KR101713859B1 - 자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법 - Google Patents

자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법 Download PDF

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Abstract

개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 움직이는 대상체를 연속되는 시간 구간 동안 자기 공명(Magnetic Resonance) 영상 촬영하여 복수개의 MR 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 MR 영상 시퀀스 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 제어부; 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하기 위한 변환 매트릭스(transform matrix)를 계산하고, 상기 변환 매트릭스를 상기 적어도 하나의 MR 영상에 적용하여 보정된 MR 영상을 획득하는 영상 처리부; 및 상기 보정된 MR 영상을 디스플레이하는 출력부를 포함한다.

Description

자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법 {APPARATUS FOR PROCESSING MAGNETIC RESONANCE IMAGE AND METHOD FOR PROCESSING MAGNETIC RESONANCE IMAGE THEREOF}
본원 발명은 의료 영상을 처리하기 위한 장치 및 그에 따른 방법에 관한 것이다.
구체적으로, 본원 발명은 복수개의 의료 영상을 이용하여, 사용자가 환자의 질병을 용이하게 파악 및 진단할 수 있도록 의료 영상을 처리하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
의료 영상 장치는 대상체의 내부 구조를 영상으로 획득하기 위한 장비이다. 의료 영상 장치는 비침습 검사 장치로서, 신체 내의 구조적 세부사항, 내부 조직 및 유체의 흐름 등을 촬영 및 처리하여 사용자에게 보여준다. 의사 등의 사용자는 의료 영상 장치에서 출력되는 의료 영상을 이용하여 환자의 건강 상태 및 질병을 진단할 수 있다.
의료 영상 장치로는 자기 공명 영상을 제공하기 위한 자기 공명 영상(MRI: magnetic resonance imaging) 장치, 컴퓨터 단층 촬영(CT: Computed Tomography) 장치, 엑스레이(X-ray) 장치, 및 초음파(Ultrasound) 진단 장치 등이 있다.
구체적으로, 의료 영상 장치 중 컴퓨터 단층 촬영(CT) 장치는 대상체에 대한 단면 영상을 제공할 수 있고, 일반적인 엑스레이 장치에 비하여 대상체의 내부 구조(예컨대, 신장, 폐 등의 장기 등)가 겹치지 않게 표현할 수 있다는 장점이 있어서, 질병의 정밀한 진단을 위하여 널리 이용된다.
컴퓨터 단층 촬영 장치는 대상체로 엑스레이를 조사하며, 대상체를 통과한 엑스레이를 감지한다. 그리고, 감지된 엑스레이를 이용하여 영상을 복원한다.
또한, 자기 공명 영상 장치는 자기장을 이용해 피사체를 촬영하는 장치로, 뼈는 물론 디스크, 관절, 신경 인대 등을 원하는 각도에서 입체적으로 보여주기 때문에 정확한 질병 진단을 위해서 널리 이용되고 있다.
자기 공명 영상 장치는 RF 코일들을 포함하는 고주파 멀티 코일, 영구자석 및 그래디언트 코일 등을 이용하여 자기 공명(MR: magnetic resonance) 신호를 획득한다. 그리고, 자기 공명 신호(MR 신호)를 샘플링하여 자기 공명 영상을 복원한다.
전술한 바와 같이, 다양한 의료 영상 장치에 의해서 획득된 의료 영상들은 의료 영상 장치의 종류 및 촬영 방식에 따라서 대상체를 다양한 방식으로 표현한다.
의사는 의료 영상을 판독하여 환자의 질병 또는 건강에 이상에 생겼는지를 판단한다. 따라서, 의사 등의 사용자가 환자의 질병을 용이하게 진단 또는 파악할 수 있도록, 영상을 처리하여 진단 영상을 생성하는 장치 및 방법을 제공할 필요가 있다.
진단 영상의 생성에 관하여 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2014-0143408호(2015.05.04 공개)에 개시되어 있으며, 진단 영상의 보정 방법에 관한 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2015-0031114호(2016.09.19 공개)에 개시되어 있다.
본원 발명은 사용자가 환자의 질병을 용이하게 관찰 또는 진단할 수 있는 자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
구체적으로, 자기 공명 촬영 중 환자의 움직임이 비연속적으로 발생한 경우, 본원 발명은 사용자가 환자의 질병 상태를 용이하게 파악할 수 있도록 복수개의 자기 공명 영상들을 처리하는 자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
구체적으로, 본원 발명은 시간적으로 연속된 복수개의 MR 영상 중 움직임이 검출된 구간에 대응되는 MR 영상에 대해서만 움직임 보정을 수행함으로써 불필요한 계산을 없애고 전체 처리 시간을 단축할 수 있는 자기 공명 영상 처리 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상 처리 방법의 제공을 목적으로 한다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 움직이는 대상체를 연속되는 시간 구간 동안 자기 공명 (Magnetic Resonance) 영상 촬영하여 복수개의 MR 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 제어부; 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하여 보정된 MR 영상을 획득하는 영상 처리부; 및 상기 보정된 MR 영상을 디스플레이하는 출력부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 인접한 두 MR 영상을 영상 정합하여 상기 보정된 MR 영상을 획득할 수 있다.
또한, 상기 제어부는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출할 수 있다.
또한, 상기 유사도는 상기 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산될 수 있다.
또한, 상기 제어부는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 상기 움직임을 검출할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 움직임이 발생한 구간으로 제 1 구간 및 제 1 구간에 후속하는 제 2 구간이 검출된 경우, 상기 제 1 구간 내지 상기 제 2 구간에 대응되는 복수개의 MR 영상을 변환 구간 영상으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 각각의 변환 구간 영상 내의 모든 MR 영상에 대해 동일한 변환 매트릭스 (transformation matrix) 를 연산함으로써 상기 움직임 보정된 MR 영상을 획득하고, 상기 변환 매트릭스는 기준 MR 영상과 상기 변환 구간 영상 내의 첫 번째 MR 영상 사이의 영상 정합을 위한 연산식일 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 변환 구간 영상을 포함하는 구간 이외의 영상 구간을 비-움직임 (motion free) 구간으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 비-움직임 구간 내의 MR 영상에 대해 상기 움직임 보정을 수행하지 않을 수 있다.
또한, 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 기준 MR 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 출력부는 상기 움직임이 검출된 구간 및 상기 영상 정합이 수행된 영상에 대응되는 시점 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법은 움직이는 대상체를 연속되는 시간 구간 동안 자기 공명 (Magnetic Resonance) 영상 촬영하여 복수개의 MR 영상을 획득하는 단계; 상기 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 단계; 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하여 보정된 MR 영상을 획득하는 단계; 및 상기 보정된 MR 영상을 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 획득하는 단계는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 인접한 두 MR 영상을 영상 정합하여 상기 보정된 MR 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 검출하는 단계는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 유사도는 상기 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산될 수 있다.
또한, 상기 검출하는 단계는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 상기 움직임을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 획득하는 단계는 움직임이 발생한 구간으로 제 1 구간 및 제 1 구간에 후속하는 제 2 구간이 검출된 경우, 상기 제 1 구간 내지 상기 제 2 구간에 대응되는 복수개의 MR 영상을 변환 구간 영상으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 획득하는 단계는 각각의 변환 구간 영상 내의 모든 MR 영상에 대해 동일한 변환 매트릭스 (transformation matrix) 를 연산함으로써 상기 움직임 보정된 MR 영상을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 변환 매트릭스는 기준 MR 영상과 상기 변환 구간 영상 내의 첫 번째 MR 영상 사이의 영상 정합을 위한 연산식일 수 있다.
또한, 상기 획득하는 단계는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 변환 구간 영상을 포함하는 구간 이외의 영상 구간을 비-움직임 (motion free) 구간으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 획득하는 단계는 상기 비-움직임 구간 내의 MR 영상에 대해 상기 움직임 보정을 수행하지 않는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 기준 MR 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 움직임이 검출된 구간 및 상기 영상 정합이 수행된 영상에 대응되는 시점 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 1은 일반적인 MRI 시스템의 개략도이다.
도 2는 도 1의 통신부(70)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정 수행 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정을 수행하기 이전과 이후의 출력 영상의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치를 나타내는 도면이다.
도 6은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치를 나타내는 도면이다.
도 7은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 검출 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정을 수행하기 이전과 이후의 출력 영상을 나타내는 도면이다.
도 9는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정 수행 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 개시된 실시예에 따른 영상 처리부를 도시한 도면이다
도 11은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 동작을 도식화한 도면이다.
도 12는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 개시된 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
본 명세서에서 "이미지"는 이산적인 이미지 요소들(예를 들어, 2차원 이미지에 있어서의 픽셀들 및 3차원 이미지에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 X-ray 장치, CT 장치, MRI 장치, 초음파 진단 장치, 및 다른 의료 영상 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 이미지 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 또는 혈관을 포함할 수 있다. 또한, "대상체"는 팬텀(phantom)을 포함할 수도 있다. 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사한 부피를 갖는 물질을 의미하는 것으로, 신체와 유사한 성질을 갖는 구형(sphere)의 팬텀을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 "자기 공명 영상 (MR image: Magnetic Resonance image)"이란 핵자기 공명 원리를 이용하여 획득된 대상체에 대한 영상을 의미한다.
또한, 본 명세서에서 "펄스 시퀀스"란, MRI 시스템에서 반복적으로 인가되는 신호의 연속을 의미한다. 펄스 시퀀스는 RF 펄스의 시간 파라미터, 예를 들어, 반복 시간(Repetition Time, TR) 및 에코 시간(Time to Echo, TE) 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "펄스 시퀀스 모식도"란, MRI 시스템 내에서 일어나는 사건(event) 들의 순서를 설명한다. 예컨대, 펄스 시퀀스 모식도란 RF 펄스, 경사 자장, MR 신호 등을 시간에 따라 보여주는 모식도일 수 있다.
MRI 시스템은 특정 세기의 자기장에서 발생하는 RF(Radio Frequency) 신호에 대한 MR(Magnetic Resonance) 신호의 세기를 명암 대비로 표현하여 대상체의 단층 부위에 대한 이미지를 획득하는 기기이다. 예를 들어, 대상체를 강력한 자기장 속에 눕힌 후 특정의 원자핵(예컨대, 수소 원자핵 등)만을 공명시키는 RF 신호를 대상체에 순간적으로 조사했다가 중단하면 상기 특정의 원자핵에서 MR 신호가 방출되는데, MRI 시스템은 이 MR 신호를 수신하여 MR 이미지를 획득할 수 있다. MR 신호는 대상체로부터 방사되는 RF 신호를 의미한다. MR 신호의 크기는 대상체에 포함된 소정의 원자(예컨대, 수소 등)의 농도, 이완시간 T1, 이완시간 T2 및 혈류 등의 흐름에 의해 결정될 수 있다.
MRI 시스템은 다른 이미징 장치들과는 다른 특징들을 포함한다. 이미지의 획득이 감지 하드웨어(detecting hardware)의 방향에 의존하는 CT와 같은 이미징 장치들과 달리, MRI 시스템은 임의의 지점으로 지향된 2D 이미지 또는 3D 볼륨 이미지를 획득할 수 있다. 또한, MRI 시스템은, CT, X-ray, PET 및 SPECT와 달리, 대상체 및 검사자에게 방사선을 노출시키지 않으며, 높은 연부 조직(soft tissue) 대조도를 갖는 이미지의 획득이 가능하여, 비정상적인 조직의 명확한 묘사가 중요한 신경(neurological) 이미지, 혈관 내부(intravascular) 이미지, 근 골격(musculoskeletal) 이미지 및 종양(oncologic) 이미지 등을 획득할 수 있다.
도 1은 일반적인 MRI 시스템의 개략도이다. 도 1을 참조하면, MRI 시스템은 갠트리(gantry)(20), 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60)를 포함할 수 있다.
갠트리(20)는 주 자석(22), 경사 코일(24), RF 코일(26) 등에 의하여 생성된 전자파가 외부로 방사되는 것을 차단한다. 갠트리(20) 내 보어(bore)에는 정자기장 및 경사자장이 형성되며, 대상체(10)를 향하여 RF 신호가 조사된다.
주 자석(22), 경사 코일(24) 및 RF 코일(26)은 갠트리(20)의 소정의 방향을 따라 배치될 수 있다. 소정의 방향은 동축 원통 방향 등을 포함할 수 있다. 원통의 수평축을 따라 원통 내부로 삽입 가능한 테이블(table)(28)상에 대상체(10)가 위치될 수 있다.
주 자석(22)은 대상체(10)에 포함된 원자핵들의 자기 쌍극자 모멘트(magnetic dipole moment)의 방향을 일정한 방향으로 정렬하기 위한 정자기장 또는 정자장(static magnetic field)을 생성한다. 주 자석에 의하여 생성된 자장이 강하고 균일할수록 대상체(10)에 대한 비교적 정밀하고 정확한 MR 영상을 획득할 수 있다.
경사 코일(Gradient coil)(24)은 서로 직교하는 X축, Y축 및 Z축 방향의 경사자장을 발생시키는 X, Y, Z 코일을 포함한다. 경사 코일(24)은 대상체(10)의 부위 별로 공명 주파수를 서로 다르게 유도하여 대상체(10)의 각 부위의 위치 정보를 제공할 수 있다.
RF 코일(26)은 환자에게 RF 신호를 조사하고, 환자로부터 방출되는 MR 신호를 수신할 수 있다. 구체적으로, RF 코일(26)은, 세차 운동을 하는 환자 내에 존재하는 원자핵을 향하여, 세차운동의 주파수와 동일한 주파수의 RF 신호를 전송한 후 RF 신호의 전송을 중단하고, 환자 내에 존재하는 원자핵으로부터 방출되는 MR 신호를 수신할 수 있다.
예를 들어, RF 코일(26)은 어떤 원자핵을 낮은 에너지 상태로부터 높은 에너지 상태로 천이시키기 위하여 이 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수(Radio Frequency)를 갖는 전자파 신호, 예컨대 RF 신호를 생성하여 대상체(10)에 인가할 수 있다. RF 코일(26)에 의해 생성된 전자파 신호가 어떤 원자핵에 가해지면, 이 원자핵은 낮은 에너지 상태로부터 높은 에너지 상태로 천이될 수 있다. 이후에, RF 코일(26)에 의해 생성된 전자파가 사라지면, 전자파가 가해졌던 원자핵은 높은 에너지 상태로부터 낮은 에너지 상태로 천이하면서 라모어 주파수를 갖는 전자파를 방사할 수 있다. 다시 말해서, 원자핵에 대하여 전자파 신호의 인가가 중단되면, 전자파가 가해졌던 원자핵에서는 높은 에너지에서 낮은 에너지로의 에너지 준위의 변화가 발생하면서 라모어 주파수를 갖는 전자파가 방사될 수 있다. RF 코일(26)은 대상체(10) 내부의 원자핵들로부터 방사된 전자파 신호를 수신할 수 있다.
RF 코일(26)은 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수를 갖는 전자파를 생성하는 기능과 원자핵으로부터 방사된 전자파를 수신하는 기능을 함께 갖는 하나의 RF 송수신 코일로서 구현될 수도 있다. 또한, 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수를 갖는 전자파를 생성하는 기능을 갖는 송신 RF 코일과 원자핵으로부터 방사된 전자파를 수신하는 기능을 갖는 수신 RF 코일로서 각각 구현될 수도 있다.
또한, 이러한 RF 코일(26)은 갠트리(20)에 고정된 형태일 수 있고, 착탈이 가능한 형태일 수 있다. 착탈이 가능한 RF 코일(26)은 머리 RF 코일, 흉부 RF 코일, 다리 RF 코일, 목 RF 코일, 어깨 RF 코일, 손목 RF 코일 및 발목 RF 코일 등을 포함한 대상체의 일부분에 대한 RF 코일을 포함할 수 있다.
또한, RF 코일(26)은 유선 및/또는 무선으로 외부 장치와 통신할 수 있으며, 통신 주파수 대역에 따른 듀얼 튠(dual tune) 통신도 수행할 수 있다.
또한, RF 코일(26)은 코일의 구조에 따라 새장형 코일(birdcage coil), 표면 부착형 코일(surface coil) 및 횡전자기파 코일(TEM 코일)을 포함할 수 있다.
또한, RF 코일(26)은 RF 신호 송수신 방법에 따라, 송신 전용 코일, 수신 전용 코일 및 송/수신 겸용 코일을 포함할 수 있다.
또한, RF 코일(26)은 16 채널, 32 채널, 72채널 및 144 채널 등 다양한 채널의 RF 코일을 포함할 수 있다.
갠트리(20)는 갠트리(20)의 외측에 위치하는 디스플레이(29)와 갠트리(20)의 내측에 위치하는 디스플레이(미도시)를 더 포함할 수 있다. 갠트리(20)의 내측 및 외측에 위치하는 디스플레이를 통해 사용자 또는 대상체에게 소정의 정보를 제공할 수 있다.
신호 송수신부(30)는 소정의 MR 시퀀스에 따라 갠트리(20) 내부, 즉 보어에 형성되는 경사자장을 제어하고, RF 신호와 MR 신호의 송수신을 제어할 수 있다.
신호 송수신부(30)는 경사자장 증폭기(32), 송수신 스위치(34), RF 송신부(36) 및 RF 수신부(38)를 포함할 수 있다.
경사자장 증폭기(Gradient Amplifier)(32)는 갠트리(20)에 포함된 경사 코일(24)을 구동시키며, 경사자장 제어부(54)의 제어 하에 경사자장을 발생시키기 위한 펄스 신호를 경사 코일(24)에 공급할 수 있다. 경사자장 증폭기(32)로부터 경사 코일(24)에 공급되는 펄스 신호를 제어함으로써, X축, Y축, Z축 방향의 경사 자장이 합성될 수 있다.
RF 송신부(36) 및 RF 수신부(38)는 RF 코일(26)을 구동시킬 수 있다. RF 송신부(36)는 라모어 주파수의 RF 펄스를 RF 코일(26)에 공급하고, RF 수신부(38)는 RF 코일(26)이 수신한 MR 신호를 수신할 수 있다.
송수신 스위치(34)는 RF 신호와 MR 신호의 송수신 방향을 조절할 수 있다. 예를 들어, 송신 모드 동안에 RF 코일(26)을 통하여 대상체(10)로 RF 신호가 조사되게 하고, 수신 모드 동안에는 RF 코일(26)을 통하여 대상체(10)로부터의 MR 신호가 수신되게 할 수 있다. 이러한 송수신 스위치(34)는 RF 제어부(56)로부터의 제어 신호에 의하여 제어될 수 있다.
모니터링부(40)는 갠트리(20) 또는 갠트리(20)에 장착된 기기들을 모니터링 또는 제어할 수 있다. 모니터링부(40)는 시스템 모니터링부(42), 대상체 모니터링부(44), 테이블 제어부(46) 및 디스플레이 제어부(48)를 포함할 수 있다.
시스템 모니터링부(42)는 정자기장의 상태, 경사자장의 상태, RF 신호의 상태, RF 코일의 상태, 테이블의 상태, 대상체의 신체 정보를 측정하는 기기의 상태, 전원 공급 상태, 열 교환기의 상태, 컴프레셔의 상태 등을 모니터링하고 제어할 수 있다.
대상체 모니터링부(44)는 대상체(10)의 상태를 모니터링한다. 구체적으로, 대상체 모니터링부(44)는 대상체(10)의 움직임 또는 위치를 관찰하기 위한 카메라, 대상체(10)의 호흡을 측정하기 위한 호흡 측정기, 대상체(10)의 심전도를 측정하기 위한 ECG 측정기, 또는 대상체(10)의 체온을 측정하기 위한 체온 측정기를 포함할 수 있다.
테이블 제어부(46)는 대상체(10)가 위치하는 테이블(28)의 이동을 제어한다. 테이블 제어부(46)는 시퀀스 제어부(50)의 시퀀스 제어에 따라 테이블(28)의 이동을 제어할 수도 있다. 예를 들어, 대상체의 이동 영상 촬영(moving imaging)에 있어서, 테이블 제어부(46)는 시퀀스 제어부(50)에 의한 시퀀스 제어에 따라 지속적으로 또는 단속적으로 테이블(28)을 이동시킬 수 있으며, 이에 의해, 갠트리의 FOV(field of view)보다 큰 FOV로 대상체를 촬영할 수 있다.
디스플레이 제어부(48)는 갠트리(20)의 외측 및 내측에 위치하는 디스플레이를 제어한다. 구체적으로, 디스플레이 제어부(48)는 갠트리(20)의 외측 및 내측에 위치하는 디스플레이의 온/오프 또는 디스플레이에 출력될 화면 등을 제어할 수 있다. 또한, 갠트리(20) 내측 또는 외측에 스피커가 위치하는 경우, 디스플레이 제어부(48)는 스피커의 온/오프 또는 스피커를 통해 출력될 사운드 등을 제어할 수도 있다.
시스템 제어부(50)는 갠트리(20) 내부에서 형성되는 신호들의 시퀀스를 제어하는 시퀀스 제어부(52), 및 갠트리(20)와 갠트리(20)에 장착된 기기들을 제어하는 갠트리 제어부(58)를 포함할 수 있다.
시퀀스 제어부(52)는 경사자장 증폭기(32)를 제어하는 경사자장 제어부(54), 및 RF 송신부(36), RF 수신부(38) 및 송수신 스위치(34)를 제어하는 RF 제어부(56)를 포함할 수 있다. 시퀀스 제어부(52)는 오퍼레이팅부(60)로부터 수신된 펄스 시퀀스에 따라 경사자장 증폭기(32), RF 송신부(36), RF 수신부(38) 및 송수신 스위치(34)를 제어할 수 있다. 여기에서, 펄스 시퀀스(pulse sequence)란, 경사자장 증폭기(32), RF 송신부(36), RF 수신부(38) 및 송수신 스위치(34)를 제어하기 위해 필요한 모든 정보를 포함하며, 예를 들면 경사 코일(24)에 인가하는 펄스(pulse) 신호의 강도, 인가 시간, 인가 타이밍(timing) 등에 관한 정보 등을 포함할 수 있다.
오퍼레이팅부(60)는 시스템 제어부(50)에 펄스 시퀀스 정보를 지령하는 것과 동시에, MRI 시스템 전체의 동작을 제어할 수 있다.
오퍼레이팅부(60)는 RF 수신부(38)가 수신한 MR 신호를 전송 받아서 처리하는 영상 처리부(62), 출력부(64) 및 입력부(66)를 포함할 수 있다.
영상 처리부(62)는 RF 수신부(38)로부터 수신되는 MR 신호를 처리하여, 대상체(10)에 대한 MR 화상 데이터를 생성할 수 있다.
영상 처리부(62)는 RF 수신부(38)가 수신한 MR 신호를 전송받고, 전송받은 MR 신호에 증폭, 주파수 변환, 위상 검파, 저주파 증폭, 필터링(filtering) 등과 같은 각종의 신호 처리를 가한다.
영상 처리부(62)는, 예를 들어, 메모리의 k 공간 (예컨대, 푸리에(Fourier) 공간 또는 주파수 공간이라고도 지칭됨)에 디지털 데이터를 배치하고, 이러한 데이터를 2차원 또는 3차원 푸리에 변환을 하여 화상 데이터로 재구성할 수 있다.
또한, 영상 처리부(62)는 필요에 따라, 재구성된 화상 데이터(data)에 합성 처리나 차분 연산 처리 등을 수행할 수 있다. 합성 처리는, 픽셀에 대한 가산 처리, 최대치 투영(MIP)처리 등 일 수 있다. 또한, 영상 처리부(62)는 재구성되는 화상 데이터뿐만 아니라 합성 처리나 차분 연산 처리가 행해진 화상 데이터를 메모리(미도시) 또는 외부의 서버에 저장할 수 있다.
또한, 영상 처리부(62)가 MR 신호에 대해 적용하는 각종 신호 처리는 병렬적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 다채널 RF 코일에 의해 수신되는 복수의 MR 신호에 신호 처리를 병렬적으로 가하여 복수의 MR 신호를 화상 데이터로 재구성할 수도 있다.
출력부(64)는 영상 처리부(62)에 의해 생성된 화상 데이터 또는 재구성 화상 데이터를 사용자에게 출력할 수 있다. 또한, 출력부(64)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 MRI 시스템을 조작하기 위해 필요한 정보를 출력할 수 있다. 출력부(64)는 스피커, 프린터, CRT 디스플레이, LCD 디스플레이, PDP 디스플레이, OLED 디스플레이, FED 디스플레이, LED 디스플레이, VFD 디스플레이, DLP(Digital Light Processing) 디스플레이, 평판 디스플레이(PFD: Flat Panel Display), 3D 디스플레이, 투명 디스플레이 등 일을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 출력 장치들을 포함할 수 있다.
사용자는 입력부(66)를 이용하여 대상체 정보, 파라미터 정보, 스캔 조건, 펄스 시퀀스, 화상 합성이나 차분의 연산에 관한 정보 등을 입력할 수 있다. 입력부(66)의 예들로는 키보드, 마우스, 트랙볼, 음성 인식부, 제스처 인식부, 터치 스크린 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 입력 장치들을 포함할 수 있다.
도 1은 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60)를 서로 분리된 객체로 도시하였지만, 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60) 각각에 의해 수행되는 기능들이 다른 객체에서 수행될 수도 있다는 것은 당업자라면 충분히 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 영상 처리부(62)는, RF 수신부(38)가 수신한 MR 신호를 디지털 신호로 변환한다고 전술하였지만, 이 디지털 신호로의 변환은 RF 수신부(38) 또는 RF 코일(26)이 직접 수행할 수도 있다.
갠트리(20), RF 코일(26), 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60)는 서로 무선 또는 유선으로 연결될 수 있고, 무선으로 연결된 경우에는 서로 간의 클럭(clock)을 동기화하기 위한 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다. 갠트리(20), RF 코일(26), 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60) 사이의 통신은, LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 등의 고속 디지털 인터페이스, UART(universal asynchronous receiver transmitter) 등의 비동기 시리얼 통신, 과오 동기 시리얼 통신 또는 CAN(Controller Area Network) 등의 저지연형의 네트워크 프로토콜, 광통신 등이 이용될 수 있으며, 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 통신 방법이 이용될 수 있다.
도 2는 본발명의 실시예에 따른 통신부(70)의 구성을 도시하는 도면이다. 통신부(70)는 도 1에 도시된 갠트리(20), 신호 송수신부(30), 모니터링부(40), 시스템 제어부(50) 및 오퍼레이팅부(60) 중 적어도 하나에 연결될 수 있다.
통신부(70)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)을 통해 연결된 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고 받을 수 있으며, 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준에 따라 데이터 통신할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 통신부(70)는 유선 또는 무선으로 네트워크(80)와 연결되어 서버(92), 의료 장치(94), 또는 휴대용 장치(96)와 통신을 수행할 수 있다.
구체적으로, 통신부(70)는 네트워크(80)를 통해 대상체의 진단과 관련된 데이터를 송수신할 수 있으며, CT, MRI, X-ray 등 의료 장치(94)에서 촬영한 의료 이미지 또한 송수신할 수 있다. 나아가, 통신부(70)는 서버(92)로부터 환자의 진단 이력이나 치료 일정 등을 수신하여 대상체의 진단에 활용할 수도 있다. 또한, 통신부(70)는 병원 내의 서버(92)나 의료 장치(94)뿐만 아니라, 의사나 고객의 휴대폰, PDA, 노트북 등의 휴대용 장치(96)와 데이터 통신을 수행할 수도 있다.
또한, 통신부(70)는 MRI 시스템의 이상 유무 또는 의료 영상 품질 정보를 네트워크(80)를 통해 사용자에게 송신하고 그에 대한 피드백을 사용자로부터 수신할 수도 있다.
통신부(70)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈(72), 유선 통신 모듈(74) 및 무선 통신 모듈(76)을 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈(72)은 소정 거리 이내의 위치하는 기기와 근거리 통신을 수행하기 위한 모듈을 의미한다. 개시된 실시예에 따른 근거리 통신 기술에는 무선 랜(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스, 지그비(zigbee), WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), BLE (Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
유선 통신 모듈(74)은 전기적 신호 또는 광 신호를 이용한 통신을 수행하기 위한 모듈을 의미하며, 개시된 실시예에 따른 유선 통신 기술에는 페어 케이블(pair cable), 동축 케이블, 광섬유 케이블 등을 이용한 유선 통신 기술이 포함될 수 있고, 그 밖에 당업자에게 자명한 유선 통신 기술이 포함될 수 있다.
무선 통신 모듈(76)은, 이동 통신망 상에서의 기지국, 외부의 장치, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 도 1 내지 도 2에서 설명한 MRI 시스템 등과 같은 자기 공명 영상을 획득하기 위한 MRI 촬영 장치를 통하여 획득된 MR 영상을 처리하여, 사용자가 용이하게 환자의 질병을 진단할 수 있도록 움직임 보정된 MR 영상을 생성한다. 구체적으로, 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 도 1 내지 도 2에서 설명한 MRI 시스템에 포함되어, MR 영상을 처리할 수 있다.
또한, 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 외부적으로 연결된 MRI 시스템으로부터 MR 영상을 수신하고 수신된 MR 영상을 처리하여 움직임 보정된 MR 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 MRI 시스템의 통신부(70)를 통하여 MR 영상을 수신하는 서버(92), 의료 장치(94) 또는 휴대용 장치(96)가 될 수 있다. 이 경우, 서버(92), 의료 장치(94) 또는 휴대용 장치(96)는 MR 영상을 처리 및 디스플레이할 수 있는 모든 전자기기가 될 수 있다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 시계열적(time-series) MR 영상 (또는 4D MRI) 을 처리하여 움직임 보정된 MR 영상을 생성할 수 있다. 4D MRI란, 시간에 따라 변하는 생체 신호를 검출하기 위하여 시간 축으로 획득된 복수개의 MR 영상으로 정의될 수 있다. 4D MRI는 기능적 MRI (fMRI), 다이나믹 콘트라스트 강화 (Dynamic contrast enhancement; DCE) 또는 다이나믹 민감성 콘트라스트 (Dynamic susceptibility contrast; DSC) 등의 관류 MRI(perfusion MRI)를 포함할 수 있다. 한편, 확산 텐서 이미징(Diffusion Tensor Imaging; DTI) 영상은 복수 개의 방향으로 그래디언트(gradient)를 인가하여 각 방향에서 조직의 확산 정도를 영상화한 것으로 4D MRI와 유사하게 복수 개의 볼륨을 획득하여 분석 또는 진단에 이용할 수 있다.
그러나, 이와 같이 다양한 방식으로 촬영된 복수 개의 MR 영상은 환자의 움직임에 의해 볼륨 간 해부학적 위치가 정확히 일치하지 않을 수 있다. 이를 보완하기 위해 MR 영상을 분석하기 이전에 움직임 보정(Motion Correction)을 수행할 수 있다. 움직임 보정 방법은 MR 촬영 시 움직임을 예측하여 보정하는 전향적(prospective) 방법과 촬영 후 획득한 MR 영상을 보정하는 후향적(retrospective) 방법으로 분류할 수 있다. 여기서, 후향적 방법에는 영상 정합(Image Registration) 방법이 이용될 수도 있다.
일반적으로 영상 정합은 비선형 방정식을 이용하여 최적화를 반복적으로 수행하기 때문에 계산 시간이 많이 소요된다. 또한, 일반적으로 4D MRI는 30~70개 정도의 MR 영상을 포함하기 때문에 움직임 보정의 처리 시간을 단축하는 것은 효율적인 영상 후처리 및 진단을 위한 중요한 요소가 된다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 시간적으로 연속된 복수개의 MR 영상들 간의 움직임 보정 처리 시간을 단축시키기 위해서, 연속된 복수개의 MR 영상 중 움직임이 검출된 구간에 대응되는 MR 영상에 대해서만 움직임 보정을 수행한다. 그에 따라서, 움직임 보정의 수행 속도가 향상되어 임상에서 MRI 사용성을 개선할 수 있다.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 움직임 보정 처리 시간을 단축시킬 수 있는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치를 상세히 설명한다.
도 3은 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정 수행 동작(300)을 설명하기 위한 도면이다. 도 3에서는 움직임 보정 방식으로 영상 정합 방식을 이용한 경우를 예로 들어 도시하였다. 복수개의 MR 영상에 대한 움직임 보정을 수행하기 위해, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임 검출된 영상(320)을 반복적으로 움직이면서 기준 영상(310)과의 유사도가 최대가 되는 위치를 찾게 된다. 구체적으로, 움직임 검출된 영상(320)을 영상 보간(330)하여 움직임 아티팩트를 감소시킬 수 있다. 그리고, 영상 보간(330) 된 움직임 검출된 영상(320)과 기준 영상(310)을 정합 시키기 위한 차이를 측정하는 메트릭(340)을 이용하여, 움직임 검출된 영상(320)과 기준 영상(310) 간의 차이를 측정한다. 그리고, 최적화기(350)에서 움직임 검출된 영상(320)과 기준 영상(310) 간의 차이가 최소화되도록 하는 파라미터를 도출(360)할 수 있다. 그리고, 도출된 파라미터를 이용하여, 움직임 검출된 영상(320)을 기준 영상(310)에 맞춰 변환시킬 수 있다.
그러나, 이와 같은 방식은 최적화를 통해 영상 정합을 수행하기 때문에 계산 시간이 많이 소요될 수 있다.
도 4는 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정을 수행하기 이전과 이후의 출력 영상(400)의 일 실시예를 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 자기 공명 영상 처리 장치는 영상 정합을 4D MRI에 적용하기 위해 전체 n개의 MR 영상 중 영상 정합을 위한 기준 영상(예를 들어, 첫 번째 MR 영상 V0(401))을 선정한다. 그 후, 자기 공명 영상 처리 장치는 n-1개의 나머지 MR 영상(410, 420, 430, 440, 450)을 기준 영상(401)에 반복적으로 모두 정합하여 정합된 MR 영상(402)를 획득한다. 이 때, 4D MRI(예를 들어, HARDI DTI 영상)는 시간축으로 연속된 MR 영상의 개수가 적게는 30개로부터 많게는 256개 이상에 이르기 때문에 전체 영상의 처리 시간이 일반적으로 수분 소요된다.
한편, MRI를 촬영할 때 환자의 움직임이 항상 발생하는 것은 아니다. 또한, 환자의 움직임이 발생하는 경우에 촬영 중 모든 시간 구간에서 움직임이 선형적으로 발생하는 것은 아니며 간헐적으로 발생하는 것이 대부분이다. 즉, 환자의 움직임이 발생하여 볼륨의 위치가 변경되는 구간은 전체 시간 구간에서 일부일 수 있다. 그러나, 이러한 간헐적인 움직임 발생 특성을 고려하지 않는 경우, 즉, 도 4에 도시된 바와 같이 움직임이 발생한 구간과 움직임이 발생하지 않은 구간을 구분하지 않는 경우에는, 모든 MR 영상에 대해 움직임 보정을 수행하게 되므로 상당히 많은 계산시간이 소요될 수도 있다.
도 5는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치를 나타내는 도면이다. 자기 공명 영상 처리 장치(500)는 영상 획득부(510), 제어부(520), 영상 처리부(530) 및 출력부(540)를 포함한다.
전술한 바와 같이, 자기 공명 영상 처리 장치(500)는 MR 영상을 수신 및 처리할 수 있는 모든 영상 처리 장치가 될 수 있다.
예를 들어, 자기 공명 영상 처리 장치(500)는 도 1에서 설명한 MRI 시스템 내에 포함될 수 있다. 자기 공명 영상 처리 장치(500)가 도 1에서 설명한 MRI 시스템에 포함되는 경우, 도 5에 도시된 영상 획득부(510), 제어부(520), 영상 처리부(530) 및 출력부(540)는 도 1의 오퍼레이팅부(60)에 포함될 수 있다.
영상 획득부(510)는 서로 다른 복수개의 시점 각각에서 적어도 하나의 타깃을 포함하는 대상체를 나타내는 복수개의 MR 영상을 획득한다. 구체적으로, 영상 획득부(510)는 적어도 하나의 대상체에 대하여 연속적인 시간 구간 동안의 관찰이 필요한 경우, 서로 다른 시점에서 대상체를 이미징한 복수개의 MR 영상을 획득한다. 여기서, 대상체는 MR 영상에 의해 이미징된 환자의 신체 부위가 될 수 있으며, 관찰의 대상이 되는 특정 조직, 장기, 신체 부위 및 관심 영역 중 적어도 하나가 될 수 있다. 예를 들어, 대상체는 환자의 뇌, 머리, 복부, 또는 흉부가 될 수 있으며, 구체적으로는 전이암, 또는 악성 종양 등이 관찰의 대상이 될 수 있다.
예를 들어, 영상 획득부(510)는 시간의 변화에 따른 복수개의 MR 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 영상 획득부(510)는 관찰을 하고자 하는 일정 시간 간격을 갖는 두 시점인 제1 시점 및 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 각각 대상체를 MR 영상 촬영하여, 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상을 획득한다. 예를 들어, 영상 획득부(510)는 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상을 복원할 수 있는 영상 데이터를 수신하고 직접 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상을 생성할 수 있을 것이다. 또한, 영상 획득부(510)는 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상을 수신할 수도 있을 것이다. 또한, 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상은 MR 영상 자체가 될 수도 있으며, MR 영상을 이미징하기 위한 영상 요소들(픽셀 값 또는 복셀 값들)로 구성된 다차원 데이터가 될 수도 있다.
여기서, 영상 획득부(510)에서 획득된 복수개의 MR 영상은 환자의 움직임에 의해 MR 영상들 간 해부학적 위치가 정확히 일치하지 않을 수 있다. 따라서, 이하에서 설명하는 바와 같이 제어부(520)는 환자의 움직임이 발생한 구간을 검출하고, 영상 처리부(530)는 움직임이 발생한 구간에 대한 움직임 보정을 수행할 수 있다.
제어부(520)는 영상 획득부(510)에서 획득된 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출한다. 움직임 검출은 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 제어부(520)는 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출할 수 있다. 여기서, 유사도는 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산될 수 있다. 또한, 제어부(520)는 움직임이 발생한 구간을 검출하기 위해 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 움직임을 검출할 수도 있다. 제어부(520)에서 수행하는 구체적인 움직임 검출 동작에 관하여는 도 7 내지 도 8을 참조하여 후술하기로 한다.
영상 처리부(530)는 제어부(520)에서 검출된 움직임이 발생한 구간에 근거하여, 영상 획득부(510)에서 획득된 복수개의 MR 영상 중 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하여 보정된 MR 영상을 획득한다. 또한, 영상 처리부(530)는 사용자가 보정된 MR 영상을 통하여 대상체의 변화 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록, 대상체의 변화 과정을 시간 축 상에서 연속적으로 표시한 진단 영상을 생성한다. 여기서, 진단 영상이란 움직임 보정된 MR 영상을 의미하는 것일 수 있다. 4D MRI를 촬영하는 경우, 환자의 움직임에 의해 MR 영상들 간의 해부학적 위치가 정확히 일치하지 않을 수 있기 때문에, 영상 정합 등과 같은 움직임 보정을 수행한 진단 영상의 생성이 요구될 수 있다. 또한, 대상체의 변화 정도는 대상체가 시간의 흐름에 따라 변화하였는지 변화하지 않았는지를 나타낼 수 있다. 구체적으로, 진단 영상은 대상체의 변화 정도를 복수개의 단계로 구별하여 표시할 수 있다. 또한, 대상체의 면적 또는 크기가 변화하였다면, 대상체의 변화 정도는 대상체가 증가하였는지 또는 감소하였는지를 나타낼 수 있다. 또한, 대상체의 면적 또는 크기는 변화하지 않고, 대상체의 성질이 변화하였다면, 대상체의 성질이 어느 정도 변화하였는지를 나타낼 수 있다.
출력부(540)는 영상 처리부(530)로부터 보정된 MR 영상을 디스플레이한다. 또한, 출력부(540)는 제어부(520)에서 대상체의 움직임이 검출된 구간 및 영상 정합이 수행된 영상에 대응되는 시점 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다. 도 5에서는 자기 공명 영상 처리 장치(500)가 출력부(540)를 포함하는 경우를 예로 들어 도시 및 설명하였다. 그러나, 자기 공명 영상 처리 장치(500)는 출력부(540)를 포함하지 않을 수 있으며, 이 경우, 자기 공명 영상 처리 장치(500)는 움직임 보정된 MR 영상을 외부의 디스플레이 장치로 전송할 수 있다. 그러면, 의사 등의 사용자는 외부의 디스플레이 장치를 통하여 움직임 보정된 MR 영상을 시각적으로 인식하여, 환자의 질병을 진단 및 관찰할 수 있다.
도 6은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치를 나타내는 도면이다. 도 6에 있어서, 영상 획득부(610), 제어부(620), 영상 처리부(630) 및 출력부(640)는 도 5의 영상 획득부(510), 제어부(520), 영상 처리부(530) 및 출력부(540)와 각각 동일 대응되므로, 도 5에서와 중복되는 설명은 생략한다.
도 6을 참조하면, 자기 공명 영상 처리 장치(600)는 영상 획득부(610), 제어부(620), 영상 처리부(630) 및 출력부(640)를 포함한다. 그리고, 자기 공명 영상 처리 장치(600)는 입력부(650), 통신부(660) 및 저장부(670) 중 적어도 하나를 더 포함한다. 즉, 자기 공명 영상 처리 장치(600)는 자기 공명 영상 처리 장치(500)에 비하여 입력부(650), 통신부(660) 및 저장부(670) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 자기 공명 영상 처리 장치(600)에 있어서, 영상 획득부(610), 제어부(620), 영상 처리부(630) 및 출력부(640)는 각각 도 5에 도시된 영상 획득부(510), 제어부(520), 영상 처리부(530) 및 출력부(540)와 동일 대응되므로, 도 5에서와 중복되는 설명은 생략한다.
또한, 자기 공명 영상 처리 장치(600)가 도 1에 도시된 MRI 시스템에 포함되는 경우, 자기 공명 영상 처리 장치(600)에 포함되는 영상 획득부(610), 제어부(620), 영상 처리부(630), 출력부(640) 및 입력부(650)는 각각 도 1에 도시된 MRI 시스템의 오퍼레이팅부(60)과 그 동작 및 구성이 동일하므로, 도 1에서와 중복되는 설명은 생략한다.
영상 획득부(610)는 서로 다른 복수개의 시점 각각에서 적어도 하나의 타깃을 포함하는 대상체를 나타내는 복수개의 MR 영상을 획득한다. 이하에서는, 영상 획득부(610)가 서로 다른 2개의 시점 각각에서 대상체를 나타내는 2개의 MR 영상을 획득하는 경우를 예로 들어 설명한다.
구체적으로, 영상 획득부(610)는 제1 시점에서 대상체를 MR 영상 촬영하여 획득한 제1 MR 영상 및 제1 시점에 후속하는 제2 시점에서 대상체를 MR 영상 촬영하여 획득한 제2 MR 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상은 동일 대상체를 촬영하여 획득된, 동일 종류의 MR 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상은 모두 동일 환자를 MR 촬영하여 획득한 MR 영상이 될 수 있다. 이하에서는, 제1 MR 영상 및 제2 MR 영상이 MR 영상인 경우를 예로 들어 설명 및 도시한다.
제어부(620)는 영상 획득부(610)에서 획득된 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출할 수 있다. 움직임 검출은 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 제어부(620)는 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출할 수 있다. 유사도는 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산될 수 있다. 또한, 제어부(620)는 움직임이 발생한 구간을 검출하기 위해 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 움직임을 검출할 수도 있다. 제어부(620)에서 수행하는 구체적인 움직임 검출 동작에 관하여는 도 7 내지 도 8을 참조하여 후술하기로 한다.
영상 처리부(630)는 제어부(620)에서 검출된 움직임이 발생한 구간에 근거하여, 영상 획득부(610)에서 획득된 복수개의 MR 영상 중 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하여 보정된 MR 영상을 획득한다. 구체적으로, 영상 처리부(630)는 사용자가 보정된 MR 영상을 통하여 대상체의 변화 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록, 대상체의 변화 과정을 시간 축 상에서 연속적으로 표시한 진단 영상을 생성한다. 여기서, 변화는 생리학적인 조직의 성질 변화, 위치 변화, 크기 변화 및 모양 변화 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의 상, 복수개의 시점 동안에 적어도 하나의 대상체가 변화한 정도를 ‘변화 정도’라 칭하겠다.
구체적으로, 영상 처리부(630)는 대상체의 변화 정도를 복수개의 단계로 구별하고, 복수개의 단계를 구별하여 표시한 진단 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 복수개의 단계는 변화 없음, 생성 또는 소멸로 구별될 수 있다.
예를 들어, 영상 처리부(630)는 대상체의 전이암 변화 정도를 변화 없음, 생성 및 소멸로 구별하고, 변화 없음, 생성 및 소멸이 시각적으로 구별되도록 진단 영상을 생성할 수 있다.
또한, 영상 처리부(630)는 복수개의 MR 영상을 움직임 보정하여 보정된 MR 영상을 생성한다. 여기서, 움직임 보정은 영상 정합을 포함할 수 있다. 그리고, 복수개의 움직임 보정된 MR 영상 간의 픽셀 강도(intensity) 값의 변화량에 근거하여 변화의 정도를 복수개의 단계로 정량화(quantification)하고, 상기 정량화된 복수개의 단계를 구별하여 표시한 진단 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 복수개의 단계는 전술한 변화 없음, 생성 및 소멸로 구별될 수 있다.
MR 영상의 경우, 의료 영상에서 조직의 성질에 따라서 영상의 신호 강도(intensity) 값이 달라 진다. 구체적으로, MR 영상의 경우 영상의 밝기 값은 HU(Hounsfield) 값으로 표현되며, 검정색은 -1000 HU, 흰색은 +1000 HU 값에 대응된다. 예를 들어, 물은 0 HU, 공기는 1000 HU 값으로 표현될 수 있으며, 공기, 지방, 근육 연부조직, 뼈 순으로 큰 값을 갖는다. 영상 처리부(630)는 움직임 보정된 MR 영상 간의 신호 강도 값의 차이에 근거하여, 대상체에 변화가 있는지 여부를 알 수 있다. 그리고, 영상 처리부(630)는 움직임 보정된 MR 영상 간의 신호 강도 차이 값에 근거하여, 정량화된 복수개의 단계를 구별하여 표시할 수 있다. 영상 처리부(630)의 움직임 보정 수행 동작은 이하에서 도 8 내지 도 9를 참조하여 상세히 설명한다.
출력부(640)는 소정 화면을 디스플레이 한다. 구체적으로, 출력부(640)는 복수개의 시점에 각각 대응되는 복수개의 MR 영상 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다. 또한, 출력부(640)는 영상 처리부(630)에서 생성된 보정된 MR 영상, 즉, 진단 영상을 디스플레이할 수 있다. 또한, 출력부(640)는 복수개의 MR 영상을 움직임 보정하여 획득한 복수개의 보정된 MR 영상을 포함하는 화면을 디스플레이 할 수 있다.
또한, 출력부(640)는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 사용자는 출력부(640)를 통하여 출력되는 사용자 인터페이스 화면을 이용하여 각종 설정 및 데이터 입력을 할 수 있다.
또한, 출력부(640)는 사용자가 소정 데이터를 시각적으로 인식할 수 있는 모든 장치가 될 수 있다. 예를 들어, CRT 디스플레이, LCD 디스플레이, PDP 디스플레이, OLED 디스플레이, FED 디스플레이, LED 디스플레이, VFD 디스플레이, DLP(Digital Light Processing) 디스플레이, 평판 디스플레이(PFD: Flat Panel Display), 3D 디스플레이, 투명 디스플레이 등 일을 포함할 수 있다.
입력부(650)는 사용자로부터 소정 명령 또는 데이터를 입력받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 생성 및 출력하며, 사용자 인터페이스 화면을 통하여 사용자로부터 소정 명령 또는 데이터를 입력 받는다. 또한, 입력부(650)에서 출력되는 사용자 인터페이스 화면은 출력부(640)로 출력된다. 그러면, 출력부(640)는 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 사용자는 출력부(640)를 통하여 디스플레이 되는 사용자 인터페이스 화면을 보고, 소정 정보를 인식할 수 있으며, 소정 명령 또는 데이터를 입력할 수 있다.
예를 들어, 입력부(650)는 마우스, 키보드, 또는 소정 데이터 입력을 위한 하드 키들을 포함하는 입력 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 입력부(650)에 포함되는 마우스, 키보드, 또는 기타 입력 장치 중 적어도 하나를 조작하여, 소정 데이터 또는 명령을 입력할 수 있다.
또한, 입력부(650)는 터치 패드로 형성될 수 있다. 구체적으로, 입력부(650)는 출력부(640)에 포함되는 디스플레이 패널(display panel)(미도시)과 결합되는 터치 패드(touch pad)(미도시)를 포함하여, 디스플레이 패널 상으로 사용자 인터페이스 화면을 출력한다. 그리고, 사용자 인터페이스 화면을 통하여 소정 명령이 입력되면, 터치 패드에서 이를 감지하여, 사용자가 입력한 소정 명령을 인식할 수 있다.
구체적으로, 입력부(650)가 터치 패드로 형성되는 경우, 사용자가 사용자 인터페이스 화면의 소정 지점을 터치하면, 사용자 입력부(650)는 터치된 지점을 감지한다. 그리고, 감지된 정보를 영상 처리부(630)로 전송할 수 있다. 그러면, 영상 처리부(630)는 감지된 지점에 표시된 메뉴에 대응되는 사용자의 요청 또는 명령을 인식하며, 인식된 요청 또는 명령을 반영하여 진단 영상이 생성될 수 있도록 한다.
구체적으로, 입력부(650)는 진단 영상에서 타깃의 변화 정도를 구별하여 표시하기 위한 컬러 매핑에 대한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 입력부(650)는 복수개의 MR 영상 중 기준 MR 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
통신부(660)는 외부 디바이스, 외부 의료 장치 등과의 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(660)는 외부적으로 연결되는 MRI 장치, 의료 기기, 서버, 및 휴대용 장치 중 적어도 하나와 연결될 수 있다. 구체적으로, 통신부(660)는 외부의 MR 영상 촬영 장치와 연결되어, MR 영상을 수신받을 수 있다. 또한, 통신부(660)는 도 2에서 설명한 통신부(70)와 동일 대응될 수 있으므로, 도 2에서와 중복되는 설명은 생략한다.
구체적으로, 통신부(660)는 유선 또는 무선으로 네트워크(도 2의 80)와 연결되어 서버(도 2의 92), 의료 장치(도 2의 94) 또는 휴대용 장치(도 2의 96) 등과 같은 외부 디바이스와의 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(660)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)을 통해 연결된 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고받을 수 있다.
또한, 통신부(660)는 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준에 따라 외부 디바이스 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.
통신부(660)는 네트워크(도 2의 80)를 통해 대상체의 진단과 관련된 데이터를 송수신할 수 있다. 또한 통신부(660)는 MRI 장치, CT 장치, X-ray 장치 등 다른 의료 장치(도 2의 94)에서 획득된 복수개의 의료 영상을 수신할 수 있다. 그리고, 영상 처리부(630)는 통신부(660)에서 수신한 복수개의 의료 영상을 전송받아 진단 영상을 생성할 수 있다.
나아가, 통신부(660)는 서버(도 2의 92)로부터 환자의 진단 이력이나 치료 일정 등을 수신하여 환자의 임상적 진단 등에 활용할 수도 있다. 또한, 통신부(660)는 병원 내의 서버(도 2의 92)나 의료 장치(도 2의 94)뿐만 아니라, 사용자나 환자의 휴대용 장치(도 2의 96) 등과 데이터 통신을 수행할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 통신부(660)는 네트워크(도 2의 80)을 통하여 연결되는 서버(도 2의 92) 또는 의료 장치(도 2의 94)로부터 복수개의 시점에 대응되는 복수개의 MR 영상을 수신하여 영상 획득부(610)로 전송할 수 있다. 또한, 통신부(660)는 영상 처리부(630)에서 생성된 진단 영상을 서버(도 2의 92), 의료 장치(도 2의 94), 및 휴대용 장치(도 2의 96) 중 적어도 하나로 전송할 수 있다. 그에 따라서, 영상 처리부(630)에서 생성된 진단 영상을 외부의 병원 등에서 디스플레이 하도록 할 수 있다.
또한, 저장부(670)는 복수개의 시점 각각에 대응되는 복수개의 MR 영상을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(670)는 진단 영상의 생성에 필요한 각종 데이터, 프로그램 등을 저장할 수 있으며, 최종적으로 생성된 진단 영상을 저장할 수 있다. 구체적으로, 저장부(670)는 복수개의 MR 영상을 저장하고 있다가, 입력부(650)를 통하여 진단 영상의 생성이 요청되면, 자동으로 저장된 복수개의 MR 영상을 영상 획득부(610)로 출력할 수 있다.
또한, 저장부(670)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(SD, XD 메모리 등), 램(RAM; Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM; Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
도 7은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 검출 동작(700)을 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참조하면, 전체 움직임을 도식화한 그래프(770), 국소 움직임을 도식화한 그래프(780) 및 움직임 보정을 수행할 지점(790)이 도시된다.
MRI 촬영 중 환자의 움직임은 비연속적으로 발생할 수 있다. 즉, 환자의 움직임은 모든 시간 구간에서 선형적으로 발생하는 것이 아니라 간헐적으로 발생 할 수 있다. 이 때, 환자의 움직임이 발생하면 복수 개의 MR 영상들 간의 해부학적 위치가 불일치할 수 있기 때문에 각 MR 영상들 간의 움직임 보정(영상 정합)을 수행할 필요가 있다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 모든 MR 영상들에 대해 움직임 보정을 수행하는 대신 움직임이 검출된 MR 영상들에 대해서만 움직임 보정을 수행함으로써 영상 처리의 효율을 높일 수 있다. 그리고, 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교함으로써 움직임의 발생을 검출할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 복수개의 시점에 각각 대응되는 복수개의 MR 영상을 획득한다. 복수개의 MR 영상 각각은 2차원 MR 영상 및 3차원 MR 영상 중 적어도 하나가 될 수 있다. 예를 들어, 복수개의 MR 영상은 도 7에 도시된 바와 같이 시간적으로 연속된 MR 영상인 V0 내지 V6을 포함할 수 있다. 여기서, V0은 나머지 MR 영상들의 움직임 검출 및 움직임 보정을 수행하기 위한 기준이 되는 참조 영상일 수 있다. 도 7의 경우 MR 영상들 간의 해부학적 위치가 불일치하는 MR 영상은 V3(730) 및 V4(740)이므로 환자의 움직임은 V3(730) 및 V4(740)에 대응하는 시점에서 발생한 것으로 추론할 수 있다. 예를 들어, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임이 발생한 V3(730) 내지 V4(740)에 대응하는 구간을 움직임이 검출된 구간으로 설정할 수 있다. 이후, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상에 대하여 움직임 보정을 수행한다. 즉, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임이 검출되지 않은 구간 V1(710) 내지 V2(720) 또는 V5(750) 내지 V6(760)에 대해서는 움직임 보정을 수행하지 않을 수 있다. 다시 말해, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임이 검출되지 않은 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상에 대해서는 움직임 보정을 수행하기 위한 변환 매트릭스(Transformation Matrix)를 획득할 필요가 없다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 제어부(520, 620)는 다양한 방법으로 움직임을 검출할 수 있다. 자기 공명 영상 처리 장치는 두 MR 영상 사이의 유사도(similarity measure)를 이용하여 움직임이 발생한 구간을 검출할 수 있다. 여기서 유사도는 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산될 수 있다. 즉, 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임 검출의 속도를 향상시키기 위해 MR 영상 전체를 이용하지 않고, 전체 영상에서의 일부 영역을 포함하는 서브-샘플을 활용할 수 있다. 또한, 자기 공명 영상 처리 장치는 두 MR 영상 사이의 무게 중심(center of mass) 또는 밝기 중심(center of intensity)을 이용하여 움직임이 발생한 구간을 검출할 수 있다. 예를 들어, 자기 공명 영상 장치는 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하면 움직임이 검출된 것으로 판단할 수 있다.
도 8은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정을 수행하기 이전과 이후의 출력 영상(800)을 나타내는 도면이다. V0(801) 내지 V5(850)는 움직임 보정을 수행하기 이전의 복수개의 MR 영상들을 나타낸 것으로서, 도 5 및 도 6의 영상 획득부(510, 610)에서 획득된 MR 영상일 수 있다. 또한, 움직임 보정을 수행하여 획득된 보정된 MR 영상(802)은 도 5 및 도 6의 영상 처리부(530, 630)를 통해 생성된 영상일 수 있다.
도 8의 경우, 움직임이 검출된 구간은 V3(830) 내지 V4(840)에 대응되는 구간이며, 자기 공명 영상 처리 장치는 V3(830) 내지 V4(840)에 대응되는 구간에 대해 움직임 보정을 수행하여 움직임 보정된 MR 영상(802)을 획득할 수 있다. 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 검출 동작은 도 7에 대한 설명과 동일 대응되므로 중복되는 설명은 생략한다.
도 9는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 움직임 보정 수행 동작을 설명하기 위한 도면이다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 제어부(520, 620)에서 움직임이 발생한 구간이 검출되면, 영상 처리부(530, 630)는 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하기 위한 변환 매트릭스를 계산하고, 변환 매트릭스를 적어도 하나의 MR 영상에 적용하여 보정된 MR 영상을 획득할 수 있다.
도 9를 참조하면, 움직임이 검출된 구간은 V3(930) 내지 V4(940)이므로, 자기 공명 영상 처리 장치는 V3(930) 내지 V4(940)를 기준 영상 V0(901)와 비교하여 움직임 보정을 수행할 수 있다. 움직임 보정 방법은 MR 촬영 시 움직임을 예측하여 보정하는 전향적 방법과 촬영 후 획득한 MR 영상을 보정하는 후향적 방법으로 분류할 수 있다. 여기서, 후향적 방법에는 영상 정합(Image Registration) 방법이 이용될 수도 있다. 영상 정합은 변환 매트릭스를 이용하여 복수개의 영상을 서로 맞춰주는 것이다. 구체적으로, 영상 정합은 복수개의 MR 영상들이 모두 동일한 좌표계로 표시되도록 할 수 있다. 예를 들어, 정합은 복수개의 MR 영상 V1(910) 내지 V6(960)을 하나의 좌표계로 변환하는 영상 처리이다. 그에 따라서, V1(910) 내지 V6(960)이 동일한 좌표계로 변환되어, 도시된 바와 같이 움직임 보정된 MR 영상(902)을 획득할 수 있다. 도 9에서는 기준 MR 영상 V0(901)의 좌표계를 기준으로 나머지 MR 영상들(910, 920, 930, 940, 950, 960)의 좌표계를 변환시켜, 나머지 MR 영상들(910, 920, 930, 940, 950, 960)에 나타난 대상체가 V0(901)에 나타난 대상체와 동일한 위치, 크기 또는 시야(view)를 갖는 경우를 예로 들어 도시하였다.
구체적으로, 영상 처리부(530, 630)는 강체 정합(Rigid Registration) 및 비강체 정합(Non-rigid Registration) 중 적어도 하나를 이용하여, 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 정합하여 복수개의 움직임 보정된 MR 영상을 생성할 수 있다. 또한, 영상 처리부(530, 630)는 광학적 플로우(optical flow) 및 특징점 매칭(feature matching) 등의 다양한 움직임 측정 기법을 이용하여 복수개의 MR 영상간의 변화량을 측정하고, 측정된 변화량을 이용하여 복수개의 정합된 MR 영상을 생성할 수 있다. 이하에서는, 영상 처리부(530, 630)에서 수행되는 강체 정합 및 비강체 정합에 관하여 상세히 설명한다.
영상 처리부(530, 630)는 강체정합을 이용하여 MR 영상 내의 전체 움직임을 측정할 수 있다. 강체정합은 대상체의 회전, 이동과 같은 움직임을 맞춰주는 것이다.
예를 들어, 영상 처리부(530, 630)는 정합을 수행하려는 복수개의 MR 영상 각각에서 대상체에 포함되는 적어도 하나의 랜드마크(landmark)를 설정하고, 각 MR 영상에 포함되어 대응되는 랜드마크들 간의 거리가 가까워지도록, 적어도 하나의 MR 영상을 변형할 수 있다. 구체적으로, 복수개의 MR 영상 각각에 설정된 대응되는 랜드마크들 간의 거리가 최소화 될 때의 회전 및 이동 매트릭스(Rotation and translation matrix)를 획득하고, 획득된 회전 및 이동 매트릭스를 이용하여 복수개의 MR 영상을 정합 시킨다. 여기서, 획득된 회전 및 이동 매트릭스에 따른 이동량이 정합된 MR 영상 내의 대상체의 움직임 량이 될 수 있다.
또 다른 예로, 영상 처리부(530, 630)는 정합을 수행하려는 복수개의 MR 영상 각각에 설정된 랜드마크들 간의 픽셀 강도 유사도(intensity similarity)에 근거하여 회전 및 이동 매트릭스(Rotation and translation matrix)를 획득하고, 복수개의 MR 영상을 정합시킨다. 여기서, 픽셀 강도 유사도는 SSD(sum of square differences) 값이 될 수 있다. 또 다른 예로, 픽셀 강도 유사도는 SAD(sum of absolute differences), MAD(mean of absolute differences), SNR(signal to noise ration), MSE(mean square error), PSNR(peak signal to noise ration), 또는 RMSE(root mean square error) 값 등이 될 수 있다.
계속하여, 비강체정합(non-rigid registration)을 설명한다. 구체적으로, 비강체정합은 고정되지 않는 대상체들 간의 상태를 맞춰주는 것이다. 영상 처리부(530, 630)는 비강체정합을 이용하여 대상체의 움직임을 측정할 수 있다.
예를 들어, 영상 처리부(530, 630)는 픽셀 또는 복셀 기반(pixel or voxel based)의 데몬(Demons) 기법을 통하여 복수개의 MR 영상 간의 비강체정합을 수행할 수 있다.
구체적으로, 영상 처리부(530, 630)는 영상을 나타내는 이미지 격자(image grid)에서 복수개의 제어 지점(control point)을 설정한다. 구체적으로, MR 영상 각각에 복수개의 제어 지점을 설정하고, 설정된 대응되는 두 개의 제어 지점들 간의 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 여기서, MR 영상 각각에 설정된 대응되는 두 개의 제어 지점들은 강도 유사도(intensity similarity)를 기준으로 추출될 수 있다.
또한, 영상 처리부(530, 630)는 B-spline 또는 Thin plate splines 방식 등과 같은 커널 기반(Kernel-based) 방식으로 영상 정합을 수행할 수 있다. 여기서, 커널 기반 방식은 랜드마크(landmark)를 설정하고, 설정된 랜드마크의 강도 유사도(intensity similarity)을 이용하여 영상 정합을 수행하는 방식이다.
전술한 바와 같이, 영상 처리부(530, 630)는 복수개의 MR 영상을 강체 정합하여 대상체의 전체 움직임 량을 측정하고, 복수개의 MR 영상을 비강체 정합하여 대상체의 일 영역의 움직임 량을 측정할 수 있다.
도 9를 참조하면, 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 검출된 V3(930) 내지 V4(940)를 기준 영상 V0(901)으로 정합하여 움직임 보정을 수행할 수 있다. 이 때, 영상 처리부(530, 630)는 움직임 보정을 위한 연산식인 변환 매트릭스(transformation matrix)를 이용하여 움직임 보정을 수행할 수 있다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 영상의 처리 속도를 향상시키기 위해 움직임이 검출된 구간에서만 선택적으로 움직임 보정을 수행할 수 있다. 즉, 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 검출되지 않은 구간 V1(910) 내지 V2(920) 또는 구간 V5(950) 내지 V6(960)에 대해서는 변환 매트릭스를 도출할 필요가 없다.
또한, 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 발생한 구간으로 제 1 구간 및 제 1 구간에 후속하는 제 2 구간이 검출된 경우, 상기 제 1 구간 내지 상기 제 2 구간에 대응되는 복수개의 MR 영상을 변환 구간 영상으로 설정할 수 있다. 또한, 영상 처리부(530, 630)는 각각의 변환 구간 영상 내의 모든 MR 영상에 대해 동일한 변환 매트릭스를 연산함으로써 움직임 보정된 MR 영상을 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 9를 참조하면 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 검출되지 않은 V1(910) 내지 V2(920)에 대해서는 변환 매트릭스를 연산할 필요가 없다. 그러나, 영상 처리부(530, 630)는 V3(930)에 대한 움직임 보정을 수행하기 위해 V3×T03 을 연산하고, V4(940)에 대한 움직임 보정을 수행하기 위해 V4×T04 를 연산한다. 여기서, T03은 기준 MR 영상인 V0(901)과 변환 구간 영상에 포함되는 MR영상인 V3(930) 간의 좌표계를 일치시키기 위한 변환 매트릭스이며, T04은 기준 MR 영상인 V0(901)과 변환 구간 영상에 포함되는 MR영상인 V4(940) 간의 좌표계를 일치시키기 위한 변환 매트릭스이다.
한편, 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 검출되지 않은 V5(950) 내지 V6(960) 각각에 대하여 변환 구간 영상 내의 첫 번째 MR 영상인 V4(940)와 기준 MR 영상인 V0(901) 사이의 변환 매트릭스 T04를 연산한다. 따라서, 영상 처리부(530, 630)는 V5(950)에 대한 움직임 보정을 수행하기 위해 V5×T04 를 연산하고, V6(960)에 대한 움직임 보정을 수행하기 위해 V6×T04 를 연산한다. 여기서, Vn은 복수개의 MR 영상 중 n번째 MR 영상을 의미하며, Tnm은 Vn과 Vm 사이의 변환 매트릭스를 의미한다.
한편, 영상 처리부(530, 630)는 복수개의 MR 영상 중 변환 구간 영상을 포함하는 구간 이외의 영상 구간을 비-움직임 (motion free) 구간으로 설정할 수 있다. 영상 처리부(530, 630)는 비-움직임 구간 내의 MR 영상에 대해서는 움직임 보정을 수행하지 않을 수 있다.
전술한 바와 같이, 자기 공명 영상 처리 장치(500, 600)는 복수개의 MR 영상 중 움직임이 발생한 구간인 변환 영상 구간에 포함되는 MR 영상에 대하여만 움직임 보정을 수행함으로써, 모든 MR 영상들에 대해 움직임 보정을 수행함으로써 발생하는 연산량 증가 및 영상 처리 시간 증가를 방지할 수 있다.
또한, 영상 처리부(530, 630)는 복수개의 정합된 MR 영상에 근거하여, 복수개의 대상체 간의 변화량을 산출할 수 있다. 그리고, 영상 처리부(530, 630)는 산출된 변화량을 정량화(quantification)하여 변화의 정도를 복수개의 단계로 구별할 수 있다. 또한, 영상 처리부(530, 630)는 산출된 변화량에 근거하여, 진단 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(530, 630)는 산출된 변화량에 근거하여 변화의 정도를 복수개의 단계로 구별하고, 복수개의 단계가 구별되어 표시된 진단 영상을 생성하여 출력부(540, 640)를 통해 사용자에게 디스플레이할 수도 있다.
구체적으로, MR 영상 내에서 대상체가 존재하는 영역의 픽셀값과 대상체가 존재하지 않는 영역의 픽셀값을 비교하여, 변화량이 대략 0 이면 대상체에 변화가 발생하지 않은 것을 뜻하며, 변화량이 '-' 또는 '+' 값이면 대상체에 변화가 발생한 것을 뜻한다. 따라서, 영상 처리부(530, 630)는 변화량을 3개의 단계, 즉, 0, '-', 및 '+' 의 3가지 단계로 정량화하고, 정량화된 3개의 단계가 서로 구별되도록 표시하여 진단 영상을 생성할 수 있다.
사용자는 진단 영상을 통하여, 대상체의 변화 정도를 직관적으로 확인할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 진단 영상, 즉, 보정된 MR 영상을 통하여, 대상체에 변화가 발생하였는지 여부를 한눈에 용이하게 파악할 수 있다.
이하에서는, 변환 매트릭스를 이용하여 움직임 보정을 수행하는 구체적 동작을 설명한다.
도 10은 개시된 실시예에 따른 영상 처리부(1000)를 도시한 도면이다. 도 10의 영상 처리부(1000)는 도 6의 영상 처리부(630)와 동일 대응될 수 있으며, 영상 처리부(1000)는 움직임 보정(예를 들어, 정합)을 수행하기 위해 변환 매트릭스를 이용할 수 있다. 또한, 영상 처리부(1000)에서 수신하는 제 1 MR 영상(1010) 및 제 2 MR 영상(1020)은 도 6의 저장부(670)에 저장된 영상일 수 있다.
도 10을 참조하면, 영상 처리부(1000)는 랜드마크 추출부(1030) 및 정합부(1040)를 포함한다. 랜드마크 추출부(1030)는 다시 개체 추출부(1031) 및 좌표 추출부(1032)를 포함하며, 정합부(1040)는 다시 벡터 산출부(1041), 매트릭스 산출부(1042), 기초 정합부(1043), 경계 영역 선정부(1044) 및 정합 영상 보정부(1045)를 포함한다.
시간적으로 인접한 제 1 MR 영상(1010)과 제 2 MR 영상(1020)에 나타난 해부학적 개체는 환자의 움직임 또는 신체활동에 의해 서로 상이한 변위 값을 가질 수 있다. 즉, 제 1 MR 영상(1010)과 제 2 MR 영상(1020) 사이의 구간에서 움직임이 검출될 수 있다.
랜드마크 추출부(1030)는 제 1 MR 영상(1010) 및 제 2 MR 영상(1020)에 포함된 적어도 하나의 해부학적 개체 중에서 식별 가능한 랜드마크를 제 1 MR 영상(1010)과 제 2 MR 영상(1020)에서 각각 추출한다. 여기서, 랜드마크란 영상 정합의 기준이 되는 지점을 말한다. 랜드마크는 대상의 해부학적 특징이 뚜렷하게 반영된 지점으로 정해질 수 있다. 또한, 랜드마크는 정해진 좌표계에서 랜드마크를 추출할 개체의 가장 높은 지점, 혹은 가장 낮은 지점으로 정해질 수 있다.
랜드마크는 2차원일 경우 x,y축의 좌표로 나타낼 수 있고, 3차원일 경우 x,y,z축의 좌표로 나타낼 수 있다. 따라서 3차원일 경우 각각의 랜드마크 좌표를 벡터로 과 같이 나타낼 수 있다. (n은 랜드마크의 갯수를 뜻한다.)
개체 추출부(1031)는 제 1 MR 영상 또는 제 2 MR 영상에서 모두 뚜렷하게 식별 가능한 개체들을 추출한다. 개체 추출부(1031)는 적어도 둘 이상의 개체들을 추출할 수 있다.
좌표 추출부(1032)의 좌표 추출과정을 설명하기로 한다. 좌표 추출부(1032)는 개체 추출부(1031)가 추출한 적어도 하나의 개체 상에서 랜드마크들의 좌표를 추출한다. 개체 추출부(1031)가 추출한 적어도 하나의 개체는 3차원의 볼륨에 해당하는데, 좌표 추출부(1032)는 랜드마크가 추출되는 영역을 미리 제한하여 랜드마크의 좌표를 추출할 수 있다. 예를 들어, 개체 추출부(1031)가 뇌의 특정 영역을 인접 개체로 추출한 경우, 좌표 추출부는 해당 뇌의 특정 영역에서만 랜드마크 좌표를 추출하도록 랜드마크 추출 영역을 제한할 수 있다.
정합부(1040)는 제 1 MR 영상의 랜드마크가 나타내는 기하학적 형태와 제 2 MR 영상의 랜드마크가 나타내는 기하학적 형태에 기초하여 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상을 정합한다. 여기서, 랜드마크의 기하학적 형태는 랜드마크의 방향, 랜드마크들 사이의 거리, 각도, 픽셀 강도 유사도 등을 의미하는 것일 수 있다
정합부(1040)는 벡터 산출부(1041), 매트릭스 산출부(1042), 기초 정합부(1043), 경계 영역 선정부(1044) 및 정합 영상 보정부(1045)를 포함한다. 벡터 산출부(1041), 매트릭스 산출부(1042)와 기초 정합부(1043)는 랜드마크를 기반으로 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상간의 초기 정합을 신속하게 수행한다. 이후, 경계 영역 선정부(1044) 및 정합 영상 보정부(1045)는 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상의 복셀의 밝기 값에 기반하여 정합 결과를 보다 정밀하게 보정한다. 여기서, 랜드마크 기반의 정합 방법과 복셀의 밝기 값에 기반한 정합 방법을 간략히 비교한다. 랜드마크 기반의 정합 방법은 MR 영상들 간의 공통적인 특징점을 서로 비교하여 정합을 수행하는 방식이다. 랜드마크 기반 정합은 추출된 랜드마크의 정보만을 이용하므로 계산량이 적고 신속한 정합이 가능한 장점이 있다. 이에 비하여, 복셀의 밝기 값에 기반한 정합은 별도의 랜드마크 추출 과정이 필요 없는 반면 MR 영상들 간에 유사도 측정을 위하여 모든 복셀에 대한 연산이 수행된다. 따라서, 복셀의 밝기 값에 기반한 정합은 계산량이 많고 정합에 많은 시간이 소요된다. 그렇지만, 적절한 초기 정합이 이루어진 경우 복셀의 밝기 값 기반의 정합 방법은 연산량이 줄어들고, 빠른 시간안에 정합을 수행할 수 있다. 따라서, 정합부(1040)는 랜드마크 기반으로 초기 정합을 수행한 이후에, 복셀의 밝기 값 기반으로 초기 정합 결과를 보정하는 것이 바람직하다.
벡터 산출부(1041)는 랜드마크 추출부(1030)에 의해 선택된 적어도 하나의 랜드마크의 좌표 값들을 이용하여 적어도 하나의 랜드마크의 형태를 나타내는 벡터들을 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상에서 각각 산출한다. 예를 들어, 제 1 MR 영상 또는 제 2 MR 영상에서 산출된 랜드마크 좌표의 벡터는
Figure 112015084584841-pat00001
과 같이 나타내어질 수 있다. 뿐만 아니라, 벡터 산출부(1041)는 제 1 MR 영상 및 제 2 MR 영상 각각으로부터 랜드마크들 사이의 거리, 각도 등을 이용한 벡터를 산출할 수도 있다.
매트릭스 산출부(1042)는 제 1 MR 영상에서 산출된 벡터와 제 2 MR 영상에서 산출된 벡터를 소정의 오차범위 내로 일치시키는 변환 매트릭스 T를 산출한다. 예컨대, 제 1 MR 영상에서 산출된 벡터를 YMR라고 하고, 제 2 MR 영상에서 산출된 벡터를 XUS라고 하면, 오차
Figure 112015084584841-pat00002
는 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015084584841-pat00003
매트릭스 산출부(1042) 수학식 1을 계산하여, 가 최소화 되는 변환 매트릭스 T를 산출한다.
기초 정합부(1043)는 제 1 MR 영상에서 산출된 벡터 YMR와 제 2 MR 영상에서 산출된 벡터 XUS 간의 차이에 기초하여 제 1 MR 영상의 좌표계와 제 2 MR 영상의 좌표계를 대응시킨다. 기초 정합부(1043)는 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상에서 서로 대응되는 좌표 값들에 기초하여 제 1 MR 영상 또는 제 2 MR 영상을 확대, 축소 또는 회전시킬 수 있다.
경계 영역 선정부(1044)는 복셀의 밝기 값이 증감하는 패턴, 즉 그래디언트를 분석하여 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상에서 각각 개체들의 윤곽에 대하여 경계 영역을 선정한다. 경계 영역 선정부(1044)는 복셀의 밝기 값 변화가 기 설정된 임계치 이상인 영역을 경계 영역으로 선정할 수 있다.
정합 영상 보정부(1045)는 제 1 MR 영상과 제 2 MR 영상에서 개체들의 선정된 경계 영역 내에서 밝기 값의 증감 방향의 유사도에 기초하여 제 1 MR 영상 또는 제 2 MR 영상의 좌표계를 보정한다.
도 11은 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치의 동작을 도식화한 도면(1100)이다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 장치는 움직임을 검출하는 구성(1130)과 움직임이 검출되었을 때 움직임을 보정하는 구성(1140)을 포함한다. 영상 획득부(510, 610)는 복수개의 MR 영상을 획득(1110)하고, 제어부(520, 620)는 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여 움직임이 발생한 구간을 검출(1130)할 수 있다. 구체적으로, 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 개의 영상들인 Vk-1 과 Vk 을 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출한다. 전술한 비교 동작은, 복수개의 MR 영상 중 시간적으로 가장 앞에 오는 V0 부터 시작하여, Vn 까지 반복적으로 수행할 수 있다(1140, 1150). 영상 처리부(530, 630)는 움직임이 발생한 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상(예를 들어, Vk)과 기준 영상(V0) 간의 움직임 보정(1040)하여 보정된 MR 영상을 획득(1170)할 수 있다.
도 12는 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법에 따르면, 복수개의 MR 영상을 획득하는 단계(S1210), 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 단계(S1220), 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하기 위한 변환 매트릭스를 계산하는 단계(S1230), 변환 매트릭스를 적어도 하나의 MR 영상에 적용하여 보정된 MR 영상을 획득하는 단계(S1240) 및 보정된 MRI 영상을 디스플레이하는 단계(S1250)를 포함할 수 있다. 개시된 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법은 먼저 움직임이 발생한 구간을 검출하고 움직임이 검출된 구간에서만 선택적으로 움직임 보정을 수행하기 때문에 전체 영상 처리 속도를 빠르게 할 수 있다.
한편, 상술한 개시된 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예를 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 (22)

  1. 움직이는 대상체를 연속되는 시간 구간 동안 자기 공명(Magnetic Resonance) 영상 촬영하여 복수개의 MR 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 제어부;
    상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하기 위한 변환 매트릭스(transform matrix)를 계산하고, 상기 변환 매트릭스를 상기 적어도 하나의 MR 영상에 적용하여 보정된 MR 영상을 획득하는 영상 처리부; 및
    상기 보정된 MR 영상을 디스플레이하는 출력부를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 인접한 두 MR 영상을 영상 정합하여 상기 보정된 MR 영상을 획득하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 유사도는 상기 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산되는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 상기 움직임을 검출하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 움직임이 발생한 구간으로 제 1 구간 및 제 1 구간에 후속하는 제 2 구간이 검출된 경우, 상기 제 1 구간 내지 상기 제 2 구간에 대응되는 복수개의 MR 영상을 변환 구간 영상으로 설정하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 각각의 변환 구간 영상 내의 모든 MR 영상에 대해 동일한 변환 매트릭스를 연산함으로써 상기 보정된 MR 영상을 획득하고,
    상기 변환 매트릭스는 기준 MR 영상과 상기 변환 구간 영상 내의 첫 번째 MR 영상 사이의 영상 정합을 위한 연산식인, 자기 공명 영상 처리 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 변환 구간 영상을 포함하는 구간 이외의 영상 구간을 비-움직임(motion free) 구간으로 설정하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 비-움직임 구간 내의 MR 영상에 대해 상기 움직임 보정을 수행하지 않는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 복수개의 MR 영상 중 상기 기준 MR 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부를 더 포함하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  11. 제 2 항에 있어서,
    상기 출력부는 상기 움직임이 검출된 구간 및 상기 영상 정합이 수행된 영상에 대응되는 시점 중 적어도 하나를 디스플레이하는, 자기 공명 영상 처리 장치.
  12. 움직이는 대상체를 연속되는 시간 구간 동안 자기 공명(Magnetic Resonance) 영상 촬영하여 복수개의 MR 영상을 획득하는 단계;
    상기 복수개의 MR 영상 중 인접한 두 MR 영상을 순차적으로 비교하여, 움직임이 발생한 구간을 검출하는 단계;
    상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 적어도 하나의 MR 영상을 움직임 보정하기 위한 변환 매트릭스(transform matrix)를 계산하는 단계;
    상기 변환 매트릭스를 상기 적어도 하나의 MR 영상에 적용하여 보정된 MR 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 보정된 MR 영상을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 움직임이 검출된 구간에 대응되는 인접한 두 MR 영상을 영상 정합하여 상기 보정된 MR 영상을 획득하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 유사도를 이용하여 움직임을 검출하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 유사도는 상기 MR 영상 내의 소정의 볼륨 영역, 소정의 면 구간, 소정의 선 구간 및 소정의 지점 중 적어도 하나를 대상으로 계산되는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는 상기 인접한 두 MR 영상 사이의 무게 중심 값 또는 밝기 중심 값의 차이 값을 계산하고, 상기 차이 값이 소정의 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 상기 움직임을 검출하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는 움직임이 발생한 구간으로 제 1 구간 및 제 1 구간에 후속하는 제 2 구간이 검출된 경우, 상기 제 1 구간 내지 상기 제 2 구간에 대응되는 복수개의 MR 영상을 변환 구간 영상으로 설정하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는 각각의 변환 구간 영상 내의 모든 MR 영상에 대해 동일한 변환 매트릭스를 연산함으로써 상기 보정된 MR 영상을 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 변환 매트릭스는 기준 MR 영상과 상기 변환 구간 영상 내의 첫 번째 MR 영상 사이의 영상 정합을 위한 연산식인, 자기 공명 영상 처리 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는 상기 복수개의 MR 영상 중 상기 변환 구간 영상을 포함하는 구간 이외의 영상 구간을 비-움직임(motion free) 구간으로 설정하는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는 상기 비-움직임 구간 내의 MR 영상에 대해 상기 움직임 보정을 수행하지 않는 단계를 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  21. 제 18 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 복수개의 MR 영상 중 상기 기준 MR 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
  22. 제 13 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 움직임이 검출된 구간 및 상기 영상 정합이 수행된 영상에 대응되는 시점 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 자기 공명 영상 처리 방법.
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