KR101663129B1 - 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법, 이를 수행하는 3차원 자동 모델링 서버, 및 이를 저장하는 기록매체 - Google Patents

어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법, 이를 수행하는 3차원 자동 모델링 서버, 및 이를 저장하는 기록매체 Download PDF

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박세형
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Abstract

본 발명은 3차원 자동 모델링 서버에서 수행되는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법으로서, (a) 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 표준모델을 생성하는 단계, (b) 환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 상기 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성하는 단계, (c) 상기 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 상기 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수를 산출하는 단계, 및 (d) 상기 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 상기 변환함수를 적용하여 상기 환자의 가상근육모델을 생성하고, 상기 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 상기 환자의 가상정상모델을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법, 이를 수행하는 3차원 자동 모델링 서버, 및 이를 저장하는 기록매체{3-DIMENSIONAL AUTOMATIC MODELING METHOD OF SHOULDER ROTATOR CUFF, 3-DIMENSINAL AUTOMATIC MODELING SERVER PERFORMING THE SAME, AND STORAGE MEDIUM STORING THE SAME}
본 발명은 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게, 정상인의 표준모델을 이용하여 환자의 어깨 회전근개 모델을 생성하는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법, 이를 수행하는 3차원 자동 모델링 서버, 및 이를 저장하는 기록매체에 관한 것이다.
어깨는 몸의 관절 중 자유도가 가장 큰 관절이며 흔히 다치는 곳으로서, 어깨 손상의 대부분은 회전근개 영역에서 발생하고 있다.어깨 회전근개는 도 1과 같이 네 개의 근육(견갑하근, 극상근,극하근, 소원근)과 관련 뼈(상완골,견갑골)로 구성된다.기존의 회전근개 파열 수술의 경우 환자의 상태를 파악하기 위하여, 환자의 3차원 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging)을 촬영한다.하지만,3차원 MRI를 촬영하는 경우에도 현재로서는 수술 진단 및 계획에 환자의 3차원 정보를 모두 활용하지 못한 채, 환자MRI 영상의 2차원 단면 정보(예를 들어, 시상면, 관상면,수평면)만을 보며 진단과 수술 계획이 이루어지고 있다. 따라서, 회전근개의 파열된 형태,위치,크기에 대한 효과적인 진단이 부족하다.
위와 같은 2차원 단면 정보를 이용한 수술 계획의 문제점을 극복하기 위하여, 회전근개의 3차원 모델링 생성이 요구되고 있으나, 회전근개의 3차원 모델링을 수행하기는 많은 어려움이 있다.인체 근육과 같은 연조직은 X-ray나 CT 같은 방사선 영상에서는 거의 구분이 되지 않으며,MRI 영상에서도 그 경계를 찾아내기가 쉽지 않다.특히,어깨 회전근개와 같이 구조가 복잡하면서도 각 근육 사이의 경계가 모호한 경우는 자동으로 각 근육을 분리해 내기가 거의 불가능하다.따라서 회전근개 파열이 있는 경우,정확한 파열의 형태와 위치를 파악하는 작업은 해부학과 지식이 있는 정형외과 및 영상의학과 전문가에게도 쉽지 않은 작업이다.이러한 이유로,회전근개의 뼈모델(상완골과 견갑골)을 제외한 대부분의 연조직의 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 정형외과 및 영상의학과 전문의와 함께 전문 소프트웨어를 사용하여 한장, 한장의 영상에서 수동으로 분리하는 작업이 요구된다.이러한 모델링 작업에는 많은 시간 및 노력이 소요되는 문제가 있다.
한국공개특허 제10-2006-0028044호는 2차원 의료영상을 이용한 3차원 유한요소 모델링 방법 및 기록매체에 관한 것으로서, 2차원 의료영상으로부터 3차원 형상 모델을 구성하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행할 수 있는 방법을 제공한다. 그러나 이 또한, 2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성하는 것으로서 종래의 문제점이 여전히 존재한다.
한국공개특허 제10-2006-0028044호
본 발명의 목적은 어깨 회전근개 파열 수술을 수행하기 전 효과적인 수술 계획 수립을 위하여, 미리 생성된 표준모델을 변형하여 환자의 어깨 회전근개 관련 뼈와 근육의 3차원 모델을 자동으로 계산하는 것을 통하여 환자의 어깨 회전근개 3차원 모델을 생성하는 3차원 자동 모델링 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 목적은 미리 생성된 표준모델의 변형을 통하여, 어떠한 환자의 경우에도, 환자 개인별 어깨 회전근개의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 3차원 자동 모델링 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 측면은, 3차원 자동 모델링 서버에서 수행되는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법으로서, (a) 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 표준모델을 생성하는 단계, (b) 환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 상기 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성하는 단계, (c) 상기 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 상기 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수를 산출하는 단계 및, (d) 상기 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 상기 변환함수를 적용하여 상기 환자의 가상근육모델을 생성하고, 상기 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 상기 환자의 가상정상모델을 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 상기 어깨 회전근개는 견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근을 포함하는 4개의 근육, 및 견갑골 및 상완골을 포함하는 2개의 뼈를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (a) 단계는 상기 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 상기 회전근개의 4개의 근육 및 2개의 뼈의 3차원 모델을 각각 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는 상기 변환함수를 강체변환함수 및 국소변환함수로 구분하여 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는 상기 강체변환함수를 점-평면 기반 ICP 기법을 적용하여 산출하고, 상기 강체변환함수를 적용하여 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상을 정렬시키는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는 상기 정렬된 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상의 벗어난 정도를 최소화하기 위하여, 상기 표준뼈형상을 국소적으로 변형시키는 상기 국소변환함수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상에 대하여, 자동 대응점 검색 및 상기 표준뼈형상의 국소적 변형의 반복을 통하여 상기 국소변환함수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는 상기 자동 대응점 검색을 위하여 RPM 기법을 적용하고, 상기 국소적 변형을 위하여 RBF 기법을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, (e) 상기 환자의 의료영상 데이터를 기초로 파열형태를 특정하고 상기 가상정상모델에 모델링하여, 상기 환자의 3차원 회전근개 모델을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 측면은 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법을 수행하는 3차원 자동 모델링 서버에 있어서, 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 표준모델을 생성하는 표준모델 생성부, 환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 상기 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성하는 환자뼈모델 생성부, 상기 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 상기 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수를 산출하는 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부, 상기 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 상기 변환함수를 적용하여 상기 환자의 가상근육모델을 생성하는 가상근육모델 생성부, 및 상기 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 상기 환자의 가상정상모델을 생성하는 가상정상모델 생성부를 포함한다.
바람직하게, 상기 어깨 회전근개는 견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근을 포함하는 4개의 근육, 및 견갑골 및 상완골을 포함하는 2개의 뼈를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 표준모델 생성부는 상기 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 상기 회전근개의 4개의 근육 및 2개의 뼈의 표준모델을 각각 생성할 수 있다.
바람직하게, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는 상기 변환함수를 강체변환함수 및 국소변환함수로 구분하여 산출할 수 있다.
바람직하게, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는상기 강체변환함수를 점-평면 기반 ICP 기법을 적용하여 산출하고, 상기 강체변환함수를 적용하여 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상을 정렬시킬 수 있다.
바람직하게, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는 상기 정렬된 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상의 벗어난 정도를 최소화하기 위하여, 상기 표준뼈형상을 국소적으로 변형시키는 상기 국소변환함수를 산출할 수 있다.
바람직하게, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상에 대하여, 자동 대응점 검색 및 상기 표준뼈형상의 국소적 변형의 반복을 통하여 상기 국소변환함수를 산출할 수 있다.
바람직하게, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는 상기 자동 대응점 검색을 위하여 RPM 기법을 적용하고, 상기 국소적 변형을 위하여 RBF 기법을 적용할 수 있다.
바람직하게, 상기 환자의 의료영상 데이터를 기초로 파열형태를 특정하고 상기 가상정상모델에 모델링하여, 상기 환자의 3차원 회전근개 모델을 생성하는 환자모델 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 의하면, 미리 생성된 표준모델의 변형을 통하여, 환자 개인별 어깨 회전근개의 3차원 모델을 쉽고 간단하게 생성할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따라 환자의 어깨 회전근개의 3차원 모델이 생성되면, 환자의 상태를 보다 직관적으로 파악할 수 있고, 즉, 환자의 어깨 회전근개 파열형태, 위치, 및 크기를 쉽게 파악할 수 있다. 따라서,미리 가상 수술 시뮬레이션을 진행할 수 있으며, 효과적인 수술 계획을 수립하는 데에 도움이 되고, 이는 수술 시간 단축과 수술 예후 향상으로 이어질 수 있는 효과가 있다.
도 1은 어깨 회전근개의 근육 및 뼈에 대한 도면이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 3차원 자동 모델링 서버에 대한 블록도이다.
도 3은 도 2의 3차원 자동 모델링 서버에서 수행되는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법에 대한 흐름도이다.
도 4는 자동 대응점 검색에 대한 예시이다.
도 5는 PBF 변형의 예시이다.
도 6은 자동 대응점 검색 및 PBF 변형을 적용한 메쉬변형의 예시이다.
도 7은 표준모델의 예시이다.
도 8은 환자뼈모델의 예시이다.
도 9는 가상뼈모델을 생성하는 과정의 예시이다.
도 10은 생성된 가상뼈모델의 예시이다.
도 11은 표준모델과 표준모델로부터 변형된 가상정상모델의 예시이다.
도 12는 파열형상의 예시이다.
이하, 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 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. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
또한, 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
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, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
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.
또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 3차원 자동 모델링 서버에 대한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법을 수행하는 3차원 자동 모델링 서버(200)는 표준모델 생성부(210), 환자뼈모델 생성부(220), 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230), 가상근육모델 생성부(240), 가상정상모델 생성부(250), 및 제어부(260)을 포함한다.
표준모델 생성부(210)는 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 정상인의 어깨 회전근개에 대한 표준모델을 생성한다. 여기에서, 어깨 회전근개는 도 1과 같이, 견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근을 포함하는 4개의 근육, 및 견갑골 및 상완골을 포함하는 2개의 뼈를 포함하고, 의료영상 데이터는 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 데이터가 이용될 수 있다.
바람직하게, 표준모델 생성부(210)는 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 어깨 회전근개를 구성하는 4개의 근육 및 2개의 뼈의 3차원 모델을 각각 생성하고, 생성된 4개의 근육 및 2개의 뼈의 3차원 모델 각각을 결합하여 표준모델을 생성할 수 있다.즉, 표준모델 생성부(210)는 파열되지 않은 회전근개를 가지는 정상인의 고화질 MRI 데이터를 기반으로 회전근개를 구성하는 각 부분을 분할하여 모델링한다.
환자뼈모델 생성부(220)는 환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성한다. 바람직하게, 환자뼈모델 생성부(220)는 환자의 MRI 영상으로부터 뼈 부분만을 추출하여, 환자뼈모델을 생성할 수 있다.
가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수(transformation function 또는 transformation map)를 산출한다.여기에서, 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 것은 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상을 정합하는 것에 해당하며, 변환함수는 강체변환함수 및 국소변환함수로 구분되어 산출될 수 있다.
예를 들어, 정합하고자 하는 두 모델의 점 데이터에 대해 원본 모델을
Figure 112015102993486-pat00001
, 목적 모델을
Figure 112015102993486-pat00002
라고 할 때, S를 T에 가장 잘 일치시키도록 하는 것이 변환함수 f이고, 변환함수 f는 강체변환함수 fglobal 및 국소변환함수 flocal로 나뉘어 계산될 수 있다.
바람직하게, 강체변환함수(fglobal)에 대하여, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 점-평면 기반 ICP(point-plane-based Iterative Closest Points) 기법을 적용하여 아래의 [식 1]을 만족하는 강체변환함수(fglobal)를 산출하고, 강체변환함수(fglobal)를 적용하여 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상을 정렬시킬 수 있다. 즉, 위의 예에서, S가 T에 정렬된다.
[식 1]
Figure 112015102993486-pat00003
여기에서, si는 원본모델의 점들이고, tj는 목적모델의 점들이고, R은 회전 매트릭스(rotation matrix), q는 이동벡터(translation vector), ni는 법선 벡터(normal vector)이다.
다음으로, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 정렬된 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상의 벗어난 정도를 최소화하기 위하여, 표준뼈형상을 국소적으로 변형시키는 국소변환함수(flocal)를 산출할 수 있다. 여기에서, 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 기술은 3차원 좌표계에 존재하는 두개의 서로 다른 형상 모델(예를 들어, 원본 모델 및 목표 모델)이 있을 때, 원본 모델의 형상을 변형하여 목표 모델의 형상에 맞도록 일치시켜주는 정렬(alignment) 알고리즘이고, 본 발명에서는 RBP(radial basis function)-based RPM(robust point matching) 기법을 사용한다. 여기에서, RBP(radial basis function)-based RPM(robust point matching) 기법은 자동 대응점 검색(automatic correspondence finding)과 변형(deformation)의 과정을 반복적으로 수행(iteration)함으로써 최종의 변형 결과를 획득하는 방법이다.
즉, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상에 대하여, 자동 대응점 검색 및 표준뼈형상의 국소적 변형의 반복을 통하여 국소변환함수(flocal)를 산출할 수 있다. 여기에서, 자동 대응점 검색을 위하여는 RPM 기법이 적용되고, 국소적 변형을 위하여는 RBP 기법이 적용될 수 있다.
보다 구체적으로, 자동 대응점 검색을 위해 적용되는 RPM 기법의 특징은 1대1 대응이 아닌 소프트 어사인먼트(soft-assignment) 대응으로, 위의 예를 참조하면, S의 한 점 ni의 T로의 대응점
Figure 112015102993486-pat00004
는 다음의 [식 2] 및 [식 3]을 통한 퍼지 비율(fuzzy ration) mij로 계산된다.
[식 2]
Figure 112015102993486-pat00005
[식 3]
Figure 112015102993486-pat00006
여기에서, i=1, 2, …, ns 이고, j=1, 2, …, nt이다. 이를 통하여, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는, 예를 들어, 도 4와 같이 대응점을 검색할 수 있다.
다음으로, 국소적 변형을 위한 RBP 기법은 형상변형을 위하여 유용하게 상용될 수 있는 내삽법(interpolation)으로서, 국소변환함수(flocal)는 다음의 [식 4]와 같이 거리에 관한 기저함수
Figure 112015102993486-pat00007
과 이들의 선형조합으로 계산된다.
[식 4]
Figure 112015102993486-pat00008
여기에서, wi는 기저함수의 계수이며, 3차원 바이하모닉 스플라인(biharmonic spline)의 경우
Figure 112015102993486-pat00009
를 가정할 수 있다. 충분한 개수의 대응점이 입력으로 주어지면 선형 시스템을 단일값 분해(singular value decomposition)를 통해 풀어 wi와 ci를 구할 수 있다. 이렇게 얻어진 국소변환함수(flocal)를 이용하여
Figure 112015102993486-pat00010
에 대하여 f(si)를 계산함으로써 국소적 변형을 수행할 수 있다. 이를 통하여, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는, 예를 들어, 도 5와 같이 국소변형을 수행할 수 있다.
예를 들어, 도 6을 참조하면, 머리 및 목의 방사선 치료(RT, radiotherapy) 경우를 나타낸 것으로서, 자동 대응점 검색을 통하여 원본 모델과 목표 모델이 정렬되어도,처음에는 도 6 (a) 및 (c) 의 빨간색 원부분과 같이 원본 모델(빨간색 메쉬)과 목표 모델(파란색 메쉬 및 검은색 점)의 차이가 있지만, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)가 국소변환함수(flocal)를 통하여 국소적 변형을 수행하면, 도 6의 (b) 및 (d)의 빨간색 원부분과 같이 원본 모델과 목표 모델이 거의 일치하게 정합되는 것을 볼 수 있다.
가상근육모델 생성부(240)는 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 변환함수를 적용하여 환자의 가상근육모델을 생성한다. 바람직하게, 가상근육모델 생성부(240)는 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)를 통하여 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 정합하면서 산출된 변환함수, 즉, 강체변환함수 및 국소변환함수를 표준근육형상에 적용할 수 있다. 이를 통하여, 변형된 표준근육형상은 환자의 가상근육모델이 된다. 즉, 본 발명은 뼈형상을 정합하면서 산출된 변환함수를 근육에도 적용하여, 환자의 근육 모델을 직접 생성하지 않고 표준모델을 통하여 생성하는 것이다.
일반적으로, 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 형상은 뼈와 뼈이외의 부분이 명확하게 구분되어 자동으로 쉽게 뼈부분의 3차원 모델이 생성될 수 있으나, 근육의 경우에는 여러 근육들이 한덩어리로 뭉쳐져 있고 각 근육의 경계가 불분명하여 근육 각각의 형상, 결합형태 등을 의료영상 데이터로부터 정확하게 파악하는 것은 어렵다. 반면, 본 발명의 가상근육모델 생성부(240)는환자의 근육모델을 환자의 의료영상 데이터로부터 직접 생성하는 것이 아니라 표준모델의 표준근육형상을 환자의 근육형상으로 변형하여 환자의 근육모델을 생성하므로, 간단하게 환자별 근육모델을 생성할 수 있는 효과가 있다.
가상정상모델 생성부(250)는 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 환자의 가상정상모델을 생성한다. 즉, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230) 및 가상근육모델 생성부(240)에서 각각 생성된 가상뼈 및 가상근육 모델들을 결합하여 환자의 회전근개가 파열되지 않은 경우, 즉, 환자의 정상상태의 회전근개 모델을 생성한다.
일 실시예에서, 3차원 모델링 서버(200)는 환자의 의료영상 데이터를 기초로 파열형태를 특정하고 가상정상모델에 모델링하여, 환자의 3차원 회전근개 모델을 생성하는 환자모델 생성부를 더 포함할 수 있다. 즉, 환자의 현재 상태를 반영하는 어깨 회전근개의 3차원 모델을 생성하기 위하여, 환자모델 생성부는 특정된 파열형태를 가상정상모델에 모델링하여 환자의 회전근개 모델을 모델링할 수 있다.
제어부(260)는 표준모델 생성부(210), 환자뼈모델 생성부(220), 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230), 가상근육모델 생성부(240), 및 가상정상모델 생성부(250)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.
도 3은 도 2의 3차원 자동 모델링 서버에서 수행되는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 7 내지 도 12를 참조하여 보다 상세하게 설명한다.
표준모델 생성부(210)는 정상인의 의료영상 데이터로부터 표준모델을 생성한다(단계 S310). 바람직하게, 표준모델 생성부(210)는 정상인의 의료영상 데이터로부터 어깨 회전근개를 구성하는 4개의 근육들 및 2개의 뼈들을 각각 모델링하고 이들을 결합하여, 도 7과 같은 표준모델을 생성할 수 있다. 여기에서, 표준모델이란 회전근개의 파열이 없는 정상상태의 모델을 말한다.
환자뼈모델 생성부(220)는 환자의 의료영상 데이터로부터 환자뼈모델을 생성한다(단계 S320). 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분은 뼈이외의 부분과 명확하게 구분되므로, 환자뼈모델 생성부(220)는 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분만 추출하여 도 8과 같은 환자뼈모델을 생성할 수 있다. 즉, 환자뼈모델 생성부(220)를 통하여 생성되는 모델은 회전근개를 구성하는 견갑골 및 상완골 각각에 대한 모델이다.
가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 표준모델의 뼈부분을 환자뼈모델로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서 변환함수를 산출한다(단계 S330). 예를 들어, 도 9를 참조하면, 뼈형상의 변형은 원본 모델(a)의 형상을 목표 모델(b)의 형상으로 변형하는 것으로서, 먼저 원본 모델(a)과 목표 모델(b)을 (c)와 같이 정렬시키고, 원본 모델(a)의 형상을 국소적으로 변형시켜 (d)와 같이 목표 모델(b)과 거의 동일하게 정합시키는 것이다.
바람직하게, 표준 모델의 뼈 부분의 변형은 표준모델을 구성하는 각각의 뼈에 대하여 수행되고, 따라서 표준모델의 견갑골 및 상완골 각각에 대하여 변형이 수행될 수 있다. 즉, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는, 견갑골에 대하여, 표준모델의 견갑골형상을 환자뼈모델의 견갑골의 형상으로 변형하고, 상완골에 대하여, 표준모델의 상완골 형상을 환자뼈모델의 상완골의 형상으로 변형한 다음, 변형된 견갑골 및 상완골을 결합하여 가상뼈모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)는 표준뼈형상(a)을 환자뼈모델(b)의 형상으로 변형하여 가상뼈모델(c)을 생성한다. 즉, 가상뼈모델(c)은 표준뼈형상(a)이 변형된 결과물이고, 이러한 변형과정에서 표준뼈형상을 환자뼈모델의 형상으로 변형하는 변환함수가 산출된다.
가상근육모델 생성부(240)는 표준모델의 근육부분에 변환함수를 적용하여 가상근육모델을 생성한다(단계 S340). 바람직하게, 가상근육모델 생성부(240)는 표준 모델의 근육들을 견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근으로 각각 분리하고, 4개의 근육들 각각에 대하여 변환함수를 적용할 수 있다. 즉, 회전근개를 구성하는 근육들 각각은 변환함수가 적용되어 변형되고, 변형된 근육들이 결합되어 가상근육 모델이 생성된다.
가상정상모델 생성부(250)는 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 가상정상모델을 생성한다(단계 S350). 즉, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부(230)로부터 생성된 가상뼈모델 및 가상근육모델 생성부(240)로부터 생성된 가상근육모델이 결합되면, 도 11의 (b)와 같이 가상정상모델이 생성된다. 본 발명에 따르면, 도 11과 같이 환자의 회전근개 3차원 모델은 표준모델(a)로부터, 즉, 표준모델(a)이 변형되어 환자의 가상정상모델(b)이 생성되므로, 환자의 회전근개 3차원 모델을 직접 생성하지 않더라도 표준모델(a)을 이용하여 생성할 수 있는 효과가 있다.
다음으로, 환자모델 생성부를 통하여 도 12와 같은 파열형태를 특정할 수 있고, 환자모델 생성부는 파열형태를 도 11의 (b)와 같은 가상정상모델에 모델링하여, 환자의 현재 상태를 반영하는 환자모델을 생성할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법, 이를 수행하는 3차원 자동 모델링 서버, 및 이를 저장하는 기록매체에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
200: 3차원 모델링 서버
210: 표준모델 생성부 220: 환자뼈모델 생성부
230: 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부 240: 가상근육모델 생성부
250: 가상정상모델 생성부 260: 제어부

Claims (19)

  1. 3차원 자동 모델링 서버에서 수행되는 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법에 있어서,
    (a) 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 표준모델을 생성하는 단계;
    (b) 환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 상기 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성하는 단계;
    (c) 상기 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 상기 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수를 산출하는 단계; 및
    (d) 상기 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 상기 변환함수를 적용하여 상기 환자의 가상근육모델을 생성하고, 상기 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 상기 환자의 가상정상모델을 생성하는 단계를 포함하는 3차원 자동 모델링 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 어깨 회전근개는
    견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근을 포함하는 4개의 근육들, 및 견갑골 및 상완골을 포함하는 2개의 뼈들을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 상기 회전근개의 4개의 근육들 및 2개의 뼈들의 3차원 모델을 각각 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 변환함수를 강체변환함수 및 국소변환함수로 구분하여 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 강체변환함수를 점-평면 기반 ICP 기법을 적용하여 산출하고, 상기 강체변환함수를 적용하여 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상을 정렬시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 정렬된 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상의 벗어난 정도를 최소화하기 위하여, 상기 표준뼈형상을 국소적으로 변형시키는 상기 국소변환함수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상에 대하여, 자동 대응점 검색 및 상기 표준뼈형상의 국소적 변형의 반복을 통하여 상기 국소변환함수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 자동 대응점 검색을 위하여 RPM 기법을 적용하고, 상기 국소적 변형을 위하여 RBF 기법을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    (e) 상기 환자의 의료영상 데이터를 기초로 파열형태를 특정하고 상기 가상정상모델에 모델링하여, 상기 환자의 3차원 회전근개 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 방법.
  10. 어깨 회전근개의 3차원 자동 모델링 방법을 수행하는 3차원 자동 모델링 서버에 있어서,
    정상인의 의료영상 데이터를 기초로 표준모델을 생성하는 표준모델 생성부;
    환자의 의료영상 데이터를 수신하고, 상기 환자의 의료영상 데이터에서 뼈부분에 대한 환자뼈모델을 생성하는 환자뼈모델 생성부;
    상기 표준모델의 뼈부분에 대한 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형하여 가상뼈모델을 생성하면서, 상기 표준뼈형상을 상기 환자뼈모델의 형상으로 변형시키는 변환함수를 산출하는 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부;
    상기 표준모델의 근육부분에 대한 표준근육형상에 상기 변환함수를 적용하여 상기 환자의 가상근육모델을 생성하는 가상근육모델 생성부; 및
    상기 가상뼈모델과 가상근육모델을 결합하여 상기 환자의 가상정상모델을 생성하는 가상정상모델 생성부를 포함하는 3차원 자동 모델링 서버.
  11. 제10항에 있어서, 상기 어깨 회전근개는
    견갑하근, 극상근, 극하근 및 소원근을 포함하는 4개의 근육들, 및 견갑골 및 상완골을 포함하는 2개의 뼈들을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  12. 제11항에 있어서, 상기 표준모델 생성부는
    상기 정상인의 의료영상 데이터를 기초로 상기 회전근개의 4개의 근육들 및 2개의 뼈들의 표준모델을 각각 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  13. 제10항에 있어서, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는
    상기 변환함수를 강체변환함수 및 국소변환함수로 구분하여 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  14. 제13항에 있어서, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는
    상기 강체변환함수를 점-평면 기반 ICP 기법을 적용하여 산출하고, 상기 강체변환함수를 적용하여 상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상을 정렬시키는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  15. 제14항에 있어서, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는
    상기 정렬된 표준뼈형상과 환자뼈모델의 형상의 벗어난 정도를 최소화하기 위하여, 상기 표준뼈형상을 국소적으로 변형시키는 상기 국소변환함수를 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  16. 제15항에 있어서, 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는
    상기 표준뼈형상과 상기 환자뼈모델의 형상에 대하여, 자동 대응점 검색 및 상기 표준뼈형상의 국소적 변형의 반복을 통하여 상기 국소변환함수를 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  17. 제16항에 있어서, 상기 가상뼈모델 생성 및 변환함수 산출부는
    상기 자동 대응점 검색을 위하여 RPM 기법을 적용하고, 상기 국소적 변형을 위하여 RBF 기법을 적용하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 환자의 의료영상 데이터를 기초로 파열형태를 특정하고 상기 가상정상모델에 모델링하여, 상기 환자의 3차원 회전근개 모델을 생성하는 환자모델 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 모델링 서버.
  19. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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