KR101455198B1

KR101455198B1 - Ｃｔ 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법, 시스템 및 기록 매체

Info

Publication number: KR101455198B1
Application number: KR1020130062419A
Authority: KR
Inventors: 김호철
Original assignee: 을지대학교 산학협력단
Priority date: 2013-05-31
Filing date: 2013-05-31
Publication date: 2014-10-27

Abstract

CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법, 시스템 및 기록 매체를 공개한다. 본 발명은 복수개의 CT 데이터를 분석하여 복수개의 지표값을 획득하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법에 있어서, 복수개의 CT 데이터를 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분하는 단계, 복수개의 그룹으로 구분된 복수개의 CT 데이터 각각에 대해 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘을 적용하여 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하는 단계, 복수개의 그룹별로 추출된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선을 정규화하는 단계, 복수개의 그룹별로 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들 사이의 분산을 줄이기 위해, 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들을 유사변환하여 정렬하는 단계, 유사변환된 복수개의 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균을 계산하여 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득하는 단계 및 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델로부터 기설정된 복수개의 지표값을 측정하여 획득하는 단계를 포함한다.

Description

ＣＴ 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법, 시스템 및 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND RECORDABLE MEDIUM FOR CALCULATING QUANTITATIVE ASSESSMENT INDEX OF CHEST-WALL DEFORMITIES USING CT IMAGE ANALYSIS}

본 발명은 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법, 시스템 및 기록 매체에 관한 것으로, 특히 복수개의 CT 영상 분석을 통해 정규화된 표준 흉곽 모델을 획득하고, 획득된 표준 흉곽 모델로부터 흉곽 변형성 진단, 분석, 평가를 위한 정량적 평가 지표값 방법, 시스템 및 기록 매체에 관한 것이다.

컴퓨터 단층 촬영(computer tomography : 이하 CT)은 X-선(X-ray)은 촬영한 인체를 컴퓨터를 이용하여 단면 영상으로 재구성하여 출력하는 검사로서, 신체 장기의 해부학적 구조와 변형을 정확하게 질병이나 손상의 발생 여부와 범위를 진단하고 치료의 효과를 용이하게 파악할 수 있도록 하는 기술이다.

특히 오목 가슴(Funnel chest)와 같은 흉곽 기형 환자의 진단, 평가 및 교정 수술의 정확도를 높이기 위해서는 수술 전 흉곽의 기형 정도와 수술 후 흉곽의 교정 정도를 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해 기존에 CT를 이용한 흉곽 변형성 판단은 일반적으로 획득된 CT 영상을 수작업으로 측정하여 제시된 Haller Index (HI), Depression Index (DI) 및 Asymmetry Index (AI)과 같은 여러 지표값(Index)을 이용하여 수행되었다. 그러나 이러한 기존의 지표값들의 계산은 다수의 환자에 대한 흉곽 CT 영상을 직접 수작업으로 측정 및 분석하여 수행됨에 따라 지표값 생성에 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 측정자 및 측정 상황에 따라 지표값에 편차가 크게 발생되는 문제가 있었다. 지표값은 상기한 바와 같이 기형이나 손상의 발생 여부 및 수술과 같은 치료의 효과를 판단하기 위한 기준값으로 지표값의 편차가 크게 발생하게 되면, 진단의 정확성이 떨어지게 되어 불필요한 치료나 잘못된 치료를 할 수도 있으며, 치료의 효과 또한 정확하게 판별하지 못하는 문제가 발생하게 된다.

이에 지표값을 전산화 처리에 의해 자동으로 계산하고자 하는 연구가 진행되어 왔으며, 이러한 연구 결과로부터 기존에 지표값들(HI, DI 및 AI) 보다 자동 계산에 효율적고 컴퓨터 영상처리 기법 기반의 완전 자동화된 전산화 지표값들인 Eccentricity Index (EI), Flatness Index (FI), Circularity Index (CI) 및 Rotation Index (RI)가 제안되었다.

Kim H, Park H, Nam K, Kim S, Choi E, Jin S, et al. Fully automatic initialization method for quantitative assessment of chest-wall deformity in funnel chest patients. Medical and Biological Engineering and Computing. 2010;48(6):589-95. 연구 및 Kim HC, Park HJ, Ham SY, Nam KW, Choi SY, Oh JS, et al. Development of automatized new indices for radiological assessment of chest-wall deformity and its quantitative evaluation. Med Biol Eng Comput. 2008;46(8):815-23.의 연구에서는 새롭게 제안된 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)가 기존의 지표값들(HI, DI 및 AI)과 비교하여 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)의 유효성을 입증한바 있다.

그러나 새롭게 제안된 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)에 대한 절대적인 기준값이 현재까지 제시되어 있지 않아, 기존의 지표값들인 HI, DI 및 AI에 대한 측정 결과를 표준으로 가정한 후, 흉부 수술 전후의 흉곽 영상으로부터 계산된 전산화 지표값들의 측정 결과를 기존의 지표값들(HI, DI 및 AI)과 비교하는 간접 평가 방법이 이용되고 있는 실정이다. 이는 개선된 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)의 효율적 활용에 장애 요인이 되고 있으므로, 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)에 대한 임상적 효용성을 높이기 위해서는 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI) 각각에 대한 절대 기준값을 설정하여 흉곽의 변형 정도를 정량적으로 평가할 수 있도록 해야 한다. 뿐만 아니라 정확한 정량적 평가를 위해서는 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)을 인종별, 연령별, 성별에 따른 체형의 차이를 고려하여 구분하여 제시할 수 있어야 한다.

본 발명의 목적은 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일예에 따른 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법은 복수개의 CT 데이터를 분석하여 복수개의 지표값을 획득하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법에 있어서, 상기 복수개의 CT 데이터를 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분하는 단계; 상기 복수개의 그룹으로 구분된 복수개의 CT 데이터 각각에 대해 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘을 적용하여 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하는 단계; 상기 복수개의 그룹별로 추출된 복수개의 상기 흉곽 내부 경계 곡선을 정규화하는 단계; 상기 복수개의 그룹별로 정규화된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들 사이의 분산을 줄이기 위해, 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들을 유사변환하여 정렬하는 단계; 유사변환된 상기 복수개의 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균을 계산하여 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득하는 단계; 및 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델로부터 기설정된 복수개의 지표값을 측정하여 획득하는 단계;를 포함한다.

상기 정규화하는 단계는 상기 복수개의 그룹 각각에서 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 복수개의 좌표값들의 집합으로 분석하는 단계; 상기 복수개의 좌표값들의 집합으로 분석된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각에 대한 평균 좌표를 획득하는 단계; 및 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각의 좌표값들의 집합에서 상기 획득된 평균 좌표와의 차를 이용하여 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 정규화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 유사변환하여 정렬하는 단계는 상기 복수개의 그룹별로 상기 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 중 하나의 흉곽 내부 경계 곡선을 초기 중심 형상으로 설정하는 단계; 및 상기 복수개의 그룹별 상기 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 상기 설정된 초기 중심 형상을 기준으로 유사변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 표준 흉곽 모델을 획득하는 단계는 상기 복수개의 그룹별로 유사변환되어 정렬된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선의 평균 형상을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 평균 형상을 상기 복수개의 그룹 중 대응하는 그룹의 상기 표준 흉곽 모델로 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 복수개의 그룹으로 구분하는 단계는 상기 복수개의 CT 데이터 각각에 포함된 CT 영상과 상기 CT 영상에 대응하는 대상자 정보 중 상기 대상자 정보를 분석하는 단계; 상기 대상자 정보를 상기 기설정된 적어도 하나의 분류 기준에 따라 구분하여, 상기 복수개의 그룹으로 분류하는 단계; 및 상기 복수개의 CT 데이터 각각을 포함된 대상자 정보에 따라 상기 복수개의 그룹 중 대응하는 그룹에 포함하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일예에 따른 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 장치는 각각 복수의 대상자의 흉부를 촬영하여 복수개의 흉부 CT 영상을 획득하고, 획득된 상기 복수개의 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자 정보를 매칭하여 저장하는 CT 데이터 획득부; 및 상기 CT 데이터 획득부로부터 상기 복수개의 CT 데이터를 하고, 획득된 상기 복수개의 CT 데이터에서 상기 대상자 정보를 분석하여, 상기 복수개의 CT 데이터를 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 분류하며, 상기 복수개의 그룹별로 분류된 상기 복수개의 CT 데이터의 각각의 흉부 CT 영상에서 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하여 변환하여 상기 복수개의 그룹 각각에 대응하는 복수개의 표준 흉곽 모델을 획득한 후, 획득된 복수개의 표준 흉곽 모델 각각에서 기설정된 복수개의 지표값을 측정하는 지표값 획득부;를 포함한다.

상기 지표값 획득부는 복수개의 CT 데이터를 분석하여 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분하는 CT 데이터 분석부; 상기 복수개의 그룹으로 구분된 복수개의 CT 데이터 각각에 대해 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘을 이용하여 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하는 내부 경계 추출부; 상기 복수개의 그룹별로 추출된 복수개의 상기 흉곽 내부 경계 곡선을 전산처리가 용이하도록 정규화하는 정규화부; 상기 복수개의 그룹별로 정규화된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들 사이의 분산을 줄이기 위해, 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들을 유사변환하여 정렬하는 유사변환부; 유사변환된 상기 복수개의 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균을 계산하여 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득하는 표준 흉곽 모델 추출부; 및 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델로부터 기설정된 복수개의 지표값을 측정하여 획득하는 지표값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 CT 데이터 획득부는 각각 복수의 대상자의 흉부를 촬영하여 상기 흉부 CT 영상을 획득하는 적어도 하나의 CT; 및 상기 적어도 하나의 CT가 획득한 상기 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자의 연령 및 성별 정보가 포함된 대상자 정보를 매칭하여 저장하는 데이터 수집부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

따라서, 본 발명의 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법, 시스템 및 기록 매체는 연령별, 성별 정상 흉곽에 대한 정규화된 표준 흉곽 모델을 획득하고, 획득된 표준 흉곽 모델로부터 흉곽 변형성 진단, 분석, 평가를 위한 정량적 평가 지표값을 자동으로 계산하여 제시할 수 있다. 그러므로 전산화 지표값의 흉곽 변형의 진단, 분석 평가에 대한 신뢰성 및 객관성을 부여하여 임상적 활용가치를 크게 높일 수 있다. 또한 기존의 지표값들에 대한 계산도 자동화함으로서 기존 지표값들의 계산 결과에 대한 신뢰성을 확보함과 동시에 전산화 지표값들과의 객관적 비교가 가능하도록 할 수 있다.

도1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 나타낸다.
도2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법을 나타낸다.
도3 은 획득된 CT 영상에 대해 영상 분할 기법을 이용하여 흉곽 내부 경계를 추출한 결과의 일예를 나타낸다.
도4a 내지 도4d는 영상 분할 기법으로 추출된 흉곽 내부 경계 좌표로부터 평균 흉곽 형상을 생성하는 과정을 나타낸다.
도5a 내지 도5h 는 성별 및 연령별로 생성된 표준 흉곽 모델의 일예를 나타낸다.
도6 은 본 발명에서 계산된 지표값들을 활용하기 위한 예이다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...기”, “모듈”, “블록” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

도1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 나타낸다.

본 발명의 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템(10)은 CT 데이터 획득부(100) 및 지표값 획득부(200)를 구비한다. CT 데이터 획득부(100)는 복수개의 CT 데이터를 수집하여 지표값 획득부(200)로 전송한다. CT 데이터 획득부(100)는 각각 복수의 대상자의 흉부를 촬영하여 흉부 CT 영상을 획득하는 적어도 하나의 CT(미도시) 및 적어도 하나의 CT가 획득한 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자의 연령 및 성별 정보가 포함된 대상자 정보를 매칭하여 저장하는 데이터 수집부(미도시)를 포함할 수 있다. 그리고 데이터 수집부는 수집된 CT 데이터를 지표값 획득부(200)로 전송한다.

한편 지표값 획득부(200)는 CT 데이터 획득부(100)에서 획득한 CT 데이터를 이용하여 연령별, 성별 정상 흉곽에 대한 정규화된 표준 흉곽 모델을 획득하고, 획득된 표준 흉곽 모델로부터 흉곽 변형성 진단, 분석, 평가를 위한 정량적 평가 지표값을 획득한다.

지표값 획득부(200)는 CT 데이터 분석부(210), 내부 경계 추출부(220), 정규화부(230), 유사변환부(240), 표준 흉곽 모델 추출부(250) 및 지표값 계산부(260)를 포함한다.

CT 데이터 분석부(210)는 CT 데이터 획득부(100)에서 전송된 복수개의 CT 데이터를 수신하고, 수신된 복수개의 CT 데이터의 대상자 정보를 분석하여 복수개의 CT 데이터를 기설정된 구분 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분한다. 여기서 CT 데이터를 구분하는 구분 기준은 다양하게 설정될 수 있으나, 본 발명에서는 일예로 연령 및 성별을 구분 기준으로 설정하였다.

내부 경계 추출부(220)는 CT 데이터 분석부(210)에 의해 구분된 복수개의 그룹 각각에 포함된 CT 데이터들의 CT 영상 각각에 대해 동적 윤곽선 모델(active contour model) 기반의 영상 분할 알고리즘을 적용하여 흉곽 내부 경계(Chest-wall boundary)를 추출한다.

정규화부(230)는 내부 경계 추출부(230)에서 추출한 복수개의 CT 데이터 각각의 흉곽 내부 경계를 그룹별로 기설정된 방식으로 정규화하여 CT 데이터 처리의 효율성을 높인다.

복수개의 CT 데이터에 대한 흉곽 내부 경계가 정규화되면, 유사변환부(240)가 정규화된 그룹별 흉곽 내부 경계 사이의 분산(Variance)을 줄이기 위해 흉곽 내부 경계에 대해 선형변환인 유사변환 기법을 적용한다.

표준 흉곽 모델 추출부(250)는 정규화되고 유사변환기법에 의해 근사화된 그룹별 복수개의 흉곽 내부 경계들로부터 그룹별 흉곽 내부 경계의 평균 형상을 획득하고, 획득된 그룹별 흉곽 내부 경계의 평균 형상을 그룹별 표준 흉곽 모델로 설정한다.

지표값 계산부(260)는 그룹별 표준 흉곽 모델에 대해 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)을 기설정된 방식으로 자동 측정하여 그룹별 복수개의 지표값들을 계산한다. 이때, 지표값 계산부(260)는 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI) 뿐만 아니라 기존의 지표값들(HI, DI 및 AI)도 함께 자동으로 측정하여 계산할 수 있다.

상기에서는 CT 데이터 획득부(100)가 적어도 하나의 CT 및 데이터 수집부를 구비하는 것으로 설명하였으나, 이전 획득되어 저장된 CT 영상을 이용하는 경우에 CT 데이터 획득부(100)는 CT를 구비하지 않고, 데이터 수집부 또는 데이터 저장부 만을 구비하여도 무방하다.

그리고 지표값 획득부(200)는 CT 데이터 획득부(100)를 포함하어 구현될 수도 있으며, CT 데이터 획득부(100)가 외부의 별도 장치인 경우에는 네트워크(network)를 통해 CT 데이터를 수신할 수도 있다. 예를 들어 CT 데이터 획득부(100)는 병원과 같은 의료기관에 구비되고, 지표값 획득부(200)는 지표값을 획득하여 각 의료 기관으로 제시하는 연구소에 구비되어도 무방하다. 이렇게 CT 데이터 획득부(100)가 외부의 별도 장치인 경우, CT 데이터 획득부(100) 및 지표값 획득부(200)는 각각 통신부를 추가로 구비할 수 있다.

도2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법을 나타낸다. 그리고 도3 은 흉부 CT 영상에 대해 영상 분할 기법을 이용하여 흉곽 내부 경계를 추출한 결과의 일예를 나타내고, 도4a 내지 도4d는 영상 분할 기법으로 추출된 흉곽 내부 경계 좌표로부터 평균 흉곽 형상을 생성하는 과정을 나타낸다.

도1 내지 도4 를 참조하여, 본 발명의 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법을 설명하면, 우선 CT 데이터 분석부(210)가 CT 데이터 획득부(100)에서 획득하여 전송한 CT 데이터를 분석 및 구분한다(S10). CT 데이터 분석부(210)는 CT 데이터 획득부(100)의 적어도 하나의 CT로부터 획득되는 복수의 대상자들 각각 대한 흉부 CT 영상과 복수개의 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자 정보가 포함된 CT 데이터를 수신하여 분석하고, 복수개의 CT 데이터를 성별, 연령별로 구분한다. 여기서 복수개의 CT 데이터를 성별, 연령별로 구분하는 이유는 성별, 연령별로 흉부 형상에 큰 차이가 발생할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 10대미만의 남자아이와 50대 남성과의 흉부 형상은 차이가 매우 크기 때문에 이들의 흉부 CT 영상을 모두 통합하여 정량적 평가 지표값을 생성하는 경우, 양측 모두에 정확한 지표값을 제공할 수 없게 된다. 또한 동일한 연령대일지라도 남성과 여성의 흉부 형상도 서로 매우 상이하기 때문에 통합적인 지표값을 제공하는 경우에 진단의 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 이에 CT 데이터 분석 및 구분 단계(S10)는 획득된 복수개의 CT 데이터의 대상자 정보를 분석하여 흉부 CT 영상을 성별, 연령별로 구분한다.

여기서, CT 데이터에 포함되는 흉부 CT 영상은 흉곽 변형이 없는 사람의 흉부 CT 영상으로 한정되어야 한다. 만일 오목 가슴과 같이 흉곽 변형이 있는 사람의 흉부 CT 영상이 지표값을 생성하기 위한 CT 데이터에 포함된다면, 흉곽 변형 환자의 진단이 부정확해지게 된다. 이에 지표값을 생성하기 위한 CT 데이터에 포함되는 흉부 CT 영상은 흉곽 변형이 없는 사람의 영상만이 필터링되어 제공되어야 한다.

상기에서는 복수개의 CT 데이터를 성별 및 연령별로만 구분하는 것으로 설명하였으나, 인종과 같은 유전적 요인에 의해 신체적 차이점을 유발할 수 있는 다른 구분 요소가 추가될 수도 있으며, 환경적 요인에 의해 신체적 차이점이 유발될 수도 있으므로 지역별 구분을 추가하는 것 또한 가능하다.

표1 은 본 발명의 예시를 위해 이용된 CT 데이터의 일예로 CT 데이터 분석부(210)가 복수개의 CT 데이터를 연령별, 성별로 구분하였으며, 구분되어 표시된 숫자는 구분된 CT 데이터의 수를 나타낸다. 여기서 연령은 10살 단위로 구분하였다. 이에 전체 584개의 CT 데이터가 18개의 CT 데이터 그룹으로 구분하였다.

표1 에서 몇몇 그룹의 경우에는 샘플링된 CT 데이터의 수가 10개미만으로 매우 작지만 이는 단지 예시로서, 실제 지표값을 생성 시에는, 구분된 CT 데이터 그룹 각각을 대표할 수 있는 표준 흉곽 모델을 산출하기 위해, 충분한 CT 데이터의 수(예를 들면, 그룹당 100개 이상)가 필요하다.

복수개의 CT 데이터의 분석 및 구분이 수행되면, 구분된 흉곽 CT 데이터의 흉부 CT 영상 각각에 대해 동적 윤곽선 모델(active contour model) 기반의 영상 분할 알고리즘을 적용하여 흉곽 내부 경계(chest-wall inner boundary)를 추출한다(S20). 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘은 공지된 기술로서 여기서는 상세하게 설명하지 않는다. 흉곽 내부 경계는 흉곽 형상으로서 흉곽 변형성 판단을 위한 기본 자료로 활용된다. 도3 은 흉부 CT 영상에 대해 영상 분할 기법을 이용하여 흉곽 내부 경계를 추출한 결과의 일예를 나타내고 있으며, 붉은색 실선이 흉곽 내부 경계를 나타낸다. 도3 에서 (a)는 남성, (b)는 여성의 흉부 CT 영상을 도시하였다. 그리고 도3에서 붉은 실선으로 표시된 흉곽 내부 경계 상에 흰색으로 표시된 ○ 및 * 마킹은 기존의 지표값(HI, DI, AIO)을 자동으로 계산하기 위한 위치이다. 기존의 지표값들은 도3 에 도시된 ○ 및 * 마킹들의 좌표값으로부터 선분의 길이를 획득하고 획득된 선분의 길이를 조합하여 계산될 수 있다.

그룹별 복수개의 흉부 영상 각각에 대한 흉곽 내부 경계가 추출되면, 추출된 정규화부가 흉곽 내부 경계를 정규화한다(S30). 도3 에 도시된 바와 같이 복수개의 흉곽 내부 경계는 곡선으로 표시되므로 2차원 상의 좌표의 집합으로 표현할 수 있다. 그룹별 흉부 CT 영상이 복수개이므로 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선들은 도4a 와 같이 2차원으로 표시된다. 도4a 에 도시된 흉곽 내부 경계 곡선들 각각을 수학적으로 표현하면, m개(여기서 m은 자연수)의 좌표값들의 집합으로 표현될 수 있다. 이에 d번째(여기서, d 는 대응하는 그룹에 포함된 CT　데이터의 개수가 N개인 경우 d ≤ N 인 자연수) 흉곽 내부 경계 곡선(S_d)은 수학식 1과 같이 좌표값들의 집합으로 정의 될 수 있다.

수학식 1 에 의해 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선을 수학적으로 표현할 수 있으나, 일반적으로 환자의 체형 및 자세에 따라 흉곽 내부 경계 곡선(S_d)은 서로 편차가 크게 나타난다. 이를 보정하기 위해 정규화부(230)는 수학식 1로 표현되는 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선을 수학식 2 및 3 에 의해 정규화한다.

(여기서, (

,

)는 흉곽 내부 경계 곡선(S_d)을 구성하는 좌표값들의 평균 좌표를 나타낸다.)

(여기서,

는 정규화된 d번째 흉곽 내부 경계 곡선을 나타낸다.)

정규화부(230)에 의해 정규화된 그룹별 복수개의 흉곽 내부 곡선은 도4b 와 같이 도4a 에 비해 상대적으로 편차가 줄어든 형태로 표시되고, 중심이 일치하도록 변형되었음을 알 수 있다.

그룹별 흉곽 내부 경계 곡선의 정규화가 수행되면, 유사변환부(240)가 정규화된 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 유사변환하여 정렬한다(S40).

정규화된 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선을 다시 유사변환하여 정렬하는 이유는 정규화된 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선이 여전히 모델링하기에는 분산(variance)이 너무 크기 때문이다. 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선들의 분산은 대부분 CT 영상의 회전 및 이동에 의해 발생하며, 이를 줄이기 위해 유사변환부(240)는 수학식 2과 같이 정규화된 흉곽 경계 곡선(

)를 유사변환(Similarity Transformation)하여 정렬한다. 유사변환은 선형변환(Linear Transformation)의 일종으로, 선형변환은 정규화된 흉곽 경계 곡선(

)들 중 정규화된 흉곽 경계 곡선 중 하나(여기서는 일예로,

)를 기준으로 N-1개의 정규화된 흉곽 경계 곡선들(

)을 변환하여, N-1개의 정규화된 흉곽 경계 곡선들(

)이 기준이 되는 정규화된 흉곽 경계 곡선(

)에 근사함으로서 분산을 줄인다.

선형변환은 우선 정규화된 흉곽 경계 곡선들(

) 중 정규화된 흉곽 경계 곡선 중 하나(여기서는 일예로,

)를 초기 중심 형상(

)로 설정하고, 나머지 정규화된 흉곽 경계 곡선들(

)을 수학식 4 에 따라 변형하여 정렬한다. N개의 정규화된 흉곽 경계 곡선들(

) 중 d번째 정규화된 흉곽 내부 경계 곡선(

)에서 k번째 좌표값(

)는 수학식 4 의선형 변환(T) 함수를 통해 새로운 좌표(

)로 이동한다.

(여기서, a, b, c, d 및 t_x, t_y는 선형 변환을 위한 변환행렬 요소로서 자세 파라미터(pose parameter)이다.)

수학식 4 는 일반적인 선형변환을 위한 수식으로, 상기한 바와 같이 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선들의 분산은 대부분 CT 영상의 회전 및 이동에 의해 발생하므로, 본 발명에서는 정규화된 흉곽 내부 경계 곡선의 위치, 크기 및 회전 변환만을 고려하여 선형변환을 간략화한 유사변환을 적용한다.

유사변환을 이용하면 수학식 4는 수학식 5와 같이 수정된다.

유사변환의 수학식 5를 수학식 4와 비교하면, 자세 파라미터가 a, b, 및 t_x, t_y로 간략화 되었음을 할 수 있다.

한편 복수개의 정규화된 흉곽 경계 곡선을 각각 수학식 5 에 대입함으로서, 복수개의 정규화된 흉곽 경계 곡선과 초기 중심 형상(S_e)과의 오차(E)를 수학식 6와 같이 계산한다.

여기서 오차(E)는 기울기가 양수인 2차식으로 표현되므로, 미분하여 0이 되는 지점을 계산하면 오차가 최소가 되는 자세 파라미터(a, b, 및 t_x, t_y)를 획득할 수 있다. 그리고 획득된 자세 파라미터를 수학식 5 에 대입하여, 복수개의 정규화된 그룹별 흉곽 내부 경계 곡선들(

) 각각을 변환하여 도4c 와 같이 정렬한다.

표준 흉곽 모델 추출부(250)는 유사변환에 의해 정렬된 그룹별 복수개의 변환 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균 형상을 수학식 7에 따라 계산하고, 계산된 평균 형상을 무게 중심을 기준으로 회전 이동하여 수평을 유지시킴으로서 도4d 에 도시된 바와 같은 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득한다(S50).

수학식 7 에 따라 구분된 그룹별로 표준 흉곽 모델이 획득되면, 각 그룹별 표준 흉곽 모델에 대해 기설정된 방식으로 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)을 획득한다(S60). 획득된 흉곽 경계 곡선으로부터 전산화 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)을 획득하는 기술은 이미 공지되어 있으므로 여기서는 상세하게 설명하지 않는다. 또한 전산화 지표값들 이외에 기존의 지표값들(HI, DI 및 AI)도 함께 측정하여 획득할 수 있다.

도5a 내지 도5h 는 성별 및 연령별로 생성된 표준 흉곽 모델의 일예를 나타낸다.

상기한 바와 같이 본 발명의 CT 영상 분석을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법은 지표값들의 정확도를 높이기 위해 신체적 특성에 차이가 발생할 수 있는 대상자들의 CT 데이터를 그룹별로 분류하여 각 그룹별 표준 흉곽 모델을 생성한다. 이에 도5a 및 도5b 는 11세 ~ 20세의 남성 및 여성 그룹의 표준 흉곽 모델을 나타내고, 도5c 및 도5d 는 21세 ~ 30세의 남성 및 여성 그룹의 표준 흉곽 모델을 나타내며, 도5e 및 도5f 는 31세 ~ 40세의 남성 및 여성 그룹의 표준 흉곽 모델을 나타낸다. 마지막으로 도5g 및 도5h 는 41세 ~ 50세의 남성 및 여성 그룹의 표준 흉곽 모델을 나타낸다.

도5 에서는 표준 흉곽 모델의 신뢰성을 확보하기 위해 표2 에서 CT 데이터의 개수가 10개 이상인 그룹에 대응하는 표준 흉곽 모델만을 도시하였다. 그러나 높은 신뢰도를 확보하기 위해서는 더 많은 CT 데이터의 개수(예를 들면, 100개 이상)가 확보된 그룹에 대해서만 표준 흉곽 모델을 생성하도록 할 수 있다.

각각의 표준 흉곽 모델들은 이후 진단의 대상이 되는 사람이 속하게 되는 그룹을 대표하는 흉곽 형상으로, 진단의 기준이 될 수 있다. 또한 상기한 바와 같이 각각의 그룹을 구분하는 신체적 특성을 기초로 한다. 그러나 0 ~ 10세 및 11 ~ 20세의 경우에는 성장기로서 세분화된 연령별로 신체적 특성이 큰 차이가 발생할 수 있다. 예를 들어 3세 남아와 7세 남아는 신체적으로 매우 큰 차이가 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 10세 이하의 남아 그룹을 2세 단위로 세분화하여 구분하고, 구분된 그룹에 따른 표준 흉곽 모델을 획득하고 지표값을 획득할 수도 있다. 마찬가지로 다른 그룹들 또한 더욱 세분화하여 표준 흉곽 모델 및 지표값들을 획득할 수 있다.

표2 는 표1 에서 분류된 그룹들 중 남성 그룹에서 획득된 표준 흉곽 모델 각각으로부터 자동으로 획득된 전산화된 지표값들의 일예를 나타내고, 표3 은 여성 그룹에서 획득된 표준 흉곽 모델 각각으로부터 자동으로 획득된 전산화된 지표값들의 일예를 나타낸다.

도6 은 본 발명에서 계산된 지표값들을 활용하기 위한 예이다.

도6 의 (a) 에서는 진단 대상자의 흉부 CT 영상으로부터 전산화된 지표값들(EI, FI, CI 및 RI)에 대응하는 측정값들을 측정하여 표시하였으며, (b) 내지 (d)는 각각 기존의 지표값들(HI, DI 및 AI)에 대응하는 측정값을 측정하여 표시하였다. 도6 에 도시된 바와 같이 특정 진단 대상자의 흉부 CT 영상으로부터 복수개의 지표값에 대응하는 측정값들이 획득되면, 진단 대상자가 포함되는 그룹을 검색하고, 검색된 그룹의 표준 흉곽 모델로부터 획득된 복수개의 지표값들과 진단 대상자의 흉부 CT 영상으로부터 획득된 측정값들을 비교하여 진단 대상자의 흉곽 이상이나 치료효과 등을 정확하게 판별할 수 있다.

상기에서는 미리 획득된 복수개의 CT 데이터를 이용하여 지표값들을 획득하는 것으로 설명하였으나, 지표값들이 획득된 이후에도 지표값들의 신뢰성을 더욱 높이기 위해 새로이 획득되는 CT 데이터를 대응하는 그룹에 포함하고, 새로운 CT 데이터가 포함된 그룹의 지표값을 재계산하는 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 이렇게 지표값에 신규 CT 데이터를 반영하여 갱신하면, 지표값이 상시적으로 업데이트 되어 신뢰도 및 정확도를 높일 수 있다. 다만 새로이 포함되는 CT 데이터 또한 흉곽 형상에 이상이 없는 대상자의 CT 데이터로 사전에 필터링되어야 한다. 이는 상기한 바와 같이 흉곽 형상에 이상이 없는 대상자의 CT 데이터가 포함되는 경우, 표준 흉곽 모델에 오류가 발생하여 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있기 때문이다.

본 발명에 따른 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims

복수개의 CT 데이터를 분석하여 복수개의 지표값을 획득하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템을 이용한 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법에 있어서,
상기 복수개의 CT 데이터를 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분하는 단계;
상기 복수개의 그룹으로 구분된 복수개의 CT 데이터 각각에 대해 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘을 적용하여 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하는 단계;
상기 복수개의 그룹별로 추출된 복수개의 상기 흉곽 내부 경계 곡선을 정규화하는 단계;
상기 복수개의 그룹별로 정규화된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들 사이의 분산을 줄이기 위해, 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들을 유사변환하여 정렬하는 단계;
유사변환된 상기 복수개의 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균을 계산하여 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득하는 단계; 및
상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델로부터 기설정된 복수개의 지표값을 측정하여 획득하는 단계;를 포함하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제1 항에 있어서, 상기 정규화하는 단계는
상기 복수개의 그룹 각각에서 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 복수개의 좌표값들의 집합으로 분석하는 단계;
상기 복수개의 좌표값들의 집합으로 분석된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각에 대한 평균 좌표를 획득하는 단계; 및
상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각의 좌표값들의 집합에서 상기 획득된 평균 좌표와의 차를 이용하여 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 정규화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제2 항에 있어서, 상기 유사변환하여 정렬하는 단계는
상기 복수개의 그룹별로 상기 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 중 하나의 흉곽 내부 경계 곡선을 초기 중심 형상으로 설정하는 단계; 및
상기 복수개의 그룹별 상기 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 상기 설정된 초기 중심 형상을 기준으로 유사변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제3 항에 있어서, 상기 표준 흉곽 모델을 획득하는 단계는
상기 복수개의 그룹별로 유사변환되어 정렬된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선의 평균 형상을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 평균 형상을 상기 복수개의 그룹 중 대응하는 그룹의 상기 표준 흉곽 모델로 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제4 항에 있어서, 상기 복수개의 좌표값들의 집합으로 분석하는 단계는
상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 m개(여기서 m은 자연수)의 좌표값들을 가진 집합(S_d)

(여기서, S_d는 N개의 CT 데이터를 포함하는 그룹의 d번째 흉곽 내부 경계 곡선의 좌표값 집합)
로 분석하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제5 항에 있어서, 상기 평균 좌표를 획득하는 단계는
상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각에 대한 평균 좌표를 수학식

(여기서, (
,
)는 흉곽 내부 경계 곡선(S_d)을 구성하는 좌표값들의 평균 좌표)
에 따라 획득하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제6 항에 있어서, 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각을 정규화하는 단계는
상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각에 대해 수학식

(여기서,
는 정규화된 d번째 흉곽 내부 경계 곡선)
에 따라 정규화를 수행하는 것을 특징으로 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제7 항에 있어서, 상기 유사변환하는 단계는
상기 정규화된 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선 각각에 대해 상기 복수개의 그룹별로 유사변환 함수 공식인 수학식

(여기서, a, b 및 t_x, t_y는 선형 변환을 위한 변환행렬 요소로서 자세 파라미터(pose parameter))
를 계산하는 단계;
상기 유사변환 함수 공식에 상기 정규화된 복수개의 흉곽 경계 곡선을 각각 대입하여, 상기 복수개의 흉곽 경계 곡선과 초기 중심 형상(S_e)과의 오차(E)를 수학식

에 따라 계산하는 단계;
상기 오차(E)를 최소화하는 자세 파라미터를 획득하는 단계; 및
획득된 상기 자세 파라미터를 상기 유사변환 함수 공식에 대입하여 상기 유사변환된 상기 복수개의 흉곽 경계 곡선을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제8 항에 있어서, 상기 흉곽 내부 경계 곡선의 평균 형상을 계산하는 단계는
상기 복수개의 그룹별로 상기 유사변환된 복수개의 흉곽 경계 곡선들에 대한 평균 형상을 수학식

에 따라 계산하는 것을 특징을 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제1 항에 있어서, 상기 복수개의 그룹으로 구분하는 단계는
상기 복수개의 CT 데이터 각각에 포함된 CT 영상과 상기 CT 영상에 대응하는 대상자 정보 중 상기 대상자 정보를 분석하는 단계;
상기 대상자 정보를 상기 기설정된 적어도 하나의 분류 기준에 따라 구분하여, 상기 복수개의 그룹으로 분류하는 단계; 및
상기 복수개의 CT 데이터 각각을 포함된 대상자 정보에 따라 상기 복수개의 그룹 중 대응하는 그룹에 포함하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제10 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 분류 기준은
연령 및 성별 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제1 항에 있어서, 상기 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법은
적어도 하나의 CT로부터 상기 복수개의 CT 영상을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 복수개의 CT 영상 각각에 대응하는 대상자 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제1 항에 있어서, 상기 복수개의 지표값은
Eccentricity Index (EI), Flatness Index (FI), Circularity Index (CI) 및 Rotation Index (RI)를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제13 항에 있어서, 상기 복수개의 지표값은
Haller Index (HI), Depression Index (DI) 및 Asymmetry Index (AI)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법.
제1 항 내지 제14 항 중 어느 한항에 따른 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 방법을 수행하기 위한 컴퓨터로 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체.
각각 복수의 대상자의 흉부를 촬영하여 복수개의 흉부 CT 영상을 획득하고, 획득된 상기 복수개의 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자 정보를 매칭하여 저장하는 CT 데이터 획득부; 및
상기 CT 데이터 획득부로부터 상기 복수개의 CT 데이터를 하고, 획득된 상기 복수개의 CT 데이터에서 상기 대상자 정보를 분석하여, 상기 복수개의 CT 데이터를 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 분류하며, 상기 복수개의 그룹별로 분류된 상기 복수개의 CT 데이터의 각각의 흉부 CT 영상에서 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하여 변환하여 상기 복수개의 그룹 각각에 대응하는 복수개의 표준 흉곽 모델을 획득한 후, 획득된 복수개의 표준 흉곽 모델 각각에서 기설정된 복수개의 지표값을 측정하는 지표값 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템.
제16 항에 있어서, 상기 지표값 획득부는
복수개의 CT 데이터를 분석하여 기설정된 분류 기준에 따라 복수개의 그룹으로 구분하는 CT 데이터 분석부;
상기 복수개의 그룹으로 구분된 복수개의 CT 데이터 각각에 대해 동적 윤곽선 모델 기반의 영상 분할 알고리즘을 이용하여 흉곽 내부 경계 곡선을 추출하는 내부 경계 추출부;
상기 복수개의 그룹별로 추출된 복수개의 상기 흉곽 내부 경계 곡선을 전산처리가 용이하도록 정규화하는 정규화부;
상기 복수개의 그룹별로 정규화된 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들 사이의 분산을 줄이기 위해, 상기 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들을 유사변환하여 정렬하는 유사변환부;
유사변환된 상기 복수개의 복수개의 흉곽 내부 경계 곡선들의 평균을 계산하여 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델을 획득하는 표준 흉곽 모델 추출부; 및 상기 복수개의 그룹별 표준 흉곽 모델로부터 기설정된 복수개의 지표값을 측정하여 획득하는 지표값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템.
제17 항에 있어서, 상기 CT 데이터 획득부는
각각 복수의 대상자의 흉부를 촬영하여 상기 흉부 CT 영상을 획득하는 적어도 하나의 CT; 및
상기 적어도 하나의 CT가 획득한 상기 흉부 CT 영상 각각에 대응하는 대상자의 연령 및 성별 정보가 포함된 대상자 정보를 매칭하여 저장하는 데이터 수집부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 흉곽 변형성 정량적 평가 지표값 계산 시스템.