KR101482247B1

KR101482247B1 - 기도 추출 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR101482247B1
Application number: KR1020130091595A
Authority: KR
Inventors: 박상준; 구진모; 정진욱; 김종효; 이두희
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2013-08-01
Filing date: 2013-08-01
Publication date: 2015-01-14

Abstract

기도 추출 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상처리장치는 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하고, 3차원 인체 영상에서 분할한 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 제2 후보 영역을 추출한 후, 제1 후보 영역과 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역에 대해 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출한다.

Description

기도 추출 방법 및 그 장치{Airway segmentation method and apparatus}

본 발명은 3차원 인체 영상으로부터 기도를 추출하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

호흡할 때 공기가 지나가는 길인 기도(airway)는 기관(trachea) 및 기관지(bronchus)로 구성된다. 기관지는 직경 2mm 이하의 매우 작은 소기관지(bronchiole)를 포함한다.

컴퓨터단층촬영(computed tomography, CT) 영상을 이용하여 기관지 및 흉부 질환의 정확한 분석 및 판단을 위해서는 기도의 정확한 추출이 선행되어야 한다. 그러나 CT 영상의 부분용적효과(partial volume effect)와 잡음(noise), 기관지에 인접한 주변 장기 및 병변(lesion)의 영향으로 인해 발생하는 영상 내 신호강도(intensity)의 대조도(contrast) 감소 현상은 기도 분할을 어렵게 한다.

따라서 종래 기도 추출방법으로는 직경 2mm 이내의 소기관지 부위에 대한 양질의 추출 결과를 얻을 수 없다.

특허공개번호 제2011-0018573호 특허공개번호 제2010-0059488호

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 기관지 나무(bronchial tree)의 튜브 구조 정보를 이용하여 매우 작은 직경의 소기관지 부위도 정확하게 추출할 수 있는 기도 추출 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 3차원 인체 영상에서 사람에 의한 기관지 부위의 특정 없이 자동화된 방법으로 기도를 추출하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 기도 추출 방법의 일 실시예는, 3차원 인체 영상을 획득하는 단계; 상기 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하는 단계; 상기 3차원 인체 영상에서 폐 영역을 분할하고, 상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 상기 폐 영역에서 기도에 관한 제2 후보 영역을 추출하는 단계; 상기 제1 후보 영역과 상기 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역을 산출하는 단계; 및 상기 제3 후보 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출하는 단계;를 포함한다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 기도 추출 방법의 다른 일 예는, 3차원 인체 영상을 획득하는 단계; 상기 3차원 인체 영상의 시상면에서 가로와 세로의 일정 크기를 가진 면적을 설정하는 단계; 상기 시상면의 깊이 방향으로 상기 3차원 인체 영상의 중간에 위치한 소정 개수의 시상면 영상을 하나로 투영한 영상을 만드는 단계; 상기 투영한 영상에서 상기 설정된 면적에 속한 복셀들 중 최소 신호강도를 가진 복셀을 찾아 종자점으로 설정하는 단계; 및 상기 종자점을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 기도를 추출하는 단계;를 포함한다.

본 발명에 따르면, 기관지 나무의 튜브 구조 정보를 이용하여 3차원 흉부 영상으로부터 30mm 정도의 기관으로부터 직경 2mm 이하의 소기관지까지 누수 없이 기관지 분절들의 탐지를 극대화할 수 있다. 또한 3차원 인체 영상에서 기도 추출을 위한 시작 위치를 자동으로 탐지할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 3차원 인체 영상을 촬영하고 처리하는 시스템의 간략한 일 예를 도시한 도면,
도 2는 본 발명에 따른, 3차원 인체 영상으로부터 기도를 추출하는 영상처리장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면,
도 3은 본 발명에 따른, 3차원 인체 영상으로부터 기도를 추출하는 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 영역 성장법의 적용을 위한 종자점의 자동탐지 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면,
도 5 내지 도 7은 종자점 탐지 방법을 기도 추출에 적용한 일 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 제1 후보 영역을 추출하는 방법의 상세 흐름을 도시한 도면,
도 9는 본 발명에 따른 적응적 영역 성장법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면,
도 10은 본 발명에 따른, 서로 다른 신호강도 상한값을 기준으로 영역 성장법을 통해 얻은 기도 추출 영상의 일 예를 도시한 도면,
도 11은 본 발명에 따른 영역 성장법을 통해 얻은 기도 추출 영역의 내부에 존재하는 빈틈과 그 빈틈을 메운 결과를 도시한 도면,
도 12는 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 제2 후보 영역을 추출하는 방법의 상세 흐름을 도시한 도면
도 13은 본 발명에 따른 기도 튜브 구조를 벡터로 표시한 도면,
도 14 내지 도 16은 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 잡음 제거 방법의 일 실시예를 도시한 도면, 그리고,
도 17은 본 발명에 따른 잡음 제거를 통해 얻은 기도 추출 결과의 일 예를 도시한 도면이다.

이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 기도 추출 방법 및 그 장치에 대해 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 3차원 인체 영상을 촬영하고 처리하는 시스템의 간략한 일 예를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 시스템은 크게 3차원 인체영상촬영기(100), 영상처리장치(110) 및 출력장치(120)를 포함한다.

3차원 인체영상촬영기(100)는 인체 내부의 3차원 영상을 촬영하는 장치로서, 일반적으로 CT 영상, 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 촬영 장치 등이 존재하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 인체 내부의 3차원 영상을 얻을 수 있는 모든 장치를 포함한다.

영상처리장치(110)는 3차원 인체영상촬영기(100)가 촬영한 3차원 인체 영상을 입력받아 필요한 조직을 추출하는 등 다양한 목적에 따라 입력받은 인체 영상을 가공하고 처리한다. 본 실시예에서 영상처리장치(110)는 3차원 인체영상촬영기(100)의 촬영 영상을 직접 입력받는 것으로 도시하였으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 각종 전자매체(예를 들어, CD(compact disc), DVD(Digital Versatile Disc), USB 메모리 등)에 저장된 3차원 인체 영상을 입력받을 수 있다.

출력장치(120)는 일반적으로 모니터를 포함하며, 영상처리장치(110)에 의해 가공처리된 인체 조직에 대한 영상을 입력받아 출력한다. 출력장치(120)는 영상처리장치(110)와 하나의 장치로 구현되거나, 또는 영상처리장치(110)와 유무선 통신망을 통해 연결되어 원격에서 영상처리장치(110)로부터 수신한 영상을 표시할 수 있다.

이하에서 살펴볼 실시 예는 3차원 인체 영상으로부터 인체 조직 중 특히 기도를 추출하는 방법 및 장치에 대해 개시하고 있으나, 이는 본 발명의 이해와 설명의 편의를 위한 것일 뿐 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기본적인 사상을 기초로 인체의 다른 조직을 추출하는데 사용될 수 있음은 물론이다.

도 2는 본 발명에 따른, 3차원 인체 영상으로부터 기도를 추출하는 영상처리장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 영상처리장치(110)는 영상입력부(200), 제1추출부(210), 제2추출부(220), 후보영역추출부(230) 및 잡음제거부(240)를 포함한다.

영상입력부(200)는 3차원 인체 영상을 입력받는다. 3차원 인체 영상은 신호강도(intensity)의 대조(contrast)로서 각각의 조직이 표시된다. 예를 들어, CT 영상에서, 폐 조직의 신호강도는 대략 -400HU(Hounsfield Unit) 이하이며, 공기가 존재하는 기도의 내부 대략 -950HU이다.

제1추출부(210)는 3차원 인체 영상에 대해 영역 성장법을 적용하여 기도에 대한 제1 후보영역을 추출한다. 여기서 영역 성장법으로 단순 영역 성장법(Simple Region Growing) 또는 적응적 영역 성장법(Adaptive Region Growing)이 사용될 수 있다.

단순 영역 성장법은 추출하고자 하는 인체 조직에 속한 3차원 화소점, 즉 복셀(voxel)에서부터 신호강도의 상한값과 하한값을 만족하는 주변 영역으로 영역을 확장하는 방법이다. 예를 들어, CT 영상에서 기도를 추출하기 위한 신호강도 하한값은 -1024HU, 상한값은 -950HU이다.

그러나 3차원 인체 영상 내 동일 조직에 대해 사람마다 또는 질병의 유무에 따라 나타나는 신호강도(intensity)는 다소의 차이가 있으므로, 보다 정확한 인체 조직의 분할을 위해서는 영역 성장법의 적용을 위한 상한값 및 하한값을 적절히 변경할 필요가 있다. 적응적 영역 성장법을 이용하여 조직을 분할하는 방법에 대해서는 도 9에서 설명한다.

단순 영역 성장법이나 적응적 영역 성장법의 적용을 위해서는 영역 성장을 위한 최초 지점, 즉 종자점(seed point)이 결정되어야 하는데, 이는 사람이 직접 선택해 줄 수 있으나 본 실시 예는 종자점의 자동 탐지 방법을 제시하며, 이는 도 4 내지 도 7에 도시되어 있다.

제1추출부(210)가 추출한 제1 후보영역은 단순히 신호강도의 대조를 통해 추출한 것이므로, 직경 2mm 이하의 작은 기관지 부분을 정확하게 추출하기 어렵다. 더구나 3차원 인체 영상의 해상도가 낮은 경우는 작은 기관지를 나타내는 복셀 개수가 매우 작으므로 더더욱 추출하기가 어려워진다.

제2추출부(220)는 직경 2mm 이하의 작은 기관지 부분을 정확하게 추출하기 위하여, 먼저 3차원 인체 영상으로부터 폐 영역을 분할하고 분할된 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 기관지에 대한 제2 후보영역을 추출한다. 인체 조직은 주변과 구분되는 구조적인 특징을 가질 수 있다. 예를 들어, 기관지 나무는 튜브 구조로 이루어지고, 그 튜브 구조로 인해 신호강도의 변화에 대한 벡터가 일정 방향으로 정렬되는 구조를 가지게 된다. 제2추출부(220)가 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 조직을 추출하는 상세한 방법은 도 12 내지 도 13에서 상세히 설명한다.

후보영역추출부(230)는 제1추출부(210)에 의해 추출한 제1 후보영역과 제2추출부에 의해 추출한 제2 후보영역을 합쳐 제3 후보영역을 획득한다. 예를 들어, 후보영역추출부(230)는 제1 후보영역의 기관지 영역과 제2 후보영역의 기관지 영역이 연결된 제3 후보영역을 추출한다. 이를 위해 후보영역추출부(230)는 제1 후보영역과 제2 후부영역이 결합된 하나의 영상에 대해 영역 성장법을 적용하여 기도에 대한 제3 후보영역으로 추출할 수 있다.

잡음제거부(240)는 후보영역추출부(230)에 의해 추출한 제3 후보영역의 잡음을 제거하여 최종적인 기도 영상을 추출한다. 잡음제거부(240)는 제3 후보영역에 속한 복셀들의 신호강도 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거한다. 잡음제거의 구체적인 방법은 도 14 내지 도 16에 도시되어 있다.

도 3은 본 발명에 따른, 3차원 인체 영상으로부터 기도를 추출하는 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 먼저 영상처리장치는 3차원 인체영상을 입력받는다(S300).

영상처리장치는 입력받은 3차원 인체 영상에 대해 영역 성장법을 적용하여 기도에 대한 제1 후보영역을 추출한다(S310). 제1 후보영역의 추출을 위한 적응적 영역 성장법은 도 9에 도시되어 있으며, 영역 성장법의 적용을 위한 종자점의 자동탐지 방법은 도 4에 도시되어 있다.

다음으로 영상처리장치는 입력받은 3차원 인체 영상에서 폐 영역을 분할하고, 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 제2 후보영역을 추출한다(S320). 제2 후보영역의 추출에 대한 구체적인 방법은 도 12에 도시되어 있다.

영상처리장치는 제1 후보영역과 제2 후보영역을 결합한 영상에 대해 영상 성장법을 적용하여 제3 후보영역을 추출하고(S330), 추출한 제3 후보영역의 잡음을 제거하여 최종적인 기도 영상을 획득한다(S340). 잡음 제거에 대한 보다 구체적인 내용은 도 14 내지 도 16에 도시되어 있다.

도 4는 본 발명에 따른 영역 성장법의 적용을 위한 종자점의 자동탐지 방법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면이다. 도 5 내지 도 7은 종자점 탐지 방법을 기도 추출에 적용한 일 예를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 영상처리장치는 3차원 인체 영상을 입력받는다(S400). 영상처리장치는 입력받은 인체 영상 내 일정 크기의 2차원 영역의 크기 및 위치를 정의한다(S410). 2차원 영역의 크기 및 위치는 입력되는 3차원 인체 영상의 부위나 추출하고자 하는 조직의 해부학적 위치에 따라 미리 결정되어 저장된다. 예를 들어, CT 영상으로부터 기도를 추출하고자 하는 경우, 도 5와 같이 3차원 흉부 영상의 시상면 영상(500)을 기준으로 가로 x축의 중심에서 양쪽으로 50 픽셀의 길이와 세로 y축의 전체 길이에서 30% ~ 40%되는 지점을 연결한 높이로 구성된 2차원 기준영역(510)을 정의한다. CT 영상의 경우 x-y 축의 중심은 거의 고정적인 반면 z 축의 중심은 매번 달라질 수 있으므로, 시상면을 기준으로 2차원 기준영역을 설정한다.

영상처리장치는 2차원(x-y) 영역의 깊이방향(z축)으로 일정 개수의 영상을 선택한 후 이를 하나의 영상으로 투영한다(S420). 예를 들어, 기도를 추출하고자 하는 경우, 도 6과 같이 시상면의 인체 영상들 중 z 축 방향으로 중앙에 위치한 10장을 선택한 후 이를 하나로 투영시켜 한 장의 시상면 영상(도 7)을 얻는다. 예를 들어, z축 방향의 해상도가 512 픽셀이라면, 영상처리장치는 z축 방향으로 251번째 시상면 영상부터 260번째까지 총 10장의 영상을 투영한다.

영상처리장치는 N장의 영상이 하나로 투영된 영상에서, 앞서 설정한 2차원 기준영역 내 특정 신호강도를 갖는 복셀을 종자점으로 선택한다(S430). 예를 들어, 기도 추출을 위한 종자점(720)을 찾고자 하는 경우, 기도 내 공간은 공기가 차 있어 신호강도가 매우 낮을 것이므로, 영상처리장치는 투영 영상(700)의 2차원 기준 영역(710) 내에서 신호강도가 가장 낮은 복셀을 종자점(720)으로 선택한다. 영상처리장치는 선택한 종자점이 실제 찾고자 하는 조직 내에 존재하는 것인지 검증하기 위하여 종자점과 연결되는 유사한 신호강도를 가진 복셀들의 개수가 미리 설정된 임계치 이상인지 파악한다. 종자점과 연결된 주변 복셀들의 수가 임계치 미만이면 종자점 선택은 잘못된 것으로 파악하고 주변의 다른 복셀을 다시 검색하여 종자점으로 선택한다.

영상처리장치는 자동 탐지한 종자점을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 원하는 조직, 예를 들어 기도를 추출한다(S440).

도 8은 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 제1 후보 영역을 추출하는 방법의 상세 흐름을 도시한 도면이다. 도 8은 앞서 살핀 도 2의 제1추출부(210) 또는 도 3의 제1후보영역추출 단계(S310)에 해당한다.

도 8을 참조하면, 영상처리장치는 필요에 따라 영역 성장법의 적용 이전에 잡을 제거를 위한 전처리과정을 포함할 수 있다(S800). 예를 들어, 영상처리장치는 비등방성 확산(anisotropic diffusion, AD) 필터링을 전처리과정에서 수행할 수 있다. AD 필터링는 신뢰할 수 있는 경계를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 알고리즘으로서 종래에 널리 사용되는 알고리즘이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다. 다만 AD 필터링과정에 반복횟수(i)와 필터링 강도(k)를 결정하여야 하는데, 일 예로, i=1, k=∞로 설정할 수 있다.

영상처리장치는 전처리과정 후 영역 성장법(단순 영역 성장법 또는 적응적 영역 성장법)을 적용하여 추출하고자 하는 영역을 분할한다(S810). 예를 들어, 영상처리장치는 3차원 흉부 영상의 기관 내의 종자점을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 기도 영역을 분할한다.

영역 성장법을 적용하여 특정 영역을 분할하는 경우 도 11과 같이 내부에 빈틈과 같은 잡음이 포함될 수 있다. 예를 들어, 도 11과 같이 영역 성장법을 통해 기도 영역(1100)을 추출하는 경우 그 내부에 빈틈(1110)이 존재할 수 있다(도 11의 (a),(c)). 따라서 영상처리장치는 빈틈(1110)과 같은 잡음을 제거하는 단계를 수행한다(S820). 추출된 영상 내부의 빈틈을 채워주기 위한 여러 가지 알고리즘이 존재한다. 일 예로, 영상처리장치는 스트럭처링 원소(structuring element, SE)를 이용한 형태학적 닫힘(morphological closing) 연산(아래 수학식 1)을 통해 추출 영역 내 빈틈을 메울 수 있다(도 11의 (b),(d)).

여기서, I는 영역 성장법을 통해 얻은 이진 복원(binary reconstructin) 영상이며, B₂₆은 중심픽셀을 기준으로 이웃한 26개의 픽셀들로 이루어진 구형 SE를 나타낸다.

이로써, 영상처리장치는 빈틈의 잡음 등이 제거된 제1 후보 영역을 획득한다(S830).

도 9는 본 발명에 따른 적응적 영역 성장법의 일 실시예의 흐름을 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 영상처리장치는 먼저 신호강도의 초기 하한값 및 상한값을 설정한다(S900). 예를 들어, CT 영상으로부터 기도를 추출하고자 하는 경우, 초기 하한값은 -1024HU, 초기 상한값은 -950HU로 설정한다.

영상처리장치는 3차원 인체 영상에 대해, 초기 하한값과 초기 상한값을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 후보 영역을 추출한다(S910). 영역 성장법을 적용하기 위한 하한값과 상한값의 크기가 임계치에서 조금만 달라져도 영역 성장법의 적용 결과는 현저하게 차이가 난다. 예를 들어, 도 10의 왼쪽 영상(1000)은 최적의 상한값에서 영역 성장법을 통해 얻은 기도 추출 영상이며, 오른쪽 영상(1010)은 왼쪽의 상한값보다 그 크기가 1이 더 큰 경우에 영역 성장법을 통해 얻은 기도 추출 영상으로서, 단지 1의 차이로 그 결과가 현저하게 달라짐을 알 수 있다.

따라서 영상처리장치는 추출한 후보 영역이 원래 의도한 조직을 제대로 추출하였는지 검증하기 위하여 추출한 후보 영역의 부피와 미리 설정된 기준 부피를 비교한다(S920). 또 다른 방법으로 영상처리장치는 그 값이 고정되어 있는 기준 부피를 기준으로 검증하는 아니라, 현 추출 후보 영역에 속한 복셀들의 개수와 이전에 추출한 후보 영역에 속한 복셀들의 개수의 비율이 기 설정된 임계치를 벗어나는지를 기초로 검증할 수 있다(S920).

추출한 후보 영역이 원래 의도한 조직을 제대로 추출한 경우, 후보 영역의 추출을 보다 정교하게 하기 위하여 현재의 하한값을 증가시키거나 상한값을 감소시킨다(S930). 기도의 경우에 하한값은 의미가 없으므로 상한값을 감소시킨다.

그리고 영상처리장치는 감소한 상한값(또는 증가한 하한값)을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 후보 영역을 다시 추출한 후(S940), 앞서 살핀 바와 같이 기준 부피 또는 복셀 개수의 비율을 통해 제대로 추출되었는지 검증한다(S920).

상하한값의 조정과 후보 영역의 재추출 과정을 반복 수행하면서 최적의 상하한값을 찾을 수 있으며, 영상처리장치는 최적의 상하한값을 기준으로 영역 성장법을 통해 제1 후보영역을 추출한다(S950).

도 12는 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 제2 후보 영역을 추출하는 방법의 상세 흐름을 도시한 도면이다. 도 12는 앞서 살핀 도 2의 제2추출부(220) 또는 도 3의 제2후보영역추출(S320) 단계에 해당한다.

도 12를 참조하면, 영상처리장치는 3차원 흉부 영상으로부터 폐 영역을 분할한다(S1200). 예를 들어, CT 영상에서 폐 영역을 분할하고자 하는 경우 -400HU를 기준으로 영역성장법을 적용한다.

영상처리장치는 분할한 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 파악한다(S1210). 이러한 방향성은 고유벡터(eigenvector) 및 고유값(eigenvalue)를 통해 파악될 수 있다. 예를 들어, 기관지에 대한 신호강도의 방향성을 도시화하면, 도 13의 오른쪽 그림과 같이 일정한 방향을 가진 벡터로 표시될 수 있다.

고유벡터 및 고유값은 헤시안(hessian) 행렬을 통해 구할 수 있다. 3차원 영상의 각 복셀이 주변 복셀과 어떠한 관계를 갖고 있는지 헤시안 행렬로 나타내면 다음과 같다.

여기서, I는 (x,y,z) 좌표에서의 신호강도(intensity)를 나타낸다.

헤시안 행렬의 각 원소를 3차 연립 방정식의 계수로 간주하고, 그 방정식의 해를 구하는 과정을 통해 고유벡터 및 고유값을 구할 수 있다.

영상처리장치는 이와는 별도로 각 조직의 구조적 특징을 나타내는 고유벡터 및 고유값을 미리 파악하여 가지고 있을 수 있다. 예를 들어, x,y,z 축에 대한 고유값이 각각 λ₁,λ₂,λ₃ 이라 할 때 다음과 같은 특성이 있다.

구조 특징	고유값 조건
면(sheet)
선(line)
덩어리(blob)

기관지의 경우 대표적인 튜브 형태의 선 구조를 가지며, 기관지의 선 구조를 특정하기 위한 고유값의 범위를 사전 조사하여 다음과 같이 정의할 수 있다.

여기서, 기관지에 대해 미리 설정된 기준 고유값 70은 하나의 예일 뿐이며, 기준 고유값은 적용 예에 따라 60이나 80이 될 수 있는 등 기관지의 구조적 특징을 반영할 수 있는 값이면 된다.

영상처리장치는 추출하고자 하는 조직에 대해 미리 가지고 있는 기준 고유벡터 및 기준 고유값과, 3차원 인체 영상으로부터 추출한 인체 조직에 대한 고유벡터 및 고유값을 비교하여 일정 기준을 만족하는 복셀들을 추출하여 제2 후보 영역을 획득한다(S1220). 예를 들어, 영상처리장치는 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 고유벡터 및 고유값을 구한 후 각 방향에 대한 고유값의 범위가 위 수학식3을 만족하는지 파악하는 과정을 통해 기관지 후보 영역을 추출할 수 있다.

도 14 내지 도 16은 본 발명에 따른, 기도 추출을 위한 잡음 제거 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다. 도 14 내지 도 16은 앞서 도 2의 잡음제거부(240) 또는 도 3의 잡음제거단계(S340)에 해당한다.

도 14를 참조하면, 앞서 살핀 제1 후보 영역과 제2 후보 영역을 합하여 제3 후보 영역을 추출하는 과정이 도시되어 있다. 제3 후보 영역은 제1 후보영역과 제2 후보영역이 합친 영상에 영역 성장법을 적용하여 얻을 수 있다.

제3 후보 영역에는 FP(false positive, 컴퓨터가 오답인데 정답으로 인식하는 경우)가 존재한다. 즉, 제3 후보 영역은 기관과 기관지 등의 주변에 우둘투둘한 잡음이 존재한다. 도 13에 도시된 바와 같이 기도는 튜브 구조의 선 구조물이므로 신호강도의 변화에 대한 고유벡터가 일정한 방향성을 나타나므로 그 방향성의 유사도를 검사하여 FP, 즉 잡음을 제거할 수 있다.

방향성의 유사도를 검사하는 방법의 일 예로 코사인 유사도(cosine similarity, CS)가 있다. CS 검사의 경우 두 벡터가 완전히 동일하면 1이 되고, 다를수록 그 값이 0에 가까워진다. CS 유사도(s)는 다음 수학식과 같다.

a,v는 벡터,

는 벡터 a의 놈(nome),

는 벡터 a,v의 내적을 나타낸다.

도 15 및 도 16을 참조하면, 영상처리장치는 잡음 제거의 효율을 높이기 위하여 (1) 기관(Trachea)에 대한 잡음제거 단계, (2) 소기관지(samll airway)에 대한 잡음제거단계, (3) 소기관지 TP(true positive)를 참조한 영역 연결 단계로 구성된다.

(1) 기관에 대한 잡음제거 단계;

제3 후보 영역과 제1 후보 영역의 차(-) 영상에 대한 유사도 검사를 수행하여 제4 후보 영역을 생성한다. 차(-) 영상에 속한 복셀들의 CS를 통한 유사도 검사를 위해서는 검사를 위한 기준 벡터가 필요하며, 그 기준 벡터는 제1 후보 영역에서 일정 공간 내 복셀들의 평균한 벡터로 설정한다. 예를 들어, 기준 벡터는 제1 후보 영역의 5x5x5 공간 내의 복셀들의 벡터 평균을 사용하며, CS가 미리 설정된 기준값(예를 들어, 0.99) 미만이면 잡음으로 간주하고 제거한다. 잡은 제거를 위한기준값은 0.99 외에 적용 예에 따라 다양하게 설정가능하다.

이러한 과정을 통해 기관과 주 기관지(main bronchus)의 잡음의 대부분이 제거되나, 제3 후보 영역에 존재하는 소기관지의 경계 부분도 제거된다. 이는 CS 과정에서 소기관지 영역 주변에 제1 후보 영역에 해당하는 기준 픽셀이 존재하지 않기 때문에 일어나는 현상이며, 이와 같은 고립 영역(island)을 연결해주기 위한 과정이 필요하며, 위 (4) 단계에서 수행된다.

(2) 소기관지에 대한 잡음제거단계

소기관지의 잡음 제거는 제4 후보 영역과 제1 후보 영역의 차(-) 영상 대해 유사도 검사를 수행하여 제5 후보 영역을 생성한다. 차(-) 영상에 속한 복셀들의 유사도 검사를 위한 기준 벡터는 제2 후보 영역과 제1 후보 영역의 차(-) 영상에서 일정 크기의 주변 영역에 속한 복셀들의 평균 벡터이다. 예를 들어, 영상처리장치는 제2 후보영역과 제1 후보영역의 차(-) 영상에서 5x5x5 크기의 영역에 속한 복셀들의 평균 벡터를 기준 벡터로 이용하고, CS 유사도가 미리 설정된 기준값(예를 들어, 0.99) 이하인 복셀은 잡음으로 간주하여 제거한다. 현 잡음제거단계는 잡음뿐만 아니라 미세기관지도 제거될 수 있으므로 이를 복구하기 위하여 다음 단계를 수행한다.

(3) 소기관지 TP(true positive)를 참조한 영역 연결 단계

제5 후보 영역에 존재하는 복셀들은 상당히 신뢰할 수 있는 미세기관지에 관한 것이다. 따라서 이 복셀들의 벡터를 기준으로 하여 주변 복셀들간의 CS를 검사하여 미리 설정된 기준값(예를 들어, 0.5) 이상이면 소기관지 영역으로 복구한다. 여기서 기준값 0.5는 하나의 예일 뿐이며 적용 예에 따라 다양하게 변경가능하다.

이러한 복구과정을 통해 제6 후보 영역이 생성된다. 그러나 제6 후보 영역에는 아직도 끊어져 있는 영역이 존재할 수 있으며, 이를 연결시켜주기 위하여 3차원 레이블링(labeling)을 수행한다. 3차원 레이블링은 3차원 공간에서 동일한 영역에 속한 복셀들을 연결 요소(connected component) 속성에 근거해 묶어주며, 이를 통해 제6 후보 영역 내 독립된 영역(island)을 찾을 수 있다. 영상처리장치는 찾은 독립된 영역 중 소정 픽셀 개수(예를 들어, 10 픽셀) 이하의 영역은 잡음으로 처리한다. 잡음 처리를 위한 소정 픽셀 개수는 적용 예에 따라 10 픽셀보다 많거나 적게 설정할 수 있다. 소정 픽셀 개수 이상의 독립된 영역의 주변 5x5x5 영역에서 제3 후보 영역에 해당하는 복셀이 있는지 검사하고, 있다면 독립된 영역을 기도에 연결하여 복구해준다. 이로써 자연스럽게 연결된 최종적인 기도 영역이 추출된다.

도 17은 본 발명에 따른 잡음 제거를 통해 얻은 기도 추출 결과의 일 예를 도시한 도면이다.

도 17을 참조하면, (a)는 영역 성장법을 통해 얻은 기도 영역을 도시한 도면이고, (b)는 적응적 영역 성장법을 통해 얻은 기도 영역을 도시한 도면이고, (c)는 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 소기관지를 탐지한 결과를 도시한 도면이고, (d)는 (c)에서 FP 등의 잡음을 제거한 후의 기도 영역을 도시한 도면이다.

본 발명은 또한 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. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

3차원 인체 영상을 획득하는 단계;
상기 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하는 단계;
상기 3차원 인체 영상에서 폐 영역을 분할하고, 상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 상기 폐 영역에서 기도에 관한 제2 후보 영역을 추출하는 단계;
상기 제1 후보 영역과 상기 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역을 산출하는 단계; 및
상기 제3 후보 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 인체 영상을 획득하는 단계는,
컴퓨터 단층 촬영(CT)을 통해 3차원 인체 영상을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 제1 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 3차원 인체 영상 내 기도에 속한 복셀의 신호강도 상한값을 기준으로 영역을 확장하는 영역 확장법을 통해 제1 후보 영역을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 3항에 있어서, 상기 제1 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 영역 확장법을 적용하여 얻은 후보 영역의 용적이 기준 부피 이하이면 상기 상한값을 감소한 후 상기 감소된 상한값을 기준으로 다시 영역 확장법을 통해 새로운 후보 영역을 추출하는 단계;
상기 새로운 후보 영역의 용적이 상기 기준 부피 이상이 될 때까지 상한값을 반복 감소시켜 새로운 후보 영역을 추출하는 과정을 반복수행하는 단계; 및
상기 새로운 부호 영역의 용적이 상기 기준 부피 이상이 되면, 상기 기준 부피 이상이 되기 이전에 추출한 후보 영역을 상기 제1 영역으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 3항에 있어서, 상기 제1 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 상한값을 감소하는 단계;
상기 감소된 상한값을 기준으로 영역 확장법을 적용하여 새롭게 추출한 후보 영역에 속한 복셀 개수와, 이전에 추출한 후보 영역에 속한 복셀 개수의 비율을 구하는 단계; 및
상기 복셀 개수의 비율이 기 설정된 임계치를 초과하면, 상기 임계치의 초과 이전에 추출한 후보 영역을 상기 제1 후보 영역으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 제1 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 제1 후보 영역에 대해 스트럭처링 원소(structruing element)를 이용한 형태학적 닫힘(morphological closing) 연산을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서,
상기 제1 후보 영역을 추출하는 단계 이전에 비등방성 확산(anisotropic diffusion) 필터링을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 제2 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 폐 영역을 분할하는 단계;
상기 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 각 방향의 변화에 대한 제1 고유벡터 및 제1 고유값을 구하는 단계; 및
기관지 튜브 구조의 신호강도의 변화에 대하여 미리 정해진 기준 고유벡터 및 기준 고유값과, 상기 복셀들의 제1 고유벡터 및 제1 고유값을 비교하여 제2 후보 영역을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 8항에 있어서, 상기 제2 후보 영역을 추출하는 단계는,
상기 복셀들의 세 방향에 대한 각각의 고유값 λ₁,λ₂,λ₃은,
λ₁ < 기준 고유값, λ₂ > 기준 고유값, λ₃ > 기준 고유값을 만족하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 잡음을 제거하는 단계는,
상기 제3 후보 영역의 복셀에 대한 신호강도의 변화에 대한 벡터와 상기 복셀을 포함한 주변 공간의 신호강도의 변화에 대한 평균 벡터의 유사도를 산출하여, 상기 유사도가 일정 크기 이하인 화소를 잡음으로 간주하여 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 10항에 있어서, 상기 잡음을 제거하는 단계는,
상기 제2 후보 영역과 상기 제1 후보 영역의 차(-) 영상에 속한 제1 복셀의 벡터와, 상기 제1 후보 영역에서 상기 제1 복셀과 동일한 위치의 복셀 주변 영역에 대한 평균 벡터의 제1 유사도를 산출하고, 상기 제1 유사도가 일정 크기 이하인 제1 복셀을 잡음으로 간주하여 제거한 제4 후보 영역을 획득하는 단계;
상기 제3 후보 영역과 상기 제1 후보 영역의 차(-) 영상에 속한 제2 복셀의 벡터와, 상기 제2 후보 영역과 상기 제1 후보 영역의 차(-) 영상에서 상기 제2 복셀과 동일한 위치의 복셀 주변 영역에 대한 평균 벡터의 제2 유사도를 산출하고, 상기 제2 유사도가 일정 크기 이하인 제2 복셀을 잡음으로 간주하여 제거한 제5 후보 영역을 획득하는 단계;
상기 제3 후보 영역에 속한 복셀, 상기 제4 후보 영역에 속하지 않은 복셀 및 상기 제5 후보 영역에 속하지 않은 복셀의 교집합 영역에 속하는 제3 복셀의 벡터와, 상기 제5 후보 영역과 상기 제1 후보 영역의 차(-) 영상에서 상기 제3 복셀과 동일한 위치의 복셀 주변 영역에 대한 평균 벡터와의 제3 유사도를 산출하고, 상기 제3 유사도가 일정 크기 이상인 복셀을 복구하여 기도 영역을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 11항에 있어서,
상기 획득한 기도 영역에 대해 3차원 레이블링(labeling)을 통하여 얻어지는 독립된 영역들 중 복셀의 개수가 기 설정된 개수 미만인 독립된 영역은 제거하고, 상기 기 설정된 개수 이상인 독립된 영역은 상기 제3 후보 영역을 기준으로 연결 복구하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
3차원 인체 영상을 획득하는 단계;
상기 3차원 인체 영상의 시상면에서 가로와 세로의 일정 크기를 가진 면적을 설정하는 단계;
상기 시상면의 깊이 방향으로 상기 3차원 인체 영상의 중간에 위치한 소정 개수의 시상면 영상을 하나로 투영한 영상을 만드는 단계;
상기 투영한 영상에서 상기 설정된 면적에 속한 복셀들 중 최소 신호강도를 가진 복셀을 찾아 종자점으로 설정하는 단계; 및
상기 종자점을 기준으로 영역 성장법을 적용하여 기도를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.
제 13항에 있어서, 상기 면적을 설정하는 단계는,
상기 시상면의 가로 방향의 중심으로부터 좌우 일정 길이를 설정하고, 상기 시상면의 세로 방향에서 위로부터 일정 비율 이격된 위치로부터 일정 높이를 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기도 추출 방법.