KR102112706B1 - 결절 검출 방법 및 이를 이용한 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시서는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 결절 검출 방법에 관한 것이다. 본 개시서에 개시된 결절 검출 방법에 따르면, 상기 컴퓨팅 장치가, 피사체의 연속적 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제2 영상군을 획득하도록 지원하고, 상기 제2 영상군을 통해 상기 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군을 생성하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제3 영상군을 생성하도록 지원하며, 상기 제1 영상군 및 상기 제3 영상군에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 결절 영역 검출을 수행하도록 지원하여 상기 결절 검출 결과를 제공한다.

Description

결절 검출 방법 및 이를 이용한 장치{METHOD FOR DETECTING NODULE AND APPARATUS USING THE SAME}

본 발명은 병변, 특히, 결절 검출 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다.

진단에 이용되는 결절을 분석하기 위한 영상 검사로서 현재 CT(컴퓨터 단층 촬영) 기술이 널리 이용되고 있다. CT 영상을 이루는 개별 영상은 소정 슬라이스 두께의 부피를 평면에 투영(projection)한 것인데, 그 개별 영상의 두께를 편의상 CT 영상의 슬라이스 두께라고 지칭한다.

CT 영상은 소정 슬라이스 두께의 부피를 평면에 투영하여 생성되기 때문에, 절편의 두께에 따라 영상의 특성이 현격하게 변화할 수 있다. 즉, 두꺼운 슬라이스 두께에 대응하는 영상은 물리적으로 두꺼운 슬라이스 두께의 부피를 특정 평면에 투영한 것이기 때문에 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 영상보다 영상의 품질이 낮다.

CT 영상과 같은 3D 영상에 기반하여 결절 영역을 검출하는 과정에서는, 판독 대상 영상에 대응되는 슬라이스 두께가 소정의 두께 이상이 되는 경우, 결절 영역의 검출이 정확하게 이루어지지 않을 가능성이 높다.

Chao Dong etal. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks, arXiv preprint arXiv:1501.00092v3, 2015 Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C. Y., & Berg, A. C. (2016, October). Ssd: Single shot multibox detector. In　European conference on computer vision　(pp. 21-37). Springer, Cham.

본 발명은 피검체의 의료 영상에 기반하여 결절을 검출하는 과정에서, 미리 저장된 영상들 중 소정의 슬라이스 두께를 초과하는 영상들을 선별하고, 선별된 영상들에 대해 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 영상을 생성하고, 생성된 영상에 기초하여 결절 영역을 검출함으로써, 결절 검출의 정확도를 높일 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 두꺼운 슬라이스 두께에 대응하는 영상군의 영상으로부터 얇은 슬라이스 두께에 대응하는 영상군의 영상을 생성하고, 두꺼운 슬라이스 두께의 영상군의 영상과 얇은 슬라이스 두께의 영상군의 영상 모두에 대해 결절 영역을 검출하고, 검출 결과를 상호 매칭하여 외부 엔티티(entity)에 제공함으로써, 보다 정확한 결절 검출 결과를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양(aspect)에 따르면, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 결절 검출 방법은 (a) 상기 컴퓨팅 장치가, 피사체의 연속적 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제2 영상군을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제2 영상군을 통해 상기 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군을 생성하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제3 영상군을 생성하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 영상군 및 상기 제3 영상군에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 결절 검출을 수행하도록 지원하는 단계; 및 (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 결절 검출 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 결절 검출 방법에서 (d) 단계는 (d1) 상기 제3 영상군에 대해 수행된 검출 결과를 상기 제1 영상군에 대해 수행된 검출 결과에 매칭하는 단계; 및 (d2) 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 결절 검출 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 (d1) 단계는 상기 검출 결과에 포함된 결절의 위치 정보, 상기 결절의 크기 정보 및 상기 결절에 해당될 확률 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 제3 영상군에 대해 수행된 검출 결과를 상기 제1 영상군에 대해 수행된 검출 결과에 매칭할 수 있다.

유리하게는, 상기 제1 영상군은 상기 피사체에 속한 연속적인 부피들에 대하여 생성된 일련의 영상들 중 적어도 일부를 평면에 투영함으로써 생성되고, 상기 제3 영상군은 SR(superresolution)에 의하여, 상기 제2 영상군으로부터 생성된다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 컴퓨팅 장치로 하여금, 본 개시서에 나타난 방법을 수행하도록 구현된 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램도 제공된다.

본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 사체 영상에 존재하는 결절을 검출하는 결절 검출 방법을 제공하는 컴퓨팅 장치가 제공되는데, 그 컴퓨팅 장치는, 피사체의 연속적인 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군을 수신하는 통신부; 상기 제1 영상군에 포함된 결절 영역 검출을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 (a) 상기 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께 이상의 부피에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제2 영상군을 획득하도록 지원하고, (b) 상기 제2 영상군을 통해 상기 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군을 생성하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제3 영상군을 생성하도록 지원하고, (c) 상기 제1 영상군 및 상기 제3 영상군에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 결절 영역 검출을 수행하도록 지원하고, (d) 상기 결절 검출 결과를 제공한다.

본 발명의 일 실시 예에 의하면, 영상에서 결절 영역을 검출하는 과정에서, 소정의 두께를 초과하는 슬라이스 두께에 대응되는 영상에 대하여 보다 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 영상을 추가적으로 생성하고, 원본 영상 및 추가적으로 생성된 영상 모두에 대해 결절 영역 검출을 수행함으로써, 결절 영역 검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 발명에 따르면 궁극적으로 의료진의 진단의 정확도를 향상시켜 의료 현장에서의 워크플로(workflow)를 혁신할 수 있게 되는 잠재적 효과가 있다.

그리고 본 발명은, 종래에 병원에서 이용하고 있는 의료 영상, 예컨대 3차원적으로 획득된 초음파 영상, MRI 영상 등이 그대로 활용될 수 있는바, 본 발명의 방법이 특정 형식의 영상이나 플랫폼에 종속되지 않음은 물론이다. 또한, 본원의 발명은 아래에서 예시되는 폐결절 영역의 검출뿐만 아니라, 의료 영상에서 임의의 병변 영역을 검출하는 다양한 방식에까지 확장될 수 있음은 통상의 기술자가 용이하게 예측할 수 있을 것이다.

본 발명의 실시 예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시 예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람(이하 "통상의 기술자"라고 함)에게 있어서는 발명에 이르는 노력 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 제공 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 결절 검출 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 결절 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 결절 검출 방법이 수행되는 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치에 의한 결절 검출 방법을 통해 생성된 출력 영상의 일례를 도시하는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시 예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 이용된 "영상" 또는 "영상 데이터"라는 용어는 이산적 영상 요소들(예컨대, 2차원 영상에 있어서는 픽셀, 3차원 영상에 있어서는 복셀)로 구성된 다차원 데이터를 지칭한다. 예를 들어 "영상"은 (콘-빔형; cone-beam) 전산화 단층 촬영(computed tomography), MRI(magnetic resonance imaging), 초음파 또는 본 발명의 기술분야에서 공지된 임의의 다른 의료 영상 시스템의 의하여 수집된 피사체, 즉 피검체(subject)의 의료 영상일 수 있다. 또한 영상은 비의료적 맥락에서 제공될 수도 있는바, 예를 들어 원격 감지 시스템(remote sensing system), 전자현미경(electron microscopy) 등등이 있을 수 있다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '영상'은 (예컨대, 비디오 화면에 표시된) 눈으로 볼 수 있는 영상 또는 (예컨대, CT, MRI 검출기 등의 픽셀 출력에 대응되는 파일과 같은) 영상의 디지털 표현물을 지칭하는 용어이다.

설명의 편의를 위하여 제시된 도면에서는 때때로 콘-빔형 CT(cone-beam computed tomography; CBCT) 영상 데이터가 예시적 영상 형식(modality)인 것으로 도시되었다. 그러나 통상의 기술자는 본 발명의 다양한 실시 예에서 이용되는 영상 형식들이 X선 영상, MRI, CT, PET(positron emission tomography), PET-CT, SPECT, SPECT-CT, MR-PET, 3D 초음파 영상 등등을 포함하나 3차원적 영상 및 이로부터 파생된 슬라이스 영상이기만 하면 예시적으로 열거된 형식에 한정되지 않는다는 점을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 'DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine; 의료용 디지털 영상 및 통신)' 표준은 의료용 기기에서 디지털 영상 표현과 통신에 이용되는 여러 가지 표준을 총칭하는 용어인바, DICOM 표준은 미국 방사선 의학회(ACR)와 미국 전기 공업회(NEMA)에서 구성한 연합 위원회에서 발표한다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '의료영상 저장 전송 시스템(PACS; picture archiving and communication system)'은 DICOM 표준에 맞게 저장, 가공, 전송하는 시스템을 지칭하는 용어이며, X선, CT, MRI와 같은 디지털 의료영상 장비를 이용하여 획득된 의료영상 이미지는 DICOM 형식으로 저장되고 네트워크를 통하여 병원 내외의 단말로 전송이 가능하며, 이에는 판독 결과 및 진료 기록이 추가될 수 있다.

그리고 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '학습' 혹은 '러닝'은 절차에 따른 컴퓨팅(computing)을 통하여 기계 학습(machine learning)을 수행함을 일컫는 용어인바, 인간의 교육 활동과 같은 정신적 작용을 지칭하도록 의도된 것이 아님을 통상의 기술자는 이해할 수 있을 것이다.

그리고 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 또한, '하나' 또는 '한'은 하나 이상의 의미로 쓰인 것이며, '또 다른'은 적어도 두 번째 이상으로 한정된다.

통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다. 따라서, 특정 구조나 기능에 관하여 본 명세서에 개시된 상세 사항들은 한정하는 의미로 해석되어서는 아니되고, 단지 통상의 기술자가 실질적으로 적합한 임의의 상세 구조들로써 본 발명을 다양하게 실시하도록 지침을 제공하는 대표적인 기초 자료로 해석되어야 할 것이다.

더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시 예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 통상의 기술자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 영상 제공 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는, 통신부(110) 및 프로세서(120)를 포함하며, 상기 통신부(110)를 통하여 외부 컴퓨팅 장치(미도시)와 직간접적으로 통신할 수 있다.

구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치(100)는, 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.

이와 같은 컴퓨팅 장치의 통신부(110)는 연동되는 타 컴퓨팅 장치와 요청과 응답을 송수신할 수 있는바, 일 예시로서 그러한 요청과 응답은 동일한 TCP(transmission control protocol) 세션(session)에 의하여 이루어질 수 있지만, 이에 한정되지는 않는바, 예컨대 UDP(user datagram protocol) 데이터그램(datagram)으로서 송수신될 수도 있을 것이다. 덧붙여, 넓은 의미에서 상기 통신부(110)는 명령어 또는 지시 등을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치, 프린터, 디스플레이, 기타 외부 출력장치를 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서(120)는 MPU(micro processing unit), CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit) 또는 TPU(tensor processing unit), 캐시 메모리(cache memory), 데이터 버스(data bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.

하기의 설명에서는 본원 발명의 영상이 흉부 CT 영상을 대상으로 하고, 흉부 CT 영상에서 폐결절을 검출하는 내용이 예시되어 있으나, 본원 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않고, 일반적인 3차원 의료 영상에 모두 적용이 가능하고, 대상이 되는 영상에 포함되는 임의의 병변 영역을 검출하는 과정에서 적용될 수 있다는 점은 통상의 기술자가 용이하게 이해할 것이다.

도 2는 본 발명에 따른 영상 제공 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.

도 2에 도시된 개별 모듈들은, 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 통신부(110)나 프로세서(120), 또는 상기 통신부(110) 및 프로세서(120)의 연동에 의하여 구현될 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

도 2를 참조하여 본 발명에 따른 방법 및 장치의 구성을 간략히 개관하면, 컴퓨팅 장치(100)는 그 구성요소로서 영상 획득 모듈(210)을 포함할 수 있다. 이 영상 획득 모듈(210)은 데이터베이스에 미리 저장되거나 영상 촬영을 위한 전용 기기로부터 획득되는 제1 영상군에 포함되는 영상을 획득할 수 있다. 제1 영상군에 포함되는 영상은 피사체에 속한 연속적인 부피들을 평면에 투영함으로써 생성된 영상으로, 제1 영상군의 영상은 피사체의 축면 영상(axial image)일 수 있다.

폐결절과 같이 검출하고자 하는 대상의 크기가 매우 작은 경우, 결절 검출 알고리즘의 설계 및 실제 적용에 있어서 매우 얇은 슬라이스 두께의 영상을 대상으로 하는 것이 보다 정확한 결과가 추출될 확률이 높다. 하지만, 이 경우 다수의 영상에 대한 판독을 수행해야 하므로, 판독 시간이 오래 걸리고, 영상 보존 비용이 증가한다는 문제점이 있다. 실제로, 판독 효율 또는 보존 비용의 문제로 3D 의료 영상은 비교적 두꺼운 슬라이스 두께에 대응되는 영상으로 생성되어 저장될 수 있고, 제1 영상군의 영상은 앞서 설명된 비교적 두꺼운 슬라이스 두께에 대응되는 영상일 수 있다.

영상 획득 모듈(210)을 통해 획득한 제1 영상군의 영상은 영상 선별 모듈(220)로 전달될 수 있는데, 영상 선별 모듈(220)은 전달된 제1 영상군의 영상에서 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 영상을 제2 영상군의 영상으로 선별하고, 선별된 영상을 추가적인 프로세스를 위한 영상 생성 모듈(230)에 전달할 수 있다. 구체적으로, 영상 선별 모듈(220)은 각각의 영상에 대응하여 미리 저장된 DICOM 태그 정보 또는 이에 대응하는 메타 정보에 기초하여 각각의 제1 영상군의 영상의 두께 정보를 획득할 수 있다. 소정의 두께 이상의 슬라이스 두께에 대응되는 영상에서는 미세한 크기의 폐결절이 정확하게 검출되기 어렵기 때문에, 본원 발명의 컴퓨팅 장치는 미리 정해진 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 영상을 선별하고, 선별된 영상들을 영상 생성 모듈(230)에 전송할 수 있다. 이하 설명되는 모듈이 수행하는 추가적인 프로세스를 통해 본원 발명은 결절 검출 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 영상 선별 모듈(220)은 제1 영상군에 포함된 모든 영상을 결절 검출 모듈(240)에 전달할 수 있다.

영상 생성 모듈(230)은 수신한 제1 영상군의 영상들을 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 영상을 포함하는 제3 영상군을 생성할 수 있다. 영상 생성 모듈(230)은 제2 영상군의 영상에서 추출된 특징에 부합하는 제3 영상군의 영상을 재생성하는 구성인 바, 그 일 예시는 제2 영상군의 영상들과 이에 대응되는 제3 영상군의 영상들에 기초하여 학습된 인공신경망을 포함할 수 있다. 구체적으로, 영상 생성 모듈(230)에 포함되는 학습된 인공 신경망은 제2 영상군의 영상으로부터 제3 영상군의 영상을 생성하도록 구성된 심층 신경망인 완전합성곱 신경망을 이용하는 것으로, 해당 완전합성곱 신경망은 제1 슬라이스 두께 및 제2 슬라이스 두께를 파라미터로 받고, 수신한 제2 영상군의 영상을 제2 슬라이스 두께에 대응하는 제3 영상군의 영상을 생성하도록 학습될 수 있다. 이를 위하여 해당 완전합성곱 신경망은 제1 슬라이스 두께의 제1 훈련용 영상 및 제2 슬라이스 두께의 제2 훈련용 영상을 포함하는 복수의 훈련용 영상 쌍을 훈련 데이터로 이용하여 미리 학습된 것일 수 있다.

한편 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는, 즉, 해상도를 높이는 기법인 SR(superresolution; 초해상)이 가능하다는 점은 알려져 있는 바, 이 SR은 예컨대 비특허문헌 0001: [Chao Dong etal. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks, arXiv preprint arXiv:1501.00092v3, 2015]에 예시된 바와 같다. 이 문헌에서 설명된 SR의 기법 또한 입력 영상의 특징을 추출하고 그 특징에 부합하는 출력 영상을 재생성하는 것이므로, 통상의 기술자는 이 SR 기법의 적용에 의하여, 제2 영상군의 영상으로부터 제3 영상군의 영상이 생성될 수도 있다는 점을 이해할 수 있을 것이다.

영상 생성 모듈(230)의 동작 방식은 앞서 예시적으로 설명된 알고리즘에 한정되지 않고, 입력 영상을 통해 입력 영상보다 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 영상을 재생성하는 임의의 방식을 통해 수행될 수 있다는 점은 통상의 기술자가 이해할 것이다.

결절 검출 모듈(240)은 입력된 영상에서 결절 영역(예를 들어, 폐결절 영역)을 검출할 수 있다. 결절 검출 모듈(240)은 입력 영상에서 결절 영역의 위치, 결절 영역의 직경, 결절 영역에 해당될 확률 중 적어도 하나를 출력하도록 학습된 딥 러닝 기반의 인공 신경망을 포함할 수 있다. 결절 검출을 위해 학습된 인공 신경망으로 Single shot detector가 널리 사용된다는 점은 알려져 있다. 예를 들어, Single shot detector의 동작 방식은 비특허문헌 0002: [ Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C. Y., & Berg, A. C. (2016, October). Ssd: Single shot multibox detector. In　European conference on computer vision　(pp. 21-37). Springer, Cham.]에 예시된 바를 통해 통상의 기술자가 용이하게 이해할 수 있을 것이다. Single shot detector는 입력 영상에 포함되는 물체와 탐지 대상 물체가 일치하는지 여부를 그 유사도에 기초하여 결정하고, 결정 결과를 출력하도록 학습되는 것으로, 통상의 기술자는 Single shot detector를 이용하여 입력 영상에 결절 영역을 검출할 수 있다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 결절 검출 모듈(240)에 포함되는 인공 신경망은 앞서 설명된 Single shot detector 뿐만 아니라, 라벨링된 학습 데이터에 기반하여 물체를 인식하도록 학습되는 임의의 방식에 기초하여 구현될 수 있다는 점은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

결절 검출 모듈(240)은 영상 선별 모듈(220)로부터 수신한 제1 영상군의 영상 및 영상 생성 모듈(230)로부터 수신한 제3 영상군의 영상 각각에 대하여 독립적으로 결절 영역을 검출할 수 있다.

검출 결과 제공 모듈(250)은 제1 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과 및 제3 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과를 상호 매칭하여 출력 영상을 생성하고, 생성된 출력 영상을 외부 엔티티에 제공할 수 있다. 예를 들어, 검출 결과 제공 모듈(250)은 결절 검출 결과에 포함된 결절의 위치, 크기, 결절에 해당될 확률 정보에 기초하여 제1 영상군에서 검출된 결절 영역과 제3 영상군에서 검출된 결절 영역을 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 최종 결절 검출 결과를 결정할 수 있다. 출력 영상은 최종 결절 검출 결과에 기초하여 제1 영상군의 영상에 결절 영역을 마킹함으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 검출 결과 제공 모듈(250)은 i) 두 결절 검출 결과(제1 영상군 또는 제3 영상군에 대한 결절 검출 결과) 중 일부에 반영되지 않은 결절 검출 결과를 최종 결절 검출 결과에 반영하거나, ii) 제1 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과를 제3 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과에 기초하여 수정하거나, iii) 제1 영상군에 대한 결절 검출 결과와 제3 영상군에 대한 결절 검출 결과에 서로 다른 가중치를 부여하여 결절 검출 결과를 결정함으로써, 최종 결절 검출 결과를 결정하고, 최종 결절 검출 결과를 출력 영상에 반영하여 외부 엔티티에 제공할 수 있다. 일례로, 검출 결과 제공 모듈(250)은 제1 영상군의 영상에서는 결절 영역이 아닌 것으로 판정되었으나, 보다 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군의 영상을 통해 해당 영역이 결절 영역으로 검출된 경우, 출력 영상을 통해 해당 영역을 마킹하여 외부 엔티티에 제공함으로써, 결절 검출 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 결절 검출 결과의 매칭을 통해 출력 영상을 생성하는 방식은 제시된 예시에 한정되지 않고, 동일한 영역에 대해 제1 영상군의 결절 검출 결과 및 제3 영상군의 결절 검출 결과를 조합하여 최종 결절 검출 결과를 결정하고, 최종 결절 검출 결과에 기초하여 출력 영상을 생성하는 임의의 방식을 포함할 수 있다.

결절 검출 결과를 외부 엔티티에 제공되는 때에는 검출 결과 제공 모듈(250)은 소정의 디스플레이 장치 등을 통할 수도 있거나, 구비된 통신부를 통해 외부 엔티티에 결절 검출 결과가 반영된 출력 영상이 제공될 수 있다. 여기에서 외부 엔티티라고 함은, 상기 컴퓨팅 장치(100)의 사용자, 관리자, 상기 피검체를 담당하는 담당 의료 전문가 등을 포함하나, 이 이외에도 상기 제1 영상군의 영상 및 제3 영상군의 영상을 통해 수행된 결절 검출 결과를 필요로 하는 주체라면 어느 주체라도 포함되는 것으로 이해되어야 할 것이다. 예를 들어, 상기 외부 엔티티는 상기 결절 검출 결과를 활용하는 별도의 AI(artificial intelligence; 인공지능) 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈을 포함하는 외부의 AI 장치일 수도 있다. 또한, 외부 엔티티에서의 '외부(external)'는 상기 결절 검출 결과를 이용하는 AI 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈이 상기 컴퓨팅 장치(100)에 일체화되는 실시 예를 배제하도록 의도된 것이 아니라, 본 발명의 방법을 수행하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈의 결과물인 결절 검출 결과가 타 방법의 입력 데이터로 활용될 수 있음을 시사하도록 이용된 것임을 밝혀둔다. 즉, 상기 외부 엔티티는 컴퓨팅 장치(100) 자체일 수도 있다.

검출 결과 제공 모듈(250)은 판독자의 요청에 따라 제1 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과 또는 제3 영상군의 영상에 대한 결절 검출 결과를 선택적으로 외부 엔티티에 제공할 수 있다.

도 2에 나타난 구성요소들은 설명의 편의상 하나의 컴퓨팅 장치에서 실현되는 것으로 예시되었으나, 본 발명의 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치(100)는 복수개가 서로 연동되도록 구성될 수도 있다는 점이 이해될 것이다.

이제 본 발명에 따른 영상 제공 방법의 일 실시 예를 도 3 내지 도 5를 참조하여 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 3은 일 실시 예에 따른 결절 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치는 단계(S100)에서 피사체의 연속적 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 제2 영상군을 획득하도록 지원할 수 있다. 제1 영상군의 영상은 피사체에 속한 연속적인 부피들에 대하여 생성된 일련의 영상들 중 적어도 일부를 평면에 투영함으로써 생성될 수 있다. 제2 영상군의 영상을 획득하는 방식은 DICOM 태그 정보 또는 이에 상응하는 메타 정보를 이용하는 도 2의 영상 선별 모듈(220)의 동작 방식과 동일하다.

컴퓨팅 장치는 단계(S200)에서 제2 영상군의 영상을 통해 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군의 영상을 생성하거나 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 제3 영상군을 생성하도록 지원할 수 있다. 제2 영상군의 영상을 통해 제3 영상군의 영상을 생성하는 구체적인 방식은 앞서 도 2의 영상 생성 모듈(230)의 동작과 동일하다. 예를 들어, 제3 영상군에 포함되는 영상들은 SR에 의하여 제2 영상군의 영상으로부터 생성될 수 있다.

컴퓨팅 장치는 단계(S300)에서 제1 영상군의 영상 및 제3 영상군의 영상에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 결절 영역 검출을 수행하도록 지원할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이 컴퓨팅 장치는 단계(S300)에서 제1 영상군의 영상 및 제3 영상군의 영상 모두에 대해 결절 영역 검출을 수행할 수 있고, 결절 영역 검출을 수행하는 방식은 앞서 설명된 바와 같이

컴퓨팅 장치는 단계(S400)에서 결절 검출 결과를 외부 엔티티에 제공할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 제3 영상군에 대해 수행된 결절 검출 결과를 제1 영상군에 대해 수행된 결절 검출 결과에 매칭하고, 매칭 결과에 기초하여 결절 검출 결과를 제공할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치는 결절 검출 결과에 포함된 결절의 위치 정보, 결절의 직경 정보를 포함하는 크기 정보 및 결절의 확률 정보 등에 기초하여 제1 영상군의 영상에서 검출된 결절 정보와 제3 영상군의 영상에서 검출된 결절 정보를 매칭할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 매칭 결과에 기초하여 최종 결절 검출 결과를 결정하고, 최종 결절 검출 결과를 통해 결절 영역이 마킹된 최종 출력 영상을 생성하여 외부 엔티티에 제공할 수 있다. 구체적으로, 최종 결절 검출 결과는 제1 영상군의 결절 검출 결과 및 제3 영상군의 결절 검출 결과의 중복되는 결절 영역을 기반으로 하여, i) 제1 영상군에서는 검출되지 않았으나, 제3 영상군에서는 검출된 결절 영역을 최종 결절 검출 결과에 포함시키거나, ii) 제3 영상군에서는 검출되지 않았으나, 제1 영상군에는 검출된 결절 영역을 최종 결절 검출 결과에 포함시키거나, iii) 제3 영상군에서의 결절 검출 결과에 기초하여 제1 영상군의 결절 검출 결과를 수정하거나(예를 들어, 결절의 크기 정보, 결절의 위치 정보, 결절에 해당될 확률 정보 등을 수정), iv) 제1 영상군의 결절 검출 결과 및 제3 영상군의 결절 검출 결과에 서로 다른 가중치를 부여하여 최종 결절 검출 결과를 결정(결절 영역의 위치, 크기, 결절에 해당할 확률 등을 결정)하는 방식 등에 기초하여 수행될 수 있다. 제1 영상군에 대한 결절 검출 결과와 제3 영상군에 대한 결절 검출 결과에 기초하여 최종 결절 검출 결과를 결정하는 방식은 제시된 예시에 한정되지 않고, 제1 영상군에 대한 결절 검출 결과와 제3 영상군에 대한 결절 검출 결과의 조합을 통해 최종 결절 검출 결과를 결정하는 임의의 방식을 포함할 수 있다는 점은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

도 4는 일 실시 예에 따른 결절 검출 방법이 수행되는 일례를 도시하는 도면이다.

컴퓨팅 장치는 앞서 설명된 바와 같이 피사체인 폐의 연속적인 부피들에 대응되는 영상을 평면에 투영한 제1 영상군(미도시) 중 제1 슬라이스 두께 이상의 두께에 대응되는 제2 영상군(410)을 선별하고, 선별된 제2 영상군(410)에 포함된 영상을 통해 제3 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군(420)를 생성할 수 있다. 제1 영상군에서 제2 영상군(410)을 선별하는 방식 및 제3 영상군(420)을 생성하는 방식은 앞서 도 2 내지 도 3을 통해 설명한 바와 같다. 예를 들어, 영상(421, 422, 423)은 영상(411)에 기초하여 생성될 수 있다. 제시된 예시에서는 제2 영상군(410)을 토대로 보다 얇은 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군(420)을 생성함으로써, 제3 영상군(420)의 깊이 방향의 두께가 제2 영상군(410)의 c배 만큼 확장된 것을 확인할 수 있다.

컴퓨팅 장치는 제2 영상군(410) 및 제3 영상군(420) 각각에 대하여 앞서 설명한 방식을 통해 폐결절 영역을 검출할 수 있고, 각각의 영상군에 대한 폐결절 검출 결과는 각각 제1 결과(430) 및 제2 결과(440)에 도시될 수 있다. 제1 결과(430) 및 제2 결과(440)에는 폐결절 영역의 식별 번호, 위치 정보, 크기 정보, 폐결절 영역에 해당될 확률에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 이외에도 폐결절과 관련한 임의의 정보가 포함될 수 있다. 제3 영상군(420)은 제2 영상군(410)을 보다 얇은 슬라이스 두께의 영상으로 재생성한 것이므로, 제1 결과(430)에 포함된 폐결절 영역에 대한 정보와 제2 결과(440)에 포함된 폐결절 영역에 대한 정보는 일부 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 유사한 위치에 대응되지만, 폐결절 영역의 크기 정보, 폐결절 영역에 해당될 확률 정보 등이 제1 결과(430) 및 제2 결과(440)에 따라 상이할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 제1 결과(430)에 포함된 폐결절 영역과 제2 결과(440)에 포함된 폐결절 영역을 각각의 위치 정보, 크기 정보, 폐결절 영역에 해당될 확률 정보에 기초하여 매칭을 수행하고, 매칭 결과에 따라 상이한 폐결절 영역의 정보를 수정하거나, 일부 누락된 폐결절 영역의 정보를 추가함으로써 최종 폐결절 검출 결과를 결정하고, 최종 폐결절 검출 결과에 따라 제1 영상군의 영상에 폐결절 영역에 대한 마킹을 수행함으로써 출력 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 제2 결과(440)에 포함된 폐결절 영역의 크기, 위치, 폐결절 영역에 해당할 확률에 따라서, 제1 결과(430)에 포함된 폐결절 영역의 크기, 위치, 폐결절 영역에 해당할 확률 정보가 수정되어 최종 폐결절 검출 결과가 결정되거나, 제1 결과(430) 및 제2 결과(440)에서 대응되는 폐결절 영역 정보 사이에 상이한 가중치 정보가 부여됨으로써 최종 폐결절 검출 결과가 결정될 수 있다. 최종 폐결절 검출 결과를 결정하는 방식은 앞서 설명된 바와 같이 제시된 예시에 한정되지 않고, 제1 결과(430) 및 제2 결과(440)을 통해 누락된 폐결절 영역의 정보를 추가하고, 대응되는 폐결절 영역의 정보를 수정하는 임의의 방식을 포함할 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치에 의한 결절 검출 방법을 통해 생성된 출력 영상의 일례를 도시하는 도면이다.

도 5를 참조하면, 영상(510)은 폐의 영상의 소정의 부피가 투영된 제1 영상군에 포함된 일 영상에 해당할 수 있다. 영상(510)의 슬라이스 두께는 소정의 기준을 초과하여 영상(510)은 제2 영상군으로 선별되고, 보다 얇은 슬라이스 두께의 제3 영상군의 영상(미도시)이 제2 영상군으로 선별된 영상(510)에 기반하여 생성될 수 있다.

영상(520)은 영상(510)의 폐결절 영역이 마킹되어 생성되는 출력 영상(540) 일부 영역(541)에 대응되는 영역의 영상으로, 영상(510)에 기초하여 수행된 폐결절 검출 결과에 기초하여 폐결절 영역(521)이 마킹된 것일 수 있다.

영상(510)의 경우 미리 결정된 소정의 슬라이스 두께보다 두꺼운 영상에 해당하기 때문에 제3 영상군의 영상(미도시)을 통해 수행된 폐결절 검출 결과에 기초하여 최종적인 출력 영상(540)이 생성될 수 있다. 구체적으로, 영상(510)에서는 폐결절 영역으로 결정되지 않았으나, 제3 영상군의 영상을 통한 폐결절 검출을 통해 폐결절 영역이 추가적으로 확인되는 경우, 영상(520)은 영상(530)과 같이 수정되고, 수정 결과에 기초하여 출력 영상(540)이 결정될 수 있다. 구체적으로, 영상(530)은 폐결절 영역(521)에 대응되는 폐결절 영역(531) 뿐만 아니라, 제3 영상군을 통해 검출된 폐결절 영역(532)이 추가적으로 마킹된 것일 수 있다. 영상(530)에 기초하여 출력 영상(540)가 생성될 수 있다.

위 실시 예의 설명에 기초하여 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명의 방법 및/또는 프로세스들, 그리고 그 단계들이 하드웨어, 소프트웨어 또는 특정 용례에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다는 점을 명확하게 이해할 수 있다. 상기 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치의 특별한 모습 또는 구성요소를 포함할 수 있다. 상기 프로세스들은 내부 및/또는 외부 메모리를 가지는, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 임베디드 마이크로컨트롤러, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서 또는 기타 프로그래머블 장치에 의하여 실현될 수 있다. 게다가, 혹은 대안으로서, 상기 프로세스들은 주문형 집적회로(application specific integrated circuit; ASIC), 프로그래머블 게이트 어레이(programmable gate array), 프로그래머블 어레이 로직(Programmable Array Logic; PAL) 또는 전자 신호들을 처리하기 위해 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치들의 조합으로 실시될 수 있다. 더욱이 본 발명의 기술적 해법의 대상물 또는 선행 기술들에 기여하는 부분들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 기계 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD, Blu-ray와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 전술한 장치들 중 어느 하나뿐만 아니라 프로세서, 프로세서 아키텍처 또는 상이한 하드웨어 및 소프트웨어의 조합들의 이종 조합, 또는 다른 어떤 프로그램 명령어들을 실행할 수 있는 기계 상에서 실행되기 위하여 저장 및 컴파일 또는 인터프리트될 수 있는, C와 같은 구조적 프로그래밍 언어, C++ 같은 객체지향적 프로그래밍 언어 또는 고급 또는 저급 프로그래밍 언어(어셈블리어, 하드웨어 기술 언어들 및 데이터베이스 프로그래밍 언어 및 기술들)를 사용하여 만들어질 수 있는바, 기계어 코드, 바이트코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 이에 포함된다.

따라서 본 발명에 따른 일 태양에서는, 앞서 설명된 방법 및 그 조합들이 하나 이상의 컴퓨팅 장치들에 의하여 수행될 때, 그 방법 및 방법의 조합들이 각 단계들을 수행하는 실행 가능한 코드로서 실시될 수 있다. 다른 일 태양에서는, 상기 방법은 상기 단계들을 수행하는 시스템들로서 실시될 수 있고, 방법들은 장치들에 걸쳐 여러 가지 방법으로 분산되거나 모든 기능들이 하나의 전용, 독립형 장치 또는 다른 하드웨어에 통합될 수 있다. 또 다른 일 태양에서는, 위에서 설명한 프로세스들과 연관된 단계들을 수행하는 수단들은 앞서 설명한 임의의 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러한 모든 순차 결합 및 조합들은 본 개시서의 범위 내에 속하도록 의도된 것이다.

예를 들어, 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 상기 하드웨어 장치는, 프로그램 명령어를 저장하기 위한 ROM/RAM 등과 같은 메모리와 결합되고 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성되는 MPU, CPU, GPU, TPU와 같은 프로세서를 포함할 수 있으며, 외부 장치와 신호를 주고 받을 수 있는 통신부를 포함할 수 있다. 덧붙여, 상기 하드웨어 장치는 개발자들에 의하여 작성된 명령어들을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 사람이라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

그와 같이 균등하게 또는 등가적으로 변형된 것에는, 예컨대 본 발명에 따른 방법을 실시한 것과 동일한 결과를 낼 수 있는, 논리적으로 동치(logically equivalent)인 방법이 포함될 것인바, 본 발명의 진의 및 범위는 전술한 예시들에 의하여 제한되어서는 아니되며, 법률에 의하여 허용 가능한 가장 넓은 의미로 이해되어야 한다.

Claims (6)

1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 결절 검출 방법에 있어서,
   (a) 상기 컴퓨팅 장치가, 피사체의 연속적 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께와 같거나 그보다 큰 두께에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제2 영상군을 획득하도록 지원하는 단계;
   (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제2 영상군을 통해 상기 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군을 생성하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제3 영상군을 생성하도록 지원하는 단계;
   (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 영상군 내지 상기 제3 영상군에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 결절 영역 검출을 수행하도록 지원하는 단계; 및
   (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 최종 결절 검출 결과를 제공하는 단계
   를 포함하고,
   상기 (d) 단계는,
   (d1) 상기 제1 영상군에 대해 수행된 제1 결절 검출 결과에 제1 가중치를 부여하는 단계;
   (d2) 상기 제3 영상군에 대해 수행된 제3 결절 검출 결과에 제2 가중치를 부여하는 단계;
   (d3) 상기 제1 가중치가 부여된 제1 결절 검출 결과 및 상기 제2 가중치가 부여된 제3 결절 검출 결과에 기초하여 최종 결정 검출 결과를 생성하는 단계; 및
   (d4) 상기 최종 결절 검출 결과를 제공하는 단계
   를 포함하는, 결절 검출 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 (d) 단계는,
   (d5) 상기 제3 영상군에 대해 수행된 검출 결과를 상기 제1 영상군에 대해 수행된 검출 결과에 매칭하는 단계; 및
   (d6) 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 결절 검출 결과를 제공하는 단계
   를 더 포함하는 결절 검출 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 (d5) 단계는,
   상기 검출 결과에 포함된 결절의 위치 정보, 상기 결절의 크기 정보 및 상기 결절에 해당될 확률 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 제3 영상군에 대해 수행된 검출 결과를 상기 제1 영상군에 대해 수행된 검출 결과에 매칭하는, 결절 검출 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 제1 영상군은,
   상기 피사체에 속한 연속적인 부피들에 대하여 생성된 일련의 영상들 중 적어도 일부를 평면에 투영함으로써 생성되고,
   상기 제3 영상군은,
   SR(superresolution)에 의하여, 상기 제2 영상군으로부터 생성되는, 결절 검출 방법.
5. 컴퓨팅 장치로 하여금, 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램.
6. 피사체 영상에 존재하는 결절을 검출하는 결절 검출 방법을 제공하는 컴퓨팅 장치로서,
   피사체의 연속적인 부피들에 대응하여 생성된 제1 영상군을 수신하는 통신부;
   상기 제1 영상군에 포함된 결절 영역 검출을 수행하는 프로세서
   를 포함하고,
   상기 프로세서는,
   (a) 상기 제1 영상군 중 제1 슬라이스 두께 이상의 부피에 대응되는 제2 영상군을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제2 영상군을 획득하도록 지원하고,
   (b) 상기 제2 영상군을 통해 상기 제1 슬라이스 두께보다 작은 두께로 미리 결정되는 제2 슬라이스 두께에 대응되는 제3 영상군을 생성하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 제3 영상군을 생성하도록 지원하고,
   (c) 상기 제1 영상군 내지 상기 제3 영상군에 대하여 결절 영역 검출을 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 결절 영역 검출을 수행하도록 지원하고,
   (d) 최종 결절 검출 결과를 제공하고,
   상기 (d) 동작은
   (d1) 상기 제1 영상군에 대해 수행된 제1 결절 검출 결과에 제1 가중치를 부여하는 동작;
   (d2) 상기 제3 영상군에 대해 수행된 제3 결절 검출 결과에 제2 가중치를 부여하는 동작;
   (d3) 상기 제1 가중치가 부여된 제1 결절 검출 결과 및 상기 제2 가중치가 부여된 제3 결절 검출 결과에 기초하여 최종 결정 검출 결과를 생성하는 동작; 및
   (d4) 상기 최종 결절 검출 결과를 제공하는 동작
   을 포함하는,컴퓨팅 장치.

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