KR101655910B1 - 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램 - Google Patents

혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR101655910B1
KR101655910B1 KR1020150062909A KR20150062909A KR101655910B1 KR 101655910 B1 KR101655910 B1 KR 101655910B1 KR 1020150062909 A KR1020150062909 A KR 1020150062909A KR 20150062909 A KR20150062909 A KR 20150062909A KR 101655910 B1 KR101655910 B1 KR 101655910B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
matching
computer
moving image
fixed
Prior art date
Application number
KR1020150062909A
Other languages
English (en)
Inventor
박범우
성유섭
이덕희
심우현
임옥균
김진수
Original Assignee
재단법인 아산사회복지재단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 재단법인 아산사회복지재단 filed Critical 재단법인 아산사회복지재단
Priority to KR1020150062909A priority Critical patent/KR101655910B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101655910B1 publication Critical patent/KR101655910B1/ko

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5229Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
    • A61B6/5235Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

본 발명은 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법은, 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계(S100); 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성하는 단계(S200); 복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 정합영상 생성 과정을 반복 수행하는 단계(S300); 및 공유되는 상기 혈관조영영상을 기준으로 복수의 상기 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성하는 단계(S400);를 포함한다.본 발명에 따르면, 복수의 혈관조영영상의 정합을 자동으로 신속하고 간편하게 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터의 계산에 따라 이동영상의 최적의 위치를 결정하여 정합을 수행하므로, 복수의 혈관이 인접한 영역에 대한 정확한 진단이 가능해지는 효과가 있다.

Description

혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램 {METHOD AND PROGRAM FOR ANGIOGRAPH IMAGE REGISTRATION}
본 발명은 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램에 관한 것으로, 보다 자세하게는 정확한 임상적 진단을 수행하기 위해 복수의 혈관조영영상을 정합하는 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
체내 혈관의 이미지를 획득하는 방법은 다양하다. 그 중에서 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; 이하 CT)을 수행하면 촬영한 부위의 모든 혈관에 대해서 확인이 가능하다. 하지만, CT촬영으로 획득된 영상에서는 여러 혈관이 인접한 영역이 주변의 어떤 혈관으로부터 영향을 받는지 정확한 분석이 어려운 문제가 있다.
따라서 세밀한 혈관 관찰을 위해, 혈관에 조영제를 주입한 후 혈관을 촬영하는 혈관조영영상 촬영술을 사용한다. 그러나 혈관조영영상 촬영술을 통해 획득된 영상은 조영제를 주입한 혈관 부분만 나타나게 되어, 여러 혈관으로부터 특정영역이 영향을 받는지 여부를 파악하는데 어려움이 있다. 즉, 한쪽 혈관에 대한 조영영상만을 3D 영상으로 구현시, 다른쪽 혈관에서도 특정 부분이 영양 공급을 받는지 여부를 정확히 확인하지 못하는 경우가 발생한다. 이런 경우 치료계획을 정확하게 세울 수 없고, 수술과정에서 시간 및 정밀성에 문제가 발생한다.
예를 들어, 전교통동맥(anterior communicating artery; a-com) 동맥류(aneurysm)의 경우, 한쪽의 혈관조영영상을 바탕으로 3D영상을 생성하면 인체 구조상 반대쪽 대뇌반구 혈관 영상을 얻을 수 없다. 따라서, compression test라는 한쪽 경동맥을 손으로 눌러 혈압을 조절하여 양쪽으로 혈액이 흐르는 영상을 만들어서 활용할 수밖에 없다. 하지만, 이 방식의 경우에도 반대쪽 혈관의 조영영상으로 생성된 3D 영상을 통해 확인하면 단순히 혈관이 부풀어 오른 증상인 오진이 발생할 수 있는 문제가 있다.
상이한 혈관에 대해 촬영한 복수의 혈관조영영상을 자동으로 정합하여 정확한 임상적 진단을 수행할 수 있도록 하는 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램을 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법은, 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계; 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성하는 단계; 복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 정합영상 생성 과정을 반복 수행하는 단계; 및 공유되는 상기 혈관조영영상을 기준으로 복수의 상기 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성하는 단계;를 포함하며, 상기 고정영상 및 상기 이동영상은 공유되는 혈관이 존재하는 인접한 혈관조영영상인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합방법은, 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계; 입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 정합영상을 생성하는 단계; 상기 정합영상 및 정합되지 않은 상기 특정한 혈관조영영상을 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하여, 상기 정합영상에 대해 상기 이동영상을 정합시켜 누적정합영상을 생성하는 단계; 및 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정하는 단계;를 포함한다.
또한, 골격의 위치 및 공유되는 혈관의 위치를 반영하여 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 정합을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 최종정합영상을 3차원영상으로 사용자에게 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상은, 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상을 포함하며, 상기 공유되는 혈관은 상기 좌측뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥으로 혈액을 공급하는 좌측대동맥 및 상기 우측뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥에 혈액을 공급하는 우측대동맥인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,상기 고정영상 및 상기 이동영상의 해상도를 낮춘 고정변환영상 및 이동변환영상을 생성하는 단계; 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 상기 이동변환영상의 위치를 결정하는 단계; 및 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상의 해상도를 높이면서 상기 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행하는 단계;를 포함하며, 상기 고정영상은, 상기 제1 또는 제2고정영상을 포함하며, 상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상의 영상해상도를 일치시키는 단계; 및 특정한 혈관조영영상을 절단 또는 확장하여 영상 크기를 일치시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,상기 이동영상을 변환하는 행렬을 생성하여, 각 성분의 수치 조절을 통해 상기 이동영상의 위치이동을 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는, 상기 오차를 바탕으로 상기 이동영상의 이동유형 및 이동값을 결정하는 단계; 상기 이동유형에 따라 수치 조절을 수행할 상기 성분을 결정하는 단계; 및 상기 이동값에 따라 상기 결정된 성분의 수치를 결정하여, 상기 이동영상의 변환을 수행하는 단계;를 포함하고, 상기 이동유형은, 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절 중 적어도 하나에 해당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,상기 각 이동유형의 변수에 대한 상기 성분의 도함수 계산을 통해 상기 이동영상의 이동방향을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는, 헤세행렬, BFGS 알고리즘, L-BFGS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,상기 고정영상 및 상기 이동영상 내 동일 지점의 신호세기 차이의 절대값 또는 제곱값의 합을 통해 오차를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상을 각각 상이한 색상으로 변환하는 단계;를 더 포함하며, 상기 정합영상 내 각 위치의 색상은, 상기 복수의 혈관조영영상의 각 위치에 해당하는 색상이 결합된 색상으로 표시되어, 사용자에게 특정지점에서의 각각의 혈관조영영상의 연관성이 인식되도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합 프로그램은, 하드웨어와 결합되어 상기 언급된 혈관조영영상 정합 방법을 실행하며, 매체에 저장된다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 복수의 혈관조영영상의 정합을 자동으로 신속하고 간편하게 수행할 수 있다.
둘째, 컴퓨터의 계산에 따라 이동영상의 최적의 위치를 결정하여 정합을 수행하므로, 복수의 혈관이 인접한 영역에 대한 정확한 진단이 가능해지는 효과가 있다.
셋째, 3개 이상의 혈관조영영상 정합을 자동으로 수행할 수 있어서, 뇌 영역 등의 여러 혈관의 관계를 파악하여야 하는 영역에서도 정확한 진단이 가능해진다.
넷째, 낮은 해상도부터 단계적으로 정합을 수행하여, 고해상도의 혈관조영영상으로 바로 정합을 수행할 때에 비해 빠르게 정합을 할 수 있다.
다섯째, 영상해상도 또는 이미지크기가 상이한 혈관조영영상을 해상도 조절 또는 이미지 크기 조절하여 실제 물리적 크기가 같아지도록 변환할 수 있어서, 사용자는 영상해상도 또는 이미지 크기를 고려할 필요없이 간편하게 정합을 수행할 수 있다.
여섯째, 동정맥류나 동정맥기형의 경우, 여러 혈관의 여러 위치에 존재하는 영양공급혈관을 각각의 혈관을 평가하여 판단할 필요 없이, 하나의 정합영상을 통해서 영양공급혈관을 정확히 찾을 수 있으며, 보다 정확한 부피 및 범위를 측정할 수 있습니다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 복수의 정합영상을 결합하여 최종정합영상을 생성하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 누적정합영상으로 연속적으로 정합을 수행하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다.
도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 고정영상에 해당하는 좌측 뇌동맥 혈관조영영상의 예시도면이다.
도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 이동영상에 해당하는 우측 뇌동맥 혈관조영영상의 예시도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 정합 수행하여 생성된 최종정합영상의 예시도면이다.
도 5a는 고정영상과 이동영상의 정합이 제대로 수행되지 않은 정합영상의 예시도면이다.
도 5b는 고정영상과 이동영상의 정합이 제대로 수행된 정합영상의 예시도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서 컴퓨터는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 시각적으로 제시할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 혈관조영영상을 획득하거나 관찰하는 의료장비도 해당될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 복수의 정합영상을 결합하여 최종정합영상을 생성하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 누적정합영상으로 연속적으로 정합을 수행하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다. 도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 고정영상에 해당하는 좌측 뇌동맥 혈관조영영상의 예시도면이다. 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 이동영상에 해당하는 우측 뇌동맥 혈관조영영상의 예시도면이다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 정합 수행하여 생성된 최종정합영상의 예시도면이다. 도 5a는 고정영상과 이동영상의 정합이 제대로 수행되지 않은 정합영상의 예시도면이다. 도 5b는 고정영상과 이동영상의 정합이 제대로 수행된 정합영상의 예시도면이다. 이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 복수의 정합영상을 결합하여 최종정합영상을 생성하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법은, 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계(S100); 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성하는 단계(S200); 복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 정합영상 생성 과정을 반복 수행하는 단계(S300); 및 공유되는 상기 혈관조영영상을 기준으로 복수의 상기 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성하는 단계(S400);를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법을 순서대로 설명한다.
컴퓨터가 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는다(S100). 상기 복수의 혈관조영영상은, 도 3a 및 도 3b에 도시된 바와 같이, 상이한 혈관에 조영제를 입력하여 영상촬영장치에 의해 각각 촬영된 영상을 말한다. 상기 영상촬영장치는, 혈관조영제를 통해 혈관조영영상을 촬영할 수 있는 장치를 모두 포함하며, 예를 들어, 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging; MRI) 장치, 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; CT) 장치, X선 촬영장치 등을 포함할 수 있다.
컴퓨터는 영상촬영장치로부터 촬영된 혈관조영영상을 직접 수신할 수 있고, 컴퓨터 또는 외부서버에 저장된 혈관조영영상을 로드하여 입력할 수 있다. 컴퓨터는 정합을 원하는 2개 이상의 혈관조영영상를 입력받을 수 있다.
예를 들어, 뇌 영역의 경우, 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상의 3개의 영상이 뇌동맥류 등의 정확한 진단을 위해 필요하다. 뇌동맥은 좌측과 우측뿐만 아니라, 좌측과 우측의 동맥에서 분화된 후 만나서 소뇌 쪽으로 올라가는 동맥이 존재한다. 따라서 컴퓨터는 3개의 동맥에 대한 조영제를 주입하여 촬영한 혈관조영영상을 입력받아야 한다.
상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성한다(S200). 상기 고정영상 및 상기 이동영상은 공유되는 혈관이 존재하는 인접한 혈관조영영상일 수 있다.
컴퓨터는 입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 2개의 혈관조영영상을 선택하여 고정영상 및 이동영상으로 설정한다(S210). 상기 고정영상은, 영상정합의 기준이 되기 위해 특정한 위치에 고정되는 영상을 의미한다. 상기 이동영상은, 영상정합을 위해 고정영상에 대하여 적합한 위치로 이동하는 영상을 의미한다. 즉, 컴퓨터는 복수의 혈관조영영상 중에서 특정한 혈관조영영상을 선택하여 고정영상으로 설정하고, 다른 특정한 혈관조영영상을 이동영상으로 설정할 수 있다.
상기 고정영상과 상기 이동영상간의 오차를 최소화하기 위하여, 상기 이동영상의 위치를 이동시킨다(S220). 즉, 컴퓨터가 고정영상과 이동영상이 제대로 정합되었는지 판단하는 다양한 정합도 측정 방식을 통해 이동영상의 위치의 적절성을 판단하여, 최적화된 위치로 이동영상을 이동시킬 수 있다.
컴퓨터는 고정영상 및 이동영상의 정합을 수행하기 위해 골격의 위치 또는 공유되는 혈관의 위치를 활용할 수 있다. 영상촬영장치가 환자의 신체를 촬영하면 환자의 골격이 포함된 영상이 취득된다. 환자의 골격은 촬영 시에 호흡에 의한 위치 변화가 거의 없으므로, 컴퓨터는 골격을 기준으로 활용하여 정합을 수행할 수 있다. 예를 들어, 좌측, 우측 및 후측의 뇌동맥을 정합하는 경우, 영상촬영장치에 의해 혈관조영영상을 획득할 때 두개골의 움직임은 거의 없으므로, 컴퓨터는 고정영상과 이동영상의 두개골 이미지가 최대한 정합이 되도록 이동영상을 이동시킬 수 있다.
또한, 혈관조영영상은 공유되는 혈관을 포함할 수 있다. 예를 들어, 좌측, 우측 및 후측의 뇌동맥을 정합하는 경우, 후측 뇌동맥(소뇌 쪽으로 올라가는 뇌동맥)은 좌측 및 우측의 대동맥으로부터 혈관이 나누어져서 결합된다. 좌측 뇌동맥과 후측 뇌동맥은 좌측 대동맥 부분을 공유하게 되고, 우측 뇌동맥과 후측 뇌동맥은 우측 대동맥 부분을 공유하게 된다. 따라서 컴퓨터는 공유되는 혈관의 위치를 골격의 위치와 함께 고정영상과 이동영상의 정합 기준으로 활용할 수 있다.
컴퓨터는, 정합을 위한 이동영상의 위치 이동을 계속 수행할 지 여부 또는 정합이 제대로 이루어졌는지 여부를 판단하기 위해, 고정영상과 이동영상의 정합도를 판단할 수 있다. 컴퓨터가 고정영상과 이동영상간의 정합도를 파악하는 방법으로는 다양한 방법이 적용될 수 있다. 다만, 컴퓨터의 정합도 판단방법은 하기된 방법들에 한정되지 않고, 고정영상의 위치에 대한 이동영상의 위치의 적절성을 판단할 수 있는 다양한 방법들이 적용될 수 있다.
컴퓨터는 고정영상 및 이동영상 내 동일 지점의 신호세기 차이의 절대값 또는 제곱값의 합을 통해 오차를 계산할 수 있다. 고정영상과 이동영상의 해상도 및 이미지 크기가 동일한 경우, 컴퓨터는 고정영상과 이동영상의 동일 지점의 신호세기의 차이값을 계산할 수 있고, 각 지점 신호세기 차이값의 절대값 또는 제곱값의 합을 계산하여 이동영상의 위치가 적절한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 좌측, 우측 및 후측의 뇌동맥을 정합하는 경우, 컴퓨터는 동일한 촬영방식(신호의 세기 등이 동일한 방식)을 촬영된, 두개골 이미지를 포함한 혈관조영영상(이동영상 및 고정영상)의 동일 지점(예를 들어, 동일 픽셀)에서의 신호세기 차이의 절대값을 파악할 수 있다. 컴퓨터가 신호세기 상기 절대값의 총합을 산출하여 정합의 적절성을 판단할 수 있다. 컴퓨터는 정합이 적절하지 않다고 판단되면, 절대값의 총합이 최소가 될 수 있는 위치로 이동영상을 이동시킬 수 있다.
또한, 컴퓨터는 유사성 척도를 측정하여 정합도를 파악할 수 있다. 유사성 척도는 두 영상 사이의 유사성을 재는 척도로, 상관계수, 상호정보량, 정규상호정보량 등이 있다. 혈관조영영상의 특성에 따라 컴퓨터 또는 상기 컴퓨터를 사용하는 사용자가 어떤 유사성 척도를 이용할지 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨터는 기존에 복수의 혈관을 함께 촬영한 혈관영상을 반영하여 고정영상에 대한 이동영상의 위치가 적절한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터가 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; 이하 CT)영상과 같은 복수의 혈관을 모두 포함하는 촬영영상(이하, 비교영상)과 정합 수행하는 혈관조영영상을 비교하여, 이동영상의 위치가 적절한지 판단할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 비교영상에서 각각의 혈관상의 기준위치를 추출하고, 각각의 혈관조영영상에서 기준위치에 해당하는 지점들을 파악할 수 있다. 컴퓨터는 비교영상 내 기준위치간의 관계와 정합된 영상 내 기준위치간의 관계를 비교하여 정합이 제대로 수행되었는지 판단할 수 있다.
컴퓨터는 정합도 계산 결과상 이동영상의 위치가 적절하지 않은 경우, 이동영상의 위치 이동을 수행한다. 컴퓨터가 이동영상 내 혈관을 강체(외력을 가해도 크기나 형태가 변하지 않는 물체)로 간주하는 경우, 컴퓨터는 이동영상의 위치이동유형으로 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절을 수행할 수 있다. 컴퓨터는 다양한 방식에 의해 이동영상의 위치를 이동시킬 수 있다.
컴퓨터는 상기 이동영상을 변환하는 행렬(예를 들어, Affine Matrix)을 생성하여 각 성분의 수치 조절을 통해 이동영상의 위치이동을 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 이동영상을 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절을 수행할 각 행렬을 생성할 수 있고, 상기 각 행렬의 곱을 통해 위치이동행렬을 생성할 수 있다.
먼저, 컴퓨터는 정합도를 높이기 위한 이동조건을 판단할 수 있다. 즉, 컴퓨터는 계산된 오차(예를 들어, 신호세기 차이의 제곱값의 합 또는 상호정보량 등)를 바탕으로, 상기 이동영상의 이동유형 및 이동값을 결정할 수 있다.
그 후, 컴퓨터는 상기 이동조건에 상응하는 각각의 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절을 위한 행렬 내 성분을 결정할 수 있다. 즉, 컴퓨터는 상기 결정된 이동유형(예를 들어, 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절 중 적어도 어느 하나에 해당하는 위치이동)을 분석하여 조절할 특정한 행렬과 상기 행렬의 특정한 성분을 결정하거나 위치이동행렬의 특정한 성분을 결정할 수 있다. 그 후, 컴퓨터는 상기 결정된 이동값을 분석하여 상기 결정된 성분의 수치를 결정할 수 있다.
그 후, 컴퓨터는 상기 결정된 성분의 수치를 바탕으로 위치이동행렬을 계산하고, 이동영상의 각 지점에 상기 위치이동행렬을 적용하여 위치이동(또는 변환)을 수행할 수 있다.
또한, 컴퓨터는 상기 위치이동행렬의 역행렬을 계산하고, 변환될 이동영상의 각 지점에 대해 역행렬을 적용하여 위치이동을 수행할 수 있다. 기존 이동영상에 대해 위치이동행렬을 적용하여 위치이동을 수행하면, 위치 이동된 새로운 좌표는 정수가 아닐 수 있으며, 원하는 이미지 범위(Field of View; FOV) 외부로 이동되는 기존 이동영상의 지점까지 불필요한 계산을 하여야 하는 문제가 있다. 이러한 불필요한 계산 양을 줄이기 위해서, 컴퓨터는 변환 후 이동영상(즉, 결과 영상이 보여져야 할 공간)의 각 지점이 기존 이동영상의 어느 지점에 해당하는지 역행렬을 적용하여 계산할 수 있다. 이를 통해, 결과 영상에서 보여져야 할 부분만 추출하여 계산을 하므로 컴퓨터가 수행하여야 하는 계산 양을 줄일 수 있다. 특히, Affine matrix의 경우, 마지막 열이 0과 1로만 채워진 특수성에 의해 역행렬 계산이 용이하여, 컴퓨터의 계산 양을 더 줄여줄 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200)에서, 컴퓨터는 상기 각 이동유형의 변수에 대한 상기 성분의 도함수 계산을 통해 상기 이동영상의 이동방향을 결정 할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 행렬의 각 변수에 대해 미분을 수행하고 변수를 극대값 또는 극소값 방향으로 증가 또는 감소시킬 수 있다. 컴퓨터는 상기 결정된 방향으로 이동영상을 이동함에 따라 정합도(또는 오차 감소)가 향상되는지 판단할 수 있다. 컴퓨터는 상기 결정된 방향으로 이동영상을 이동함에 따라 정합도가 저하되면 상기 변수의 변화방향을 전환할 수 있다. 또한, 상기 정합영상 생성단계(S200)에서 미분도함수를 이용하는 방식으로, 헤세행렬(Hessian Matrix), BFGS 알고리즘(Broyden??Fletcher??Goldfarb??Shanno algorithm), L-BFGS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하는 방식을 적용할 수 있다. BFGS알고리즘은 비제약형 최소화(Unconstrained Optimization) 기법으로, 구간의 최소값(Local minimum; 극소값)이 아닌 절대 최소값(Globla minimum 또는 Absolute Minimum)에 도달할 수 있는 수치변경의 간격(Step size)을 결정할 수 있다. 또한, 이동영상과 고정영상의 정합을 강체정합으로 보면, 위치이동(평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절)에 대한 변수가 적으므로(예를 들어, 평행이동은 x, y, z축으로 각각의 이동을 표현하기 위해서 3개의 변수, 회전이동은 각 축으로 회전 각도를 위해서 3개의 변수, 크기조절도 각축으로 상대적 크기(배율)을 표현하기 위해서 3개, 그리고 기울임의 경우 2개의 축간의 상대적 기울임을 표현하기 위해서 6개(XY, XZ, YX, YZ, ZX, ZY)가 필요하여 총 15개의 변수가 필요), 컴퓨터는 L-BFGS 알고리즘을 적용하여 계산을 빠르게 수행하고 컴퓨터 메모리 공간을 적게 활용할 수 있다.
복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 정합영상 생성 과정을 반복 수행한다(S300). 즉, 3개 이상의 혈관조영영상의 정합을 수행하는 경우, 이미 정합을 수행한 혈관조영영상 조합(즉, 제1고정영상 및 제1이동영상) 이외의 혈관조영영상 조합을 추출하여 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하고, 정합 수행을 반복할 수 있다.
예를 들어, 3개의 혈관조영영상의 정합을 수행하는 경우, 컴퓨터는 특정한 혈관조영영상을 선택하여 상기 고정영상으로 설정하고, 다른 2개 이상의 혈관조영영상을 제1이동영상, 제2이동영상으로 설정할 수 있다. 컴퓨터가 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상의 3개의 혈관조영영상을 정합하는 경우, 컴퓨터는 뇌 좌측 뇌동맥 영상을 고정영상으로 설정하고, 우측 뇌동맥 영상을 제1이동영상, 후측 뇌동맥 영상을 제2이동영상으로 설정할 수 있다. 컴퓨터는, S200단계에 따라, 뇌 좌측 뇌동맥 영상(고정영상)을 기준으로 우측 뇌동맥 영상(제1이동영상)을 이동시켜 정합하고, S300단계에 따라 좌측 뇌동맥 영상(고정영상)을 기준으로 후측 뇌동맥 영상(제2이동영상)을 이동시켜 정합할 수 있다.
컴퓨터는 공유되는 상기 혈관조영영상을 기준으로 복수의 상기 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성한다(S400). 즉, 정합이 이루어진 복수의 정합 영상들은 공유되는 특정한 혈관조영영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서와 같이, 뇌 좌측 뇌동맥 영상을 고정영상으로 설정하고, 우측 뇌동맥 영상을 제1이동영상, 후측 뇌동맥 영상을 제2이동영상으로 설정하는 경우, 두 개의 정합영상에서 고정영상으로 사용된 뇌좌측 뇌동맥 영상이 공유되는 혈관조영영상에 해당할 수 있다. 컴퓨터는 복수의 정합영상들의 공유되는 특정한 혈관조영영상이 일치되도록 배치하여, 최종정합영상을 생성할 수 있다.
또한, 컴퓨터는 최종정합영상을 3차원영상으로 화면에 표시할 수 있다. 즉, 컴퓨터는 복수의 혈관조영영상을 포함한 최종정합영상을 함께 3차원영상으로 표시할 수 있다. 또한, 3개 이상의 혈관조영영상(예를 들어, 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상)을 정합하는 경우, 컴퓨터는 상기 고정영상을 기준으로 복수의 이동영상(예를 들어, 제1이동영상 및 제2이동영상)을 동시에 3차원영상으로 표시할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200)는, 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 해상도를 낮춘 고정변환영상 및 이동변환영상을 생성하는 단계; 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 상기 이동변환영상의 위치를 결정하는 단계; 및 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상의 해상도를 높이면서 상기 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행하는 단계;를 포함할 수 있다. 고해상도의 이미지를 이용하여 바로 정확한 정합을 수행하면 수치 변경 간격이 작아서 계산 수행이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 저해상도의 혈관조영영상으로 먼저 대략적인 정합을 수행한 후, 해상도를 높이면서 정확한 정합을 수행할 수 있다. 상기 고정영상은 제1고정영상 또는 제2고정영상을 포함할 수 있고, 상기 이동영상은 제1이동영상 또는 제2이동영상을 포함할 수 있다.
먼저, 컴퓨터는 복수의 혈관조영영상을 동일한 저해상도로 낮춘 고정변환영상(즉, 고정영상을 저해상도로 변환한 영상) 및 이동변환영상(즉, 이동영상을 저해상도로 변환한 영상)을 생성할 수 있다. 그 후, 컴퓨터는 상술한 고정변환영상과 이동변환영상의 정합도 계산 및 이동변환영상의 위치이동을 통해, 고정변환영상과 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 이동변환영상의 위치를 결정할 수 있다. 그 후, 컴퓨터는 고정변환영상과 이동변환영상의 해상도를 높이면서 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행할 수 있다. 컴퓨터는 고정변환영상과 이동변환영상을 생성할 해상도를 여러 단계로 나누어 단계적으로 정합을 수행하여, 고정영상과 이동영상간의 최적의 정합상태를 빠르게 찾을 수 있다. 상기 해상도의 변환단계는, 원본에 해당하는 고정영상과 이동영상의 해상도를 반영한 컴퓨터의 계산에 의해 결정될 수 있고, 컴퓨터 상에 기본설정 또는 사용자의 설정입력에 의해 결정될 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상의 영상해상도를 일치시키는 단계;를 더 포함할 수 있다. 영상 정합을 수행하기 위해서는 실제로 물체의 물리적 크기 정보에 해당하는 시야(Field of View)가 일치하여야 하고, 시야(Field of View)는 영상해상도와 이미지의 크기에 의해 결정될 수 있다. 복수의 혈관조영영상은 영상해상도가 상이할 수 있으므로, 컴퓨터는 영상 정합 수행을 위해 영상해상도를 일치시키는 작업을 수행할 수 있다. 영상해상도는 영상촬영장치에 의해 촬영된 복수의 절편(Slice) 이미지의 간격(Slice Thickness) 및 각각의 절편(Slice) 이미지의 픽셀 크기를 의미할 수 있다. 컴퓨터는 복수의 혈관조영영상 중에서 특정한 혈관조영영상을 선택하고, 선택된 혈관조영영상의 해상도를 기준으로 설정할 수 있다. 컴퓨터는 설정된 기준해상도로 다른 혈관조영영상의 영상해상도 변경을 수행할 수 있다. 상기 영상해상도의 변경은 3차 선형 보간법(Cubic interpolation)을 이용하여 수행될 수 있다. 다만, 해상도 변경 방법은 3차 선형 보간법에 한정되지 아니하고, 해상도 변경을 수행할 수 있는 다양한 방법이 적용될 수 있다.
또한, 특정한 혈관조영영상을 절단 또는 확장하여 영상 크기를 일치시키는 단계;를 더 포함할 수 있다. 복수의 혈관조영영상의 해상도를 동일하게 변환하더라도 이미지의 크기가 상이하면 시야(Field of View)가 상이하여 정합을 수행할 수 없다. 따라서 컴퓨터는 혈관조영영상의 이미지 크기를 일치시키기 위해서, 작은 영상 이미지를 큰 영상 이미지의 크기에 맞게 확장하거나 큰 영상 이미지를 작은 영상 이미지의 크기에 맞게 차이가 나는 부분을 절단할 수 있다.
또한, 복수의 혈관조영영상을 각각 상이한 색상으로 변환하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 복수의 혈관조영영상의 색상을 달리하면, 상기 정합영상 내 각 위치의 색상은 상기 복수의 혈관조영영상의 각 위치에 해당하는 색상이 혼합된 색상으로 표시될 수 있다. 사용자는 특정지점에서의 각각의 정합영상 또는 최종정합영상의 색상을 통해 각각의 상기 혈관조영영상의 연관성을 인식할 수 있다. 즉, 각각의 혈관조영영상을 동일한 색상으로 표시하면, 복수의 혈관이 인접한 특정 지점(예를 들어, 좌측 뇌동맥과 우측 뇌동맥이 만나는 영역의 뇌동맥류)에 어떠한 혈관이 영향을 미치는 지를 파악하기 어렵다. 따라서, 컴퓨터는 영상처리를 통해 복수의 혈관조영영상을 각각 상이한 색상으로 변환할 수 있다. 또한, 컴퓨터는 복수의 혈관조영영상이 겹쳐지는 부분에 대해서는 색상을 다르게 변경하거나 별도의 식별표지를 표시하여, 사용자가 해당 지점이 복수의 혈관으로부터 영향을 받음을 쉽게 확인하도록 할 수 있다.
또한, 복수의 혈관조영영상의 색상을 달리하면, 상기 정합영상의 정합정도를 사용자가 색상을 통해 인식할 수 있다. 예를 들어, 도 5a에서와 같이, 정합이 제대로 수행되기 전에는, 두개골 영역의 색상이 초록색과 빨간색으로 표현된 혈관조영영상을 결합하였을 때 제대로 정합되지 않아 빨간색과 초록색이 많이 나타나게 된다. 도 5b에서와 같이, 정합이 적절하게 수행되면 두개골 영역에서 초록색과 빨간색이 거의 보이지 않게 된다. 이와 같이, 사용자는 정합영상의 색상을 통해 정합정도를 시각적으로 인식할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 누적정합영상으로 연속적으로 정합을 수행하는 혈관조영영상 정합 방법의 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 일실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법은, 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계(S100); 입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 정합영상을 생성하는 단계(S200); 상기 정합영상 및 정합되지 않은 상기 특정한 혈관조영영상을 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하여, 상기 정합영상에 대해 상기 이동영상을 정합시켜 누적정합영상을 생성하는 단계(S500); 및 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정하는 단계(S600);를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관조영영상 정합 방법을 순서대로 설명한다. 기설명된 단계에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는다(S100).
입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 정합영상을 생성한다(S200).
컴퓨터는 상기 정합영상 및 정합되지 않은 상기 특정한 혈관조영영상을 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하여, 상기 정합영상에 대해 상기 이동영상을 정합시켜 누적정합영상을 생성한다(S500). 예를 들어, 정합영상을 고정영상으로 설정하고, 정합되지 않은 특정한 혈관조영영상을 이동영상으로 설정하여, S200과 같이 정합 과정을 수행할 수 있다. 정합되지 않은 혈관조영영상이 여러 개인 경우, 컴퓨터는 정합영상에 차례대로 정합을 수행하여 누적된 누적정합영상을 생성할 수 있다. 정합영상을 고정영상 또는 이동영상으로 설정하여 정합을 수행함에 따라 정합 기준으로 활용할 수 있는 정보가 늘어나게 된다. 예를 들어, 누적정합영상에는 정합되지 않은 혈관정합영상의 정합에 활용할 수 있는 혈관의 위치정보가 다수 존재할 수 있다. 즉, 컴퓨터가 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상의 3개의 혈관조영영상을 정합하는 경우, 뇌 좌측 뇌동맥 영상과 우측 뇌동맥 영상이 정합된 정합영상을 고정영상으로 하게 되면, 뇌 후측의 뇌동맥 영상의 정합 시에 좌측 대동맥과 우측 대동맥 부분을 정합 기준으로 활용할 수 있어 혈관조영영상 각각을 정합할 때에 비해 하나 더 많은 혈관 위치정보를 활용할 수 있다.
컴퓨터는 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정한다(S600). 즉, 컴퓨터는 모든 복수의 혈관조영영상이 누적정합영상에 정합된 경우, 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정한다.
또한, 골격의 위치 및 공유되는 혈관의 위치를 반영하여 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 정합을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 최종정합영상을 3차원영상으로 사용자에게 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상은, 좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상을 포함하며, 상기 공유되는 혈관은 상기 좌측뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥으로 혈액을 공급하는 좌측대동맥 및 상기 우측뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥에 혈액을 공급하는 우측대동맥인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 해상도를 낮춘 고정변환영상 및 이동변환영상을 생성하는 단계; 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 상기 이동변환영상의 위치를 결정하는 단계; 및 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상의 해상도를 높이면서 상기 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행하는 단계;를 포함하며, 상기 고정영상은, 상기 제1 또는 제2고정영상을 포함하며, 상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상의 영상해상도를 일치시키는 단계; 및 특정한 혈관조영영상을 절단 또는 확장하여 영상 크기를 일치시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 상기 이동영상을 변환하는 행렬을 생성하여, 각 성분의 수치 조절을 통해 상기 이동영상의 위치이동을 수행하는 것을 특징으로 하며, 상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 상기 오차를 바탕으로 상기 이동영상의 이동유형 및 이동값을 결정하는 단계; 상기 이동유형에 따라 수치 조절을 수행할 상기 성분을 결정하는 단계; 및 상기 이동값에 따라 상기 결정된 성분의 수치를 결정하여, 상기 이동영상의 변환을 수행하는 단계;를 포함하고, 상기 이동유형은, 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절 중 적어도 하나에 해당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 상기 각 이동유형의 변수에 대한 상기 성분의 도함수 계산을 통해 상기 이동영상의 이동방향을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 헤세행렬, BFGS 알고리즘, L-BFGS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 정합영상 생성단계(S200) 또는 상기 누적정합영상 생성단계(S500)는, 상기 고정영상 및 상기 이동영상 내 동일 지점의 신호세기 차이의 절대값 또는 제곱값의 합을 통해 오차를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 복수의 혈관조영영상을 각각 상이한 색상으로 변환하는 단계;를 더 포함하며, 상기 정합영상 내 각 위치의 색상은, 상기 복수의 혈관조영영상의 각 위치에 해당하는 색상이 결합된 색상으로 표시되어, 사용자에게 특정지점에서의 각각의 혈관조영영상의 연관성이 인식되도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관조영영상 정합방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 복수의 혈관조영영상의 정합을 자동으로 신속하고 간편하게 수행할 수 있다.
둘째, 컴퓨터의 계산에 따라 이동영상의 최적의 위치를 결정하여 정합을 수행하므로, 복수의 혈관이 인접한 영역에 대한 정확한 진단이 가능해지는 효과가 있다.
셋째, 3개 이상의 혈관조영영상 정합을 자동으로 수행할 수 있어서, 뇌 영역 등의 여러 혈관의 관계를 파악하여야 하는 영역에서도 정확한 진단이 가능해진다.
넷째, 낮은 해상도부터 단계적으로 정합을 수행하여, 고해상도의 혈관조영영상으로 바로 정합을 수행할 때에 비해 빠르게 정합을 할 수 있다.
다섯째, 영상해상도 또는 이미지크기가 상이한 혈관조영영상을 해상도 조절 또는 이미지 크기 조절하여 실제 물리적 크기가 같아지도록 변환할 수 있어서, 사용자는 영상해상도 또는 이미지 크기를 고려할 필요없이 간편하게 정합을 수행할 수 있다.
여섯째, 동정맥류나 동정맥기형의 경우, 여러 혈관의 여러 위치에 존재하는 영양공급혈관을 각각의 혈관을 평가하여 판단할 필요 없이, 하나의 정합영상을 통해서 영양공급혈관을 정확히 찾을 수 있으며, 보다 정확한 부피 및 범위를 측정할 수 있습니다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (14)

  1. 컴퓨터가 복수의 혈관조영영상을 정합하는 방법에 있어서,
    컴퓨터가 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계;
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성하는 정합영상 생성단계;
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 상기 정합영상 생성단계를 반복 수행하는 단계; 및
    컴퓨터가 복수의 정합영상 간에 공유되는 특정한 혈관조영영상을 기준으로 상기 복수의 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 고정영상 및 상기 이동영상은,
    공유되는 혈관이 존재하는 인접한 혈관조영영상인 것을 특징으로 하며,
    상기 정합영상 생성단계는,
    컴퓨터가 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 해상도를 낮춘 고정변환영상 및 이동변환영상을 생성하는 단계;
    컴퓨터가 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 상기 이동변환영상의 위치를 결정하는 단계; 및
    컴퓨터가 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상의 해상도를 높이면서 상기 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행하는 단계;를 포함하며,
    상기 고정영상은, 상기 제1 또는 제2고정영상을 포함하며,
    상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  2. 컴퓨터가 복수의 혈관조영영상을 정합하는 방법에 있어서,
    컴퓨터가 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계;
    컴퓨터가 입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 정합영상을 생성하는 정합영상생성단계;
    컴퓨터가 상기 정합영상 및 정합되지 않은 특정한 혈관조영영상을 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하여, 상기 정합영상에 대해 상기 이동영상을 정합시켜 누적정합영상을 생성하는 누적정합영상 생성단계; 및
    컴퓨터가 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정하는 단계;를 포함하며,
    상기 정합영상생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,
    컴퓨터가 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 해상도를 낮춘 고정변환영상 및 이동변환영상을 생성하는 단계;
    컴퓨터가 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상간의 오차를 최소화하는 상기 이동변환영상의 위치를 결정하는 단계; 및
    컴퓨터가 상기 고정변환영상과 상기 이동변환영상의 해상도를 높이면서 상기 이동변환영상의 위치 결정을 반복 수행하는 단계;를 포함하며,
    상기 고정영상은, 상기 제1 또는 제2고정영상을 포함하며,
    상기 이동영상은, 상기 제1 또는 제2이동영상을 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  3. 컴퓨터가 복수의 혈관조영영상을 정합하는 방법에 있어서,
    컴퓨터가 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계;
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 상기 제1고정영상 및 상기 제1이동영상에 대한 정합영상을 생성하는 정합영상생성단계;
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 다른 조합의 제2고정영상 및 제2이동영상을 설정하여, 상기 제2이동영상과 상기 제2고정영상에 대한 상기 정합영상 생성단계를 반복 수행하는 단계; 및
    컴퓨터가 복수의 정합영상 간에 공유되는 특정한 혈관조영영상을 기준으로 상기 복수의 정합영상을 결합하여 최종정합영상으로 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 고정영상 및 상기 이동영상은,
    공유되는 혈관이 존재하는 인접한 혈관조영영상인 것을 특징으로 하며,
    상기 정합영상 생성단계는,
    상기 이동영상을 변환하는 행렬을 생성하여, 각 성분의 수치 조절을 통해 상기 이동영상의 위치이동을 수행하는 것을 특징으로 하며,
    상기 이동영상은, 상기 제1이동영상 또는 상기 제2이동영상을 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  4. 컴퓨터가 복수의 혈관조영영상을 정합하는 방법에 있어서,
    컴퓨터가 상이한 혈관에 대한 복수의 혈관조영영상을 입력받는 단계;
    컴퓨터가 입력받은 상기 복수의 혈관조영영상 중에서 제1고정영상 및 제1이동영상을 설정하여, 상기 제1고정영상과의 오차를 최소화하는 위치로 상기 제1이동영상을 이동시켜 정합영상을 생성하는 단계;
    컴퓨터가 상기 정합영상 및 정합되지 않은 특정한 혈관조영영상을 제2고정영상 및 제2이동영상으로 설정하여, 상기 정합영상에 대해 상기 이동영상을 정합시켜 누적정합영상을 생성하는 단계; 및
    컴퓨터가 상기 누적정합영상을 최종정합영상으로 결정하는 단계;를 포함하며,
    상기 누적정합영상 생성단계는,
    상기 이동영상을 변환하는 행렬을 생성하여, 각 성분의 수치 조절을 통해 상기 이동영상의 위치이동을 수행하는 것을 특징으로 하며,
    상기 이동영상은, 상기 제1이동영상 또는 상기 제2이동영상을 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    골격의 위치 및 공유되는 혈관의 위치를 반영하여 상기 고정영상 및 상기 이동영상의 정합을 수행하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    컴퓨터가 상기 최종정합영상을 3차원영상으로 사용자에게 제공하는 단계;를 더 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 혈관조영영상은,
    좌측 뇌동맥 영상, 우측 뇌동맥 영상, 및 후측 뇌동맥 영상을 포함하며,
    상기 공유되는 혈관은,
    상기 좌측 뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥으로 혈액을 공급하는 좌측대동맥 및 상기 우측 뇌동맥과 상기 후측 뇌동맥에 혈액을 공급하는 우측대동맥인, 혈관조영영상 정합 방법.
  8. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상의 영상해상도를 일치시키는 단계; 및
    컴퓨터가 특정한 혈관조영영상을 절단 또는 확장하여 영상 크기를 일치시키는 단계;를 더 포함하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  9. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,
    컴퓨터가 상기 오차를 바탕으로 상기 이동영상의 이동유형 및 이동값을 결정하는 단계;
    컴퓨터가 상기 이동유형에 따라 수치 조절을 수행할 상기 성분을 결정하는 단계; 및
    컴퓨터가 상기 이동값에 따라 상기 결정된 성분의 수치를 결정하여, 상기 이동영상의 변환을 수행하는 단계;를 포함하고,
    상기 이동유형은, 평행이동, 회전이동, 크기조절, 기울기조절 중 적어도 하나에 해당하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,
    상기 각 이동유형의 변수에 대한 상기 성분의 도함수 계산을 통해 상기 이동영상의 이동방향을 결정하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,
    헤세행렬, BFGS 알고리즘, L-BFGS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  12. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 정합영상 생성단계 또는 상기 누적정합영상 생성단계는,
    상기 고정영상 및 상기 이동영상 내 동일 지점의 신호세기 차이의 절대값 또는 제곱값의 합을 통해 정합의 오차를 계산하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  13. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    컴퓨터가 상기 복수의 혈관조영영상을 각각 상이한 색상으로 변환하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 정합영상 내 각 위치의 색상은, 상기 복수의 혈관조영영상의 각 위치에 해당하는 색상이 결합된 색상으로 표시되어, 사용자에게 특정지점에서의 각각의 상기 혈관조영영상의 연관성이 인식되도록 하는 것을 특징으로 하는, 혈관조영영상 정합 방법.
  14. 하드웨어인 컴퓨터에 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 혈관조영영상 정합 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020150062909A 2015-05-06 2015-05-06 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램 KR101655910B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150062909A KR101655910B1 (ko) 2015-05-06 2015-05-06 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150062909A KR101655910B1 (ko) 2015-05-06 2015-05-06 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101655910B1 true KR101655910B1 (ko) 2016-09-09

Family

ID=56939290

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150062909A KR101655910B1 (ko) 2015-05-06 2015-05-06 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101655910B1 (ko)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180063773A (ko) 2016-12-02 2018-06-12 숭실대학교산학협력단 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN111194184A (zh) * 2018-07-19 2020-05-22 西安大医集团股份有限公司 一种肿瘤定位方法及装置
WO2020209495A1 (ko) * 2019-04-11 2020-10-15 주식회사 디오 영상 데이터의 전처리 장치
KR20200120034A (ko) * 2019-04-11 2020-10-21 주식회사 디오 컴퓨터 단층촬영 영상데이터의 전처리 방법 및 장치
KR20200120055A (ko) * 2019-04-11 2020-10-21 주식회사 디오 오랄 스캔 영상에서 잇몸 영역을 분리하는 장치
CN114373004A (zh) * 2022-01-13 2022-04-19 强联智创(北京)科技有限公司 一种基于动态级联网络的无监督三维图像刚性配准方法
KR102542972B1 (ko) * 2022-07-04 2023-06-15 재단법인 아산사회복지재단 3차원 혈관 구조를 생성하는 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08196530A (ja) * 1995-01-26 1996-08-06 Shimadzu Corp 血管造影撮影装置
JP2011218135A (ja) * 2009-09-30 2011-11-04 Fujifilm Corp 電子内視鏡システム、電子内視鏡用のプロセッサ装置、及び血管情報表示方法
KR101169138B1 (ko) * 2009-12-30 2012-07-30 서울여자대학교 산학협력단 혈관 및 석회질 자동 추출장치 및 방법
KR20140144633A (ko) * 2013-06-11 2014-12-19 삼성메디슨 주식회사 영상 정합 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08196530A (ja) * 1995-01-26 1996-08-06 Shimadzu Corp 血管造影撮影装置
JP2011218135A (ja) * 2009-09-30 2011-11-04 Fujifilm Corp 電子内視鏡システム、電子内視鏡用のプロセッサ装置、及び血管情報表示方法
KR101169138B1 (ko) * 2009-12-30 2012-07-30 서울여자대학교 산학협력단 혈관 및 석회질 자동 추출장치 및 방법
KR20140144633A (ko) * 2013-06-11 2014-12-19 삼성메디슨 주식회사 영상 정합 방법 및 장치

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180063773A (ko) 2016-12-02 2018-06-12 숭실대학교산학협력단 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
KR101900679B1 (ko) 2016-12-02 2018-09-20 숭실대학교산학협력단 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN111194184A (zh) * 2018-07-19 2020-05-22 西安大医集团股份有限公司 一种肿瘤定位方法及装置
CN111194184B (zh) * 2018-07-19 2023-09-08 西安大医集团股份有限公司 一种肿瘤定位方法及装置
KR102177886B1 (ko) 2019-04-11 2020-11-12 주식회사 디오 컴퓨터 단층촬영 영상데이터의 전처리 방법 및 장치
KR20200120055A (ko) * 2019-04-11 2020-10-21 주식회사 디오 오랄 스캔 영상에서 잇몸 영역을 분리하는 장치
KR20200120034A (ko) * 2019-04-11 2020-10-21 주식회사 디오 컴퓨터 단층촬영 영상데이터의 전처리 방법 및 장치
KR102224064B1 (ko) * 2019-04-11 2021-03-08 주식회사 디오 오랄 스캔 영상에서 잇몸 영역을 분리하는 장치
CN113692250A (zh) * 2019-04-11 2021-11-23 株式会社迪耀 影像数据的预处理装置
TWI782269B (zh) * 2019-04-11 2022-11-01 南韓商迪耀股份有限公司 影像數據的預處理裝置
WO2020209495A1 (ko) * 2019-04-11 2020-10-15 주식회사 디오 영상 데이터의 전처리 장치
CN114373004A (zh) * 2022-01-13 2022-04-19 强联智创(北京)科技有限公司 一种基于动态级联网络的无监督三维图像刚性配准方法
CN114373004B (zh) * 2022-01-13 2024-04-02 强联智创(北京)科技有限公司 一种动态图像配准方法
KR102542972B1 (ko) * 2022-07-04 2023-06-15 재단법인 아산사회복지재단 3차원 혈관 구조를 생성하는 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101655910B1 (ko) 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램
KR102018565B1 (ko) 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램
US10327624B2 (en) System and method for image processing to generate three-dimensional (3D) view of an anatomical portion
US10478073B2 (en) Medical image processing apparatus
US20200058098A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US8928318B2 (en) MRI apparatus and method for generating automatically positioned 2D slice images of heart tissue from acquired 3D heart image data
RU2468435C2 (ru) Система и способ количественного трехмерного исследования ceus
JP6290723B2 (ja) 手術支援装置および手術支援システム
US20130038629A1 (en) Method and device for visualizing the registration quality of medical image datasets
JP5587614B2 (ja) 医用画像表示装置および方法、並びにプログラム
US11954860B2 (en) Image matching method and device, and storage medium
EP2740407A1 (en) Image diagnostic device and image correction method
CA2670861A1 (en) Texture-based multi-dimensional medical image registration
US20120093384A1 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and imaging slice determination method
US10078906B2 (en) Device and method for image registration, and non-transitory recording medium
JP6772123B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびプログラム
KR100346363B1 (ko) 자동 의료 영상 분할을 통한 3차원 영상 데이터 구축방법/장치, 및 그를 이용한 영상유도 수술 장치
JP6580963B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびx線診断装置
US20170228877A1 (en) Device and method for image registration, and a nontransitory recording medium
US20130154639A1 (en) Method of capturing magnetic resonance image and magnetic resonance imaging apparatus using the same
US20190304107A1 (en) Additional information display device, additional information display method, and additional information display program
WO2015053319A1 (ja) 画像処理装置、及び手術顕微鏡システム
US20240023931A1 (en) Method for providing a source of secondary medical imaging
JP4028209B2 (ja) X線ct装置
JP2022094744A (ja) 被検体動き測定装置、被検体動き測定方法、プログラム、撮像システム

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190902

Year of fee payment: 4