KR101695079B1 - Apparatus and Method for Measuring Cobb angle - Google Patents
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Abstract
본 발명은 엑스레이 촬영장치와 그리드가 있는 엑스레이 촬영용 보조장치를 이용하여 척추 측만증을 진단하기 위한 콥 각도(Cobb angle)를 자동으로 측정할 수 있는 콥 각도 측정장치 및 방법에 관한 것이다. 그리고 콥 각도 측정장치는 환자의 X-ray 영상을 척추 측만증 진단에 필요한 영상으로 셋팅하는 셋팅부와, 척추판의 직선 라인을 검출하도록 상기 셋팅된 영상에서 척추 윤곽을 추출하는 척추 외곽선 추출부, 및 상기 척추판의 모든 직선 라인들 간의 각도를 측정하고, 그 중 각도가 가장 큰 각도를 콥 각도로 측정하는 콥 각도 측정부를 포함하여 구성된다. 이와 같은 본 발명에 따르면 콥 각도를 자동으로 측정할 수 있어, 척추 측만증을 더 정확하게 진단할 수 있는 이점이 있다. The present invention relates to an apparatus and method for measuring a cob angle, which can automatically measure a cobb angle for diagnosis of scoliosis using an x-ray imaging apparatus and an auxiliary device for x-ray imaging with a grid. The cob angle measuring apparatus includes a setting unit for setting an X-ray image of the patient as an image necessary for diagnosis of scoliosis, a vertebral outline extracting unit for extracting a vertebral outline in the set image to detect a straight line of the vertebra plate, And a cob angle measuring unit measuring an angle between all the straight lines of the spinal column and measuring an angle having the largest angle among the straight lines. According to the present invention, it is possible to automatically measure the cobb angle and to diagnose scoliosis more accurately.
Description
본 발명은 콥 각도 측정장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 척추 측만증의 휘어진 정도를 측정하는 콥 각도를 환자의 척추 엑스레이(X-ray) 영상을 이용하여 자동으로 측정할 수 있도록 한 콥 각도 측정장치 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a claw-angle measuring apparatus, and more particularly, to a claw-angle measuring apparatus for automatically measuring a claw angle for measuring a degree of curvature of a scoliosis using a patient's X- And a method thereof.
척추 질환 중의 하나인 척추 측만증은 척추가 좌우로 만곡되어 그 형태가 변하는 질환을 말한다. 만곡의 정도에 따라 외관상의 문제점이나 통증의 원인이 되고 병이 심한 경우 수술적 치료까지 요구된다. Scoliosis, one of the vertebrae diseases, is a disease in which the vertebra curves to the left and right to change its shape. Depending on the degree of curvature, it causes cosmetic problems and pain. In case of severe disease, surgical treatment is also required.
척추 측만증의 만곡을 측정하는 방법으로는 콥 각도(Cobb angle)를 측정하는 방법이 많이 이용된다. 이러한 콥 각도는 척추 측만증의 휘어진 정도를 측정하는 것이고, 측정된 콥 각도에 따라 의사가 환자에게 어떤 치료가 필요한지 결정하는 중요한 요소로 제공된다. 예컨대 만곡의 각도가 10°이상이면 척추 측만증으로 진단하고, 40°이상일 경우 교정 수술이 필요한 것으로 진단한다. 변형이 심한 경우 주위의 장기를 전위시키거나 압박하여 기능 장애를 초래하고 수명을 단축시킬 수 있기 때문이다. A method of measuring the cobb angle is widely used as a method of measuring the curvature of scoliosis. These cobble angles measure the degree of curvature of the scoliosis, and the measured cobb angle provides an important factor for the physician to determine what treatment is needed for the patient. For example, if the angle of curvature is more than 10 °, diagnosis is made as scoliosis. If it is more than 40 °, it is diagnosed that correction surgery is necessary. If the deformation is severe, the surrounding organs may be displaced or pressed to cause dysfunction and shorten the life span.
도 1은 일반적으로 콥 각도를 측정하는 방법을 설명하는 도면이다. 1 is a view for explaining a method of measuring a cob angle in general.
이를 보면, 만곡이 가장 오목한 부분을 기준으로 기울어짐이 시작되는 상단 척추판 및 하단 척추판을 각각 결정하고, 상기 상단 척추판 및 하단 척추판의 각 상단과 평행하게 선을 그은 뒤, 평행인 두 선이 교차된 각도를 콥 각도로 측정하고 있다.In this case, the upper spinal plate and the lower spinal plate, at which the tilting starts to be started with reference to the concave portion of the curvature, are respectively determined, and a line parallel to each upper end of the upper spinal plate and the lower spinal plate is drawn, The intersection angles of the lines are measured at the cob angle.
하지만, 상기한 방법으로 콥 각도를 측정하기 위해서는 이를 위한 별도의 장치가 필요하였다. However, in order to measure the cob angle by the above-described method, a separate device is required.
또한, 콥 각도를 측정하기 위한 상단 척추판 및 하단 척추판과, 상기 상단 척추판 및 하단 척추판과 평행인 선을 지정해줘야 하는 번거로움이 존재한다. 이 경우 X-ray 영상에서 의사가 직접 척추 라인을 지정하기 때문에 콥 각도의 오차가 발생할 수 있는 문제가 있다. 결국 척추 측만증 진단에 정확도가 떨어지는 또 다른 문제를 초래하는 원인이 된다. In addition, there is a need to designate the upper spinal plate and the lower spinal plate for measuring the claw angle, and a line parallel to the upper spinal plate and the lower spinal plate. In this case, since the physician designates the spinal line directly in the X-ray image, there is a problem in that an error of the cob angle may occur. This leads to another problem of poor accuracy in the diagnosis of scoliosis.
따라서 본 발명의 목적은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 콥 각도의 오차를 최소화하여 척추 측만증 진단의 정확도를 향상시키는 콥 각도 측정장치 및 그 방법을 제공하는 것이다. SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a Cobb angle measuring apparatus and method for improving the accuracy of diagnosis of scoliosis by minimizing the error of the Cobb angle.
본 발명의 다른 목적은 척추 방사선 영상 파일만을 이용하여 콥 각도를 측정할 수 있도록 하는 콥 각도 측정장치 및 그 방법을 제공하는 것이다. It is another object of the present invention to provide a cob angle measuring apparatus and a method for measuring a cob angle by using only a spinal radiography image file.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 환자의 X-ray 영상을 척추 측만증 진단에 필요한 영상으로 셋팅하는 셋팅부; 척추판의 직선 라인을 검출하도록 상기 셋팅된 영상에서 척추 윤곽을 추출하는 척추 외곽선 추출부; 및 상기 척추판의 모든 직선 라인들 간의 각도를 측정하고, 그 중 각도가 가장 큰 각도를 콥 각도로 측정하는 콥 각도 측정부를 포함하는 콥 각도 측정장치를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method for diagnosing spine scoliosis, comprising: setting a X-ray image of a patient as an image necessary for diagnosis of scoliosis; A spine contour extracting unit for extracting a contour of the spine in the set image so as to detect a straight line of the spine plate; And a cob angle measuring unit measuring an angle between all the straight lines of the spinal column and measuring a cob angle with an angle of the largest angle among the straight lines.
상기 셋팅부는, 상기 X-ray 영상의 크기 및 파일 형태를 변환하는 변환부; 상기 변환된 영상의 노이즈를 제거하는 제거부; 및 노이즈 제거된 영상의 중앙에서 좌우로 소정 픽셀만큼의 정보만 추출하는 추출부를 포함한다. Wherein the setting unit comprises: a conversion unit for converting a size and a file format of the X-ray image; A removal unit for removing noise of the converted image; And an extracting unit for extracting only information of a predetermined number of pixels from the center of the noise-removed image to the left and right.
상기 추출부가 추출하는 픽셀 정보는 좌우 60 픽셀(pixel)로 설정되거나, 상기 세팅부 또는 X-ray 촬영 장치의 사양에 따라 변경될 수 있다.The pixel information extracted by the extraction unit may be set to 60 pixels on the left or right, or may be changed according to the specification of the setting unit or the X-ray photographing apparatus.
상기 척추 외곽선 추출부는, 상기 셋팅부에 의해 셋팅된 영상에서 상기 척추의 외곽 라인을 검출하는 캐니 외곽(canny edge) 추출 알고리즘; 상기 검출된 외곽 라인을 연결하여 척추 윤곽 영상을 검출하는 윤곽(contour) 검출 알고리즘; 및 상기 척추의 직선 라인을 검출하는 허프 변환(hough transform) 알고리즘을 포함한다. The spine contour extracting unit may include a canny edge extracting algorithm for detecting a contour line of the vertebrae in an image set by the setting unit; A contour detection algorithm for detecting a spine contour image by connecting the detected contour lines; And a hough transform algorithm for detecting a straight line of the vertebrae.
상기 윤곽 검출 알고리즘은, 상기 외곽 라인을 연결한 연결 영역의 넓이 및 모양 정보를 이용하고, 상기 검출된 연결 영역들 간이 일정 간격으로 징검다리 형태인 경우 척추 영역을 정상 인식한다. The contour detection algorithm uses the width and shape information of the connection area connecting the outline lines, and recognizes the vertebral area normally when the detected connection areas are in the stepping leg shape at regular intervals.
본 발명의 다른 목적에 따르면, 콥 각도 측정장치가 입력된 환자의 X-ray 영상을 상기 콥 각도 측정장치의 환경에 맞게 설정하는 셋팅단계; 상기 셋팅된 영상에서 척추의 외곽 라인을 추출하는 단계; 상기 검출된 외곽 라인을 연결하는 연결 영역을 검출하는 단계; 상기 연결 영역을 이용하여 척추 영역을 인식하는 단계; 인식된 상기 척추 영역에 포함된 척추판의 직선 라인들을 검출하는 단계; 상기 직선 라인들이 각도를 측정하는 단계; 및 상기 측정된 각도 중 가장 큰 각도를 콥 각도로 판단하는 단계를 포함하는 콥 각도 측정방법을 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method for setting an X-ray image of a patient, Extracting an outline of the vertebrae from the set image; Detecting a connection area connecting the detected outline line; Recognizing a vertebral region using the connection region; Detecting straight lines of the vertebrae included in the recognized vertebral region; Measuring the angle of the straight lines; And determining a largest angle among the measured angles as a cob angle.
상기 외곽 라인 추출은 캐니 외곽(canny edge) 추출 알고리즘을 이용하고, 상기 연결 영역 검출은 윤곽(contour) 검출 알고리즘을 이용하고, 상기 직선 라인 검출은 허프 변환(hough transform) 알고리즘을 이용한다. The contour line extraction uses a canny edge extraction algorithm, the connection region detection uses a contour detection algorithm, and the straight line detection uses a hough transform algorithm.
상기 척추 영역을 인식하는 단계는, 상기 연결 영역들 각각의 넓이를 구하는 제1 연산단계; 상기 연결 영역들의 넓이 평균을 구하는 제2 연산단계; 상기 연결 영역들의 모양을 판단하는 제1 판단단계; 및 상기 모양이 척추 모양이고 상기 연결 영역들 간이 일정한 간격을 유지하는 징검다리 형태인 경우 척추 영역을 정상 판단하는 제2 판단단계를 포함한다. The step of recognizing the vertebral region may include: a first calculation step of obtaining the width of each of the connection regions; A second calculating step of obtaining a width average of the connecting areas; A first determination step of determining the shape of the connection areas; And a second determination step of determining the vertebral region to be normal when the shape of the vertebral body is a spinal shape and a staggered leg shape in which the connection regions maintain a constant gap.
상기 넓이 평균이 표준 편차의 2배 이상 크거나 작은 넓이를 가지는 연결 영역은 상기 척추 영역의 인식 단계에서 제외된다. The connection area having the width average greater than or less than twice the standard deviation is excluded from the recognition step of the vertebral region.
상기 제2 판단단계에서 상기 연결 영역들 간의 간격의 차이가 제일 작은 척추 영역의 절반 이상을 넘기는 조건이 되면 상기 척추 영역은 인식하지 못하게 된다.If the difference in the interval between the connection regions exceeds a half of the smallest spinal region in the second determination step, the spinal region is not recognized.
이와 같은 본 발명에 따른 콥 각도 측정장치 및 그 방법은 다음과 같은 효과가 있다. The claw angle measuring apparatus and method according to the present invention has the following effects.
본 발명은 그리드가 있는 엑스레이 촬영용 보조장치를 이용하여 촬영된 X-ray 영상을 척추 추출을 위한 영상으로 셋팅하고, 셋팅된 영상으로부터 일련의 알고리즘을 이용하여 콥 각도를 자동으로 측정하고 있다. In the present invention, an x-ray image taken using an assistant device for x-ray imaging with a grid is set as an image for spine extraction, and a cobble angle is automatically measured from a set image using a series of algorithms.
따라서 종래 콥 각도 측정을 위한 별도의 장치가 불필요하고, 아울러 콥 각도 측정을 위해 척추의 직선 라인을 직접 지정하는 것에 비해 콥 각도의 오차를 줄일 수 있고, 그 결과 척추 측만증을 더 정확하게 진단할 수 있는 효과를 기대할 수 있다. Therefore, there is no need for a separate device for the conventional cob angle measurement. In addition, it is possible to reduce the error of the cob angle compared with the direct specification of the straight line of the spine for the cob angle measurement, Effect can be expected.
도 1은 일반적으로 콥 각도를 측정하는 방법을 설명하는 도면
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 콥 각도 측정장치를 설명하는 구성도
도 3a는 본 발명에 이용되는 엑스레이 촬영용 보조장치의 사시도,
도 3b는 그리드의 일 실시예를 나타낸 도면,
도 4는 도 2의 콥 각도 측정장치 구성도
도 5는 도 2의 콥 각도 측정장치를 이용한 콥 각도 측정방법을 설명하는 흐름도
도 6은 콥 각도 측정방법에 따른 영상정보 예시도BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a view for explaining a method of measuring a cob angle in general;
2 is a diagram illustrating a claw-angle measuring apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 3A is a perspective view of an x-ray imaging assistant used in the present invention,
Figure 3B illustrates one embodiment of a grid,
Fig. 4 is a schematic view of the claw-
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of measuring a claw angle using the claw angle measuring apparatus of FIG.
Fig. 6 is a diagram showing an example of image information according to a cob angle measurement method
본 발명은 그리드가 있는 엑스레이 촬영용 보조장치를 이용하여 촬영된 환자의 척추 엑스레이(X-ray) 영상을 이용하여 콥 각도를 자동으로 측정함으로써 척추 측만증을 더 정확하게 진단할 수 있도록 하는 것을 기본적인 기술적 요지로 한다. The present invention relates to a technique for automatically diagnosing scoliosis by accurately measuring a cobble angle using a spinal x-ray image of a patient photographed using a grid-assisted x-ray imaging apparatus as a basic technical point do.
이하 본 발명에 의한 콥 각도 측정장치 및 그 방법의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of a claw-angle measuring apparatus and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 콥 각도 측정장치를 설명하는 구성도이다. FIG. 2 is a view illustrating a claw-angle measuring apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
도 2를 보면 본 발명의 콥 각도 측정장치는 엑스레이 촬영장치(10) 및 그리드가 있는 엑스레이 촬영용 보조장치(이하, 보조장치라 함)(20)가 이용된다. 상기 보조장치(20)를 이용하면 엑스레이 발생원에서 투과된 방사선 중 산란되는 방사선을 감소시키거나 제거할 수 있게 된다. 상기 보조장치(20)의 예는 도 3a 및 3b에 도시하였다. 도 3a는 본 발명에 이용되는 엑스레이 촬영용 보조장치의 사시도이고, 도 3b는 그리드의 일 실시예를 나타낸 도면이다.Referring to FIG. 2, the claw-angle measuring apparatus of the present invention includes an
그리고 엑스레이 촬영장치(10)와 보조장치(20)에 의해 촬영된 환자의 척추 X-ray 영상으로부터 콥 각도를 측정하는 콥 각도 측정장치(100)가 구성된다. 여기서 콥 각도 측정장치(00)는 일련의 프로그램에 따라 콥 각도를 측정하게 된다. 즉 일반적인 하드웨어로 구성되는 것이 아니고 소프트웨어적으로 구현된다. A cob
콥 각도 측정장치(100)는 도 4를 참조한다. 도 4는 도 2의 콥 각도 측정장치는 설명하는 구성도이다. The cob
콥 각도 측정장치(100)에는 입력된 환자정보에 따라 해당 환자의 척추 X-ray 영상을 리드하는 정보 리드부(110)가 우선 구성된다. 그리고 리드된 원본 이미지를 셋팅하는 셋팅부(120)가 구성된다. 상기 셋팅부(120)는 척추 측만증을 진단하기 위해 척추 X-ray 영상에 대한 사전 작업을 수행하는 역할을 제공한다. 즉 콥 각도 측정장치(100)가 X-ray 영상으로 척추 영상을 추출할 수 있는 영상 조건을 만들어주기 위한 것이다. 이를 위해 셋팅부(120)에는 X-ray 영상을 소정 크기 및 파일 형식으로 변환하는 변환부(122)가 구성된다. 즉, X-ray 영상의 크기 원본을 이용할 경우 콥 각도 측정장치(100)가 이를 판독하기 어렵기 때문이다. 크기를 줄일 경우 용량도 줄일 수 있다. 아울러 X-ray 영상은 통상 의료영상파일인 DICOM(Digital imaging and communication in Medicine) 형식으로 저장되나, 필요에 따라 TIFF, JPG, PNG 등과 같은 다른 그림 파일 형식으로 저장될 수 있다. 또한 셋팅부(120)에는 크기/파일이 변환된 파일에서 노이즈를 제거하는 제거부(124), 그리고 변환된 파일의 중앙에서 좌우 소정 픽셀만큼의 정보만 추출하는 추출부(126)가 포함된다. 이러한 셋팅부(120)에 따라 척추 측만증 진단을 위한 최적의 영상 파일이 제공된다. 이렇게 최적화된 파일을 '제1 영상'이라 하기로 한다. The cob
그리고 콥 각도 측정장치(100)에는 상기 제1 영상으로부터 척추 윤곽을 추출하기 위한 척추 외곽선 추출부(130) 및 콥 각도를 측정하는 콥 각도 측정부(140)가 구성된다. 척추 외곽선 추출부(130)는 캐니 외곽(canny edge) 추출 알고리즘(132), 윤곽(contour) 검출 알고리즘(134), 허프 변환(hough transform) 알고리즘(136)을 포함한다. 캐니 외곽 추출 알고리즘(132)은 상기 제1 영상에서 척추의 외곽 라인을 검출하는 것이고, 윤곽 검출 알고리즘(134)은 검출된 외곽 라인을 연결하여 척추 윤곽 영상을 검출하는 것이다. 그리고 허프 변환 알고리즘(136)은 척추의 직선 라인을 검출한다. 상기 척추의 직선 라인까지 검출된 영상은 '제2 영상'이라 할 것이다. The cob
그리고 콥 각도 측정부(140)는 상기 제2 영상으로부터 콥 각도를 측정하는 역할을 한다. The cob
이어서는 상기한 콥 각도 측정 장치의 동작을 설명한다. 이는 콥 각도 측정방법을 설명하는 흐름도인 도 5와, 콥 각도 측정 과정에 따라 생성되는 예시 영상을 보인 도 6을 함께 참조하기로 한다.Next, the operation of the above-described claw-angle measuring apparatus will be described. This will be described with reference to FIG. 5, which is a flowchart for explaining the method of measuring the claw angle, and FIG. 6, which is an exemplary image generated by the claw angle measuring method.
척추 측만증 진단을 받기 위한 환자는 엑스레이 촬영장치(10)와 보조 장치(20)를 이용하여 자신의 척추 부분에 대한 촬영이 선행되어야 한다(s100). 이렇게 촬영된 X-ray 영상은 도 6a에 도시하였다. X-ray 영상은 의료 영상파일인 다이콤(DICOM) 파일 형태로 저장된다. In order to obtain a diagnosis of scoliosis, a patient must be photographed with his / her spine using an
콥 각도 측정장치(100)에 척추 측만증 진단을 받기 위한 환자 정보가 입력된다(s102). Patient information for receiving diagnosis of scoliosis is input to the cob angle measuring device 100 (s102).
그러면 정보 리드부(110)는 기 저장된 해당 환자의 X-ray 영상을 리드한다(s104). Then, the
그런 다음 셋팅부(120)는 상기 X-ray 영상을 척추 측만증 진단을 위한 최적 영상정보인 상기 제1 영상으로 셋팅하는 과정을 수행한다(s110). 상기 셋팅 과정은 변환부(122)가 X-ray 영상의 크기 및 파일 형태를 진단에 최적화된 파일 형태로 변환하고(s112), 제거부(124)가 X-ray 촬영 때 포함된 노이즈 등을 제거하고(s114), 추출부(126)가 상기 노이즈 제거된 영상의 중앙에서 좌우 방향으로 일정 픽셀(예컨대, 60 piexl)의 영역을 추출하여 척추 영역에 대한 이미지를 추출하는 단계(s116)로 이루어진다. 여기서 추출부(126)는 추출되는 척추 영역에 대한 이미지를 반드시 60 픽셀로 정하지 않고 60 픽셀 이상 또는 이하 픽셀로 영역을 다르게 지정하여 추출할 수 있는데, 즉 X-ray 영상 촬영 장치 또는 셋팅부(120) 등의 사양에 따라 다양하게 변경될 수 있다. 이렇게 추출된 셋팅 영상, 즉 상기 제1 영상은 도 6b와 같다.Then, the
도 6b와 같이 상기 제1 영상이 제공되면, 척추 외곽선 추출부(130)는 콥 각도 측정을 위한 영상을 제공하게 된다. 이는 도 6b에 도시된 상기 제1 영상이 제공되면 캐니 외곽 추출 알고리즘(132)이 척추의 외곽 라인을 추출하는 것에 의해 시작된다(s118). 그런 다음 윤곽 검출 알고리즘(134)을 이용하여 척추의 외곽 라인의 연결된 영역(이하, '연결 영역')들을 검출한다(s119). As shown in FIG. 6B, when the first image is provided, the vertebral
그리고 상기 연결 영역이 검출되면, 윤곽 검출 알고리즘(134)은 다음의 과정을 통해 척추 영역을 인식하게 된다. 우선 검출된 상기 연결 영역의 각각의 넓이를 구하고(s122), 연결 영역의 넓이들 간의 평균을 구한다. 이때 구해진 평균을 기준으로 표준 편차의 2배보다 크거나 작은 넓이를 가지는 부분은 제외한다. 그 상태에서 검출된 상기 연결 영역들의 형태가 척추의 일반적인 모양인 사각형에서 양 모서리가 평평한 형태인지 판별한다(s124). 실시 예에서는 10각형 형태로 판단하고 있다. 이후 검출된 상기 연결 영역들이 일정 간격을 가지면서 연결된 징검다리 형태인지를 판단한다(s126). 상기 판단 결과 일정 간격을 가지면서 연결된 징검다리 형태로 판단되면, 척추 영역이 정상적으로 인식된 것으로 간주한다(s128). 그러나, 상기 연결 영역 간에 간격의 차이가 제일 작은 척추 영역의 절반 이상을 넘긴 것이 포함된 경우, 척추 영역은 인식하지 못한 것으로 간주한다. 이 경우에는 초기 검출된 연결 영역의 넓이 및 모양 기준을 완화해서 다시 검출하는 과정을 반복 수행한다. When the connection area is detected, the contour detection algorithm 134 recognizes the spinal region through the following process. First, the width of each of the detected connection areas is obtained (s122), and an average between the widths of the connection areas is obtained. At this time, the part having a width larger than or smaller than twice the standard deviation based on the obtained average is excluded. In this case, it is determined whether the shape of the connection regions detected in that state is a square shape having a general shape of a vertebra and both corners are flat (s124). In the embodiment, it is judged to be in the form of a hexagon. Then, it is determined whether the detected connection regions have a predetermined interval and are connected to each other in step S126. As a result of the determination, when it is determined that the stepped bridge has a predetermined interval, the spinal region is regarded as normally recognized (s128). However, if the connection region includes more than half of the smallest spinal region, the spinal region is considered to be unrecognized. In this case, the process of loosening and detecting the width and shape of the initially detected connection area is repeated.
이렇게 척추 영역이 정상 인식된 영상 예는 도 6c와 같다. 그리고, 도 6c의 영상 예에서는 허프 변환 알고리즘(136)을 이용하여 두 개의 직선 라인이 검출된 예를 나타내고 있다. 즉, 실질적으로는 허프 변환 알고리즘(136)이 수행되면 척추의 모든 척추판에 대한 직선 라인을 검출하게 된다(s130). An example of the image in which the vertebral region is normally recognized is shown in FIG. 6C. 6C shows an example in which two straight lines are detected by using the Hough transform algorithm 136. In this case, That is, when the Huff transformation algorithm 136 is practically performed, a straight line is detected for all spinal plates of the vertebrae (s130).
이후 콥 각도 측정부(140)는 모든 척추판의 직선 라인들 간의 각도를 측정한다(s142). 그리고 콥 각도 측정부(140)는 측정된 둘 이상의 각도 중 각도가 가장 큰 각도를 콥 각도로 판단한다(s144). 도 6d는 콥 각도 측정부(140)가 척추판 사이의 각도를 최종 콥 각도를 측정한 예를 도시하였다.Thereafter, the cobb
한편, 콥 각도 측정부(140)는 환자 정보에 측정된 콥 각도와 측정 날짜를 자동 저장한다. On the other hand, the claw
이처럼 본 실시 예는 X-ray 영상으로부터 일련의 알고리즘을 이용하여 콥 각도를 자동으로 측정하고 있다. 그만큼 척추 측만증 진단이 편리하고 정확도가 향상되며, 환자의 질병에 대한 지속적인 관리가 가능하게 된다.As described above, the present embodiment automatically measures the claw angle from a X-ray image using a series of algorithms. The diagnosis of scoliosis is convenient, accuracy is improved, and patient's disease can be managed continuously.
이상과 같이 본 발명의 도시된 실시 예를 참고하여 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 요지 및 범위에 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적인 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It will be apparent that modifications, variations and equivalents of other embodiments are possible. Therefore, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
10 : 엑스레이 촬영장치 20 : 엑스레이 촬영용 보조장치
100 : 콥 각도 측정장치 110 : 정보 리드부
120 : 셋팅부 122 : 변환부
124 : 제거부 126 : 추출부
130 : 척추 외곽선 추출부 140 : 콥 각도 측정부10: X-ray imaging device 20: X-ray assist device
100: Cob angle measuring device 110: Information lead part
120: setting unit 122:
124: Removal section 126:
130: vertebral outline extracting unit 140:
Claims (10)
척추판의 직선 라인을 검출하도록 상기 셋팅된 영상에서 척추 윤곽을 추출하는 척추 외곽선 추출부; 및
상기 척추판의 모든 직선 라인들 간의 각도를 측정하고, 그 중 각도가 가장 큰 각도를 콥 각도로 측정하는 콥 각도 측정부를 포함하며,
상기 척추 외곽선 추출부는,
상기 셋팅부에 의해 셋팅된 영상에서 상기 척추의 외곽 라인을 검출하는 캐니 외곽(canny edge) 추출 알고리즘;
상기 검출된 외곽 라인을 연결하여 척추 윤곽 영상을 검출하는 윤곽(contour) 검출 알고리즘; 및
상기 척추의 직선 라인을 검출하는 허프 변환(hough transform) 알고리즘을 포함하며,
상기 윤곽 검출 알고리즘은, 상기 외곽 라인을 연결한 연결 영역의 넓이 및 모양 정보를 이용하고, 상기 검출된 연결 영역들 간이 일정 간격으로 징검다리 형태인 경우 척추 영역을 정상 인식하는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정장치. A setting unit for setting an X-ray image of a patient photographed using a grid-equipped X-ray imaging assistant apparatus as an image necessary for diagnosis of scoliosis;
A spine contour extracting unit for extracting a contour of the spine in the set image so as to detect a straight line of the spine plate; And
And a cob angle measuring unit for measuring an angle between all the straight lines of the spinal column and measuring an angle having the largest angle among the straight lines,
The vertebral outline extracting unit extracts,
A canny edge extraction algorithm for detecting an outline of the vertebrae in an image set by the setting unit;
A contour detection algorithm for detecting a spine contour image by connecting the detected contour lines; And
And a hough transform algorithm for detecting a straight line of the vertebra,
Wherein the contour detection algorithm uses the width and shape information of the connection area connecting the outline lines and recognizes the spine area when the detected connection areas are in the stepping leg shape at regular intervals. Measuring device.
상기 셋팅부는,
상기 X-ray 영상의 크기 및 파일 형태를 변환하는 변환부;
상기 변환된 영상의 노이즈를 제거하는 제거부; 및
노이즈 제거된 영상의 중앙에서 좌우로 소정 픽셀만큼의 정보만 추출하는 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정장치.The method according to claim 1,
The setting unit may include:
A conversion unit for converting a size and a file format of the X-ray image;
A removal unit for removing noise of the converted image; And
And an extracting unit for extracting only information of a predetermined number of pixels from the center of the noise-removed image to the left and right.
상기 추출부가 추출하는 픽셀 정보는 좌우 60 픽셀(pixel)로 설정되거나,
상기 셋팅부 또는 X-ray 촬영 장치의 사양에 따라 변경되는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정장치.3. The method of claim 2,
The pixel information extracted by the extracting unit may be set to 60 pixels (left and right)
And changes according to a specification of the setting unit or the X-ray photographing apparatus.
상기 셋팅된 영상에서 척추의 외곽 라인을 추출하는 단계; 상기 검출된 외곽 라인을 연결하는 연결 영역을 검출하는 단계;
상기 연결 영역을 이용하여 척추 영역을 인식하는 단계;
인식된 상기 척추 영역에 포함된 척추판의 직선 라인들을 검출하는 단계;
상기 직선 라인들이 각도를 측정하는 단계; 및
상기 측정된 각도 중 가장 큰 각도를 콥 각도로 판단하는 단계를 포함하며,
상기 척추 영역을 인식하는 단계는,
상기 연결 영역들 각각의 넓이를 구하는 제1 연산단계;
상기 연결 영역들의 넓이 평균을 구하는 제2 연산단계;
상기 연결 영역들의 모양을 판단하는 제1 판단단계; 및
상기 모양이 척추 모양이고 상기 연결 영역들 간이 일정한 간격을 유지하는 징검다리 형태인 경우 척추 영역을 정상 판단하는 제2 판단단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정방법.A setting step of setting an X-ray image of the patient to which the cob angle measuring device is input according to the environment of the cob angle measuring device;
Extracting an outline of the vertebrae from the set image; Detecting a connection area connecting the detected outline line;
Recognizing a vertebral region using the connection region;
Detecting straight lines of the vertebrae included in the recognized vertebral region;
Measuring the angle of the straight lines; And
Determining a largest angle among the measured angles as a cob angle,
The step of recognizing the vertebral region comprises:
A first calculation step of obtaining the width of each of the connection areas;
A second calculating step of obtaining a width average of the connecting areas;
A first determination step of determining the shape of the connection areas; And
And a second judging step of judging a vertebral region to be normal when the shape of the vertebrae is a spinal shape and a staggered leg shape in which the connecting regions maintain a constant gap.
상기 외곽 라인 추출은 캐니 외곽(canny edge) 추출 알고리즘을 이용하고,
상기 연결 영역 검출은 윤곽(contour) 검출 알고리즘을 이용하고,
상기 직선 라인 검출은 허프 변환(hough transform) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정방법. The method according to claim 6,
The outer line extraction uses a canny edge extraction algorithm,
The connection region detection uses a contour detection algorithm,
Wherein the straight line detection uses a hough transform algorithm.
상기 연결 영역이 상기 넓이 평균이 표준 편차의 2배 이상 크거나 작은 넓이를 가지는 경우에는 상기 척추 영역의 인식 단계에서 제외되는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정방법. The method according to claim 6,
Wherein the connecting region is excluded from the recognition step of the vertebral region when the width average is greater than or less than twice the standard deviation.
상기 제2 판단단계에서 상기 연결 영역들 간의 간격의 차이가 제일 작은 척추 영역의 절반 이상을 넘기는 조건이 되면 상기 척추 영역은 인식하지 못하는 것을 특징으로 하는 콥 각도 측정방법. The method according to claim 6,
Wherein if the difference between the connection regions is greater than half of the smallest spinal region in the second determination step, the spinal region is not recognized.
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KR102383857B1 (en) * | 2020-05-14 | 2022-04-06 | 가천대학교 산학협력단 | The method and the system for measuring Cobb's angle and the computer program thereof |
KR102610915B1 (en) * | 2020-06-22 | 2023-12-06 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for analyzing medical image |
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KR102582658B1 (en) * | 2021-03-23 | 2023-09-26 | (주)디알젬 | Operating method for scoliosis diagnostic device |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030215122A1 (en) | 2002-04-03 | 2003-11-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus with a function of measurement on a medical image |
US20120143090A1 (en) | 2009-08-16 | 2012-06-07 | Ori Hay | Assessment of Spinal Anatomy |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9084925B2 (en) | 2008-10-09 | 2015-07-21 | Golf Impact, Llc | Golf swing analysis apparatus and method |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030215122A1 (en) | 2002-04-03 | 2003-11-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus with a function of measurement on a medical image |
US20120143090A1 (en) | 2009-08-16 | 2012-06-07 | Ori Hay | Assessment of Spinal Anatomy |
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