KR102018565B1 - 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR102018565B1
KR102018565B1 KR1020180098413A KR20180098413A KR102018565B1 KR 102018565 B1 KR102018565 B1 KR 102018565B1 KR 1020180098413 A KR1020180098413 A KR 1020180098413A KR 20180098413 A KR20180098413 A KR 20180098413A KR 102018565 B1 KR102018565 B1 KR 102018565B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
surgical
body model
information
actual
virtual body
Prior art date
Application number
KR1020180098413A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190099999A (ko
Inventor
김호승
Original Assignee
(주)휴톰
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 (주)휴톰 filed Critical (주)휴톰
Priority to PCT/KR2019/002089 priority Critical patent/WO2019164271A1/ko
Publication of KR20190099999A publication Critical patent/KR20190099999A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102018565B1 publication Critical patent/KR102018565B1/ko

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/37Surgical systems with images on a monitor during operation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/20Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/25User interfaces for surgical systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/30Surgical robots
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/70Manipulators specially adapted for use in surgery
    • A61B34/76Manipulators having means for providing feel, e.g. force or tactile feedback
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/361Image-producing devices, e.g. surgical cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G06T3/0068
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/105Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/20Surgical navigation systems; Devices for tracking or guiding surgical instruments, e.g. for frameless stereotaxis
    • A61B2034/2046Tracking techniques
    • A61B2034/2065Tracking using image or pattern recognition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/25User interfaces for surgical systems
    • A61B2034/252User interfaces for surgical systems indicating steps of a surgical procedure
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B2090/364Correlation of different images or relation of image positions in respect to the body

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Surgical Instruments (AREA)

Abstract

컴퓨터에 의해 수행되는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법이 제공된다. 상기 방법은 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계, 상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계, 상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계, 및 상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계를 포함한다.

Description

수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램{METHOD, APPARATUS AND PROGRAM FOR CONSTRUCTING SURGICAL SIMULATION INFORMATION}
본 발명은 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.
수술과정에서, 의사의 수술을 보조하기 위한 정보를 제공할 수 있는 기술들의 개발이 요구되고 있다. 수술을 보조하기 위한 정보를 제공하기 위해서는, 수술 행위를 인식할 수 있어야 한다.
기존에는 수술 프로세스를 최적화 하기 위한 시나리오 구상을 위해서는 사전에 촬영된 의료영상을 참고하거나 매우 숙련된 의사의 자문을 받았으나, 의료영상만으로는 불필요한 프로세스의 판단이 어려웠으며 숙련된 의사의 자문은 특정 환자에 맞는 자문을 받기에 어려운 문제점이 있었다.
따라서, 의료영상이나 숙련된 의사의 자문은 수술대상 환자에 대한 수술프로세스의 최적화를 위한 보조 용도로는 활용되기 어려운 점이 많았다.
이에, 3차원 의료영상(예를 들어, 3차원 수술도구 움직임 및 도구의 움직임으로 인해 발생하는 장기 내부의 변화에 대한 가상영상)을 이용하여 수술을 행하는데 있어서 불필요한 프로세스를 최소화하여 수술 프로세스를 최적화하고, 이에 기반한 수술보조 정보를 제공할 수 있는 방법에 대한 개발이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터에 의해 수행되는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법은 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계, 상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계, 상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계, 및 상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 텍스처 정보를 추출하는 단계는, 상기 실제수술데이터에 기초하여 획득된 상기 대상체의 수술부위 영상으로부터 실시간으로 상기 대상체의 수술부위에 대한 텍스처 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 가상신체모델에 반영하는 단계는, 상기 가상신체모델 내의 대상체에 대한 가상 영상으로부터 상기 수술부위 영상에 대응하는 대응 영역을 획득하는 단계, 및 상기 대응 영역에 상기 대상체의 수술부위에 대한 텍스처 정보를 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 대응 영역을 획득하는 단계는, 상기 가상 영상에 대한 카메라 위치정보와 상기 수술부위 영상에 대한 카메라 위치정보를 일치시키는 단계, 및 상기 카메라 위치정보를 기초로 상기 가상 영상과 상기 수술부위 영상을 매칭하여 상기 대응 영역의 위치 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 대상체에 대한 표준화된 템플릿(template) 영상을 획득하는 단계, 및 상기 템플릿 영상을 상기 가상신체모델 내의 대상체에 대한 가상 영상에 정합하는 단계를 더 포함하며, 상기 가상신체모델에 반영하는 단계는, 상기 정합된 가상 영상에 기초하여 상기 텍스처 정보를 반영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 텍스처 정보를 반영하여 상기 가상신체모델을 재구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 재구성된 가상신체모델을 기반으로 상기 실제수술데이터와 비교하여 상기 실제 수술 중 실시간으로 상기 대상체의 수술 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 가상신체모델은, 상기 대상체의 수술부위를 촬영한 의료영상데이터를 기반으로 생성된 3D 모델링 데이터일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 텍스처 정보를 추출하는 단계는, 상기 대상체에 대한 표면 컬러를 표현하는 정보, 표면의 거칠기 및 높낮이를 표현하는 정보, 및 표면의 반사도를 표현하는 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 실제수술데이터는, 상기 실제 수술 시에 상기 대상체의 수술부위로 진입하는 수술용 카메라에 의해 획득될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수술 시뮬레이션 정보 구축 장치는 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계, 상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계, 상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계, 및 상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계를 수행한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된다.
본 발명에 따르면, 수술 중에 실시간으로 실제 수술 정보를 획득하고, 이를 바탕으로 각 환자의 실제 수술 정보와 동일한 수술 시뮬레이션 정보를 구축함으로써, 수술 중 의사에게 최적화된 환자의 수술 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇수술 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 대상체의 실제 수술부위에 대한 텍스처 정보를 가상신체모델에 반영하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 방법을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 장치(300)의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 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, 데이터구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.
본 명세서에서 "영상"은 이산적인 영상 요소들(예를 들어, 2차원 영상에 있어서의 픽셀들 및 3D 영상에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multidimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상은 CT 촬영 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 영상 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부 또는 전부일수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 및 혈관 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
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.
본 명세서에서 "의료영상데이터"는 의료영상 촬영장비로 촬영되는 의료영상으로서, 대상체의 신체를 3차원 모델로 구현 가능한 모든 의료영상을 포함한다. " 의료영상데이터"는 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; CT)영상, 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging; MRI), 양전자 단층촬영(Positron Emission Tomography; PET) 영상 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "가상신체모델"은 의료영상데이터를 기반으로 실제 환자의 신체에 부합하게 생성된 모델을 의미한다. "가상신체모델"은 의료영상데이터를 그대로 3차원으로 모델링하여 생성한 것일 수도 있고, 모델링 후에 실제 수술 시와 같게 보정한 것일 수도 있다.
본 명세서에서 "가상수술데이터"는 가상신체모델에 대해 수행되는 리허설 또는 시뮬레이션 행위를 포함하는 데이터를 의미한다. "가상수술데이터"는 가상공간에서 가상신체모델에 대해 리허설 또는 시뮬레이션이 수행된 영상데이터일 수도 있고, 가상신체모델에 대해 수행된 수술동작에 대해 기록된 데이터일 수도 있다.
본 명세서에서 "실제수술데이터"는 실제 의료진이 수술을 수행함에 따라 획득되는 데이터를 의미한다. "실제수술데이터"는 실제 수술과정에서 수술부위를 촬영한 영상데이터일 수도 있고, 실제 수술과정에서 수행된 수술동작에 대해 기록된 데이터일 수도 있다.
본 명세서에서 "컴퓨터"는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다. 또한, 헤드마운트 디스플레이(Head Mounted Display; HMD) 장치가 컴퓨팅 기능을 포함하는 경우, HMD장치가 컴퓨터가 될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 클라이언트로부터 요청을 수신하여 정보처리를 수행하는 서버가 해당될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇수술 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 로봇수술을 수행할 수 있는 시스템을 간략하게 도식화한 도면이 도시되어 있다.
도 1에 따르면, 로봇수술 시스템은 의료영상 촬영장비(10), 서버(20) 및 수술실에 구비된 제어부(30), 영상촬영부(36), 디스플레이(32) 및 수술로봇(34)을 포함한다.
일 실시 예에서, 로봇수술은 사용자가 제어부(30)를 이용하여 수술용 로봇(34)을 제어함으로써 수행된다. 일 실시 예에서, 로봇수술은 사용자의 제어 없이 제어부(30)에 의하여 자동으로 수행될 수도 있다.
서버(20)는 적어도 하나의 프로세서와 통신부를 포함하는 컴퓨팅 장치이다.
제어부(30)는 적어도 하나의 프로세서와 통신부를 포함하는 컴퓨팅 장치를 포함한다. 일 실시 예에서, 제어부(30)는 수술용 로봇(34)을 제어하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 인터페이스를 포함한다.
영상촬영부(36)는 적어도 하나의 이미지 센서를 포함한다. 즉, 영상촬영부(36)는 적어도 하나의 카메라 장치를 포함하여, 수술부위를 촬영하는 데 이용된다. 일 실시 예에서, 영상촬영부(36)는 수술로봇(34)과 결합되어 이용된다. 예를 들어, 영상촬영부(36)는 수술로봇(34)의 수술 암(Arm)과 결합된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 영상촬영부(36)에서 촬영된 영상은 디스플레이(340)에 표시된다.
제어부(30)는 서버(20)로부터 수술에 필요한 정보를 수신하거나, 수술에 필요한 정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 예를 들어, 제어부(30)는 생성 또는 수신된, 수술에 필요한 정보를 디스플레이(32)에 표시한다.
예를 들어, 사용자는 디스플레이(32)를 보면서 제어부(30)를 조작하여 수술로봇(34)의 움직임을 제어함으로써 로봇수술을 수행한다.
서버(20)는 의료영상 촬영장비(10)로부터 사전에 촬영된 대상체(환자)의 의료영상데이터를 이용하여 로봇수술에 필요한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 제어부(30)에 제공한다.
제어부(30)는 서버(20)로부터 수신된 정보를 디스플레이(32)에 표시함으로써 사용자에게 제공하거나, 서버(20)로부터 수신된 정보를 이용하여 수술로봇(34)을 제어한다.
일 실시 예에서, 의료영상 촬영장비(10)에서 사용될 수 있는 수단은 제한되지 않으며, 예를 들어 CT, X-Ray, PET, MRI 등 다른 다양한 의료영상 획득수단이 사용될 수 있다.
이하에서는, 도면을 참조하여 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2에 도시된 각 단계들은 도 1에 도시된 서버(20) 또는 제어부(30)에서 시계열적으로 수행된다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여 각 단계들이 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 서술하나, 각 단계의 수행주체는 특정 장치에 제한되지 않고, 그 전부 또는 일부가 서버(20) 또는 제어부(30)에서 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법은, 컴퓨터가 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계(S100), 상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계(S110), 상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계(S120), 및 상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계(S130)를 포함한다. 이하, 각 단계에 대한 상세한 설명을 기재한다.
컴퓨터는 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득할 수 있다(S100). 여기서 대상체는 환자의 신체를 말하는 것으로, 신체 장기 또는 혈관 등일 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 컴퓨터가 CT, MRI, PET 등과 같은 의료영상 촬영장비(10)로부터 촬영된 대상체의 의료영상데이터를 획득하고, 획득된 의료영상데이터를 기반으로 가상신체모델을 사전에 생성할 수 있다. 그러나, 의료영상데이터를 기반으로 사전에 생성된 가상신체모델은 대상체(예: 장기)의 외형은 정확하게 구현하고 있으나, 대상체의 표면 특징들(예: 색, 재질, 질감 등의 텍스처(texture) 특징)을 표현하고 있지는 않다. 따라서, 의료영상데이터를 기반으로 사전에 생성된 가상신체모델에 대상체의 실제 표면 특징들을 반영한 정보를 제공할 필요가 있다.
이에, 환자의 실제 수술 중, 먼저 컴퓨터는 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득할 수 있다. 여기서 가상신체모델은, 상술한 바와 같이 환자의 수술부위 대상인 신체 장기(즉, 대상체)의 전부 또는 일부를 촬영한 의료영상데이터를 기반으로 생성된 3D 모델링 데이터일 수 있다.
이후, 컴퓨터는 대상체에 대한 실제 수술 중에 촬영한 실제수술데이터를 획득할 수 있다(S110). 여기서 실제수술데이터는 의료진이 수술을 수행함에 따라 획득되는 데이터로, 대상체의 실제 수술 부위를 촬영한 영상데이터일 수 있다.
일 실시 예에서, 복강경 수술, 로봇 수술 등과 같은 최소 침습 수술을 수행하는 경우, 환자의 수술 부위에 수술도구와 카메라만 삽입하여 수술을 시행하게 된다. 이러한 경우, 컴퓨터는 환자의 신체 내부로 진입하는 카메라에 의해 촬영되는 영상을 실제수술데이터로 획득할 수 있다. 예를 들어, 실제수술데이터는 환자의 신체 내부로의 진입시부터 신체 내부의 수술 부위까지 이동하는 과정, 신체 내부의 수술 부위에 대해 수술도구에 의한 액션을 시작할 때부터 종료시까지 과정 등을 모두 촬영한 영상데이터일 수 있다.
컴퓨터는 실제수술데이터로부터 대상체에 대한 표면 특징 정보, 즉 대상체의 표면에서 표현되는 색, 재질, 질감 등과 같은 텍스처 정보를 추출할 수 있고(S120), 추출한 텍스처 정보를 단계 S100에서 획득한 기생성된 가상신체모델에 반영할 수 있다(S130).
구체적으로, 컴퓨터는 가상신체모델에서 대상체에 대한 가상 영상을 획득하고, 실제수술데이터에서 대상체의 실제 수술부위 영상을 획득할 수 있다. 이후, 컴퓨터는 가상 영상으로부터 실제 수술부위 영상에 대응하는 대응 영역을 획득하고, 대응 영역에 대상체의 실제 수술부위에 대한 텍스처 정보를 매핑하여 반영할 수 있다. 여기서, 가상 영상이란 3차원으로 구축된 가상신체모델에서 실제 카메라로 바라보는 것과 동일한 시점으로 획득된 영상을 의미할 수 있다.
일 실시 예에서, 수술 시에 환자의 신체 내부로 진입하는 카메라는 카메라가 주시하는 방향에 있는 모든 객체를 촬영하게 된다. 즉, 카메라가 환자의 특정 수술 부위에 대해 수술도구에 의한 액션을 시작할 때부터 종료시까지 수술 장면을 기록하게 된다. 컴퓨터는 수술 시에 환자의 신체 내부로 진입하는 카메라에 의해 촬영된 영상데이터(실제수술데이터) 중 원하는 시점의 영상데이터를 선택하고, 선택한 영상데이터를 이용하여 가상신체모델에 반영할 수 있다.
예를 들어, 여러 의료진이 동일한 수술을 연습하는 경우에는 실제 환자의 수술 시작시의 상태와 동일하게 가상신체모델을 구현해야 한다. 이를 위해, 컴퓨터는 전체 실제수술데이터 중에서 초반부에 획득된 실제 수술 영상데이터를 이용하여 가상신체모델을 생성할 수 있다. 예컨대, 초반부에 획득된 실제 수술 영상데이터로부터 텍스처, 지방 배치, 초기 장기 상태 등을 반영함으로써 수술 초기의 가상신체모델을 생성할 수 있다. 반면, 1차 수술을 수행한 이후 재수술이 필요한 경우, 의료진은 재수술 전에 미리 가상신체모델을 이용하여 수술 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이 경우, 컴퓨터는 전체 실제수술데이터 중에서 후반부에 획득된 실제 수술 영상데이터를 반영하여 가상신체모델을 구성할 수 있다. 이후, 의료진이 재수술을 시뮬레이션할 때, 실제 수술 동작을 가상신체모델에서 따라하는 과정을 수행함으로써 가상수술데이터를 생성할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 대상체의 실제 수술부위에 대한 텍스처 정보를 가상신체모델에 반영하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
일 실시예로, 도 3에서와 같이, 컴퓨터는 가상신체모델과 실제수술데이터의 렌더링 모습을 동일하게 하기 위해서, 가상신체모델의 가상 영상과 실제수술데이터의 수술부위 영상 간의 카메라 위치정보를 일치시킬 수 있다(S131).
예를 들어, 가상 영상의 가상 카메라의 위치와 실제 수술부위 영상의 카메라(예: 내시경 등의 수술도구에 포함된 카메라) 위치를 일치시킬 수 있다.
이와 같이, 두 영상 간의 카메라 위치정보를 일치시킴으로써, 2D 또는 3D, 한 공간에서 다른 공간으로의 매핑 시에 대상체 간의 위치가 동일하게 변환될 수 있다.
컴퓨터는 카메라 간의 위치정보를 기초로 가상 영상과 실제 수술부위 영상을 매칭시킬 수 있다(S132). 즉, 컴퓨터는 카메라 간의 위치정보를 기초로 실제 수술부위 영상에서 수술부위에 대응하는 가상 영상에 포함된 대상체의 부분이 매칭되도록 할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터는 가상 영상에서 대상체에 해당하는 부분을 추출할 수 있다. 그리고, 컴퓨터는 가상 영상에서 추출한 부분을 실제 수술부위 영상에 포함된 수술부위에 대응하도록 확대, 축소 등의 조정을 할 수 있다. 이러한 조정을 통해서 실제 수술부위 영상의 수술부위에 해당하는 가상 영상의 대상체를 매칭시킬 수 있다. 이에 따라 가상 영상의 대상체에서 수술부위에 대응하는 대응 영역을 획득할 수 있다.
컴퓨터는 영상 간의 매칭을 통해 실제 수술부위 영상에서 수술부위에 대응하는 가상 영상 내의 대응 영역을 검출하여 대응 영역의 위치 정보를 획득할 수 있다(S133).
예를 들어, 컴퓨터는 실제 수술부위 영상에 대한 카메라의 위치정보와 가상 영상에 대한 카메라의 위치정보 간의 변환 관계를 기초로 가상 영상 내의 대응 영역의 위치 정보를 도출할 수 있다. 이때 카메라의 퍼스펙티브(perspective) 값을 이용하여 대응 영역의 위치 정보를 계산할 수 있다.
컴퓨터는 실제 수술부위 영상에서 수술부위를 추출하고, 이 수술부위에 대한 텍스처 정보를 획득할 수 있다(S134).
여기서, 텍스처 정보는 대상체의 표면 컬러를 표현하는 정보(예: diffuse map), 대상체의 표면 거칠기 및 높낮이를 표현하는 정보(예: normal map, height map), 대상체의 표면 반사도를 표현하는 정보(예: occlusion map) 등을 포함할 수 있다. 또한, 정형화된 이미지 기반의 텍스처 정보뿐만 아니라, 연산을 통해 텍스처를 실시간으로 생성할 수 있는 셰이더(shader)를 적용할 수도 있다. 예를 들어, 셰이더를 적용하면 영상을 구성하는데 사용되는 모든 픽셀, 정점, 텍스처의 위치, 색조, 채도, 밝기, 대비 등과 같은 대상체의 표면의 변화를 실시간으로 생성할 수 있으며, 대상체 표면의 normal(법선, 수직방향)값에 대한 정보와 투명도, 반사도, 물체 색상 등의 일반적인 표면 속성, 조명의 종류, 개수와 방향 등에 대한 정보를 이용해 텍스처 정보를 계산할 수 있다.
컴퓨터는 가상 영상 내의 대응 영역의 위치정보를 기초로 실제 수술부위 영상으로부터 추출한 텍스처 정보를 가상 영상에 매핑할 수 있다(S135).
예를 들어, 컴퓨터는 실제 수술부위 영상으로부터 텍스처 정보를 포함하는 수술부위 영역을 추출하고, 추출한 영역을 가상 영상 내의 대응 영역의 위치 정보를 기반으로 대상체의 표면에 장착시켜 렌더링할 수 있다.
상술한 도 3의 과정을 카메라의 위치를 이동시킴으로써 반복 실행하게 되면 전체 대상체에 대해서 텍스처 정보를 추출하여 해당 대상체에 매핑할 수 있으므로, 환자의 실제 장기 모습과 동일한 가상신체모델을 얻을 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터는 대상체에 대한 표준화된 템플릿(template) 영상을 획득할 수 있다. 대상체의 표준화된 템플릿 영상은 각 대상체에 대한 외형, 크기, 위치 등과 같은 해부학적 특징들을 표준화하여 각 대상체의 템플릿을 3D 모델로 구축하여 둔 영상데이터일 수 있다. 이 경우, 컴퓨터는 표준화된 템플릿 영상을 획득하여 단계 S100에서 획득한 기생성된 가상신체모델과 정합할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터는 가상신체모델 내의 대상체를 포함하는 가상 영상에서 결손 부분을 추출할 수 있다. 그리고 컴퓨터는 표준화된 템플릿 영상을 사전에 구축하여 저장하여 둔 데이터베이스로부터 대상체에 대한 표준화 템플릿 영상을 수신하고, 수신한 표준화 템플릿 영상을 기반으로 가상 영상에서의 결손 부분을 보정할 수 있다. 이를 통해, 보다 실제 대상체의 외형과 같은 가상신체모델을 제공할 수 있다.
이후, 컴퓨터는 표준화된 템플릿 영상과의 정합을 거친 가상신체모델을 이용하여 상술한 것과 같은 텍스처 정보를 반영하는 과정을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터는 단계 S130에 의해서 텍스처 정보를 반영하여 가상신체모델을 재구성할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터는 재구성된 가상신체모델을 기반으로 실제 수술 중 실시간으로 실제수술데이터와 비교하여, 대상체의 수술 정보를 제공할 수 있다.
즉, 재구성된 가상신체모델은 실제 수술 중인 환자의 실제수술데이터로부터 추출된 텍스처 정보를 매핑한 것이기 때문에, 환자의 실제 수술부위와 동일한 정보를 포함하고 있다. 따라서, 실제 수술 중에 재구성된 가상신체모델을 활용하여 수술을 진행하면, 실제 수술 영상과 시각적인 측면에서 동일한 가상 영상을 획득할 수 있어서 실제 수술부위의 위치를 특정하거나 수술과 관련된 추가적인 정보(예: 수술도구의 위치, 방향, 움직임 등)를 얻는데 효과적일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 방법을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 컴퓨터는 대상체의 의료영상데이터(100)를 기반으로 기생성된 가상신체모델(102)을 획득할 수 있다(S200). 또한, 컴퓨터는 표준화된 템플릿 영상을 사전에 구축하여 저장하여 둔 데이터베이스(110)로부터 대상체에 대한 표준화 템플릿 영상(112)을 획득할 수 있다(S210). 또한, 컴퓨터는 실제 수술 중에 환자의 수술부위를 촬영한 실제수술데이터(120)를 획득할 수 있다(S220).
이후, 컴퓨터는 표준화 템플릿 영상(112)을 기초로 가상신체모델(102)(즉, 환자의 대상체를 포함하는 3D 모델링된 가상 영상)과의 비교를 통해서 가상신체모델(102)에서 결손 부분이나 보정이 필요한 부분을 검출할 수 있다. 이에 따라 컴퓨터는 가상신체모델(102)의 결손 부분이나 보정이 필요한 부분을 표준화 템플릿 영상(112)을 이용하여 정합을 수행할 수 있다. 따라서, 컴퓨터는 정합된 가상신체모델을 도출할 수 있다(S230).
다음으로, 컴퓨터는 실제수술데이터(120)에서 실제 수술부위에 해당하는 영역을 검출하고, 검출된 실제 수술부위 영역의 텍스처 정보를 추출할 수 있다(S240).
다음으로, 컴퓨터는 검출된 실제 수술부위 영역에 대응하는 대응 영역을 정합된 가상신체모델로부터 획득하고, 획득한 대응 영역에 실제 수술부위 영역의 텍스처 정보를 매핑할 수 있다(S250). 따라서, 환자의 실제 수술부위와 동일한 텍스처 정보를 가진 가상신체모델(130)을 최종적으로 획득할 수 있다. 즉, 최종적으로 획득된 가상신체모델(130)은 대상체의 의료영상데이터(100)를 기반으로 기생성된 가상신체모델(102)에 실제 수술부위의 텍스처 정보가 반영되어 재구성된 것이다.
상기 환자의 실제 수술부위에 대한 텍스처 정보를 정합된 가상신체모델에 매핑하는 과정(단계 S240~ S250)은 도 3의 방법을 적용하여 수행될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명은 실제 수술 중에 환자의 수술부위에 대한 여러 가지 정보(실제수술데이터, 가상신체모델, 표준화된 템플릿 영상)를 이용하여 수술 시뮬레이션 정보를 구축함으로써 환자의 실제 수술부위와 동일한 정보를 수술 중에 실시간으로 제공할 수 있다.
그러나, CT, MRI, PET 등으로부터 얻은 영상을 이용하여 구축된 종래의 3D 장기 모델의 경우, 장기의 외형은 비교적 정확하지만 장기의 색, 재질 등과 같은 표면의 텍스처 정보는 표현하고 있지 못하여 실제 환자의 장기를 수술하기 전에는 알 수 있는 방법이 없다. 따라서 종래에는 각 장기에 대해서 통상적으로 많이 사용하는 색, 재질 등을 적용하거나, 도감 등을 참조하거나, 다른 환자의 수술 영상으로부터 색, 재질 등의 텍스처를 얻어서 매핑하는 방법을 사용하였다. 이러한 방식으로 구축된 수술 시뮬레이션 모델의 경우, 실제 수술 영상에서의 환자의 장기와는 표면 특징들이 전혀 다르게 표현되기 때문에 동일한 환자의 장기라고 하더라도 시각적으로 판단하기에 어려움이 있다.
이러한 종래의 수술 시뮬레이션 모델을 개선하기 위해서, 상술한 바와 같이 본 발명에서는 특정 환자에 대해서 사전에 구축된 가상신체모델에 실제 수술 중의 영상 데이터에서 추출한 환자 장기의 텍스처 정보를 실시간으로 매핑하여 수술 집도의에게 제공한다. 즉, 환자의 실제 수술 영상과 수술 시뮬레이션(즉, 가상신체모델) 영상을 시각적인 측면에서 동일하게 만들 수 있다. 이러한 시각적 동일성을 통해, 수술 중 집도의에게 수술 영상과 수술 시뮬레이션 영상을 비교하고 수술시 필요한 정보(예: 수술 부위의 위치 등)를 얻는데 효과적이다. 또한, 수술 후 수술 시뮬레이션 모델을 이용함에 있어서 실제 수술 영상과 동일한 장기의 모습을 재현할 수 있으므로, 수술의 모든 과정(예: 내시경이나 수술도구의 움직임 등)을 마치 실제 수술을 진행하고 있는 것처럼 표현할 수 있다. 따라서 본 발명에서의 수술 시뮬레이션 모델은 수술 중에 실시간으로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 추후 재수술을 시도하거나, 교육용 자료로 활용될 수 있다. 예를 들어, 수술 시뮬레이션 모델에서 장기에 물리 엔진을 적용할 경우, 재수술 시도시 실제 환자의 장기와 동일하게 시각적으로 재현할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 시뮬레이션 정보를 구축하는 장치(300)의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(310)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(310)는 메모리(320)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 2 내지 도 4과 관련하여 설명된 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법을 수행한다.
예를 들어, 프로세서(310)는 메모리(320)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하고, 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하고, 실제수술데이터로부터 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하고, 추출한 텍스처 정보를 가상신체모델에 반영할 수 있다.
한편, 프로세서(310)는 프로세서(310) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(310)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(320)에는 프로세서(310)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(320)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 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, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10: 의료영상 촬영장비
20: 서버
30: 제어부
32: 디스플레이
34: 수술용 로봇
36: 영상촬영부
300: 수술 시뮬레이션 정보 구축 장치
310: 프로세서
320: 메모리

Claims (12)

  1. 컴퓨터에 의해 수행되는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법에 있어서,
    대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계;
    상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계;
    상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계를 포함하며,
    상기 가상신체모델에 반영하는 단계는,
    상기 가상신체모델에서, 상기 실제수술데이터로부터 추출된 상기 텍스처 정보에 해당하는 대응 영역을 획득하는 단계; 및
    상기 가상신체모델 내의 대응 영역에 상기 텍스처 정보를 매핑하는 단계를 포함하되,
    상기 대응 영역을 획득하는 단계는,
    상기 실제수술데이터를 촬영한 카메라의 위치 정보를 상기 가상신체모델에 적용하여, 상기 가상신체모델로부터 상기 대응 영역을 추출하고,
    상기 대응 영역을 획득하는 단계는,
    상기 가상신체모델 내 가상 영상에 대한 카메라 위치정보와 상기 실제수술데이터에 기초하여 획득된 상기 대상체의 수술부위 영상에 대한 카메라 위치정보를 일치시키는 단계; 및
    상기 카메라 위치정보를 기초로 상기 가상 영상과 상기 수술부위 영상을 매칭하여 상기 대응 영역의 위치 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 텍스처 정보를 추출하는 단계는,
    상기 실제수술데이터에 기초하여 획득된 상기 대상체의 수술부위 영상으로부터 실시간으로 상기 대상체의 수술부위에 대한 텍스처 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 표준화된 템플릿(template) 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 템플릿 영상을 상기 가상신체모델 내의 대상체에 대한 가상 영상에 정합하는 단계를 더 포함하며,
    상기 가상신체모델에 반영하는 단계는,
    상기 정합된 가상 영상에 기초하여 상기 텍스처 정보를 반영하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 텍스처 정보를 반영하여 상기 가상신체모델을 재구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 재구성된 가상신체모델을 기반으로 상기 실제수술데이터와 비교하여 상기 실제 수술 중 실시간으로 상기 대상체의 수술 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 가상신체모델은,
    상기 대상체의 수술부위를 촬영한 의료영상데이터를 기반으로 생성된 3D 모델링 데이터인 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 텍스처 정보를 추출하는 단계는,
    상기 대상체에 대한 표면 컬러를 표현하는 정보, 표면의 거칠기 및 높낮이를 표현하는 정보, 및 표면의 반사도를 표현하는 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 실제수술데이터는,
    상기 실제 수술 시에 상기 대상체의 수술부위로 진입하는 수술용 카메라에 의해 획득되는 것을 특징으로 하는 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법.
  11. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    대상체의 의료영상데이터를 기반으로 기생성된 가상신체모델을 획득하는 단계;
    상기 대상체에 대한 실제 수술 시에 촬영한 실제수술데이터를 획득하는 단계;
    상기 실제수술데이터로부터 상기 대상체에 대한 텍스처(texture) 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 텍스처 정보를 상기 가상신체모델에 반영하는 단계를 수행하며,
    상기 가상신체모델에 반영하는 단계는,
    상기 가상신체모델에서, 상기 실제수술데이터로부터 추출된 상기 텍스처 정보에 해당하는 대응 영역을 획득하는 단계; 및
    상기 가상신체모델 내의 대응 영역에 상기 텍스처 정보를 매핑하는 단계를 포함하되,
    상기 대응 영역을 획득하는 단계는,
    상기 실제수술데이터를 촬영한 카메라의 위치 정보를 상기 가상신체모델에 적용하여, 상기 가상신체모델로부터 상기 대응 영역을 추출하고,
    상기 대응 영역을 획득하는 단계는,
    상기 가상신체모델 내 가상 영상에 대한 카메라 위치정보와 상기 실제수술데이터에 기초하여 획득된 상기 대상체의 수술부위 영상에 대한 카메라 위치정보를 일치시키는 단계; 및
    상기 카메라 위치정보를 기초로 상기 가상 영상과 상기 수술부위 영상을 매칭하여 상기 대응 영역의 위치 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
KR1020180098413A 2018-02-20 2018-08-23 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램 KR102018565B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/KR2019/002089 WO2019164271A1 (ko) 2018-02-20 2019-02-20 가상신체모델 생성 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20180019868 2018-02-20
KR1020180019868 2018-02-20
KR1020180019867 2018-02-20
KR20180019867 2018-02-20
KR1020180019866 2018-02-20
KR20180019866 2018-02-20

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190099999A KR20190099999A (ko) 2019-08-28
KR102018565B1 true KR102018565B1 (ko) 2019-09-05

Family

ID=67763730

Family Applications (21)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180098358A KR102014385B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술영상 학습 및 학습 기반 수술동작 인식 방법 및 장치
KR1020180098360A KR102014355B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술도구의 위치 정보 산출 방법 및 장치
KR1020180098413A KR102018565B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램
KR1020180098359A KR102014359B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술영상 기반 카메라 위치 제공 방법 및 장치
KR1020180109204A KR102014377B1 (ko) 2018-02-20 2018-09-12 학습 기반 수술동작 인식 방법 및 장치
KR1020180115328A KR102013868B1 (ko) 2018-02-20 2018-09-27 수술 최적화 방법 및 장치
KR1020180122454A KR102014351B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-15 수술정보 구축 방법 및 장치
KR1020180122949A KR102013806B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-16 인공데이터 생성 방법 및 장치
KR1020180130229A KR102013866B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-29 실제수술영상을 이용한 카메라 위치 산출 방법 및 장치
KR1020180129709A KR102014364B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-29 수술영상을 이용한 출혈 평가 방법 및 장치
KR1020180131478A KR102013837B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-31 수술영상 제공 방법 및 장치
KR1020180135578A KR20190100004A (ko) 2018-02-20 2018-11-07 수술정보 활용 방법 및 장치
KR1020180135590A KR102016959B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-07 혈관 모델 생성 방법 및 장치
KR1020180140050A KR20190100009A (ko) 2018-02-20 2018-11-14 수술영상 제공 방법 및 장치
KR1020180143367A KR102013857B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-20 수술영상을 기초로 학습데이터를 생성하는 방법 및 장치
KR1020180145157A KR102013828B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-22 수술영상을 기초로 수술시간을 예측하는 방법 및 장치
KR1020180145177A KR20190100011A (ko) 2018-02-20 2018-11-22 수술영상을 이용한 수술정보 제공 방법 및 장치
KR1020180147015A KR102014371B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-26 수술영상의 인식도 평가 방법 및 장치
KR1020180149293A KR102013848B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-28 혈관 모델을 이용한 혈관 정보 제공 방법 및 장치
KR1020180153569A KR102013814B1 (ko) 2018-02-20 2018-12-03 수술영상을 이용한 가상신체모델 생성 방법 및 장치
KR1020180155562A KR102013863B1 (ko) 2018-02-20 2018-12-05 가상 신체 모델 구축 방법 및 프로그램

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180098358A KR102014385B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술영상 학습 및 학습 기반 수술동작 인식 방법 및 장치
KR1020180098360A KR102014355B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술도구의 위치 정보 산출 방법 및 장치

Family Applications After (18)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180098359A KR102014359B1 (ko) 2018-02-20 2018-08-23 수술영상 기반 카메라 위치 제공 방법 및 장치
KR1020180109204A KR102014377B1 (ko) 2018-02-20 2018-09-12 학습 기반 수술동작 인식 방법 및 장치
KR1020180115328A KR102013868B1 (ko) 2018-02-20 2018-09-27 수술 최적화 방법 및 장치
KR1020180122454A KR102014351B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-15 수술정보 구축 방법 및 장치
KR1020180122949A KR102013806B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-16 인공데이터 생성 방법 및 장치
KR1020180130229A KR102013866B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-29 실제수술영상을 이용한 카메라 위치 산출 방법 및 장치
KR1020180129709A KR102014364B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-29 수술영상을 이용한 출혈 평가 방법 및 장치
KR1020180131478A KR102013837B1 (ko) 2018-02-20 2018-10-31 수술영상 제공 방법 및 장치
KR1020180135578A KR20190100004A (ko) 2018-02-20 2018-11-07 수술정보 활용 방법 및 장치
KR1020180135590A KR102016959B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-07 혈관 모델 생성 방법 및 장치
KR1020180140050A KR20190100009A (ko) 2018-02-20 2018-11-14 수술영상 제공 방법 및 장치
KR1020180143367A KR102013857B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-20 수술영상을 기초로 학습데이터를 생성하는 방법 및 장치
KR1020180145157A KR102013828B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-22 수술영상을 기초로 수술시간을 예측하는 방법 및 장치
KR1020180145177A KR20190100011A (ko) 2018-02-20 2018-11-22 수술영상을 이용한 수술정보 제공 방법 및 장치
KR1020180147015A KR102014371B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-26 수술영상의 인식도 평가 방법 및 장치
KR1020180149293A KR102013848B1 (ko) 2018-02-20 2018-11-28 혈관 모델을 이용한 혈관 정보 제공 방법 및 장치
KR1020180153569A KR102013814B1 (ko) 2018-02-20 2018-12-03 수술영상을 이용한 가상신체모델 생성 방법 및 장치
KR1020180155562A KR102013863B1 (ko) 2018-02-20 2018-12-05 가상 신체 모델 구축 방법 및 프로그램

Country Status (1)

Country Link
KR (21) KR102014385B1 (ko)

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102301234B1 (ko) * 2019-09-20 2021-09-09 울산대학교 산학협력단 수술 영상 제공 시스템 및 그 방법
US11992373B2 (en) * 2019-12-10 2024-05-28 Globus Medical, Inc Augmented reality headset with varied opacity for navigated robotic surgery
KR102246966B1 (ko) * 2020-01-29 2021-04-30 주식회사 아티큐 신체의 목적 타겟 위치 확인 방법
KR102321157B1 (ko) * 2020-04-10 2021-11-04 (주)휴톰 수술 후 수술과정 분석 방법 및 시스템
WO2021235804A1 (ko) * 2020-05-18 2021-11-25 주식회사 루닛 메디컬 장치의 이상을 결정하는 방법 및 시스템
KR102348368B1 (ko) * 2020-05-21 2022-01-11 주식회사 누아 머신러닝 모델의 학습 데이터 생성과 머신러닝 모델을 이용한 유사 이미지 생성을 위한 장치, 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체
KR102395873B1 (ko) * 2020-06-02 2022-05-10 주식회사 메디픽셀 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR102426925B1 (ko) * 2020-06-23 2022-07-29 (주)휴톰 3d 시뮬레이션을 활용한 수술로봇의 동작 정보를 획득하는 방법 및 프로그램
KR102505016B1 (ko) * 2020-08-03 2023-03-02 (주)휴톰 수술영상 내 단위동작의 서술정보 생성 시스템 및 그 방법
WO2022035237A1 (ko) * 2020-08-11 2022-02-17 (주)휴톰 수술 도구 및 장기 인식 학습 훈련을 위한 학습 데이터 수집 장치 및 방법
KR102517398B1 (ko) * 2020-11-20 2023-04-04 주식회사 엔가든 잠금 나사 삽입홀 검출 방법
CN112712878A (zh) * 2020-12-30 2021-04-27 四川桑瑞思环境技术工程有限公司 一种数字化手术室系统和控制方法
KR102464091B1 (ko) * 2021-01-14 2022-11-04 고지환 내시경을 이용한 대장 검사 가이드 장치 및 방법
US11883245B2 (en) * 2021-03-22 2024-01-30 Verb Surgical Inc. Deep-learning-based real-time remaining surgery duration (RSD) estimation
KR102640314B1 (ko) 2021-07-12 2024-02-23 (주)휴톰 인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법
KR102606249B1 (ko) * 2021-07-15 2023-11-24 사회복지법인 삼성생명공익재단 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법 및 그 장치
WO2023003389A1 (ko) * 2021-07-21 2023-01-26 (주)휴톰 환자의 3차원 가상 기복 모델 상에 트로카의 삽입 위치를 결정하는 장치 및 방법
US11986248B2 (en) 2021-07-29 2024-05-21 Hutom Co., Ltd. Apparatus and method for matching the real surgical image with the 3D-based virtual simulated surgical image based on POI definition and phase recognition
KR20230023876A (ko) * 2021-08-10 2023-02-20 (주)휴톰 환자의 가상 기복 모델을 생성하는 장치 및 방법
KR20230039932A (ko) 2021-09-15 2023-03-22 안명천 출혈 감지 시스템 및 방법
CN113813053A (zh) * 2021-09-18 2021-12-21 长春理工大学 一种基于腹腔镜内窥影像的手术进程分析方法
KR20230089469A (ko) 2021-12-13 2023-06-20 (주)휴톰 인공지능 기반 가상 혈관 모델 제공 방법 및 장치
CN114391947B (zh) * 2021-12-15 2024-03-01 深圳爱博合创医疗机器人有限公司 一种分级控制式介入手术机器人
KR20230111043A (ko) * 2022-01-17 2023-07-25 (주)휴톰 환자의 가상 폐 모델을 생성하는 장치 및 방법
WO2023172109A1 (ko) * 2022-03-11 2023-09-14 주식회사 림사이언스 디지털 트윈을 이용하여 니들의 경로를 관리하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20240022047A (ko) * 2022-08-10 2024-02-20 주식회사 엠티이지 수술에 대한 시나리오를 제공하는 방법 및 디바이스
KR102628690B1 (ko) * 2023-07-04 2024-01-25 주식회사 클레버러스 이상행동 탐지 시스템

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002207832A (ja) * 2000-12-28 2002-07-26 Atsushi Takahashi インターネット技術指導教育配信システム、及び通信網を利用した指導システム
EP1839568B1 (en) * 2005-01-19 2018-03-07 Olympus Corporation Operation data management device, operation control device, and operation data processing method
JP4767591B2 (ja) * 2005-06-01 2011-09-07 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡診断支援方法、内視鏡診断支援装置および内視鏡診断支援プログラム
JP4781085B2 (ja) * 2005-10-25 2011-09-28 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 手術予定表示システム
US9718190B2 (en) * 2006-06-29 2017-08-01 Intuitive Surgical Operations, Inc. Tool position and identification indicator displayed in a boundary area of a computer display screen
JP4762160B2 (ja) * 2007-01-16 2011-08-31 株式会社日立メディコ 手術支援システム
US20100217991A1 (en) * 2008-08-14 2010-08-26 Seung Wook Choi Surgery robot system of server and client type
KR101049507B1 (ko) * 2009-02-27 2011-07-15 한국과학기술원 영상유도수술시스템 및 그 제어방법
KR101108927B1 (ko) * 2009-03-24 2012-02-09 주식회사 이턴 증강현실을 이용한 수술 로봇 시스템 및 그 제어 방법
KR101114226B1 (ko) * 2009-05-19 2012-03-05 주식회사 이턴 이력정보를 이용한 수술 로봇 시스템 및 그 제어 방법
KR101152177B1 (ko) * 2009-04-09 2012-06-18 의료법인 우리들의료재단 수술위치 자동 유도 방법 및 그 시스템과 수술위치의 유도기능을 갖춘 장치
GB0913930D0 (en) * 2009-08-07 2009-09-16 Ucl Business Plc Apparatus and method for registering two medical images
JP2011036371A (ja) * 2009-08-10 2011-02-24 Tohoku Otas Kk 医療画像記録装置
KR101235044B1 (ko) * 2010-11-02 2013-02-21 서울대학교병원 (분사무소) 3d 모델링을 이용한 수술 시뮬레이션 방법 및 자동 수술장치
KR101181613B1 (ko) * 2011-02-21 2012-09-10 윤상진 사용자 지정에 따라 결정되는 변위 정보에 기초하여 수술을 수행하는 수술용 로봇 시스템과 그 제어 방법
KR20120111871A (ko) * 2011-03-29 2012-10-11 삼성전자주식회사 3차원적 모델을 이용한 신체 장기의 영상 생성 방법 및 장치
KR101795720B1 (ko) * 2011-05-12 2017-11-09 주식회사 미래컴퍼니 수술 상황 판단 및 대응을 위한 수술 로봇 시스템의 제어 방법과 이를 기록한 기록매체 및 수술 로봇 시스템
KR20130015146A (ko) * 2011-08-02 2013-02-13 삼성전자주식회사 의료 영상 처리 방법 및 장치, 영상 유도를 이용한 로봇 수술 시스템
JP5596866B2 (ja) * 2011-08-26 2014-09-24 イービーエム株式会社 血管治療効果の血流シュミレーションシステム、その方法及びコンピュータソフトウエアプログラム
KR101175065B1 (ko) * 2011-11-04 2012-10-12 주식회사 아폴로엠 수술용 영상 처리 장치를 이용한 출혈 부위 검색 방법
KR101302595B1 (ko) * 2012-07-03 2013-08-30 한국과학기술연구원 수술 진행 단계를 추정하는 시스템 및 방법
KR101997566B1 (ko) * 2012-08-07 2019-07-08 삼성전자주식회사 수술 로봇 시스템 및 그 제어방법
EP3679881A1 (en) * 2012-08-14 2020-07-15 Intuitive Surgical Operations, Inc. Systems and methods for registration of multiple vision systems
KR20140112207A (ko) * 2013-03-13 2014-09-23 삼성전자주식회사 증강현실 영상 표시 시스템 및 이를 포함하는 수술 로봇 시스템
KR101572487B1 (ko) * 2013-08-13 2015-12-02 한국과학기술연구원 환자와 3차원 의료영상의 비침습 정합 시스템 및 방법
KR101538041B1 (ko) * 2013-10-15 2015-07-23 한국과학기술원 수술 도구의 위치 결정 장치 및 이를 포함하는 수술 로봇 시스템
EP3102143A4 (en) * 2014-02-04 2017-11-08 Intuitive Surgical Operations, Inc. Systems and methods for non-rigid deformation of tissue for virtual navigation of interventional tools
JP6254053B2 (ja) * 2014-08-13 2017-12-27 富士フイルム株式会社 内視鏡画像診断支援装置、システムおよびプログラム、並びに内視鏡画像診断支援装置の作動方法
JP6104288B2 (ja) * 2015-01-06 2017-03-29 三菱プレシジョン株式会社 手術シミュレーション用モデルの生成方法、手術シミュレーション方法、及び手術シミュレータ
KR20160086629A (ko) * 2015-01-12 2016-07-20 한국전자통신연구원 영상유도 수술에서 수술부위와 수술도구 위치정합 방법 및 장치
JP6594133B2 (ja) * 2015-09-16 2019-10-23 富士フイルム株式会社 内視鏡位置特定装置、内視鏡位置特定装置の作動方法および内視鏡位置特定プログラム
US20170132510A1 (en) * 2015-11-05 2017-05-11 Facebook, Inc. Identifying Content Items Using a Deep-Learning Model
KR101740286B1 (ko) * 2015-12-17 2017-05-29 (주)미래컴퍼니 수술 로봇 시스템 및 적응 제어 방법
KR20180010721A (ko) * 2016-07-22 2018-01-31 한국전자통신연구원 지능형 수술 지원 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102013866B1 (ko) 2019-08-23
KR102014359B1 (ko) 2019-08-26
KR102014364B1 (ko) 2019-08-26
KR102013814B1 (ko) 2019-08-23
KR20190100004A (ko) 2019-08-28
KR20190100011A (ko) 2019-08-28
KR102013868B1 (ko) 2019-08-23
KR102013848B1 (ko) 2019-08-23
KR102013857B1 (ko) 2019-08-23
KR102013806B1 (ko) 2019-08-23
KR102014371B1 (ko) 2019-08-26
KR102014385B1 (ko) 2019-08-26
KR102016959B1 (ko) 2019-09-02
KR20190099999A (ko) 2019-08-28
KR102014355B1 (ko) 2019-08-26
KR20190100009A (ko) 2019-08-28
KR102013837B1 (ko) 2019-10-21
KR20190100005A (ko) 2019-08-28
KR102014377B1 (ko) 2019-08-26
KR102013828B1 (ko) 2019-08-23
KR102014351B1 (ko) 2019-08-26
KR102013863B1 (ko) 2019-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102018565B1 (ko) 수술 시뮬레이션 정보 구축 방법, 장치 및 프로그램
US9990744B2 (en) Image registration device, image registration method, and image registration program
RU2711140C2 (ru) Редактирование медицинских изображений
JP2018514340A (ja) 2d/2.5d腹腔鏡画像データまたは2d/2.5d内視鏡画像データを3dボリュメトリック画像データに位置合わせするための方法とシステム
EP2901935B1 (en) Method and device for generating virtual endoscope image, and program
US11660142B2 (en) Method for generating surgical simulation information and program
US10078906B2 (en) Device and method for image registration, and non-transitory recording medium
US8098917B2 (en) Automatically updating a geometric model
CN115429430A (zh) 配准方法、信息显示方法、手术导航系统、装置及设备
KR102213412B1 (ko) 기복모델 생성방법, 장치 및 프로그램
US10102638B2 (en) Device and method for image registration, and a nontransitory recording medium
CN109350059A (zh) 用于肘部自动对准的组合的转向引擎和界标引擎
CN115298706A (zh) 用于在将合成元素应用于原始图像期间掩蔽所识别的对象的系统和方法
KR102298417B1 (ko) 수술 시뮬레이션 정보 생성방법 및 프로그램
JP2021504046A (ja) 動的術中セグメンテーションデータに対する静的術前計画データの位置合わせ
Zampokas et al. Real‐time stereo reconstruction of intraoperative scene and registration to preoperative 3D models for augmenting surgeons' view during RAMIS
US10049480B2 (en) Image alignment device, method, and program
KR20190133423A (ko) 수술 시뮬레이션 정보 생성방법 및 프로그램
KR102394757B1 (ko) 복수의 축 상에서 오브젝트를 탐색하여 결합하는 결합 인공지능 세그먼테이션 방법 및 그 장치
KR101940706B1 (ko) 수술 시뮬레이션 정보 생성방법 및 프로그램
US11657547B2 (en) Endoscopic surgery support apparatus, endoscopic surgery support method, and endoscopic surgery support system
US20220249170A1 (en) System and method for processing black bone mri data
WO2007117695A2 (en) Human anatomic mapping and positioning and anatomic targeting accuracy
CN116983084A (zh) 一种穿支皮瓣三维导航方法和系统
CN116612241A (zh) 三维重建方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)