KR101760287B1

KR101760287B1 - 의료영상 분할 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101760287B1
Application number: KR1020160015047A
Authority: KR
Inventors: 박안진; 엄주범; 이병일; 안재성; 정홍열; 한명수
Original assignee: 한국광기술원
Priority date: 2016-02-05
Filing date: 2016-02-05
Publication date: 2017-07-25

Abstract

본 기술은 의료영상 분할 장치 및 방법이 개시되어 있다. 이러한 본 발명의 구체화에 따르면, 사용자가 직접 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역을 분할하기 위한 시드 정보를 입력하기 때문에 뼈, 간, 폐 등과 같은 특정 영역에 대한 영상분할이 아닌 사용자가 원하는 관심 영역 및 배경 영역을 분할함에 있어, MSF(Minimum Spanning Forestes)를 구축하여 입력된 3차원 영상에 대해 사용자에 의해 입력된 시드 정보를 토대로 입력된 3차원 영상을 배경 영역과 관심 영역으로 분할하고 분할된 관심 영역에 대해 3차원 볼륨 영상을 생성하므로 분할처리 속도를 단축할 수 있고, 인체 내의 특정 구조물의 3차원 정보를 분석 및 시각화를 이용하여 종양의 위치 검색 및 크기 측정의 질병을 진단할 수 있게 된다.

Description

의료영상 분할 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION}

본 발명은 의료영상 분할 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 의료영상 촬영장치로부터 입력된 3차원 의료영상에 대해 사용자에 의해 선택된 2차원 영상의 시드 정보를 토대로 관심영역과 배경영역으로 영상 분할 후 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 획득함에 있어, 영상 분할 처리 시간을 근본적으로 단축할 수 있는 기술에 관한 것이다.

최근 의료기관에서 보다 정밀한 의료영상 획득을 위해 컴퓨터 단층촬영(CT: Computerized Tomography) 또는 자기공명 단층촬영(MRI: Magnetic Resonance Imaging)을 많이 사용하고 있다. 이러한 영상획득장치는 2차원 영상들을 영상 평면에 수직을 이루는 Z축 방향으로 이동하여 인체에 대한 영상을 획득하며, 획득한 영상들을 Z축으로 쌓으면 3차원 영상데이터를 생성할 수 있다.

3차원 영상데이터를 입력 받아 배경이 되는 영상으로부터 대상이 되는 인체부위를 분리하는 기법을 "의료영상분할기법"이라 부른다. 분할기법은 컴퓨터 통합 수술(Computer-integrated Surgery), 해부학 연구, 병리학(Pathology)과 같은 다양한 의료분야의 진단이나 연구를 진행할 때 전체영상으로부터 분할된 대상이 되는 관심부위를 2차원 또는 3차원 영상으로 시각화함으로써 정확성이나 능률성을 향상시킬 수 있다.

정교한 영상분할을 위해 사용자가 관심영역에 대한 대략적인 위치를 제공하는 사용자-시스템 간의 상호작용(Interactive)이 가능한 사용자 입력 기반의 영상분할기법이 다양하게 연구 개발되고 있다.

상호작용 방식의 영상분할 중 그래프 컷(Graph Cuts)을 이용한 기법(미국등록특허 제6973212호)이 가장 대표적이며, 사용자가 입력한 시드 정보와 영상 각 복셀과의 유사도, 이웃하는 복셀과의 유사도를 기반으로 에너지함수를 설정하고 그래프 컷 알고리즘으로 함수에 대한 최적의 솔루션을 구하여 영상분할을 수행한다. 분할된 결과는 사용자에게 피드백되며, 사용자는 분할결과가 만족스럽지 않은 경우 추가적인 사전정보를 입력할 수 있다. 추가적인 사전정보를 기반으로 다시 그래프 컷 기법의 영상분할을 수행하며, 최적의 영상분할을 위해 사전정보입력/피드백 과정을 반복 수행한다. 사용자와 시스템 간의 피드백을 통해 최종결과를 도출하기 때문에 상호작용적 영상분할이라 부르며, 사용자 편리성을 향상시키기 위해 분할결과에 대한 피드백 속도(분할 처리 속도)와 사용자 입력 최소화에 초점을 맞추어 개발이 진행되고 있다.

하지만, 이러한 그래프 컷 기법을 이용한 3차원 볼륨 영상 분할 방법은 다항 시간 복잡도(Polynomial Time Complexity)를 가지기 때문에 복셀의 수가 증가할수록 계산량이 기하 급수적으로 증가할 뿐만 아니라, 세 영역 이상을 분할하기 위해서는 1:N-1 방식(N: 분할 영역 수)을 모든 영역에 대해 반복수행해야하기 때문에 분할 영역 수에 비례하여 수행 시간이 증가하는 바, 입력된 3차원 볼륨 영상에 대해 최종 분할 결과를 획득하기 까지 많은 연산 시간이 필요로 하였다.

이에 연산 시간을 최소로 줄일 수 있는 3차원 볼륨 영상 분할 방법이 필요하고 아울러 실시간으로 3차원 볼륨 영상 분할을 수행할 수 있는 별도의 방안이 필요하다.

미국등록특허 제6973212호 미국공개특허 제2007-0014473호

본 발명은 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 3차원 의료영상에 대해 배경 영역과 관심 영역으로 영상 분할하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상으로 획득할 수 있는 의료영상 분할 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 3차원 의료영상에 대해 배경 영역과 관심 영역으로 영상 분할함에 있어, 처리 속도를 단축할 수 있고 이에 따라 실시간으로 3차원 영상 획득이 가능한 의료영상 분할 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

이에 따라, MSF(Minimum Spanning Forests)를 구축하여 입력된 3차원 영상에 대해 사용자에 의해 입력된 시드 정보를 토대로 입력된 3차원 영상을 배경 영역과 관심 영역으로 분할하고 분할된 관심 영역에 대해 3차원 볼륨 영상을 생성하므로, 인체 내의 특정 구조물의 3차원 정보를 분석 및 시각화를 이용하여 종양의 위치 검색 및 크기 측정의 질병을 진단할 수 있는 의료영상 분할 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 의료영상 분할 장치에 있어서, 입력된 3차원 의료영상 이미지에서 사용자로부터 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역이 선택된 2차원 분할대상 이미지를 생성하는 시드 정보 입력부; 입력된 시드 정보를 토대로 배경 영역 및 관심 영역을 분할하는 영상 분할부를 포함하고, 상기 시드 정보 입력부는, 입력된 3차원 의료 영상에서 사용자가 선택한 관심 영역을 수평면(horizontal), 시상면(sagittal), 및 관상면(coronal) 중 하나의 2차원 영상으로 출력하고 출력된 2차원 영상에 대해 점 및 선 중 하나로 분할 대상에 대한 시드 정보를 입력하도록 구비될 수 있다.

바람직하게 상기 영상 분할부는, 사용자에 의해 입력된 2차원 영상에서 획득한 시드 정보로부터 MSF(Minimum Spanning Forestes)를 구축하여 상기 3차원 의료 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할한 후 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 생성하도록 구비될 수 있다.

바람직하게 상기 영상 분할부는, 입력 영상과 동일한 크기의 공간으로 형성하여 상기 시드 정보로 입력된 3차원 볼륨 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할 및 결과를 저장하는 에스 맵의 초기값을 할당하는 초기화 모듈; 상기 에스 맵에서 시드 복셀 좌표와 인접된 이웃 복셀 좌표에 대한 정보를 도출하는 이웃 복셀 획득 모듈; 상기 시드 복셀과 인접 복셀의 유사도 값으로 우선순위를 가진 큐의 집합을 생성하는 우선순위 큐 생성 모듈; 및 상기 에스 맵 및 우선순위 큐를 토대로 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할하는 영상 분할 모듈을 포함할 수 있다.

바람직하게 상기 에스 맵 초기값은 사용자에 의해 선택된 2차원 영상에 표시된 시드 복셀 정보를 기반으로 시드 복셀 좌표에 배경 영역 및 고유 영역에 대한 고유 번호를 특정값(S1=1, S2=2)으로 할당하고 시드 복셀 좌표를 제외한 나머지 좌표에 0을 할당하도록 구비될 수 있다.

바람직하게 상기 인접 복셀 획득 모듈은, 상기 에스 맵에서 시드 복셀 좌표의 인접하는 이웃 복셀 좌표에 대한 정보를 도출하도록 구비될 수 있고, 이웃 복셀에 대한 정보는 에스 맵의 이웃 복셀 좌표(

), 이웃 복셀(

, 시드 복셀과 이웃 복셀 간의 유사도(

, 및 고유 번호(

를 포함하는 이웃 복셀 집합(N)으로 나타낼 수 있으며 이웃 복셀 집합(N)은 다음 식 1을 만족한다.

… 식 1

바람직하게 상기 우선순위 큐 생성 모듈은, 인접 복셀 획득 모듈에서 획득한 정보

에 포함된 모든

를 우선순위가

인 큐에 추가하여 우선순위 큐를 생성하도록 구비될 수 있다.

바람직하게 상기 영상 분할 모듈은, 상기 우선순위 큐 중 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀을 가지는 이웃 복셀 좌표의 값을 기 정해진 제1 소정값(0)보다 큰 값으로 할당하여 에스 맵을 생성하고, 기 정해진 제1 소정값보다 큰 값으로 할당된 이웃 복셀 좌표에 대해 인접된 이웃 복셀 좌표를 우선순위 큐의 해당 인덱스에 추가한 후 기 정해진 제2 소정값(-1)을 할당하며, 우선순위 큐에서 상기 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀 좌표를 삭제하고, 상기 에스 맵의 이웃 복셀 좌표의 값이 시드 복셀 좌표에 할당된 고유 번호의 특정값과 일치하는 경우 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역과 관심 영역의 영상 분할을 종료하도록 구비될 수 있다.

바람직하게 상기 영상 분할 모듈은 입력된 시드 정보를 이용하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 획득할 수 있다.

바람직하게, 본 발명에 따른 시드 정보 입력부는, 2차원 분할대상 이미지에서 사용자가 선택한 관심영역과 배경영역에 대한 설정 범위를 추가적으로 입력받을 수 있다.

또한, 본 발명은 의료영상 분할 방법에 있어서, 입력된 3차원 의료영상 이미지에서 사용자로부터 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역이 선택된 2차원 분할 대상 영상을 생성하는 (b)단계; 2차원 분할대상 이미지를 3차원으로 확장하는 (c)단계; 및 (c)단계에서 생성된 3차원 분할대상 이미지에서 관심영역과 배경영역을 분할하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 생성하는 (d)단계를 포함하되,

상기 (d) 단계는, MSF(Minimum Spanning Forestes)를 구축하여 사용자에 의해 입력된 2차원 영상의 시드 정보를 이용하여 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역을 분할하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 획득하도록 구비하는 것을 다른 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 의료영상 촬영장치로부터 제공되는 3차원 의료영상에서 사용자에 의해 선택된 2차원 영상을 배경 영역과 관심 영역으로 영상 분할한 후 3차원 불륨 영상으로 획득할 수 있는 이점을 가진다.

또한, 본 발명은 3차원 의료영상에서 사용자에 의해 선택된 2차원 영상을 배경 영역과 관심 영역으로 영상 분할함에 있어, 처리 속도를 단축할 수 있고 이에 따라 실시간으로 3차원 영상 획득이 가능한 효과를 얻는다.

이에 디지털화된 관심영역의 3차원 이미지는 영화, TV 다큐멘터리 등에서 폭넓게 활용 가능한 인체영상기반의 콘텐츠 제작에 적용될 수 있다. 또한, 인제영상 중 관심 부위에 대한 실사 출력이 가능함으로 학교 등의 교육기관에서 인체교육 또는 해부학 강의를 위한 교보재로 활용될 수 있고, 환자 입장에서는 본인의 상태를 모니터가 아닌 실사의 이미지로 확인할 수 있는 효과가 있다.

그에 더하여, 영상 분할은 3차원 볼륨 영상에 대해 관심 영역의 위치 또는 관심 영역의 외곽선을 검색하기 위한 방법으로, 인체 내의 특정 구조물의 3차원 정보를 분석하거나 시각화할 수 있고, 종양의 위치 검색 및 크기를 측정하는 등의 질병 진단에 이용할 수 있는 이점을 가진다.

본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 장치를 보인 도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분할부의 프림 알고리즘을 구축하여 MSF를 도출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분할부의 세부적인 구성을 보인 도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분할부의 배경 영역 및 관심 영역을 분할하는 과정을 설명하기 위한 도들이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 장치에 의거한 제1 분할 대상에 대한 3차원 볼륨 영상을 보인 도들이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 장치에 의거한 제2 분할 대상에 대한 3차원 볼륨 영상을 보인 도들이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 장치의 처리 속도를 보인 도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 방법을 나타낸다.

이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 다만, 본 발명이 예시적 실시 예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일 참조부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부재를 나타낸다.

본 발명의 목적 및 효과는 하기의 설명에 의해서 자연스럽게 이해되거나 보다 분명해 질 수 있으며, 하기의 기재만으로 본 발명의 목적 및 효과가 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 의료영상 분할 장치를 나타낸다. 도 1을 참조하면, 의료영상 분할 장치는 영상 입력부(10), 시드 정보 입력부(30), 및 영상 분할부(50)를 포함할 수 있다. 아울러, 의료영상 분할 장치는 정교한 관심 영역의 3차원 볼륨 영상을 획득하기 위해, 영상 분할부(50)에서 분할 영상을 시드 정보 입력부(30)로 피드백하여 사용자가 분할된 관심 영역을 보정할 수 있다.

여기서, 영상 입력부(10)는 3차원의 의료영상을 입력 및 표시할 수 있다. 3차원의 의료영상은 MRI, X-ray, CT 등과 같은 의료영상기기로부터 촬영된 3차원의 영상을 의미한다.

또한, 시드 정보 입력부(30)는 입력된 3차원 의료 영상에서 사용자가 선택한 관심 영역을 수평면(horizontal) 또는 시상면(sagittal) 또는 관상면(coronal)의 2차원 영상으로 출력하고 출력된 2차원 영상에 대해 점 또는 선으로 분할 대상에 대한 시드 정보를 입력할 수 있다.

그리고, 영상 분할부(50)는 입력된 3차원 영상에 대해 사용자에 의해 선택된 2차원 영상의 시드 정보로부터 MSF(Minimum Spanning Forests)를 도출하여 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 영상 분할을 수행할 수 있고, 여기서 MSF를 도출하는 일 례로 프림(Prim's) 알고리즘 또는 Kruskal's 알고리즘 등을 이용할 수 있다. 예를 들어, 영상 분할부(50)는 사용자에 의해 입력된 시드 정보에 의해 분할 영역의 수가 결정되므로, 하나의 3차원 영상에 대해 원하는 수만큼의 인체 구조물 즉 분할 대상을 추출할 수 있다.

MSF의 경우 두 개 이상의 초기 정점을 가지며, 초기 정점의 수에 따라 최소 신장 트리(MST: Minimum Spanning Tree)의 수가 결정된다.

이에 초기 정점을

라고 가정하면, 초기 정점의 수, 즉 최소 신장 트리의 수는

의 최소 신장 트리의 인덱스로 나타낸다. 그리고, 초기 정점 집합이 주어지면, 인접한 정점들 중 최소 가중치를 가진 에지

로 연결된 정점을 초기 정점(

)에 추가하고 에지(

)를 에지 집합(

)에 추가하며, 이 과정을 모든 정점이

에 포함될 때까지 반복 수행하여 계산한다.

도 2는 도 1에 도시된 영상 분할부(50)의 초기 정점 집합

에 대한 MSF 계산 과정을 보인 도이고, 도 2를 참조하면, 4x4 정점 접합이 2차원 영상이고 초기 정점 집합이 시드라고 가정하면 프림(Prim) 알고리즘을 이용한 MSF는 2차원 영상 분할 시 시드 수와 같은 수의 영역으로 분할할 수 있다.

즉, 프림 알고리즘을 기반으로 MSF를 구축하는 과정을 보인 도면으로, 도 2를 참조하면, 프림 알고리즘은 가중치가 있는 연결된 무방향 그래프의 모든 정점을 포함하면서 각 에지의 가중치 합이 최소가 되는 부분 그래프인 트리, 즉 최소 신장 트리를 찾는 알고리즘으로, 에지의 개수를 E, 정점의 개수를 V라고 하면 이 알고리즘은 우선순위 큐를 이용하여 영상을 처리하였을 때를 기준으로 O(ElogV)의 시간복잡도를 가지며, 이에 시간 복잡도가 근사 선형인 프림 알고리즘을 이용하여 4X4 정점 접합에 대한 4 개의 MST를 확인할 수 있다.

이러한 프림 알고리즘은 정점 집합(

)의 이웃하는 정점 중 가중치가 가장 낮은 에지로 연결된 정점을 정점 집합(

)에 추가하는 과정을 반복하여 MSF를 계산한다.

이와 같은 방식으로 시드 복셀(

)과 인접한 복셀 중 유사도가 가장 낮은 복셀을 시드 복셀(

)에 추가하는 과정을 반복하여 영상 분할을 수행한다. 영상 분할부(50)에서 프림 알고리즘을 이용하여 MSF를 도출하는 일련의 과정을 설명한다.

도 3은 도 1에 도시된 영상 분할부(50)의 세부적인 구성을 보인 도면이고, 도 4는 도 3에 도시된 분할 모듈(54)의 동작 과정을 보인 예시도이며, 도 3 및 도 4를 참조하면, 영상 분할부(50)는 초기화 모듈 (51)과, 인접 복셀 획득 모듈 (52) 과, 우선순위 큐(PQ: Priority Quese) 생성 모듈(53), 및 영상 분할 모듈(54)을 포함할 수 있다.

초기화 모듈(51)은, 3차원 볼륨 영상과 같은 크기의 공간으로 생성되고 3차원 볼륨 영상에 대해 배경 영역과 관심 영역의 분할 과정 및 결과를 저장할 수 있으며, 상기 공간은 에스 맵으로 칭한다. 여기서, 에스맵 초기값은 사용자에 의해 선택된 2차원 영상에 표시된 시드 복셀 정보를 기반으로 설정하며, 시드 복셀 좌표의 고유 번호를 특정값(S1, S2)로 할당한 후 시드 복셀 좌표를 제외한 나머지 복셀 좌표에 0을 할당한다. 도 4의 (a)에서 도시된 바와 같이 시드 복셀 좌표에 각각의 고유 번호(S1=1, S2=2)를 할당한다.

인접 복셀 획득 모듈(52)은, 상기 에스맵에서 고유 번호가 할당된 시도 복셀 좌표의 이웃 좌표에 대한 정보

를 도출한다. 즉, 인접 복셀에 대한 정보는 에스 맵의 이웃 복셀 좌표(

), 이웃 복셀(

, 시드 복셀과 이웃 복셀 간의 유사도(

, 및 고유 번호(

… 식 1

이때

는

의 이웃 복셀(

)이다. 즉, 고유 번호가 할당된 시드 복셀 좌표의 이웃 좌표 중 값이 0이 할당된 이웃 복셀 좌표에 대한 정보를 도출한다.

는 고유 번호를 나타내며,

는 두 복셀

와

의 유사도를 나타낸다. 유사도의 한 예로 입력 볼륨 영상에서 두 복셀 값

와

의 차의 절대값(

)이 될 수 있다.

이에 도 4의 (a)에 도시된 입력 영상에 대해, 이웃 복셀 집합(N)은 다음 식 2로 나타낸다.

.. 식 2 한편, 우선순위 큐 생성 모듈(53)은 인접 복셀 획득 모듈(52)에서 획득한 정보

에 포함된 모든

를 우선순위가

인 큐에 추가하여 우선순위 큐를 생성한다.

도 4의 (a)에 도시된 입력 영상에 대해, 우선순위 큐는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같다.

예를 들어, 시드 복셀의 이웃 복셀(4, 5, 7, 8)과의 차의 절대값으로 우선순위 큐의 인덱스가 설정되고, 해당 인덱스를 가지는 해당 큐에 시드 복셀의 이웃 복셀 좌표가 기록된다. 인덱스가 낮을수록 해당 큐에는 시드 복셀에 대해 유사도가 낮은 이웃 복셀 좌표가 추가된다.

한편, 영상 분할 모듈(54)는 초기 에스 맵과 우선순위 큐를 토대로 관심 영역에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다.

즉, 영상 분할 모듈(54)은 초기 에스 맵을 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 우선순위 큐에 포함되어 있으나 분할 인덱스가 할당되지 아니하였음을 나타내기 위해 해당 이웃 복셀 좌표에 특정값(-1)을 할당한다.

그리고, 영상 분할 모듈(54)은 도 4의 (d)에 도시된 바와 같이, 가장 낮은 우선순위 큐에서 이웃 복셀

의 좌표[3,2]를 불러오고, 에스 맵에서 복셀

의 좌표 [3,2]와 이웃 복셀 좌표의 값을 확인한다. 에스 맵의 이웃 복셀

좌표 [3,2]의 값은 도 4의 (e)에 도시된 바와 같이, 이웃 복셀 좌표의 값 중 0보다 큰 값으로 저장된다.

그리고, 도 4의 (f)에 도시된 바와 같이, 복셀

의 좌표 [3,2]에 대한 이웃 복셀 집합

중

값이 0인 복셀 좌표

는

과 같은 우선순위를 가진 큐에 추가한다.

예를 들어, 도 4의 (d)에 도시된 바와 같이, 에스 맵에서 이웃한 복셀 좌표 중 0보다 큰 값을 가지는 복셀 좌표의 값은 1이므로, 에스 맵의 이웃하는 복셀 좌표

[3,2]의 값은 1로 설정된다.

그리고, 도 4의 (e)에 도시된 바와 같이, 도 4의 (a)에 도시된 입력 영상에서 복셀 좌표

[3,2]의 값인 4와 이웃하는 복셀의 좌표 [3,1], [3,3]의 값이 각각 1, 9 이므로, 이웃하는 복셀 좌표 [3,1], [3,3]의 인덱스는 각각 3 및 5이며, 인덱스 3 및 5의 우선순위 큐에 복셀 좌표 [3,1], [3,3]가 각각 추가된다.

이어, 도 4의 (g)에 도시된 바와 같이 에스 맵에서 복셀 좌표 [3,2]의 값에 보다 작은 복셀 좌표 [3,1], [3,3]에는 특정값(-1)이 할당된다. 앞서 전술한 바와 같이, 상기 특정값(-1)은 우선순위 큐에 포함되어 있으나 분할 인덱스가 할당되지 아니하였음을 나타낸다.

이 후 영상 분할 모듈(54)은, 도 4의 (h) 내지 (k)에 도시된 바와 같이 가장 유사도가 낮은 인덱스 1의 우선순위 큐의 복셀 좌표 [2, 3]에 대해 에스 맵의 복셀 좌표 [2,3]의 값을 0보다 큰 값인 1로 설정한 후 입력 영상에 대해 인덱스 3의 우선순위 큐에 복셀 좌표[1,3]을 추가한 후 해당 에스 맵의 좌표에 특정값(-1)을 저장한다.

즉, 우선순위 큐(PQ) 특성상 우선순위가 가장 낮은 큐에 가장 유사한 인접 복셀이 추가되기 때문에 유사도가 높은 복셀 좌표는 가장 낮은 큐의 인덱스에 추가된다. 그리고, 다음 연산을 위해 복셀 좌표와 인접한 복셀 집합은 유사도에 따라 해당 인덱스의 우선순위 큐(PQ)에 추가되며, 유사도가 높은 복셀은 우선순위 큐에서 삭제된다. 상기의 과정을 인덱스에 모든 복셀이 추가될 때까지 반복 수행한다.

그리고, 영상 분할 모듈(54)은, 도 4의 (l) 내지 (o)에 도시된 바와 같이 가장 유사도가 낮은 인덱스 2의 우선순위 큐의 복셀 좌표 [2, 1]에 대해 에스 맵의 복셀 좌표 [2,3]의 값을 0보다 큰 값인 1로 설정한 후 입력 영상에 대해 인덱스 3의 우선순위 큐에 복셀 좌표[1,3]을 추가한 후 해당 에스 맵의 좌표에 특정값(-1)을 저장한다.

한편, 영상 분할 모듈(54)는, 도 4의 (p)에 도시된 바와 같이, 가장 유사도가 낮은 인덱스 2의 복셀 좌표 [4, 2]에 대해 0보다 큰 인덱스가 2개 이상이면, 도 4의 (q)에 도시된 바와 같이, 에스 맵의 해당 복셀 좌표에는 특정값(*)을 할당한다. 특정값(*)은 해당 복셀 좌표[4, 2]는 시드 영상이 만나는 지점이므로, 배경 영역과 관심 영역의 분할 경계선임을 나타낸다.

전술한 일련의 과정은 도 4의 (s)에 도시된 바와 같이, 에스 맵의 모든 복셀 좌표의 값이 시드 복셀 좌표의 고유 번호의 특정값(S1=1, S2=2)과 일치하는 값으로 할당될 때까지, 즉, 사용자에 의해 선택된 2차원 영상의 시드 정보를 기반으로 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역과 관심 영역영상 분할이 완료될 때까지, 반복 수행한다.

이러한 영상 분할 모듈(54)은 사용자에 의해 선택된 시상면, 관상면, 및 수평면의 x, y 축의 시드 정보를 토대로 입력된 3차원 볼륨 영상의 배경 영역 및 관심 영역으로 분할하여 관심 영역에 대한 3 차원 볼륨 영상을 획득할 수 있다.

도 5는 도 2에 도시된 영상 분할부(50)에 의해 획득된 3차원 불륨 영상을 보인 예시도이며 도 5를 참조하면, 영상 분할부(50)는, 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 분할 대상(위팔뼈(Humerus), 노뼈(Radius), 자뼈(Ulna), 배경)에 대한 시드 정보를 토대로 2차원 사상면에 대해 영상 분할을 수행하면 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 영상이 획득되고, 각 시상면, 관상면, 및 수평면에 대해 영상 분할을 수행한 결과 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 3차원 볼륨 영상이 획득된다.

도 6은 도 2에 도시된 영상 분할부(50)에 의해 획득된 3차원 볼륨 영상을 보인 예시도이며, 도 6을 참조하면, 영상 분할부(50)는, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 분할 대상(넙다리뼈(Femur), 무릎뼈(Patella), 정강뼈(Tibia), 종아리뼈(Fibula))에 대한 수평면, 시상면, 관상면의 영상 분할을 토대로 볼륨 시각화된 3차원 볼륨 영상을 획득할 수 있다.

도 7은 도 2에 도시된 프림 알고리즘을 이용한 영상 분할을 통해 3차원 불륨 영상을 획득하는 처리 시간을 보인 도면으로서, 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 의료 영상 분할 장치는, 기존의 그래프 컷 알고리즘을 이용한 영상 분할에 비해 동일 슬라이스 수 및 고해상도 CT, MRI 영상에 대해 분할 결과를 동일하나 처리 시간을 단축할 수 있음을 확인할 수 있다.

도 8은 도 2에 도시된 영상 분할부의 동작 과정을 보인 흐름도로서, 도 8을 참조하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 의료 영상 분할 과정을 설명한다.

우선, 영상 분할부(50)는 입력된 3차원 영상에 대해 사용자에 의해 시상면, 관상면, 및 수평면 중 하나로 선택된 2차원 영역에 점 또는 선으로 분할 대상에 대한 시드 정보를 입력한다(S1)-(S3).

이에 영상 분할부(50)는 시드 복셀(Seed voxel) 및 이웃 복셀 집합(N)을 토대로 MSF(Minimum Spanning Forests)를 구축하여 입력된 3차원 볼륨 영상에 대해 분할 영역 및 관심 영역을 분할하는 기능을 수행한다.

즉, 영상 분할부(50)는 인접된 3차원 볼륨 영상과 동일한 크기의 공간을 형성하여 선택된 시드 정보를 토대로 배경 영역 및 관심 영역의 분할 및 분할 결과를 저장하는 에스 맵과 시도 복셀과 이웃 복셀 간의 유사도가 낮은 순위의 복셀 좌표를 토대로 우선순위 큐(Priority Quese)를 생성한다(S4, S5).

이때 우선순위 큐의 인덱스는 분할 대상에 대한 시드 영역의 복셀과 관심 대상에 대한 이웃 복셀을 토대로 설정되며, 이웃 복셀과 시드 복셀 간의 오차의 절대값으로 설정될 수 있다. 즉, 우선순위 큐의 인덱스가 클수록 유사도는 낮음을 의미한다. 또한 에스 맵의 초기값은 시드 복셀 좌표의 고유 번호를 특정값(1, 2)로 할당하고 나머지 이웃 복셀 좌표의 고유 번호를 0으로 할당함에 따라 설정된다.

이어 영상 분할부(50)는 우선순위 큐(PQ)의 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2, 3]를 중심으로 인접 복셀 좌표 집합에 대해 0보다 큰 값을 가지는 복셀 1을 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2, 3]에 할당하고, 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2.3]의 인접 복셀 좌표에 대해 0보다 큰 값을 가지는 인접 복셀 좌표[3,1][3,3]에 특정값(-1)을 할당한다.

그리고, 영상 분할부(50)는 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2.3]의 인접 복셀 좌표에 대해 0보다 큰 값을 가지는 인접 복셀 좌표[3,1][3,3]를 상기 입력된 영상의 해당 복셀 좌표의 값을 토대로 도출된 해당 인덱스의 우선순위 큐에 추가한 후 우선순위 큐에서 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2.3]를 삭제한다.

만약 낮은 우선 순위의 복셀 좌표[2.3]의 인접 복셀 좌표에 대해 0보다 큰 값을 가지는 인접 복셀 좌표가 2 이상인 경우 해당 복셀 좌표가 분할 경계선으로 판단하여 해당 복셀 좌표는 특정값(*)로 설정된다. 상기의 과정은 에스 맵의 모든 좌표에 대해 시드 복셀의 특정값과 일치될 때까지 반복 수행된다(S6).

이어 영상 분할부(50)는 사용자에 의해 선택된 시상면, 관상면, 및 수평면의 x, y 축의 시드 정보를 토대로 입력된 3차원 볼륨 영상의 배경 영역 및 관심 영역으로 분할하여 관심 영역에 대한 3 차원 볼륨 영상을 획득할 수 있다(S7)(S8).

영상 및 분할 영역에 대한 시드 정보를 입력하는 단계(S1- S3), 입력된 3차원 영상 및 시드 복셀 및 이웃 복셀을 토대로 에스 맵 및 우선순위 큐를 생성하는 단계(S4)(S5), 및 시드 복셀을 중심으로 이웃 복셀 집합을 토대로 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역의 분할을 수행하여 관심 영역에 대해 3차원 시각화된 3차원 볼륨 영상을 획득하는 영상 분할 단계(S6- S8)와 의 각 동작 단계는, 전술한 영상 입력부(10), 시드 정보 입력부(30), 및 영상 분할부(50)에서 수행되는 기능으로 자세한 원용을 생략한다.

여기에 제시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

사용자가 직접 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역을 분할하기 위한 시드 정보를 입력하기 때문에 뼈, 간, 폐 등과 같은 특정 영역에 대한 영상분할이 아닌 사용자가 원하는 관심 영역 및 배경 영역을 분할함에 있어, MSF(Minimum Spanning Forests)를 구축하여 입력된 3차원 영상에 대해 사용자에 의해 입력된 시드 정보를 토대로 배경 영역과 관심 영역을 분할하고 분할된 관심 영역에 대해 3차원 볼륨 영상을 생성하므로 분할처리 속도를 단축할 수 있는 의료영상 분할 장치 및 방법에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 적용되는 의료영상 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims

의료영상 분할 장치에 있어서,
입력된 3차원 의료영상 이미지에서 사용자로부터 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역이 선택된 2차원 분할대상 이미지를 생성하는 시드 정보 입력부; 및 입력된 시드 정보를 토대로 배경 영역 및 관심 영역을 분할하는 영상 분할부를 포함하고,
상기 영상 분할부는,
사용자에 의해 입력된 2차원 영상에서 획득한 시드 정보로부터 MSF(Minimum Spanning Forestes)를 구축하여 상기 3차원 의료 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할한 후 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 생성하도록 구비되고,
입력된 3차원 영상과 동일한 크기의 공간으로 형성하여 상기 시드 정보로 입력된 3차원 볼륨 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할 및 결과를 저장하는 에스 맵의 초기값을 할당하는 초기화 모듈;
상기 에스 맵에서 시드 복셀 좌표와 인접된 이웃 복셀 좌표에 대한 정보를 도출하는 이웃 복셀 획득 모듈;
상기 시드 복셀과 인접 복셀의 유사도 값으로 우선순위를 가진 큐의 집합을 생성하는 우선순위 큐 생성 모듈; 및
상기 에스 맵 및 우선순위 큐를 토대로 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할하는 영상 분할 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
삭제
제1항에 있어서, 상기 에스 맵 초기값은
사용자에 의해 선택된 2차원 영상에 표시된 시드 복셀 정보를 기반으로 시드 복셀 좌표에 배경 영역 및 고유 영역에 대한 고유 번호를 특정값(S1=1, S2=2)으로 할당하고
상기 시드 복셀 좌표를 제외한 나머지 좌표에 0을 할당하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
제1항에 있어서, 상기 인접 복셀 획득 모듈은,
상기 에스 맵에서 시드 복셀 좌표의 인접하는 이웃 복셀 좌표에 대한 정보를 도출하도록 구비될 수 있고,
이웃 복셀에 대한 정보는 에스 맵의 이웃 복셀 좌표(
), 이웃 복셀(
, 시드 복셀과 이웃 복셀 간의 유사도(
, 및 고유 번호(
를 포함하는 이웃 복셀 집합(N)으로 나타낼 수 있으며 이웃 복셀 집합(N)은 다음 식 1을 만족하는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.

… 식 1
제1항에 있어서, 상기 우선순위 큐 생성 모듈은,
상기 인접 복셀 획득 모듈에서 획득한 정보
에 포함된 모든 복셀
를 우선순위가
인 큐에 추가하여 우선순위 큐를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
제1항에 있어서, 상기 영상 분할 모듈은,
상기 우선순위 큐 중 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀을 가지는 이웃 복셀 좌표의 값을 기 정해진 제1 소정값(0)보다 큰 값으로 할당하여 에스 맵을 생성하고,
기 정해진 제1 소정값보다 큰 값으로 할당된 이웃 복셀 좌표에 대해 인접된 이웃 복셀 좌표를 우선순위 큐의 해당 인덱스에 추가한 후 기 정해진 제2 소정값(-1)을 할당하며,
상기 우선순위 큐에서 상기 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀 좌표를 삭제하고,
상기 에스 맵의 이웃 복셀 좌표의 값이 시드 복셀 좌표에 할당된 고유 번호의 특정값과 일치하는 경우 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역과 관심 영역의 영상 분할을 종료하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
제6항에 있어서, 상기 영상 분할 모듈은
배경 영역 및 관심 영역으로 분할된 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
제1항에 있어서, 상기 시드 정보 입력부는,
2차원 분할대상 이미지에서 사용자가 선택한 관심영역과 배경영역에 대한 설정 범위를 추가적으로 입력받도록 구비되는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 장치.
입력된 3차원 의료영상 이미지에서 사용자로부터 분할하고자 하는 관심영역과 배경영역이 선택된 2차원 분할 대상 영상을 생성하는 (b)단계; 2차원 분할대상 이미지를 3차원으로 확장하는 (c)단계; 및 (c)단계에서 생성된 3차원 분할대상 이미지에서 관심영역과 배경영역을 분할하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 생성하는 (d)단계를 포함하되,
상기 (d) 단계는,
MSF(Minimum Spanning Forests)를 구축하여 사용자에 의해 입력된 2차원 영상의 시드 정보를 이용하여 입력된 3차원 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역을 분할하여 관심 영역에 대한 3차원 볼륨 영상을 획득하도록 구비되고,
초기화 모듈에서 입력된 3차원 영상과 동일한 크기의 공간으로 형성하여 상기 시드 정보로 입력된 3차원 볼륨 영상에 대해 배경 영역 및 관심 영역으로 분할 및 결과를 저장하는 에스 맵의 초기값을 시드 복셀 좌표의 고유 번호에 대해 특정값(S1=1, S2=2)으로 설정하고 나머지 모든 복셀 좌표에 대해 0의 값으로 형성하고,
인접 복셀 획득 모듈에서 획득한 정보
에 포함된 모든 복셀
를 우선순위가
인 큐에 추가하여 우선순위 큐를 생성하며,
상기 우선순위 큐 중 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀 좌표와 인접된 복셀 좌표의 초기 에스 맵의 값을 기 정해진 제1 소정값(0)보다 큰 값으로 할당하여 에스 맵을 생성하고,
기 정해진 제1 소정값보다 큰 값으로 할당된 복셀 좌표에 대해 인접된 복셀 좌표를 우선순위 큐의 해당 인덱스에 추가한 후 기 정해진 제2 소정값(-1)을 할당하며,
상기 우선순위 큐에서 상기 시드 복셀과 가장 유사도가 낮은 복셀 좌표를 삭제하고,
상기 에스 맵의 복셀 좌표의 값이 시드 복셀의 상기 특정값과 일치하는 경우 분할된 2차원 영상에 대한 배경 영역과 관심 영역에 대한 분할을 종료하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 의료영상 분할 방법.
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