KR101968144B1

KR101968144B1 - 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101968144B1
Application number: KR1020180121143A
Authority: KR
Inventors: 김일섭; 박용길; 이종범
Original assignee: 가톨릭대학교 산학협력단
Priority date: 2018-10-11
Filing date: 2018-10-11
Publication date: 2019-08-13

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법은 의료영상저장시스템(PACS: Picture Archiving Communication System)의 의료영상정보를 수신하는 단계; 의료영상정보를 이진화 처리하는 단계; 이진화처리된 의료영상정보로부터 척추 또는 경추 이미지를 추출하는 단계; 추출된 척추 또는 경추 이미지 상에 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하는 단계; 상기 관심영역(Region of Interest; ROI)에 해당하는 뼈의 특징점을 추출하는 단계; 및 인접한 특징점들 간의 경사도를 산출하는 단계를 포함한다.

Description

척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSISING SLANT ANGLE OF VERTEBRA AND CERVICAL VERTEBRA}

본 발명은 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.

방사선 단순촬영(Radiography or X-ray), 초음파(ultrasonography), 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography: CT), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging: MRI), 양전자단층촬영(Positron Emission Tomography: PET) 등 다양한 의료 진단 기기로부터 획득된 의료 영상을 의사가 판독함으로써 과거에 비해 질병의 조기 진단 및 치료가 가능해지고, 그 결과 인간 수명 연장이 실현되고 있다. 그러나 다양한 진단 기기를 이용하는 환자 수의 증가에 비해 의료진 수의 부족, 인간의 부정확한 판독 및 의사 간 혹은 동일 의사 내에서의 판독 편차 등으로 인한 오진의 가능성도 문제로 대두되고 있다.

따라서, 의료 영상에서는 인공지능 알고리즘 기반 진단 시스템을 도입함으로써 이러한 문제점들을 보완하고자 하는 다양한 시도가 나타나고 있다. 즉, 의사에 의한 의료 영상의 판독에 더해 인공 지능을 이용한 진단 소견을 보완함(second-opinion 또는 double-reading으로 활용)으로써 보다 정확한 진단을 목적으로 하는 연구 등이 활발히 진행되고 있다.

등록특허공보 제10-1777391호

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법은 통신부에서 의료영상저장시스템(PACS: Picture Archiving Communication System)의 의료영상정보를 수신하는 a) 단계; 입력부가 수신된 의료영상정보 및 관심영역 설정값을 입력하는 b) 단계; 프로세서가 상기 수신된 의료영상정보를 이진화 처리하는 c) 단계; 상기 프로세서가 이진화처리된 의료영상정보로부터 척추 또는 경추 이미지를 추출하는 d) 단계; 상기 프로세서가 추출된 척추 또는 경추 이미지 상에 상기 관심영역 설정값에 기초하여 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하는 e) 단계; 상기 프로세서가 상기 관심영역(Region of Interest; ROI) 내에 포함된 특정 뼈의 윤곽선을 추출한 후, 평탄화 처리하고, 추출된 윤곽선으로부터 상기 특정 뼈의 특징점을 추출하는 f) 단계; 상기 프로세서에서 인접한 특징점들 간의 경사도를 산출하는 g) 단계; 상기 프로세서에서 산출된 경추 또는 척추의 단위 뼈들 각각의 기울기 및 뼈와 뼈간의 이격거리를 딥러닝 알고리즘에 적용시켜 대상자의 척추 또는 경추의 예상질환 및 상기 예상질환에 적합한 수술방식을 예측하는 h) 단계를 포함한다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법을 이용하면, 의사가 원하는 지점 또는 부위의 척추 또는 경추의 경사각을 자동으로 산출할 수 있고, 이를 통해 객관적인 환자의 척추 균형상태 및 병인 (예컨대, 인접관절증후군 등)을 판단할 수 있다.

또한, 객관적으로 산출된 척추 또는 경추의 경사각을 토대로, 환자의 수술 방식 및 수술 계획을 보다 명확하게 세울 수 있다는 이점과 비슷한 환자 군의 정보 수집 및 분석이 신속해져서, 새로운 이론의 창출 및 증명이 수월해 진다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 프로세스에 설치된 골 경사각 산출 프로그램의 이미지 처리 과정을 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.

이하, 본 명세서의 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 명세서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하는 것이 아니며, 본 명세서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 명세서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.

예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 명세서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 명세서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 명세서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 명세서에서 정의된 용어일지라도 본 명세서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치를 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1에 도시된 프로세스에 설치된 골 경사각 산출 프로그램의 이미지 처리 과정을 나타낸 예시도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치(100)는 입력부(110), 프로세스(120), 저장부(130), 통신부(140), 표시부(150)을 포함할 수 있다.

상기 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치(100)는 전자장치가 될 수 있다.

상기 전자 장치는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), 또는 웨어러블 디바이스(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 통신부(140)는 네트워크를 통해 의료영상저장시스템(PACS)과 통신되어 의료영상을 수신할 수 있다. 상기 의료영상은 DICOM 프로토콜 방식의 이미지일 수 있다. 통신부(140)는 무선 통신 모듈 및/또는 유선 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 무선 통신 모듈은 셀룰러 통신 모듈 및/또는 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다. .

근거리 통신 모듈은 WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 공중 통신 모듈은 LTE(long term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 유선 통신 모듈은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high

definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 입력부(110)는 의료영상정보 및 사용자(의사)에 의해 발생되는 입력신호들, 예컨대, 관심영역 설정값을 입력한다.

다음으로, 표시부(150)는 액정 디스플레이(LCD, liquid crystal display), 발광 다이오드(LED, light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED, organic light emitting diode) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 표시부(240)는 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 상기 표시부(240)는 사용자가 지정한 관심영역(ROI)에 해당하는 경추 또는 척추 부위의 특정 뼈의 기울기 또는 경사도를 표시할 수 있다.

한편, 입력부(110) 및 표시부(150)는 터치 스크린(touch-screen)으로 구성될 수 있다. 이런 경우 입력부(110)는 터치 센서들을 포함할 수 있다. 터치스크린은 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 터치스크린은 표시부(240)에 표시되는 의료 영상 위에 펜으로 터치 입력되는 입력들을 감지하여 관심영역(ROI)를 입력할 수 있다.

다음으로, 프로세서(120)는 중앙처리장치(CPU, central processing unit), 어플리케이션 프로세서(AP, application processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor(CP)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.

상기 프로세서(120)는 도 2를 참조하면, 의료영상저장시스템(PACS: Picture Archiving Communication System)의 의료영상정보를 이진화 처리(b)한 후, 이진화처리된 의료영상정보로부터 척추 또는 경추 이미지를 추출(c)하고, 추출된 척추 또는 경추 이미지 상에 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정(d)한 후, 상기 관심영역(ROI) 내에 포함된 특정 뼈의 윤곽선을 추출 및 평탄화 처리(e, f)하고, 추출된 윤관석으로부터 관심영역(Region of Interest; ROI)에 해당하는 뼈의 특징점을 추출(g) 및 인접한 특징점들 간의 경사도를 산출(h)하는 기능을 갖는 골 경사각 산출 프로그램이 설치될 수 있다.

또한, 상기 프로세서(120)는 상술한 골 경사각 산출 프로그램에서 산출된 골 경사각을 기초로 대상자(환자)의 척추 또는 경추 증상 및 척추 또는 경추 증상에 따른 수술 방식 등을 진단 및 계획하는 의료학습 진단모듈과 연동될 수 있다.

상기 의료학습 진단모듈은 프로세서에서 산출된 경추 또는 척추의 단위 뼈들 각각의 기울기(slope), 뼈와 뼈 간의 이격된 거리 등을 딥러닝 알고리즘에 적용시켜 대상자의 척추 또는 경추의 질환, 질환에 적합한 수술방식 등을 예측할 수 있다.

상기 딥러닝 알고리즘은 합성 신경망(convolutional neural network, CNN) 알고리즘을 사용할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법을 나타낸 흐름도이다.

한편, 도 3에 개시된 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법은 도 1에 도시된 프로세서(120)에 설치된 골 경사각 산출 프로그램을 통해 실행될 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법(S700)은 먼저, 의료영상저장시스템(PACS: Picture Archiving Communication System)에서 제공한 의료영상정보을 수신(S710)한다.

상기 의료영상저장시스템(PACS)에 의해 제공되는 의료영상은 X선 영상, CT (computed tomography) 영상, MRI (magnetic resonance imaging) 영상, PET (positron emission tomography) 영상, 또는 SPECT (single photon emission computed tomography) 영상 중 어느 하나일 수 있다.

이후, 프로세서(120)는 의료영상정보 내의 척추 또는 경추를 추출하기 위한 전처리 과정, 예컨대, 이진화 처리과정(S720)을 수행한다.

상기 이진화 처리과정은 일반적인 공지기술에 불과함으로 보다 상세한 설명을 생략하도록 한다.

이진화 처리가 완료되면, 척추 또는 경추의 골 이미지와 연조직을 분리하여 척추 또는 경추 이미지를 추출(S730)하는 과정을 수행한다.

여기서, 상기 S730 과정은 이진화 처리가 완료된 척추 또는 경추의 골 이미지를 세선화 맵으로 변환한 후, 세선화 맵을 구성하는 점을 따라 이동하면서 각 점을 중심으로 하는 소정 크기의 윈도우 영역에 대해 해당 영역이 뼈 영역인지 또는 연조직 영역인지의 여부를 판단한 후, 판단된 뼈 영역을 추출하는 과정을 포함할 수 있다.

가령, 관심영역의 윈도우 영역을 구성하는 모든 픽셀들이 '1'일 경우, 뼈 영역으로 인식하고, '0'일 경우, 연조직으로 인식한다.

또한, 관심영역의 윈도우 영역의 픽셀들의 픽셀 값이 “0'과 “1”이 섞여 있는 경우, 이미지 보정단계를 거쳐 골 이미지의 윤곽선을 보정한 후, 윤곽선이 보정된 골 이미지를 추출하게 된다.

다음으로, 상기 S730 과정이 완료되면, 추출한 척추 또는 경추 이미지 상에 사용자가 진단하고자 하는 뼈(경추 또는 척추 마디 뼈)를 진단하기 위한 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정(S740)하고, 관심영역에 해당하는 척추 또는 경추 마디 뼈 이미지의 윤곽선으로부터 4개의 특징점을 추출(S750)한다.

여기서, 특징점을 추출하는 알고리즘으로 SIFT 알고리즘, SURF 알고리즘 중에서 하나를 사용할 수 있다. SIFT 알고리즘은 Lowe 교수가 2004년에 제안한 논문 "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints" 및 US Patent 6,711,293의 "Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image"에서 확인할 수 있다.

SIFT 알고리즘은 특징점을 중심으로 4x4의 세부 영역을 구성하고, 각 세부 영역에서 픽셀들의 기울기 방향 히스토그램을 8개의 방향으로 총 128차원의 벡터를 구성한다. SURF 알고리즘은 특징점을 중심으로 4x4 세부 영역을 구성하고, 각 세부 영역에서 Haar 웨이블릿(Haar Wavelet Feature)을 사용하여 2, 4, 8개의 특징을 구함에 따라 각각 32, 64, 128 차원의 벡터를 구성한다.

본 발명에서는 SIFT 알고리즘 또는 SURF 알고리즘에 기반하여 4개의 특징점을 추출한다.

이후, 상기 S750 과정이 완료되면, 특징점들 간의 기울기 또는 경사도를 산출(S760)한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법은 의료학습 진단모듈을 이용하여 적어도 하나 이상의 관심영역(ROI)의 경추 뼈의 경사도를 기초로 대상자(환자)의 척추 증상 및 척추 증상에 따른 수술 계획 등을 진단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치 및 방법을 이용하면, 의사가 원하는 지점 또는 부위의 척추 또는 경추의 경사각을 자동으로 산출할 수 있고, 이를 통해 객관적인 환자의 척추의 균형 상태 및 병인(예컨대, 인접관절증후군 등)을 판단할 수 있다.

또한, 객관적으로 산출된 척추 또는 경추의 경사각을 토대로, 수술 방식, 수술 계획을 보다 명확하게 세울 수 있다는 이점이 있다.

도 4는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.

컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.

여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.

여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.

예를 들어, 구성요소는 프로세서상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.

이상으로 본 발명의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 이러한 구체적인 기술은 단지 바람직한 구현 예일 뿐이며, 이에 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백하다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항과 그의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

100: 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 장치
110: 입력부
120: 프로세스
130: 저장부
140: 통신부
150: 표시부

Claims

통신부에서 의료영상저장시스템(PACS: Picture Archiving Communication System)의 의료영상정보를 수신하는 a) 단계;
입력부가 수신된 의료영상정보 및 관심영역 설정값을 입력하는 b) 단계;
프로세서가 상기 수신된 의료영상정보를 이진화 처리하는 c) 단계;
상기 프로세서가 이진화처리된 의료영상정보로부터 척추 또는 경추 이미지를 추출하는 d) 단계;
상기 프로세서가 추출된 척추 또는 경추 이미지 상에 상기 관심영역 설정값에 기초하여 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하는 e) 단계;
상기 프로세서가 상기 관심영역(Region of Interest; ROI) 내에 포함된 특정 뼈의 윤곽선을 추출한 후, 평탄화 처리하고, 추출된 윤곽선으로부터 상기 특정 뼈의 특징점을 추출하는 f) 단계;
상기 프로세서에서 인접한 특징점들 간의 경사도를 산출하는 g) 단계;
상기 프로세서에서 산출된 경추 또는 척추의 단위 뼈들 각각의 기울기 및 뼈와 뼈간의 이격거리를 딥러닝 알고리즘에 적용시켜 대상자의 척추 또는 경추의 예상질환 및 상기 예상질환에 적합한 수술방식을 예측하는 h) 단계를 포함하는 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 의료영상저장시스템(PACS)에 의해 제공되는 영상은 X선 영상, CT (computed tomography) 영상, MRI (magnetic resonance imaging) 영상, PET (positron emission tomography) 영상, 또는 SPECT (single photon emission computed tomography) 영상인 것을 특징으로 하는 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법.
삭제
제1항 내지 제2항 중 어느 하나의 항에 기재된 척추 및 경추의 경사각 자동 진단 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.