KR102219848B1 - Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data - Google Patents

Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data Download PDF

Info

Publication number
KR102219848B1
KR102219848B1 KR1020190138316A KR20190138316A KR102219848B1 KR 102219848 B1 KR102219848 B1 KR 102219848B1 KR 1020190138316 A KR1020190138316 A KR 1020190138316A KR 20190138316 A KR20190138316 A KR 20190138316A KR 102219848 B1 KR102219848 B1 KR 102219848B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
blood vessel
model data
medical image
data
image data
Prior art date
Application number
KR1020190138316A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
신용삼
최재호
남윤호
Original Assignee
가톨릭대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가톨릭대학교 산학협력단 filed Critical 가톨릭대학교 산학협력단
Priority to KR1020190138316A priority Critical patent/KR102219848B1/en
Priority to PCT/KR2020/012781 priority patent/WO2021085859A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102219848B1 publication Critical patent/KR102219848B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29CSHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/386Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33YADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10File systems; File servers
    • G06F16/11File system administration, e.g. details of archiving or snapshots
    • G06F16/116Details of conversion of file system types or formats
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B23/00Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
    • G09B23/28Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for medicine
    • G09B23/30Anatomical models

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)

Abstract

The present invention provides an apparatus for converting a blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data, capable of converting the patient blood vessel medical image data into a 3D data format file for 3D-printing of a blood vessel 3D model. The apparatus includes: a blood vessel medical image data loading unit for loading received patient blood vessel medical image data; a 3D file format conversion unit for converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format; a blood vessel wall model data generation unit for generating entire empty blood vessel wall model data by partitioning a blood vessel area in the patient blood vessel medical image data in the 3D file format to generate blood vessel original model data, enlarging the blood vessel original model data to a specified thickness, and synthesizing blood vessel wall data from which the original model data is removed; and a 3D printing file conversion unit for converting the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file to output the 3D printing file.

Description

환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치 및 방법{Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data}Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data}

본 발명은 혈관의 3D 프린팅 파일 생성 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 환자의 혈관의 의료 영상데이터를 혈관 3D 모형 3D 프린팅을 위한 3차원 데이터 포맷의 파일로 변환하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for generating a 3D printing file of a blood vessel, and more particularly, to convert medical image data of a patient's blood vessel into a file in a 3D data format for 3D printing a blood vessel 3D model. It relates to an apparatus and method for converting a blood vessel based 3D printing file.

혈관에 관련된 질병들은 기질적 원인으로 발생한다고 오랫동안 알려져 왔으나, 최근에 이러한 질병들이 혈류 역학적 변화와 긴장에 따른 후천적 또는 퇴행성 병변으로서, 이러한 혈관 내 질병은 질병이 발생되는 혈관의 형태와 깊은 연관관계가 있음이 보고되고 있다.Vascular-related diseases have long been known to occur due to organic causes, but recently these diseases are acquired or degenerative lesions according to hemodynamic changes and tension, and these intravascular diseases are deeply related to the type of blood vessels in which the disease occurs. There are reports.

따라서, 환자의 혈관관련 질병의 예방, 진단, 치료를 하기 위해서는 이들 질병을 신뢰성 있게 표현할 수 있는 모형실험을 하는 것이 필요하며, 이에 따라 혈관 질병을 가진 환자들의 실제 혈관을 모사한 모형혈관의 필요성도 증대되고 있다.Therefore, in order to prevent, diagnose, and treat blood vessel-related diseases in patients, it is necessary to conduct model experiments that can reliably express these diseases, and accordingly, the necessity of model blood vessels that simulate actual blood vessels of patients with vascular diseases is also necessary. It is increasing.

대한민국 등록특허 제10-1278773호, 대한민국 등록특허 제10-0949846호 등의 종래기술이 혈관 모형 제작을 위한 기술을 개시하고 있으나, 이러한 혈관 모형들의 경우 의료용 인공 혈관으로서 혈관 질환을 가지는 환자의 혈관을 모형으로 제작하는 것을 제공하지 못하고 있다.Conventional techniques such as Korean Patent Registration No. 10-1278773 and Korean Patent Registration No. 10-0949846 disclose techniques for manufacturing blood vessel models, but in the case of these blood vessel models, blood vessels of patients with vascular diseases are used as medical artificial blood vessels. It has not been able to provide anything to model.

또한, 현재 3D 프린팅 기술의 발달로 인해 정확한 혈관 질병을 가진 환자의 3D 혈관벽 모형 데이터를 갖는 STL 파일 등의 3차원 데이터 포맷의 파일을 획득하는 경우, 용이하게 환자의 혈관 모형을 3D 프린팅을 적용하여 제작할 수 있으나, 이러한 개별 환자들의 혈관 구조에 대응하는 3D 프린팅용 3차원 데이터 포맷 파일을 얻는 것이 용이하지 않은 문제점을 가진다. 구체적으로, MRI 또는 CT 혈관 영상 등의 혈관 의료영상의 경우 혈류 신호는 밝게 나타나지만 혈관벽은 표현되지 않아 그 두께를 확인하지 못하는 문제점을 가진다.In addition, in the case of acquiring a 3D data format file such as an STL file with 3D vascular wall model data of a patient with accurate vascular disease due to the development of current 3D printing technology, the patient's vascular model can be easily applied by 3D printing. Although it can be manufactured, it has a problem that it is not easy to obtain a 3D data format file for 3D printing corresponding to the blood vessel structure of such individual patients. Specifically, in the case of vascular medical images such as MRI or CT vascular images, the blood flow signal appears bright, but the vascular wall is not expressed, so that the thickness thereof cannot be determined.

따라서 빠르고 저렴한 방법을 사용하여 혈관 내 시뮬레이션을 위한 환자 별 혈관 모형을 제조할 수 있도록 하는 기술이 요구된다.Therefore, there is a need for a technology that enables a patient-specific blood vessel model for intravascular simulation using a fast and inexpensive method.

대한민국 등록특허 제10-1278773호Korean Patent Registration No. 10-1278773 대한민국 등록특허 제10-0949846호Korean Patent Registration No. 10-0949846

따라서 본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 혈관 질병을 가지는 환자의 혈관을 모사하여 질병의 진단, 치료 방법의 적용 효과 등의 시뮬레이션을 통한 치료에 활용할 수 있도록, 환자의 혈관 의료영상데이터를 환자의 혈관 3D 모형을 위한 3D 프린팅 정보를 가지는 3D 프린팅 파일로 용이하게 변환하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.Accordingly, the present invention is to solve the problems of the prior art described above, so that the blood vessel of a patient with vascular disease can be simulated and used for treatment through simulation of the diagnosis of the disease and the application effect of the treatment method. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for converting a blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data that easily converts image data into a 3D printing file having 3D printing information for a patient's blood vessel 3D model.

상술한 기술적 과제의 달성을 위해 본 발명의 일 실시예는, 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩부; 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷으로 변환하는 3D 파일 포맷 변환부; 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치를 제공한다.In order to achieve the above technical problem, an embodiment of the present invention includes: a vascular medical image data loading unit for loading received patient vascular medical image data; A 3D file format conversion unit converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format; Generating original blood vessel model data by dividing a blood vessel region from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format, expanding it to a specified thickness, and then synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data has been removed. A blood vessel wall model data generator to generate; And a 3D printing file conversion unit configured to convert the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file and output the converted blood vessel wall model data to a 3D printing file.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는, 입력된 시드 포인트들에 따라 혈류가 들어오는 제1 혈관, 질병 혈관 영역인 제2혈관 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관 식별을 위한 시드 포인트들을 지정하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.The blood vessel wall model data generating unit is configured to designate seed points for identifying a first blood vessel into which blood flow enters, a second blood vessel that is a disease vessel region, and a third blood vessel exiting the disease vessel region according to the input seed points. It is characterized.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는, 설정된 혈관벽 두께에 따라 혈관 원본 모형의 영역을 3차원 팽창 프로세스(dilation process)를 적용하여 확장시켜 상기 혈관 확장 모형 데이터를 생성한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거하여 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3혈관의 개별 혈관벽 모형 데이터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.The blood vessel wall model data generating unit generates the blood vessel dilation model data by expanding an area of the original blood vessel model according to a set blood vessel wall thickness by applying a three-dimensional dilation process, and then removing the original model data to generate the first It is characterized in that it is configured to generate individual blood vessel wall model data of the blood vessel, the second blood vessel and the third blood vessel.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는, 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하는 길이 조정 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The blood vessel wall model data generating unit may further include a length adjustment step of adjusting length data of the entire blood vessel wall model by comparing lengths of the generated whole blood vessel wall model data in a predetermined direction.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는, 생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터 중 혈관 양단부에 외부 관이 결합되는 결합관부로 되는 결합관부 데이터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.The blood vessel wall model data generation unit is configured to generate coupling pipe portion data that is a coupling pipe portion to which an external pipe is coupled to both ends of a blood vessel from among the generated hollow whole blood vessel wall model data.

상기 혈관 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치는, 생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류를 검출하는 오류검증부;를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The apparatus for converting a blood vessel 3D printing file based on blood vessel medical image data of a blood vessel patient may further include an error verification unit for detecting an error in the generated data of the entire hollow vessel wall model.

상술한 기술적 과제의 달성을 위해 본 발명의 다른 실시예는, 혈관 의료영상데이터 로딩부; 3D 파일 포맷 변환부; 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 3D 프린팅 파일 변환부를 포함하는 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치에 의한 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법에 있어서, 상기 혈관 의료영상데이터 로딩부가 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩단계; 상기 3D 파일 포맷 변환부가 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷을 변환하는 3D 파일 포맷 변환단계; 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부가 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성 단계; 및 상기 3D 프린팅 파일 변환부가 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법을 제공한다.Another embodiment of the present invention to achieve the above-described technical problem, the blood vessel medical image data loading unit; 3D file format conversion unit; A blood vessel wall model data generation unit; A blood vessel 3D printing file conversion method based on patient blood vessel medical image data by a blood vessel 3D printing file conversion device including a 3D printing file converter, wherein the blood vessel medical image data loading unit loads received patient blood vessel medical image data Image data loading step; A 3D file format conversion step of converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format by the 3D file format conversion unit; The blood vessel wall model data for generating the entire hollow blood vessel wall model data by synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data is removed after the blood vessel wall model data generation unit divides the blood vessel region to generate original blood vessel model data, and expands to a specified thickness. Creation step; And a 3D printing file conversion step of converting the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file by the 3D printing file converting unit and outputting the converted blood vessel wall model data. to provide.

상기 3D 파일 포맷 변환단계는, 프로토콜에 따라 물리적 공간의 길이가 다른 화소 픽셀들을 기 지정된 체적의 등방성 공간으로 인터폴레이션(interpolation)을 수행하여 3D 파일 포맷으로 변환하는 단계인 것을 특징으로 한다.The 3D file format conversion step is a step of converting pixel pixels having different lengths of physical spaces into a 3D file format by performing interpolation into an isotropic space having a predetermined volume according to a protocol.

상기 3D 파일 포맷 변환단계는, 환자 혈관 의료영상 데이터의 상기 3D 파일 포맷 데이터의 노이즈 제거를 수행하는 노이즈 제거 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The 3D file format conversion step may further include a noise removal step of removing noise of the 3D file format data of the patient blood vessel medical image data.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는, 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈류가 들어오는 제1 혈관, 질병 혈관 영역인 제2혈관 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관의 식별을 위해 입력된 시드 포인트(seed point)들을 지정하는 시드 포인트 지정 단계; 영역 성장 알고리즘을 적용하여 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관을 분할(segmentation)하는 혈관 영역 분할 단계; 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관의 혈관 원본 모형 데이터를 생성하는 혈관 원본 모형 데이터 생성 단계; 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관의 영역에 대하여 3D 팽창 프로세스(dilation process)를 수행하여 입력된 혈관 두께로 확장된 각각의 혈관 확장 모형 데이터를 생성하는 혈관 확장 모형 데이터 생성 단계; 상기 혈관 확장 모형 데이터에서 상기 혈관 원본 모형을 제거하여 속이 빈 제1 혈관벽, 제2 혈관벽 및 제3 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성 단계; 및 상기 제1 혈관벽 내지 제3 혈관벽 모형 데이터를 합성하여 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계;를 포함하여 상기 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 단계인 것을 특징으로 한다.In the step of generating the blood vessel wall model data, input for identification of a first blood vessel into which blood flows in, a second blood vessel in the diseased blood vessel region, and a third blood vessel out of the disease vessel region from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format. A seed point designating step of designating seed points; A blood vessel region segmentation step of segmenting the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel by applying a region growth algorithm; Generating original blood vessel model data of the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel; A blood vessel dilatation model data generation step of generating data for each vessel dilation model expanded to an input blood vessel thickness by performing a 3D dilation process on the regions of the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel; A blood vessel wall model data generation step of generating hollow first blood vessel wall, second blood vessel wall, and third blood vessel wall model data by removing the original blood vessel model from the blood vessel expansion model data; And generating whole blood vessel wall model data by synthesizing the first to third blood vessel wall model data to generate whole blood vessel wall model data.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는, 혈관 영역 분할 단계 이후, 상기 연결성분분석(connected component analysis)을 통해 3D 파일 포맷 변환 과정에서 남아 있는 고립되어 있는 노이즈 픽셀들을 제거하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The step of generating the blood vessel wall model data further comprises the step of removing isolated noise pixels remaining in the 3D file format conversion process through the connected component analysis after the blood vessel region segmentation step. To do.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계 이후, 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하는 길이 조정 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The step of generating the blood vessel wall model data further includes a length adjustment step of adjusting length data of the entire blood vessel wall model by comparing the length of the generated whole blood vessel wall model data in a predetermined direction after the step of generating the full blood vessel wall model data. It characterized in that it is configured to.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계 이후, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터의 혈류 유입구 측 및 유출구 측에 외부의 결합관이 결합되는 결합관부 데이터를 형성하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.After the step of generating the blood vessel wall model data, the step of forming coupling pipe portion data to which an external coupling pipe is coupled to a blood flow inlet and an outlet side of the entire blood vessel wall model data.

상기 환자 혈관 의료영상데이터 기반 상기 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치는 오류검증부를 더 포함하고, 상기 환자 혈관 의료영상데이터 기반 상기 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법은, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 단계 이후, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류 검증을 수행하는 오류 검증 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The apparatus for converting the blood vessel 3D printing file based on the patient blood vessel medical image data further includes an error verification unit, and the method for converting the blood vessel 3D printing file based on the patient blood vessel medical image data, after the step of generating the entire blood vessel wall model data, the And an error verification step of performing error verification on the entire blood vessel wall model data.

상술한 본 발명의 일 실시예에 따르는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치 및 방법은 혈관 질병을 가지는 환자의 혈관을 모사하여 질병의 진단, 치료 방법의 적용 효과 등의 시뮬레이션을 통한 치료에 활용할 수 있도록, 환자의 혈관 의료영상데이터를 환자의 혈관 3D 모형을 위한 3D 프린팅 정보를 가지는 3D 프린팅 파일로 용이하게 변환할 수 있도록 하는 효과를 제공한다.The apparatus and method for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data according to an embodiment of the present invention described above simulates blood vessels of patients with vascular diseases, diagnoses diseases, and treats through simulation of the application effect of treatment methods. In order to be utilized in the patient's blood vessel medical image data, it provides an effect of easily converting the patient's blood vessel medical image data into a 3D printing file having 3D printing information for the patient's blood vessel 3D model.

또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에 따르는 환자 혈관 의료영상데이터를 이용하여 환자별 혈관에 대한 3D 프린팅을 수행하여 환자 혈관에 대응하는 혈관 모형을 제작할 수 있도록 함으로써, 혈관 질환의 진단 및 처치 정확성을 높이는 것에 의해 치료 효율을 현저히 향상시키는 효과를 제공한다.In addition, by performing 3D printing of blood vessels for each patient using the patient blood vessel medical image data according to an embodiment of the present invention described above, it is possible to produce a blood vessel model corresponding to the blood vessel of the patient, thereby diagnosing and treating vascular diseases accurately. It provides the effect of remarkably improving the treatment efficiency by increasing it.

도 1은 본 발명의 일 실시예의 환자 의료 영상 데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치(100)의 기능 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예의 환자 의료 영상 데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법의 처리과정을 나타내는 순서도.
도 3은 도 2의 처리과정 중 혈관벽 모형 데이터 생성단계(S30)의 상세 처리과정을 나타내는 순서도.
도 4는 도 3의 혈관벽 모형 데이터 생성 단계의 처리과정을 나타내는 의료 영상 이미지 사진.
1 is a functional block diagram of an apparatus 100 for converting blood vessel 3D printing files based on patient medical image data according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart showing a process of a method for converting blood vessel 3D printing files based on patient medical image data according to an embodiment of the present invention.
3 is a flow chart showing a detailed processing of the blood vessel wall model data generation step (S30) in the processing of FIG. 2;
FIG. 4 is a photograph of a medical image image showing a process of generating blood vessel wall model data of FIG. 3.

하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the embodiments according to the concept of the present invention can apply various changes and have various forms, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the present specification or application. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to a specific form of disclosure, and the present invention should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle. Other expressions describing the relationship between components, such as "between" and "just between" or "adjacent to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of a set feature, number, step, action, component, part, or combination thereof, but one or more other features or numbers It is to be understood that the possibility of addition or presence of, steps, actions, components, parts, or combinations thereof is not preliminarily excluded.

상술한 기술적 과제의 달성을 위해 본 발명의 일 실시예는, 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩부; 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷으로 변환하는 3D 파일 포맷 변환부; 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치를 제공한다.In order to achieve the above technical problem, an embodiment of the present invention includes: a vascular medical image data loading unit for loading received patient vascular medical image data; A 3D file format conversion unit converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format; Generating original blood vessel model data by dividing a blood vessel region from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format, expanding it to a specified thickness, and then synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data has been removed. A blood vessel wall model data generator to generate; And a 3D printing file conversion unit configured to convert the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file and output the converted blood vessel wall model data to a 3D printing file.

상술한 기술적 과제의 달성을 위해 본 발명의 다른 실시예는, 혈관 의료영상데이터 로딩부; 3D 파일 포맷 변환부; 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 3D 프린팅 파일 변환부를 포함하는 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치에 의한 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법에 있어서, 상기 혈관 의료영상데이터 로딩부가 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩단계; 상기 3D 파일 포맷 변환부가 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷을 변환하는 3D 파일 포맷 변환단계; 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부가 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성 단계; 및 상기 3D 프린팅 파일 변환부가 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법을 제공한다.Another embodiment of the present invention to achieve the above-described technical problem, the blood vessel medical image data loading unit; 3D file format conversion unit; A blood vessel wall model data generation unit; A blood vessel 3D printing file conversion method based on patient blood vessel medical image data by a blood vessel 3D printing file conversion device including a 3D printing file converter, wherein the blood vessel medical image data loading unit loads received patient blood vessel medical image data Image data loading step; A 3D file format conversion step of converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format by the 3D file format conversion unit; The blood vessel wall model data for generating the entire hollow blood vessel wall model data by synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data is removed after the blood vessel wall model data generation unit divides the blood vessel region to generate original blood vessel model data, and expands to a specified thickness. Creation step; And a 3D printing file conversion step of converting the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file by the 3D printing file conversion unit and outputting the converted blood vessel wall model data, comprising: a blood vessel 3D printing file conversion method based on patient blood vessel medical image data. to provide.

이하, 본 발명의 실시예를 나타내는 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings showing embodiments of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예의 환자 의료 영상 데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치(100)의 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram of an apparatus 100 for converting blood vessel 3D printing files based on patient medical image data according to an embodiment of the present invention.

도 1과 같이, 상기 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치(100)는 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩부(110), 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷으로 변환하는 3D 파일 포맷 변환부(120), 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈류가 들어오는 제1 혈관(11, 도 4 참조), 질병 혈관 영역인 제2혈관(12, 도 4 참조) 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관(13, 도 4 참조)으로 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 상기 제1 내지 제3 혈관벽 데이터를 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성부(130) 및 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환부(140)를 포함하여 구성되고, 선택적으로, 생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류를 검출하는 오류검증부(150)를 더 포함하여 구성될 수 있다.1, the blood vessel 3D printing file conversion device 100 includes a blood vessel medical image data loading unit 110 that loads received patient blood vessel medical image data, and converts the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format. A 3D file format conversion unit 120, a first blood vessel (11 (see FIG. 4)) into which blood flows from the patient blood vessel medical image data of the 3D file format, a second blood vessel (12 (see FIG. 4)) that is a diseased blood vessel region, and The first to third blood vessel walls from which the original model data is removed after dividing the blood vessel region into third blood vessels (see Fig. 4) that flow out from the disease vessel region to generate original blood vessel model data, expand to a specified thickness, and remove the original model data Including a blood vessel wall model data generation unit 130 that generates the entire hollow vessel wall model data by synthesizing the data, and a 3D printing file conversion unit 140 that converts the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file and outputs it. It is configured, and optionally, it may be configured to further include an error verification unit 150 for detecting an error in the entire generated hollow vessel wall model data.

상기 환자 혈관 의료영상데이터는 병원 PACS DB(Picture Archiving and Communication System DB)로부터 다운로드된 개별환자의 다이콤(DICOM: Digital Imaging and Communications in Medicine) 파일일 수 있다.The patient blood vessel medical image data may be a DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) file of an individual patient downloaded from a hospital PACS DB (Picture Archiving and Communication System DB).

상기 환자 혈관 의료영상 데이터는 장비, 프로토콜에 따라서 하나의 화소(픽셀)이 가지는 물리적 공간의 길이가 다르게 된다.In the patient blood vessel medical image data, the length of a physical space of one pixel (pixel) varies according to equipment and protocol.

이에 따라, 상기 3D 파일 포맷 변환부(120)는 프로토콜에 따라 물리적 공간의 길이가 다른 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터의 화소 픽셀들을 기 지정된 체적의 등방성 공간으로 인터폴레이션(interpolation)을 수행하여 3D 파일 포맷으로 변환하도록 구성된다. 이때, 3D 파일 포맷은 nifty, mat, 등일 수 있다. 그리고 상기 기 지정된 체적의 등방성 공간은 가로, 세로 및 높이가 0.5mm인 등방성 공간일 수 있다.Accordingly, the 3D file format conversion unit 120 interpolates pixel pixels of the loaded patient blood vessel medical image data having different physical space lengths into an isotropic space of a predetermined volume according to a protocol, thereby performing an interpolation of a 3D file. It is configured to convert to a format. In this case, the 3D file format may be nifty, mat, or the like. In addition, the isotropic space of the predetermined volume may be an isotropic space having a width, length, and height of 0.5 mm.

또한, 상기 3D 파일 포맷 변환부(120)는 환자 혈관 의료영상 데이터의 상기 3D 파일 포맷 데이터에 가우시안 필터링(Gaussian filtering) 등과 같은 디노이징/스무딩 프로세스 등의 필터링을 적용하여 노이즈 제거하도록 구성된다. In addition, the 3D file format conversion unit 120 is configured to remove noise by applying filtering such as a denoising/smoothing process such as Gaussian filtering to the 3D file format data of patient blood vessel medical image data.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는, 입력된 시드 포인트들에 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈류가 들어오는 제1 혈관, 질병 혈관 영역인 제2혈관 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관으로 혈관 영역을 식별하기 위해 3개의 시드 포인트들을 지정하도록 구성된다. 이때, 질병 혈관 영역(제2 혈관)의 결과가 가장 정확하게 표현되도록 제1 혈관 및 제3 혈관에 시트 포인트를 먼저 지정하고, 다음으로, 제2 혈관에 시드 포인트를 지정하도록 구성된다.The blood vessel wall model data generation unit 130 includes a first blood vessel in which blood flows from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format at the input seed points, a second blood vessel that is a disease vessel region, and a blood flow from the disease vessel region. It is configured to designate three seed points to identify the blood vessel region as a third blood vessel. In this case, the sheet point is first designated for the first blood vessel and the third blood vessel so that the result of the diseased blood vessel region (second blood vessel) is most accurately expressed, and then, a seed point is designated for the second blood vessel.

상기 질병 혈관 영역이 뇌동맥류인 경우, 상기 시도 포인트는 상기 뇌동맥류(제2 혈관), 뇌동맥류로 혈류가 유입되는 혈관(제1 혈관) 및 뇌동맥류로부터 혈류가 빠져 나가는 혈관(제3 혈관)을 식별할 수 있도록 3개로 구성될 수 있으며, 이는 3D 혈관 파일 변환을 수행하는 의사, 3D 프린터 관리자 등의 사용자에 의해 입력된 값일 수 있다.When the diseased blood vessel region is a cerebral aneurysm, the trial point is the cerebral aneurysm (the second blood vessel), the blood vessel through which blood flows into the cerebral aneurysm (the first blood vessel), and the blood vessel through which blood flow exits the cerebral aneurysm (the third blood vessel). It may be composed of three to be identified, and this may be a value input by a user, such as a doctor performing 3D blood vessel file conversion or a 3D printer administrator.

또한, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는, 영역 성장 알고리즘(Region growing algorithm)을 적용 하여 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관을 분할(segmentation)하도록 구성된다.In addition, the blood vessel wall model data generation unit 130 is configured to segment the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel by applying a region growing algorithm.

또한, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는 설정된 혈관벽 두께에 따라 분할된 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3혈관의 혈관 원본 모형의 영역을 3차원 팽창 프로세스(dilation process)를 적용하여 확장시켜 상기 혈관 확장 모형 데이터를 생성하도록 구성된다.In addition, the blood vessel wall model data generation unit 130 expands the regions of the original blood vessel model of the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel divided according to the set blood vessel wall thickness by applying a three-dimensional dilation process. To generate the vasodilation model data.

또한, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는 지정된 두께로 확장된 상기 혈관 확장 모형 데이터에서 상기 원본 모형 데이터를 제거하여 제1 내지 제3 혈관벽 데이터를 생성하고, 상기 제1 내지 제3 혈관벽 데이터를 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하도록 구성된다. 이때, 혈관 질환 영역인 제2 혈관벽 데이터와 다른 제1 혈관벽 데이터 또는 제3 혈관벽 데이터가 겹치는 영역이 존재하면, 제2 혈관벽 데이터의 겹치는 영역을 선택하는 것에 의해 혈관 질환 영역을 정확히 표현하도록 구성된다.In addition, the blood vessel wall model data generation unit 130 generates first to third blood vessel wall data by removing the original model data from the blood vessel extension model data expanded to a specified thickness, and converts the first to third blood vessel wall data. By synthesizing, it is configured to generate hollow whole vessel wall model data. In this case, if there is an area where the second blood vessel wall data, which is the blood vessel disease region, and the other first blood vessel wall data or the third blood vessel wall data overlap each other, the vascular disease region is accurately expressed by selecting an overlapping region of the second blood vessel wall data.

또한, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하도록 구성될 수도 있다. 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하는 일 예로는, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터의 z 방향 길이가 미리 지정한 z 방향 전체길이보다 긴 경우, 제2 혈관 영역의 중심을 기준으로 필요한 길이만큼 양끝의 혈관의 형태를 바탕으로 혈관을 늘려 주는 것에 의해 전체 길이 비를 조정하는 것일 수 있다In addition, the blood vessel wall model data generation unit 130 may be configured to adjust length data of the entire blood vessel wall model by comparing the length of the generated whole blood vessel wall model data in a predetermined direction. As an example of adjusting the length data of the entire blood vessel wall model, when the z-direction length of the full blood vessel wall model data is longer than a predetermined z-direction total length, the blood vessels at both ends are It may be to adjust the overall length ratio by increasing the blood vessels based on the shape.

또한, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)는 생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터 중 상기 제1 혈관의 혈류 유입구 측 단부와 상기 제3 혈관의 혈류 유출구측 단부에 외부 관이 결합되는 결합관부로 되는 결합관부 데이터를 더 생성하도록 구성될 수 있다. 일 예로, 미리 만들어진 펌프시스템이 직접 연결할 수 있도록 하기 위해 z방향 양끝 혈관의 지름이 원하는 길이가 되도록 전체 혈관 양끝의 약 3cm 정도 구간에서 모형의 지름을 계산한 후 끝부분이 원하는 길이가 되도록 점진적으로 지름의 변화를 인위적으로 만들어 주는 것일 수 있다.In addition, the blood vessel wall model data generation unit 130 is a coupling pipe portion to which an external tube is coupled to an end of the blood flow inlet side of the first blood vessel and an end of the blood flow outlet side of the third blood vessel among the generated hollow whole blood vessel wall model data. It may be configured to further generate joint pipe part data. For example, in order to allow a pre-made pump system to be directly connected, the diameter of the model is calculated in a section of about 3cm of both ends of the entire blood vessel so that the diameter of both ends of the vessel in the z direction is the desired length, and then gradually It may be that the change in diameter is artificially made.

또한, 상기 혈관 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치(100)는 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)가 전체 혈관벽 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하기 전에, 생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 구멍 등의 오류를 검출하는 오류검증부(150)를 더 포함하여 구성될 수 있다. 일 예로, z방향 아래쪽 끝 혈관 안쪽 공간에서 시드 포인트(seed point)를 자동으로 설정한 후, 영역 성장(region growing)을 통해 위쪽 끝 혈관까지 성장(growing)시켜 프로세싱과정에서 발생할 수 있는 혈관벽의 구멍을 확인할 수 있도록 구성될 수 있다. 상기 오류검증부(150)에서 오류가 검출되는 경우, 혈관 모형 데이터 생성부(130)가 상기 오류를 수정하게 된다.In addition, the blood vessel 3D printing file conversion device 100 based on blood vessel patient blood vessel medical image data is generated before the 3D printing file converting unit 140 converts the entire blood vessel wall data into a 3D printing file, the generated hollow full blood vessel wall model data It may be configured to further include an error verification unit 150 for detecting an error such as a hole for. For example, a hole in the vessel wall that can occur during processing by automatically setting a seed point in the space inside the vessel at the lower end in the z direction and then growing to the upper end vessel through region growing. It can be configured to check. When an error is detected by the error verification unit 150, the blood vessel model data generation unit 130 corrects the error.

상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)는 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하도록 구성된다. 구체적으로, 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)는 생성된 전체 혈관벽 데이터를 STL 포맷 등이 3D 프린터용 3차원 데이터 포맷 파일로 변환하도록 구성된다. 이 과정에서 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)는 사용자에 의해 제2 혈관 영역을 중심으로 하는 문제가 있는 부분에 대한 검토에 의해 수정 정보가 입력되는 경우, 상기 이를 반영하여 수정하도록 구성될 수도 있다.The 3D printing file conversion unit 140 is configured to convert and output the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file. Specifically, the 3D printing file conversion unit 140 is configured to convert the generated entire blood vessel wall data into a 3D data format file for a 3D printer, such as an STL format. In this process, the 3D printing file conversion unit 140 may be configured to reflect and correct correction information when correction information is input by a user by reviewing a portion having a problem centered on the second blood vessel region. .

도 2는 본 발명의 일 실시예의 환자 의료 영상 데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법의 처리과정을 나타내는 순서도이고, 도 3은 도 2의 처리과정 중 혈관벽 모형 데이터 생성단계(S30)의 상세 처리과정을 나타내는 순서도이며, 도 4는 도 3의 혈관벽 모형 데이터 생성 단계의 처리과정을 나타내는 혈관 의료 영상 이미지의 일 예로서, 뇌동맥류 혈관 의료영상이미지의 사진이다.FIG. 2 is a flow chart showing a process of converting a blood vessel 3D printing file based on patient medical image data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a detailed process of generating blood vessel wall model data (S30) in the process of FIG. 4 is an example of a blood vessel medical image image showing a process of generating blood vessel wall model data of FIG. 3, and is a photograph of a cerebral aneurysm blood vessel medical image image.

이하, 도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예의 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법을 설명한다.Hereinafter, a method for converting a blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 4.

본 발명의 일 실시예의 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법은 혈관 의료영상데이터 로딩부(110), 3D 파일 포맷 변환부(120), 혈관벽 모형 데이터 생성부(130) 및 3D 프린팅 파일 변환부(140)를 포함하고, 필요에 따라 오류검증부(150)를 더 포함하는 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치에 의해 수행되는 것으로서, 도 2 및 도 3과 같이, 혈관 의료영상데이터 로딩단계(S10), 3D 파일 포맷 변환단계(S20), 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30) 및 3D 프린팅 파일 변환 단계(S60);를 포함하고, 부가적으로, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30) 이후 수행되는 결합부 형성 단계(S40) 또는 오류 검증 단계(S50)를 더 포함하여 구성될 수 있다.The method for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data according to an embodiment of the present invention includes a blood vessel medical image data loading unit 110, a 3D file format conversion unit 120, a blood vessel wall model data generation unit 130, and a 3D printing file. As performed by a blood vessel 3D printing file converting apparatus including a conversion unit 140 and further including an error verification unit 150 as necessary, as shown in FIGS. 2 and 3, a step of loading blood vessel medical image data (S10). ), 3D file format conversion step (S20), blood vessel wall model data generation step (S30), and 3D printing file conversion step (S60); and additionally, the combination performed after the blood vessel wall model data generation step (S30) It may be configured to further include a sub-forming step (S40) or an error verification step (S50).

상기 혈관 의료영상데이터 로딩단계(S10)에서, 상기 혈관 의료영상데이터 로딩부(110)가 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하여, 3D 혈관 프린팅 파일 변환 수행 처리를 위해 메모리 등에 저장한다.In the blood vessel medical image data loading step (S10), the blood vessel medical image data loading unit 110 loads the received patient blood vessel medical image data, and stores the received blood vessel medical image data in a memory or the like for processing to convert a 3D blood vessel printing file.

다음으로, 상기 3D 파일 포맷 변환단계(S20)에서, 상기 3D 파일 포맷 변환부(120)가 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷을 변환한다. 상기 3D 파일 포맷 변환은, 프로토콜에 따라 물리적 공간의 길이가 다른 화소 픽셀들을 기 지정된 체적의 등방성 공간으로 인터폴레이션(interpolation)을 수행하여 3D 파일 포맷으로 변환하는 것일 수 있다.Next, in the 3D file format conversion step (S20), the 3D file format conversion unit 120 converts the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format. The 3D file format conversion may be converting pixel pixels having different lengths of physical spaces into a 3D file format by performing interpolation into an isotropic space having a predetermined volume according to a protocol.

또한, 상기 3D 파일 포맷 변환단계(S20)는, 환자 혈관 의료영상 데이터의 상기 3D 파일 포맷 데이터의 노이즈 제거를 수행하는 노이즈 제거 단계를 더 포함하여 구성된다. 상기 노이즈 제거 단계는 환자 혈관 의료영상 데이터의 상기 3D 파일 포맷 데이터에 가우시안 필터링(Gaussian filtering) 등과 같은 디노이징/스무딩 프로세스 등의 필터링을 적용하여 노이즈 제거하는 것일 수 있다.In addition, the 3D file format conversion step (S20) may further include a noise removal step of removing noise of the 3D file format data of the patient blood vessel medical image data. The noise removal step may be to remove noise by applying filtering such as a denoising/smoothing process such as Gaussian filtering to the 3D file format data of patient blood vessel medical image data.

이 후, 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30)에서 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부(130)가 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 도4 와 같이, 혈류가 들어오는 제1 혈관(11), 질병 혈관 영역인 뇌동맥류 영역으로서 제2혈관(12) 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관(13)으로 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성한다. 이 후, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 상기 제1 내지 제3 혈관벽 데이터를 합성하는 것에 의해 속이 빈 개별 혈관벽 모형 데이터를 생성한다.Thereafter, in the blood vessel wall model data generation step (S30), the blood vessel wall model data generation unit 130 displays the first blood vessel 11 and the disease vessel from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format as shown in FIG. Original blood vessel model data is generated by dividing the blood vessel region into a second blood vessel 12 as a cerebral aneurysm region, which is a region, and a third blood vessel 13 through which blood flows out of the disease vessel region. Thereafter, the first to third blood vessel wall data from which the original model data has been removed after expanding to a specified thickness are synthesized to generate hollow individual blood vessel wall model data.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30)의 구체적인 처리과정을 도 3 및 도 4를 참조하여 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.The detailed processing of the blood vessel wall model data generation step (S30) will be described in more detail with reference to FIGS. 3 and 4 as follows.

도 3과 같이, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30)는 혈관 모형 데이터 생성부(130)에 의해 수행되는 것으로서, 도 3과 같이, 시드 포인트 지정 단계(S31), 혈관 영역 분할 단계(S32), 혈관 원본 모형 데이터 생성 단계(S33), 혈관 확장 모형 데이터 생성 단계(S34), 개별 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S35), 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S36) 및 길이 조정 단계(S37)를 포함하여 구성될 수 있다.3, the blood vessel wall model data generation step (S30) is performed by the blood vessel model data generation unit 130, and as shown in FIG. 3, a seed point designation step (S31), a blood vessel region division step (S32), Including the original blood vessel model data generation step (S33), the vasodilation model data generation step (S34), the individual blood vessel wall model data generation step (S35), the entire blood vessel wall model data generation step (S36), and the length adjustment step (S37). Can be.

먼저, 시드 포인트 지정 단계(S31)에서, 도 4와 같이, 혈관 의료영상 데이터의 혈관을 제1 혈관(11), 제2혈관(12) 및 제3 혈관(13)의 식별을 위해 입력된 시드 포인트(seed point)(s)들을 지정한다. 이때, 질병 혈관 영역(제2 혈관)의 결과가 가장 정확하게 표현되도록 제1 혈관 및 제3 혈관에 시트 포인트를 먼저 지정하고, 다음으로, 제2 혈관에 시드 포인트를 지정하도록 구성된다.First, in the seed point designation step (S31), as shown in FIG. 4, the blood vessels of the blood vessel medical image data are inputted for identification of the first blood vessel 11, the second blood vessel 12, and the third blood vessel 13 Specify the seed point(s). In this case, the sheet point is first designated for the first blood vessel and the third blood vessel so that the result of the diseased blood vessel region (second blood vessel) is most accurately expressed, and then, a seed point is designated for the second blood vessel.

다음으로, 혈관 영역 분할 단계(S32)에서 영역 성장 알고리즘을 적용하여 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관을 분할(segmentation)한다.Next, in the blood vessel region segmentation step (S32), the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel are segmented by applying a region growth algorithm.

상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S30)는, 혈관 영역 분할 단계(S32) 이후, 상기 연결성분분석(connected component analysis)을 통해 3D 파일 포맷 변환 과정에서 남아 있는 고립되어 있는 노이즈 픽셀들을 제거하는 단계를 더 포함하여 구성될 수 있다.In the blood vessel wall model data generation step (S30), after the blood vessel region segmentation step (S32), the step of removing isolated noise pixels remaining in the 3D file format conversion process through the connected component analysis is further performed. It can be configured to include.

상기 혈관 원본 모형 데이터 생성 단계(S33)에서 도 4와 같이, 상기 제1 혈관(11), 제2 혈관(12) 및 제3 혈관(13)의 혈관 원본 모형(30)에 대한 혈관 원본 모형 데이터를 생성한다.In the blood vessel original model data generation step (S33), as shown in FIG. 4, the original blood vessel model data for the original blood vessel model 30 of the first blood vessel 11, the second blood vessel 12, and the third blood vessel 13 Create

상기 혈관 확장 모형 데이터 생성 단계(S34)에서 상기 제1 혈관(11), 제2 혈관(12) 및 제3 혈관(13)의 영역에 대하여 3D 팽창 프로세스(dilation process)를 수행하여 입력된 혈관 두께로 확장된 각각의 확장 모형(40)을 이용하여 혈관 확장 모형 데이터를 생성한다.The blood vessel thickness input by performing a 3D dilation process on the regions of the first blood vessel 11, the second blood vessel 12, and the third blood vessel 13 in the blood vessel expansion model data generation step (S34) Using each of the expansion models 40 expanded to, the vasodilation model data is generated.

상기 개별 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S35)에서 상기 혈관 확장 모형 데이터에서 상기 혈관 원본 모형(30)을 제거하여 속이 빈 제1 혈관벽, 제2 혈관벽 및 제3 혈관벽 모형 데이터를 생성한다.In the step of generating individual blood vessel wall model data (S35), the original blood vessel model 30 is removed from the blood vessel expansion model data to generate hollow first blood vessel wall, second blood vessel wall, and third blood vessel wall model data.

상기 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계(S36)에서 상기 제1 혈관벽 내지 제3 혈관벽 모형 데이터를 합성하여 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성한다. 이때, 혈관 질환 영역인 제2 혈관벽 데이터와 다른 제1 혈관벽 데이터 또는 제3 혈관벽 데이터가 겹치는 영역이 존재하면, 제2 혈관벽 데이터의 겹치는 영역을 선택하는 것에 의해 혈관 질환 영역을 정확히 표현하도록 구성된다.In the whole blood vessel wall model data generating step (S36), the first to third blood vessel wall model data are synthesized to generate whole blood vessel wall model data. In this case, if there is an area where the second blood vessel wall data, which is the blood vessel disease region, and the other first blood vessel wall data or the third blood vessel wall data overlap each other, the vascular disease region is accurately expressed by selecting an overlapping region of the second blood vessel wall data.

상기 길이 조정 단계(S37)에서 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정한다. 일 예로, 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하도록 구성될 수도 있다. 또한, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터의 z 방향 길이가 미리 지정한 z 방향 전체길이보다 긴 경우, 제2 혈관 영역의 중심을 기준으로 필요한 길이만큼 양끝의 혈관의 형태를 바탕으로 혈관을 늘려 주는 것에 의해 전체 길이 비를 조정하는 것일 수 있다.In the length adjustment step (S37), length data of the entire blood vessel wall model is adjusted by comparing the length of the generated total blood vessel wall model data in a predetermined direction. For example, it may be configured to adjust length data of the entire blood vessel wall model by comparing the length of the generated whole blood vessel wall model data in a predetermined direction. In addition, when the z-direction length of the entire blood vessel wall model data is longer than the predetermined z-direction overall length, the total length is increased by increasing the blood vessel based on the shape of the blood vessels at both ends by a required length based on the center of the second blood vessel area. It could be adjusting the rain.

다시 도 2를 참조하여 설명하면, 상기 결합관부 형성 단계(S40)에서, 상기 혈관 모형 데이터 생성부(130)가, 전체 혈관벽 모형 데이터의 혈류 유입구 측 및 유출구 측에 외부의 결합관이 결합되는 결합관부 데이터를 형성한다. 일 예로, 미리 만들어진 펌프시스템이 직접 연결할 수 있도록 하기 위해 z방향 양끝 혈관의 지름이 원하는 길이가 되도록 전체 혈관 양끝의 약 3cm 정도 구간에서 모형의 지름을 계산한 후 끝부분이 원하는 길이가 되도록 점진적으로 지름의 변화를 인위적으로 만들어 주는 것일 수 있다.Referring to FIG. 2 again, in the step of forming the coupling pipe part (S40), the blood vessel model data generation unit 130 combines the external coupling pipes to the blood flow inlet and outlet sides of the entire blood vessel wall model data. Form the tube data. For example, in order to allow a pre-made pump system to be directly connected, the diameter of the model is calculated in a section of about 3cm of both ends of the entire blood vessel so that the diameter of both ends of the vessel in the z direction is the desired length, and then gradually It may be that the change in diameter is artificially made.

상기 오류 검증 단계(S50)에서 상기 오류 검증부(150)는, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 단계에서 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류 검증을 수행한다. 오류 검증일 예로는, z방향 아래쪽 끝 혈관 안쪽 공간에서 시드 포인트(seed point)를 자동으로 설정한 후, 영역 성장(region growing)을 통해 위쪽 끝 혈관까지 성장(growing)시켜 프로세싱 과정에서 발생할 수 있는 혈관벽의 구멍을 확인하는 것일 수 있다. 상기 오류 검증 단계(S550)에서 오류가 검출되는 경우, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성과정(S30)으로 복귀하여 오류를 수정한 후 처리과정을 다시 수행하게 된다.In the error verification step (S50), the error verification unit 150 performs error verification on the entire blood vessel wall model data generated in the step of generating the entire blood vessel wall model data. As an example of error verification, a seed point is automatically set in the space inside the vessel at the lower end in the z direction, and then grown to the upper end vessel through region growing, which can occur during processing. It may be to check the hole in the blood vessel wall. If an error is detected in the error verification step (S550), the process returns to the blood vessel wall model data generation process (S30), corrects the error, and then performs the processing again.

상기 3D 프린팅 파일 변환 단계(S60)에서 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)가 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력한다. 구체적으로, 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)는 생성된 전체 혈관벽 데이터를 STL 포맷 등의 3차원 데이터 포맷 3D 프린터용 파일로 변환한다. 이 과정에서 상기 3D 프린팅 파일 변환부(140)는 사용자에 의해 제2 혈관 영역을 중심으로 하는 문제가 있는 부분에 대한 검토에 의해 수정 정보가 입력되는 경우, 상기 이를 반영하여 수정하는 과정을 수행할 수도 있다.In the 3D printing file conversion step (S60), the 3D printing file conversion unit 140 converts the generated entire blood vessel wall model data into a 3D printing file and outputs it. Specifically, the 3D printing file conversion unit 140 converts the generated entire blood vessel wall data into a 3D data format 3D printer file such as an STL format. In this process, the 3D printing file conversion unit 140 performs a process of reflecting and correcting when correction information is input by a user by reviewing a problem portion centered on the second blood vessel area. May be.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기 실시 예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the technical idea of the present invention described above has been described in detail in the preferred embodiment, it should be noted that the embodiment is for the purpose of description and not for the limitation thereof. In addition, those of ordinary skill in the technical field of the present invention will be able to understand that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10: 혈관 모형
11: 제1 혈관
12: 제2 혈관
13: 제3 혈관
30: 혈관 원본 모형
40: 확장 모형
50: 혈관 벽
t: 혈관 벽 두께
s: 시드 포인트
10: blood vessel model
11: first blood vessel
12: second blood vessel
13: third blood vessel
30: original blood vessel model
40: expansion model
50: vessel wall
t: vessel wall thickness
s: seed point

Claims (14)

수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩부;
상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷으로 변환하는 3D 파일 포맷 변환부;
상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및
상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하고,
상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는, 입력된 시드 포인트들에 따라 혈류가 들어오는 제1 혈관, 질병 혈관 영역인 제2혈관 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관 식별을 위한 시드 포인트들을 지정하도록 구성되는 것을 특징으로 하고, 상기 시드 포인트들로부터 영역 성장을 통해 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관으로 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치.
A blood vessel medical image data loading unit for loading the received patient blood vessel medical image data;
A 3D file format conversion unit converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format;
Generating original blood vessel model data by dividing a blood vessel region from the patient blood vessel medical image data in the 3D file format, expanding it to a specified thickness, and then synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data has been removed. A blood vessel wall model data generator to generate; And
And a 3D printing file conversion unit converting the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file and outputting the converted data,
The blood vessel wall model data generating unit is configured to designate seed points for identifying a first blood vessel into which blood flow enters, a second blood vessel that is a disease vessel region, and a third blood vessel exiting the disease vessel region according to the input seed points. A blood vessel 3D based on patient blood vessel medical image data, characterized in that the blood vessel region is divided into the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel through region growth from the seed points to generate original blood vessel model data. Printing file conversion device.
삭제delete 제1항에 있어서, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는,
설정된 혈관벽 두께에 따라 혈관 원본 모형의 영역을 3차원 팽창 프로세스(dilation process)를 적용하여 확장시켜 혈관 확장 모형 데이터를 생성한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거하여 분할된 혈관 영역들의 개별 혈관벽 모형 데이터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치.
The method of claim 1, wherein the blood vessel wall model data generation unit,
According to the set blood vessel wall thickness, the original vessel wall model data is created by expanding the region of the original vessel model by applying a three-dimensional dilation process, and then removing the original model data to generate individual vessel wall model data of the divided vessel regions. A blood vessel 3D printing file conversion device based on patient blood vessel medical image data, characterized in that configured to be configured to be.
제1항에 있어서, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는,
상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하는 길이 조정 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치.
The method of claim 1, wherein the blood vessel wall model data generation unit,
A blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data, characterized in that it further comprises a length adjustment step of adjusting length data of the whole blood vessel wall model by comparing the length of the generated whole blood vessel wall model data in a predetermined direction. Conversion device.
제1항에 있어서, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성부는,
생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터 중 혈관 양단부에 외부 관이 결합되는 결합관부로 되는 결합관부 데이터를 생성하도록 구성되는 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치.
The method of claim 1, wherein the blood vessel wall model data generation unit,
An apparatus for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data, characterized in that, among the generated hollow whole blood vessel wall model data, the blood vessel 3D printing file conversion device is configured to generate coupling pipe portion data that is a coupling pipe portion to which an external tube is coupled to both ends of a blood vessel.
제1항에 있어서,
생성된 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류를 검출하는 오류검증부;를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치.
The method of claim 1,
An apparatus for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data, further comprising: an error verification unit for detecting an error in the generated whole hollow blood vessel wall model data.
혈관 의료영상데이터 로딩부; 3D 파일 포맷 변환부; 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 3D 프린팅 파일 변환부를 포함하는 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치에 의한 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법에 있어서,
상기 혈관 의료영상데이터 로딩부가 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩단계;
상기 3D 파일 포맷 변환부가 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷을 변환하는 3D 파일 포맷 변환단계;
상기 혈관벽 모형 데이터 생성부가 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성 단계; 및
상기 3D 프린팅 파일 변환부가 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하고,
상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는,
상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈류가 들어오는 제1 혈관, 질병 혈관 영역인 제2혈관 및 질병 혈관 영역에서 혈류가 나가는 제3 혈관의 식별을 위해 입력된 시드 포인트(seed point)들을 지정하는 시드 포인트 지정 단계;
영역 성장 알고리즘을 적용하여 상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관을 분할(segmentation)하는 혈관 영역 분할 단계;
상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관의 혈관 원본 모형 데이터를 생성하는 혈관 원본 모형 데이터 생성 단계;
상기 제1 혈관, 제2 혈관 및 제3 혈관의 영역에 대하여 3D 팽창 프로세스(dilation process)를 수행하여 입력된 혈관 두께로 확장된 각각의 혈관 확장 모형 데이터를 생성하는 혈관 확장 모형 데이터 생성 단계;
상기 혈관 확장 모형 데이터에서 상기 혈관 원본 모형을 제거하여 속이 빈 제1 혈관벽, 제2 혈관벽 및 제3 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성 단계; 및
상기 제1 혈관벽 내지 제3 혈관벽 모형 데이터를 합성하여 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계;를 포함하여 상기 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
A blood vessel medical image data loading unit; 3D file format conversion unit; A blood vessel wall model data generation unit; And In the blood vessel 3D printing file conversion method based on patient blood vessel medical image data by a blood vessel 3D printing file conversion device including a 3D printing file conversion unit,
Vascular medical image data loading step of loading the received patient vascular medical image data by the vascular medical image data loading unit;
A 3D file format conversion step of converting the loaded patient blood vessel medical image data into a 3D file format by the 3D file format conversion unit;
The blood vessel wall model data for generating the entire hollow blood vessel wall model data by synthesizing the blood vessel wall data from which the original model data is removed after the blood vessel wall model data generation unit divides the blood vessel region to generate original blood vessel model data, and expands to a specified thickness. Creation step; And
And a 3D printing file conversion step of converting the generated blood vessel wall model data into a 3D printing file and outputting the 3D printing file conversion unit,
The step of generating the blood vessel wall model data,
In the medical image data of the patient's blood vessel in the 3D file format, seed points input for identification of the first blood vessel, the second blood vessel that is the diseased vessel region, and the third blood vessel leaving the blood flow from the diseased vessel region are designated. Specifying a seed point;
A blood vessel region segmentation step of segmenting the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel by applying a region growth algorithm;
Generating original blood vessel model data of the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel;
A blood vessel dilatation model data generation step of generating data for each vessel dilation model expanded to an input blood vessel thickness by performing a 3D dilation process on regions of the first blood vessel, the second blood vessel, and the third blood vessel;
A blood vessel wall model data generation step of generating hollow first blood vessel wall, second blood vessel wall, and third blood vessel wall model data by removing the original blood vessel model from the blood vessel expansion model data; And
Generating the blood vessel wall model data, including the step of generating whole blood vessel wall model data by synthesizing the first blood vessel wall model data to the third blood vessel wall model data. How to convert 3D printing files.
제7항에 있어서, 상기 3D 파일 포맷 변환단계는,
프로토콜에 따라 물리적 공간의 길이가 다른 화소 픽셀들을 기 지정된 체적의 등방성 공간으로 인터폴레이션(interpolation)을 수행하여 3D 파일 포맷으로 변환하는 단계인 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7, wherein the 3D file format conversion step,
A method for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data, characterized in that it is a step of converting pixel pixels having different physical space lengths according to protocols into a 3D file format by performing interpolation into an isotropic space of a predetermined volume .
제7항에 있어서, 상기 3D 파일 포맷 변환단계는,
환자 혈관 의료영상 데이터의 상기 3D 파일 포맷 데이터의 노이즈 제거를 수행하는 노이즈 제거 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7, wherein the 3D file format conversion step,
A method for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data, further comprising a noise removal step of performing noise removal of the 3D file format data of the patient blood vessel medical image data.
삭제delete 제7항에 있어서,
상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는, 혈관 영역 분할 단계 이후,
연결성분분석(connected component analysis)을 통해 3D 파일 포맷 변환 과정에서 남아 있는 고립되어 있는 노이즈 픽셀들을 제거하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7,
The blood vessel wall model data generation step, after the blood vessel region division step,
A method for converting blood vessel 3D printing files based on patient blood vessel medical image data, characterized in that the method further comprising removing isolated noise pixels remaining in the process of converting the 3D file format through connected component analysis.
제7항에 있어서, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계는,
상기 전체 혈관벽 모형 데이터 생성 단계 이후, 상기 생성된 전체 혈관벽 모형 데이터의 기 지정한 방향의 길이를 비교하여, 상기 전체 혈관벽 모형의 길이데이터를 조정하는 길이 조정 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7, wherein generating the blood vessel wall model data comprises:
After the step of generating the entire vascular wall model data, the patient further comprises a length adjustment step of adjusting length data of the entire vascular wall model by comparing lengths of the generated total vascular wall model data in a predetermined direction. Blood vessel 3D printing file conversion method based on blood vessel medical image data.
제7항에 있어서, 상기 혈관벽 모형 데이터 생성 단계 이후,
상기 전체 혈관벽 모형 데이터의 혈류 유입구 측 및 유출구 측에 외부의 결합관이 결합되는 결합관부 데이터를 형성하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7, wherein after the step of generating the blood vessel wall model data,
The method of converting a blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data, characterized in that it further comprises the step of forming data of a coupling pipe portion to which an external coupling pipe is coupled to the blood flow inlet side and the outlet side of the whole blood vessel wall model data.
제7항에 있어서,
상기 환자 혈관 의료영상데이터 기반 상기 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치는 오류검증부를 더 포함하고,
상기 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 단계 이후, 상기 전체 혈관벽 모형 데이터에 대한 오류 검증을 수행하는 오류 검증 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 방법.
The method of claim 7,
The apparatus for converting the blood vessel 3D printing file based on the patient blood vessel medical image data further includes an error verification unit,
After the step of generating the whole blood vessel wall model data, the method of converting a blood vessel 3D printing file based on patient blood vessel medical image data, characterized in that the method further comprises an error verification step of performing error verification on the whole blood vessel wall model data.
KR1020190138316A 2019-11-01 2019-11-01 Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data KR102219848B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190138316A KR102219848B1 (en) 2019-11-01 2019-11-01 Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data
PCT/KR2020/012781 WO2021085859A1 (en) 2019-11-01 2020-09-22 Device and method for converting blood vessel 3d printing file based on patient blood vessel medical image data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190138316A KR102219848B1 (en) 2019-11-01 2019-11-01 Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102219848B1 true KR102219848B1 (en) 2021-02-24

Family

ID=74689043

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190138316A KR102219848B1 (en) 2019-11-01 2019-11-01 Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102219848B1 (en)
WO (1) WO2021085859A1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030054360A (en) * 2001-12-24 2003-07-02 주식회사 케이티 Apparatus and Method for Converting 2D Images to 3D Object
KR100949846B1 (en) 2008-12-31 2010-03-31 (주) 골프존 Mirror type aiming simulating apparatus and simulation method for golf simulator
KR101278773B1 (en) 2006-06-15 2013-06-25 신닛테츠스미킨 카부시키카이샤 Coated steel sheet
JP2015219371A (en) * 2014-05-16 2015-12-07 株式会社東芝 Treatment unit, blood vessel model, image processing method, program, and molding device

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013031744A1 (en) * 2011-08-26 2013-03-07 イービーエム株式会社 System for diagnosing bloodflow characteristics, method thereof, and computer software program
KR101828033B1 (en) * 2015-04-02 2018-02-12 울산대학교 산학협력단 Apparatus for modeling three dimensional shape of internal body and method
KR101956077B1 (en) * 2017-03-24 2019-03-12 제일정보통신(주) 3d printing system and error detect and control method thereof

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030054360A (en) * 2001-12-24 2003-07-02 주식회사 케이티 Apparatus and Method for Converting 2D Images to 3D Object
KR101278773B1 (en) 2006-06-15 2013-06-25 신닛테츠스미킨 카부시키카이샤 Coated steel sheet
KR100949846B1 (en) 2008-12-31 2010-03-31 (주) 골프존 Mirror type aiming simulating apparatus and simulation method for golf simulator
JP2015219371A (en) * 2014-05-16 2015-12-07 株式会社東芝 Treatment unit, blood vessel model, image processing method, program, and molding device

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021085859A1 (en) 2021-05-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6959391B2 (en) Methods and systems for modeling patient-specific blood flow
US10939828B2 (en) Method and system for modeling blood flow with boundary conditions for optimized diagnostic performance
JP2022169579A (en) Diagnostically useful results in real time
CN110008992B (en) Deep learning method for prostate cancer auxiliary diagnosis
Gall et al. Computer-aided planning and reconstruction of cranial 3D implants
JP2005312937A (en) Medical image processing apparatus, and method for processing medical image
CN111612689B (en) Medical image processing method, medical image processing device, computer equipment and readable storage medium
KR102219848B1 (en) Apparatus and method for converting intracranial aneurysm 3D printing file based on patient medical image data
JP2019530502A (en) Device for adaptive contouring of body parts
KR20210137281A (en) 3D convolutional neural network based cone-beam artifact correction system and method
KR20210099835A (en) Method for generating panoramic image and image processing apparatus therefor
CN116168097A (en) Method, device, equipment and medium for constructing CBCT sketching model and sketching CBCT image
WO2013121679A1 (en) Region extraction system
TWI593392B (en) Metal Detection and Artifact Removal Methods in Computerized Tomography Images
KR20200134037A (en) Automatic generation method of neural tube line and medical image processing apparatus therefor
JP2015128546A (en) Internal organ position estimation device, control method for internal organ position estimation device, and control program for internal organ position estimation device
CN116649995A (en) Method and device for acquiring hemodynamic parameters based on intracranial medical image
CN117237536A (en) Three-dimensional reconstruction method of blood vessel based on image segmentation and centerline extraction
CN117333613A (en) Reverse modeling method and device for rapidly dividing human arterial blood vessel based on enhanced CTA

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant