KR101611367B1 - 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 MRI 기기로부터 획득된 영상들을 이용하여 뇌병변이 추출되면 진단대상자의 영상과 표준 영상으로 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용하여 생성된 진단 대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별로 뇌병변이 차지하는 비율을 연산한 결과에 기반하여 장애 유형을 결정할 수 있도록 한 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치에 있어서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 수신부; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신부에 의해 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 전처리부; 상기 전처리부에서 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 및 상기 특징점 추출부에 의해 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 장애유형 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치가 제공된다.

Description

뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SERVICING DIAGNOSIS OF BRAIN DISEASE}
본 발명은 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 MRI(magnetic resonance imaging) 기기로부터 획득된 영상들을 이용하여 뇌질환에 걸린 진단대상자의 장애유형을 결정할 수 있도록 한 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다.
사회가 발전하면서, 알츠하이머 질환(Alzheimer Diseases)과 같은 퇴행성 신경질환(Neurodegenerative Diseases)이 증가하고 있다. 퇴행성 신경질환의 경우, 뇌와 관련된 질환이기 때문에 침습하지 않고 진단하는 방법이 필요하다.
그러나, 침습하지 않고 뇌질환에 걸렸는지 판단하는 경우, 정확도가 떨어지는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하고자 삼성전자주식회사 외 1인에 의해, 뇌질환을 분석할 수 있는 뇌질환 분석 장치 및 방법이 대한민국 공개특허 제2012-50379호로 출원되어 있는 상태이다.
상기 특허를 포함하는 종래의 뇌질환 분석 장치는 뇌질환과 관련된 실험군과 대조군 각각으로부터 수집된 MRI와 FMRI(functional MRI)로부터 뇌 영역과 관련된 부피 차이, 또는 활성화도 차이에 기초한 특징 벡터를 추출하고 특징 벡터를 이용하여 진단 대상이 뇌질환에 걸렸는지 여부를 판단할 있는 것이다.
상기 종래의 뇌질환 분석 장치는 단순히 진단 대상이 뇌 질환에 걸렸는지 여부만 정확하게 판단할 수 있을 뿐, 장애 유형, 나아가서 장애의 예후예측에 대하여 MRI 영상에서 관찰되는 병변의 의미 도출에 주로 의사의 개인적 경험에 의존하였다.
따라서, 진단대상자에 대하여 뇌병변을 특정하고, 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하고 그 비율에 따라 정해진 장애의 정도에 의해 장애의 예후를 예측할 수 있는 장치가 필요한 실정이다.
대한민국 공개특허 제2012-50379호(2012.05.18) "MRI 및 fMRI를 이용한 뇌 질환 분석 장치 및 방법"
본 발명의 목적은, MRI 기기로부터 획득된 영상들을 이용하여 뇌병변이 추출되면 진단대상자의 영상과 표준 영상을 이용하여 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용하여 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산한 결과에 기반하여 장애 유형을 결정할 수 있도록 한 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한 본 발명의 다른 목적은 동일 장애유형에 속하는 진단자들의 치료결과를 분석하여 진단대상자의 뇌영역별 뇌병변 비율에 따른 예후를 제공할 수 있도록 한 뇌질환 진단 서비스 장치 및 방법을 제공함에도 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치에 있어서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 수신부; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신부에 의해 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 전처리부; 상기 전처리부에서 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 및 상기 특징점 추출부에 의해 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 장애유형 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치가 제공된다.
상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상은 ADC(apparent diffusion coherent) 영상, DWI(diffusion weighted image) 영상 및 GRE(gradient-echo) 영상을 포함하는 것이 바람직하다.
상기 전처리부는 상기 ADC 영상과 상기 DWI 영상을 정합하여 뇌병변의 위치를 추출하는 것이 바람직하다.
상기 표준 영상은 표준 T2 영상을 포함하고, 상기 전처리부는 표준 T2 영상을 상기 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬(affine transformation matrix)을 추정하고, 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단 대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상을 생성하는 것이 바람직하다.
상기 장애유형 결정부는 진단자들의 장애유형과 뇌병변 비율을 이용하여 뇌영역별 뇌병변에 대한 기준치를 정하는 분류기를 만들고, 상기 분류기에서 정한 기준치를 초과하는 뇌영역의 위치 및 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율에 따라 장애 유형을 결정하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치에 있어서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 수신부; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신부에 의해 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 전처리부; 상기 전처리부에서 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 상기 특징점 추출부에 의해 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 장애유형 결정부; 및 상기 장애유형 결정부에 의해 결정된 장애 유형과 동일한 장애 유형을 가지는 진단자별 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율을 이용하여 설정된 기준치를 기준으로 상기 진단 대상자의 뇌병변이 차지하는 비율이 가지는 장애 정도를 분류하는 장애정도 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치가 제공된다.
또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치에 있어서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 수신부; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신부에 의해 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 전처리부; 상기 전처리부에서 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 특징점 추출하는 특징점 추출부; 상기 특징점 추출부에 의해 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 장애유형 결정부; 및 상기 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율에 따라 장애유형 결정부에 의해 결정된 장애유형의 예후를 예측하는 예후 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 장치가 제공된다.
상기 예후 예측부는 저장부에 저장된 진단자들의 뇌병변 위치 및 뇌병변 비율, 장애유형 및 치료결과를 참고하여 동일한 장애 유형에 속하고 뇌병변 비율이 정해진 범위 내에 있는 진단자들의 치료결과를 분석하여 예측된 예후를 제공하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치의 뇌질환 진단 서비스 방법으로서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 단계; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 단계; 상기 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 단계; 및 상기 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법이 제공된다.
상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상은 ADC 영상, DWI 영상 및 GRE 영상을 포함하고, 상기 생성하는 단계는 상기 ADC 영상과 상기 DWI 영상을 정합하여 뇌병변의 위치를 추출하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 표준 영상은 표준 T2 영상을 포함하고, 상기 생성하는 단계는 상기 표준 T2 영상을 상기 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단 대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 결정하는 단계는 진단자들의 장애유형과 뇌병변 비율을 이용하여 뇌영역별 뇌병변에 대한 기준치를 정하는 분류기를 만들고, 상기 분류기에서 정한 기준치를 초과하는 뇌영역의 위치 및 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율에 따라 장애 유형을 결정하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치의 뇌질환 진단 서비스 방법으로서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 단계; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 단계; 상기 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 단계; 및 상기 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 장애 유형과 동일한 장애 유형을 가지는 진단자별 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율을 이용하여 설정된 기준치를 기준으로 상기 진단 대상자의 뇌병변이 차지하는 비율이 가지는 장애 정도를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법이 제공된다.
또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치의 뇌질환 진단 서비스 방법으로서, 상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 단계; 미리 설정된 표준 영상을 상기 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 단계; 상기 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 단계; 및 상기 연산된 뇌영역별 뇌병변의 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 단계; 및 상기 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율에 따라 상기 결정된 장애유형의 예후를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 방법이 제공된다.
상기 예측하는 단계는 저장부에 저장된 진단자들의 뇌병변 위치 및 뇌병변 비율, 장애유형 및 치료결과를 참고하여 동일한 장애 유형에 속하고 뇌병변 비율이 정해진 범위 내에 있는 진단자들의 치료결과를 분석하여 예측된 예후를 제공하는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시예에 따르면 MRI 기기로부터 획득된 영상들을 이용하여 뇌병변이 추출되면 진단대상자의 영상과 표준 영상으로 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용하여 생성된 진단 대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별로 뇌병변이 차지하는 비율을 연산한 결과에 기반하여 장애 유형을 결정할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면 동일 장애유형에 속하는 진단자들의 치료결과를 분석하여 진단대상자의 뇌영역별 뇌병변 비율에 따른 예후를 제공할 수 있는 효과도 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따르면 미리 정해진 표준 T2 영상을 진단대상자의 GRE 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용하여, 진단 대상자의 개별 뇌영역지도를 생성하는 정규화과정을 거침에 따라 뇌병변의 특징점을 용이하게 추출할 수 있는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 뇌질환 진단 서비스 장치를 설명하기 위한 도면,
도 2는 도 1에 도시된 뇌질환 진단 서비스 장치의 구성을 상세하게 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뇌질환 진단 서비스 장치의 서비스 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도,
도 4는 MRI 기기로부터 획득된 ADC 영상, DWI 영상, 그리고 ADC 영상과 DWI 영상에 근거하여 추출된 뇌병변의 영역이 표시된 영상을 도시한 화면예시도,
도 5는 표준 T2 영상, MRI 기기로부터 획득된 GRE 영상, 및 표준 T2 영상을 GRE 영상에 맞추기 위한 추정된 변환 행렬에 의해 진단 대상자의 뇌형태가 변환된 표준 T2 영상을 도시한 화면예시도,
도 6은 도 5에서 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용하여 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 도시한 화면 예시도,
도 7은 도 6에 도시된 진단대상자의 표준 뇌영역지도에서 뇌영역으로 구분된 116개의 뇌영역별 뇌병변 비율을 나타낸 도면, 그리고
도 8은 변환행렬을 추정하기 위한 4가지 변환을 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 뇌질환 진단 서비스 장치를 설명하기 위한 도면을 도시하고 있고, 도 2는 도 1에 도시된 뇌질환 진단 서비스 장치의 구성을 상세하게 설명하기 위한 도면을 도시하고 있다.
도 1을 참조하면 본 발명의 실시예에 따른 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 MRI 기기(10)로부터 획득된 진단 대상자의 영상을 수신하고, 수신된 영상에 대하여 뇌병변의 특징점 추출(feature extraction)을 위한 전처리 과정을 수행하여 추출된 특징점의 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 장애유형을 결정한다.
또한 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 뇌병변이 차지하는 비율의 정도에 따라 결정된 장애 유형의 예후를 제공할 수 있다. 여기서, 제공되는 예후는 동일 장애 유형으로 진단받은 진단자들의 예후 중에서도 뇌병변이 차지하는 비율이 미리 정해진 기준범위 내에 있는 진단자들의 예후를 종합한 분석결과이다.
도 2를 참조하면 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 수신부(21), 전처리부(22), 특징점 추출부(23), 장애 유형 결정부(24), 장애 정도 분류부(25), 예후 예측부(26) 및 저장부(27)를 포함하여 구성된다.
수신부(21)는 MRI 기기(10)로부터 획득된 진단 대상자의 영상, 더 자세하게 ADC 영상, DWI 영상 및 GRE 영상을 수신한다. 이때 MRI 기기(10)와 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 유선 또는 무선 통신 방식을 통해 연결될 수 있다.
전처리부(22)는 수신부(21)를 통해 수신된 ADC 영상과 DWI 영상을 정합한다. 이때 ADC 영상은 뇌병변이 위치하는 영역을 검은색으로 표시하는 반면, DWI 영상은 ADC 영상과 다르게 흰색으로 표시한다. ADC 영상과 DWI 영상을 정합하여 뇌병변의 위치를 정확하게 추출할 수 있다.
또한 전처리부(22)는 이미 알려진 표준 영상(여기서는 표준 T2 강조 영상을 사용함)을 수신부(21)를 통해 수신된 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬(affine transformation matrix)을 추정하여 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상을 만든다.
표준 T2 강조 영상(이하에서는 '표준 T2 영상'이라 함)은 UCLA(University of California at Los Angeles)의 Wellcome Trust Centre for Neuroimaging에서 제공하는 SPM(statistical parametric mapping) 툴박스에 포함된 공개 표준 영상이다. 표준화 작업은 ICBM(The International Consortium for Brain Mapping) 컨소시움의 152명에 대한 T2 강조영상을 MNI(Montreal Neurological Institute) 공간으로 정합하여 공간적 평균을 취하고, 8mm 반치전폭(full-width-at-half-maximum) Gaussian kernel로 공간적 평탄화를 하는 과정으로 이루어졌다.
아핀변환행렬을 추정하기 위하여는 4가지 변환기법, 도 8에 도시되어 있는 바와 같이 (a) 회전변환(rotation), (b) 이동변환(transformation), (c) 크기변환(scaling), (d) 경사변환(shearing)이 사용된다.
전처리부(22)는 상술된 표준 T2 영상을 진단 대상자의 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬을 추정할 수 있다. 여기서는 아핀변환행렬을 추정하는 것으로 설명하고 있지만, 아핀변환 외에도 다양한 변환기법을 이용할 수 있고 변환행렬 추정에 사용되는 영상의 종류도 다양하게 사용될 수 있다. 여기서는 변환행렬을 추정하기 위하여 표준 T2 영상과 진단대상자의 GRE영상을 사용하고 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 표준 T1 영상과 진단대상자의 TI 영상도 사용될 수 있다. 이와 같이 추정된 변환행렬에 의해 변환된 진단 대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상(또는 표준 T1 영상)을 생성할 수 있다.
또한 전처리부(22)는 추정된 아핀변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성한다. 이때 표준 뇌영역지도는 뇌영역을 116개로 구분한 AAL(Automated Anatomical Labeling)이다. 여기서는 AAL이 사용되지만, Brodmann's area 표준 뇌영역지도 또는 Harvard-Oxford 표준 뇌영역지도 등으로 대체될 수 있다.
특징점 추출부(23)는 전처리부(22)로부터 생성된 진단자의 개별 뇌영역지도에서 116개의 뇌영역에 대한 특징점을 추출한다. 여기에서 특징점 추출이란 116개 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율 연산을 의미한다. 이때 뇌병역에 뇌병변이 존재하지 않으면 '0'으로 연산된다.
장애유형 결정부(24)는 특징점 추출부(23)에 의해 연산된 뇌병변 비율에 근거하여 장애 유형을 결정할 수 있다. 장애 유형은 시각장애, 운동장애, 감각장애, 언어장애 중 어느 하나에 해당될 수 있다. 장애 유형별로 뇌영역의 위치와 기준치가 미리 저장부(27)에 저장되어 있으며, 기준치는 동일 장애 유형에 속하는 진단자들의 평균을 기준치로 정해지므로, 고정된 값을 유지하지 않을 수 있다.
이와 같이 장애유형 결정부(24)는 진단자들의 장애유형과 뇌병변 비율을 이용하여 장애유형별 116개의 뇌영역별 뇌병변 비율에 대한 기준치를 정하는 분류기를 만들고, 그 분류기에서 정하는 116개의 뇌영역별 뇌병변에 대한 기준치와 특징점 추출부(23)에서 추출된 진단대상자의 116개 뇌영역별 뇌병변 비율을 비교하여 기준치를 초과하는 뇌영역을 분류할 수 있다. 따라서 장애 유형 결정부(24)는 상술된 기준치를 초과하는 뇌영역의 위치 및 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율에 따라 어떤 장애유형인지를 결정할 수 있다. 저장부(27)는 장애유형별로 뇌영역의 위치와 해당 위치에서의 기준치가 저장되어 있다.
장애정도 분류부(25)는 결정된 장애유형에 대하여 장애정도를 분류할 수 있다. 더 자세하게 장애정도 분류부(25)는 진단대상자의 장애정도를 분류하기 위한 분류기를 만들고, 그 분류기를 통하여 진단대상자의 장애정도를 정확하게 분류할 수 있다. 장애정도를 분류하는 분류기는 동일 장애를 가지는 복수의 진단자별 뇌병변이 차지하는 뇌병변비율과, 그 진단자가 장애를 치료받는 과정에서 수행하는 관련검사를 통하여 얻은 점수를 기반으로 뇌병변비율과 점수의 기준치를 정한다. 복수의 진단자별 뇌병변 비율 및 점수는 저장부(27)에 저장되어 있으며, 진단자별로 저장되는 정보에는 장애유형을 구분할 수 있도록 식별정보를 포함한다.
오프라인으로 진단자가 장애를 치료받는 과정에서 수행하는 관련검사는 예를 들면, 시야 장애의 경우 시야검사일 수 있고, 운동장애의 경우는 운동기능검사일 수 있고, 언어장애의 경우 언어기능검사일 수 있다. 상술된 관련검사 외에도 장애 유형별로 치료목적 또는 상태체크를 위해 필요한 검사들이 포함될 수 있다.
상술된 장애정도 분류부(25)를 거쳐서 진단대상자의 장애정도를 분류할 수 있다. 예를 들면, 시야 장애의 유형을 가지는 환자의 경우, 반측동맹(좌측 또는 우측 시야 전체가 보이지 않음), 사분맹(좌측 또는 우측 시야에서 상단 또는 하단 시야가 보이지 않음)으로 분류할 수 있고, 운동 장애의 유형을 가진 환자의 경우, 반측 팔다리 마비, 반측 다리 마비/팔 마비 등으로 분류할 수 있으며, 언어 장애의 유형을 가진 환자의 경우 언어 이해력 낮음/높음(언어 기능 평가 점수에 기반)으로 분류할 수 있다.
예후 예측부(26)는 뇌병변 비율에 따라 장애유형 결정부(24)에 결정된 장애유형의 예후를 예측할 수 있다. 즉 예후 예측부(26)는 저장부(27)에 저장되어 있는 진단자들의 뇌병변 위치 및 뇌병변 비율, 장애 유형 및 치료결과를 참고하여 동일한 장애유형에 속하고 뇌병변 비율이 정해진 범위 내에 있는 진단자들의 치료결과를 분석하여 예후를 예측할 수 있다. 치료결과는 예를 들면 완치, 몇퍼센트 개선됨, 완치되지 않음일 수 있다.
예후 예측부(26)는 저장부(27)에 저장된 치료결과 중에서도 장애 유형이 같고 뇌병변 비율이 미리 정해진 범위내 에 있는 진단대상자의 치료결과들을 평균한 결과를 제공한다. 이에 따라 결정된 장애 유형에 따른 예후 예측을 의사의 개인적인 경험에 의존하지 않고 저장부(27)에 저장되어 있는 동일 유형의 치료결과를 근거하여 예후 예측 결과를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뇌질환 진단 서비스 장치의 서비스 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 도시하고 있다.
도 3을 참조하면, 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 MRI기기(10)로부터 획득된 뇌질환에 걸린 진단대상자의 ADC 영상, DWI 영상 및 GRE 영상을 수신한다(S11).
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 수신된 ADC 영상과 DWI 영상을 기반으로 뇌병변을 추출한다(S13). 도 4를 참조하면 도 4의 (a)는 ADC 영상을 도시하고 있고 도 4의 (b)는 DWI 영상을 도시하고 있다. 도 4의 (a)와 (b)를 정합한 결과는 도 4의 (c)와 같으며, 도 4의 (c)에서 보는 바와 같이 뇌병변을 정확하게 추출할 수 있다. 도 4의 (c)에서 보듯이 빨간색으로 표시된 영역이 뇌병변이 있는 뇌영역임을 알 수 있다.
이후 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 뇌병변이 추출되지 않으면 후술하는 S15 단계를 수행하지 않고 프로세스를 종료하지만, 뇌병변이 추출된 경우에 한하여 후술하는 S15 단계를 수행한다.
먼저 뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 표준 T2 영상을 진단대상자의 GRE 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정한다(S15). 상술된 S13 단계에서 추출되는 뇌병변의 위치를 참고하여 변환행렬을 추정하기 위한 표준 영상을 설정할 수 있다. 여기서는 표준 T2 영상을 설정한 것으로 설명하고 있다.
도 5의 (a)에 도시된 바와 같은 표준 T2 영상을 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 진단대상자의 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬을 추정한다. 아핀변환행렬을 추정할 때, 도 8에 도시된 바와 같은 4가지의 변환기법이 사용될 수 있다. 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상은 도 5의 (c)에 도시된 바와 같다.
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 상술된 S15 단계에서 추정된 변환행렬을 표준 뇌영역지도에 적용시켜 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 생성한다(S17). 도 6의 (a)는 AAL 표준 뇌영역지도를 도시하고 있고, 도 6의 (b)는 변환행렬을 적용하여 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 도시하고 있다.
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 생성된 진단대상자의 개별 뇌영역지도를 기반으로 뇌영역에 대한 특징점을 추출한다(S19). 여기서 특징점이라고 함은 특징점 추출부(23)를 통해서 연산된 진단대상자의 뇌형태로 변환된 116개 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 의미한다.
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 특징점으로 뇌병역별로 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율을 연산한다(S21). 도 7은 도 6에 진단대상자의 개별 뇌영역지도에서 뇌영역으로 구분된 116개의 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 나타낸 도면이다.
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 도 7에 도시된 바와 같은 뇌영역별 뇌병변 비율을 참고하여 뇌병변이 있는 뇌영역과 해당 뇌영역에서의 뇌병변 비율이 미리 설정된 기준치를 초과하는 경우 뇌병변이 있는 뇌영역에 정의되어 있는 장애유형으로 결정한다(S23). 이때 장애유형별로 뇌병변이 있는 뇌영역과 기준치가 정해져 있고, 그 기준치는 동일 장애에 속하는 진단자의 뇌병변 비율에 의해 변경될 수 있다.
상술된 S23 단계 이후에 또는 후술하는 S25 단계 이후에 결정된 장애 유형에 대하여 진단 대상자의 장애정도를 분류하는 단계를 수행할 수 있다. 장애정도를 분류하기 위하여 상술된 바와 같은 분류기를 만들고 그 분류기를 거쳐서 진단대상자의 장애정도를 분류할 수 있다.
뇌질환 진단 서비스 장치(20)는 결정된 장애유형에 대하여 뇌병변 비율의 정도에 따라 예측되는 진단대상자의 예후를 제공한다(S25). 여기서 예후는 저장부(27)에 저장된 동일 장애유형의 진단자들의 예후를 참고하여 분석한 분석결과이다.
이렇게 함으로써 진단대상자는 뇌질환에 걸린 장애 유형에 대한 예후를 의사의 개인적인 경험에 의존하지 않고 진단자들의 치료결과를 종합적으로 분석한 분석결과로 예후를 제공받을 수 있다.
이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시예들에 의해 한정되지 않고, 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
10 : MRI 기기 20 : 뇌질환 진단 서비스 장치
21 : 수신부 22 : 전처리부
23 : 특징점 추출부 24 : 장애유형 결정부
25 : 장애정도 분류부 26 : 예후 예측부
27 : 저장부

Claims (15)

  1. MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치에 있어서,
    상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 수신부;
    미리 설정된 표준 영상을 상기 수신부에 의해 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 뇌형태로 변환된 개별 뇌영역지도를 생성하는 전처리부;
    상기 전처리부에서 생성된 진단대상자의 뇌형태로 변환된 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 뇌영역별 특징점을 추출하는 특징점 추출부;
    상기 특징점 추출부에 의해 추출된 뇌영역별 특징점의 뇌병변이 차지하는 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 장애유형 결정부;
    상기 장애유형 결정부에 의해 결정된 장애 유형과 동일한 장애 유형을 가지는 진단자별 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율을 이용하여 설정된 기준치를 기준으로 상기 진단 대상자의 뇌병변이 차지하는 비율이 가지는 장애 정도를 분류하는 장애정도 분류부; 및
    상기 장애정도 분류부에 의해 분류된 장애 정도에 따라 상기 장애유형 결정부에 의해 결정된 장애유형의 예후를 예측하는 예후 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상은 ADC(apparent diffusion coherent) 영상, DWI(diffusion weighted image) 영상 및 GRE(gradient-echo) 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 전처리부는 상기 ADC 영상과 상기 DWI 영상을 정합하여 뇌병변의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 표준 영상은 표준 T2 영상을 포함하고,
    상기 전처리부는 표준 T2 영상을 상기 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬(affine transformation matrix)을 추정하고, 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단 대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 장애유형 결정부는 진단자들의 장애유형과 뇌병변 비율을 이용하여 뇌영역별 뇌병변에 대한 기준치를 정하는 분류기를 만들고, 상기 분류기에서 정한 기준치를 초과하는 뇌영역의 위치 및 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율에 따라 장애 유형을 결정하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 예후 예측부는 저장부에 저장된 진단자들의 뇌병변 위치 및 뇌병변 비율, 장애유형 및 치료결과를 참고하여 동일한 장애 유형에 속하고 뇌병변 비율이 정해진 범위 내에 있는 진단자들의 치료결과를 분석하여 예측된 예후를 제공하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 장치.
  9. MRI 기기로부터 획득된 영상을 기반으로 뇌질환 진단을 서비스하는 장치의 뇌질환 진단 서비스 방법으로서,
    상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상을 수신하는 단계;
    미리 설정된 표준 영상을 상기 수신된 영상에 맞추기 위한 변환행렬을 추정하고 추정된 변환행렬을 미리 설정된 표준 뇌영역지도에 적용하여 상기 진단대상자의 뇌형태로 변환된 개별 뇌영역지도를 생성하는 단계;
    상기 생성된 진단대상자의 뇌형태로 변환된 개별 뇌영역지도에서 뇌영역별 뇌병변이 차지하는 비율을 연산하여 특징점을 추출하는 단계;
    상기 추출된 뇌영역별 특징점의 뇌병변이 차지하는 비율에 근거하여 장애 유형을 결정하는 단계;
    상기 결정된 장애 유형과 동일한 장애 유형을 가지는 진단자별 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율을 이용하여 설정된 기준치를 기준으로 상기 진단 대상자의 뇌병변이 차지하는 비율이 가지는 장애 정도를 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 장애 정도에 따라 상기 결정된 장애유형의 예후를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 MRI 기기로부터 획득된 진단대상자의 영상은 ADC 영상, DWI 영상 및 GRE 영상을 포함하고,
    상기 생성하는 단계는 상기 ADC 영상과 상기 DWI 영상을 정합하여 뇌병변의 위치를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 표준 영상은 표준 T2 영상을 포함하고,
    상기 생성하는 단계는
    상기 표준 T2 영상을 상기 GRE 영상에 맞추기 위한 아핀변환행렬을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 아핀변환행렬에 의해 진단 대상자의 뇌형태로 변환된 표준 T2 영상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 결정하는 단계는 진단자들의 장애유형과 뇌병변 비율을 이용하여 뇌영역별 뇌병변에 대한 기준치를 정하는 분류기를 만들고, 상기 분류기에서 정한 기준치를 초과하는 뇌영역의 위치 및 뇌병변이 차지하는 뇌병변 비율에 따라 장애 유형을 결정하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 예측하는 단계는
    저장부에 저장된 진단자들의 뇌병변 위치 및 뇌병변 비율, 장애유형 및 치료결과를 참고하여 동일한 장애 유형에 속하고 뇌병변 비율이 정해진 범위 내에 있는 진단자들의 치료결과를 분석하여 예측된 예후를 제공하는 것을 특징으로 하는 뇌질환 진단 서비스 방법.
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