KR101840095B1 - 움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체 - Google Patents

움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체

Info

Publication number
KR101840095B1
KR101840095B1 KR1020150172538A KR20150172538A KR101840095B1 KR 101840095 B1 KR101840095 B1 KR 101840095B1 KR 1020150172538 A KR1020150172538 A KR 1020150172538A KR 20150172538 A KR20150172538 A KR 20150172538A KR 101840095 B1 KR101840095 B1 KR 101840095B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
candidate
region
interest
setting
roi
Prior art date
Application number
KR1020150172538A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170001547A (ko
Inventor
황도식
장진성
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Publication of KR20170001547A publication Critical patent/KR20170001547A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101840095B1 publication Critical patent/KR101840095B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/467—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
    • A61B8/469—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selection of a region of interest
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/54—Control of the diagnostic device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N7/00—Ultrasound therapy
    • A61N7/02—Localised ultrasound hyperthermia

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

움직임 추적을 위한 새로운 관심영역 설정 방법 및 그 장치가 개시된다. 개시된 관심영역 설정 장치는 초음파 진단 시작 시 초음파 영상을 입력받는 데이터 수신부; 상기 초음파 영상에서 다수의 후보영역들 중 강도 정보와 에지 정보를 기준으로 후보관심영역들을 설정하는 후보관심영역 설정부; 및 상기 설정된 후보관심영역들 중 잡음에 둔감한 적어도 하나의 영역을 최종관심영역으로 설정하는 최종관심영역 설정부를 포함한다. 개시된 장치에 따르면, 진단 도중 환자의 움직임이 매우 크거나 진단 각도나 환경이 바뀌었을 때에도 진단자의 판단 없이 자동적으로 관심영역을 설정하여 지속적인 움직임 추적이 가능하게 되는 장점이 있다.

Description

움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체{APPARATUS AND METHOD FOR ROI(REGION OF INTEREST) SETTING FOR MOTION TRACKING, AND RECORDING MEDIUM THEREOF}
본 발명은 움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 진단 각도 변화시에도 자동적인 움직임 추적이 가능한 관심영역 설정 장치 및 방법과 이에 관한 기록매체에 관한 것이다.
초음파 치료시, 실시간으로 초음파 영상을 받을 때 움직임이 생기는 경우 제대로 된 치료 목표물을 추적하기 어렵다. 이를 위해 치료 목표물의 움직임이 있는 경우 추적하는 기술이 필요하다. 따라서 초기 영상에 치료 대상의 관심영역을 설정하여 상관함수를 기반으로 그 관심영역의 움직임을 추적하게 된다. 그러나 종양과 같이 치료 목표물의 크기가 큰 경우가 많으므로 여러 지점을 치료하는 경우가 많다. 이 경우 여러 지점에 초음파를 발생시켜 커다란 종양을 치료하게 되는데, 지점이 변할 때마다 진단하는 초음파 트랜스듀서의 진단 각도가 변하게 되고, 초음파 영상이 달라지게 된다. 초음파 영상이 달라지면 원래 추적하려던 목표물의 형태와 위치가 변하게 되고 영상 상의 물리적인 위치 또한 변하게 된다. 따라서 진단 각도가 변하게 될 때 새롭게 관심영역을 설정하여 다시 움직임 추적을 진행해야 한다. 기존에는 초음파 치료시 초기에 설정한 관심영역이나 목표물 정보를 이용해 단순히 움직임 추적을 진행하는 방식이다. 하지만 진단시 트랜스듀서의 위치 변화가 크게 발생할 경우에 대한 대처법은 가지고 있지 않다. 따라서 지속적인 치료에 대한 움직임 추적의 결과는 얻기가 힘들다는 문제점이 있었다.
본 발명의 일 측면은 초음파의 진단 각도 변화를 측정하고, 이후 자동적으로 새로운 관심영역을 설정하는 장치 및 방법과 그 기록매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 측면은 각도가 바뀌거나 진료 환경이 바뀌었을 경우 정확한 움직임 추정이 가능한 관심 영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체를 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 초음파 진단 시작 시 초음파 영상을 입력받는 데이터 수신부; 상기 초음파 영상에서 다수의 후보영역들 중 강도 정보와 에지 정보를 기준으로 후보관심영역들을 설정하는 후보관심영역 설정부; 및 상기 설정된 후보관심영역들 중 잡음에 둔감한 적어도 하나의 영역을 최종관심영역으로 설정하는 최종관심영역 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치가 제공된다.
상기 최종관심영역 설정부는 상기 후보관심영역들 각각에 대해 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수 값을 측정해 상기 자기상호상관함수 값이 임의의 값 이상인 적어도 하나의 영역을 상기 최종관심영역으로 설정할 수 있다.
상기 후보관심영역 설정부는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화해서 합한 값이 주변의 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 상기 후보관심영역으로 설정할 수 있다.
상기 후보관심영역 설정부는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화하며, 상기 정규화된 강도 정보와 상기 정규화된 에지 정보에 미리 설정된 가중치를 부여하여 합산한 값이 주변 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 상기 후보관심영역으로 설정할 수도 있다.
상기 후보관심영역 설정부는 상기 초음파 영상에서 임의의 값 이상으로 신호가 강한 상단 부분을 제외하고 실제로 치료가 되는 부분을 기준으로 임의의 거리 내에 있는 영역들을 상기 후보영역으로 설정할 수 있다.
상기 설정된 최종관심영역의 움직임을 추적하는 도중에 초음파 진단 각도의 변화를 감지하는 변화 감지부를 더 포함하되, 상기 초음파 진단 각도의 변화가 감지될 경우 자동으로 상기 후보관심영역들을 재설정할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 초음파 진단 시작 시 초음파 영상을 입력받는 단계; 상기 초음파 영상에서 다수의 후보영역들 중 강도 정보와 에지 정보를 기준으로 후보관심영역들을 설정하는 단계; 및 상기 설정된 후보관심영역들 중 잡음에 둔감한 적어도 하나의 영역을 최종관심영역으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법이 제공된다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기의 관심영역 설정 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 초음파 진단 시작 시 초음파 영상을 입력받는 데이터 수신부; 상기 초음파 영상에서 다수의 후보관심영역들을 설정하는 후보관심영역 설정부; 및 상기 설정된 후보관심영역들 각각에 대해 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수 값을 측정해 상기 자기상호상관함수 값이 임의의 값 이상인 적어도 하나의 영역을 상기 최종관심영역으로 설정하는 최종관심영역 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치가 제공된다.
본 발명은 초음파 영상의 진단 각도나 환경이 바뀌었을 때 자동적으로 관심영역을 재설정 하므로 지속적인 움직임 추적을 가능케 해주며, 환자의 움직임이 매우 크거나 진단 환경이 바뀌었을 때에도 적용할 수 있다. 또한 초음파 영상뿐만 아니라 다양한 의료 영상에서도 적용할 수 있다. 또한 알고리즘이 복잡하지 않고, 진단자의 개입 없이 자동적으로 움직임을 추적할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 설정 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 설정 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 순서도이다.
도 3은 초음파 영상에서의 강도 정보와 에지 정보를 구별하여 도시한 것이다.
도 4는 구조가 뚜렷한 후보관심영역과 구조가 희미한 후보관심영역의 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수의 적용 과정과 결과를 대비하여 예시한 것이다.
도 5는 후보관심영역들 중 잡음에 둔감한 영역을 최종관심영역으로 선택한 결과를 예시한 것이다.
도 6은 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이를 진단 각도 변화가 없을 경우와 진단 각도 변화가 있을 경우를 대비해서 예시한 것이다.
도 7은 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값을 프레임에 따라 나타낸 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 자세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 설정 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도이다,
도 1에 도시된 바와 같이, 관심영역 설정 장치(100)는 데이터 수신부(110), 후보관심영역 설정부(120), 최종관심영역 설정부(130) 및 변화 감지부(140)를 포함할 수 있다.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 설정 장치(100)가 수신된 초음파 영상으로부터 관심영역을 설정하는 방법을 보다 상세히 설명한다.
먼저, 데이터 수신부(110)는 입력 장치로부터 초음파 영상을 입력받는다.
다음으로, 후보관심영역 설정부(120)는 입력받은 초음파 영상에서 후보관심영역들을 설정하는데, 다수의 후보영역들의 강도 정보와 에지 정보를 모두 고려하여 후보관심영역을 추출한다.
도 3은 초음파 영상에서의 강도 정보와 에지 정보를 구별하여 도시한 것이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 강도 정보는 초음파 영상에서 신호의 강도를 나타내는데, 신호의 강도가 강할수록 해당 픽셀은 밝게 나타난다. 에지 정보는 초음파 영상의 신호의 강도가 크게 변하는 지점에서 강하게 나타난다.
이 때, 초음파 영상 위쪽의 신호가 강한 부분은 제외하고 치료가 실제로 되는 부분을 중심으로 후보영역을 추출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 후보관심영역 설정부(120)는 하기의 수학식에 따라 후보영역의 강도 정보와 에지 정보를 판단한다.
Figure 112015119048092-pat00001
Figure 112015119048092-pat00002
여기서,
Figure 112015119048092-pat00003
는 이미지의 위치 벡터,
Figure 112015119048092-pat00004
는 2차원 초음파 이미지,
Figure 112015119048092-pat00005
는 강도 정보,
Figure 112015119048092-pat00006
는 에지 정보이다.
수학식 1에 따르면, 강도 정보는 초음파 이미지의 절대값에 잡음을 제거한 후 얻을 수 있다. 에지 정보는 HOG를 통해 얻을 수 있는데, 대상 후보영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 기울기 값이 일정 값 이상인 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 히스토그램 빈(bin) 값들을 일렬로 연결해서 에지 정보를 구할 수 있다. 이러한 과정으로 각 픽셀에 에지 정보가 존재하는지와 그 크기를 산출할 수 있다.
후보관심영역은 어느 구간 내부의 정보이므로, 그 한정된 구간 안에서 정보를 얼마나 많이 가지는지를 파악해야 한다. 예를 들어
Figure 112015119048092-pat00007
윈도우 크기의 후보영역을 사용한다고 할 때, 수많은 후보영역들이 각각 얼마만큼의 강도 정보와 에지 정보를 가지고 있는지 정량화해야 한다. 한 이미지에서
Figure 112015119048092-pat00008
윈도우 크기의 후보영역들은
Figure 112015119048092-pat00009
개가 될 텐데, 그 각각의 후보영역들이 얼마나 많은 강도 정보와 에지 정보를 가지고 있는지 하기의 수학식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112015119048092-pat00010
Figure 112015119048092-pat00011
Figure 112015119048092-pat00012
여기서,
Figure 112015119048092-pat00013
는
Figure 112015119048092-pat00014
를 시작점으로 하는
Figure 112015119048092-pat00015
까지의 강도 정보이고,
Figure 112015119048092-pat00016
는
Figure 112015119048092-pat00017
를 시작점으로 하는
Figure 112015119048092-pat00018
까지의 에지 정보이다.
Figure 112015119048092-pat00019
는 강도 정보에 주어지는 가중치,
Figure 112015119048092-pat00020
는 에지 정보에 주어지는 가중치이며
Figure 112015119048092-pat00021
는 강도와 에지를 모두 고려한 정보이다. 강도 정보와 에지 정보는 서로 에너지가 다르기 때문에 정규화 시켜주고, 이를 각각 가중치를 주어서 합할 수 있다. 각각 가중치를 어떻게 주느냐에 따라 어느 정보를 더 중점적으로 보는 지 정할 수 있다. 만약
Figure 112015119048092-pat00022
인 경우에는, 두 정보를 동일한 정도로 사용한다는 것이다.
이러한 방법을 통해 후보영역의 강도 정보와 에지 정보를 정량화하고, 이에 가중치를 합산한 값이 주변 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 후보관심영역으로 설정할 수 있을 것이다. 이와 달리 임의의 경계값이 미리 정해지고 해당 경계값을 넘는 후보영역들을 후보관심영역으로 설정할 수도 있을 것이다.
후보관심영역을 설정하는 일례로, 하기의 수학식에 따라
Figure 112015119048092-pat00023
값이 주변 후보영역들보다 더 큰 값을 가지는 후보영역들을 구할 수 있다.
Figure 112015119048092-pat00024
Figure 112015119048092-pat00025
Figure 112015119048092-pat00026
값의 미분 값이 0인 극대점을 추출해서
Figure 112015119048092-pat00027
위치를 구하면, 인접한 후보영역보다 높은
Figure 112015119048092-pat00028
값을 가지는 후보영역들이 추출되게 되는데, 이러한 후보영역들을 후보관심영역으로 설정할 수 있다. 여기서 뽑히는 후보관심영역의 개수는 한정되어 있지 않다.
다음으로, 최종관심영역 설정부(130)는 후보관심영역들 각각에 대해 하기 수학식의 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수 값을 측정하여 그 값이 임의의 값 이상인 영역을 최종관심영역으로 설정할 수 있다.
Figure 112015119048092-pat00029
여기서,
Figure 112017126750799-pat00030
는 초음파 이미지,
Figure 112017126750799-pat00031
은
Figure 112017126750799-pat00032
에서 설정되고 임의의 잡음이 추가된 후보관심영역,
Figure 112017126750799-pat00033
는 자기상호상관함수 결과를 의미하고,
Figure 112017126750799-pat00034
는 이미지의 평균,
Figure 112017126750799-pat00035
은
Figure 112017126750799-pat00036
의 평균을 의미한다. 수학식 4 를 이용하면 후보관심영역과 임의의 잡음이 추가된 동일한 후보관심영역의 상관함수 값을 측정하게 되므로, 해당 후보관심영역이 임의의 잡음에 대해 얼마나 둔감한지가 값으로 산출되게 된다. 이 값이 높을수록 잡음에 둔감한 후보관심영역이라고 볼 수 있다.
도 4는 구조가 뚜렷한 후보관심 영역과 구조가 희미한 후보관심영역의 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수 과정과 결과를 대비하여 예시한 것이다.
도 4의 예시에서처럼, 후보관심영역의 구조 강도에 따라, 임의의 잡음이 추가된 자기상호상관함수 값은 다르게 나타날 수 있다. 따라서 자기상호상관함수 값이 임의의 값 이상인 후보관심영역을 선택함으로 잡음에 둔감한 최종관심영역을 설정할 수 있다.
도 5는 후보관심영역들 중 잡음에 둔감한 영역을 최종관심영역으로 선택한 결과를 예시한 것이다.
이렇게 설정된 최종관심영역은 진단자의 수동적인 설정 없이 자동적으로 설정되고, 움직임 추적에 용이한 영역이 설정되므로 잡음 발생시에도 효과적인 관심영역 추적이 가능하다.
다음으로, 설정된 최종관심영역의 움직임을 추적하는 과정은, 하기 수학식을 이용해 최종관심영역에 대해 다음 n프레임 이미지의 영역들과의 상관함수 값을 연산한다.
Figure 112015119048092-pat00037
Figure 112015119048092-pat00038
여기서
Figure 112015119048092-pat00039
는 이미지 좌표,
Figure 112015119048092-pat00040
는 좌표 변화,
Figure 112015119048092-pat00041
은 최종관심영역,
Figure 112015119048092-pat00042
는 프레임 이미지,
Figure 112015119048092-pat00043
는 관심영역 가중치를 의미한다.
Figure 112015119048092-pat00044
는
Figure 112015119048092-pat00045
의 값을 최대로 만드는 좌표를 나타낸다. 즉,
Figure 112015119048092-pat00046
에서
Figure 112015119048092-pat00047
의 값이 최대가 되는 것이다. 그러므로, 최종관심영역이 인접한 단위 시간 내에 이동한 거리
Figure 112015119048092-pat00048
는 하기 수학식과 같다.
Figure 112015119048092-pat00049
따라서 최종적으로 최종관심영역이 이동한 좌표는
Figure 112015119048092-pat00050
이 최대가 되는 좌표
Figure 112015119048092-pat00051
로 설정하여 최종관심영역의 움직임을 추적할 수 있다.
변화 감지부(140)는 움직임 추적 과정 중에 초음파 진단의 각도변화를 감지하는데, 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값을 비교해 감지할 수 있다.
도 6은 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이를 진단 각도 변화가 없을 경우와 진단 각도 변화가 있을 경우를 대비해서 예시한 것이다.
도 7은 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값을 프레임에 따라 나타낸 그래프이다.
도 6의 예시에서처럼 초음파 영상에서 진단 각도 변화가 있을 경우, 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값이 크게 나타나는데, 이는 도 7의 그래프에서 임계값 이상의 값들을 나타내게 된다. 반대로, 도6 에서 초음파 영상에서 진단 각도 변화가 없을 경우, 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값이 작게 나타나는데, 이는 도7의 그래프에서 임계값 이하의 값들을 나타내게 된다.
변화 감지부(140)는 현재 초음파 영상과 이전 초음파 영상의 차이값이 미리 설정된 임의의 값보다 클 경우 초음파 진단 각도가 변화하였다고 판단해서, 후보관심영역 설정부(120)가 다시 작동하게 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심영역 설정 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 순서도이다.
관심영역 설정 방법은 초음파 영상을 입력받는 단계(S210), 후보관심영역들을 설정하는 단계(S220), 최종관심영역을 설정하는 단계(S230) 및 초음파 진단 각도의 변화를 판단하는 단계(S240)를 포함할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면, 초음파 진단을 시행함에 있어서 진단 시작과 초음파 진단의 각도 변화 시에 진단자의 판단 없이 자동적으로 관심영역을 찾아내게 된다. 따라서 본 발명은 진단 도중 환자의 움직임이 매우 크거나 진단 각도나 환경이 바뀌었을 때에도 지속적인 움직임 추적이 가능하게 된다.
본 발명은 초음파 영상뿐만 아니라 다양한 의료 영상에서도 적용할 수 있으며, 알고리즘이 복잡하지 않고 진단자의 개입 없이 자동적으로 움직임을 추적할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 실시예들은 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), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 것이 있으며, 상기 매체에 기록되는 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 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 관심영역 설정 장치
110: 데이터 수신부
120: 후보관심영역 설정부
130: 최종관심영역 설정부
140: 변화 감지부

Claims (14)

  1. 초음파 영상을 입력받는 데이터 수신부;
    상기 초음파 영상에서 다수의 후보영역들 중 강도 정보와 에지 정보에 기초하여 후보관심영역들을 설정하는 후보관심영역 설정부; 및
    상기 설정된 후보관심영역들 중 적어도 하나의 영역을 최종관심영역으로 설정하는 최종관심영역 설정부를 포함하되,
    상기 최종관심영역 설정부는 임의의 잡음이 추가된 상기 후보관심영역들 각각에 대해 자기상호상관함수 값을 측정해 상기 자기상호상관함수 값이 임의의 값 이상인 적어도 하나의 영역을 상기 최종관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 후보관심영역 설정부는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화해서 합한 값이 주변의 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 상기 후보관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 후보관심영역 설정부는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화하며, 상기 정규화된 강도 정보와 상기 정규화된 에지 정보에 미리 설정된 가중치를 부여하여 합산한 값이 주변 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 상기 후보관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 후보관심영역 설정부는 상기 초음파 영상에서 임의의 값 이상으로 신호가 강한 상단 부분을 제외하고 실제로 치료가 되는 부분을 기준으로 임의의 거리 내에 있는 영역들을 상기 후보영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 설정된 최종관심영역의 움직임을 추적하는 도중에 초음파 진단 각도의 변화를 감지하는 변화 감지부를 더 포함하되,
    상기 초음파 진단 각도의 변화가 감지될 경우 자동으로 상기 후보관심영역들을 재설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 장치.
  7. 초음파 영상을 입력받는 단계;
    상기 초음파 영상에서 다수의 후보영역들 중 강도 정보와 에지 정보를 기준으로 후보관심영역들을 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 후보관심영역들 중 적어도 하나의 영역을 최종관심영역으로 설정하는 단계를 포함하되,
    상기 최종관심영역으로 설정하는 단계는 임의의 잡음이 추가된 상기 후보관심영역들 각각에 대해 자기상호상관함수 값을 측정해 상기 자기상호상관함수 값이 임의의 값 이상인 적어도 하나의 영역을 상기 최종관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 후보관심영역들을 설정하는 단계는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화해서 합한 값이 주변의 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 상기 후보관심영역들로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 후보관심영역들을 설정하는 단계는 특정 후보영역에 대해 상기 강도 정보를 정규화하고 상기 에지 정보를 정규화하며, 상기 정규화된 강도 정보와 상기 정규화된 에지 정보에 미리 설정된 가중치를 부여하여 합산한 값이 주변 후보영역들에 대해 동일한 연산을 수행한 값들보다 클 경우 해당 후보영역을 후보관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 후보관심영역들을 설정하는 단계는 상기 초음파 영상에서 임의의 값 이상으로 신호가 강한 상단 부분을 제외하고 실제로 치료가 되는 부분을 기준으로 임의의 거리 내에 있는 영역들을 상기 후보영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 설정된 최종관심영역의 움직임을 추적하는 도중에 초음파 진단 각도의 변화를 감지하는 단계를 더 포함하되,
    상기 초음파 진단 각도의 변화가 감지될 경우 자동으로 상기 후보관심영역들을 설정하는 단계부터 다시 수행하는 것을 특징으로 하는 관심영역 설정 방법.
  13. 제7항에 기재된 관심영역 설정 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.





  14. 삭제
KR1020150172538A 2015-06-26 2015-12-04 움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체 KR101840095B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20150091484 2015-06-26
KR1020150091484 2015-06-26

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170001547A KR20170001547A (ko) 2017-01-04
KR101840095B1 true KR101840095B1 (ko) 2018-03-19

Family

ID=57831593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150172538A KR101840095B1 (ko) 2015-06-26 2015-12-04 움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101840095B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010017530A (ja) 2008-06-13 2010-01-28 Canon Inc 超音波装置及びその制御方法
JP2011224362A (ja) 2010-04-15 2011-11-10 General Electric Co <Ge> 超音波データにおいて関心領域を決定するための方法及びシステム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010017530A (ja) 2008-06-13 2010-01-28 Canon Inc 超音波装置及びその制御方法
JP2011224362A (ja) 2010-04-15 2011-11-10 General Electric Co <Ge> 超音波データにおいて関心領域を決定するための方法及びシステム

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170001547A (ko) 2017-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6710373B2 (ja) 超音波画像診断支援方法、およびシステム
CN105266845B (zh) 用于基于探头速度支持计算机辅助诊断的设备和方法
US8411927B2 (en) Marker detection in X-ray images
JP4682091B2 (ja) 心臓境界、胸郭境界及び横隔膜境界を検出する方法、装置及び記憶媒体
US9898819B2 (en) System and method for detecting region of interest
JP4999163B2 (ja) 画像処理方法および装置ならびにプログラム
Chen et al. An early vision-based snake model for ultrasound image segmentation
KR101899866B1 (ko) 병변 경계의 오류 검출 장치 및 방법, 병변 경계의 오류 수정 장치 및 방법 및, 병변 경계의 오류 검사 장치
US10786227B2 (en) System and method for ultrasound examination
US8867813B2 (en) Ultrasonic imaging device, ultrasonic imaging method and program for ultrasonic imaging
CN105809175B (zh) 一种基于支持向量机算法的脑水肿分割方法及系统
US9014452B2 (en) Orientation-aware average intensity histogram to indicate object boundary depth in ultrasound images
US20140064582A1 (en) System for determining flow properties of a blood vessel
US10186030B2 (en) Apparatus and method for avoiding region of interest re-detection
CN103839248B (zh) 图像分割方法和装置
US11348229B2 (en) Determining regions of hyperdense lung tissue in an image of a lung
US20120230558A1 (en) Method and System for Contrast Inflow Detection in 2D Fluoroscopic Images
Taheri et al. Enhanced breast cancer classification with automatic thresholding using SVM and Harris corner detection
KR101840095B1 (ko) 움직임 추적을 위한 관심영역 설정 장치 및 방법과 그 기록매체
Bandyopadhyay et al. Bone contour tracing in digital X-ray images based on adaptive thresholding
JP6196760B2 (ja) 画像処理装置
Madipalli et al. Automatic segmentation of intima media complex in common carotid artery using adaptive wind driven optimization
Anam et al. Automatic bone boundary detection in hand radiographs by using modified level set method and diffusion filter
Gill et al. Automatic region growing segmentation for medical ultrasound images
TWI745940B (zh) 醫療影像分析系統及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant