KR102308257B1 - 골연령 산출 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템은, 환자의 뼈 영상을 입력 받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 변환하는 영상 변환부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상 및 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 뼈 형상 정보 획득부; 상기 뼈 형상 정보 획득부에 의해 획득한 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 기 설정된 방법에 따라 골연령을 산출하는 골연령 산출부; 및 상기 골연령 산출부에 의한 골연령 산출 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함할 수 있다.

Description

골연령 산출 시스템 및 방법 {System and Method for Bone Age Calculation}

본 출원은 골연령 산출 시스템 및 방법에 관한 것이다.

골연령은 몸의 성장 상태와 남아있는 성장을 평가하기 위해 중요한 지표이며, 특히 다리 길이 차이나 척추 측만증 등에 의해 수술이 필요할 경우 수술 시기 및 수술 방법을 결정하기 위해서는 골연령을 정확하게 측정할 필요가 있다.

일반적으로 골연령을 측정하기 위해 널리 사용되는 방법은 Greulich-Pyle atlas 방법이다. 그러나, 이 방법은 사춘기의 골연령 평가에 있어서는 한계가 있다.

이를 보완하기 위한 방법으로 팔꿈치의 영상을 이용하여 골연령을 측정하는 Sauvegrain 방법이 있다.

그러나 종래에는 Sauvegrain 방법으로 골연령을 측정하기 위해 전적으로 의료진의 경험과 숙련도에 의존하였고, 이에 따라 골연령 측정의 정확도가 떨어지거나 효율이 떨어진다는 문제가 있었다.

또한, 팔꿈치 영상에서 뼈의 겹침 등에 의해 뼈 형상의 판독이 어려운 경우가 있으며, 이 경우에는 골연령을 정확하게 측정하기 어렵다는 한계가 있다.

삭제

따라서, 당해 기술분야에서는 Sauvegrain 방법을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 골연령을 산출하기 위한 방안이 요구되고 있다.

삭제

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 일 실시예는 골연령 산출 시스템을 제공한다.

상기 골연령 산출 시스템은, 환자의 뼈 영상을 입력 받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 변환하는 영상 변환부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상 및 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 뼈 형상 정보 획득부; 상기 뼈 형상 정보 획득부에 의해 획득한 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 기 설정된 방법에 따라 골연령을 산출하는 골연령 산출부; 및 상기 골연령 산출부에 의한 골연령 산출 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예는 골연령 산출 방법을 제공한다.

상기 골연령 산출 방법은, 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하는 단계; 상기 팔꿈치 뼈 영상을 변환하는 단계; 획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 Sauvegrain 방법에 따라 골연령을 산출하는 단계; 및 골연령 산출 결과를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, Sauvegrain 방법을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 골연령을 산출할 수 있다.

삭제

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템의 구성도이다.
도 2 및 도 3은 팔꿈치 영상에서 뼈 형상의 판독이 어려운 경우의 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 팔꿈치 영상을 변환한 예를 도시하는 도면이다.
도 5는 기존의 Sauvegrain 방법으로 골연령을 측정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 개선된 Sauvegrain 방법으로 골연령을 측정하는 골연령 산출 시스템의 출력 화면의 일 구현예를 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 골연령 산출 방법의 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템(100)은, 영상 입력부(110), 영상 변환부(120), 뼈 형상 정보 획득부(130), 골연령 산출부(140) 및 결과 출력부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.

영상 입력부(110)는 골연령 산출을 위한 분석 대상 영상, 즉 환자의 뼈 영상을 입력 받기 위한 것이다.

예를 들어, 영상 입력부(110)는 환자의 팔꿈치 뼈의 정면 및 측면 영상을 입력 받을 수 있다.

일 실시예에 따르면, 영상 입력부(110)는 의료영상 저장전송 시스템(PACS; Picture Archiving Communication System) 또는 전자의무기록 시스템(EMR; Electronic Medical Record)과 연동하여 PACS 또는 EMR로부터 환자의 뼈 영상을 입력받고 이를 기초로 골연령을 산출하도록 구현될 수 있다.

영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상을 영상 판독에 적합한 형태로 변환하기 위한 것이다.

일 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환할 수 있다.

도 2 및 도 3은 팔꿈치 영상에서 뼈 형상의 판독이 어려운 경우의 예를 도시하는 도면이다.

도 2의 (a) 및 (b) 영상을 비교하면, (a)의 영상에서는 (b)의 영상과는 달리 뼈 부위가 겹쳐서 내측의 뼈가 관찰되지 않음을 알 수 있다.

또한, 도 3의 (a)의 영상과 (b)의 CT 영상에서도 내측의 뼈가 관찰되지 않음을 알 수 있다.

이와 같이 뼈 영상으로부터 뼈 형상을 확인하기 어려운 경우에는 정확한 골연령의 산출이 어려워지므로, 본 발명의 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)를 통해 영상을 변환함으로써 보다 정확한 뼈 형상 정보 획득이 가능하도록 할 수 있다.

구체적으로, 영상 변환부(120)는 팔꿈치 뼈의 표준 모델 데이터를 참조하여 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 재구성하고, 추가적으로 영상 내에서 노이즈를 제거할 수 있으며, 이에 따라 재구성된 3차원의 뼈 영상을 뼈 형상 정보 획득부(130)로 제공할 수 있다. 여기서, 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환함에 있어서 다양한 공지의 변환 알고리즘을 적용할 수 있으며, 특정한 변환 알고리즘으로 한정되는 것은 아니다.

또한, 영상 변환부(120)는 3차원의 뼈 영상으로 재구성한 후 원하는 뼈 형상을 관찰할 수 있도록 3차원의 뼈 영상을 소정 각도만큼 회전시키거나, 영상의 크기를 단계적으로 변경하여 뼈 형상 정보 획득부(130)로 제공할 수도 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 팔꿈치 영상을 변환한 예를 도시하는 도면으로, 도 4의 (a)와 같이 2차원의 뼈 영상을 3차원으로 변환할 수 있으며, 도 4의 (b)와 같이 3차원으로 변환된 뼈 영상을 회전시키면 내측의 뼈의 형상이 관찰됨을 알 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환한 후에, 3차원의 뼈 영상으로부터 다시 정면 및 측면의 2차원의 뼈 영상으로 변환할 수도 있다. 이를 통해, 뼈 부위의 겹침 등에 의해 정확하게 판독이 어려운 영상을 재구성함으로써 보다 정확한 뼈 형상 정보 획득이 가능하도록 할 수 있다.

뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상 및 영상 변환부(120)에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 뼈 형상 정보를 획득하기 위한 것이다.

도 5는 기존의 Sauvegrain 방법으로 골연령을 측정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하여 설명하면, 기존의 Sauvegrain 방법에 따르면, 팔꿈치의 정면 영상에서 상완골과 및 상과(lateral condyle and epicondyle), 활차(trochlea)의 형상을 확인하고, 팔꿈치의 측면 영상에서 주두(olecranon) 및 요골 골단부(radial epiphysis)의 형상을 확인하며, 확인된 4 부위의 형상에 따라 기 부여된 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출한다.

이를 위해, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 전달받은 뼈 영상을 분석하여 상술한 4 부위의 뼈 형상 정보를 획득할 수 있다.

이 경우, 일 실시예에 따르면, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상을 우선적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하되, 이를 통해 뼈 형상 정보 획득이 어려운 경우 영상 변환부(120)를 통해 변환된 뼈 영상을 추가적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하도록 구현될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상과 영상 변환부(120)에 의해 변환된 뼈 영상을 모두 분석하여 양 영상을 비교 분석함으로써 뼈 형상 정보를 획득하도록 구현될 수도 있다.

골연령 산출부(140)는 뼈 형상 정보 획득부(130)에 의해 획득한 뼈 형상 정보를 기초로 상술한 Sauvegrain 방법에 따라 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하기 위한 것이다.

일 실시예에 따르면, 골연령 산출부(140)는 입력된 뼈 형상 정보에 대해서 딥러닝 알고리즘을 통해 뼈 형상을 분류하여 각 부위별 점수를 산출하고 이들을 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하도록 구성될 수 있다. 여기서, 딥러닝 알고리즘은 형상 분류에 적합한 다양한 공지의 딥러닝 알고리즘이 적용될 수 있으며, 특정한 알고리즘으로 제한되는 것은 아니다.

다른 실시예에 따르면, 골연령 산출부(140)는 도 5에 도시된 기존의 Sauvegrain 방법을 개선하여 본 발명에서 제안하는 개선된 Sauvegrain 방법에 따라 골연령을 산출할 수도 있다. 구체적으로, 도 6의 우측 하단 영역에 표시된 바와 같이 각 부위의 형상에 따른 점수를 부여할 때 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 기존의 Sauvegrain 방법을 개선할 수 있다.

또한, 도 6에서는 모든 부위에 0점이 부여될 수 있는 것으로 도시되어 있으나, 반드시 이로 제한되는 것은 아니다. 필요에 따라, 복수의 부위 중 하나 이상의 부위(예를 들어, 활차(trochlea))에 대해서만 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하는 방식으로 기존의 Sauvegrain 방법을 개선하여 골연령을 산출할 수도 있다.

삭제

결과 출력부(150)는 골연령 산출부(140)에 의한 골연령 산출 결과를 출력하기 위한 것이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 개선된 Sauvegrain 방법으로 골연령을 측정하는 골연령 산출 시스템의 출력 화면의 일 구현예를 도시하는 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 결과 출력부(150)는 입력된 뼈 영상에 각 부위별 뼈 형상 정보를 중첩하여 표시하고(우측 상단 영역), 각 뼈 형상 정보의 분류 결과와 합산 점수를 표시할 수 있다(우측 하단 영역). 그러나, 이는 일 예에 불과한 것으로, 결과 출력부(150)는 다양한 형태로 골연령 산출 결과를 출력할 수 있다.

도 1 내지 도 6을 참조하여 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템은 의료 영상의 분석 및 처리와, 딥러닝 알고리즘의 수행이 가능한 컴퓨팅 디바이스에 의해 구현될 수 있다.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 골연령 산출 방법의 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 우선, 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하고(S710), 획득한 팔꿈치 뼈 영상을 영상 판독에 적합한 형태로 변환할 수 있다(S720).

이후, 획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 뼈 형상 정보를 획득하고(S730), 획득한 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 기존의 Sauvegrain 방법 또는 개선된 Sauvegrain 방법에 따라 골연령을 산출할 수 있다(S740).

이후, 골연령 산출 결과를 출력할 수 있다(S750).

도 7에 도시된 골연령 산출 방법의 각 단계의 구체적인 내용은 도 1을 참조하여 상술한 바와 동일하므로 이에 대한 중복적인 설명은 생략한다. 또한, 도 7에 도시된 골연령 산출 방법은 의료 영상의 분석 및 처리와, 딥러닝 알고리즘의 수행이 가능한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다.

본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.

100: 골연령 산출 시스템
110: 영상 입력부
120: 영상 변환부
130: 뼈 형상 정보 획득부
140: 골연령 산출부
150: 결과 출력부

Claims (13)

1. 환자의 뼈 영상을 입력 받는 영상 입력부;
   상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 변환하는 영상 변환부;
   상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상 및 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 뼈 형상 정보 획득부;
   상기 뼈 형상 정보 획득부에 의해 획득한 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 기 설정된 방법에 따라 골연령을 산출하는 골연령 산출부; 및
   상기 골연령 산출부에 의한 골연령 산출 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함하고,
   상기 환자의 뼈 영상은 환자의 팔꿈치 뼈의 정면 및 측면 영상을 포함하며,
   상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 우선적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하되, 판독이 어려운 경우 상기 영상 변환부를 통해 변환된 뼈 영상을 추가적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하며,
   상기 영상 변환부는 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 재구성하고, 재구성된 3차원의 뼈 영상으로부터 정면 및 측면의 2차원의 뼈 영상으로 변환함으로써 뼈 부위의 겹침에 의해 판독이 어려운 영상을 재구성하여 뼈 형상 정보를 획득하며,
   상기 골연령 산출부는 각 부위의 형상에 따른 점수 부여시에 복수의 부위 중 하나 이상의 부위에 대해서 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 개선된 Sauvegrain 방법에 따라 골연령을 산출하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 영상 변환부는 재구성된 3차원의 뼈 영상을 설정된 각도만큼 회전시키는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 영상 변환부는 재구성된 3차원의 뼈 영상의 크기를 단계적으로 변경시키는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
   
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 팔꿈치 뼈의 정면 영상에서 상완골과 및 상과(lateral condyle and epicondyle), 활차(trochlea)의 형상 정보를 획득하고, 상기 팔꿈치 뼈의 측면 영상에서 주두(olecranon) 및 요골 골단부(radial epiphysis)의 형상 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
   
8. 삭제
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상과 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상을 비교 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
   
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 골연령 산출부는 상기 복수의 뼈 형상 정보에 대해서 딥러닝 알고리즘을 통해 뼈 형상을 분류하여 각 부위별 점수를 산출하고, 산출된 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
    
11. 삭제
12. 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하는 단계;
    상기 팔꿈치 뼈 영상을 변환하는 단계;
    획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 단계;
    상기 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 개선된 Sauvegrain 방법에 따라 골연령을 산출하는 단계; 및
    골연령 산출 결과를 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 단계는 상기 획득한 뼈 영상을 우선적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하되, 판독이 어려운 경우 상기 변환된 뼈 영상을 추가적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하며,
    상기 팔꿈치 뼈 영상을 변환하는 단계는, 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 재구성하고, 재구성된 3차원의 뼈 영상으로부터 정면 및 측면의 2차원의 뼈 영상으로 변환함으로써 뼈 부위의 겹침에 의해 판독이 어려운 영상을 재구성하여 뼈 형상 정보를 획득하며,
    상기 개선된 Sauvegrain 방법은, 각 부위의 형상에 따른 점수 부여시에 복수의 부위 중 하나 이상의 부위에 대해서 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 개선된 Sauvegrain 방법인 것을 특징으로 하는 골연령 산출 방법.
13. 삭제

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