KR100450278B1

KR100450278B1 - 의료영상 처리 시스템 및 처리방법

Info

Publication number: KR100450278B1
Application number: KR10-2001-0053346A
Authority: KR
Inventors: 박종원
Original assignee: 버츄얼아이테크 주식회사
Priority date: 2001-08-31
Filing date: 2001-08-31
Publication date: 2004-09-24
Also published as: KR20030018792A

Abstract

CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등의 각종 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 디지털 의료영상을 의료영상 데이터베이스에 저장하는 의료영상 취득서버와, 상기 의료영상 취득서버 및 다수의 클라이언트 컴퓨터에 TCP/IP로 연결된 이미지 프로세싱 시스템을 포함하여 이루어지는 의료영상 처리시스템에 있어서; 상기 이미지 프로세싱 시스템은, 클라이언트 컴퓨터로부터 제공되는 사용자의 의사(意思)를 컴퓨터 신호로 전환하여 출력하는 사용자 인터페이스부(User Interface)와, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 제공된 프로세싱 제어신호에 따라 의료영상 제어 알고리즘이 내장된 프로그램을 수행하여 상기 의료영상 데이터베이스로부터 의료 이미지를 읽어들여 상기 사용자 제어신호를 수행하여 산출된 결과를 출력하는 이미지처리 프로세서(Image processor)와, 상기 이미지처리프로세서로부터 제공되는 신호를 전달받아 사용자가 인식할 수 있는 형태로 제공하는 출력 장치를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리 시스템.

Description

의료영상 처리 시스템 및 처리방법{A medical image processing system and the method thereof}

본 발명은 디지털 의료영상 처리 시스템 및 이러한 시스템을 이용한 의료영상 처리 방법에 관한 것으로서, 영상 처리에 대한 전문지식이 없는 의료인이 의료영상으로부터 원하는 결과를 손쉽게 얻을 수 있는 의료영상 처리시스템 및 처리방법에 관한 것이다.

의료영상은 X선, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), 초음파(Ultra Sound) 등이 있으며, 인체의 부위 및 관찰 목적에 따라 다른 영상자료가 사용된다. 의료영상은 인체의 내부를 비 침습적으로 볼 수 있으므로 진단, 치료 및 수술을 위한 계획이나 방법을 결정하는데 중요한 자료로 활용된다. 이러한 의료영상에 대한 판독 및 진단은 해당분야에 대한 전문적인 지식과 경험을 갖고 있는 의료인에 의해서 이루어질 수 있기 때문에 객관적인 판단 근거를 제공할 수 있는 부가적 정보의 필요성이 요구된다. 컴퓨터를 이용한 디지털 영상자료의 처리 기법을 의료영상 자료에 적용함으로써, 의료인이 의료영상을 보다 정확하고 빠르게 판독 및 진단할 수 있는 객관적인 판단 근거를 제공할 수 있다. 이러한 의료영상 자료의 처리기법의 개발은 전세계적으로 급속하게 발전되고 있고 보다 효율적이고 정확한 처리기법들이 개발되고 있다.

영상자료에서 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 단계의 처리과정을 거쳐야 한다. 의료영상은 타 영상자료와 다른 특성을 가지고 있고 있으므로, 기존의 개발된 영상처리 기법을 그대로 적용할 수 없으며 의료인의 전문지식을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 개발하여 적용하여야 한다. 이러한 새로운 알고리즘들은 워크스테이션의 유닉스 환경에서 텍스트 형태의 명령어를 사용하도록 개발되었다. 따라서 이러한 알고리즘을 적용하여 의료영상자료를 처리하기 위해서는 영상처리에 대한 전문지식과 유닉스 명령어 등 컴퓨터에 대한 기반 지식이 필요하다. 또한 지금까지 개발된 영상처리 시스템 그래픽 사용자 인터페이스들은 일반적인 디지털 영상처리기법만을 적용할 수 있도록 개발되어 왔다. 그러나 의료영상이 일반영상과 다른 처리방법을 요구하므로 이러한 처리시스템은 효과적이지 못하다. 진단이나 치료를 위한 영상자료는 그 자료가 방대하므로 이들을 일일이 일반적인 영상처리 기법을 적용하여 원하는 결과를 얻는 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 영상처리에 대한 전문지식이 없는 사용자가 원하는 결과를 얻는 것은 현실적으로 어려움이 많았다.

본 발명은 영상처리에 대한 전문지식 없이 의료영상 처리를 수행할 수 있는 의료영상 처리시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 윈도우 기반의 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 통하여 의료영상자료를 분석하고 원하는 결과를 얻기 위한 알고리즘을 구현할 수 있는 의료영상처리 시스템을 제공하는 것이다.

이러한 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템은CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등의 각종 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 디지털 의료영상을 의료영상 데이터베이스에 저장하는 의료영상 취득서버와, 상기 의료영상 취득서버 및 다수의 클라이언트 컴퓨터에 TCP/IP로 연결된 이미지 프로세싱 시스템을 포함하여 이루어지는 것을 구성의 특징으로 한다.

본 발명에 따른 의료영상 처리시스템의 다른 세부적 구성의 특징은 상기 이미지 프로세싱 시스템이, 클라이언트 컴퓨터로부터 제공되는 사용자의 의사(意思)를 컴퓨터 신호로 전환하여 출력하는 사용자 인터페이스부(User Interface)와, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 제공된 프로세싱 제어신호에 따라 의료영상 정보 제어 알고리즘이 내장된 프로그램을 수행하여 상기 의료영상 데이터베이스로부터 의료 이미지를 읽어들여 상기 사용자 제어신호를 수행하여 산출된 결과를 출력하는 이미지처리 프로세서(Medical image processor)와, 상기 이미지처리프로세서로부터 제공되는 신호를 전달받아 사용자가 인식할 수 있는 형태로 제공하는 출력장치를 포함하여 이루어지는 점이다.

본 발명에 따른 의료영상 처리시스템의 다른 세부적 구성의 특징은 상기 이미지처리프로세서에 내장된 이미지처리 프로그램이 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘과 장기탐색을 처리하는 알고리즘을 포함하는 점이다.

본 발명에 따른 의료영상 처리방법은 디스플레이 장치를 통해 윈도우 프레임의 형태로 메뉴화면을 제공하는 과정과, 컴퓨터에 연결된 입력장치를 통해 입력된 사용자의 작업의사 명령을 컴퓨터 신호로 변환하여 인터페이스를 통해 이미지처리프로세서에 전달하는 과정과, 인터페이스를 통해 전달된 제어신호를 분석하는 과정과, 사용자의 제어신호에 따라 해당 이미지를 로딩(Loading)하여 디스플레이 장치를 통해 나타내는 과정과, 인터페이스를 통해 사용자의 이미지 처리 제어신호를 전달받는 과정과, 이미지 처리 프로세서에 내장된 알고리즘을 읽어들여 처리 제어신호에 해당하는 알고리즘을 수행하는 과정과, 알고리즘의 수행결과를 디스플레이 장치를 통해 나타내는 과정과, 사용자의 제어신호에 따라 산출된 정보를 소정의 데이터베이스에 저장하는 과정을 포함하여 이루어지는 점을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 의료영상 처리 시스템의 구성을 나타내는 블록도,

도 2 내지 도 7은 본 발명에 따른 영상 처리 화면의 예시도,

도 8은 본 발명에 따른 의료영상 처리방법의 진행과정을 나타낸 흐름도,

도 9 내지 도 13은 본 발명에 따른 의료영상 처리방법에 수행되는 장기별 처리 알고리즘을 나타낸 흐름도,

도 14는 본 발명에 따른 의료영상 처리 시스템을 이용한 회의기능을 나타낸 예시도,

도 15 내지 도 17은 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템의 활용 예를 나타낸 예시도이다.

이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템 및 처리방법에 관하여 상세히 설명하기로 한다.

의료영상 처리 시스템의 사용자는 크게 두 부류로 나누어 생각할 수 있다. 첫 번째 사용자는 의료영상을 진료 및 의학연구 목적으로 사용하는 의료인으로서 이들은 의학적 지식을 기반으로 의학 영상 자체와 처리된 결과에 관심을 두며, 상대적으로 디지털 영상처리 기법의 적용에 대해 덜 관심을 갖는다. 의료인의 시스템 사용목적은 보다 객관적이고 정확한 정보를 쉽게 얻을 수 있고, 결과를 보다 쉽고, 다양한 기능을 이용하여 처리하고자 한다.

두 번째 사용자는 의학 및 의료영상에 대한 전문지식이 없는, 컴퓨터를 이용한 디지털 영상처리 전문가로 의료영상에 대한 효율적인 새로운 알고리즘을 개발하고자 하는 개발자이다. 이들은 의료영상을 화면을 통해 확인하고, 개발된 알고리즘을 선택적으로 적용하고, 영상파일에 대한 픽셀 및 명암 값 등의 특성을 쉽게 파악하고자 한다. 의료영상은 일반적인 디지털 영상과 다른 특성을 갖고 있으며, 찾고자 하는 장기에 따라 다른 특성을 보이게 된다. 따라서 의료영상자료에 대한 일반적인 특성은 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 중요한 자료가 된다. 개발자는 새로운 알고리즘을 적용하여 얻어진 결과를 의학 및 의료영상에 대한 전문지식을 갖고 있는 의료인을 통해 검증 받고, 의료영상 처리 시스템에 추가함으로써 시스템을 계속적으로 확장하고자 한다.

이러한 두 부류의 사용자가 공통적으로 원하는 기능을 수행하고, 새로운 요구사항을 계속적으로 수용할 수 있도록 시스템이 구성되어야 한다. 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템은 우선 사용자가 기본적으로 원하는 기능들을 구현하고 계속적으로 확장하는 객체지향 방법론을 사용하여 개발해 나아간다.

의료인의 시스템에 대한 요구사항을 정리하면 다음과 같다.

1. 원하는 장기를 선택하면 영상파일에서 장기를 추출한다.

2. 추출된 장기의 체적을 구할 수 있다.

3. 의료영상 파일의 명암 값 범위에 따라 다른 색상을 선택할 수 있다.

4. 일반적인 윈도우 기반의 사용환경을 제공하여 사용방법에 대한 교육 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다.

새로운 알고리즘 개발자의 시스템에 대한 요구사항을 정리하면 다음과 같다.

1. 의료영상 파일의 정보를 쉽게 얻을 수 있어야 한다. 평활화와 히스토그램 자료를 화면으로 확인하고, 영상에 대한 자료를 쉽게 얻을 수 있어야 한다.

2. 특정 장기를 추출하는 일련의 알고리즘들을 다른 장기 추출에 쉽게 재사용할 수 있어야 한다.

3. 개발된 각각의 알고리즘들은 독립적으로 새로운 영상파일에 쉽게 적용할 수 있어야 한다.

4. 처리결과는 새로운 처리를 위해 파일로 저장되고, 다음에 다시 사용할 수 있어야 한다.

5. 새로 개발된 알고리즘은 시스템에 쉽게 추가하여 시스템을 확장할 수 있어야 한다.

이러한 요구사항을 만족하기 위해 처리되어야 할 문제점으로 다음과 같은 사항을 생각할 수 있다.

첫 번째는 의료영상 파일의 특성에 따른 문제이다. 의료영상 파일은 표준화된 형식으로 구성되어 있지 않으므로 각 장비에 따라 다른 형식의 자료로 처리되어야 한다. 그 예로 CT 영상자료는 촬영 방법 및 영상자료의 크기와 암호화키, 그리고 환자에 관한 정보를 포함하고 있고, 직접 영상처리 기법을 적용하기 어려우므로 이들을 디지털 영상처리 기법을 적용하기 쉬운 표준적인 영상파일로 변환하여야 한다.

그래픽 사용자 인터페이스 환경을 제공하기 위한 프로그램은 일반적으로 구조가 복잡하므로 의료영상을 처리하는 프로그램과 함께 개발하는 경우 각각을 독립적으로 추상화하고 일반화하여 각각의 클래스로 구성하여야 한다. 캡슐화를 통해최소한의 인터페이스만을 제공함으로써 서로의 간섭을 줄이고, 프로그램을 보다 쉽게 디버그하고, 개발된 시스템을 쉽게 유지 관리 및 확장할 수 있다. 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템은 개인용 컴퓨터(personal computer)의 윈도우 운영체제(windows)를 기반으로 개발되었으며, 의료영상을 윈도우 환경에서 그래픽으로 처리하기 위한 시스템이다.

본 발명에 따른 영상처리 시스템의 구성은 도 1에 나타난 바와 같다. CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등의 각종 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 디지털 의료영상을 의료영상 데이터베이스(Database)에 저장하는 의료영상 취득서버(100)와, 상기 의료영상 취득서버(100) 및 다수의 클라이언트 컴퓨터에 TCP/IP로 연결된 이미지 프로세싱 시스템(200)을 포함하여 이루어진다.

상기 이미지 프로세싱 시스템(200)은 다수의 클라이언트 컴퓨터로부터 제공되는 사용자의 의사(意思)를 컴퓨터 신호로 전환하여 출력하는 사용자 인터페이스부(210)와, 상기 사용자 인터페이스부(210)를 통해 제공된 프로세싱 제어신호에 따라 의료영상 제어 알고리즘이 내장된 프로그램을 수행하여 상기 의료영상 데이터베이스로부터 의료 이미지를 읽어들여 상기 사용자 제어신호를 수행하여 산출된 결과를 출력하는 이미지처리 프로세서(220)와, 상기 이미지처리프로세서(220)로부터 제공되는 신호를 전달받아 사용자가 인식할 수 있는 형태로 제공하는 출력 장치(230)를 포함하여 이루어진다.

본 발명에 따른 의료영상 처리 시스템에 의해 처리되는 그래픽 데이터는 윈도우(windows)에 표현되기 위해 연속적인 일련의 변화를 거치게 된다. 그래픽 데이터의 모든 자료가 윈도우에 보여지지 않고 활성화된 윈도우의 크기 및 화면의 해상도에 따라 데이터를 조절하게 된다.

시스템을 구성하기 위해 필요한 클래스는 응용프로그램을 기본적으로 크게 4개의 객체로 구성하고 있다.

첫째: 타이틀 바, 시스템 메뉴, 상태바, 스크롤바 등을 구성하고 있는 윈도우즈 영역(windows part),

둘째: 문자나 그래프 그리고 출력 결과를 보여주는 클라이언트 영역(client part),

셋째: 메모리에 로드하고 데이터를 처리해 주는 프로세싱 영역(data processing part),

넷째: 위에 열거한 세 가지 영역을 통합적으로 관리해 주는 부분(management part)으로 나뉘어진다.

이들 영역을 중심으로 라이브러리에 등록된 클래스들을 이용하여 프로그램을 작성하여야 한다. 의료영상을 처리하기 위한 프로그램은 이들 윈도우의 메뉴의 구동에 의해 동기화하고, 필요한 다이얼로그나 윈도우를 생성하고 필요한 처리과정을 거치게 된다. 처리된 결과는 화면을 통해 사용자가 확인할 수 있도록 한다. 인터페이스의 기본틀과 프로그램의 확장을 위해 필요한 여러 화면들은 표준화된 객체를 사용할 수 있으며, 자연스러운 객체지향 방법론의 적용이 가능하다. 영상처리 프로그램은 영상에 대한 특성정보에 대한 정적 구조와 영상이 갖는 상태 변화에 따른 행위를 결합하여 하나의 객체로 구성할 수 있다. 영상처리를 위한 알고리즘 적용 또한 넓은 의미에서 영상 객체의 행위로 정의될 수 있으나, 계속적인 개발 알고리즘의 확장과 유지 관리 측면에서 영상 객체와 분리하는 것이 복잡성을 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 각각의 알고리즘을 독립적인 객체로 분리하여 개발할 수 있으나 알고리즘의 공통적인 방법(method)과 속성(attribute)에 대한 중복성을 감소시키는 면에서 이들을 하나의 클래스로 정의할 수 있다.

화면에 표시된 의료영상 객체에 대한 처리를 실행하는 경우 영상객체의 상태 변화는 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘을 적용하는 경우와 장기탐색을 처리하는 경우를 나누어 생각할 수 있다.

디지털 영상처리 알고리즘이 객체의 상태를 변화시키는 경우는 평활화와 색칠하기를 실행하는 경우이다. 평활화를 실행하면 메모리에 있는 영상데이터를 평활화 알고리즘의 실행에 따라 변경하고, 이것을 화면으로 보여주게 된다. 색칠하기는 저장되어 있는 영상은 256 레벨을 갖는 그레이 영상으로 영상데이터를 변경하지 않고, 색을 표현하기 위한 팔레트 값을 변경하여 화면에 표시함으로써 영상의 색을 결정하게 된다. 히스토그램은 기존의 영상데이터를 읽고, 값을 계산하여 계산된 결과에 따른 데이터를 그래프로 보여 주는 것이므로 메모리에 있는 영상객체를 직접 변화시키지 않는다. 그러므로 현재 화면에 보여지고 있는 영상객체는 자신의 데이터를 그대로 유지하며 언제나 같은 히스토그램을 보여줄 수 있다. 히스토그램은 화면 영상이 256단계의 칼라 혹은 흑백 영상에 대해 어떤 처리 상태에 있는 경우에도 제공될 수 있다.

장기탐색 알고리즘은 순차적으로 영상데이터에 적용되어야 하므로 정해진 순서에 따르지 않을 경우 예상하는 결과를 기대할 수 없다. 장기탐색 알고리즘을 적용하는 경우 일련의 알고리즘을 한 번에 모두 적용하여 결과를 얻을 수 있으며, 각 단계 별로 알고리즘을 적용하여 각 결과를 관찰할 수 있다. 각 단계별 결과의 관찰을 위해 앞에서 설명된 영상처리를 위한 색채변경 및 히스토그램을 적용하여 영상의 특성을 파악할 수 있으며, 개발과정에서는 알고리즘의 조합을 변경하여 적용하는 것이 가능하다. 하나의 영상객체는 알고리즘이 객체의 데이터를 직접 변화시키거나 혹은 단순히 객체의 데이터를 보여주기 위해 이용만 한다. 이 경우 자신의 상태를 변화시키거나, 혹은 변화시키지 않고, 연산을 통해 얻어진 결과를 다음 계산과정에서 사용할 수 있도록 전달하게 된다. 따라서 자신의 데이터가 직접적으로 변경되는 경우를 다른 상태로, 데이터는 변하지 않고 데이터를 이용하여 연산만 수행하는 경우 자신의 상태를 유지하는 것으로 표현하였다.

의료영상 처리 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스는 마이크로소프트사의 비주얼(Visual) C++ 버전 6.0을 개발도구로 하여 개인용 컴퓨터의 32비트 운영체제(윈도우즈 NT 버전 4.0, windows95 그리고 windows98) 운영체제에서 실행될 수 있도록 개발되었다. 의료영상 처리 시스템의 기본 알고리즘은 워크스테이션의 유닉스(UNIX) 환경에서 C언어로 개발되었으며, 이를 비주얼 C++로 전환하여 사용하였다. 사용자 인터페이스의 프레임은 비주얼 C++에서 제공하는 기본 프레임을 사용하여, 상업적 프로그램에서 일반적으로 사용하는 사용자에게 친숙한 형식의 인터페이스를 제공한다.

종래의 영상처리 인터페이스는 문자 명령어를 이용하여 각 영상처리 알고리즘을 단계적으로 적용하였다. 각 단계마다 영상파일을 열고, 알고리즘을 적용하여 영상을 처리한 후 처리된 이미지를 파일로 저장하여 다음 단계에 사용할 수 있도록 하였다. 처리된 이미지를 확인하기 위해서 화면에 이미지를 볼 수 있는 프로그램을 사용하여 결과를 볼 수 있었다. 그러나 본 발명에 따른 영상처리 시스템은 이러한 각 단계별로 처리된 영상을 바로 화면에 보여줌으로써 별도의 영상을 보기 위해 다른 프로그램을 사용할 필요가 없도록 하였다. 처리되어 화면에 보여지는 영상을 파일로 저장할 수 있으며, 다음 처리단계에 이용될 수 있어 입·출력으로 인한 시스템의 부하를 줄이고, 저장공간을 절약할 수 있도록 하였다.

도 2는 의료영상 취득서버(100)에 연결된 의료영상 데이터베이스(DB)에서 처리할 환자의 목록을 읽어들여 선택하는 화면의 예시도이다. 만일 그 환자가 뇌에 이상이 있거나 환자의 뇌 영상정보를 필요로하는 경우, 도 3에서 보는 바와 같이 해당 환자의 뇌(腦) 이미지 데이터를 읽어들인다. 본 예시도는 뇌의 프로톤(proton)영상과 T2 강조영상이다. 이후, 클라이언트가 상기 이미지로부터 뇌의 백질과 회백질 및 뇌척수의 분리 영상을 원하는 경우, 인터페이스를 통해 해당 명령을 제공받은 이미지처리프로세서에서는 해당 명령을 수행할 수 있는 알고리즘을 구동하여 도 4에서와 같이 클라이언트에게 처리 결과를 제공한다.

도 5는 다른 실시 예를 나타낸 화면으로서 환자의 복부 CT 이미지데이터를 읽어들여 간(肝)(liver)과 비장(脾臟)(spleen)을 분리한 후 의사컬러링(pseudocoloring)을 수행한 결과의 화면이다. 이후, 도 6에서와 같이 클라이언트가 세밀한 수작업을 수행할 수 있도록 기능을 제공한다. 도 7은 또 다른 실시 예에 의한 화면예시도로서, 흉부 CT로부터 폐(肺)와 결정성 폐암(肺癌)을 추출한 경우의 예시화면이다.

본 발명에 따른 의료영상 처리 방법은 도 8의 흐름도에 나타난 바와 같다. 사용자의 의사에 따라 디스플레이 장치를 통해 윈도우 프레임의 형태로 메뉴화면을 제공한다.(S10) 키보드 또는 마우스와 같이 컴퓨터에 연결된 입력장치를 통해 사용자의 작업의사 명령을 전달받아 컴퓨터 신호로 변환하여 인터페이스를 통해 이미지처리프로세서에 전달한다.(S20) 이미지 프로세서에서는 인터페이스를 통해 전달된 제어신호를 분석한다.(S30) 상기 이미지프로세서에 의해 분석된 사용자의 제어신호에 따라 해당 이미지를 데이터베이스로부터 읽어들여(Loading) 디스플레이 장치를 통해 나타낸다.(S40) 이후, 인터페이스를 통해 사용자의 이미지 처리 제어신호를 전달받아(S50)이미지 처리 프로세서에 내장된 알고리즘을 읽어들여 처리 제어신호에 해당하는 알고리즘을 수행한다.(S60) 알고리즘의 수행결과를 디스플레이 장치를 통해 나타내고(S70) 사용자의 제어신호에 따라 산출된 정보를 소정의 데이터베이스에 저장하는 과정(S80)으로 이루어진다.

이미지처리프로세서에서 처리하는 알고리즘은 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘과 장기탐색을 처리하는 알고리즘을 포함하여 이루어지며, 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘은 의료영상의 평활화를 위한 알고리즘과, 영상컬러링(coloring)을 위한 알고리즘을 포함하여 이루어진다.

이하에서 본 발명에 따른 의료영상 이미지 처리시스템을 이용하여 여러가지 장기의 이미지를 처리하는 예를 각 장기별 알고리즘의 구현과정을 통해 나타낸다. 먼저, 간(liver)의 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은 도 9에서 나타낸 바와 같이, 크게 명암값 비율 산출과정(A)과 템플리트 생성과정(B) 및 다듬기 과정(C)으로 이루어진다. 각 과정의 상세 진행과정은 다음과 같다.

명암값 비율 산출과정(A)은 다시 전처리 과정(a-1)과 샘플추출과정(a-2) 및 위치탐색과정(a-3)으로 나뉘게 된다. 먼저 전처리 과정(a-1)은 배경제거와 근육층 제거의 두 부분으로 구성된다. 영상에서 몸체를 제외한 배경의 검은 바탕을 명암값 255의 흰색으로 처리하게 된다. 대부분의 CT 영상에는 간이나 비장과 동일한 명암값을 가지면서 이들과 인접하여 위치하는 근육층이 몸체 둘레를 따라 분포하고 있다. 이러한 근육층은 장기를 구성하는 화소의 추적 시에 장기의 일부로 인식되어 장기의 정확한 추출을 어렵게 하고 결과적으로 추적된 장기의 체적에 오차를 가져올 수 있으므로 사전에 제거하였다. 제거방법은 피하지방층과 늑골부분을 먼저 제거하고 몸통 둘레에 남아있는 불규칙한 띠 모양의 근육조직을 몸체의 주변을 따라 그 두께를 추적하여 제거한다.

명암값의 분포를 조사하기 위해 장기를 구성하는 명암값의 범위를 추정하고 간 실질을 구성하는 부분의 비율에 대한 단위면적 당 각 명암 값들의 비율에 대한 샘플을 추출한다. 단위 면적 당 각 명암값 들의 비율에 대한 샘플을 구한다.

범위 결정과 비율수집(a-2)과정은 영상의 배경 및 장기를 제외한 근육 층을 제거하는 전처리 과정(a-1)과, 장기를 구성하는 명암 값의 범위를 추정하고 는 과정(a-2)과, 각 슬라이스에서 입력영상의 몸체의 위치를 결정하고 몸체 내에서 간과 비장의 대략적인 위치를 결정하여 이들의 추적을 위한 좌표를 획득하는 위치탐색과정(a-3)을 포함하여 이루어진다.

템플리트 생성과정(B)은 바이너리 영상을 클로징한 다음, 평준화영상에 서브트랙트(subtract)하여 장기에 해당하는 부분의 평준화 영상을 생성하여 평균값을 산출하는 과정(b-1)과, 하나의 메쉬(mesh) 내에서 입력영상의 명암 값의 비율과 샘플에서 추출한 비율들을 비교하여 그 오차에 따라 생성된 다수의 오차영상들을 다시 평준화 영상에 서브트랙트시켜 평준화 영상을 생성하여 평균값 비교를 이용하여 추출하는 템플리트 영상 선택과정(b-2)과, 선택된 템플리트 영상을 오프닝하여 확대시켜 장기의 외곽선 부분을 표현하는 영상의 추출과정(b-3)을 포함하여 이루어진다.

다듬기(C)과정은 영상이 지닌 원래 정보의 손실없이 자연스러운 외곽선의 생성을 위한 바이너리 영상에서의 서브트랙션 과정(c-1)과, 화소와 화소 사이를 인식하여 장기의 외곽선 부분에는 영향을 미치지 않고 장기의 내부만을 채우는 채우기 과정(c-2)으로 이루어진다.

그리고, 폐암(lung cancer)의 영역 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은, 폐 세그멘테이션 과정(A)과, 모포로지컬(morphological) 필터를 사용하여 폐암부분을폐의 일부로 포함시킬 수 있도록 경계선 이미지를 확장하는 과정(B)과, 폐부분만 세그멘테이션된 이미지를 입력으로하여 일정 그레이레벨값 이상의 픽셀을 제거하고 그 중 일정픽셀 크기 이상의 클러스터만을 폐암후보자로 선출하는 과정(C)과, 폐암 후보자로 선출된 클러스터의 히스토그램을 이용하여 각 픽셀들에 대한 표준편차를 구하는 과정(D)과, 표준편차값을 분석하여 부분볼륨과 폐암을 구별하는 폐암추출과정(E)을 포함하여 이루어진다.

도 10은 그 진행과정을 상세히 나타낸 흐름도이다. 상기 폐 세그멘테이션 과정(A)은 본래 이미지의 히스토그램에서 모든 픽셀의 그레이값을 일정 오프세트(offset) 만큼 슬라이딩시켜 밝은 이미지로 변환시키는 이미지 히스토그램 슬라이딩(Histogram sliding)과정(a-1) 과, 슬라이딩된 이미지에서 소정 그레이값을 기준으로 하여 해당 기준값보다 어두운 이미지 픽셀을 제거하는 흉부 세그멘테이션(Thorax segmentation)과정(a-2)과, 흉부만 세그멘테이션된 이미지를 모든 스케일에 균등하게 분포하도록 히스토그램 변환된 이미지를 생성하는 이퀄라이제이션(Equalization) 과정(a-3)과, 흉부만 세그멘테이션된 이미지를 그레이 레벨값의 빈도수를 사용한 히스토그램을 통하여 중간값을 경계로 두 영역으로 분리하는 이미지 변환과정(a-4)과, 변환된 이미지의 외곽 경계선만을 추출하여 폐의 영역에서 기관지 이미지를 제거하기 위해 수행되는 경계선 추출과정(a-5)과, 추출된 경계선을 따라 좌·우 폐 이미지를 기관지 이미지로부터 제거하는 경계선 추적과정(a-6)과, 원래의 이미지와 추적된 경계선과의 이미지를 합성하는 이미지 합성과정(a-7)과, 좌·우 폐의 안과 밖을 인식할 때 발생하는 오차를 줄이기 위해 추적된 경계선의 두께를 조정하는 과정(a-8)과, 경계선의 안쪽의 픽셀 값들을 소정 그레이값으로 지정하여 좌·우 폐의 안과 밖을 인식하는 경계선 채우기과정(a-9)으로 이루어진다.

한편, 조영제를 사용하지 않고 촬영된 복부 CT 영상으로부터 신장(kidney) 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은 단일 슬라이스 처리 과정(A)과 전체 슬라이스 처리 과정(B)으로 이루어진다.

도 11은 그 진행과정을 좀 더 상세히 나타낸 흐름도이다. 단일 슬라이스 처리 과정(A)은 단일 슬라이스내의 척추의 명암값 중 피크(peak)값을 중심으로 일정크기의 명암값을 갖는 영역을 신장으로 설정하는 과정(a-1)과, 쓰레스홀드(threshold)값을 기준으로 영상 픽셀을 신장(kidney)의 조직은 "0"으로 홀(hole)은 "255"의 명암값으로 변환시켜 바이너리(binary) 영상을 생성하는 과정(a-2)과, 상기 바이너리(binary) 영상에서 신장을 구성하는 부분의 픽셀의 개수와 홀(hole)의 개수를 인식하여 신장을 구성하는 전체면적에서의 홀(hole)의 비율(ratio)을 산출하는 과정(a-3)과, 단위 메쉬(mesh)내에서 홀의 개수가 상기 비율(ratio)이상이면 메쉬에 포함된 모든 픽셀들을 "255"로 처리하고 홀(hole)의 개수가 상기 비율(ratio)보다 작으면 모두 "0"으로 처리하여 메쉬영상을 생성하는 과정(a-4)과, 하나의 픽셀과 연결된 픽셀만을 격자방향으로 탐색해 나가며 신장을 구성하는 픽셀들의 좌표값을 토대로 신장의 폐 영역을 추출하는 과정(a-5)과, 폐영역 추출된 신장부분의 메쉬 이미지를 확대시켜 인접한 픽셀을 사방 (상, 하, 좌, 우)으로 돌아가며 오프닝(opening)시켜 템플리트를 생성하는 과정(a-6)과, 오프닝된 템플리트 영상을 바이너리 영상에 서브트랙트(subtract)시켜 전체 영상중 템플리트 부분에 속하는 부분의 영상을 추출하는 서브트랙션과정(a-7)과, 서브트랙션된 신장 이미지의 내부에 존재하는 작은 홀(hole)의 픽셀과 픽셀의 사이를 인식하여 메우는 채우기(filling)과정(a-8)으로 이루어진다.

상기 전체 슬라이스 처리 과정(B)은 단일 슬라이스 처리과정(A)에 의해 처리된 각 슬라이스의 픽셀마다 입력된 영상의 픽셀 값을 모두 더하여 평균값을 산출하여 겹친 영상을 생성하는 과정(b-1)과, 겹친 영상의 크기보다 확장된 템플리트 영상을 각 입력 영상에 서브트랙트 (subtract)시켜 템플리트 밖의 픽셀을 제거하는 노이즈 제거과정(b-2)과, 오브젝트(object)중에서 가장 많은 픽셀로 구성된 오브젝트만을 인식하여 추출하는 폐영역 추출을 통한 노이즈 제거과정(b-3)을 포함하여 이루어진다.

위(stomach)의 체적을 산출하기 위한 알고리즘은 도 12에서 나타낸 바와 같이, 복부 CT 영상의 배경을 제거하고 장기의 명암 값의 차이를 극대화하기 위해 영상을 평준화하는 전처리과정(a)과, 영상 내에서 음식물로 채워진 위(stomach) 부분과 공기로 채워진 위(stomach) 부분으로 나뉘어져 나타나는 위 이미지(stomach image)에 대하여 각 히스토그램을 생성하여(b-1) 명암 값을 분석하고(b-2) 여기에 위치정보를 이용하여 위(stomach)를 추출(b-3)해 내는 탐색과정(b)과, 각 히스토그램으로부터 추출된 위(stomach) 영역을 연결해주는 합하기 과정(c)과, 추출된 위(stomach)의 영상 헤더에 보관된 정보를 이용하여 위(stomach)의 체적을 산출하는 체적산출과정(d)을 포함하여 이루어진다.

조영제를 사용하여 촬영된 복부 CT 영상으로부터 간(liver)의 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은 도 13의 흐름도에 나타난 바와 같이 이루어진다. 탐색하고자 하는 장기인 간(liver)을 구성하는 화소의 집합으로 이루어진 시드(seed) 영상을 생성하는 과정(S1)과, 상기 시드(seed) 영상의 부분(portion) 값을 기준으로 단위 메쉬(mesh) 크기 안에서 입력영상의 명암 값 분포를 비교하여, 노이즈(noise) 부분이 포함되지 않는 장기의 메쉬(mesh) 영상을 형성하는 과정(S2)과, 폐 영역 내의 한 점을 인식하여 이 픽셀과 연결된 모든 픽셀을 찾는 것으로 노이즈 영역을 분리하는 영역분할 과정(S3)과, 신장영역이 포함된 혈관영역에서부터 영역설정의 기준값인 메쉬 영상의 평균값까지의 명암값을 갖는 부분을 간(liver)의 영역으로 포함시키는 1차 추출과정(S4)과, 상기 1차 추출된 영상의 내부에 존재하는 모든 홀(hole)을 채우는 2차 추출과정(S5)과, 바이너리(binary) 영상에서 추출하고자 하는 장기의 부분만을 서브트랙트(subtract)하기 위한 틀로 사용되는 템플리트를 생성하는 과정(S6)과, 픽셀(pixel)과 픽셀(pixel) 사이를 인식하여 장기 내부의 작은 크기의 홀(hole)만을 채우는 채우기(filling)과정(S7)과, 신장이 함께 추출된 영상으로부터 신장을 추출하는 과정(S8)을 포함하여 이루어진다.

또한, 본 발명에 따른 의료영상 처리시스템을 이용하여 도 14에 도시된 바와 같이 의사간의 의견을 교환할 수 있도록 함으로써 오진 발생율을 줄이게 된다. 이상에서 설명한 장기별 알고리즘을 수행한 결과 영상을 여러 의사들이 각자의 컴퓨터 단말기에 연결된 디스플레이 장치를 통해 제공받는다. 의사들은 자신의 컴퓨터 단말기에 연결된 입력장치(키보드, 마우스 등)를 이용하여 그래픽으로 표시하거나 문자입력을 통해 의견을 교환하게 된다. 화상카메라와 마이크 및 스피커가 설치된 경우에는 화자의 화상이미지와 음성정보가 교환될 수 있다. 이러한 시스템을 통해 본 의료영상 처리시스템에 접속한 클라이언트(의사)의 회의를 통해 알고리즘의 수행결과에 따른 영상을 보면서 각자의 의견을 교환함으로써 오진의 발생율이 적어질 수 있게된다. 이때, 제공되는 의료영상 정보는 특정 장기(臟器)의 추출 전·후의 2차원 의료영상(CT, MRI, US 등)을 3차원의 형태로 제공될 수 있으며, 3차원 영상을 여러 각도에서 2차원 형태(format)로 보여줄 수 있다.

본 의료영상 처리시스템의 확장된 실시 예로는 컴퓨터 단층촬영 장치(CT)로 촬영한 이미지 데이터(image data)로부터 근육(筋肉)이나 체지방(體脂肪) 또는 뼈(骨)의 체적 측정이 가능하다는 것이다.

도 15는 CT 영상을 이용한 체지방 측정의 예시도이다. CT 영상에서 지방의 픽셀(pixel)값을 이용하여 체지방의 체적을 계산하고 체지방율을 계산한다.

도 16은 CT영상을 이용하여 근육을 측정하는 예시도이다. CT 영상으로부터 근육(筋肉)의 픽셀(pixel)값을 이용하여 골격근과 평활근의 각 체적을 계산하고 그 체적비를 산출한다. 도 17은 CT 영상을 이용하여 뼈(骨)의 추출 및 비율 산출 예시도이다. CT 영상으로부터 뼈(骨)의 픽셀(pixel)값을 이용하여 경골(硬骨)과 연골(軟骨)의 각 체적을 계산하고 그 비율을 산출한다. 이러한 영상정보는 식이요법이나 운동 또는 수술 등으로 감량하였을 경우나 주기적으로 측정한 결과를 유효하게 사용할 수 있으며, 신체부위별 변화를 측정할 수 있는 효과를 갖는다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 의료영상 처리 시스템은 디지털 영상처리를 위한 전문인력의 도움을 받지 않고 의료진이 직접 영상처리를 할 수 있는 효과를 가진다.

Claims

CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등의 각종 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 디지털 의료영상을 의료영상 데이터베이스에 저장하는 의료영상 취득서버와, 상기 의료영상 취득서버 및 다수의 클라이언트 컴퓨터에 TCP/IP로 연결된 이미지 프로세싱 시스템을 포함하여 이루어지는 의료영상 처리시스템에 있어서; 상기 이미지 프로세싱 시스템은,

클라이언트 컴퓨터로부터 제공되는 사용자의 의사(意思)를 컴퓨터 신호로 전환하여 출력하는 사용자 인터페이스부(User Interface)와,

상기 사용자 인터페이스부를 통해 제공된 프로세싱 제어신호에 따라 의료영상 제어 알고리즘이 내장된 프로그램을 수행하여 상기 의료영상 데이터베이스로부터 의료 이미지를 읽어들여 상기 사용자 제어신호를 수행하여 산출된 결과를 출력하는 이미지처리 프로세서(Image processor)와,

상기 이미지처리프로세서로부터 제공되는 신호를 전달받아 사용자가 인식할 수 있는 형태로 제공하는 출력 장치를 포함하여 이루어지며,

상기 이미지프로세싱 시스템은,

이미지 처리 프로그램의 수행결과에 따른 영상정보를 다수 클라이언트의 디스플레이 장치에 제공하고, 각 클라이언트 컴퓨터에 연결된 입력장치를 통해 입력된 정보를 타 클라이언트 컴퓨터에 제공하여 각 클라이언트의 의견을 교환할 수 있도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리 시스템.
제 1 항에 있어서; 상기 이미지처리프로세서에 내장된 이미지처리 프로그램은, 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘과 장기(臟器)탐색을 처리하는 알고리즘을포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리 시스템.
삭제
디스플레이 장치를 통해 윈도우 프레임의 형태로 메뉴화면을 제공하는 과정과,

컴퓨터에 연결된 입력장치를 통해 입력된 사용자의 작업의사 명령을 컴퓨터 신호로 변환하여 인터페이스를 통해 이미지처리프로세서에 전달하는 과정과,

인터페이스를 통해 전달된 제어신호를 분석하는 과정과,

사용자의 제어신호에 따라 해당 이미지를 로딩(Loading)하여 디스플레이 장치를 통해 나타내는 과정과,

인터페이스를 통해 사용자의 이미지 처리 제어신호를 전달받는 과정과,

이미지 처리 프로세서에 내장된 알고리즘을 읽어들여 처리 제어신호에 해당하는 알고리즘을 수행하는 과정과,

알고리즘의 수행결과를 디스플레이 장치를 통해 나타내는 과정과,

사용자의 제어신호에 따라 산출된 정보를 소정의 데이터베이스에 저장하는 과정을 포함하여 이루어지는 의료영상 처리 방법.
제 3 항에 있어서; 상기 이미지처리프로세서에서 처리하는 알고리즘은, 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘과 장기탐색을 처리하는 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 일반적인 디지털 영상처리 알고리즘은,

의료영상의 평활화를 위한 알고리즘과, 영상 컬러링(coloring)을 위한 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘 중 간(liver)의 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은,

영상의 배경 및 장기를 제외한 근육 층을 제거하는 전처리 과정(a-1)과,

장기를 구성하는 명암 값의 범위를 추정하고 간 실질을 구성하는 부분의 비율에 대한 단위면적 당 각 명암 값들의 비율에 대한 샘플을 추출하는 과정(a-2)과,

각 슬라이스에서 입력영상의 몸체의 위치를 결정하고 몸체 내에서 간과 비장의 대략적인 위치를 결정하여 이들의 추적을 위한 좌표를 획득하는 위치탐색과정(a-3),

을 포함하는 명암 값 비율 산출과정(A)과;

바이너리 영상을 클로징한 다음, 평준화영상에 서브트랙트(subtract)하여 장기에 해당하는 부분의 평준화 영상을 생성하여 평균값을 산출하는 과정(b-1)과,

하나의 메쉬(mesh) 내에서 입력영상의 명암 값의 비율과 샘플에서 추출한 비율들을 비교하여 그 오차에 따라 생성된 다수의 오차영상들을 다시 평준화 영상에 서브트랙트시켜5 평준화 영상을 생성하여 평균값 비교를 이용하여 추출하는 템플리트 영상 선택과정(b-2)과,

선택된 템플리트 영상을 오프닝하여 확대시켜 장기의 외곽선 부분을 표현하는 영상의 추출과정(b-3),

을 포함하는 템플리트 생성과정(B)과;

영상이 지닌 원래 정보의 손실없이 자연스러운 외곽선의 생성을 위한 바이너리 영상에서의 서브트랙션 과정(c-1)과,

화소와 화소 사이를 인식하여 장기의 외곽선 부분에는 영향을 미치지 않고 장기의 내부만을 채우는 채우기 과정(c-2),

을 포함하는 다듬기 과정(C);

으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘 중 폐암(lung cancer)의 영역 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은,

본래 이미지의 히스토그램에서 모든 픽셀의 그레이값을 일정 오프세트(offset) 만큼 슬라이딩시켜 밝은 이미지로 변환시키는 이미지 히스토그램 슬라이딩(Histogram sliding)과정(a-1) 과,

슬라이딩된 이미지에서 소정 그레이값을 기준으로 하여 해당 기준값보다 어두운 이미지 픽셀을 제거하는 흉부 세그멘테이션(Thorax segmentation)과정(a-2)과,

흉부만 세그멘테이션된 이미지를 모든 스케일에 균등하게 분포하도록 히스토그램 변환된 이미지를 생성하는 이퀄라이제이션(Equalization) 과정(a-3)과,

흉부만 세그멘테이션된 이미지를 그레이 레벨값의 빈도수를 사용한 히스토그램을 통하여 중간값을 경계로 두 영역으로 분리하는 이미지 변환과정(a-4)과,

변환된 이미지의 외곽 경계선만을 추출하여 폐의 영역에서 기관지 이미지를 제거하기 위해 수행되는 경계선 추출과정(a-5)과,

추출된 경계선을 따라 좌·우 폐 이미지를 기관지 이미지로부터 제거하는 경계선 추적과정(a-6)과,

원래의 이미지와 추적된 경계선과의 이미지를 합성하는 이미지 합성과정(a-7)과,

좌·우 폐의 안과 밖을 인식할 때 발생하는 오차를 줄이기위해 추적된 경계선의 두께를 조정하는 과정(a-8)과,

경계선의 안쪽의 픽셀 값들을 소정 그레이값으로 지정하여 좌·우 폐의 안과 밖을 인식하는 경계선 채우기과정(a-9)

을 포함하는 폐 세그멘테이션 과정(lung segmentation)(A)과,

모포로지컬(morphological) 필터를 사용하여 폐암부분을 폐의 일부로 포함시킬 수 있도록 경계선 이미지를 확장하는 과정(B)과,

폐부분만 세그멘테이션된 이미지를 입력으로하여 일정 그레이레벨값 이상의 픽셀을 제거하고 그 중 일정픽셀 크기 이상의 클러스터만을 폐암후보자로 선출하는 과정(C)과,

폐암 후보자로 선출된 클러스터의 히스토그램을 이용하여 각 픽셀들에 대한 표준편차를 구하는 과정(D)과,

표준편차값을 분석하여 부분볼륨과 폐암을 구별하는 폐암추출과정(E)을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘 중 조영제를 사용하지 않고 촬영된 복부 CT 영상으로부터 신장(kidney) 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은,

단일 슬라이스내의 척추의 명암값 중 피크(peak)값을 중심으로 일정크기의 명암값을 갖는 영역을 신장으로 설정하는 과정(a-1)과,

쓰레스홀드(threshold)값을 기준으로 영상 픽셀을 변환시켜 바이너리(binary) 영상을 생성하는 과정(a-2)과,

상기 바이너리 영상에서 신장을 구성하는 부분의 픽셀의 개수와 홀(hole)의 개수를 인식하여 신장을 구성하는 전체면적에서의 홀(hole)의 비율(ratio)을 산출하는 과정(a-3)과,

단위 메쉬(mesh)내에서 홀의 개수와 상기 비율의 상관관계에 따른 처리를 통하여 메쉬영상을 생성하는 과정(a-4)과,

하나의 픽셀과 연결된 픽셀만을 격자방향으로 탐색해 나가며 신장을 구성하는 픽셀들의 좌표값을 토대로 신장의 폐 영역을 추출하는 과정(a-5)과,

폐영역 추출된 신장부분의 메쉬 이미지를 확대시켜 인접한 픽셀을 사방으로 돌아가며 오프닝(opening)시켜 템플리트를 생성하는 과정(a-6)과,

템플리트 영상을 바이너리 영상에 서브트랙트시켜 전체 영상중 템플리트 부분에 속하는 부분의 영상을 추출하는 서브트랙션과정(a-7)과,

서브트랙션된 신장 이미지의 내부에 존재하는 작은 홀(hole)의 픽셀과 픽셀의 사이를 인식하여 메우는 채우기(filling)과정(a-8),

을 포함하는 단일 슬라이스 처리 과정(A)과;

상기 단일 슬라이스 처리과정에 의해 처리된 각 슬라이스의 픽셀마다 입력된영상의 픽셀 값을 모두 더하여 평균값을 산출하여 겹친 영상을 생성하는 과정(b-1)과,

겹친 영상의 크기보다 확장된 템플리트 영상을 각 입력 영상에 서브트랙트 (subtract)시켜 템플리트 밖의 픽셀을 제거하는 노이즈 제거과정(b-2)과,

오브젝트(object)중에서 가장 많은 픽셀로 구성된 오브젝트만을 인식하여 추출하는 오브젝트 추출과정(b-3),

을 포함하는 전체 슬라이스 처리 과정(B);

으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘 중 위(stomach)의 체적을 산출하기 위한 알고리즘은,

복부 CT 영상의 배경을 제거하고 장기의 명암 값의 차이를 극대화하기 위해 영상을 평준화하는 전처리과정과,

영상 내에서 음식물로 채워진 위(stomach) 부분과 공기로 채워진 위(stomach) 부분으로 나뉘어져 나타나는 위 이미지(stomach image)에 대하여 각 히스토그램을 생성하여 명암 값을 분석하고 여기에 위치정보를 이용하여 위(stomach)를 추출해 내는 탐색과정과,

각 히스토그램으로부터 추출된 위(stomach) 영역을 연결해주는 합하기 과정과,

추출된 위(stomach)의 영상 헤더에 보관된 정보를 이용하여 위(stomach)의 체적을 산출하는 체적산출과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘 중 조영제를 사용하여 촬영된 복부 CT 영상으로부터 간(liver)의 이미지를 추출하기 위한 알고리즘은,

탐색하고자 하는 장기인 간(liver)을 구성하는 화소의 집합으로 이루어진 시드(seed) 영상을 생성하는 과정과,

상기 시드(seed) 영상의 부분(portion) 값을 기준으로 단위 메쉬(mesh) 크기 안에서 입력영상의 명암 값 분포를 비교하여, 노이즈(noise) 부분이 포함되지 않는 장기의 메쉬(mesh) 영상을 형성하는 과정과,

폐 영역 내의 한 점을 인식하여 이 픽셀과 연결된 모든 픽셀을 찾는 것으로 노이즈 영역을 분리하는 영역분할 과정과,

신장영역이 포함된 혈관영역에서부터 영역설정의 기준값인 메쉬 영상의 평균값까지의 명암값을 갖는 부분을 간(liver)의 영역으로 포함시키는 1차 추출과정과,

상기 1차 추출된 영상의 내부에 존재하는 모든 홀(hole)을 채우는 2차 추출과정과,

바이너리(binary) 영상에서 추출하고자 하는 장기의 부분만을 서브트랙트(subtract)하기 위한 틀로 사용되는 템플리트를 생성하는 과정과,

픽셀(pixel)과 픽셀(pixel) 사이를 인식하여 장기 내부의 작은 크기의홀(hole)만을 채우는 채우기(filling)과정과,

신장이 함께 추출된 영상으로부터 신장을 추출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘을 이용하여 CT 영상으로부터 지방(脂肪)의 픽셀(pixel)값을 이용하여 체지방의 체적 및 체지방율을 산출하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘을 이용하여 CT 영상으로부터 근육(筋肉)의 픽셀(pixel)값을 이용하여 골격근과 평활근의 각 체적을 계산하고 그 체적비를 산출하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
제 5 항에 있어서; 상기 장기탐색 알고리즘을 이용하여 CT 영상으로부터 뼈(骨)의 픽셀(pixel)값을 이용하여 경골(硬骨)과 연골(軟骨)의 각 체적을 계산하고 그 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.