KR101472558B1 - 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 흉부 CT영상에서 3차원 레이블링을 통한 3차원 영역성장법으로 흉부 영상을 분할하는 획득영상분할부; 흉부 영상에서 기관지의 형태학적 특성 및 가변 임계값을 통해 기관지 영상을 분할하며, 흉부 영상에서 폐의 흉벽에 이상이 있는지를 판단하고, 이상이 있는 경우에는 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 폐 영상을 획득하는 폐·기관지영상분할부; 및 폐 영상에서 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할부;를 포함하되, 폐혈관영상분할부는 폐혈관 영상에서 횡격막 및 잡음을 제거하여 폐혈관을 포함하는 폐혈관 영상을 획득하는 것을 기술적 특징으로 한다.
또한 본 발명은 흉부 CT영상을 CT 장치를 통해 획득하는 흉부CT영상획득단계(S10); 흉부 CT영상획득단계(S10)에서 획득한 흉부 CT영상으로부터 폐 및 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득하는 흉부영상획득단계(S20); 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상으로부터 기관지 영상을 획득하는 기관지영상분할단계(S30); 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상에서 폐 영상을 획득하는 폐영상분할단계(S40); 및 폐영상분할단계(S40)에서 획득한 폐 영상으로부터 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할단계(S50);를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.

Description

흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법{THE SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATIC SEGMENTATION OF LUNG, BRONCHUS, PULMONARY VESSELS IMAGES FROM THORAX CT IMAGES}
본 발명은 흉부 영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 자동 분할하는 시스템 및 자동 영상 분할 방법에 관한 것이다.
더욱 구체적으로는, 흉부 CT영상(흉부 단층영상)에서 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통해 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득(분할)하는 자동 영상 분할 시스템에 관한 것이다.
또한 본 발명은 상기 흉부 영상에서 가변적 임계값을 적용하여 기관지 영상을 분할하고, 상기 흉부 영상에서 기관지 영상을 차감하여 폐 영상을 획득하되, 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 흉벽에 폐 결절 등의 이상이 존재하는지 판단하고, 이상이 존재하는 것으로 판단되면 폐 흉벽에서 해당 부분을 제거하며, 2차 다항 보간식을 적용하여 제거된 부분을 복원하는 것으로 폐 영상을 획득하는 자동 영상 분할 시스템에 관한 것이다.
더불어 본 발명은 폐 영상으로부터 폐혈관 영상을 획득하되, 상기 획득된 폐혈관 영상에 포함된 횡격막 및 잡음을 제거하여 폐혈관만을 포함하는 폐혈관 영상을 획득하는 자동 영상 분할 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 컴퓨터 단층 촬영(X-ray Computed Tomography, CT) 영상의 이미지 분석과 세분화를 이용한 컴퓨터 보조 진단은 의학 진단 및 치료 시스템에 사용된다.
이로 인해 의료 영상 분야에서 이미지 분석과 시각화는 진단 및 치료 시스템에서 중요한 부분으로 자리매김하고 있으며, 이러한 의료 영상 분야에서 영상 처리 및 3차원 가시화 기법은 의학 연구, 교육 및 외과적 치료나 방사선 치료 등으로 확대되고 있다.
위와 같은 의료 영상 분야는 주로 뇌, 간, 폐 및 기관지 분야 등이 연구되는데, 이 중 폐는 내부에 다량의 공기를 포함하고 있기 때문에 CT 이미지에 어둡게 나타난다. 또한 폐의 밀도는 가슴벽, 종격 및 격막으로 둘러싸여 있기 때문에 간단하고 높은 효율을 갖는 영상 분할이 까다롭다.
그러나 폐질환을 치료하거나 의료 장치 및 약물 기반의 진료 경과를 확인하려면 신속하고 정확한 폐 영상 분할이 절실하다.
이러한 폐 영상 분할 방법으로는, 지식기반을 활용하는 분할 방법, 롤링 볼 알고리즘을 사용하는 방법 및 최적 임계값을 적용하는 방법이 있다.
이때 지식기반을 활용하는 폐 영상 분할 방법(M.S. Brown, M.F. McNitt-Gray, N.J. Mankovich, J.G.Goldin, J.Hiller, L.S. Wilson, D.R. Aberle, "Method for segmenting chest CT image data using an anatomic model: Preliminary results," IEEE Trans. Medical Imaging, Vol.16, No.6, pp.828-839, 1997)은, 특정 환자 모델에 적용할 수 있지만, 영상 분할의 정확도를 지식에 의존하는 단점이 있다.
또한 롤링 볼 알고리즘을 사용하는 폐 영상 분할 방법(S. G. Armato, M. L. Giger, C. J. Moran, J. T. Blackburn, K. Doi, H. MacMahon, "Computerized Detection of Pulmonary Nodules on CT Scans," Radiographics, Vol. 19, pp. 1303-1311, 1999)은, 폐 결절의 외부 경계에서는 적용할 수 있지만 폐의 안쪽 경계에서는 사용하기 어렵고, 단면 영상에서만 적용되는 단점이 있다.
한편 폐는 사람의 기관과 폐 사이를 이어주는 기관지(bronchus, 氣管支)를 포함하고 있다. 다시 말해 폐 영상을 정확히 판단하고, 이를 치료에 적용하려면 폐에서 기관지를 분할할 수 있어야한다.
이때 기관지 영상 분할 방법으로는, 영역성장법(region growing), 형태학적 연산, 하이브리드 방법(hybrid method)이 있다.
그러나 영역성장법(Yeny.Yim, Helen. Hong, "Automatic Segmentation of Pulmonary Structures using Gray-level Information of Chest CT Images," Journal of KIISE: Software and Applications, vol.33, no.11, pp.942-952, Nov. 2006)을 사용한 기관지 영상 분할의 경우, 수행시간이 단축되지만 폐로 영역 누출이 생길 수 있는 문제점이 있다.
또한 형태학적 연산의 알고리즘(D. Aykac, E.A. Hoffman, G. McLennan, J.M. Reinhardt, "Segmentation and Analysis of the Human Airway Tree From Three-Dimensional X-Ray CT Images," IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 22, No. 8, August 2003)과 하이브리드 방법(Min Jung. Shin, DoYeon.Kim, "Phased Segmentation of Human Organs On the MDCT Scans,"Journal of korea Multimedia 'society vol.14 No11, pp. 1383-1391, November 2011)은 소요되는 수행시간이 길어서 환자에게 적용하기 어려운 문제점이 있다.
또한 폐 분할 영상은 폐 부분뿐만 아니라 폐혈관을 추출하는데, 주로 패턴인식에 기반을 둔 방법, 모델기반 접근 방법, 궤적 추적에 기반을 둔 방법, 인공지능에 기반을 둔 접근방법, 신경망 기반 접근 방법, 관 형태의 물체 탐지 및 접근 방법, 밝기값 기반 임계값 기법으로 분류할 수 있다.
이때 밝기값에 기반을 두고 분할한 폐 영상은 폐혈관과 폐의 밝기값 차이가 크게 나타나기 때문에 초기 분할을 위해 밝기값 기반 임계값 기법이나 영역 성장법이 주로 사용된다(S. Hu, E. A. Hoffman, and J. M. M. Reinhardt, "Automatic lung segmentation for accurate quantitation of volumetric X-ray CT images," IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 20, No. 6, pp. 490-498, June 2001).
또한 밝기값에 기반을 두어 분할한 폐혈관 영상을 정확하게 분할하기 위해서는 횡격막과 영상의 잡음을 제거하기 위한 후처리 과정이 필요하다.
즉 위에 기재된 바와 같이 종래의 폐 영상 분할 방법은 수행 시간을 신속히하면 정확도가 낮아질 수 있으며, 높은 정확도의 영상 분할을 수행하려면 그 수행 시간이 길어지는 문제점이 있다.
한편 밝기값에 기반을 두어 폐 영상을 분할하는 기술과 관련하여 공개특허공보 제10-2010-0028301호에 CT 폐영상에서 기울기와 밝기값 분포를 이용한 폐분할 방법이 기재되어 있다.
위에 기재된 기술은 밝기값 기반 분할방법을 이용하여 흉부 CT 영상에서 폐를 분할하는 단계, 분할된 폐에서 초기 폐 경계선을 얻고, 초기 폐 경계선상의 복수 개의 픽셀들로부터 픽셀들의 법선 벡터 방향으로 적응적 길이를 가진 기울기 프로파일들을 각각 생성하고 분석하여 초기 폐 경계선이 이동 가능한 이동 허용범위를 결정하는 단계 및 포기 폐 경계선을 이동 허용 범위 내에서 속도 함수를 이용하여 전파시켜 폐 경계선을 보정하는 단계를 포함하는 폐분할 방법을 기재한다.
즉 위에 기재된 기술은 밝기값을 기반으로 영상을 분할하는 방법인 것으로, 이는 폐 흉벽에 폐 결절이 존재하는 경우에 손실된 폐 영상을 얻게 된다. 왜냐하면 폐 결절 영역과 폐 흉벽 영역은 밝기값이 유사하기 때문이다.
따라서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상 분할을 자동으로 신속하고 정확성 있게 수행하여 폐 질병 치료 및 의료 목적으로 적용할 수 있는 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 자동으로 분할할 수 있는 시스템 및 방법이 요구된다.
공개특허공보 제10-2010-0028301호(2010.03.12.)
1) M.S. Brown, M.F. McNitt-Gray, N.J. Mankovich, J.G.Goldin, J.Hiller, L.S. Wilson, D.R. Aberle, "Method for segmenting chest CT image data using an anatomic model: Preliminary results," IEEE Trans. Medical Imaging, Vol.16, No.6, pp.828-839, 1997. 2) S. G. Armato, M. L. Giger, C. J. Moran, J. T. Blackburn, K. Doi, H. MacMahon, "Computerized Detection of Pulmonary Nodules on CT Scans," Radiographics, Vol. 19, pp. 1303-1311, 1999. 3) Yeny.Yim, Helen. Hong, "Automatic Segmentation of Pulmonary Structures using Gray-level Information of Chest CT Images," Journal of KIISE: Software and Applications, vol.33, no.11, pp.942-952, Nov. 2006. 4) D. Aykac, E.A. Hoffman, G. McLennan, J.M. Reinhardt, "Segmentation and Analysis of the Human Airway Tree From Three-Dimensional X-Ray CT Images," IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 22, No. 8, August 2003) 5)Min Jung. Shin, DoYeon.Kim, "Phased Segmentation of Human Organs On the MDCT Scans,"Journal of korea Multimedia 'society vol.14 No11, pp. 1383-1391, November 2011. 6) S. Hu, E. A. Hoffman, and J. M. M. Reinhardt, "Automatic lung segmentation for accurate quantitation of volumetric X-ray CT images," IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 20, No. 6, pp. 490-498, June 2001.
위와 같은 요구에 부응하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역 성장법으로 흉부 CT영상에서 잡음이 제거된 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득할 수 있는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 획득한 흉부 영상에서 기관지 형태학적 정보를 활용하여 폐의 외부로 노출된 기관지를 영상 분할하며, 폐의 내부에 존재하는 기관지는 가변적 임계값을 적용하여 영상 분할할 수 있는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 흉부 영상에서 영상 분할된 기관지 영상을 흉부 영상에서 차감하여 폐의 영상을 획득하되, 상기 폐를 좌폐 및 우폐로 구분하고, 폐 외곽에 이상이 존재하는지 판단하며, 이상이 존재하는 경우, 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 영상을 획득할 수 있는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 폐 영상에서 히스토그램 변화율의 다항식 회귀 분석을 사용하여 임계값을 구하고, 상기 임계값으로 횡격막 및 잡음이 포함된 폐혈관을 획득할 수 있으며, 상기 폐혈관에 3차원 영역성장법을 적용하여 횡격막을 제거하고, 상기 횡격막이 제거된 영상에서 이진 영상의 3차원 연결 요소 레이블링으로 잡음을 제거하여 폐혈관만 포함하는 폐혈관 영상을 획득할 수 있는, 흉부 영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하는 시스템을 제공하는 데 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템은, 흉부 CT영상에서 3차원 레이블링을 통한 3차원 영역성장법으로 흉부 영상을 분할하는 획득영상분할부; 흉부 영상에서 기관지의 형태학적 특성 및 가변 임계값을 통해 기관지 영상을 분할하며, 흉부 영상에서 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 폐의 흉벽에 이상이 있는지를 판단하고, 이상이 있는 부분을 제거 및 복원하여 폐 영상을 획득하는 폐·기관지영상분할부; 및 폐 영상에서 히스토그램의 비율을 정규화하며, 정규화된 히스토그램의 비율에 최소 자승법을 적용한 1차 다항식 회귀의 기울기에 따른 변화율로 임계값을 계산하는 것으로 최초의 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할부;를 포함하되, 폐혈관영상분할부는 획득된 폐혈관 영상에서 횡격막을 제거하고, 상기 횡격막이 제거된 영상에서 잡음을 제거하여 폐혈관 영상을 획득하는 것을 기술적 특징으로 한다.
또한 흉부 CT영상에서 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득하며, 흉부 영상을 폐 영상 및 기관지 영상으로 분할하고, 폐 영상으로부터 폐혈관 영상을 분할하는 영상 분할 방법에 있어서, 흉부 CT영상을 CT 장치를 통해 획득하는 흉부CT영상획득단계(S10); 흉부 CT영상획득단계(S10)에서 획득한 흉부 CT영상으로부터 폐 및 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득하는 흉부영상획득단계(S20); 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상에 근거하여 기관지 중, 폐 외부로 노출된 기관지는 기관지의 형태학적 특성을 통해 분할하고, 폐 내부에 존재하는 기관지는 가변적 임계값을 적용하여 영상으로 분할하는 기관지영상분할단계(S30); 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상에서 기관지 영상을 분할한 후, 폐 영상에서 좌폐 및 우폐를 분리하며, 분리된 좌폐 또는 우폐의 흉벽에 이상이 존재하는지 판단하고, 이상이 존재하는 경우 이상이 존재하는 부분을 제거하며, 제거된 부분을 새롭게 연결하는 것으로 폐 영상을 획득하는 폐영상분할단계(S40); 및 폐영상분할단계(S40)에서 획득한 폐 영상으로부터 최초의 폐혈관 영상을 획득하되, 최초의 폐혈관 영상에서 횡격막을 제거하고 상기 횡격막이 제거된 영상에서 잡음을 제거하여 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할단계(S50);를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.
본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템은, 종래의 영상 분할보다 수행시간이 단축되는 효과를 보유한다.
또한 본 발명은 폐 흉벽에 폐 결절 등의 이상이 존재하는 경우, 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 판단할 수 있으며, 이상이 있는 부분을 제거하고, 2차 다항 보간식을 통해 제거된 부분을 복원함으로써, 폐 영상을 획득하는 데에 있어서 정확도를 높일 수 있는 효과를 보유한다.
또한 본 발명은 폐혈관 획득에 있어서 종래의 임계값을 통한 것보다 다항식 회귀 분석을 사용하는 것이 더 미세한 폐혈관까지 분할할 수 있는 것을 실험을 통해 확인한바, 폐 질병을 정확하게 판단할 수 있는 효과를 보유한다.
이에 따라 본 발명은 종래의 폐, 기관지 및 폐혈관의 자동 분할보다 신속하고 정확하게 수행할 수 있으므로, 폐 질환의 환자에게 영상 바이오 마커를 개발하여 진단과 치료에 활용할 수 있는 현저한 효과를 보유한다.
도 1은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 흉부 영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 영상 분할하기 위한 시스템으로 획득된 흉부 영상을 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 기관지의 형태를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 및 기관지 영상이 분할되는 것을 나타내고 있다.
도 5는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 영상을 분할하는 것을 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 열림 연산을 통해 좌폐 및 우폐가 분리되는 것을 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 외곽의 지역극대화소 및 지역극소화소의 화소수를 그래프로 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 외곽의 복원을 위해 지역극대 및 지역극소화소를 폐 외곽에 표시한 것(a) 및 정상적인 좌표가 제거된 것(b)를 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 좌폐 및 우폐로 구분하고 정상적인 폐 영상을 획득하는 것을 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 비율 정규화 히스토그램을 나타낸 것이다.
도 11은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 비율 정규화 히스토그램의 변화율을 나타낸 것(a) 및 1차 다항식 회귀를 사용한 변화율(b)를 나타낸 것을 도시하고 있다.
도 12는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법의 흐름을 나타낸 것이다.
도 13은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 기관지가 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
도 14는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 폐가 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
도 15는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 폐혈관이 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
도 16은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템의 시뮬레이션을 통해 획득한, 폐 결절이 포함된 흉부 영상과 기관지 영상(a) 및 정상적인 흉부 영상과 기관지 영상(b)를 나타낸 것이다.
도 17 내지 21은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 방법에서 폐 흉벽에 폐 결절이 포함된 흉부 CT영상의 실험 결과를 나타낸 것이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.
먼저 설명에 앞서 본 발명은 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 구성을 기재하고, 이를 실현하기 위한 방법을 기재한다.
다시 말해 본 발명은 하나의 맥락으로 이해되어야 하는바, 이는 본 발명에 기재된 구성과 방법을 조합하여 하나의 발명으로 이해되어야 한다.
본 발명은 흉부 CT영상(흉부 단층영상)에서 폐 및 기관지가 포함된 흉부 영상을 획득하고, 흉부 영상에서 폐 영상 및 기관지 영상을 분할하며, 분할된 폐 영상에서 폐혈관 영상을 획득하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
또한 본 발명에 따른 영상 분할은 자동으로 이루어지는 것임을 미리 강조하는 바이다.
먼저 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템을 첨부된 도면의 도 1을 통해 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 1에 따르면 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하여 획득하는 시스템(100, 이하 '영상분할시스템'이라 한다)은 영상획득부(110), 획득영상분할부(120), 폐·기관지영상분할부(130) 및 폐혈관영상분할부(140)를 포함한다.
영상획득부(110)는 흉부 CT영상을 획득하는 기능을 수행한다. 이때 흉부 CT영상은 종래의 CT(Computed Tomography, 컴퓨터 단층촬영) 장치를 통해 획득한다.
획득영상분할부(120)는 영상획득부(110)에서 획득된 흉부 CT영상을 흉벽 영역과 흉부 영역으로 분할하는 것으로, 흉부영상획득모듈(121)을 포함한다.
이때 흉부영상획득모듈(121)은 흉부 CT영상에서 흉부 내의 다른 구조물이 제거되고 폐 및 기관지를 포함하는 흉부 영상(이하, "흉부 영상"이라 지칭함)을 획득하는 기능을 수행한다.
즉 획득영상분할부(120)를 통해 분할된 흉부 영역은 폐, 기관지 이외에도 흉부 내부에 포함된 다른 신체 구조물(장기)을 포함하고 있다.
이에 따라 흉부영상획득모듈(121)은 폐 및 기관지를 제외한 다른 구조물을 제거함으로써, 더 신속하고 정확한 폐, 기관지 및 폐혈관의 영상 분할을 수행할 수 있다.
설계 조건에 따라서 본 발명의 흉부 영상은 폐 및 기관지만을 포함하도록 한다. 즉 사용자의 요구에 따라 폐 및 기관지 이외의 다른 구조물(흉부에 포함되는 내부 장기)을 더 포함하도록 하거나, 폐 및 기관지만을 포함하도록 할 수도 있다.
다시 말해 본 발명의 흉부 영상은 주요하게 폐 및 기관지를 포함하는 것이다.
여기에서 본 발명에 기재된 흉부 CT영상은 CT영상 촬영장치 등에 의해 촬영된 흉부 전체의 영상을 의미하며, 흉부 영상은 폐 및 기관지를 제외한 흉부의 다른 구조물을 제거한 영역의 영상을 의미한다.
또한 본 발명에 기재된 흉벽 영역은, 흉부 CT영상에 포함되는 백색의 외측을 의미하는 것이며, 흉부 영역은 일반적으로 흉간(胸間)이라고 지칭되는 영역을 의미한다.
이때 흉부 영상을 획득하기 위해 일반적으로 Otus 알고리즘을 적용하지만, 이는 영상에 불필요한 잡음이 포함된다. 이에 따라 본 발명은 최적 임계값과 3차원 영역 성장법을 적용하여 흉부 영상을 획득한다. 이를 첨부된 도면의 도 2를 통해 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 영상 분할하기 위한 시스템을 통해 획득된 흉부 영상을 나타낸 것으로, Otus 알고리즘을 적용한 흉부 영상(a) 및 최적 임계값과 3차원 영역 성장법을 적용한 흉부 영상(b)을 도시하고 있다.
첨부된 도면의 도 2의 (a)와 같이 Otsu 알고리즘을 이용하여 영상을 획득하는 경우 도면에 표시된 적색 원 표시와 같이 불필요한 잡음(폐, 기관지 외의 다른 구조물)이 포함된다.
그러나 본 발명은 흉부 CT영상에서 3차원 레이블링을 통한 3차원 영역 성장법으로 흉부 영상을 획득하기 때문에 흉부 영상에 잡음이 포함되지 않는다.
이는 3차원으로 연결된 모든 부분에 레이블링(labeling)을 적용하며, 영상에서 가장 큰 면적을 갖는 레이블을 검출하고, 상기 가장 큰 면적을 갖는 레이블을 폐와 기관지로 판단하도록 하며, 영상에 임의의 씨앗점을 선정하여 3차원 영역성장법을 적용한다. 이에 따라 흉부 영상에는 폐와 기관지 영역만 남게 되며, 잡음은 제거된다(도 2의 (b) 참조).
여기에서 영역성장법은 인접한 소 영역부터 특징이 같은 영역을 조금씩 통합하면서 성장시키는 것으로 영상 전체를 분할하는 것이며, 이때 영역 성장의 개시점을 씨앗점이라고 한다.
폐·기관지영상분할부(130)는 흉부 영상에 존재하는 폐와 기관지를 영상 분할하는 기능을 수행한다.
즉 기관지는 인체의 기관에서부터 시작되어 폐와 연결되어 있기 때문에 처음에는 폐와 분리되어 영상으로 표시되지만, 용골(기관지의 첫번째 분기점) 이 후의 영역부터는 폐 내부에 존재하게 된다.
또한 기관지는 영상에서 폐와 유사한 밝기값을 갖기 때문에 밝기값에 기반을 둔 영역성장법을 적용하여 영상 분할을 수행하는 경우 폐와 함께 분할될 수 있다.
따라서 본 발명에서는 분할된 흉부 영상에서 형태학적 특성을 통해 기관지에서 용골까지에 해당하는 형태를 검출한다. 왜냐하면 용골까지의 기관지는 폐의 외부로 노출되어 있기 때문에 영상에서 검출이 가능하기 때문이다.
이때 기관지의 3차원 형태를 첨부된 도면의 도 3을 통해 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 기관지의 형태를 나타낸 것으로, 첨부된 도면의 도 3은 용골을 화살표로 표시하고 있다.
첨부된 도면의 도 3에 따르면 기관지의 시작점(인체의 기관)에서부터 용골까지는 중심 좌표(x,y)의 분석을 통해 검출할 수 있다.
그러나 용골 이후(도 3에서 하부 방향)의 기관지는 폐의 내부에 존재하므로 고정 임계값 기법보다 가변 임계값 기법을 통해 검출될 수 있다.
다시 말해 흉부 영상에서 폐 영역에 해당하는 영상을 차감하여 분할하고, 가변적 임계값으로 기관지를 폐로부터 분리한다.
이때 분할되는 폐 및 기관지 영상을 첨부된 도면의 도 4를 통해 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 및 기관지 영상이 분할되는 것을 나타내고 있다.
첨부된 도면의 도 4에서 (c,g)는 흉부 CT영상(a,e)과 영역성장법으로 획득한 흉벽 영역의 영상(b,f)을 차감하여 얻어진 흉부 영상이다. 따라서 도 4의 (c,g)는 폐 및 기관지를 포함하고 있다.
또한 도 4의 (d)는 흉부 영상(c,g)로부터 폐에 해당하는 영역을 차감하여 분할한 기관지 영상이다. 이때 폐에 해당하는 영역을 차감하는 것은, 레이블링을 통한 영역 성장법으로 이루어진다.
다른 일예로 도 4의 (h)와 같이 기관지가 폐의 내부에 포함되는 경우에는 가변적 임계값을 적용하여 기관지를 폐로부터 분할할 수 있다.
폐 영상은 흉부 영상에서 기관지 영상을 차감함으로써 검출할 수 있다.
그러나 폐의 흉벽에 폐 결절 등과 같은 이상이 존재하는 경우에 단순히 기관지 영상을 차감한다면 손실된 폐 영상을 획득하게 된다. 이는 폐 결절의 밝기값이 폐 흉벽의 밝기값과 유사하기 때문이다.
따라서 본 발명에서는 폐 영상을 획득하는데 있어서, 폐 결절 등과 같은 이상이 존재하여 폐 영역에 손실된 부분이 발생하는 경우, 이를 복원하기 위해 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용한다. 이를 첨부된 도면의 도 5를 통해 설명한다.
첨부된 도면의 도 5는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 영상을 분할하는 것을 나타낸 것이다.
또한 도 5의 (a)는 폐 결절이 포함된 영상이며, (b)는 기관지 영상을 차감 연산하여 획득한 폐 영상이고, (c)는 폐 영상의 이진 영상이다.
이때 폐 결절이 존재함에도 불구하고 흉부 영상에서 기관지 영상을 단순 차감한다면, 첨부된 도면의 도 5의 (b)에 표시된 원과 같이 손실된 폐 영상이 발생한다.
이와 같이 손실된 폐 영상이 획득되는 것을 방지하기 위해서는 폐 흉벽에 붙어 있는 폐 결절 등고 같은 이상 유무를 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 판단하고 폐 흉벽을 복원하여야 한다.
이때 폐 흉벽에 폐 결절이 존재하는 등의 이상 유무를 확인하는 것은, 좌폐 및 우폐를 분리하고, 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용하는 것으로 이루어진다. 이때 영상의 열림 연산을 적용하는데, 열림 연산은 영상에서 볼록한 부분을 제거하며, 좁은 연결을 끊는 연산이기 때문에 좌폐 및 우폐를 분리할 수 있다.
또한 상기 열림 연산으로 이루어지는 수행 과정은 첨부된 도면의 도 6을 통해 설명한다. 여기서 도 6은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 열림 연산을 통해 좌폐 및 우폐가 분리되는 것을 나타낸 것이다.
또한 도 6의 (a)는 일반적인 폐 영상이며, (b)는 붙어있는 폐 영상이고, (c) 및 (d)는 각각 우폐 및 좌폐 영상이다.
이때 열림 연산은 침식 연산과 팽창 연산을 교번하여 사용하는 알고리즘이다. 즉 열림 연산은, 원영상을 침식 영상으로 영상의 최외각을 한 픽셀씩 제거하고 다시 팽창 연산으로 최외각을 한 픽셀씩 확장시키는 연산법이다.
여기서 침식 연산은 물체에 대해 배경을 확장시키고 물체의 크기를 축소시키는 것으로, 침식 마스크를 이용하여 연산하며, 하나의 픽셀씩 제거할 수 있다.
또한 팽창 연산은 물체의 최외각 픽셀을 확장할 수 있다. 따라서 물체의 크기는 확장되고 배경이 축소된다. 팽창 마스크는 백색 물체의 둘레에 한 픽셀을 더하는 역할을 하는데, 3x3 마스크와 똑같은 영역을 갖는 영역에 대해서는 값을 변경하지 않으며, 1개 이상의 서로 다른 픽셀이 존재하는 경우 마스크의 가운데 픽셀에 백색 값을 할당하기도 한다.
위와 같이 구분된 좌폐 및 우폐에 따른 폐 영상에 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용한다. 이를 위해서 폐 외곽의 이진 영상을 획득하기 위한 전처리 작업이 요구되는데, 이때 폐 외곽의 이진 영상은 Matlab bwperim 함수를 통해 산출할 수 있다(도 5의 (c) 참조).
이러한 변형된 롤링 볼 알고리즘은, 종래의 롤링 볼 알고리즘을 변형시킨 알고리즘인 것으로, 본 발명에서는 상기의 변형된 롤링 볼 알고리즘을 제시함과 동시에 이를 적용하여 폐 외곽의 폐 결절 등의 이상 유무가 존재하는지를 확인한다.
위의 변형된 롤링 볼 알고리즘은, 폐 외곽을 x좌표와 y좌표로 분리하여 각각의 지역극소화소와 지역극대화소를 검출한다. 이때 폐외곽의 지역극대 및 극소화소는, 폐 외곽의 기울기와 미분 값을 통해 산출할 수 있다. 이를 첨부된 도면의 도 7을 통해 설명한다.
도 7은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 외곽의 지역극대화소 및 지역극소화소의 화소수를 그래프로 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 7의 (a)는 폐 외곽의 x좌표에 대한 지역 극소점은 적색으로, 극대점은 연두색으로 나타낸 그래프이며, (b)는 폐 외곽의 y좌표에 대한 지역 극소점은 분홍색으로, 극대점은 청록색으로 나타낸 그래프이고, (c)는 폐 외곽에 x 및 y좌표에 대한 지역극소 및 극대를 함께 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 7과 같이 지역 극소 및 극대에 대한 화소를 검출하고, 상기 검출된 지역 극소 및 극대 값에 대한 x,y좌표를 제거한다.
이때 첨부된 도면의 도 7의 (c)와 같이 폐 외곽에 이상이 발생한 지점은 x좌표와 y좌표의 극대와 극소가 같이 존재함을 의미하는 것이기 때문에 x좌표와 y좌표가 일정한 거리에 있지 않고 독립되어 있는 좌표 값을 제거할 수 있는데, 이를 첨부된 도면의 도 8을 통해 설명한다.
도 8은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 폐 외곽의 복원을 위해 지역극대 및 지역극소화소를 폐 외곽에 표시한 것(a) 및 정상적인 좌표가 제거된 것(b)를 나타내고 있다.
또한 폐 결절 등에 의해 제거된 영역을 포함하는 폐 영상을 정상적인 폐 외곽을 갖도록 복원해야한다.
이는 위의 검출된 지역 극소 및 극대 값에 대한 x좌표 및 y좌표의 좌표값 중에서 일정한 거리 내의 좌표로부터 분리한 뒤 분리된 좌표의 시작과 끝 좌표를 연결한다.
이때 시작과 끝 좌표를 직접 연결하면 직선이 되므로 중간에 좌표를 추가해야 한다. 이에 따라 본 발명에서는 시작과 끝 중간에 1개의 좌표를 추가하여 2차 다항 보간식을 적용하여 연결한다.
따라서 폐 흉벽의 이상이 있는 부분을 검출해 시작과 끝점을 연결함으로써, 정상적으로 분할된 폐 영상을 획득할 수 있는데, 이를 첨부된 도면의 도 9를 통해 설명한다.
도 9는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템에서 좌폐 및 우폐로 구분하고 정상적인 폐 영상을 획득하는 것을 나타내고 있다.
첨부된 도면의 도 9의 (a)는 폐 흉벽에서 폐 결절을 분리한 것이며, (b)는 폐 흉벽을 연결한 것이고, (c)는 정상적으로 분할된 폐 영상(우폐)이다.
또한 한측의 폐를 먼저 분할하여 영상으로 획득한 경우, 예를 들어 우폐를 우선하여 폐 영상을 획득한 경우에는 좌폐 영상을 180° 회전하여 상술된 영상 획득의 순서를 진행한다.
폐혈관영상분할부(140)는 폐·기관지영상분할부(130)에서 획득된 폐 영상을 분할하는 기능을 수행하며, 폐혈관영상분할모듈(141), 잡음제거모듈(142), 폐혈관영상획득모듈(143)을 포함한다.
폐혈관영상분할모듈(141)은 폐 영상에서 폐혈관 영상을 분할한다. 여기에서 분할되는 폐혈관 영상은 잡음 및 횡격막을 포함하는 영상(최초의 폐혈관 영상)이다.
이때 폐혈관 분할의 임계값을 결정하기 위하여 전체 폐 영상을 사용하여 히스토그램을 분석하였으며, 영상에서 많은 부분을 차지하여 임계값 결정에 방해요소가 되는 밝기값이 0인 데이터는 히스토그램 분석에서 제외한다.
또한 본 발명에서 히스토그램의 밝기값은 CT 영상의 밝기값(uint16 값)을 사용하였고, 도 6의 최종 영상인 폐 영상을 바탕으로 히스토그램의 변화율을 분석한다.
한편 폐 영상 전체를 히스토그램으로 나타내고, 히스토그램의 변화율을 분석하는 경우 수천, 수만이 넘는 수치가 나타난다.
이러한 큰 수치의 변화율 값은 폐혈관의 임계값을 계산하는 데이터로 사용하기에는 적절하지 않은 문제점이 있다.
또한 히스토그램을 다른 형식으로 표현하는, 복셀 빈도수를 전체 빈도수로 나누어서 정규화한 히스토그램의 경우에는 복셀 빈도수가 수백만을 넘기 때문에 정규화한 값이 매우 작은 수치로 나타나며 변화율도 너무 작은 수치로 나타나므로 임계값을 계산하는 데이터로 사용하기엔 적합하지 않다.
이에 따라 본 발명은 히스토그램의 변화율이 임계값을 계산하는 데이터로서 적합한 수치를 갖도록 히스토그램의 비율을 정규화한다.
즉 첨부된 도면의 도 10에서는 히스토그램의 밝기값(가로축)과 복셀 빈도수의 범위(세로축)를 같은 크기로 정규화하였다.
도 10은 비율 정규화 히스토그램을 나타낸 것이며, 도 11은 비율 정규화 히스토그램의 변화율을 나타낸 그래프(a) 및 1차 다항식 회귀를 사용한 변화율(b)를 나타낸 그래프를 도시하고 있다.
이때 비율 정규화 히스토그램의 변화율을 살펴보기 위하여 연속하는 두 점에서 1차 다항식의 기울기를 사용하여 변화율을 계산하는 경우, 첨부된 도면의 도 11의 (a)와 같이 나타난다.
그러나 도 11의 (a)와 같은 변화율의 흐름은 임계값을 계산하기 위한 데이터로 사용하기 어려운 결과이다.
이에 따라 변화율이 심한 변동을 해결하고 효과적으로 임계값을 계산하기 위하여 본 발명에서는 첨부된 도면의 도 10의 비율 정규화 히스토그램에 최소 자승법을 적용한 1차 다항식 회귀의 기울기를 변화율로 사용한다.
이때 1차 다항식 회귀를 구하기 위해 표본 데이터의 개수를 30개로 하여 실험하였고, 그 결과 첨부된 도면의 도 11의 (b)와 같이 나타났다.
첨부된 도면의 도 11의 (b)에 따른 결과는 변화율의 흐름을 직관적으로 볼 수 있으며, 임계값 계산에 쉽게 적용할 수 있다.
또한 일반적으로 영상 분할을 위한 임계값으로 최적 임계값 기법을 사용한다. 그러나 폐혈관의 평균 밝기값 분포는 최적 임계값보다 낮으므로 폐혈관 분할을 위한 효과적인 임계값을 계산하기 위해 최적 임계값보다 낮은 쪽으로 조절한다.
따라서 본 발명에서는 효과적인 임계값 산출을 위하여 상술된 바와 같이 도 11의 (b)에 따른 결과에서 1차 다항식 회귀의 변화율을 분석하고, -1의 변화율을 갖는 위치에서의 밝기값을 폐혈관 분할 임계값으로 사용한다.
잡음제거모듈(142)는 분할된 폐혈관 영상에서 폐혈관과 유사한 밝기값을 가지는 다른 구조물(잡음(noise) 또는 횡격막 등)을 제거하는 기능을 수행한다.
다시 말해, 밝기값 기반 임계값 기법을 사용하여 폐혈관을 분할하는 경우에는 폐혈관과 유사한 밝기값을 가지는 횡격막이나 잡음(노이즈, 폐 및 기관지를 제외한 인체 내의 다른 구조물)이 함께 분할될 수 있으므로, 최종의 폐혈관 영상을 획득하기 위해서는 정제과정이 요구된다.
따라서 본 발명에서는 폐혈관을 정제하기 위하여 3차원 영역성장법을 적용하여 횡격막을 제거하고, 2차원 연결 요소 레이블링을 확장한 이진영상의 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하여 폐혈관을 정제하는 것으로, 폐혈관만을 포함하는 폐혈관 영상(최종의 폐혈관 영상)을 획득한다.
여기에서 폐혈관만을 포함하는 폐혈관 영상은, 전술된 흉부 영상에서처럼 주요하게 폐혈관을 포함하는 것을 의미하는 것이며, 설계 조건에 따라서 사용자의 의도에 따라 폐혈관 외의 다른 구조물을 포함하도록 할 수도 있음은 물론이다.
이때 횡격막은 가슴과 배를 나누는 근육으로 된 막을 의미한다.
이러한 횡격막을 제거하기 위해 일반적으로 크기에 따른 제거 또는 크기와 원형성에 따른 제거를 수행하고 있다.
그러나 크기만으로 횡격막을 제거하는 것은 추가적인 분석을 위한 횡격막 영상을 획득할 수 없다. 또한 크기와 원형성으로 횡격막을 제거하는 것은 3차원 연결성이 없으며, 원형성으로 판단하기 어려운 횡격막이 존재하는 경우 제거할 수 없는 문제점이 있다.
따라서 본 발명에서는 연결 요소의 이심률(eccentricity)과 크기로, 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 선정하고, 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 사용하여 좌측과 우측 횡격막 영역을 결정하여 횡격막 영상을 분할 및 제거하도록 한다.
또한 횡격막을 제거한 폐혈관 영상에는 폐혈관으로 판단할 수 없는 잡음(노이즈, 다른 구조물)이 존재하게 된다.
이에 따라 잡음(noise)을 제거하기 위해 2차원 연결 화소군 레이블링 방법을 사용하여 픽셀 크기가 6 이하인 영역을 제거하고, 슬라이스의 연속성을 사용하여 2 ~ 3개의 슬라이스에 연속적으로 존재하지 않은 픽셀을 제거하는 방법이 있다.
하지만 흉부 CT영상에서 슬라이스의 두께는 다양하며, 폐혈관이 하나의 슬라이스에만 존재할 수 있으므로 슬라이스의 연속성으로 폐혈관을 판단하는 것은 정확한 결과를 얻기 힘들다.
이를 위해 본 발명에서는 2차원 연결 요소 레이블링을 확장한 이진 영상에서의 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하여 잡음을 제거한다.
즉 폐혈관 영상에서 잡음 및 횡격막을 제거함으로써, 최종의 폐혈관 영상을 획득할 수 있으며, 이를 위해 폐혈관영상분할부(140)는 폐혈관영상획득모듈(143)이 포함된다.
이에 따라 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템은 폐 및 기관지를 포함하는 영상(흉부 영상)을 획득하는 경우 잡음이 제거된 영상을 획득할 수 있으며, 신속하고 정확하게 흉부 영상을 획득하고, 흉부 영상 중 폐 영상에서 폐 흉벽에 결절 등이 포함되어 있어도 적용할 수 있다.
또한 본 발명은 위의 구성으로 분할된 영상을 사용자(임상의, 전문의, 환자 등)에게 디스플레이할 수 있는 모니터 장치를 더 포함할 수도 있다.
위와 같이 구성되는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 첨부된 도면의 도 12 내지 15를 통해 설명한다.
도 12는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법의 흐름을 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 12에 따르면 본 발명은 흉부CT영상획득단계(S10), 흉부영상획득단계(S20), 기관지영상분할단계(S30), 폐영상분할단계(S40) 및 폐혈관영상분할단계(S50)를 포함한다.
(1) 흉부CT영상획득단계(S10)
흉부CT영상획득단계(S10)는 CT 장치를 통해 흉부 CT영상을 획득하는 단계이다. 이때 CT 장치를 통해 획득하는 흉부 CT영상은 복수 개일 수 있다.
(2) 흉부영상획득단계(S20)
흉부영상획득단계(S20)는 흉부CT영상획득단계(S10)로 인해 획득된 흉부 CT영상에서 폐 및 기관지만 포함된 흉부 영상을 획득하는 단계이다.
이때 흉부 CT영상에서 흉부영상을 획득하기 위해 최적 임계값과 3차원의 영역 성장법을 이용한다.
즉 3차원 레이블링을 통한 3차원 영역성장법으로 잡음을 제거한다.
이는 3차원으로 연결된 모든 부분에 레이블링(labeling)을 적용하고, 영상에서 가장 큰 면적을 갖는 레이블을 검출한다.
이때 가장 큰 면적을 갖는 레이블을 폐와 기관지로 판단하도록 하며, 영상에 임의의 씨앗점을 선정하여 3차원 영역성장법을 적용한다.
이에 따라 1차 획득된 흉부 영상에는 폐와 기관지 영역만 남게 되며, 잡음은 제거된다(도 2의 (b) 참조).
(3) 기관지영상분할단계(S30)
기관지영상분할단계(S30)는 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상 중 기관지 영상을 분할하는 단계이다. 이러한 기관지영상분할단계(S30)는 제1기관지분할단계(S31) 및 제2기관지분할단계(S32)을 포함하는데, 이를 첨부된 도면의 도 13을 통해 설명한다.
도 13은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 기관지가 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
(3-1) 제1기관지분할단계(S31)
제1기관지분할단계(S31)는 기관지 중에서 시작점(인체의 기관)에서부터 용골(분기점)까지의 폐 외부로 노출된 기관지를 영상으로 분할하는 단계이다.
이때 폐 외부로 노출되는 기관지 영상을 분할하는 것은, 기관지의 형태학적 특성을 통해 검출한다(도 3 참조).
다시 말해 용골까지의 기관지는 폐의 외부로 노출되어 있기 때문에 영상 분할을 수행하기 용이하기 때문에 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상에서 폐에 해당하는 영역을 차감하는 것으로, 폐의 외부로 노출된 용골까지의 기관지를 분할할 수 있다.
(3-2) 제2기관지분할단계(S32)
제2기관지분할단계(S32)는 용골 이후부터 폐의 내부에 존재하는 기관지를 폐로부터 분할하는 단계이다. 여기서 용골 이후의 기관지는 폐의 내부에 존재하기 때문에 영상 차감만으로는 분할을 용이하게 수행할 수 없다.
따라서 본 발명은 가변 임계값 기법을 통해 검출한다. 다시 말해 가변적 임계값을 적용하여 폐 내부에 포함되어 있는 용골 이후의 기관지를 폐로부터 분리한다. 이때 가변 임계값은 다음의 수학식으로 산출한다.
Figure 112013090062005-pat00001
이때
Figure 112013090062005-pat00002
은 가변 임계값이며,
Figure 112013090062005-pat00003
는 분산, m은 평균을 의미하고, a 및 b는 최적의 가변 임계값을 산출하기 위한 감마(파라미터)값을 의미한다. 또한 a=25, b=1.45 값을 적용한다.
이에 따라 기관지 영상을 흉부 영상으로부터 분할할 수 있으며, 또한 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상에서 기관지 영상을 차감함으로써, 폐 영상을 획득할 수 있다.
(4) 폐영상분할단계(S40)
폐영상분할단계(S40)는 흉부 영상에서 폐 영상을 분할하는 단계이다. 이러한 폐영상분할단계(S40)는 좌폐 및 우폐 분리단계(S41), 폐외곽이상여부확인단계(S42), 폐외곽이상부분제거단계(S43) 및 폐영상획득단계(S44)를 포함하며, 이를 첨부된 도면의 도 14를 통해 설명한다.
도 14는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 폐가 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
(4-1) 좌폐 및 우폐 분리단계(S41)
좌폐 및 우폐 분리단계(S41)는 기관지영상분할단계(S30)를 통해 흉부 영상에서 기관지 영상이 분리된 후, 흉부 영상에 남은 폐 영역에서 좌폐 및 우폐를 분리하는 단계이다.
이때 좌폐 및 우폐의 분리는 열림 연산을 적용하는데, 이러한 열림 연산은 영상에서 볼록한 부분을 제거하며, 좁은 연결을 끊는 연산이다. 이러한 열림 연산은 다음의 수학식과 같다.
Figure 112013090062005-pat00004
이때 [수학식 2]의 A와 B는 각각 좌측 및 우측 폐를 의미하는 것으로, 상기 수학식의 열림 연산은 구조적 요소 B에 대한 A의 열림 연산을 나타낸 것이다. 위와 같은 열림 연산을 적용하여 첨부된 도면의 도 6과 같은 영상을 획득할 수 있다.
(4-2) 폐외곽이상여부확인단계(S42)
폐외곽이상여부확인단계(S42)는 좌폐 및 우폐 분리단계(S41) 후, 좌폐 또는 우폐의 흉벽에 폐 결절 등의 이상이 존재하는지 여부를 확인하는 단계이다.
이때 폐 외곽의 이상 여부 확인이 필요한 이유는, 폐의 흉벽에 폐 결절이 포함되어 있는 경우에 단순히 기관지 영상을 차감한다면 손실된 폐 영상을 획득하게 되기 때문이다.
따라서 본 발명에서는 폐 외곽의 이상 여부 확인을 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 검출한다(도 5 참조).
(4-3) 폐외곽이상부분제거단계(S43)
폐외곽이상부분제거단계(S43)는 폐외곽이상여부확인단계(S42)에서 폐 외곽에 폐 결정 등의 이상 여부가 확인된 부분을 제거하는 단계이다.
이를 위해서 폐 외곽의 이진 영상을 획득하기 위한 전처리 작업이 요구된다. 이때 폐 외곽의 이진 영상은 Matlab bwperim 함수를 통해 산출할 수 있다.
이러한 변형된 롤링 볼 알고리즘은, 먼저 폐 외곽을 x좌표와 y좌표로 분리하여 각각의 지역극소화소와 지역극대화소를 검출한다. 이때 폐외곽의 지역극대 및 극소화소는, 폐 외곽의 기울기와 미분 값을 통해 산출할 수 있다(도 7 참조).
(4-4) 폐영상획득단계(S44)
폐영상획득단계(S44)는 폐외곽이상부분제거단계(S43)에서 이상 여부가 확인되어 제거된 부분을 새롭게 연결하여 복원하는 단계이다.
이는 상기 x좌표 및 y좌표의 좌표 값 중에서 일정한 거리 내의 좌표로부터 분리한 뒤 분리된 좌표의 시작과 끝 좌표를 연결한다.
이때 시작과 끝 좌표를 직접 연결하면 직선이 되므로 중간에 좌표를 추가해야 한다.
이에 따라 본 발명에서는 시작과 끝 중간에 1개의 좌표를 추가하고, 2차 다항 보간식을 적용하여 연결한다. 여기서 각각 좌표 사이의 거리 계산과, 2차의 회귀 곡선식을 아래의 수학식을 통해 설명한다.
Figure 112013090062005-pat00005
Figure 112013090062005-pat00006
이때 [수학식 3]이 좌표 사이의 거리 계산을 위한 식이며, d는 좌표 사이의 거리를 의미하고, 각각 시작 좌표값 및 끝 좌표값에 해당하는 두개의 화소점
Figure 112013090062005-pat00007
및
Figure 112013090062005-pat00008
사이의 거리를 계산한다.
즉 그래프화한 경우, 각 좌표에 해당하는
Figure 112013090062005-pat00009
축의 좌표값과
Figure 112013090062005-pat00010
축의 좌표값을 의미한다.
또한 [수학식 4]는 2차 다항 보간법을 위한 2차의 회귀 곡선식이다.
여기서 [수학식 4]의 다항식 값(a0, a1 , a2)은 시작과 끝 좌표 값으로부터 산출한다. 이로 인해 폐 흉벽의 이상이 있는 부분을 검출해 시작과 끝점을 연결하는 것으로 정상적으로 분할된 폐 영상을 획득할 수 있다(도 9 참조).
이때
Figure 112013090062005-pat00011
는, 첨부된 도면의 도 9의 (a)에서 청색의 두점과 적색의 한점을 연결하는 2차 함수이며,
Figure 112013090062005-pat00012
는, 2차 함수의 다항식 값을 의미한다.
또한 우폐 영상을 전술된 방법으로 획득하였다면, 좌폐 영상을 180°회전시켜 전술된 방법을 적용하여 획득할 수 있다.
(5) 폐혈관영상분할단계(S50)
폐혈관영상분할단계(S50)는 폐영상분할단계(S40)에서 획득한 폐 영상 내의 폐혈관을 영상으로 분할하는 단계이다.
이때 폐혈관영상분할단계(S50)는 제1차폐혈관영상획득단계(S51) 및 제2차폐혈관영상획득단계(S52)를 포함하는데, 이를 첨부된 도면의 도 15를 통해 설명한다.
도 15는 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법을 통해 폐혈관이 영상 분할되는 흐름을 나타낸 것이다.
(5-1) 제1차폐혈관영상획득단계(S51)
제1차폐혈관영상획득단계(S51)는 폐 영상에서 폐혈관을 영상(최초의 폐혈관 영상)으로 획득하는 단계이다.
이는 폐혈관 분할의 임계값을 결정하기 위하여 전체 폐 영상을 사용하여 히스토그램을 분석하되, 영상에서 많은 부분을 차지하여 임계값 결정에 방해요소가 되는 밝기값이 0인 데이터는 히스토그램 분석에서 제외한다.
이때 본 발명에서는 히스토그램의 밝기값은 CT 영상의 밝기값(uint16 값)을 사용한다. 또한 본 발명은 히스토그램의 변화율이 임계값을 계산하는 데이터로서 적합한 수치를 갖도록 히스토그램의 비율을 정규화한다(도 10 참조).
이 경우 변화율이 심한 변동을 해결하고 효과적으로 임계값을 계산하기 위하여 비율 정규화 히스토그램에 최소 자승법을 적용한 1차 다항식 회귀의 기울기를 변화율로 사용한다(도 10 참조).
또한 일반적으로 영상 분할을 위한 임계값으로 최적 임계값 기법을 사용한다. 그러나 폐혈관의 평균 밝기값 분포는 최적 임계값보다 낮으므로 폐혈관 분할을 위한 효과적인 임계값을 계산하기 위해 최적 임계값보다 낮은 쪽으로 조절한다.
따라서 제1차폐혈관영상획득단계(S51)는 효과적인 임계값 산출을 위하여 위의 1차 다항식 회귀의 변화율을 분석하며, 분석의 결과로서 -1의 변화율을 갖는 위치에서의 밝기값을 폐혈관 분할 임계값으로 사용한다.
(5-2) 제2차폐혈관영상획득단계(S52)
제2차폐혈관영상획득단계(S52)는, 제1차폐혈관영상획득단계(S51)에서 획득된 폐혈관 영상에서 횡격막 및 잡음을 제거하여 최종의 폐혈관 영상(폐혈관만을 포함하는 폐혈관 영상)을 획득하는 단계이다.
즉 제1차폐혈관영상획득단계(S51)에서 획득된 폐혈관 영상은 횡격막을 포함하고 있으며, 잡음이 포함될 수 있다.
다시 말해 밝기값 기반 임계값 기법을 사용하여 폐혈관을 분할하는 경우에는 폐혈관과 유사한 밝기값을 가지는 횡격막이나 잡음(노이즈, 인체 내의 다른 구조물)이 함께 분할될 수 있으므로, 최종의 폐혈관 영상을 획득하기 위해서는 정제과정이 요구된다.
따라서 폐혈관을 정제하기 위해서 3차원 영역 성장법을 적용하여 횡격막을 제거하고, 이진 영상의 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하여 폐혈관을 정제한다.
이때 횡격막의 제거는, 횡격막의 연결 요소 이심률(eccentricity)과 크기로 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 선정하고, 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 적용하여 좌측과 우측 횡격막 영역을 결정하는 것으로 이루어진다.
즉 횡격막의 제거는, 제1차폐혈관영상획득단계(S51)에서 획득한 혈관 영상에 2차원 연결 요소 레이블링을 적용한다. 그 후, 연결 요소를 분석하여 지름이 8mm 이상이고 이심률은 0.8 이상을 가진 연결 요소를 횡격막으로 판단하고, 좌측과 우측 횡격막에서 1개의 씨앗점을 선정한다.
그리고 3차원 영역성장법을 사용하여 횡격막에서 폐혈관으로 영역 누출이 발생하는 경우에 대비하여 폐혈관 영상에 3x3 크기의 마스크를 사용하여 이진 침식 연산을 수행한다.
그 후, 좌측 및 우측 횡격막에 선정한 씨앗점에서 3차원 영역성장법을 적용하며, 이진 침식 연산으로 감소된 영역을 복원하기 위하여 위의 3x3 크기의 마스크를 사용하여 이진 팽창 연산을 하고 팽창된 이진 영역의 결과를 바탕으로 횡격막을 제거한다.
이때 횡격막의 제거 시간을 단축하기 위하여 상술된 과정은 흉부 CT영상의 하위 30%를 대상으로 이루어진다.
또한 위와 같이 횡격막을 제거한 폐혈관 영상에는 폐혈관으로 판단할 수 없는 잡음(노이즈, 인체 내 다른 구조물)이 존재하게 된다.
이에 따라 제2차폐혈관영상획득단계(S52)에서는 2차원 연결 요소 레이블링을 확장한 이진 영상에서의 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하여 잡음을 제거한다.
이러한 3차원 연결 요소 레이블링은, 먼저 횡격막을 제거한 영상에서 밝기값이 0 이상인 픽셀들의 밝기값을 1로 변경하여 이진 영상을 형성한다.
그 후 이진 영상에서의 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하고 각 연결 요소들을 분석하여 픽셀 수가 100개 이하인 연결요소들을 제거하는 것으로 잡음을 제거할 수 있다. 이에 따라 폐혈관만을 포함하는 폐혈관 영상(최종의 폐혈관 영상)을 획득할 수 있다.
이하, 본 발명에서 수행하는 영상분할에 대한 시뮬레이션을 첨부된 도면을 통해 실험예로 설명한다.
실험예 . 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하는 시스템
(1) 실험준비
먼저 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템은 Matlab2011R 버전과 Quad-core 3.4GHz에 8GB 메모리를 장착한 PC에서 수행하였다.
실험에 사용되는 데이터는 "폐 흉벽에 폐결정이 포함되어 있는 CT영상"과 "정상적인 CT영상"이다.
이때 "폐 흉벽에 폐 결절이 포함되어 있는 CT영상"의 해상도는 512x512이고, 슬라이스 수는 82장, 화소크기는 0.68x0.68, 슬라이스 두께는 5mm로 한다.
또한 "정상적인 CT영상"의 해상도는 512x512이고, 슬라이스 수는 260장, 화소 크기는 0.66x0.66, 슬라이스 두께는 1mm이다.
(2) 실험과정
(2-1) 흉부 CT영상에서 흉부 영상(폐 및 기관지 영상)으로 분할하는 과정
이는 상술된 최적 임계값과 3차원 레이블링에 의한 3차원 영역성장법을 적용한다.
(2-2) 흉부 영상을 기관지 영상으로 분할하는 과정
기관지 분할은 위에 기재된 바와 같이 용골 이전과 용골 이후로 분리하여 수행한다. 이때 위의 실험순서 (1-1) 및 (1-2)에 의해 획득되는 흉부 영상과 기관지 영상을 첨부된 도면의 도 16을 통해 설명한다.
도 16은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템의 시뮬레이션을 통해 획득한, 폐 결절이 포함된 흉부 영상과 기관지 영상(a) 및 정상적인 흉부 영상과 기관지 영상(b)를 나타내고 있다.
(2-3) 흉부 영상을 폐 영상으로 분할하는 과정
이는 좌폐 및 우폐를 분리하며, 상기 좌폐 또는 우폐로 분리된 폐 영상에서 변형된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하고, 이상이 발견된 경우 해당 부분을 제거하여 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로써 정상적인 폐로 복원할 수 있다.
폐 영상 분할에 대한 시뮬레이션 결과를 첨부된 도면의 도 17 내지 21을 통해 설명한다.
도 17 내지 21은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 방법에서 폐 흉벽에 폐 결절이 포함된 흉부 CT영상의 실험 결과를 나타낸 것이다.
또한 첨부된 도면의 도 17의 (a-1, a-2)는 마스크 영상과 2차원 영역성장법을 적용한 것으로, 폐 흉벽에 폐 결절을 포함(도면의 원 표시)하고 있다.
또한 첨부된 도면의 도 17의 (b-1, b-2)는 폐 결절이 폐 흉벽과 밝기값이 같아 폐 흉벽으로 인식한 결과를 나타내고 있다.
또한 첨부된 도면의 도 17의 (c-1, c-3)은 폐 흉벽을 x좌표에 대해서 2차원으로 지역극소와 극대를 포함하여 나타내고 있으며, (c-2, c-4)는 y좌표에 대해서 나타내고 있다.
또한 첨부된 도면의 도 17의 (d-1, d-2)는 발명에 따른 알고리즘을 적용하여 정확도가 높은 폐 분할 영상을 획득한 것이다. 이때 정확도가 높은 것은 폐 정보의 손실이 없는 것을 의미한다.
또한 첨부된 도면의 도 17의 (e-1)은 복원 전의 폐의 3차원 영상이며, 이에 적색으로 표시된 부분은 폐 흉벽에 질환이 있어서 손실된 부분이다.
그러나 (e-2)의 경우, 본 발명에서 제안된 알고리즘을 통해 복원된 폐 영상으로 손실된 부분이 복원된 것을 확인할 수 있었다. 또한 (e-3)은 손실되어 복원된 폐 영상을 3차원으로 나타낸 것이다.
한편 폐 흉벽에 폐 결절이 포함되지 않은 정상인 흉부 CT영상의 경우, 종래의 영상 분할과 같은 결과를 나타냈다(도 18 참조).
(2-4) 폐 영상을 폐혈관 영상으로 분할하는 과정
이는 상기에서 복원된 폐 영상을 통해 폐혈관 영상을 획득하는 과정이며, 이에 대한 시뮬레이션 결과를 첨부된 도면의 도 19를 통해 설명한다.
첨부된 도면의 도 19는 종래의 최적 임계값 방법으로 임계값을 설정하여 폐혈관을 분할한 영상(a) 및 1차 다항식 회귀의 변화율을 분석하여 얻은 임계값으로 폐혈관을 분할한 영상(b)을 나타내고 있다.
또한 그 결과로써, 본 발명에서 제안된 1차 다항식의 회귀의 변화율을 분석하여 얻은 임계값으로 폐혈관을 분할한 영상(b)에서 더 많은 폐혈관이 분할됨을 확인할 수 있었다.
이와 같이 분할된 폐혈관 영상의 하단에는 횡격막이 존재하는데, 전술된 바와 같이 3차 영역성장법을 통해 횡격막을 제거할 수 있다(도 20의 (a) 참조).
또한 위와 같이 횡격막을 제거함으로써, 폐혈관 영상을 획득할 수 있었다(도 20의 (b) 참조). 이는 종래의 원형성으로 횡격막을 판단하는 경우에 제거할 수 없었던 횡격막이 본 발명의 실험에서는 제거되었음을 확인할 수 있었다.
그러나 첨부된 도면의 도 20의 (b)에서는 폐혈관으로 볼 수 없는 잡음이 포함되어 있는데, 이를 전술된 이진영상의 3차원 연결 요소 레이블링으로 제거하였다. 이와 같이 잡음이 제거된 최종적인 폐혈관 영상은 첨부된 도면의 도 21에서 나타내었다.
이와 같은 본 발명에 따른 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템은, 종래의 영상 분할보다 수행시간이 단축되는 효과와 손실된 폐 영상을 복원하는 등 정확도 측면에서 우수하다.
또한 폐혈관에 있어서 종래의 임계값을 통한 것보다 다항식 회귀 분석을 사용하는 것이 더 미세한 폐혈관까지 분할할 수 있는 것으로 실험을 통해 확인하였다.
이에 따라 폐, 기관지 및 폐혈관의 자동 분할은 폐 질환의 환자에게 영상 바이오 마커를 개발하여 진단과 치료에 활용할 수 있는 현저한 효과를 보유한다.
한편, 상기에서 도 1 내지 도 21을 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명이 도 1 내지 도 21의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.
100 : 영상분할시스템 110 : 영상획득부
120 : 획득영상분할부 121 : 흉부영상획득모듈
130 : 폐·기관지영상분할부 140 : 폐혈관영상분할부
141 : 폐혈관영상분할모듈 142 : 잡은제거모듈
143 : 폐혈관영상획득모듈

Claims (9)

  1. 흉부 CT영상(흉부 단층영상)에서 3차원 레이블링을 통한 3차원 영역성장법으로 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상을 분할하는 획득영상분할부;
    상기 흉부 영상에서 상기 기관지의 형태학적 특성 및 가변 임계값을 통해 기관지 영상을 분할하며, 상기 기관지 영상이 차감된 흉부 영상에서 변형된 롤링 볼 알고리즘을 통해 상기 폐의 흉벽에 이상이 있는지를 판단하고, 이상이 있는 부분을 제거 및 복원하여 폐 영상을 획득하는 폐·기관지영상분할부; 및
    상기 폐 영상에서 히스토그램의 비율을 정규화하고, 상기 정규화된 히스토그램의 비율에 최소 자승법을 적용한 1차 다항식 회귀의 기울기에 따른 변화율로 임계값을 계산하는 것으로 최초의 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할부; 를 포함하되,
    상기 폐혈관영상분할부는,
    상기 최초의 폐혈관 영상에서 횡격막을 제거하고, 상기 횡격막이 제거된 영상에서 잡음을 제거하여 폐혈관 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 가변 임계값은,
    다음 식의 지역평균과 표준편차를 활용하여 상기 기관지를 상기 폐로부터 분리하는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
    Figure 112013090062005-pat00013

    (여기서,
    Figure 112013090062005-pat00014
    은 가변 임계값,
    Figure 112013090062005-pat00015
    는 분산, m은 평균, a 및 b는 최적의 가변 임계값을 산출하기 위한 감마(파라미터)값을 의미하며, a=25, b=1.45 값을 적용한다.)
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 변형된 롤링 볼 알고리즘은,
    상기 폐의 흉벽에 대한 형태학 정보인 기울기와 미분값을 적용하여 지역극소와 지역극대를 검출하며, 상기 지역극소와 지역극대에서 상기 폐의 흉벽에 이상이 있는 것으로 판단되는 부분을 제거하는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 폐의 흉벽에 이상이 있는 것으로 파악되는 부분을 제거하는 것은,
    상기 지역극소와 지역극대에 따른 x축 및 y축과 일정한 거리에 존재하지 않으면서 독립되어 있는 좌표값을 제거하는 것으로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 폐의 흉벽에서 이상이 있는 것으로 판단되어 제거된 부분은 이상이 존재하지 않는 폐 흉벽으로 복원하되,
    상기 이상이 존재하지 않는 폐 흉벽으로 복원하는 것은,
    상기 제거된 좌표값의 시작 좌표값 및 끝 좌표값을 검출하며, 상기 시작 좌표값 및 끝 좌표값 사이의 거리를 다음의 식으로 산출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
    Figure 112013090062005-pat00016

    (여기서, d는 좌표 사이의 거리,
    Figure 112013090062005-pat00017
    는 시작 좌표값,
    Figure 112013090062005-pat00018
    는 끝 좌표값을 의미한다.)
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 시작 좌표값 및 끝 좌표값 사이의 거리를 산출한 후, 다음의 2차 다항 보간식으로 연결하여 상기 이상이 존재하지 않는 폐 흉벽으로 복원하는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
    Figure 112013090062005-pat00019

    (여기서, 다항식 값(a0, a1 , a2)은 시작 좌표값과 끝 좌표값으로부터 산출하는 것으로,
    Figure 112013090062005-pat00020
    는 상기 산출된 시작 좌표값 및 끝 좌표값 사이의 거리를 연결하는 2차 함수이며,
    Figure 112013090062005-pat00021
    는, 2차 함수의 다항식 값을 의미한다.)

  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 횡격막은,
    상기 최초의 폐혈관 영상에 2차원 연결 요소 레이블링을 적용하며, 상기 연결 요소를 분석하여 지름이 적어도 8mm 이상이고, 이심률이 적어도 0.8 이상인 연결 요소를 횡격막으로 판단하여 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 선정하되,
    상기 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 적용하는 것으로 좌측 및 우측 횡격막 영역을 결정하여 제거되는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 잡음의 제거는,
    상기 횡격막이 제거된 영상에서 밝기값이 0 이상인 픽셀들의 밝기값을 1로 변경하여 이진 영상을 구성하되,
    상기 이진 영상에서 3차원 연결 요소 레이블링을 적용하고, 상기 연결 요소를 분석하여 픽셀 수가 100개 이하인 연결 요소들을 제거하는 것으로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템.
  9. 흉부 CT영상에서 폐와 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득하며, 상기 흉부 영상을 폐 영상 및 기관지 영상으로 분할하고, 상기 폐 영상으로부터 폐혈관 영상을 분할하는 영상 분할 방법에 있어서,
    상기 흉부 CT영상을 CT 장치를 통해 획득하는 흉부CT영상획득단계(S10);
    상기 흉부 CT영상획득단계(S10)에서 획득한 흉부 CT영상으로부터 폐 및 기관지를 포함하는 흉부 영상을 획득하는 흉부영상획득단계(S20);
    상기 흉부영상획득단계(S20)에서 획득한 흉부 영상에 근거하여 상기 기관지 중, 폐 외부로 노출된 기관지는 상기 기관지의 형태학적 특성을 통해 분할하고, 폐 내부에 존재하는 기관지는 가변적 임계값을 적용하여 영상으로 분할하는 기관지영상분할단계(S30);
    상기 기관지영상분할단계(S30)를 통해 기관지 영상이 분할되어 폐가 포함된 흉부 영상에서 상기 폐를 좌폐 및 우폐로 분리하며, 상기 분리된 좌폐 또는 우폐의 흉벽에 이상이 존재하는지 판단하고, 이상이 존재하는 경우 이상이 존재하는 부분을 제거하며, 상기 제거된 부분을 새롭게 연결하는 것으로 폐 영상을 획득하는 폐영상분할단계(S40); 및
    상기 폐영상분할단계(S40)에서 획득한 폐 영상으로부터 최초의 폐혈관 영상을 획득하되, 상기 최초의 폐혈관 영상에서 횡격막을 제거하고 상기 횡격막이 제거된 영상에서 잡음을 제거하여 폐혈관 영상을 획득하는 폐혈관영상분할단계(S50); 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 방법.
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