KR101769808B1

KR101769808B1 - 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법

Info

Publication number: KR101769808B1
Application number: KR1020150162626A
Authority: KR
Inventors: 박준성; 홍헬렌; 이한상; 김현아; 김현진
Original assignee: 삼성전자주식회사; 서울여자대학교 산학협력단
Priority date: 2015-11-19
Filing date: 2015-11-19
Publication date: 2017-08-21
Also published as: KR20170058698A

Abstract

무릎 자기공명영상에서 관절연골을 분할하는 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법에 관한 발명이다.
일 측면에 따른 관절연골 분할 장치는 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 유사 아틀라스 선정부와, 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상을 기반으로 무릎뼈 마스크를 추출하는 무릎뼈 분할부와, 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스와 무릎뼈 분할부에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 관절연골을 분할하는 관절연골 분할부를 포함한다.

Description

무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법{CARTILAGE SEGMENTATION APPARATUS AND THE METHOD FROM KNEE MR IMAGES}

무릎 자기공명영상에서 관절연골을 분할하는 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법에 관한 발명이다.

일반적으로 여러 개의 무릎 뼈가 맞닿는 무릎 관절(knee joint)에서 무릎뼈를 보호하는 연부조직인 연골(cartilage)은 무릎 관절의 안정성을 유지하는 역할을 한다.

이로 인해 퇴행성관절염(osteoarthritis)과 같은 관절연골과 연관된 질병의 진단 및 치료는 매우 중요한 과제이며, 이를 위한 연골구조의 형태적 분석의 선행과정으로서의 자기공명영상에서 관절연골의 분할 또한 중요한 역할을 하고 있다.

종래의 무릎 관절연골의 자동분할 기술은 크게 단일 아틀라스 기반의 분할, 복셀 분류를 통한 분할 및 다중 아틀라스 기반의 분할로 구분된다.

단일 아틀라스 기반의 분할의 경우 통계적 형상모델 등과 같은 기술로 아틀라스를 생성하고 이를 대상 영상에 정합하여 분할을 수행하는 방법인데, 관절 연골의 경우 환자 간의 형상 다양성이 존재함에 따라 분할에 한계가 있었다.

복셀 분류를 통한 분할의 경우 훈련 영상을 기반으로 기계학습 방식의 분류기를 학습하여 영상의 복셀을 분류하는 방법인데, 종래 기술에서 분류기의 학습을 위해 추출하는 영상 특징점의 경우 밝기값과 위치 정보에 한정되어 형상 정보나 맥락 정보를 고려하지 못함에서 기인한 분할의 한계가 있었다.

다중 아틀라스 기반 분할의 경우 복수의 훈련 영상을 기반으로 다중 정합 및 정합된 아틀라스 간의 투표 또는 라벨 융합방식을 통해 분할하는 방법인데, 종래 기술에는 복수로 된 훈련 영상의 정합으로 인하여 계산 시간이 오래 걸리고 다기관의 동시 정합 및 분할을 통해 관절 연골의 정합 오류로 인한 분할의 한계가 있었다.

일 측면은 무릎 자기공명영상에서 유사한 밝기 값을 갖는 주변 연부조직으로의 누출을 방지하여 관절연골을 분할할 수 있도록 마련된 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 제공하고자 한다.

다른 측면은, 유사 아틀라스 선정부를 포함하며, 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 이차원 판 평균 투영영상을 생성하고, 정합된 대상 판 평균 투영영상과 훈련 판 평균 투영영상들의 유사도를 비교하여 대상 영상과 유사한 훈련 아틀라스를 선정하도록 마련된 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 제공하고자 한다.

또 다른 측면은, 무릎뼈 분할부를 포함하며, 영상 간의 삼차원 선형정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하고, 마스크 간의 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 개선 무릎뼈 모델을 추출하여, 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 분할하도록 마련된 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 제공하고자 한다.

또 다른 측면은, 관절연골 분할부를 포함하며, 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 분할하도록 마련된 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 제공하고자 한다.

또 다른 측면은, 유사 아틀라스 선정을 통해 선정된 아틀라스를 기반으로 영상 정합 및 마스크 정합 기반의 지역적 가중투표와 그래프 컷을 통해 무릎뼈를 분할하고, 무릎뼈 마스크 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골을 분할할 수 있도록 마련된 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 제공하고자 한다.

일 측면에 따른 관절연골 분할 장치는 무릎 자기공명영상(MR)에서 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 이차원 판 평균 투영 영상을 기반으로 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 유사 아틀라스 선정부; 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상을 기반으로 영상 기반 삼차원 선형 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하고, 초기 무릎뼈 모델과 유사 아틀라스의 무릎뼈 마스크 간의 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 개선 무릎뼈 모델을 추출하고, 개선 무릎뼈 모델 기반의 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 무릎뼈 분할부; 및 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 무릎뼈 분할부에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골을 분할하는 관절연골 분할부;를 포함한다.

또한, 유사 아틀라스 선정부는, 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산하는 이차원 판평균투영영상 생성부; 및 이차원 판평균투영영상 간의 이차원 선형정합을 통한 정합 유사도를 비교해 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 최종 아틀라스 선정부;를 포함할 수 있다.

또한, 이차원 판평균투영영상 생성부는, 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명 영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 이차원 판평균투영영상 생성부는, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 하기 수학식 1로 산출하는 것을 포함할 수 있다.

수학식 1

여기서,

는 추출된 시상면 영상들 간의 판 평균투영영상 이고, 2M은 추출된 시상면 영상의 개수이고, c(=n/2)는 n장의 시상면 영상으로 이루어진 삼차원 자기공명 영상의 중앙에 마련된 시상면 영상의 번호이고, I[k]는 삼차원 자기공명영상의 k번째 시상면 영상이다.

또한, 무릎뼈 분할부는, 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 정합된 아틀라스 영상의 무릎 뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 초기 무릎뼈 근사부; 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 개선 무릎뼈 분할부; 및 대상 영상의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 최종 무릎뼈 분할부;를 포함할 수 있다.

또한, 관절연골 분할부는, 아틀라스 영상의 최종 무릎뼈 마스크와 대상 영상의 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 변환하는 관절연골 정합부; 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절 연골의 평균 거리 및 대상 영상에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 대상 영상에서 관절 연골의 범위를 제한하는 거리 유사도 기반 계수부; 정합된 아틀라스 영상과 대상 영상의 곡률을 계산하고, 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 아틀라스 영상과 대상 영상의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단하는 곡률유사도 기반 계수부; 및 정합된 아틀라스 영상의 관절 연골 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 최종 관절연골 분할부를 포함할 수 있다.

또한, 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.

또한, 표시부는, 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 3차원 렌더링(3D rendering)하여 표시할 수 있다.

또한, 표시부는, 무릎뼈와 관절 연골의 경계면을 기준으로 관절 연골의 두께를 미리 설정된 컬러로 매핑하여 표시할 수 있다.

일 측면에 따른 관절연골 분할 방법은 무릎 자기공명영상(MR)에서 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 이차원 판 평균 투영 영상을 기반으로 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계; 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상을 기반으로 영상 기반 삼차원 선형 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하고, 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델과 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크 간의 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 개선 무릎뼈 모델을 추출하고, 개선 무릎뼈 모델 기반의 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계; 및 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골을 분할하는 단계;를 포함한다.

또한, 아틀라스를 선정하는 단계는, 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산하여 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계; 및 이차원 판평균투영영상 간의 이차원 선형정합을 통한 정합 유사도를 비교해 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계는, 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명 영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계는, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 하기 수학식 1로 산출하는 것을 포함할 수 있다.

수학식 1

여기서,

또한, 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계는, 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 정합된 아틀라스 영상의 무릎 뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 단계; 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 단계; 및 대상 영상의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기 값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎 뼈 마스크를 추출하는 최종 무릎 뼈 분할 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 관절연골을 분할하는 단계는, 아틀라스 영상의 최종 무릎뼈 마스크와 대상 영상의 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 변환하는 관절연골 정합 단계; 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절 연골의 평균 거리 및 대상 영상에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 대상 영상에서 관절 연골의 범위를 제한해 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수를 추출하는 단계; 정합된 아틀라스 영상과 대상 영상의 곡률을 계산하고, 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 아틀라스 영상과 대상 영상의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단해 곡률유사도 기반 계수를 추출하는 단계; 및 정합된 아틀라스 영상의 관절 연골 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계는, 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 3차원 렌더링(3D rendering)하여 표시하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계는, 무릎뼈와 관절 연골의 경계면을 기준으로 관절 연골의 두께를 미리 설정된 컬러로 매핑하여 표시하는 것을 포함할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 분할 방법에 의하면 환자 간 다양성으로 인한 관절연골의 정합 오류를 방지할 수 있다.

또한, 관절 연골과 유사한 밝기 값을 갖는 주변 연부조직으로의 누출을 방지하여 관절 연골 분할의 정확성을 향상 시킬 수 있으며, 이를 통해 관절연골의 두께측정 및 형태학적 관찰을 용이하게 수행하도록 할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 장치의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 관절연골 분할 장치의 유사 아틀라스 선정부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 유사 아틀라스 선정부의 이차원 판 평균 투영 영상 생성부에서 생성된 이차원 판 평균 투영 영상의 예들을 도시한 도면이다.
도 4는 관절연골 분할 장치의 무릎뼈 분할부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 관절연골 분할 장치의 무릎뼈 분할부의 단계별 영상 및 결과를 도시한 도면이다.
도 6은 관절연골 분할 장치의 관절연골 분할부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 7은 관절연골 분할 장치의 관절연골 분할부의 단계별 영상 및 결과를 도시한 도면이다.
도 8은 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법의 전체 흐름을 나타낸 흐름도 이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선택하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 관절연골을 분할하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.

이하, 개시된 발명에 따른 무릎 자기공명영상의 관절연골 분할 장치 및 그 분할 방법을 실시 하기 위한 구체적인 내용을 설명하면 다음과 같다.

도 1은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할장치(100)의 전체 구성을 나타낸 도면이다.

도 1에 도시된 바를 참조하면, 일 실시 예에 따른 관절연골 분할장치(100)는 유사 아틀라스 선정부(110)와, 무릎뼈 분할부(120)와, 관절연골 분할부를 포함한다.

유사 아틀라스 선정부(110)는 무릎 자기공명영상에서 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 이차원 판평균 투영영상을 기반으로 대상 영상(112)과 유사성이 높은 아틀라스를 선정한다. 관절연골 분할장치(100)의 입력단에는 대상 영상(112)과 다중 아틀라스(114)가 입력될 수 있으며, 유사 아틀라스 선정부(110)는 다중 아틀라스(114) 중 대상 영상(112)과 유사성이 높은 아틀라스를 선정하도록 한다. 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)는 다중 아틀라스(114)를 기반으로 함으로써 관절연골 분할 시 정확도를 높이도록 할 수 있다.

본 명세서에서, 대상 영상(112)은 관절연골 분할의 대상이 되는 영상을 의미한다.

또한, 아틀라스는 무릎뼈 및 관절연골에 대한 해부학적 정보를 제공하는 지도를 의미한다. 여기서, 해부학적 정보는 무릎뼈 간의 간격, 무릎뼈의 형태, 일정 각도를 이루며 매칭된 무릎뼈의 위치, 무릎뼈 사이에 마련된 관절연골의 형태 또는 관절연골의 두께에 대한 정보를 의미할 수 있다.

아틀라스는 아틀라스 영상 정보와 마스크 정보를 포함할 수 있다. 마스크는 아틀라스 영상 중 무릎뼈 부분을 표시하는 무릎뼈 마스크와, 무릎연골 부분을 표시하는 무릎연골 마스크를 포함할 수 있다.

또한, 다중 아틀라스(114)는 복수 개의 아틀라스를 의미한다. 또한 선정된 아틀라스는 유사 아틀라스 선정부(110)에서 선정된 아틀라스를 의미한다. 유사 아틀라스 선정부(110)에서는 다중 아틀라스(114) 중 대상 영상(112)과 유사도가 높은 아틀라스 영상을 가지는 아틀라스를 선정하며, 이 경우 대상 영상(112)과 유사도가 높은 아틀라스를 영상을 가짐으로 인해 유사 아틀라스 선정부(110)에서 선정된 아틀라스를 선정된 아틀라스라 지칭할 수 있다.

또한, 훈련 영상은 아틀라스 중 대상 영상(112)과 비교 대상이 되는 아틀라스 영상을 의미한다. 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)는 다중 아틀라스(114)의 아틀라스 영상을 훈련 영상으로 하여 대상 영상(112)의 관절연골을 분할할 수 있다.

도 2는 관절연골 분할장치(100)의 유사 아틀라스 선정부(110)의 상세 구성을 도시한 도면이다.

도 2에 도시된 바를 참조하면, 유사 아틀라스 선정부(110)는 이차원 판평균 투영영상 생성부(111)와 최종 아틀라스 선정부(112)를 포함할 수 있다.

이차원 판평균 투영영상 생성부(111)는 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산할 수 있다.

보다 상세하게, 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 추출된 시상면 영상들 간의 평균()을 다음의 수학식 1로 산출할 수 있다.

수학식 1

여기서,

는 추출된 시상면 영상들 간의 판 평균투영영상, 2M은 평균투영영상의 계산을 위한 판의 개수, c(=[n/2])는 n장의 시상면 슬라이스로 이루어진 삼차원 자기공명영상 I의 중앙 슬라이스 번호, I[k]는 영상 I의 k번째 시상면 슬라이스를 의미한다.

도 3은 유사 아틀라스 선정부(110)의 이차원 판평균 투영영상 생성부(111)에서 생성된 이차원 판평균 투영영상의 예들을 도시한 도면이다. 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)는 이차원 판평균 투영영상 생성부(111)를 통해 삼차원 자기공명영상을 이차원 판평균 투영영상으로 변환함으로써 처리되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있으며 결과적으로 처리 속도를 개선시킬 수 있다.

최종 아틀라스 선정부(112)는 이차원 판평균 투영영상 생성부(111)에서 생성된 이차원 판평균 투영영상들 간의 이차원 선형 정합을 통해 정합 유사도를 비교하여 대상 영상(112)과 유사한 아틀라스를 선정할 수 있다.

보다 상세하게 이차원 판평균 투영영상 생성부(111)에서는 대상 영상(112)의 이차원 판평균 투영영상과 다중 아틀라스(114)의 다중 아틀라스 영상에 대한 이차원 판평균 투영영상들이 생성되게 되는데, 최종 아틀라스 선정부(112)는 대상 영상(112)의 이차원 판평균 투영 영상과 다중 아틀라스(114)의 다중 아틀라스 영상에 대한 이차원 판평균 투영영상들 간의 이차원 선형 정합을 통해 정합 유사도를 비교하여 대상 영역과 유사한 아틀라스를 선정할 수 있다.

여기서, 대상 영역과 유사한 아틀라스는 단일 또는 복수개로 선정될 수 있으며, 이하 설명의 편의상 복수 개의 유사 아틀라스가 선정되는 경우를 전제로 하여 설명하도록 할 것이다. 아울러, 대상 영역과 유사한 아틀라스로 선정된 복수 개의 아틀라스는 선정된 다중 아틀라스라 지칭될 수 있다.

무릎뼈 분할부(120)는 선정된 다중 아틀라스와 대상 영상(112)을 기반으로 무릎뼈 마스크를 추출한다.

도 4는 관절연골 분할장치(100)의 무릎뼈 분할부(120)의 상세 구성을 도시한 도면이다.

도 4에 도시된 바를 참조하면 무릎뼈 분할부(120)는 초기 무릎뼈 근사부(121)와 개선 무릎뼈 분할부(122)와 최종 무릎뼈 분할부(123)를 포함할 수 있다.

초기 무릎뼈 근사부(121)는 유사 아틀라스 선정부(110)에서 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상(112) 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 정합된 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출할 수 있다.

개선 무릎뼈 분할부(122)는 유사 아틀라스 선정부(110)에서 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 대상 영상(112)의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수 행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출할 수 있다.

최종 무릎뼈 분할부(123)는 대상 영역의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출할 수 있다.

도 5는 관절연골 분할장치(100)의 무릎뼈 분할부(120)의 단계별 영상 및 결과를 도시한 도면이다.

보다 상세하게, 도 5의 (a)는 대상 영상(112)의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 5의 (b)는 아틀라스 영상과 대상 영상(112) 간의 선형정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 추출된 초기 무릎뼈 모델의 예를을 도시한 도면이다. 도 5의 (b)에 따른 초기 무릎뼈 모델은 아틀라스 영상과 대상 영상(112)간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 정합된 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 추출될 수 있다.

도 5의 (c)는 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크와 대상 영상(112)의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중 투표를 통해 추출된 개선 무릎뼈 모델의 예를 도시한 도면이다. 도 5의 (c)에 따른 개선 무릎뼈 모델은 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크와 대상 영상(112)의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 추출될 수 있다.

도 5의 (d)는 그래프 컷을 위한 대퇴골의 이진 마스크의 예를 도시한 도면이고, 도 5의 (e)는 그래프 컷을 위한 대퇴골의 씨앗 영역의 예를 도시한 도면이고, 도 5의 (f)는 그래프 컷을 통한 최종 무릎뼈 마스크의 예를 도시한 도면이다. 도 5의 (f)에 따른 최종 무릎뼈 마스크는 대상 영상(112)의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 추출될 수 있다. 여기서, 이진 마스크는 도 5의 (d)에 따른 대퇴골의 이진 마스크 정보가 적용될 수 있으며, 씨앗 정보는 도 5의 (e)에 따른 대퇴골의 씨앗 영역 정보가 적용될 수 있다.

관절연골 분할부(130)는 유사 아틀라스 선정부(110)에서 선정된 아틀라스 및 무릎뼈 분할부(120)에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중 투표를 통해 관절연골을 분할할 수 있다.

도 6은 관절연골 분할장치(100)의 관절연골 분할부(130)의 상세 구성을 도시한 도면이다.

도 6에 도시된 바를 참조하면, 관절연골 분할부(130)는 관절연골 정합부(131)와, 거리 유사도 기반 계수부(132)와, 곡률 유사도 기반 계수부(133)와, 최종 관절연골 분할부(134)를 포함할 수 있다.

관절연골 정합부(131)는 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 무릎뼈 분할부에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크와 대상 영상(112)의 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 정합할 수 있다.

거리 유사도 기반 계수부(132)는 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절연골의 평균 거리 및 대상 영상(112)에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 대상 영상(112)에서 관절연골의 범위를 제한하고 거리 유사도 기반 계수를 추출할 수 있다. 추출된 거리 유사도 기반 계수는 후술할 최종 관절연골 분할부(134)에서 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 과정에 제공될 수 있다.

곡률 유사도 기반 계수부(133)는 정합된 아틀라스 영상과 대상 영상(112)의 곡률을 계산하고, 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 아틀라스 영상과 대상 영상(112)의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단해 곡률유사도 기반 계수를 추출할 수 있다. 여기서 정합된 아틀라스 영상과 대상 영상의 곡률을 계산하는 것은 아틀라스 영상에서 관절연골의 곡률과 대상 영상에서 관절연골의 곡률을 계산하는 것을 포함할 수 있다. 곡률 유사도 기반 계수부(133)에서 추출된 곡률 유사도 기반 계수는 후술할 최종 관절연골 분할부(134)에서 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 과정에 제공될 수 있다.

최종 관절연골 분할부(134)는 정합된 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출할 수 있다.

도 7은 관절연골 분할장치(100)의 관절연골 분할 결과를 단계별로 도시한 도면이다.

도 7의 (a)는 대상 영상(112)의 원본 영상을 도시한 도면이다. 도 7의 (a)에 도시된 바와 같은 원본 영상은 관절연골의 분할의 대상이 되는 영상으로 관절연골 분할장치(100)의 유사 아틀라스 선정부(110)로 도입될 수 있다.

도 7의 (b)는 대상 영상(112)에서 무릎뼈 분할 결과를 도시한 도면이다. 대상 영상(112)에는 무릎뼈 분할부(120)에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크가 표시될 수 있으며, 대상 영상(112)의 무릎뼈 마스크 표시 부분은 무릎뼈 부분으로 인식될 수 있다.

도 7의 (c)는 대상 영상(112)에서 관절연골 분할 결과를 도시한 도면이다. 대상 영상(112)에는 관절연골 분할부(130)에서 추출된 관절연골 마스크가 표시될 수 있으며, 대상 영상(112)의 관절연골 마스크 표시 부분은 관절연골 부분으로 인식될 수 있다.

도 7의 (d)는 무릎뼈와 관졀 연골의 수동 분할 결과를 도시한 도면이다. 도 7의 (c)와 도 7의 (d)를 비교하면 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)의 무릎연골 분할 결과가 비교적 정확하게 도출됨을 확인할 수 있다.

이하 표 1은 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)의 관절연골 분할 성능을 Dice 유사도(DSC), 부피중복오류(VOE) 및 부피차이(VD)로 나타낸 결과이다.

수치 평가	DSC (%)	VOE (%)	VD (%)
대퇴골	96.04	7.55	-5.22
경골	98.10	3.72	2.49
대퇴부 연골	77.23	36.76	-3.65
경부 연골	64.24	52.19	21.29

표 1을 참고하면, 개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)는 대퇴골과 경골 부분에서 Dice 유사도가 비교적 높게 나타나고, 부피 중복오류(VOE)가 비교적 낮게 나타나며, 부피 차이(VD) 또한 적게 나타남을 확인할 수 있었다.

한편, 실시 예에 따라 관절연골 분할장치(100)는 무릎뼈와 관졀 연골의 분할 결과를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.

표시부는 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 2차원 또는 3차원 형태로 표시할 수 있다.

도 8은 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이다. 보다 상세하게, 도 8a는 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 2차원 형태로 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이고, 도 8b는 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 3차원 형태로 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이다.

도 8a에 도시된 바를 참조하면, 표시부는 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 무릎뼈 마스크 및 관절연골 마스크 형태로 표시할 수 있다.

도 8b에 도시된 바를 참조하면, 표시부는 무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 3차원 렌더링(3D rendering) 이미지 형태로 표시할 수 있다.

렌더링 이차원의 화상에 광원, 위치, 색상 등 외부의 정보를 고려해 사실감을 부여하는 과정으로, 일 실시 예에 따른 표시부는 무릎뼈와 관절연골의 경계면을 기준으로 관절 연골의 두께를 미리 설정된 컬러로 매핑하여 표시할 수 있다. 예를 들어 도 8b와 같이 관절 연골이 두꺼운 부분은 레드 컬러로, 얇은 부분은 블루 컬러로 표시할 수 있다. 다만, 컬러의 표시 방식이 이에 한정되는 것은 아니다.

이상으로, 일 실시 예에 따른 관절연골 분할장치(100)에 대해 설명하였다.

개시된 발명에 따른 관절연골 분할장치(100)를 적용할 경우, 환자 간 다양성으로 인한 관절연골의 정합 오류를 방지하도록 할 수 있으며, 관절연골과 유사한 밝기 값을 갖는 주변 연부 조직으로의 누출을 방지할 수 있다. 아울러, 관절연골의 분할의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 이를 통해 관절연골의 두께 측정 및 형태학적 관찰을 용이하게 수행하도록 할 수 있다.

다음으로, 관절연골 분할 방법의 실시 예에 대해 상세하게 설명하도록 한다.

도 9는 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법의 전체 흐름을 나타낸 흐름도 이다.

도 9에 도시된 바를 참조하면, 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법은 대상 영상(112)과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계와(210), 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계와(220), 관절연골을 분할하는 단계를 포함한다(230).

도 10은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 대상 영상(112)과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.

도 10에 도시된 바를 참조하면, 대상 영상(112)과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계는, 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 이차원 판평균 투영영상을 생성하는 단계와(211), 대상 영상(112)과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계를 포함할 수 있다(212).

보다 상세하게, 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상 일부를 추출하고, 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산하여 이차원 판평균 투영영상을 생성하는 단계와, 이차원 판평균 투영영상 간의 이차원 선형 정합을 통한 정합 유사도를 비교해 대상 영상(112)과 유사한 훈련 영상을 선정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 시상면 영상 일부를 추출하는 것은 대상 영상(112) 및 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명 영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하는 것을 포함할 수 있다. 이하 본 과정과 관련해 전술한 바와 중복되는 설명은 생략하도록 한다.

도 11은 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.

도 11에 도시된 바를 참조하면, 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계는 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 단계와(221), 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 단계와(222), 최종 무릎뼈 분할 단계(223)를 포함할 수 있다.

초기 무릎뼈 모델을 추출하는 단계는 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 대상 영상(112) 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 정합된 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중 투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 것을 포함할 수 있다.

개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 단계는 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 것을 포함할 수 있다.

최종 무릎뼈 분할 단계는 대상 영상(112)의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기 값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 최종 무릎뼈 분할 단계를 포함할 수 있다.

이하 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계와 관련해, 전술한 무릎뼈 분할부(120)와 중복되는 설명은 생략하도록 한다.

도 12는 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법에 있어서, 관절연골을 분할하는 단계의 상세 흐름을 나타낸 흐름도 이다.

도 12에 도시된 바를 참조하면, 관절연골을 분할하는 단계는 관절연골 정합 단계와(231), 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수를 추출하는 단계와(232), 곡률유사도 기반 계수를 추출하는 단계와(233), 관절연골 마스크를 추출하는 단계(234)를 포함할 수 있다.

관절연골 정합 단계는 아틀라스 영상의 최종 무릎뼈 마스크와 대상 영상(112)의 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 변환하는 것을 포함할 수 있다.

무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수를 추출하는 단계는 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절연골의 평균 거리 및 대상 영상(112)에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 대상 영상(112)에서 관절연골의 범위를 제한해 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수를 추출하는 것을 포함할 수 있다.

곡률유사도 기반 계수를 추출하는 단계는 정합된 아틀라스 영상과 대상 영상(112)의 곡률을 계산하고, 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 아틀라스 영상과 대상 영상(112)의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단해 곡률유사도 기반 계수를 추출하는 것을 포함할 수 있다.

관절연골 마스크를 추출하는 단계는 정합된 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 것을 포함할 수 있다.

한편, 일 실시 예에 따른 관절연골 분할 방법은 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

무릎뼈와 관절연골의 분할 결과를 표시하는 단계는 분할 결과를 2차원 형태로 표시하거나 3차원 형태로 표시하는 것을 포함할 수 있다.

분할 결과를 3차원 형태로 표시하는 것은 무릎뼈와 관절 연골의 분할 결과를 3차원 렌더링 이미지 형태로 표시하는 것을 포함할 수 있다. 이하, 전술한 바와 중복되는 설명은 생략하도록 한다.

이상으로 관절연골 분할 장치 및 관절연골 분할 방법의 실시 예에 대해 설명하였다. 발명의 기술적 사상이 전술한 실시 예에 의해 한정되는 것은 아니며 당해 업계에서 통상의 지식을 가진 자가 쉽게 생각할 수 있는 범위 내의 변경을 포함하는 개념으로 넓게 이해되어야 할 것이다.

100: 관절연골 분할 장치
110: 유사 아틀라스 선정부
111: 이차원 판평균투영영상 생성부
112: 최종 아틀라스 선정부
120: 무릎뼈 분할부
121: 초기 무릎뼈 근사부
122: 개선 무릎뼈 분할부
123: 최종 무릎뼈 분할부
130: 관절연골 분할부
131: 관절연골 정합부
132: 거리 유사도 기반 계수부
133: 곡률유사도 기반 계수부
134: 최종 관절연골 분할부

Claims

무릎 자기공명영상(MR)에서 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 이차원 판 평균 투영 영상을 기반으로 상기 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 유사 아틀라스 선정부;
상기 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 상기 대상 영상을 기반으로 영상 기반 삼차원 선형 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하고, 상기 초기 무릎뼈 모델과 상기 유사 아틀라스의 무릎뼈 마스크 간의 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 개선 무릎뼈 모델을 추출하고, 상기 개선 무릎뼈 모델 기반의 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 무릎뼈 분할부; 및
상기 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 상기 무릎뼈 분할부에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골을 분할하는 관절연골 분할부;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할장치.
제 1항에 있어서,
상기 유사 아틀라스 선정부는,
상기 대상 영상 및 상기 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 상기 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산하는 이차원 판평균투영영상 생성부; 및
상기 이차원 판평균투영영상들 간의 이차원 선형정합을 통한 정합 유사도를 비교해 상기 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 최종 아틀라스 선정부;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 장치.
제 2항에 있어서,
상기 이차원 판평균투영영상 생성부는,
상기 대상 영상 및 상기 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명 영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하는 것을 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 장치.
제 2항에 있어서,
상기 이차원 판평균투영영상 생성부는,
상기 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 하기 수학식 1로 산출하는 것을 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 장치.
수학식 1

여기서, 상기
는 상기 추출된 시상면 영상들 간의 판 평균투영영상 이고, 상기 2M은 추출된 시상면 영상의 개수이고, 상기 c(=n/2)는 n장의 시상면 영상으로 이루어진 삼차원 자기공명 영상의 중앙에 마련된 시상면 영상의 번호이고, I[k]는 삼차원 자기공명영상의 k번째 시상면 영상이다.
제 1항에 있어서,
상기 무릎뼈 분할부는,
상기 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 상기 대상 영상 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 상기 정합된 아틀라스 영상의 무릎 뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 초기 무릎뼈 근사부;
상기 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 상기 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 개선 무릎뼈 분할부; 및
상기 대상 영상의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 최종 무릎뼈 분할부;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할장치.
제 1항에 있어서,
상기 관절연골 분할부는,
상기 유사 아틀라스 선정부에서 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 상기 무릎뼈 분할부에서 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 마스크 기반의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 변환하는 관절연골 정합부;
상기 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절 연골의 평균 거리 및 상기 대상 영상에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 상기 대상 영상에서 관절 연골의 범위를 제한하는 거리 유사도 기반 계수부;
상기 정합된 아틀라스 영상과 상기 대상 영상의 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 상기 아틀라스 영상과 상기 대상 영상의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단하는 곡률유사도 기반 계수부; 및
상기 정합된 아틀라스 영상의 관절 연골 마스크를 투표값으로 하여 상기 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 최종 관절연골 분할부를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 장치.
제 1항에 있어서,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 표시부;를 더 포함하는 관절연골 분할 장치.
제 7항에 있어서,
상기 표시부는,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 3차원 렌더링(3D rendering)하여 표시하는 관절연골 분할 장치.
제 8항에 있어서,
상기 표시부는,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 경계면을 기준으로 상기 관절 연골의 두께를 미리 설정된 컬러로 매핑하여 표시하는 관절연골 분할 장치.
무릎 자기공명영상(MR)에서 대상 영상 및 훈련 영상 전체의 이차원 판 평균 투영 영상을 기반으로 상기 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계;
상기 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 상기 대상 영상을 기반으로 영상 기반 삼차원 선형 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하고, 상기 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델과 상기 아틀라스 영상의 무릎뼈 마스크 간의 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 개선 무릎뼈 모델을 추출하고, 상기 개선 무릎뼈 모델 기반의 그래프 컷을 통해 최종 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계; 및
상기 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 상기 추출된 최종 무릎뼈 마스크를 기반으로 마스크 기반 삼차원 어파인 정합 기반의 지역적 가중투표를 통해 관절연골을 분할하는 단계;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할방법.
제 10항에 있어서,
상기 아틀라스를 선정하는 단계는,
상기 대상 영상 및 상기 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명영상에서 시상면 영상들 중 일부를 추출하고, 상기 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 계산하여 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계; 및
상기 이차원 판평균투영영상 간의 이차원 선형정합을 통한 정합 유사도를 비교해 상기 대상 영상과 유사한 아틀라스를 선정하는 단계;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할방법.
제 11항에 있어서,
상기 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계는,
상기 대상 영상 및 상기 훈련 영상 전체의 삼차원 자기공명 영상에서 중앙의 시상면 영상들 중 일부를 추출하는 것을 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할방법.
제 11항에 있어서,
상기 이차원 판평균투영영상을 생성하는 단계는,
상기 추출된 시상면 영상들 간의 평균을 하기 수학식 1로 산출하는 것을 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 방법.
수학식 1

여기서, 상기
는 상기 추출된 시상면 영상들 간의 판 평균투영영상 이고, 상기 2M은 추출된 시상면 영상의 개수이고, 상기 c(=n/2)는 n장의 시상면 영상으로 이루어진 삼차원 자기공명 영상의 중앙에 마련된 시상면 영상의 번호이고, I[k]는 삼차원 자기공명영상의 k번째 시상면 영상이다.
제 10항에 있어서,
상기 무릎뼈 마스크를 추출하는 단계는,
상기 선정된 아틀라스의 아틀라스 영상과 상기 대상 영상 간의 삼차원 선형 정합을 수행하고, 상기 정합된 아틀라스 영상의 무릎 뼈 마스크를 투표 값으로 하여 정합 영상 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 초기 무릎뼈 모델을 추출하는 단계;
상기 선정된 아틀라스의 무릎뼈 마스크와 상기 대상 영상의 초기 무릎뼈 모델 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 정합된 무릎뼈 마스크를 투표값으로 하여 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수 및 무릎뼈 밝기값 유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 개선된 무릎뼈 모델을 추출하는 단계; 및
상기 대상 영상의 개선 무릎뼈 모델의 형태학적 연산 기반의 이진 마스크 및 씨앗 정보를 추출하고, 밝기 값 계수와 경계선 계수를 적용한 그래프 컷을 통해 최종 무릎 뼈 마스크를 추출하는 최종 무릎 뼈 분할 단계;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할방법.
제 10항에 있어서,
상기 관절연골을 분할하는 단계는,
상기 아틀라스 영상의 최종 무릎뼈 마스크와 상기 대상 영상의 무릎뼈 마스크 간의 삼차원 어파인 정합을 수행하고, 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수를 적용하여 상기 아틀라스 영상의 관절연골 마스크를 변환하는 관절연골 정합 단계;
상기 정합된 아틀라스 영상에서의 무릎뼈와 관절 연골의 평균 거리 및 상기 대상 영상에서의 무릎뼈 표면 거리의 차이를 바탕으로 상기 대상 영상에서 관절 연골의 범위를 제한해 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수를 추출하는 단계;
상기 정합된 아틀라스 영상과 상기 대상 영상의 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률의 차이를 바탕으로 상기 아틀라스 영상과 상기 대상 영상의 관절연골 마스크의 신뢰도를 판단해 곡률유사도 기반 계수를 추출하는 단계; 및
상기 정합된 아틀라스 영상의 관절 연골 마스크를 투표값으로 하여 상기 무릎뼈 마스크 유사도 기반 계수, 관절연골 밝기값 유사도 기반 계수, 무릎뼈-관절연골 거리 유사도 기반 계수 및 곡률유사도 기반 계수를 적용한 지역적 가중투표를 통해 관절연골 마스크를 추출하는 단계;를 포함하는 무릎자기공명영상의 관절연골 분할 방법.
제 10항에 있어서,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계;를 더 포함하는 관절연골 분할 방법.
제 16항에 있어서,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계는,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 3차원 렌더링(3D rendering)하여 표시하는 것을 포함하는 관절연골 분할 방법.
제 17항에 있어서,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 분할 결과를 표시하는 단계는,
상기 무릎뼈와 상기 관절 연골의 경계면을 기준으로 상기 관절 연골의 두께를 미리 설정된 컬러로 매핑하여 표시하는 것을 포함하는 관절연골 분할 방법.