KR101495082B1 - 광학 흐름과 글로벌 변형 제한 기법을 결합한 변분 프레임워크를 이용하여 비강체 심장의 움직임 추적 방법 및 장치 - Google Patents

광학 흐름과 글로벌 변형 제한 기법을 결합한 변분 프레임워크를 이용하여 비강체 심장의 움직임 추적 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

움직임 추적 방법 및 장치에 따르면, 복수의 프레임들 중 제1 프레임의 입력에 대응하여 아핀 변환 파라미터들을 초기화시키고, 입력된 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 초기화된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 각각의 제어점의 속도 벡터를 계산하고, 계산된 속도 벡터에 따라 제어점의 위치 정보를 업데이트하고, 업데이트된 제어점의 위치 정보에 따라 아핀 변환 파라미터들을 업데이트하고, 업데이트된 제어점의 위치 정보 및 업데이트된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 복수의 프레임들 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 속도 벡터를 계산한다.

Description

광학 흐름과 글로벌 변형 제한 기법을 결합한 변분 프레임워크를 이용하여 비강체 심장의 움직임 추적 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MYOCARDIAL MOTION TRACKING BASED ON VARIATIONAL FRAMEWORK COMBINING OPTICAL FLOW AND GLOBAL DEFORMATION CONSTRAINT}
초음파 영상으로부터 심장의 움직임을 추적하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
초음파 영상 장치는 대상체의 내부의 소정 지점을 향하여 초음파 신호를 전달하고, 대상체 내부에서 반사된 초음파 신호의 정보를 이용하여 대상체 내부에 관한 이미지를 얻는 장치이다. 이와 같은 초음파 장치는 소형이고, 저렴하며, 실시간으로 표시 가능하고, X선 등의 피폭이 없어 안전성이 높은 장점을 가지고 있어, X선 진단장치, CT(Computerized Tomograghy) 스캐너, MRI(Magnetic Resonance Image) 장치, 핵의학 진단장치 등의 다른 화상 진단장치와 함께 진단장치로서 널리 이용되고 있다. 한편, 심장의 초음파 영상으로부터 심장에 관한 다양한 활동 정보들을 획득하는 기술은 초음파 영상 장치의 활용 가치를 증가시킨다.
초음파 영상으로부터 심장에 관한 움직임 정보를 획득하는 움직임 추적 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 움직임 추적 방법은 복수의 프레임들 중 제1 프레임의 입력에 대응하여 아핀 변환 파라미터들을 초기화시키는 단계, 입력된 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 초기화된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 각각의 제어점의 속도 벡터를 계산하는 단계, 상기 계산된 속도 벡터에 따라 상기 제어점의 위치 정보를 업데이트하는 단계, 상기 업데이트된 제어점의 위치 정보에 따라 상기 아핀 변환 파라미터들을 업데이트하는 단계 및 상기 업데이트된 제어점의 위치 정보 및 상기 업데이트된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 상기 복수의 프레임들 중 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점 각각의 속도 벡터를 계산하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따라 움직임 추적 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
심장의 움직임에 관한 전역적인 특징과 부분적인 특징을 함께 고려함으로써, 보다 정확하게 심장의 움직임을 추적하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 환자 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 추적 방법의 동작 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 환자 진단 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 도 1에 도시된 실시예에 따른 환자 진단 시스템은 의료 영상 데이터 생성 장치(10), 움직임 추적 장치(20) 및 입출력 장치(30)로 구성된다. 의료 영상 데이터 생성 장치(10)는 이것에 장착된 프로브(probe)(11)로부터 발생된 소스 신호(source signal)가 의사 등과 같은 의료 전문가가 진단하고자 하는 환자 신체의 특정 부위에 전달됨으로써 발생되는 반응을 이용하여 이 부위를 나타내는 영상 데이터를 생성한다. 여기에서, 소스 신호는 초음파, X선 등 여러 가지 신호가 될 수 있다. 이하에서는 의료 영상 데이터 생성 장치(10)가 초음파(ultrasound)를 이용하여 환자 신체로부터 영상 데이터를 검출하는 초음파 진단기(ultrasonography machine)인 경우를 예를 들어 설명한다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
움직임 추적 장치(20)는 의료 영상 데이터 생성 장치(10)로부터 수신된 영상 데이터에 기초하여 환자 신체의 특정 부위의 움직임을 추적하는 움직임 추적 영상 데이터를 생성한다. 이하에서는 움직임 추적 장치(20)가 환자 신체의 심장 좌심실의 움직임을 추적하는 움직임 추적 영상 데이터를 생성하는 것을 실시예로 설명하도록 한다. 그러나, 이에 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
움직임 추적 장치(20)는 입출력 장치(30)로부터 심장의 좌심실의 경계를 입력받는다. 이 때, 움직임 추적 장치(20)는 의료 영상 데이터 생성 장치(10)로부터 수신된 영상 데이터를 입출력 장치(30)로 송신하고, 입출력 장치(30)는 수신된 영상 데이터를 표시하고, 사용자로부터 심장의 좌심실의 경계를 입력받고, 이와 같은 심장의 좌심실의 경계를 움직임 추적 장치(20)로 송신할 수 있다. 이 때, 심장의 좌심실의 경계의 일 예는 제어점의 위치 정보이다. 이와 같은 제어점의 위치 정보는 심장의 좌심실의 경계 상에 위치하는 적어도 하나의 제어점의 위치 정보가 포함된다.
움직임 추적 장치(20)는 제어점의 위치 정보에 기초하여 영상 데이터의 심장 좌심실의 움직임을 추적한다. 예를 들어, 움직임 추적 장치(20)는 영상 데이터의 복수의 프레임들간의 제어점의 위치 정보를 업데이트함으로써, 영상 데이터에 포함된 심장 좌심실의 움직임을 추적할 수 있다. 이 때, 움직임 추적 장치(20)는 심장 좌심실의 전역 변형 특성 (예를 들어, global shape constraint)을 함께 고려한다. 이를 통해, 움직임 추적 장치(20)는 초기 지정된 좌심실의 경계 곡선의 각 제어점에서 추적하는 스페클(speckle)을 놓치지 않을 수 있다. 이를 위해, 움직임 추적 장치(20)는 좌심실의 경계 곡선 위의 각 스페클 패턴을 추적하기 위한 방식과 초기의 좌심실의 경계 곡선(contour)으로부터의 전역 변형을 표현하기 위한 아핀 변환(affine transformation)을 사용할 수 있다. 일반적으로, 심장의 움직임은 비강체(myocardial) 움직임이므로 전역 변형 특성과 국소 변형 특성이 심장 움직임을 위해 함께 고려되어야 할 것이다. 이와 같은 맥락에서, 움직임 추적 장치(20)는 아핀 변환을 사용하는 것이다. 본원 발명의 일 실시예에 따른 움직임 추적 장치(20)는 심장의 벽을 나타내는 경계 곡선(contour)의 움직임을 전체적인 형태 왜곡 없이 추적할 수 있다. 앞서 언급된 좌심실의 경계 곡선 위의 각 스페클 패턴을 추적하기 위한 방식의 일 예에는 광학 흐름 방식 (optical flow method)가 포함된다. 다만 이에 한정 해석되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 추적 장치(20)는 좌심실의 경계의 움직임을 나타낸다. 구체적으로, 움직임 추적 장치(20)는 좌심실의 경계에 포함된 적어도 하나의 제어점의 위치 정보를 제어점의 최초 위치의 정보로서 입력받고, 시간에 따라 상기 제어점의 위치가 변화하는 것을 추적함으로써, 상기 좌심실의 경계의 움직임을 나타낼 수 있다. 이하에서는 움직임 추적 장치(20)가 적어도 하나의 제어점의 위치 정보로부터 좌심실의 경계의 움직임을 나타내는 과정을 수학식들을 통해 설명하도록 한다.
복수의 프레임들 중 어느 하나의 프레임에서 추적된 좌심실의 경계는 파라메트릭 곡선 (parametric contour)에 의해서 수학식 1과 같이 나타내어진다. 이와 같은 수학식 1은 시간 t에 따른 파라메트릭 곡선의 변화를 나타내는 곡선(contour)의 함수 C(t)로 변경될 수 있다. 이러한 C(t)는 수학식 2와 같다.
[수학식 1]
Figure 112011049902190-pat00001
[수학식 2]
Figure 112011049902190-pat00002
또한, 제어점의 위치가 변화하는 정도를 나타내는 속도 (velocity) 벡터들 u(s,t) = (u1(s,t), u2(s,t))으로 가정하는 경우, 시간 t에 C(t) 상에 제어점의 위치들 (x(s,t), y(s, t))과 속도 벡터들의 에너지 함수는 수학식 3과 같이 나타내어진다. 이 때,
Figure 112011049902190-pat00003
는 nonnegative 파라미터를 의미하고,
Figure 112011049902190-pat00004
는 가중치 함수를 의미하고,
Figure 112011049902190-pat00005
는 (x,y)의 이웃하는 좌표들의 위치를 의미하고, T는 트랜스포즈(transpose) 연산자(operator)를 의미하고, Tg는 아핀(affine) 변환(transformation)을 의미한다. 특히, 아핀 변환은 수학식 4와 같이 나타내어진다.
[수학식 3]
Figure 112011049902190-pat00006
[수학식 4]
Figure 112011049902190-pat00007
또한, 수학식 3의 위치 벡터 u(s,t) 가 수학식 3의 에너지 함수의 global minimazation이라고 가정하는 경우, 수학식 3으로부터 최적화된 수학식은 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
Figure 112011049902190-pat00008
구체적으로, 수학식 3으로부터 수학식 5를 도출하는 과정은 아래 수학식 6 내지 수학식 8로 설명된다. 이 때, 수학식 3으로부터 수학식 6을 도출하기 위해, 고정된 시간 t > 을 위해서
Figure 112011049902190-pat00009
가 정의된다. 또한, 벡터 v가 수학식 3의 에너지 함수의 global minimization인 경우,
Figure 112011049902190-pat00010
이고, 시간 t는 수신의 간략화를 위해 제외될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112011049902190-pat00011
또한,
Figure 112011049902190-pat00012
으로 설정하면, 수학식 6은 수학식 7과 같이 된다.
[수학식 7]
Figure 112011049902190-pat00013
또한, 수학식 7에서 v는 에너지 함수의 global minimization이기 때문에, 수학식 7의 좌변은 모든 w를 위해서 고정될 수 있다. 이를 통해, 수학식 7은 수학식 8과 같이 된다.
[수학식 8]
Figure 112011049902190-pat00014
수학식 8로부터 다시금 시간 t를 적용하여 앞서 설명된 수학식 5가 도출된다.
한편, 곡선(contour) 의 함수를 n 개의 제어점들의 위치들인
Figure 112011049902190-pat00015
을 기반으로 이산화(discretize)하면, 곡선(contour) 위의 각각의 제어점에 대하여 수학식 5는 수학식 9와 같이 된다. 이 때, ui(t)는 이산화된 곡선 (contour)의 i 번째 제어점인 (xi(t), yi(t))의 위치 벡터를 의미한다.
[수학식 9]
Figure 112011049902190-pat00016
또한, 수학식 9에서 i 번째 제어점인 (xi(t), yi(t))의 이웃하는 m개의 다른점들을
Figure 112011049902190-pat00017
와 같이 가정하면, 수학식 9는 수학식 10과 같은 선형(linear) 방정식(equation)으로 표현된다.
[수학식 10]
Figure 112011049902190-pat00018
수학식 10에서
Figure 112011049902190-pat00019
가 nonsingular라고 가정하는 경우, 수학식 10은 수학식 11과 같이 된다.
[수학식 11]
Figure 112011049902190-pat00020
한편, 수학식 7을 통해 제시되었던 아핀 변환을 n 개의 제어점들의 위치들인
Figure 112011049902190-pat00021
을 기반으로 이산화(discretize)하면, 곡선(contour) 위의 각각의 제어점에 대하여 수학식 7은 수학식 12와 같이 된다. 이 때, 수학식 12는 시간 t에서 n 개의 제어점들의 위치들의 정보를 입력하는 경우, 시간 t+1에서의 이산 변환 파라미터들 a1 내지 a6을 구하는 것을 의미한다. 즉, 수학식 12는 수식의 간략화를 위하여 시간 t를 배제한 수식이다.
[수학식 12]
Figure 112011049902190-pat00022
또한, 수학식 12를 정리하면 수학식 13과 같이 된다.
[수학식 13]
Figure 112011049902190-pat00023
앞서 설명된 바와 같이, 시간 t+1에서 이용되는 이산 변환 파라미터들은 t에서의 n 개의 제어점 각각의 위치 정보에 기초하여 수학식 13을 통해 결정될 수 있다. 또한, a1 내지 a6은 초기에 즉, t=0에서 각각 소정의 초기 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, a1, a2, a3, a4, a5, a6 각각은 1, 0, 0, 1, 0, 0으로 결정될 수 있다.
이하에서는 도 2를 통해 움직임 추적 장치(20)의 동작에 대해 구체적으로 살펴본다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 추적 방법의 동작 흐름도이다. 도 2에 도시된 실시예에 따른 움직임 추적 방법은 도 1에 도시된 움직임 추적 장치(20)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 움직임 추적 장치(20)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 2에 도시된 실시예에 따른 움직임 추적 방법에도 적용된다.
단계 21에서 움직임 추적 장치(20)는 영상 데이터에 포함된 복수의 프레임들 중 제1 프레임이 입력되는 경우 아핀 변환 파라미터들을 초기화시킨다. 이 때, 아핀 변환 파라미터들의 일 예는 앞서 수학식 4, 12 또는 13에서 이용되는 a1, a2, a3, a4, a5, a6일 수 있다. 또한, 이와 같은 아핀 변환 파라미터들 각각은 소정의 초기값으로 초기화된다. 예를 들어, 앞서 설명된 바와 같이, 아핀 변환 파라미터들인 a1, a2, a3, a4, a5, a6 각각은 1, 0, 0, 1, 0, 0으로 초기화될 수 있다.
단계 22에서 움직임 추적 장치(20)는 입력된 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 초기화된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 각각의 제어점의 속도 벡터를 계산한다. 이 때, 적어도 하나의 제어점의 위치 정보는 입출력 장치(30)로부터 입력된다. 또한, 이와 같은 적어도 하나의 제어점은 제1 프레임이 입출력 장치(30)에 표시되는 것에 대응하여 사용자로부터 결정된 제어점을 의미할 수 있다. 다시 말하면, 이와 같은 적어도 하나의 제어점은 제1 프레임에 대응하는 1회만 입력되는 것을 의미한다.
일반적으로 움직임 추적 장치는 앞서 설명된 수학식 11을 이용하여 각각의 제어점의 속도 벡터를 계산한다. 이 때, 앞서 설명된 바와 같이 수학식 11에 입력되는 값들은 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 초기화된 아핀 변환 파라미터들을 의미할 수 있다.
단계 23에서 움직임 추적 장치(20)는 계산된 속도 벡터에 따라 각각의 제어점의 위치 정보를 업데이트한다. 또한, 업데이트된 제어점의 위치 정보는 복수의 프레임들 중 제2 프레임에 표시되는 제어점의 위치 정보를 의미할 수도 있다. 다시 말하면, 복수의 프레임들 중 시간 t에서의 제1 프레임의 제어점들의 위치 정보에 기초하여 복수의 프레임들 중 시간 t+1에서의 제2 프레임의 제어점들의 위치 정보가 결정될 수 있는 것이다. 예를 들어, 계산된 속도 벡터가 ui(ui1,ui2)인 경우, 제2 프레임의 제어점들의 위치 정보 (xi,yi)는 (xi+ ui1,yi+ ui2)으로 업데이트되는 것이다.
단계 24에서 움직임 추적 장치(20)는 아핀 변환 파라미터들을 업데이트한다. 이 때, 움직임 추적 장치(20)는 입력된 제어점의 위치 정보 또는 업데이트된 제어점의 위치 정보에 따라 아핀 변환 파라미터들을 업데이트할 수 있다. 다시 말하면, 이와 같은 제어점의 위치 정보는 제1 프레임의 제어점의 위치 정보를 의미할 수도 있고, 제2 프레임의 제어점의 위치 정보를 의미할 수도 있다.
일반적으로, 움직임 추적 장치(20)는 앞서 설명된 수학식 13을 이용하여 아핀 변환 파라미터들을 업데이트한다. 이 때, 수학식 13에 입력되는 값들은 입력된 제어점의 위치 정보 또는 업데이트된 제어점의 위치 정보 중 어느 하나일 수 있다. 이를 통해, 아핀 변환 파라미터인 a1, a2, a3, a4, a5, a6 각각은 초기값으로부터 업데이트될 수 있다.
단계 25에서 움직임 추적 장치(20)는 입력된 프레임이 마지막 프레임인지 여부를 판단하고, 마지막 프레임인 경우 절차를 종료하고, 마지막 프레임이 아닌 경우 단계 26으로 진행시킨다. 예를 들어, 움직임 추적 장치(20)는 입력된 프레임이 제1 프레임이고, 이와 같은 제1 프레임이 마지막 프레임이 아닌 경우, 단계 26을 진행 시킨다. 이 때, 단계 26에서 움직임 추적 장치(20) 입력된 프레임의 계수를 1 증가시키고, 단계 22 내지 단계 25가 반복 수행되도록 제어한다. 예를 들어, 단계 26에서 움직임 추적 장치(20) 입력된 프레임이 제1 프레임인 경우, 제1 프레임을 제2 프레임으로 갱신하고, 갱신된 제2 프레임에 기초하여 단계 22 내지 단계 25가 반복 수행되도록 제어한다. 구체적으로, 단계 22에서 움직임 추적 장치(20)는 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 업데이트된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 속도 벡터를 계산하고, 단계 23에서 움직임 추적 장치(20)는 계산된 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 속도 벡터에 따라 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보를 업데이트하고, 단계 24에서 아핀 변환 파라미터들을 업데이트할 수 있다.
또한, 움직임 추적 장치(20)는 업데이트되는 제어점의 위치 정보를 이용하여 움직임 추적 영상 데이터를 생성하고, 이와 같은 움직임 추적 영상 데이터를 입출력 장치(30)로 송신할 수 있다. 이 때, 움직임 추적 영상 데이터는 각각의 프레임에 대응하는 제어점의 위치 정보가 각각의 프레임으로부터 구성된 영상에 오버랩하여 표시하기 위한 영상 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 프레임으로부터 구성된 제1 영상은 사용자로부터 입력된 제1 프레임의 적어도 하나의 제어점과 함께 제1 프레임의 움직임 추적 영상 데이터로 변환되고, 제2 프레임으로부터 구성된 제2 영상은 사용자로부터 제1 프레임의 제어점으로부터 업데이트된 제2 프레임의 제어점과 함께 제2 프레임의 움직임 추적 영상 데이터로 변환될 수 있다. 또한, 이와 같은 제1 프레임의 움직임 추적 영상 데이터와 제2 프레임의 움직임 추적 영상 데이터가 입출력 장치(30)를 통해 표시됨으로써, 사용자는 심장의 움직임에 따라 제어점이 변화하는 영상을 획득할 수 있으며, 이와 같은 제어점이 변화하는 영상은 심장의 움직임을 추적하는 효과를 가져올 수 있다.
도 2를 통해 설명된 실시예에 따른 움직임 추적 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
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.
10 ... 의료 영상 데이터 생성 장치
11 ... 프로브
20 ... 움직임 추적 장치
30 ... 입출력 장치

Claims (1)

  1. 수신된 영상에 기초하여 대상체의 특정 부위의 움직임을 추적하는 움직임 추적 방법으로서,
    수신된 영상의 복수의 프레임들 중 제1 프레임의 입력에 대응하여 아핀 변환 파라미터들을 초기화시키는 단계;
    상기 입력된 프레임의 적어도 하나의 제어점의 위치 정보 및 상기 초기화된 아핀 변환 파라미터들에 기초하여 각각의 제어점의 속도 벡터를 계산하는 단계;
    상기 계산된 속도 벡터에 따라 상기 제어점의 위치 정보를 업데이트하는 단계;
    상기 업데이트된 제어점의 위치 정보에 따라 상기 아핀 변환 파라미터들을 업데이트하는 단계;
    상기 업데이트된 제어점의 위치 정보 및 상기 업데이트된 아핀 변환 파라미터들을 이용하여 상기 복수의 프레임들 중 제2 프레임의 적어도 하나의 제어점의 속도 벡터를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 프레임의 제어점 및 상기 제2 프레임의 제어점에 기초하여 상기 대상체의 특정 부위의 움직임을 추적하는 단계를 포함하는, 움직임 추적 방법.
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