KR102052957B1 - 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법 - Google Patents

가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정방법은, (a) 상기 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계, (b) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계, (c) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계 및 (d) 상기 (a) 단계로 회귀하되, 1개의 선택 받는 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계를 포함한다.

Description

가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING DIRECTION OF FIBER IN VIRTUAL HEART MODEL}
본 발명은 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법 에 관한 것이다. 보다 자세하게는 부정맥 치료를 위한 시뮬레이션 모델에 적용하여 섬유질 방향을 결정할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
부정맥(Arrhythmia)이란 심장에서 전기 자극이 잘 만들어지지 못하거나 자극의 전달이 제대로 이루어지지 않음으로 인해 규칙적인 수축이 계속되지 못하여 심장 박동이 비정상적으로 빨라지거나 늦어지거나 혹은 불규칙해지는 증상을 의미하며, 급사나 뇌졸중의 원인을 제공한다.
부정맥의 치료방법으로는 고주파 전극 도자 절제 시술과 같이 심장조직을 소작함으로써 심장의 전기적 전도를 차단하여 부정맥을 막을 수 있는 수술요법이 있으나, 심장의 어느 부위에 절제 시술을 수행해야 최적의 효과를 도출할 수 있는지 사전에 파악하기 어렵고, 잘못된 부위에 절제 시술을 수행하는 경우, 시술 후 부정맥이 재발하는 경우가 빈번한 문제점들이 있다.
이러한 문제점들을 방지하기 위해 실제 시술 이전에 환자 심장의 특성을 파악해볼 수 있는 부정맥 시뮬레이션이 개발되었으며, 이를 통해 환자 심장의 특성을 파악하고 최적의 시술 부위를 선택하는데 이바지할 수 있게 되었다. 이러한 부정맥 시뮬레이션은 환자 심장의 특성을 정확하게 파악해야 하는바, 심장의 다양한 특성 중에서 심장의 섬유질 방향은 매우 중요하다. 심장의 섬유질 방향은 심장의 전기 전도 방향과 부정맥의 전체적인 형태에 큰 영향을 미치기 때문이다.
그러나 환자마다 심장의 섬유질 방향에 차이가 있기에 종래의 부정맥 시뮬레이션은 심장의 섬유질 방향을 관련 분야의 지식을 가진 의사 등과 같은 전문가가 결정하여 일일이 입력해야 했으며, 그에 따라 전문가 개개인의 관점에 따른 편차가 발생하거나 입력 실수 등과 같은 오류가 발생하는 경우가 빈번하다는 문제점이 있으며, 이는 실제 시술 부위를 잘못 선정해버릴 수 있다는 치명적인 결과를 야기할 수 있다.
따라서 부정맥 시뮬레이션을 수행하는 경우 전문가 개개인의 관점에 따른 편차와 입력 실수 등과 같은 오류의 발생 가능성을 제거하여 심장의 섬유질 방향을 정확하게 결정할 수 있는 새로운 방법이 요구된다. 본 발명은 이와 관련된 것이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2010-0111234호(2010.10.14)
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 부정맥 시뮬레이션을 수행하는 경우 전문가 개개인의 관점에 따른 편차와 입력 실수 등과 같은 오류의 발생 가능성을 제거할 수 있는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 부정맥 시뮬레이션을 수행하는 경우 환자 심장의 섬유질 방향을 정확하게 결정할 수 있는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치 및 결정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정방법은, (a) 상기 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계, (b) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계, (c) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계 및 (d) 상기 (a) 단계로 회귀하되, 1개의 선택 받는 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계를 포함한다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (d) 단계는, 상기 (a) 단계로 회귀하기 이전에, (d-1) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되는지 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되지 않았다면, 상기 (d-1) 단계 이후에, (d-2) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 될 때까지 반복하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (b) 단계는, (b-1) 상기 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출하는 단계, (b-2) 상기 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출하는 단계 및 (b-3) 상기 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 상기 복수 개의 폐정맥으로 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (b-3) 단계는, (b-3-1) 상기 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 상기 생성한 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, (c-1) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출하는 단계 및 (c-2) 상기 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 상기 섬유질의 방향을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 개수가 50개를 초과하는 경우, 상기 (d-1) 단계 이후에, (d-3) 공간 내삽(Spatial Interpolation) 알고리즘을 통해 상기 가상 심장 모델에서 섬유질의 방향을 결정하지 않은 나머지 영역에서의 섬유질의 방향을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법은 컴퓨팅 장치와 결합하여, (a) 상기 컴퓨팅 장치가 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계, (b) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계, (c) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계 및 (d) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 (a) 단계로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계를 실행시키기 위하여, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현할 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 심장 섬유질 방향 결정 장치는 하나 이상의 프로세서, 네트워크 인터페이스, 상기 프로세서에 의해 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(Load)하는 메모리 및 대용량 네트워크 데이터 및 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, (a) 상기 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 오퍼레이션, (b) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 오퍼레이션, (c) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션 및 (d) 상기 (a) 오퍼레이션으로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 상기 (a) 오퍼레이션 에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 오퍼레이션을 포함한다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (b) 오퍼레이션은, (b-1) 상기 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출하는 오퍼레이션, (b-2) 상기 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출하는 오퍼레이션 및 (b-3) 상기 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 상기 복수 개의 폐정맥으로 추출하는 오퍼레이션을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (b-3) 오퍼레이션은, (b-3-1) 상기 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 상기 생성한 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 오퍼레이션을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (c) 오퍼레이션은, (c-1) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출하는 오퍼레이션 및 (c-2) 상기 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 상기 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션을 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 사용자의 특정 지점 선택에 따라 컴퓨터 프로그램이 심장의 섬유질 방향을 자동으로 결정해주므로, 전문가 개개인의 관점에 따른 편차와 입력 실수 등과 같은 오류의 발생 가능성을 제거할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 심장의 섬유질 방향을 정확하게 결정할 수 있는바, 고주파 전극 도자 절제 시술을 수행할 영역을 정확하게 선택할 수 있다는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 심장 섬유질 방향 결정 장치가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 3은 예시적인 가상 심장 모델을 도시한 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 가상 심장 모델에서 사용자로부터 선택 받은 예시적인 지점을 표시하여 도시한 도면이다.
도 5는 S220 단계가 포함하는 세부적인 단계의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 가상 심장 모델에서 5개의 돌출 부위를 표시하여 도시한 도면이다.
도 7은 도 3에 도시된 가상 심장 모델에서 4개의 폐정맥을 표시하여 도시한 도면이다.
도 8은 S230 단계가 포함하는 세부적인 단계의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 9는 도 7에 도시한 가상 심장 모델에서 4개의 폐정맥 주위의 섬유질의 방향을 화살표로 표시하여 도시한 도면이다.
도 10은 도 2에 도시된 순서도에서 S240 단계가 포함하는 세부적인 단계를 더 포함하는 순서도를 나타낸 도면이다.
도 11은 도 3에 도시된 가상 심장 모델 전 영역에서 섬유질의 방향을 화살표로 표시하여 도시한 도면이다.
도 12는 도 11에 도시된 가상 심장 모델을 180도 회전하여 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 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 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 심장 섬유질 방향 결정 장치(100, 이하, "심장 섬유질 방향 결정 장치"라 한다.)가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
그러나 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있고, 어느 한 구성이 수행하는 역할을 다른 구성이 함께 수행할 수도 있음은 물론이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)는 프로세서(10), 네트워크 인터페이스(20), 메모리(30), 스토리지(40) 및 이들을 연결하는 데이터 버스(Bus, 50)을 포함할 수 있다.
프로세서(10)는 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(10)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processer Unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 형태의 프로세서 중 어느 하나일 수 있다. 아울러, 프로세서(10)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
네트워크 인터페이스(20)는 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원하며, 그 밖의 공지의 통신 방식을 지원할 수도 있다. 따라서 네트워크 인터페이스(20)는 그에 따른 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
메모리(30)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장하며, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법을 수행하기 위해 스토리지(40)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41)을 로드할 수 있다. 도 1에서는 메모리(30)의 하나로 RAM을 도시하였으나 이와 더불어 다양한 저장 매체를 메모리(30)로 이용할 수 있음은 물론이다. 한편, 여기서 컴퓨터 프로그램(41)은 부정맥 시뮬레이션 프로그램일 수 있으며, 별도의 섬유질 방향 결정 프로그램일 수도 있다.
스토리지(40)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41) 및 대용량 네트워크 데이터(42)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 1에서는 컴퓨터 프로그램(41)의 하나로 부정맥 시뮬레이션 프로그램이 도시되었다.
이러한 스토리지(40)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 중 어느 하나일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(41)은 메모리(30)에 로드되어, 하나 이상의 프로세서(10)에 의해 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 오퍼레이션(S41-1), 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 오퍼레이션(S41-2), 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션(S41-3) 및 S41-1 오퍼레이션으로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 S41-1 오퍼레이션에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 오퍼레이션(S41-4)를 수행할 수 있다.
또한, S41-2 오퍼레이션은 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출하는 오퍼레이션(S41-2-1), 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출하는 오퍼레이션(S41-2-2) 및 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 상기 복수 개의 폐정맥으로 추출하는 오퍼레이션(S41-2-3)을 더 포함할 수 있으며, S41-2-3 오퍼레이션은 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 생성한 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 오퍼레이션(S41-2-3-1)을 더 포함할 수 있다.
한편, S41-3 오퍼레이션은 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출하는 오퍼레이션(S41-3-1) 및 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 상기 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션(S41-3-2)를 더 포함할 수 있다.
지금까지 설명한 컴퓨터 프로그램(41)이 수행하는 오퍼레이션은 컴퓨터 프로그램(41)의 일 기능으로 볼 수 있으며, 보다 자세한 설명은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법에 대한 설명에서 후술하도록 한다.
이하, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법에 대하여 도 2 내지 도 12를 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
이는 본 발명의 목적을 달성함에 있어서 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법은 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)가 수행하며, 보다 구체적으로 앞서 도 1을 참조하며 설명한 컴퓨터 프로그램(41)이 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)가 포함하는 구성들과 유기적으로 연동되어 수행하는 것으로 볼 수 있을 것이다.
한편, 이하의 설명에서 언급할 가상 심장 모델은 컴퓨터 프로그램(41)이 생성한 환자 심장의 가상 그래픽 모델로서 도 3에 예시적인 가상 심장 모델이 도시되어 있다.
우선, 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는다(S210).
여기서 특정 지점의 선택은 키보드, 마우스 등과 같은 입력 장치(미도시)를 통해 사용자로부터 입력 받을 수 있으며, 특정 지점은 가상 심장 모델의 어느 지점이든 무관하며, 도 4에 예시적인 지점을 도시하였다.
1개의 특정 지점을 선택 받았다면 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출한다(S220).
폐정맥이란 허파에서 산호화된 혈액을 심장의 좌심방에 전달하는 혈관으로서 심장 섬유질의 방향과 의학적으로 밀접한 연관이 있다. 따라서 심장 섬유질의 방향을 결정하기 이전에 폐정맥을 추출하는 S220 단계가 필요하다.
또한, 여기서 중심은 선택 받은 1개의 특정 지점이 복수 개의 폐정맥의 중심에 있다는 의미일 수 있으며, 더 나아가 1개의 특정 지점이 복수 개의 폐정맥의 중심 근처에 있다는 의미일 수도 있다. 즉, 중심은 중심과 중심에 근사한 위치까지 모두 포괄하는 광의의 개념이다.
한편, S220 단계는 도 5에 도시된 순서도와 같이 세분화될 수 있다.
우선, 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출한다(S220-1).
심장에는 일반적으로 5개의 돌출부위가 존재하는바, 5개의 돌출 부위를 도 6에서 회색으로 표시하였다. 이 경우, 도 6에서 확인할 수 있듯이 돌출부위는 소정 길이를 가지고 형성되어 있음에 따라 사용자마다 돌출부위의 끝단을 상이하게 선택할 수 있으나, 어느 지점을 선택하여도 폐정맥 추출에는 큰 영향이 없는바, 앞서 설명한 바와 같이 중심은 중심과 중심에 근사한 위치까지 모두 포함하기 때문이다. 그러나 사용자마다 돌출부위의 끝단을 상이하게 선택함으로써 발생할 수 있는 폐정맥 추출의 정확도 하락의 가능성을 제거하기 위해 컴퓨터 프로그램(41) 스스로 가상 심장 모델의 형상을 분석하여 5개의 돌출부위의 끝단을 선택하도록 구현할 수도 있다.
한편, 추출한 좌표는 가상 심장 모델이 3차원 형상이므로 3차원 좌표계인 것이 바람직하나, 경우에 따라 2차원 좌표계로 추출할 수도 있다.
돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출했다면, 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출한다(S220-2).
5개의 좌표를 예를 들어 (a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)라 한다면 이들 중 4개의 좌표를 조합하여 산출한 5개의 좌표 조합은 {(a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l)}, {(a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (m, n, o)}, {(a, b, c), (d, e, f), (j, k, l), (m, n, o)}, {(a, b, c), (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)} 및 {(d, e, f), (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)}가 될 것이다.
5개의 좌표 조합을 산출했다면, 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 복수 개의 폐정맥으로 추출한다(S220-3).
보다 구체적으로, 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 것인바, S220-3단계는 이를 S220-3-1 단계로 더 포함할 수 있으나, 설명의 편의상 도 5에 별도 도시하지는 않았다.
예를 들어 설명하도록 한다. 5개의 좌표 조합 {(a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l)}, {(a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (m, n, o)}, {(a, b, c), (d, e, f), (j, k, l), (m, n, o)}, {(a, b, c), (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)} 및 {(d, e, f), (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)}을 순서대로 좌표 조합 1 내지 5라 할 경우, 좌표 조합 1에서 좌표 (a, b, c), (d, e, f), (g, h, i)를, 좌표 조합 2에서 좌표 (d, e, f), (g, h, i), (m, n, o)를, 좌표 조합 3에서 (a, b, c), (d, e, f), (j, k, l)를, 좌표 조합 4에서 (g, h, i), (j, k, l), (m, n, o)를, 좌표 조합 5에서 (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l)를 선택하여 평면을 각각 형성하고, 생성한 평면 각각에 (j, k, l), (a, b, c), (m, n, o), (a, b, c), (m, n, o)가 가장 가까운 좌표 조합을 선택하는 것이다.
한편, 앞서 설명한 3개의 좌표 조합의 선택은 예시적인 것이며, 4개의 좌표 중 평면 생성을 위한 3개의 좌표는 어느 것이나 무방하며, 가능한 모든 경우의 수를 산정하여 평면을 생성하고, 나머지 좌표와 거리를 비교하여 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 것이 바람직하다.
각각의 좌표 조합이 4개의 좌표를 포함하고 있으므로 추출한 폐정맥의 좌표 역시 4개가 될 것이며, 이는 앞서 S220-1 단계에서 사용자로부터 선택 받은 5개의 돌출부위의 끝단 중, 4개에 해당될 것이다. 추출한 4개의 폐정맥을 빗금 표시하여 도 7에 예시적으로 도시한바, 도 6에 도시한 5개의 돌출부위 중 4개에 해당하는 것을 확인할 수 있다. 앞서 설명한 예시를 통해 설명하면 좌표 조합 1인 {(a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l)}가 S220-3 단계를 통해 추출되었다면, 좌표 (a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l) 각각이 4개의 폐정맥 각각의 좌표가 될 것이다.
한편, 이 경우 컴퓨터 프로그램(41)은 심장 섬유질 방향 결정 장치(100)가 포함하는 출력부(미도시) 또는 이와 연결된 모니터 등과 같은 출력 장치(미도시)를 통해 추출한 복수 개의 폐정맥의 모습을 가상 심장 모델상에 표시하여 출력할 수 있을 것이다.
다시 도 2에 대한 설명으로 돌아가도록 한다.
복수 개의 폐정맥을 추출했다면, 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정한다(S230).
S230 단계는 도 8에 도시된 순서도와 같이 세분화될 수 있다.
우선, 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출한다(S230-1).
예를 들어, 앞서 설명한 예시를 통해 추출한 폐정맥 각각의 좌표가 (a, b, c), (d, e, f), (g, h, i), (j, k, l)이라면, 이들 각각의 좌표로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 좌표를 모두 추출하는 것이다. 여기서 2cm는 섬유질 방향을 결정하기 위한 폐정맥과의 거리에 있어서 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 컴퓨터 프로그램(41)을 다르게 설정하여 이격된 거리를 조정할 수 있음은 물론이다.
이후, 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 섬유질의 방향을 결정한다(S230-2).
도 9에 4개의 폐정맥 주위의 섬유질의 방향을 화살표로 표시하여 도시하였다.
다시 도 2에 대한 설명으로 돌아가도록 한다.
S230 단계까지 수행했다면, S210 단계에서 사용자로부터 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥, 그리고 해당 폐정맥 주위의 섬유질의 방향이 결정되는바, 가상 심장 모델의 나머지 영역에서 섬유질의 방향 역시 결정할 필요가 있다.
이 경우, 다시 S210 단계로 회귀하되, 사용자로부터 선택 받는 1개의 특정 지점은 S210 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 S240 단계를 더 수행할 수 있다.
예를 들어, S210 단계에서 사용자로부터 (p, q, r)이라는 1개의 특정 지점을 선택 받았다면, S240 단계에서 회귀한 새로운 S210 단계에서는 이와 상이한 (s, t, u)라는 1개의 특정 지점을 선택 받는다는 것이다. 동일한 특정 지점을 선택 받는 경우 동일한 폐정맥 그리고 해당 폐정맥 주의의 섬유질의 방향이 중복되어 결정될 것이므로 무의미한 프로세스가 진행될 것이기 때문이다.
한편, 도 10을 참조하면 S240 단계가 보다 구체화된 순서도가 도시되어 있는바, 우선, 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되는지 판단하는 S240-1 단계를 더 포함할 수 있으며, 선택 받은 1개의 특정 지점의 개수가 50개가 되지 않았다면, 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 될 때까지 반복하는 S240-2 단계를 수행한다. 즉, S240-2 단계는 선택 받은 1개의 특정 지점의 개수 전체의 카운트 단계로 볼 수 있다.
여기서 50개는 가상 심장 모델의 전 영역에서 비교적 균등하게 특정 지점을 선택 받는 경우일 때 설정된 개수이며, 사용자에 따라 균등하지 않게 특정 지점을 선택하는 경우도 있을 수 있으므로, 필요에 따라 컴퓨터 프로그램(41)을 다르게 설정하여 개수를 조정할 수 있음은 물론이다.
S240-1 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되었다면, S240-2 단계가 아니라 공간 내삽(Spatial Interpolation) 알고리즘을 통해 가상 심장 모델에서 섬유질의 방향을 결정하지 않은 나머지 영역에서의 섬유질의 방향을 결정하는 S240-3 단계를 수행한다.
공간 내삽 알고리즘은 공지된 알고리즘에 해당하는바, 본 발명에 적용한 모습을 구체적으로 설명하면, 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 될 때까지 결정된 섬유질의 방향에 부여된 방향 데이터를 이용한다. 보다 구체적으로 섬유질의 방향을 결정하고자 하는 임의의 지점에 대하여 해당 지점으로부터 가장 가깝되 조밀하지 않은 5개의 지점에 부여된 섬유질 방향의 방향 데이터, 즉 섬유질의 방향을 결정하고자 하는 임의의 지점으로부터 5개의 지점까지의 거리에 따른 가중 평균 방향 데이터를 산출하여 해당 지점에 방향 데이터를 부여할 수 있다.
도 11에는 S240-3 단계까지 완료된 가상 심장 모델이 도시되어 있으며, 도 12는 도 11에 도시된 가상 심장 모델을 180도 회전한 가상 심장 모델이 도시되어 있는바, 이를 통해 고주파 전극 도자 절제 시술을 수행할 영역을 선택할 수 있을 것이다.
지금까지 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법에 대하여 설명하였다. 본 발명에 따르면, 사용자의 특정 지점 선택에 따라 컴퓨터 프로그램(41)이 심장의 섬유질 방향을 자동으로 결정해주므로 전문가 개개인의 관점에 따른 편차와 입력 실수 등과 같은 오류의 발생 가능성을 제거할 수 있으며, 심장의 섬유질 방향을 정확하게 결정할 수 있는바, 고주파 전극 도자 절제 시술을 수행할 영역을 정확하게 선택할 수 있을 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법은 동일한 기술적 특징을 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현할 수 있으며, 이 경우 컴퓨팅 장치와 결합하여 컴퓨팅 장치가 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계, 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계, 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계 및 (a) 단계로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계를 수행할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램과 앞서 도 1을 참조하며 설명한 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치(100) 모두 중복 서술을 방지하기 위해 자세히 기술하지는 않았지만 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법과 동일한 기술적 특징을 가지며, 도 2 내지 도 12를 참조하며 설명한 내용 모두가 적용될 수 있음은 물론이다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 심장 섬유질 방향 결정 장치
10: 프로세서
20: 네트워크 인터페이스
30: 메모리
40: 스토리지
41: 컴퓨터 프로그램
50: 데이터 버스

Claims (12)

  1. 심장 섬유질 방향 결정 장치가 환자의 가상 심장 모델에서 섬유질 방향을 결정하는 방법에 있어서,
    (a) 상기 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계;
    (b) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계;
    (c) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 (a) 단계로 회귀하되, 1개의 선택 받는 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계;
    를 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    상기 (a) 단계로 회귀하기 이전에,
    (d-1) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되는지 판단하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 되지 않았다면,
    상기 (d-1) 단계 이후에,
    (d-2) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 총 개수가 50개가 될 때까지 반복하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (b-1) 상기 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출하는 단계;
    (b-2) 상기 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출하는 단계; 및
    (b-3) 상기 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 상기 복수 개의 폐정맥으로 추출하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 (b-3) 단계는,
    (b-3-1) 상기 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 상기 생성한 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    (c-1) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출하는 단계; 및
    (c-2) 상기 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 상기 섬유질의 방향을 결정하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 선택 받은 1개의 특정 지점의 개수가 50개를 초과하는 경우,
    상기 (d-1) 단계 이후에,
    (d-3) 공간 내삽(Spatial Interpolation) 알고리즘을 통해 상기 가상 심장 모델에서 섬유질의 방향을 결정하지 않은 나머지 영역에서의 섬유질의 방향을 결정하는 단계;
    를 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 방법.
  8. 컴퓨팅 장치와 결합하여,
    (a) 상기 컴퓨팅 장치가 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 단계;
    (b) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 단계;
    (c) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 컴퓨팅 장치가 상기 (a) 단계로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 상기 (a) 단계에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 단계;
    를 실행시키기 위하여,
    매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 환자의 가상 심장 모델에서 섬유질 방향을 결정하는 심장 섬유질 방향 결정 장치에 있어서,
    하나 이상의 프로세서;
    네트워크 인터페이스;
    상기 프로세서에 의해 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(Load)하는 메모리; 및
    대용량 네트워크 데이터 및 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    (a) 상기 가상 심장 모델에서 1개의 특정 지점을 선택 받는 오퍼레이션;
    (b) 상기 선택 받은 1개의 특정 지점을 중심으로 하는 복수 개의 폐정맥을 추출하는 오퍼레이션;
    (c) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥으로부터 소정 거리 이내에 존재하는 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션; 및
    (d) 상기 (a) 오퍼레이션으로 회귀하되, 선택 받는 1개의 특정 지점은 상기 (a) 오퍼레이션에서 선택 받은 1개의 특정 지점과 상이한 오퍼레이션;
    을 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (b) 오퍼레이션은,
    (b-1) 상기 가상 심장 모델이 포함하는 5개의 돌출부위의 끝단을 선택 받아 좌표를 추출하는 오퍼레이션;
    (b-2) 상기 추출한 5개의 좌표 중 4개의 좌표를 조합하여 5개의 좌표 조합을 산출하는 오퍼레이션; 및
    (b-3) 상기 산출한 5개의 좌표 조합 각각이 포함하는 4개의 좌표가 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하여 상기 복수 개의 폐정맥으로 추출하는 오퍼레이션;
    을 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 (b-3) 오퍼레이션은,
    (b-3-1) 상기 4개의 좌표 중 3개의 좌표를 선택하여 평면을 생성하고, 나머지 1개의 좌표가 상기 생성한 평면에 가장 가까운 좌표 조합을 추출하는 오퍼레이션;
    을 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 (c) 오퍼레이션은,
    (c-1) 상기 추출한 복수 개의 폐정맥 각각의 끝단으로부터 2cm 이격된 거리에 존재하는 복수 개의 좌표를 추출하는 오퍼레이션; 및
    (c-2) 상기 추출한 복수 개의 좌표를 연결하여 상기 섬유질의 방향을 결정하는 오퍼레이션;
    을 더 포함하는 가상 심장 모델에서의 섬유질 방향 결정 장치.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130197881A1 (en) 2012-01-30 2013-08-01 Siemens Aktiengesellschaft Method and System for Patient Specific Planning of Cardiac Therapies on Preoperative Clinical Data and Medical Images
JP2014512201A (ja) 2011-02-11 2014-05-22 ザ・ジョンズ・ホプキンス・ユニバーシティー 患者別に心臓手術を計画するシステムおよび方法
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Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101109738B1 (ko) 2009-04-06 2012-02-24 강원대학교산학협력단 심장 부정맥 진단방법 및 그 진단장치
KR102211154B1 (ko) * 2013-08-06 2021-02-04 삼성전자주식회사 심장 운동 모델링에 기반하여 심장 질환을 진단하는 방법 및 장치
KR101814248B1 (ko) * 2014-09-05 2018-01-04 주식회사 케이티 무선랜 캐리어를 이용한 데이터 전송 방법 및 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014512201A (ja) 2011-02-11 2014-05-22 ザ・ジョンズ・ホプキンス・ユニバーシティー 患者別に心臓手術を計画するシステムおよび方法
US20130197881A1 (en) 2012-01-30 2013-08-01 Siemens Aktiengesellschaft Method and System for Patient Specific Planning of Cardiac Therapies on Preoperative Clinical Data and Medical Images
US20150294082A1 (en) 2014-04-10 2015-10-15 Siemens Aktiengesellschaft System and method for patient-specific image-based guidance of cardiac arrhythmia therapies

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