KR101415619B1 - 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 - Google Patents
가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101415619B1 KR101415619B1 KR1020120033713A KR20120033713A KR101415619B1 KR 101415619 B1 KR101415619 B1 KR 101415619B1 KR 1020120033713 A KR1020120033713 A KR 1020120033713A KR 20120033713 A KR20120033713 A KR 20120033713A KR 101415619 B1 KR101415619 B1 KR 101415619B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- medical image
- compression
- compression ratio
- medical
- existing
- Prior art date
Links
- 238000007906 compression Methods 0.000 title claims abstract description 179
- 230000006835 compression Effects 0.000 title claims abstract description 179
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 5
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 5
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010420 art technique Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000004304 visual acuity Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/115—Selection of the code volume for a coding unit prior to coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
- H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
- H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
- H04N19/172—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a picture, frame or field
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
- H04N19/196—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding being specially adapted for the computation of encoding parameters, e.g. by averaging previously computed encoding parameters
- H04N19/197—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding being specially adapted for the computation of encoding parameters, e.g. by averaging previously computed encoding parameters including determination of the initial value of an encoding parameter
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/56—Details of data transmission or power supply, e.g. use of slip rings
- A61B6/563—Details of data transmission or power supply, e.g. use of slip rings involving image data transmission via a network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/56—Details of data transmission or power supply
- A61B8/565—Details of data transmission or power supply involving data transmission via a network
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/162—User input
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
본 발명은 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있는 의료 영상 압축 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 따른 의료 영상 압축 시스템은 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상을 최적의 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 식을 저장하는 저장부; 상기 저장부에 저장된 초기 학습 데이터와 최적 압축 비율에 관한 식을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구하는 연산부; 및 상기 연산부에 의해 구해진 상기 최적 압축 비율로 상기 검사할 의료 영상을 압축하는 압축부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 구성에 의하면, 영상의학과 전문의가 압축된 의료 영상을 육안으로 판정하여 압축 비율을 재조정할 필요가 없게 되므로, 그만큼 의료 영상 압축 시 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 또한, 상기 의료 영상 압축 시스템에 의해 의료 영상의 손실 압축 비율을 최적화할 수 있고, 이로 인해 의료 영상은 가시적 무손실 압축되기 때문에 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있어 진단 시 오진의 우려가 없는 효과가 있다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 따른 의료 영상 압축 시스템은 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상을 최적의 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 식을 저장하는 저장부; 상기 저장부에 저장된 초기 학습 데이터와 최적 압축 비율에 관한 식을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구하는 연산부; 및 상기 연산부에 의해 구해진 상기 최적 압축 비율로 상기 검사할 의료 영상을 압축하는 압축부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 구성에 의하면, 영상의학과 전문의가 압축된 의료 영상을 육안으로 판정하여 압축 비율을 재조정할 필요가 없게 되므로, 그만큼 의료 영상 압축 시 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 또한, 상기 의료 영상 압축 시스템에 의해 의료 영상의 손실 압축 비율을 최적화할 수 있고, 이로 인해 의료 영상은 가시적 무손실 압축되기 때문에 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있어 진단 시 오진의 우려가 없는 효과가 있다.
Description
본 발명은 가시적/시각적 무손실(visually lossless) 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있는 의료 영상 압축 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 교육과학기술부 및 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호 : 2011-0012117, 과제명 : 의료영상 및 동영상의 시각적 무손실 적응적 압축 및 효율적 복원-전송-표시 시스템의 개발].
의료 영상 데이터의 압축 기술은 국제 표준안인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)에 기초한다. 일반적으로, 영상 압축은 복원 후 영상 정보의 손실 여부에 따라서 손실 압축(lossy compression)과 무손실 압축(lossless compression)으로 나눠진다. 대표적인 변환 부호화 기법인 DCT에 기반을 둔 JPEG(Joint Photographic Experts Group)와 MPEG(Moving Picture Experts Group) 기법은 손실 압축으로서, 높은 압축률을 제공하지만 오진에 대한 책임의 우려 때문에 그 정당성이 의학적으로 입증되지 못한 상태이며, 따라서 진료에 실제로 적용하지 못하고 있는 상태이다. 반면, 무손실 압축은 데이터에 손상을 주지 않아 오진에 대한 우려는 없다. 즉, 의료에서 사용되는 의료 영상을 의료 영상 저장 전송 시스템(PACS, Picture Archiving & Communication System)나 원격 의료에 이용할 때 압축하지 않고 저장하거나 전송하게 되면 저장 공간을 많이 차지하고 전송하는데 효율적이지 못하는 문제점이 있으며, 의료 영상을 압축하여 저장하거나 전송하게 되면 저장 공간을 줄일 수 있고 전송률은 향상되지만 의료 영상의 특성상 질환 부위의 중요 정보를 손실하여 진료에 많은 영향을 받게 되는 문제점이 있다. 질병을 진단하기 위한 의료 영상은 그 특수성 때문에 고화질이 요구되므로, 높은 압축률을 갖는 손실 압축보다는 손실이 없는 무손실 압축 방법이 선호된다. 따라서, 현재 대부분 병원의 의료 영상 저장 전송 시스템은 무손실 압축을 사용하고 있다.
한편, 의료 영상 데이터는 환자의 진료에 추후 이용될 수 있으므로, 일정 기간 이상 보관할 의무가 있는데, 자기공명장치(MRI)나 단층촬영기(CT), 초음파 진단기 등 의료 영상 장비의 발전으로 인하여 그 양이 급증하고 있다. 이에 따라, 의료 영상 데이터에 대한 영상 압축의 필요성이 지속적으로 제기되고 있고, 최근에는 의료 영상 데이터를 적절한 비율로 손실 압축하여 보관할 수 있도록 손실 압축의 비율을 최적화하는 방법이 대두되기 시작하였다.
도 1은 종래의 일실시예에 따른 손실 압축의 비율을 최적화하는 방법에 관한 흐름도이다.
본 일실시예에서 의료 영상은 비율 A{A1, A2, ..., An, n=1, 2, ...}로 압축될 수 있으며, 비율 선택은 영상의학과 전문의(radiologist)에 의해서 이루어진다. 먼저, 의료 영상을 비율 A1로 손실 압축하고(S101), 이를 영상의학과 전문의가 육안으로 확인하여(S102) 손실 비율의 적합 판정을 하는데(S103), 적합하다면 비율 A1로 결정하여(S104) 손실 압축된 영상을 저장한다(S105). 만약, 영상의학과 전문의가 손실 비율이 적합하지 않다고 판정하면, 비율 A1을 조정하여 A1이 아닌 A1 보다 손실이 낮은 다른 비율로 영상을 손실 압축한다. 이때, 손실 비율이 적합하다는 것은 영상이 손실 압축되었지만, 육안으로는 손실이 느껴지지 않는 것을 의미한다. 반대로, 적합하지 않다는 것은 영상의 손실 비율이 너무 커서 영상 원본이 훼손된 것으로, 질병 진단의 목적으로 이용될 수 없는 것을 의미한다.
상기와 같은 방식은 반복적으로 압축 비율을 조정하여 압축하고, 이를 영상의학과 전문의가 육안으로 판정한 후, 압축 비율 재조정의 과정을 거쳐야 하므로, 그만큼 시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 또한, 신체의 각 부위마다, 의료 장비마다 최적화된 압축 비율이 다르므로, 일일이 압축 비율을 결정해 주어야 하는 번거로운 문제점이 있다.
한편, 의료 영상을 저장하고 전송하는 데 소요되는 노력을 줄이기 위하여 의료 영상을 차등적으로 압축하는 기법에 관한 선행기술도 제시된 바가 있는데, 예를 들어 한국공개특허 제10-2001-0097394호 "의료영상의 차등압축방법"에 의료영상의 질환부위가 있는 영상과 그렇지 않은 영상에 대한 차등적인 압축 기법이 개시되었다. 본 선행기술에서는 영상을 인식하여 질환이 있는 부분과 질환이 없는 부분을 구분하는 과정을 거친 후, 질환이 있는 부분은 무손실압축을, 질환이 없는 부분은 손실 압축을 적용하여 압축하는 기술을 공개하고 있다.
그러나 의료 영상 내의 질환 부위를 인식하는 과정은 상기 선행기술에 자세히 언급되어 있지 않다. 의료 영상 내의 질환 부위는 각 슬라이스(slice)마다 서로 다를 것이기 때문에 용이하게 도출할 수 없으며, 결국 의료 영상을 압축 전송하기 위한 전체 처리 과정이 오히려 복잡해질 가능성이 높다. 또한 질환 부위를 포함하는 영상을 걸러 내는 과정에서 영상의학과 전문의가 개입해야 할 가능성이 높으므로 사용자(영상의학과 전문의) 입장에서도 업무를 증대시키는 불편함이 있다.
한편 한국등록특허 제10-0300955호 "관심영역이 존재하는 의료영상의 압축및복원방법"에서도 관심영역과 비관심영역에 서로 다른 압축 기법 또는 압축 비율을 적용하는 기술이 공개되어 있다. 그러나 의료 영상의 영역을 구분하여, 서로 다른 압축 기법 또는 압축 비율을 적용하는 것은 영상의 왜곡을 초래할 수 있는 문제점이 있을 뿐더러, 상기 선행기술에서도 관심영역을 어떤 방법으로 추출할 것인지에 대한 구체적인 내용이 기재되어 있지 않으며, 각 의료 영상마다 관심영역을 사용자(영상의학과 전문의, radiologist)가 일일이 정의해 주어야 한다면 이로 인한 시간적 손실 또한 무시할 수 없는 수준이 될 것이다.
따라서 사용자가 용이하게 이용할 수 있으면서도 오진의 염려가 없는 수준의 가시적 무손실 상태를 보장할 수 있는 최적의 압축 비율을 결정하는 기술에 관한 요구가 대두되는 시점이다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있는 의료 영상 압축 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상을 최적의 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 식을 저장하는 저장부; 상기 저장부에 저장된 초기 학습 데이터와 최적 압축 비율에 관한 식을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구하는 연산부; 및 상기 연산부에 의해 구해진 상기 최적 압축 비율로 상기 검사할 의료 영상을 압축하는 압축부; 를 포함하는 가시적 무손실 압축(visually lossless compression)을 이용한 의료 영상 압축 시스템을 제공한다.
상기 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 계산식 및 그 계수는 다중 로지스틱 회귀(multiple logistic regression, MLR) 기법 및 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 기법을 이용하여 얻어질 수 있다.
상기 초기 학습 데이터는 의료 영상에 관한 환자 데이터, 진단 데이터(코멘트를 포함함), 진단 대상인 장기(organ), 오더 데이터, 임상의(clinician) 또는 진단의(radiologist) 정보 중 적어도 하나 이상의 종류의 데이터를 포함할 수 있다. 또한 계산식 및 계수가 정해진 후 의료 영상의 최적 압축 비율을 계산하는 경우에는 본 발명의 영상 압축 시스템 및 방법은 해당 의료 영상의 DICOM 헤더(header)에 기록된 정보로부터 환자 데이터, 진단 데이터, 오더 데이터, 임상의 또는 진단의 정보 중 적어도 하나 이상의 종류의 데이터를 추출하여, 최적 압축 비율을 계산해 낼 수 있다.
초기 학습 데이터는 환자 데이터, 진단 데이터 외에도 의료 영상 자체의 특성에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어 초기 학습 데이터는 의료 영상의 시야각(field of view), 섹션 두께(section thickness), 또는 유효 튜브 전류-시간 곱(effective tube current-time product) 중 적어도 하나 이상의 종류의 정보를 더 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 영상의학과 전문의가 압축된 의료 영상을 육안으로 판정하여 압축 비율을 재조정할 필요가 없게 되므로, 그만큼 의료 영상 압축 시 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 즉, 의료 장비에 관한 정보, 환자 정보 및 기타 정보들과 최적 압축 비율 간의 상관관계를 추출함으로써, 환자의 신체 각 부위마다, 의료 장비마다 최적화된 압축 비율을 일일이 결정해 줄 필요가 없어 편리하다.
또한, 상기 의료 영상 압축 시스템에 의해 의료 영상의 손실 압축 비율을 최적화할 수 있고, 이로 인해 의료 영상은 가시적 무손실 압축되기 때문에 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있어 진단 시 오진의 우려가 없는 효과가 있다.
그리고 압축된 의료 영상의 크기(용량)가 원래의 의료 영상에 비해 매우 작으므로, 의료 영상의 전송 시간을 단축시킬 수 있고, 무손실 압축과 비교하여 가시적으로 의료 영상의 손실을 느낄 수 없는 동시에 압축률이 높아 많은 의료 영상 정보를 저장할 수 있다.
본 발명은 영상의학과 전문의(radiologist)가 한 차례 육안으로 검증한 최적의 압축 비율에 대한 데이터베이스를 초기 학습 데이터로 활용하고, 경험에 의한 머신 러닝(machine-learning) 기법에 의하여 이를 확장, 응용하는 기술이므로, 일반인의 눈과 다른 영상의학과 전문의의 의견이 충분히 반영될 수 있는 장점이 있으며, 오진의 우려를 더욱 줄일 수 있다.
또한 본 발명은 초기 학습 데이터 확보 시에는 영상의학과 전문의의 노력이 개입되지만, 이후 데이터를 확장하여 적용하는 과정에서는 영상의학과 전문의의 개입 노력을 간소화할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 종래의 일실시예에 따른 손실 압축의 비율을 최적화하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축(visually lossless compression)을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 응용 예이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축(visually lossless compression)을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 응용 예이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
<시스템에 대한 설명>
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축(visually lossless compression)을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템(100)은 송수신부(110), 저장부(120), 연산부(130) 및 압축부(140)를 포함하여 구성된다.
상기 송수신부(110)는 컴퓨터단층촬영장치(CT), 자기공명영상촬영장치(MRI), 내시경, 초음파 등의 각종 의료 장비(10)로부터 디지털화된 의료 영상과 상기 의료 장비(10)에 관한 정보, 및 단말기(20)로부터 검사와 관련된 물리적 파라미터(parameter), 즉 상기 의료 영상에 해당하는 환자 정보(환자의 이름, 나이, 성별, 촬영 부위 등)와 촬영자 정보 등의 의료 영상 정보를 수신한다. 이때, 상기 의료 장비(10)에서 발생한 의료 영상의 전송은 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 표준을 따르며, DICOM을 지원하지 못하는 구형 의료 장비에서는 의료 영상을 디지털로 변환해 주는 역할을 하는 추가적인 장비(미도시)가 구비될 수도 있다.
상기 저장부(120)는 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 검사할 의료 영상을 최적의 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 식을 저장한다. 상기 초기 학습 데이터는 상기 의료 장비(10)에 관한 정보, 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 기존 의료 영상의 기존 압축 비율 및 상기 기존 의료 영상에 해당하는 기존 환자 정보, 상기 기존 의료 영상에 대한 의사 등 전문가의 평가에 의한 기존 최적 압축 비율, 상기 기존 의료 영상의 영상 내 특성 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 데이터로, 차후 최적 압축 비율에서의 계수를 구하는 자료로 이용된다. 좀 더 상세히 설명하면, 상기 기존 압축 비율은 상기 기존 압축 비율은 의료 영상 장비에 의하여 설정된 압축 비율이고, 상기 기존 최적 압축 비율은 의사(영상의학과 전문의, radiologist) 또는 전문가가 육안으로 압축된 영상을 일일이 확인하여 손실 비율의 적합 판정을 하고, 이에 따라 결정된 경험적인 최적 압축 비율에 대한 기본 데이터를 의미하며 이러한 과정을 거쳐서 계수가 결정된 후 상기 저장부(120)에 저장된다. 한편, 상기 최적 압축 비율에 관한 식은 A1X1+A2X2+...+AmXm인 것을 특징으로 하며, 여기서의 A1, A2, ..., Am은 상기 저장부(120)에 저장된 계수, X1, X2, ..., Xm은 상기 의료 장비(10)에 관한 정보 및 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 검사할 의료 영상에 해당하는 환자 정보를 의미한다. 예를 들어, 두 환자의 동일한 부위를 동일한 장비를 이용하여 촬영하고, 촬영된 의료 영상을 동일한 압축 비율로 압축하는 경우, 하나의 영상은 손실되어 오진의 우려가 있을 수 있다. 이는 환자의 나이나 성별 등 환자의 상태가 다르므로, 압축 비율을 다르게 적용해야 하는데 환자 정보를 고려하지 않았기 때문이다. 물론, 의료 장비(10)의 경우도 마찬가지로, 한 환자의 같은 부위를 촬영하더라도 촬영한 의료 장비(10)의 종류에 따라 압축 비율을 다르게 적용해야 한다. 따라서, 전술한 바와 같이 기존 압축 비율을 이용하여 환자 정보, 촬영 부위, 의료 장비(10)에 관한 정보 등 의료 영상의 압축 비율에 영향을 미칠 수 있는 정보들과 최적 압축 비율 간의 상관관계를 추출하여 계수를 결정할 필요가 있는 것이다.
또한 초기 학습 데이터에는 기존 의료 영상의 영상 내 특성 정보를 포함하는데, 영상 내 특성 정보는 영상에 대한 시각적인 인식(visual recognition)의 정도를 포함하며, 상기 기존 의료 영상의 상태를 나타내는 정보이다.
초기 학습 데이터는 DICOM 표준에 따른 헤더 정보(header information)에 기록될 수 있으며, 저장부(120)는 의료 영상 데이터와 함께 저장되는 DICOM 헤더 정보에 초기 학습 데이터를 포함하여 저장할 수 있다.
상기 연산부(130)는 상기 저장부(120)에 저장된 초기 학습 데이터와 최적 압축 비율에 관한 식을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구하며, 이를 위해 상기 최적 압축 비율에 상기 기존 압축 비율을 대입하여 계수를 구하고, 구해진 계수는 상기 저장부(120)에 저장된다.
연산부(130)는 의료 영상과 함께 저장된 DICOM 헤더 정보로부터 환자 정보, 모달리티 (의료영상 촬영장비, CT, MRI 등)의 정보, scanning parameters (각 의료영상 촬영장비의 영상 촬영 시 필요한 정보), 압축 비율(의료 영상이 압축되었을 경우) 등을 읽을 수 있다. 이러한 정보 외에도 연산부(130)는 DICOM 헤더 정보로부터 초기 학습 데이터를 읽어 들일 수 있다.
연산부(130)는 최적 압축 비율을 결정함에 있어, 기존 의료 영상의 기존 최적 압축 비율을 참고할 수 있으며, 기존 의료 영상의 영상 내 특성(시각적 특성)을 반영하여 최적 압축 비율을 결정할 수 있다.
초기 학습 데이터는 DICOM 헤더 정보에 포함되어 저장될 수도 있고, 의료 영상과 별도의 파일 또는 별도의 데이터베이스에 의하여 관리될 수도 있다.
상기 압축부(140)는 상기 연산부(130)에 의해 구해진 상기 최적 압축 비율로 상기 검사할 의료 영상을 압축한다.
본 발명에서 최적 압축 비율로 의료 영상을 압축하는 방식은 손실 압축(lossy compression)이나 무손실 압축(losses compression)이 아닌 가시적 무손실 압축(visually lossless compression)을 의미한다. 앞서 살펴본 바와 같이, 손실 압축은 복원 영상과 원영상이 수학적으로 약간의 차이를 가지게 되는 압축 기법이고, 무손실 압축은 복원 영상이 수학적으로 완벽하게 원영상과 일치하게 되는 압축 기법이다. 하지만, 본 발명에서와 같이 가시적 무손실 압축은 수학적으로는 의료 영상의 손실이 있지만, 육안으로 봐서는 그 손실을 감지할 수 없을 정도의 화질이 좋은 압축 기법을 의미한다.
이에 따라, 영상의학과 전문의가 압축된 의료 영상을 육안으로 판정하여 압축 비율을 재조정할 필요가 없게 되므로, 그만큼 의료 영상 압축 시 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 즉, 상기 의료 장비(10)에 관한 정보, 환자 정보 및 기타 정보들과 최적 압축 비율 간의 상관관계를 추출함으로써, 환자의 신체 각 부위마다, 의료 장비(10)마다 최적화된 압축 비율을 일일이 결정해 줄 필요가 없어 편리하다. 또한, 상기 의료 영상 압축 시스템(100)에 의해 의료 영상의 손실 압축 비율을 최적화할 수 있고, 이로 인해 의료 영상은 가시적 무손실 압축되기 때문에 진단 정보 손실을 방지하면서 압축률이 높은 의료 영상을 얻을 수 있는 효과가 있다.
한편, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템의 응용 예이다.
도 3을 참조하면, 상기 의료 영상 압축 시스템(100)은 의료 영상 저장 전송 시스템(PACS: Picture Archiving & Communication System)(200) 및 원격 진료 환경 하에서 활용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 의료 영상 압축 시스템(100)은 컴퓨터단층촬영장치(CT)(11), 자기공명영상촬영장치(MRI)(12), 내시경(13), 초음파(14) 등의 의료 장비(10)에서 촬영된 의료 영상을 디지털화하여 저장하며, 이를 상기 의료 영상 저장 전송 시스템(200)이 네트워크를 통해 진찰실이나 병동 등의 단말기(30)로 전송한다. 이에 따라, 상기 단말기(30)에는 진단 및 환자 진료를 위한 의료 영상이 디스플레이되고, 담당 의사는 실시간으로 의료 영상을 조회할 수 있다. 또한, 동시에 다른 곳에서도 같은 영상을 조회하거나, 화면 밝기, 측정, 화대 등 다양한 정보와 편의성을 제공하며, 필름 관리에 소요된 의료 인력을 효율적으로 재배치할 수 있고, 영상 보관 시 분실 또는 훼손 없이 영구적인 보관이 가능하다. 특히, 압축된 의료 영상의 크기(용량)가 원래의 의료 영상에 비해 매우 작으므로, 의료 영상의 전송 시간을 단축시킬 수 있고, 무손실 압축과 비교하여 가시적으로 의료 영상의 손실을 느낄 수 없는 동시에 압축률이 높아 많은 의료 영상 정보를 저장할 수 있다. 또, 복원한 영상이 원영상에 비해 화질이 저하되어 영상의학과 전문의 혹은 관련된 의사가 진단 시 발생될 수 있는 오진의 우려가 없다.
<방법에 대한 설명>
본 발명의 일실시예에 따른 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 방법에 대해서 도 4에 도시된 흐름도를 참조하여 설명하되, 편의상 순서를 붙여 설명하며, 전술한 의료 영상 압축 시스템과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
1. 초기 저장단계<
S410
>
의료 장비(10)에서 얻어진 검사할 의료 영상을 최적의 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 관한 식을 저장한다. 이때, 상기 초기 학습 데이터는 상기 의료 장비(10)에 관한 정보, 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 기존 의료 영상의 기존 압축 비율 및 상기 기존 의료 영상에 해당하는 기존 환자 정보를 포함한다. 상기 기존 압축 비율은 의료 장비(10)에서 얻어진 기본 압축 비율이며, 기존 최적 압축 비율은 영상의학과 전문의가 육안으로 압축 영상들을 판정하여 가장 적합하다고 판단되는 최적의 압축 비율을 의미한다. 상기 기존 환자 정보는 단말기(20)로부터 입력되는 의료 영상에 해당하는 환자의 이름, 나이, 성별, 촬영 부위 등을 의미한다. 이러한 정보들은 하기의 단계 S411에서 계수를 구하기 위한 데이터로 사용된다.
이 때 계수를 구하기 위한 데이터는 테이블화되어 저장될 수 있으며, 테이블화되어 저장되는 데이터의 집합은 초기 학습 데이터를 독립 변수(independent variable)로 하고, 전문의가 선택한 최적의 압축 비율을 종속 변수(dependent variable)로 할 수 있다. 초기 학습 데이터는 환자 데이터, 진단 데이터(코멘트를 포함함), 진단 대상인 장기(organ), 오더 데이터, 임상의(clinician) 또는 진단의(radiologist) 정보 중 적어도 하나 이상의 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
초기 학습 데이터는 의료 영상의 영상 내 특성(image characteristics) 또는 의료 영상의 시각적 특성(visual characteristics)을 더 포함할 수 있다. 의료 영상의 시각적 특성은 시각적으로 무손실(visually lossless)인지 여부를 판정하는 기준이 될 수 있다.
초기 학습 데이터는 환자 데이터, 진단 데이터 외에도 의료 영상 자체의 특성에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어 초기 학습 데이터는 의료 영상의 시야각(field of view), 섹션 두께(section thickness), 또는 유효 튜브 전류-시간 곱(effective tube current-time product) 중 적어도 하나 이상의 종류의 정보를 더 포함할 수 있다.
초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 대한 관계 데이터베이스를 구축하는 과정에는 영상의학과 전문의가 개입할 수 있다. 영상의학과 전문의는 초기 학습 데이터 및 최적 압축 비율에 대한 관계 데이터베이스를 구축하는 전 과정에 직접 참여할 수도 있고, 얻어진 중간 결과물에 대한 검증 과정에 참여할 수도 있다.
1-1. 계수 연산단계<
S411
>
상기 최적 압축 비율에 관한 식에 상기 기존 압축 비율을 대입하여 계수를 구한다. 상기 관계 데이터베이스로부터 상관계수를 구하는 과정은 일반적인 선형 회귀법(linear regression), 또는 다중 로지스틱 회귀법(multiple logistic regression, MLR) 등 다양한 공지의 계산법 또는 알고리즘을 활용할 수 있다.
1-2. 계수 저장단계<
S412
>
저장부(120)는 상기 단계 S411에서 구해진 계수를 저장한다. 여기서, 상기 최적 압축 비율에 관한 식은 A1X1+A2X2+...+AmXm인 것을 특징으로 하며, 여기서의 A1, A2, ..., Am은 상기 저장부(120)에 저장된 계수, X1, X2, ..., Xm은 상기 의료 장비(10)에 관한 정보 및 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 검사할 의료 영상에 해당하는 환자 정보를 의미한다. 상기 얻어진 상관계수는 관계 데이터베이스 외에 별도의 데이터베이스에 저장될 수도 있고, 상기 관계 데이터베이스의 필드(field)로서 추가되어 저장될 수도 있다.
2. 최적 압축 비율 연산단계<
S420
>
연산부(130)는 상기 단계 S410에서 저장된 초기 학습 데이터와 압축 비율에 관한 식을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구한다.
상기 단계 S420에서는 상기 단계 S412에서 저장된 계수, 상기 의료 장비(10)에 관한 정보, 상기 의료 장비(10)에서 얻어진 검사할 의료 영상에 해당하는 환자 정보를 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 최적 압축 비율을 구하는 것을 특징으로 한다. 계산식 및 계수가 정해진 후 의료 영상의 최적 압축 비율을 계산하는 단계(S420)에서는 해당 의료 영상의 DICOM 헤더(header)에 기록된 정보로부터 환자 데이터, 진단 데이터, 오더 데이터, 임상의 또는 진단의 정보 중 적어도 하나 이상의 종류의 데이터를 추출하여, 최적 압축 비율을 계산해 낼 수 있다.
3. 압축단계<
S430
>
압축부(140)는 상기 단계 S420에서 구해진 상기 최적 압축 비율로 상기 검사할 의료 영상을 압축한다. 압축된 영상은 영상의학과 전문의 혹은 관련된 의사에게 제공되는데, 가시적으로 영상의 손실이 느껴지지 않는다. 따라서, 종래 질환 부위의 중요 정보를 손실하여 진료에 많은 영향을 받게 되었던 문제점을 해소할 수 있고, 최적의 비율로 영상을 압축할 수 있는 동시에 이에 소요되는 시간도 최소화할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 압축 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 의료 영상 압축 시스템
110: 송수신부 120: 저장부
130: 연산부 140: 압축부
110: 송수신부 120: 저장부
130: 연산부 140: 압축부
Claims (11)
- 삭제
- 삭제
- 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상을 일정 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 기존 환자 정보, 기존 촬영 부위 정보, 기존 의료 장비 정보를 포함하는 기존 의료 영상들과 관련된 정보에 기초하여 상기 일정 비율로 압축하기 위해 미리 결정된 압축 비율 식을 저장하는 저장부;
상기 저장부에 저장된 상기 초기 학습 데이터와 상기 압축 비율 식을 이용하여 상기 의료 영상을 압축하기 위한 제1 압축 비율을 구하는 연산부; 및
상기 연산부에 의해 구해진 상기 제1 압축 비율로 상기 의료 영상을 압축하는 압축부; 를 포함하고,
상기 초기 학습 데이터는 상기 의료 장비에 관한 정보, 상기 의료 장비에서 얻어진 상기 기존 의료 영상들 각각에 대해 상기 의료 장비에 의해 설정된 기존 압축 비율들, 상기 기존 의료 영상들 각각을 압축한 제2 압축 비율들, 상기 기존 의료 영상에 해당하는 상기 기존 환자 정보 또는 상기 기존 의료 영상의 영상 내 특성 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하며,
상기 연산부는 상기 압축 비율 식에 상기 기존 압축 비율들 또는 상기 제2 압축 비율들을 대입하여 계수를 구하고,
상기 저장부는 상기 연산부에 의해 구해진 계수를 저장하는
의료 영상 압축 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 연산부는 상기 저장부에 저장된 계수, 상기 의료 장비에 관한 정보, 상기 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상에 해당하는 환자 정보, 상기 의료 영상의 영상 내 특성 정보 또는 상기 제2 압축 비율들 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 상기 제1 압축 비율을 구하는
의료 영상 압축 시스템. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상을 일정 비율로 압축하기 위한 초기 학습 데이터 및 기존 환자 정보, 기존 촬영 부위 정보, 기존 의료 장비 정보를 포함하는 기존 의료 영상들과 관련된 정보에 기초하여 상기 일정 비율로 압축하기 위해 미리 결정된 압축 비율 식을 저장하는 초기 저장단계;
상기 초기 저장단계에서 저장된 상기 초기 학습 데이터와 상기 압축 비율 식을 이용하여 상기 의료 영상을 압축하기 위한 제1 압축 비율을 구하는 압축 비율 연산단계; 및
상기 압축 비율 연산단계에서 구해진 상기 제1 압축 비율로 상기 의료 영상을 압축하는 압축단계; 를 포함하고,
상기 초기 학습 데이터는 상기 의료 장비에 관한 정보, 상기 의료 장비에서 얻어진 상기 기존 의료 영상들 각각에 대해 상기 의료 장비에 의해 설정된 기존 압축 비율, 상기 기존 의료 영상에 해당하는 상기 기존 환자 정보, 상기 기존 의료 영상들 각각을 압축한 제2 압축 비율들, 또는 상기 기존 의료 영상의 영상 내 특성 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하며,
상기 초기 저장단계는,
상기 압축 비율 식에 상기 기존 압축 비율 또는 상기 제2 압축 비율들을 대입하여 계수를 구하는 계수 연산단계; 및
상기 계수 연산단계에서 구해진 계수를 저장하는 계수 저장단계; 를 포함하는
의료 영상 압축 방법. - 제8항에 있어서,
상기 압축 비율 연산단계에서는 상기 계수 저장단계에서 저장된 계수, 상기 의료 장비에 관한 정보, 상기 의료 장비에서 얻어진 검사할 의료 영상에 해당하는 환자 정보, 상기 의료 영상의 영상 내 특성 정보 또는 상기 제2 압축 비율들 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 검사할 의료 영상의 상기 제1 압축 비율을 구하는
의료 영상 압축 방법. - 삭제
- 제8항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020120033713A KR101415619B1 (ko) | 2012-04-02 | 2012-04-02 | 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 |
PCT/KR2013/002681 WO2013151289A1 (ko) | 2012-04-02 | 2013-04-01 | 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 |
US14/505,132 US20150172681A1 (en) | 2012-04-02 | 2014-10-02 | Medical image compression system and method using visually lossless compression |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020120033713A KR101415619B1 (ko) | 2012-04-02 | 2012-04-02 | 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20130111669A KR20130111669A (ko) | 2013-10-11 |
KR101415619B1 true KR101415619B1 (ko) | 2014-07-07 |
Family
ID=49300728
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020120033713A KR101415619B1 (ko) | 2012-04-02 | 2012-04-02 | 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20150172681A1 (ko) |
KR (1) | KR101415619B1 (ko) |
WO (1) | WO2013151289A1 (ko) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10734116B2 (en) | 2011-10-04 | 2020-08-04 | Quantant Technology, Inc. | Remote cloud based medical image sharing and rendering semi-automated or fully automated network and/or web-based, 3D and/or 4D imaging of anatomy for training, rehearsing and/or conducting medical procedures, using multiple standard X-ray and/or other imaging projections, without a need for special hardware and/or systems and/or pre-processing/analysis of a captured image data |
WO2017011337A1 (en) * | 2015-07-10 | 2017-01-19 | Quantant Technology Inc. | Remote cloud based medical image sharing and rendering |
EP3182704B1 (en) * | 2015-12-15 | 2018-01-31 | Axis AB | A bit rate controller and a method for limiting output bit rate |
CN111343454B (zh) * | 2019-01-29 | 2022-05-31 | 杭州海康慧影科技有限公司 | 一种图像处理的方法、装置及系统 |
JP7309429B2 (ja) | 2019-04-16 | 2023-07-18 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理システム、および医用情報処理装置 |
EP4006914A4 (en) * | 2019-07-31 | 2023-08-16 | Nikon Corporation | INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING DEVICE, IMAGE CAPTURE DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, IMAGE CAPTURE METHOD AND PROGRAM |
JP7334088B2 (ja) * | 2019-08-20 | 2023-08-28 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置、医用情報処理プログラムおよびx線ct装置 |
US11364008B2 (en) * | 2019-09-30 | 2022-06-21 | Turner Imaging Systems, Inc. | Image compression for x-ray imaging devices |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008059250A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | 画像管理システム、画像管理方法、及び画像管理プログラム |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100300955B1 (ko) * | 1994-11-16 | 2001-10-22 | 윤종용 | 관심영역이존재하는의료영상의압축및복원방법 |
US6633674B1 (en) * | 1999-11-24 | 2003-10-14 | General Electric Company | Picture archiving and communication system employing improved data compression |
US6912317B1 (en) * | 1999-11-24 | 2005-06-28 | General Electric Company | Medical image data compression employing image descriptive information for optimal compression |
KR20010097394A (ko) * | 2000-04-22 | 2001-11-08 | 박흠찬 | 의료영상의 차등압축방법 |
US20050131660A1 (en) * | 2002-09-06 | 2005-06-16 | Joseph Yadegar | Method for content driven image compression |
KR20040039871A (ko) * | 2002-11-05 | 2004-05-12 | 최선영 | 지능적인 비손실 압축 장치 및 그 방법 |
US7184603B2 (en) * | 2004-11-15 | 2007-02-27 | Smith Micro Software, Inc. | System and method for lossless compression of digital images |
US7653252B2 (en) * | 2005-09-22 | 2010-01-26 | Compressus, Inc. | Method and apparatus for boundary-based image compression |
US20080044097A1 (en) * | 2006-08-21 | 2008-02-21 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Fast JPEG-LS Based Compression Method for Medical Images |
US7885988B2 (en) * | 2006-08-24 | 2011-02-08 | Dell Products L.P. | Methods and apparatus for reducing storage size |
US20090103822A1 (en) * | 2007-10-19 | 2009-04-23 | Lutz Guendel | Method for compression of image data |
-
2012
- 2012-04-02 KR KR1020120033713A patent/KR101415619B1/ko active IP Right Grant
-
2013
- 2013-04-01 WO PCT/KR2013/002681 patent/WO2013151289A1/ko active Application Filing
-
2014
- 2014-10-02 US US14/505,132 patent/US20150172681A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008059250A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | 画像管理システム、画像管理方法、及び画像管理プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2013151289A1 (ko) | 2013-10-10 |
KR20130111669A (ko) | 2013-10-11 |
US20150172681A1 (en) | 2015-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101415619B1 (ko) | 가시적 무손실 압축을 이용한 의료 영상 압축 시스템 및 방법 | |
US20210158531A1 (en) | Patient Management Based On Anatomic Measurements | |
KR101929127B1 (ko) | 의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법 | |
US20160321427A1 (en) | Patient-Specific Therapy Planning Support Using Patient Matching | |
US7653227B2 (en) | Hierarchical modeling in medical abnormality detection | |
KR101689866B1 (ko) | 영상 처리 방법 및 장치와 이를 채용한 의료영상시스템 | |
CN105765591B (zh) | 用于预取比较医学研究的系统、方法及存储介质 | |
KR102355818B1 (ko) | 인공 지능 기반 진단 보조 시스템 | |
KR101321904B1 (ko) | 맞춤형 보철물의 설계 시스템 및 방법, 그 기록 매체 | |
WO2015127795A1 (zh) | 存储医疗图像的方法、交互信息的方法和装置 | |
US12045981B2 (en) | Systems and methods for radiologic and photographic imaging of patients | |
KR20130053587A (ko) | 의료기기 및 이를 이용한 의료영상 디스플레이 방법 | |
KR20210098381A (ko) | 병변 이미지 시각화 장치 및 방법 | |
JP6316546B2 (ja) | 治療計画策定支援装置及び治療計画策定支援システム | |
JP6808254B1 (ja) | 個人装置により手骨骨年齢の即時判読を行うシステム及び方法 | |
US8923582B2 (en) | Systems and methods for computer aided detection using pixel intensity values | |
KR102330069B1 (ko) | 치과 영상으로부터 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치 | |
Duncan et al. | Clinical integration of picture archiving and communication systems with pathology and hospital information system in oncology | |
US20120306862A1 (en) | Image processing device, method and program | |
US8218883B2 (en) | Image compression method, image compression device, and medical network system | |
KR20130082655A (ko) | 휴대단말용 진단의료영상 디스플레이 시스템 및 방법 | |
JP5314342B2 (ja) | 画像を評価するための方法およびシステム | |
KR101597135B1 (ko) | 녹화와 동시에 태깅하는 의료용 영상 저장 및 전송 시스템 | |
JP6559927B2 (ja) | 医療情報管理装置及び医療情報管理システム | |
WO2023032436A1 (ja) | 医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
AMND | Amendment | ||
E90F | Notification of reason for final refusal | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160224 Year of fee payment: 6 |