 CT 영상이 될 수 있다. 또한, 의료 영상은 조영제를 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영에 의해 획득된 멀티 에너지 CT 영상이 될 수 있다.
제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다(1320 단계). 1320 단계의 동작은 협착 측정부(630)에서 수행될 수 있다. 여기서, 1320 단계에 있어서, 혈밝기 강도는 영상의 영상 신호 값이 될 수 있다.
구체적으로, 1320 단계에 있어서, 제1 영상에서 영상의 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득할 수 있다. 그리고, 제1 영상 내의 정상 혈관 영역의 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득할 수 있다.
1320 단계에서 획득된 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성한다(1330 단계). 1330 단계의 동작은 협착 측정부(630)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 1330 단계에 있어서, 제2 누적값과 제1 누적값 간의 비율을 제2 정보로 생성할 수 있다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법(1400)은 도 1 내지 도 12를 참조하여 설명한 본 발명의 일 또는 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(600, 1100, 1200)와 기술적 사상이 동일하다. 따라서, 도 1 내지 도 12에서와 중복되는 설명은 생략한다. 또한, 이하에서는 도 6 및 도 14를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법(1300)을 설명한다.
3차원 의료 영상을 수신한다(1410 단계). 1410 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다.
1410 단계에서 수신된 3차원 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행한다(1420 단계). 1420 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다.
수신된 의료 영상의 혈관 부위에서 혈관의 중심선을 추출한다(1440 단계). 1440 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다.
전처리 된 3차원 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득한다(1450 단계). 1430 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다. 여기서, 제1 영상은 협착의 발생 및 정도를 측정하고자 하는 혈관이 명확하게 나타나는 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 혈관 부위의 의료 영상을 혈관 중심선에 수직한 방향으로 프로젝션하여 CT 프로젝션 영상을 획득할 수 있다. 또한, 혈관 부위의 의료 영상에서 혈관 중심선으로 절단하여 혈관 중심선을 포함하는 단면 영상을 획득할 수 있다.
3차원 의료 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득한다(1460 단계). 1460 단계의 동작은 영상 분석부(610)에서 수행될 수 있다. 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 획득 동작은 전술한 바와 같이 영상 분석부(610)에서 자동적으로 수행될 수도 있고, 사용자 지정에 의해서 수동적으로 수행될 수도 있다.
1460 단계에서에서 획득된 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위 각각에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득한다(1470 단계). 1470 단계의 동작은 협착 측정부(630)에서 수행될 수 있다.
구체적으로, 제1 정보는 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위 각각의 영상 신호의 강도 값에 대응되는 정보가 될 수 있다.
구체적으로, 제1 영상에서, 협착 혈관 부위에서 혈관 중심선에 수직한 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득한다(1471 단계). 그리고, 제1 영상에서, 정상 혈관 부위에서 혈관 중심선에 수직한 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득한다(1472 단계).
1470 단계에서 획득된 제1 정보를 이용하여, 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성한다(1480 단계). 1480 단계의 동작은 협착 측정부(630)에서 수행될 수 있다.
구체적으로, 제2 누적값과 제1 누적값 간의 비율을 제2 정보로 생성할 수 있다. 또한, 제2 누적값과 제1 누적값 간의 차이 값을 상기 제2 정보로 생성할 수도 있다.
또한, 제2 정보를 사용자에게 디스플레이하는 단계(단계 미도시)를 더 포함할 수 있다. 디스플레이 동작은 입출력부(650)에서 수행될 수 있다. 또한, 제2 정보와 제1 영상을 동일 화면에 포함하여 디스플레이할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일 또는 다른 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법은 혈관 중심선에 수직한 단면 영상의 밝기 강도를 이용하여 혈관 협착 정도를 정확하게 측정할 수 있다.
구체적으로, 종래에 혈관 협착을 측정하는 방법에서는, 혈관의 직경에 비하여 낮은 CT 영상의 해상도로 인하여, 정상 혈관 및 협착 혈관의 직경을 측정하는데 있어서 정확도가 떨어졌었다. 구체적으로, CT 영상의 하나의 영상 신호 값은 0.7mm를 반영할 수 있는데 비하여 관상 동맥의 크기는 2-3mm 내외가 되어, 협착 혈관의 정확한 세그멘테이션의 어려웠고, 혈관 직경의 정확한 측정 또한 어려웠다.
이에 비하여, 본원에서는 혈관 중심선에 수직한 단면 영상에서의 밝기 강도에 근거하여, 혈관의 협착 정도를 측정함으로써, CT 영상을 이용하여도 혈관 협착 정도를 정확하게 측정할 수 있다. 구체적으로, 혈관의 단면 영상의 밝기 값을 누적 또는 합산한 값은 CT 영상의 분해능(resolution)의 영향을 적게 받으므로, 그에 따라서, 단면 영상 내에서 혈관 영역의 밝기 값을 합에 근거하여 혈관 협착 정도를 측정하면, 해상도가 낮은 CT 영상에서도 정확하게 혈관 협착 정도를 측정할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
600, 1100, 1200: 의료 영상 처리 장치
610: 영상 분석부
630: 협착 판단부
1110: 영상 획득부
1115: 전처리부
1120: 혈관 위치 획득부
1130: 혈관 중심선 추출부
1140: 정보 획득부
1150: 협착 측정부
1170: 영상 분석부
1180: 측정부

Claims (38)

  1. 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 영상 분석부; 및
    상기 제1 영상을 이용하여, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하고, 상기 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 협착 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 정보는
    상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위 각각에서 영상 신호의 강도 값에 대응되는 정보인 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제1 정보는
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제1 누적값; 및
    상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제2 누적값을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 협착 측정부는
    상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 비율을 상기 제2 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 협착 측정부는
    상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 차이 값을 상기 제2 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  7. 제3항에 있어서, 제1 영상은
    상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  8. 제3항에 있어서, 제1 영상은
    상기 의료 영상을 상기 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 제1 영상은
    상기 의료 영상에서 상기 혈관 부위를 세그멘테이션하여 획득된 영상인 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 의료 영상은
    3차원 CT 영상인 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 의료 영상은
    조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석부는
    3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득하며,
    상기 협착 측정부는
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석부는
    3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 부위에 대응되는 영상을 상기 혈관 중심선에 수직한 방향으로 프로젝션하여 생성된 CT 프로젝션 영상을 상기 제1 영상으로 획득하며,
    상기 협착 측정부는
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석부는
    조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 3차원 CT 영상 중 상기 혈관 부위에 대응되는 영상에서 혈관 중심선을 추출하고, 상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득하며,
    상기 협착 측정부는
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제1 누적값을 획득하고, 상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적하여 제2 누적값을 획득하며, 상기 제1 누적값 및 상기 제2 누적값에 근거하여, 상기 제2 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 제1 영상을 디스플레이하고, 디스플레이된 상기 제1 영상에서 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 사용자로부터 입력받는 입출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  16. 제1항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 제1 영상에 포함되는 혈관의 직경을 트래킹하고, 상기 혈관의 직경 변화에 근거하여 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 추출하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  17. 제1항에 있어서, 상기 혈관은
    관상 동맥인 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 의료 영상을 입력받는 영상 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  19. 제1항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행하는 전처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 전처리부는
    상기 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 칼슘 영역 제거, 플라그 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  21. 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 제1 영상에서 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득하는 혈관 위치 획득부;
    상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 혈관 중심선 추출부;
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위 및 상기 정상 혈관 부위 각각에 대응되며 상기 혈관 중심선에 수직한 영역에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 정보 획득부; 및
    상기 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 협착 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 장치.
  22. 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 단계;
    상기 제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 정보에 근거하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 제1 정보는
    상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위 각각의 영상 신호의 강도 값에 대응되는 정보인 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 제1 정보는
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제1 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제1 누적값; 및
    상기 제1 영상에서, 상기 정상 혈관 부위에서 상기 혈관 중심선에 수직한 제2 영역의 영상 밝기 값을 누적한 제2 누적값을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 제2 정보를 생성하는 단계는
    상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 비율을 상기 제2 정보로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 의료 영상 처리 방법.
  27. 제25항에 있어서, 상기 제2 정보를 생성하는 단계는
    상기 제2 누적값과 상기 제1 누적값 간의 차이 값을 상기 제2 정보로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 의료 영상 처리 방법.
  28. 제22항에 있어서,
    상기 혈관 중심선을 포함하는 혈관의 단면 영상을 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  29. 제22항에 있어서,
    상기 혈관의 중심선에 수직한 방향에서 프로젝션하여 획득된 CT 프로젝션 영상을 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  30. 제22항에 있어서,
    상기 의료 영상에서 상기 혈관 부위를 세그멘테이션하여 상기 제1 영상으로 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  31. 제22항에 있어서, 상기 의료 영상은
    3차원 CT 영상인 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  32. 제22항에 있어서, 상기 의료 영상은
    조영제 투여 후 멀티 에너지 CT 촬영을 통하여 획득된 CT 영상인 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  33. 제22항에 있어서,
    상기 제1 영상을 디스플레이하는 단계; 및
    디스플레이된 상기 제1 영상에서 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 사용자로부터 입력받는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  34. 제22항에 있어서,
    상기 제1 영상에 포함되는 혈관의 직경을 트래킹하고, 상기 혈관의 직경 변화에 근거하여 상기 정상 혈관 부위 및 상기 협착 혈관 부위를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  35. 제22항에 있어서, 상기 혈관은
    관상 동맥인 것을 특징으로 하는 의료 영상 방법.
  36. 제22항에 있어서,
    상기 의료 영상을 입력받는 단계; 및
    상기 의료 영상의 영상 전처리(image pre-processing)를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  37. 제36항에 있어서, 상기 전처리를 수행하는 단계는
    상기 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 칼슘 영역 제거, 플라그 제거, 및 혈관 분기점 제거 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
  38. 방사선을 조사하여 촬영한 의료 영상을 입력받고, 상기 의료 영상에서 혈관 부위에 대응되는 제1 영상을 획득하는 단계;
    상기 제1 영상에서, 정상 혈관 부위 및 협착 혈관 부위를 획득하는 단계;
    상기 혈관 부위에서 혈관 중심선을 추출하는 단계;
    상기 제1 영상에서, 상기 협착 혈관 부위 및 상기 정상 혈관 부위 각각에 대응되며, 상기 혈관 중심선에 수직한 영역에서 영상의 밝기 강도에 대응되는 제1 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 정보를 이용하여 혈관의 협착 정도를 나타내는 제2 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 처리 방법.
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