KR101514003B1

KR101514003B1 - 폐엽 추출 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR101514003B1
Application number: KR1020130124155A
Authority: KR
Inventors: 박상준; 구진모; 정진욱; 김양욱
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2013-10-17
Filing date: 2013-10-17
Publication date: 2015-04-24

Abstract

폐엽 추출 방법 빛 그 장치가 개시된다. 영상처리장치는 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하고, 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 폐엽 사이의 틈새 후보군을 추출하고, 틈새 후보군을 포함한 폐 영역의 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하여 나타나는 틈새 후보군을 기초로 가상 틈새를 생성하고, 가상 틈새를 이용하여 폐엽을 추출한다.

Description

폐엽 추출 방법 및 그 장치{Lobe detection method and apparatus}

본 발명은 3차원 인체 영상으로부터 폐엽을 보다 정확하게 추출하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

사람의 폐(lung)는 우폐와 좌폐로 구성되고, 우폐는 위엽, 중간엽, 아래엽의 세 부분이 경사틈새(oblique fissure)와 수평틈새(horizontal fissure)에 의해 분리되어 있으며, 좌폐는 우폐에 비해 부피가 작고 2개의 엽, 즉 위엽과 아래엽으로 구성되어 있다. 각 폐엽은 1mm 이내의 얇은 막의 틈새에 의해 구분되어져 있으며, 폐 질환으로 특정 폐엽을 외과적 수술을 통해 제거해야 하는 경우나 이를 위해 사전에 환부의 정확한 위치 정보를 파악하기 위해서는 먼저 틈새에 의해 구분되어지는 해당 폐엽의 3차원 해부학적 위치를 정확하게 구분하여 추출할 수 있어야 한다.

공개특허공보 제2008-0087269호 공개특허공보 제2012-0056312호 공개특허공보 제2012-0041468호

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 폐질환 병변의 위치를 정확하게 분석하고 정량화하여 내외과적인 치료 및 수술 계획을 보다 정밀히 정립할 수 있도록 3차원 인체 영상으로부터 폐실질 내 틈새를 구분짓고, 폐엽을 추출하여 분할하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 폐엽 추출 방법의 일 실시예는, 3차원 인체 영상을 획득하는 단계; 상기 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계; 상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 폐엽 사이의 틈새 후보군을 추출하는 단계; 상기 틈새 후보군을 포함한 상기 폐 영역의 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하고, 상기 재구성된 영상에서 나타내는 틈새 후보군을 기초로 가상 틈새를 생성하는 단계; 및 상기 가상 틈새를 이용하여 폐엽을 추출하는 단계;를 포함한다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 폐엽 추출 방법의 다른 일 예는, 3차원 인체 영상을 획득하는 단계; 상기 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계; 상기 폐 영역의 폐엽 사이의 가상 틈새를 구하는 단계; 상기 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 무게중심 좌표를 구하는 단계; 및 상기 각 영역의 무게중심 좌표를 종자점으로 하여 각 영역에서 동시에 영역성장법을 수행하여 폐엽을 분할하는 단계;를 포함한다.

본 발명에 따르면, 고해상도 CT보다 10배 이상 적은 방사선량을 이용한 저선량 CT에서 폐엽을 누수 없이 분할할 수 있으며, 두께 1mm 이내의 얇은 막으로 이루어진 폐엽 사이의 틈새를 해부학적 정보를 이용해 정확히 구별해 내고 궁극적으로 폐실질 내 5개의 폐엽을 정확히 분할하여 폐실질 내 병변의 해부학적 정보를 제공할 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 폐엽을 추출하는 영상처리 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면,
도 3a는 흉부 CT 영상의 일 예를 도시한 도면, 도 3b는 도 3a의 흉부 CT 영상에서 본 발명에 따른 헤시안 행렬을 이용하여 폐 영역 내 면(sheet) 구조 특성을 가진 부분을 탐지한 영상의 일 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른, 고유값 기준비율을 이용하여 폐엽 사이의 틈새를 탐지한 영상의 일 예를 도시한 도면,
도 5는 도 4의 영상에 대해 잡음 제거 및 형태학적 닫힘 연산을 수행한 결과를 도시한 도면,
도 6은 도 5의 영상에 대해 3차원 레이블링을 적용하여 틈새 인식을 보다 강화한 영상의 일 예를 도시한 도면,
도 7은 본 발명에 따라 탐지된 틈새를 포함한 폐 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성한 일 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명에 따른 보간법을 이용하여 틈새를 탐지한 결과의 일 예를 도시한 도면,
도 9 및 도 10은 본 발명에 따른 가상 틈새를 적용하여 폐엽을 분할하는 과정의 일 예를 도시한 도면,
도 11은 본 발명에 따른 3차원 인체 영상으로부터 폐엽을 추출하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 12는 본 발명에 따른 3차원 인체 영상으로부터 폐엽을 추출하는 방법의 다른 실시예를 도시한 도면,
도 13은 폐 질환으로 인해 폐실질 내 틈새를 구분하기 어려운 사례를 도시한 도면,
도 14는 도 12의 폐엽 추출 방법을 적용하여 폐엽을 분할한 결과의 일 예를 도시한 도면, 그리고,
도 15는 본 발명에 따른 방법을 적용하여 폐엽을 추출한 결과의 다른 일 예를 도시한 도면이다.

이하에서, 본 발명에 따른 폐엽 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 전산화단층촬영영상(Computed Tomography, CT), 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 폐엽을 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 폐엽을 추출하는 영상처리 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 영상처리장치(110)는 입력부(200), 폐영역분할부(210), 틈새후보군추출부(220), 가상틈새생성부(230), 폐엽추출부(240)를 포함한다.

입력부(200)는 3차원 인체 영상을 입력받는다. 3차원 인체 영상은 신호강도(intensity)의 대조(contrast)로서 각각의 조직을 표시한다. 예를 들어, CT 영상에서, 폐 조직의 신호강도는 대략 -400HU(Hounsfield Unit) 이하이다.

폐영역 분할부(210)는 3차원 인체 영상에 영역성장법을 적용하여 폐영역(좌폐 및 우폐)을 분할한다. 여기서 영역성장법으로 단순 영역성장법(Simple Region Growing) 또는 적응적 영역성장법(Adaptive Region Growing)이 사용될 수 있다.

단순 영역성장법은 추출하고자 하는 인체 조직에 속한 3차원 화소점(복셀, voxel)의 특정 위치(즉, 종자점)에서 신호강도의 상한값과 하한값을 만족하는 주변 복셀로 영역을 확장하는 방법이다. 예를 들어, 폐영역분할부(210)는 CT 영상에서 -400HU를 기준으로 영역성장법을 적용하여 폐 영역을 분할할 수 있다. CT 영상의 촬영 파라미터들에 따라 영역성장법을 위한 기준값은 -350HU, -450HU 등 다양하게 변경 가능하다.

적응적 영역성장법은 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 영역성장법의 적용을 위한 상한값 및 하한값을 피드백 과정을 통해 결정하여 영역성장법을 적용하는 방법이다.

또한 폐영역분할부(210)는 영역성장법을 통해 구한 폐실질 영역에서 기관지나 혈관 영역을 제거할 수 있다.

틈새후보군추출부(220)는 폐영역분할부(210)에 의해 획득한 폐실질 영역에서 폐엽 사이의 틈새(fissure) 후보군을 복셀의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 면(sheet) 구조 특성을 가진 영역을 구하고 틈새를 탐지한다.

틈새후보군추출부(220)는 틈새 탐지에 앞서 잡음을 제거할 수 있다. 잡음 제거는 비등방성 확산(anisotropic diffusion, AD)이나 가우시안 평활화(Gaussian Smoothing) 등을 이용하여 수행할 수 있으며, 이 외 다양한 잡음제거 방법이 적용 가능하다.

틈새후보군추출부(220)는 틈새 영역의 탐지를 위해 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도 변화를 기초로 면 구조 특성을 갖는 후보군을 탐지한다. 복셀들의 신호강도 변화를 파악하기 위한 일 예로 고유벡터(eigenvector) 및 고유값(eigenvalue)를 이용할 수 있다. 복셀들의 신호강도 변화를 파악하기 위하여 다른 방법이 이용될 수 있음은 물론이다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 폐 영역 내 복셀들의 신호강도 변화를 파악하기 위하여 고유값을 이용하는 경우로 한정하여 설명한다.

고유벡터 및 고유값은 헤시안(hessian) 행렬을 이용하여 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 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)

예를 들어, 헤시안 행렬을 통해 구한 고유값에 대해 위 표 1의 면 구조에 관한 조건을 만족하는 복셀들의 영역을 도 3a의 CT 영상에서 찾으면 도 3b와 같다. 도 3b를 참조하면, 본 발명에서 찾고자 하는 틈새 후보군(300,310,320)뿐만 아니라 그 주변의 많은 영역도 함께 탐지됨을 알 수 있다.

고유값의 면 구조 특징만을 이용하여 얻은 결과 영상(도 3b)은 많은 잡음이 포함되어 있으므로 보다 더 정확한 틈새 영역을 탐지하기 위하여 각 방향에 대한 고유값의 비율을 이용한다. 예를 들어, 고유값의 기준비율을 사전 조사하여 다음과 같이 정의할 수 있다.

여기서, 고유값의 전제조건은 λ₁>λ₂>λ₃이며, λ₁은 x축 방향의 고유값, λ₂는 y축 방향의 고유값, λ₃는 z축 방향의 고유값을 나타낸다. 또한 x축은 인체의 정면 영상에서의 좌우방향, y축은 인체의 정면 영상에서 상하방향, z축은 인체의 정면 영상에서 깊이방향을 각각 나타낸다.

여기서, 고유값 기준비율 3.0은 하나의 예일 뿐이며, 고유값 기준비율은 2.0이나 4.0이 될 수 있는 등 폐엽 틈새의 구조적 특징을 반영할 수 있는 값이면 된다.

복셀들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 파악된 폐 영역 내의 면 성분에는 폐의 외곽면도 포함하므로, 틈새후보군추출부(220)는 폐 영역의 외곽면을 제거하는 것이 바람직하다.

도 4는 고유값 기준비율을 이용하여 면 구조 특성을 만족하는 복셀들의 영역을 찾은 경우를 도시하고 있다. 도 4를 참조하면, 도 3b와 비교하여 많은 틈많은 잡음 영역이 없어졌음을 알 수 있다. 그러나 도 4는 틈새 후보군(400,410,420)을 포함한 주변에 여전히 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하는 바람직하다.

잡음 제거를 위해, 틈새후보군추출부(220)는 틈새 후보군 탐지 후 여러 영상 처리 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 예를 들어, 틈새를 제외한 대부분의 잡음은 다른 부분과의 연결도가 적은 섬(island) 형태이므로, 3차원 레이블링(labeling) 기법을 적용한다. 3차원 레이블링은 3차원 공간에서 동일한 영역에 속한 복셀들을 연결 요소(connected component) 속성에 근거해 묶어주므로, 틈새후보군추출부(220)는 3차원 레이블링을 적용하여 획득한 독립된 영역 중 소정 픽셀 개수(예를 들어, 500 픽셀) 이하의 영역을 잡음으로 처리하여 제거한다. 잡음 처리를 위한 소정 픽셀 개수는 적용 예에 따라 3000,5000 등 적용 예에 따라 다양하게 설정할 수 있다.

또한 틈새후보군추출부(220)는 잡음 제거와 더불어 틈새 후보군의 연결도(connectivity)를 높이고 끊어진 부분들을 연결하기 위하여 스트럭처링 원소(structuring element, SE)를 이용한 형태학적 닫힘(morphological closing) 연산(아래 수학식 3)을 수행할 수 있다.

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

3차원 레이블링 및 형태학적 닫힘 연상을 통해 잡음제거와 연결도를 높인 결과의 일 예는 도 5에 도시되어 있다. 도 5를 참조하면 틈새 후보군(510,520,530)의 영역이 보다 강화되었음을 알 수 있다. 틈새의 보다 정확한 탐지를 위해 형태학적 닫힘 연산과 3차원 레이블링의 반복 수행 등을 통해 잡음이 제거된 틈새 후보군(600,610,620)을 나타내는 도 6의 영상을 얻을 수 있다. 반복 수행의 횟수는 적용 예에 따라 다양하게 설정할 수 있다.

틈새후보군추출부(220)에 의해 탐지된 틈새 후보군은 홀(hole)을 포함하는 등 틈새를 완벽하게 표현하지 못하고 면의 일부를 누락하거나 왜곡하고 있을 수 있다.

따라서 가상틈새생성부(230)는 틈새 후보군의 탐지가 완료되면 그 틈새 후보군을 포함한 폐 영상을 도 7과 같이 인체의 정면에서 바라보는 영상(즉, X-Z 평면)으로 재구성하고, 그 재구성된 영상에서 나타내는 틈새 후보군(700,710,720)을 기초로 틈새에 대한 선 또는 면 방정식을 구하여 가상 틈새를 생성한다. 폐 영역을 도 7과 같이 인체의 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하는 이유는 다른 방향에서 바라보는 경우에 비해 틈새의 모양을 선형으로 보다 잘 파악할 수 있으며 이들 모양을 통해 가상 틈새를 보다 정확하게 생성할 수 있기 때문이다.

정면 영상에서 나타나는 가상 틈새의 모양을 기초로 틈새를 나타내는 방정식을 구하는 다양한 방법이 존재한다. 이하에서 제시하는 수학적 모델링 방법은 본 발명의 이해를 돕기 위한 하나의 실시 예에 지나지 아니하며 본 발명이 이하의 수학적 모델에 한정되는 것이 아님은 분명하다.

가상 틈새를 구하는 가장 간단한 예로, 인체 정면의 폐 영역 영상에서 나타내는 틈새 후보군을 하나의 직선 방정식으로 나타낸 후, 이를 기초로 가상 틈새를 생성하는 방법이다. 가상틈새생성부(230)는 틈새후보군추출부(220)에서 탐지한 틈새 후보군의 임의의 두 점 P1=(a,b), P2=(c,d)이 주어지면 다음과 같은 직선 방정식을 구한 후 이를 방정식을 활용하여 가상 틈새를 생성한다.

틈새를 하나의 직선으로 간주할 경우 계산이 간단하고 방정식 계산상의 오류가 적은 장점은 있으나, 실제 틈새는 직선이 아닌 곡선으로 이루어진 경우가 대부분이어서 오차가 큰 단점이 있다.

또 다른 실시 예로, 가상틈새생성부(230)는 실제 틈새와의 오차를 줄이기 위하여 틈새 후보군이 나타내는 선에서 변곡점을 다음 수학식 5를 참조하여 찾아내고 두 개 또는 그 이상의 직선들로 이루어지는 선 방정식을 구한다.

또 다른 실시 예로, 가상틈새생성부(230)는 곡면의 방정식을 이용하여 3차원으로 가상 틈새를 생성하는 방법이다. 이를 위해 다음 수학식 6의 TPS(Thin Plate Spline) 기법을 사용한다.

임의의 점 P=(x,y,z)가 주어졌을 때, T를 보간할 수 있다. 이때, a,w는 알려지지 않은 인자(unkwon Parameter)이고, U(r)은 다음 수학식과 같다.

이 경우 틈새를 3차원 상에서 하나의 면으로 보고 직접 곡면을 계산할 수 있는 장점이 있으나 틈새 계산에 사용되는 점의 수가 많아지면 곡면 방정식의 계산 복잡도가 높아지는 단점이 있다.

또 다른 실시예로, 가상틈새생성부(230)는 보간법을 기초로 가상 틈새를 위한 방정식을 계산할 수 있다. 틈새 후보군들을 이루는 점들의 일부를 보간하여 인체 정면에서 보여지는 영상의 면마다 하나의 직선 또는 곡선으로 가상 틈새를 계산하는 방법이다. 도 8은 보간법을 이용해 틈새를 정확하게 위치시켜준 일 예를 도시하고 있다. 보간법으로 스플라인(spline), 베지어(bezier) 커브 등의 방법이 사용될 수 있다. 베지어 커브는 다음 수학식과 같다.

여기서, 총 네 개의 제어점(control point) P가 필요하며 t의 간격을 좁힐수록 더 상세한 보간점이 형성된다. 큐빅 B-Spline 보간법을 식으로 나타내면 다음 수학식과 같다. 여기서, 제어점의 개수는 3개일 수도 있으며, 이는 수학식의 차수에 영향을 미칠 뿐, 보간하고자 하는 효과는 비슷하다.

폐엽추출부(240)는 가상틈새생성부(230)에 의해 구한 가상 틈새를 기준으로 각 페엽을 추출한다. 폐엽추출부(240)는 가상 틈새를 기준으로 각 페엽들의 영역에서 영역성장법을 적용하여 폐엽을 분할할 수 있다. 3개의 폐엽으로 구성된 우폐의 경우, 폐엽추출부(240)는 가장 상단에 위치한 폐엽과 가장 하단에 위치한 폐엽에 대해 영역성장법을 적용하여 페엽을 분할한 후 중간에 위치한 폐엽을 분할한다. 이는 우폐에서 비스듬한 모양으로 중앙에 위치한 폐엽을 미리 분할하는 것보다 상하단의 확실한 위치에 놓여있는 폐엽들을 먼저 구분하면 자동으로 중간에 위치한 폐엽을 구분할 수 있어 보다 정확한 폐엽 분할이 가능하기 때문이다. 도 9 및 도 10은 가상 틈새를 적용하여 폐엽을 분할하는 과정을 나타내고 있다.

또 다른 예로서, 폐엽추출부(240)는 가상 틈새를 기준으로 영역성장법을 적용함에 있어 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 중심에서 영역성장법을 동시에 적용할 수 있다. 이에 대해서는 도 12를 참조하여 살펴본다.

도 11은 본 발명에 따른 3차원 인체 영상으로부터 폐엽을 추출하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 영상처리장치는 3차원 인체 영상을 획득한다(S1100). 영상처리장치는 3차원 인체 영상에 영역성장법을 적용하여 폐 영역을 분할하고 기관지나 혈관 등을 제거한다(S1110). 영상처리장치는 AD나 가우시안 평활화 기법 등을 이용하여 분할된 폐 영역의 잡음을 제거한 후(S1120), 폐 영역 내 복셀들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 면 구조 특성을 찾아내고 틈새 후보군을 탐지한다(S1130). 신호강도 변화에 대한 방향성은 헤시안 행렬을 이용하여 구한 고유값을 이용할 수 있다. 특히 본 실시예는 각 방향에 대한 고유값의 기준비율을 이용하여 보다 정확한 틈새 후보군을 찾을 수 있다. 그리고 영상처리장치는 틈새 후보군을 탐지한 후 주변의 잡음을 제거하기 위하여 형태학적 닫힘 연산이나 3차원 레이블링 등을 수행한다(S1140).

틈새 후보군의 탐지가 완료되면, 영상처리장치는 틈새 후보군을 포함한 폐 영역의 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하고, 재구성된 영상에서 보여지는 틈새 후보군을 기초로 틈새를 나타내는 방정식을 산출한다(S1150). 영상처리장치는 산출된 방정식을 기초로 폐엽을 구분하는 가상 틈새를 생성하고(S1160), 생성된 가상 틈새를 이용하여 폐엽을 구분하여 추출한다(S1170). 이때 영상처리장치는 가상 틈새로 구분되는 각 영역에 대해 영역성장법을 적용하여 폐엽을 분할할 수 있다.

도 12는 본 발명에 따른 3차원 인체 영상으로부터 폐엽을 추출하는 방법의 다른 실시예를 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 영상처리장치는 폐 영역을 포함하는 3차원 인체 영상을 획득한다(S1200). 영상처리장치는 영역성장법을 이용하여 3차원 인체 영상으로부터 폐 영역을 분할한다(S1210). 그리고 영상처리장치는 분할된 폐 영역에서 폐엽 사이의 가상 틈새를 생성한다(S1220). 여기서 가상 틈새는 본 발명의 실시 예를 통해 생성한 가상 틈새에 한정되는 것이 아니라 종래 여러 가지 방법을 통해 예측한 틈새를 모두 포함한다.

영상처리장치는 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 무게 중심의 좌표를 산출한다(S1230). 영상처리장치는 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 무게 중심을 종자점으로 하여 동시에 영역성장법을 적용한다(S1240). 예를 들어, 우폐는 3개의 폐엽으로 구성되므로, 영상처리장치는 우폐의 경우 가상 틈새를 기준으로 구분되는 3 개의 영역에서 동시에 병렬적으로 영역성장법을 수행한다. 그리고 좌폐는 2개의 폐엽으로 구성되므로, 영상처리장치는 가상 틈새를 기준으로 구분되는 2개의 영역에서 동시에 병렬적으로 영역성장법을 수행한다.

가상 틈새로 구분되는 각 영역에서 동시(병렬)에 영역성장법을 적용하므로, 어느 하나의 폐엽에서 성장한 영역이 다른 폐엽에서 성장한 영역과 서로 맞붙게 된다. 두 영역이 서로 맞붙게 되면 맞붙은 부분에서의 영역 성장을 멈추며 두 영역을 구분하는 틈새가 정해진다. 영역성장법의 동시 적용을 통해 얻은 각 영역 사이의 틈새를 이용하여 폐엽을 분할한다(S1250).

도 13은 폐 질환으로 인해 폐실질 내 틈새를 구분하기 어려운 사례를 도시한 도면이다. 도 13의 아래쪽 그림에는 탐지된 틈새 후보군(1300)이 도시되어 있다. 이 경우 틈새 후보군을 기초로 방정식을 산출하고 가상 틈새를 생성하는 데 어려움이 있다. 따라서 획득된 틈새 후보군을 기초로 각 영역을 구분하여 병렬적 영역성장법을 적용하여 폐엽을 추출하는 도 12의 방법을 적용하면, 도 14와 같이 각 폐엽을 보다 정확하게 구분할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 다양한 폐엽 추출 방법을 적용하여 폐엽을 구분한 또 다른 예는 도 15에 도시되어 있다.

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 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계;
상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 폐엽 사이의 틈새 후보군을 추출하는 단계;
상기 틈새 후보군을 포함한 상기 폐 영역의 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하고, 상기 재구성된 영상에서 나타내는 틈새 후보군을 기초로 가상 틈새를 생성하는 단계; 및
상기 가상 틈새를 이용하여 폐엽을 추출하는 단계;를 포함하고,
상기 틈새 후보군을 추출하는 단계는,
상기 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 각 방향의 변화에 대한 고유값(eigen value)을 구하는 단계; 및
상기 각 방향에 대한 고유값의 비율을 기초로 폐엽 사이의 면(sheet) 성분을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 1항에 있어서,
상기 틈새 후보군을 추출하는 단계 이전에, 잡음 제거를 위하여 비등방성 확산(anisotropic diffusion) 필터링 또는 가우시안 평활화(Gaussian Smoothing)를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
삭제
제 1항에 있어서, 상기 면 성분을 추출하는 단계는,
상기 복셀들의 세 방향에 대한 각각의 고유값 λ₁, λ₂, λ₃은,
(|λ₃|/|λ₁|) > 기준 고유값, (|λ₃|/|λ₂|) > 기준 고유값을 만족하는 복셀들의 집합을 상기 면 성분으로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 1항에 있어서,
3차원 레이블링(labeling)을 이용하여 상기 틈새 이외의 영역에 대한 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 1항에 있어서,
상기 추출한 면 성분에 대해, 스트럭처링 원소(structruing element)를 이용한 형태학적 닫힘(morphological closing) 연산을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 폐엽을 추출하는 단계는,
상기 가상 틈새를 통해 구분되는 각 영역에서 영역성장법을 이용하여 각각의 폐엽을 분할하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
3차원 인체 영상을 획득하는 단계;
상기 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계;
상기 폐 영역의 폐엽 사이의 가상 틈새를 구하는 단계;
상기 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 무게중심 좌표를 구하는 단계;
상기 각 영역의 무게중심 좌표를 종자점으로 하여 각 영역에서 동시에 영역성장법을 수행하여 폐엽을 분할하는 단계;를 포함하고,
상기 가상 틈새를 구하는 단계는,
상기 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 각 방향의 변화에 대한 고유값(eigen value)을 구하는 단계; 및
상기 각 방향에 대한 고유값의 비율을 기초로 폐엽 사이의 면(sheet) 성분을 가상 틈새로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 8항에 있어서, 상기 가상 틈새를 구하는 단계는,
상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 상기 폐 영역을 구성하는 폐엽들 사이의 면 특성을 갖는 가상 틈새를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.
제 8항에 있어서, 상기 분할하는 단계는,
각 폐엽에서 영영성장법에 의해 성장한 영역이 다른 폐엽에서 영역성장법에 의해 성장한 영역과 맞붙게 되면, 상기 획득된 틈새를 기반으로 맞붙는 방향으로의 영역 성장을 멈추는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법.