KR102386856B1 - 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치 - Google Patents

3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102386856B1
KR102386856B1 KR1020210078058A KR20210078058A KR102386856B1 KR 102386856 B1 KR102386856 B1 KR 102386856B1 KR 1020210078058 A KR1020210078058 A KR 1020210078058A KR 20210078058 A KR20210078058 A KR 20210078058A KR 102386856 B1 KR102386856 B1 KR 102386856B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
region
skin
medical image
anonymization
area
Prior art date
Application number
KR1020210078058A
Other languages
English (en)
Inventor
박상준
이두희
Original Assignee
메디컬아이피 주식회사
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 메디컬아이피 주식회사 filed Critical 메디컬아이피 주식회사
Priority to KR1020210078058A priority Critical patent/KR102386856B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102386856B1 publication Critical patent/KR102386856B1/ko
Priority to EP22178634.6A priority patent/EP4105883A1/en
Priority to US17/840,953 priority patent/US11809599B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • G06F21/6254—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes by anonymising data, e.g. decorrelating personal data from the owner's identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G06T3/0093—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20036—Morphological image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치가 개시된다. 익명화장치는 3차원 의료영상의 피부영역을 파악하고, 3차원 의료영상의 각종 장기를 포함하는 인체조직영역을 기초로 인체마스크를 생성하고, 3차원 의료영상의 피부영역을 확장한 피부확장영역을 생성하고, 피부확장영역에서 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성하고, 3차원 의료영상에서 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 값 또는 임의의 값으로 변경한다.

Description

3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치{3D medical image anonymization method and apparatus}
본 발명의 실시 예는 3차원 의료영상에 나타내는 얼굴이나 신체의 모양 등을 비식별화하는 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
컴퓨터단층촬영(CT, Computer tomography) 또는 자기공명영상법(MRI, magnetic Resonance Imaging) 등을 이용하여 촬영한 3차원 의료영상에는 피촬영자의 얼굴이나 신체 모양 등이 나타난다. 3차원 의료영상을 빅데이터나 인공지능 또는 다른 여러 목적으로 활용하고자 할 경우에 3차원 의료영상에 나타나는 피촬영자의 얼굴이나 신체 모양을 비식별화시켜 개인정보를 보호할 필요가 있다.
본 발명의 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는, 3차원 의료영상에 나타나는 피촬영자의 얼굴이나 신체 모양 등의 표면정보를 비식별화하여 개인정보를 보호할 수 있는 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 방법의 일 예는, 3차원 의료영상의 피부영역을 파악하는 단계; 상기 3차원 의료영상의 각종 장기를 포함하는 인체조직영역을 기초로 인체마스크를 생성하는 단계; 상기 3차원 의료영상의 피부영역을 확장한 피부확장영역을 생성하는 단계; 상기 피부확장영역에서 상기 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성하는 단계; 및 상기 3차원 의료영상에서 상기 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 값 또는 임의의 값으로 변경하는 단계;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화장치의 일 예는, 3차원 의료영상의 피부영역을 파악하는 피부영역추출부; 상기 3차원 의료영상의 각종 장기를 포함하는 인체조직영역을 기초로 인체마스크를 생성하는 마스크생성부; 상기 3차원 의료영상의 피부영역을 구성하는 복셀을 기준으로 피부확장영역을 생성하는 확장부; 상기 피부확장영역에서 상기 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성하는 익명화영역생성부; 및 상기 3차원 의료영상에서 상기 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 값 또는 임의의 값으로 변경하는 정보변경부;를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 3차원 의료영상에서 피촬영자의 얼굴이나 신체 모양 등을 모두 비식별화할 수 있다. 3차원 의료영상을 표시할 때 피촬영자의 얼굴이나 신체 모양을 단순히 변형하거나 가리는 것이 아니라, 3차원 의료영상 그 자체에 저장된 신체의 표면정보를 변형시켜 개인정보가 노출되는 가능성을 원천적으로 봉쇄할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 장치의 일 예를 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상의 익명화 방법의 일 예를 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 피부영역 추출의 일 예를 도시한 도면,
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 피부영역을 확장한 일 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 익명화영역을 생성하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 익명화 영역의 일 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 익명화된 3차원 의료영상의 일 예를 도시한 도면,
도 9 및 도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 익명화 영역을 임의의 밝기값으로 변경한 일 예를 도시한 도면, 그리고,
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 장치의 일 예의 구성을 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 방법 및 그 장치에 대해 상세히 살펴본다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 3차원 의료영상 익명화 장치(100)(이하, '익명화장치'라 함)는 3차원 의료영상(110)을 입력받으면 3차원 의료영상(110)에 포함된 인체의 표면 가장자리(surface boundary)의 정보를 식별 불가능하게 처리한 익명화된 의료영상(120)을 출력한다.
3차원 의료영상(110)은 인체의 전체 또는 일부를 단층 촬영한 복수 개의 단층 영상으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 3차원 의료영상(110)은 CT 영상 또는 MRI 영상일 수 있다. 3차원 의료영상(110)은 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 파일로 저장될 수 있다. 즉, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상이 저장된 DICOM 파일을 입력받을 수 있다. 일 실시 예로, 익명화장치(100)는 PACS(Picture Archiving and Communication System) 시스템 등으로부터 3차원 의료영상(110)을 입력받아 익명화한 후 기 존재하던 3차원 의료영상(110)을 대체하여 익명화된 3차원 의료영상(120)을 PACS 시스템에 저장할 수 있다.
익명화장치(100)는 3차원 의료영상(110)을 표시할 때 인체 표면 정보를 비식별화하여 표시하는 것이 아니라 3차원 의료영상(110) 그 자체에서 인체 표면 정보를 제거하는 것이다. 여기서 '제거'라고 함은 3차원 의료영상(110)에서 인체의 표면 정보를 삭제하여 비식별화하는 경우 또는 3차원 의료영상(110)에 포함된 인체의 표면 정보를 변경하는 비식별화하는 경우를 의미한다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 인체의 표면 정보를 변경하여 비식별화하는 경우를 위주로 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상의 익명화 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상을 입력받는다(S200). 이하에서는 설명의 편의를 위하여 3차원 의료영상이 복수 개의 단층 영상으로 구성된 CT 영상인 경우를 가정하여 설명한다.
익명화장치(100)는 3차원 의료영상으로부터 피부영역을 추출한다(S210). 일 실시 예로, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상을 구성하는 복셀(voxel)의 밝기값(예를 들어, CT 영상의 경우 HU(Hounsfield unit))을 이용하여 피부영역을 추출할 수 있다. 3차원 의료영상에서 인체영역과 공기영역에 존재하는 각 복셀의 밝기값에 일정 차이가 존재하므로, 익명화장치(100)는 공기영역과 인체영역을 구분하기 위한 기 정의된 밝기값(예를 들어, -1000HU 등)을 기준으로 3차원 의료영상의 각 단층 영상에서 인체영역과 공기영역을 구분할 수 있다.
익명화장치(100)는 각 단층 영상에서 공기영역과 맞닿는 인체영역의 복셀(즉, 인체영역의 가장자리의 복셀)을 기초로 일정 두께의 피부영역을 파악할 수 있다. 3차원 의료영상을 구성하는 단층 영상에서 피부영역을 구분한 일 예가 도 3에 도시되어 있다. 예를 들어, 익명화장치(100)는 공기영역과 맞닿은 인체영역의 가장자리의 복셀을 연결하여 이루어진 선 모양의 피부영역을 추출할 수 있다. 다른 예로, 익명화장치(100)는 공기영역과 맞닿는 인체영역의 가장자리의 복셀로부터 안쪽으로 일정 개수의 복셀을 포함하는 일정 두께(예를 들어, 수mm)의 영역으로 구성되는 피부영역을 추출할 수 있다.
또 다른 실시 예로, 익명화장치(100)는 피부영역 추출에 인공지능모델을 이용할 수 있다. 피부영역의 분할 정보를 포함하는 3차원 의료영상으로 구성된 학습데이터를 이용하여 인공지능모델이 피부영역을 예측하도록 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 인공지능모델이 예측한 피부영역과 학습데이터에 포함된 피부영역(즉, 정답지)를 비교하여 인공지능모델 내의 파라미터 값 등을 조정하는 학습 과정이 이루어질 수 있다. 인공지능모델의 예로 CNN, RNN 등 종래의 다양한 모델이 사용될 수 있다. 이 외에도, 피부영역을 추출하는 종래의 다양한 알고리즘이 본 실시 예에 적용될 수 있다.
익명화장치(100)는 피부영역의 추출과 별개로 인체조직영역을 포함하는 인체마스크를 생성한다(S220). 인체마스크는 3차원 의료영상의 표면을 비식별화하는 과정에서 3차원 의료영상 내 인체조직(예를 들어, 뼈, 각종 장기, 병변, 근육 또는 지방 등)의 영상 정보가 손상되는 것을 방지하는데 사용된다.
익명화장치(100)는 각 인체조직의 복셀 밝기값 차이를 기초로 각종 인체조직(예를 들어, 폐나 심장 등의 각종 장기, 뼈, 근육, 지방 등)을 분할하여 얻은 복수의 인체조직영역을 합쳐 인체마스크를 생성할 수 있다. 예를 들어, 등록특허공보 제10-1514003호 "폐엽 추출 방법 및 그 장치"에 개시된 방법과 같이 조직별 서로 다른 복셀 밝기값(HU)을 이용하여 인체조직을 분할할 수 있다. 다른 예로, 익명화장치(100)는 인공지능모델을 이용하여 인체의 각종 인제조직을 분할할 수 있다. 이 외에도, 3차원 의료영상에서 뼈나 각종 장기를 분할하는 종래의 다양한 방법이 본 실시 예에 적용될 수 있다. 다른 실시 예로, 익명화장치(100)는 형태학적 처리(morphological processing) 또는 2D/3D 홀 필링(hole filling) 등의 종래의 다양한 방법을 이용하여 분할된 인체조직영역 사이의 빈 영역을 채워 인체마스크를 생성할 수 있다.
익명화장치(100)는 3차원 의료영상으로부터 구한 피부영역을 확장하여 피부확장영역을 생성한다(S230). 예를 들어, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상을 구성하는 각 단층 영상에서 피부영역을 구성하는 각 복셀을 기준으로 상하좌우 방향으로 영역을 확장시켜 피부확장영역을 생성할 수 있다. 예를 들어, 익명화장치(100)는 각 복셀에서 기 정의된 횟수(또는 기 정의된 시간)만큼 임의방향(상하좌우)으로 진행하면서 만나는 복셀들을 피부확장영역의 복셀로 간주할 수 있다. 익명화장치(100)는 인체영역의 바깥(즉, 공기영역쪽)뿐만 아니라 인체영역의 안쪽으로 피부영역을 확장하므로 3차원 의료영상의 표면 가장자리의 정보를 완벽하게 비식별화시킬 수 있다. 예를 들어, 피부 바깥방향으로만 피부영역을 확장한 경우 피부 안쪽의 정보를 기초로 인체의 표면 정보를 구할 수 있고, 반대로 피부 안쪽 방향으로만 피부영역을 확장한 경우 피부 바깥쪽의 정보를 기초로 인체의 표면 정보를 구할 수 있으므로, 본 실시 예는 피부의 바깥 및 안쪽의 모든 방향으로 피부영역을 확장한다.
그러나 피부영역이 인체 바깥 및 안쪽 방향으로 모두 확장될 때 3차원 의료영상의 장기영역이나 뼈영역, 병변 등의 정보가 피부확장영역에 의해 침범될 수 있다. 예를 들어, 흉부에 위치한 피부영역을 안쪽으로 확장하는 경우 피부확장영역이 갈비뼈나 폐 영역까지 침범할 수 있다. 또는 도 4와 같이 팔을 위쪽으로 올린 후 촬영한 3차원 의료영상의 경우 어깨의 피부영역을 확장할 때 피부확장영역이 목이나 얼굴 안쪽 또는 뇌 영역까지 침범할 수 있다.
익명화장치(100)는 이를 해결하기 위하여 피부확장영역에서 인체마스크를 차감한 익명화영역을 생성한다(S240). 익명화영역은 3차원 의료영상의 표면을 비식별화시키는 영역이지만, 3차원 의료영상에는 여전히 피부 표면에 대한 정보가 그대로 남아 있다. 따라서 익명화장치(100)는 3차원 의료영상에서 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 밝기값 또는 임의의 밝기값으로 변경하여 저장한다(S250). 예를 들어, 익명화장치(100)는 익명화영역에 해당하는 3차원 의료영상의 복셀들 중 제1 복셀에는 제1 밝기값을 부여하고 제2 복셀에는 제2 밝기값을 부여하는 것과 같이 각 복셀에 대해 임의의 밝기값을 부여하여 표면 정보를 비식별화시킬 수 있다. 즉, 3차원 의료영상에서 익명화영역에 해당하는 복셀들의 전체 또는 일부는 서로 다른 밝기값으로 변경될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 피부영역 추출의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 3차원 의료영상은 시상면, 관상면, 횡단면 영상과 함께 3차원 모델링 영상으로 표시될 수 있다. 3차원 의료영상은 복수의 단층영상으로 구성되고 각 단층 영상은 밝기값(예를 들어, HU)을 가진 복셀로 구성된다.
3차원 의료영상를 살펴보면, 공기영역(300)과 인체영역(310)을 구성하는 복셀의 밝기값이 일정 이상 대조도를 가지므로, 익명화장치(100)는 기 정의된 밝기값을 기준으로 인체영역(310)과 인체영역 외부의 공기영역(300)을 구분하고, 공기영역(300)과 맞닿는 인체영역(310)의 표면(즉, 피부영역)(310)을 추출한다. 3차원 의료영상에서 폐 영역 등과 같이 인체 내부에도 공기 영역이 존재할 수 있으므로, 익명화장치(100)는 인체 표면의 피부영역만을 용이하게 검출할 수 있도록 3차원 의료영상의 각 단층 영상에서 바깥에 위치한 공기영역(300)(즉, 기 정의된 밝기값 미만을 가진 영역)을 파악한 후 그 공기영역(300)과 맞닿는 인체영역의 복셀을 파악하고 그 복셀을 연결하여 얻은 선 또는 그 선으로부터 피부 안쪽으로 일정 두께(예를 들어, 수 개의 복셀 두께)로 이루어진 피부영역을 구할 수 있다. 이 외에도 피부영역 추출을 위한 종래의 다양한 방법이 본 실시 예에 적용될 수 있으며, 도 3에 기술된 방법에 반드시 한정되는 것은 아니다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 피부영역을 확장한 일 예를 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 익명화장치(100)는 도 3에서 구한 피부영역(310)을 임의 방향으로 확장시켜 피부확장영역(400)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상의 각 단층 영상에서 피부영역에 해당하는 각 복셀을 시작점으로 하여 피부영역을 임의방향으로 확장시킬 수 있다. 영상 내 일정 영역을 확장(dilation)시키는 종래의 다양한 방법이 본 실시 예에 적용될 수 있다. 피부영역을 확장시킨 경우 도 5와 같이 3차원 의료영상의 표면 정보가 비식별화(500->510)된다
다만, 피부확장은 인체영역의 바깥 및 안쪽 방향으로 모두 이루어지므로 인체 내부의 각종 인체조직의 정보가 손상될 수 있다. 인체영역의 내부 인체조직의 영상 정보의 손상을 방지하기 위하여 인체마스크를 이용할 수 있으며 이에 대한 예가 도 6에 도시되어 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 익명화영역을 생성하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 익명화장치(100)는 피부확장영역(600)에서 인체마스크(610)에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역(620)을 생성한다. 예를 들어, 익명화장치는 3차원 의료영상을 구성하는 각 단층 영상의 피부확장영역(600)에 속한 복셀들 중 인체마스크(610)에 속하는 복셀을 제거하고 남은 복셀들로 구성된 익명화영역(620)을 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 익명화 영역의 일 예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 익명화영역(700)은 피부 확장을 통해 생성된 영역이므로 3차원 의료영상의 피부 표면의 비식별화가 가능하다. 또한 익명화영역은 피부확장영역에서 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 영역이므로 인체조직의 영상 정보가 손상되는 것을 방지할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 익명화된 3차원 의료영상의 일 예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 익명화영역을 3차원 의료영상과 별개로 저장 관리하면, 3차원 의료영상에 얼굴 등의 표면정보가 그대로 존재하므로 얼굴 등이 식별가능하다(802). 따라서 익명화장치(100)는 익명화영역(도 7의 700)에 대한 정보를 별도로 저장 관리하는 것이 아니라, 3차원 의료영상에서 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 밝기값 또는 임의의 밝기값으로 변경할 수 있다. 본 실시 예는 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 통일된 값으로 변경하는 예를 도시하고 있으며, 익명화영역의 각 복셀의 밝기값을 임의의 값으로 변형한 예는 도 9 및 도 10에 도시되어 있다. 익명화된 3차원 의료영상의 각 단층영상(810)에는 표면에 대한 정보가 비식별화 상태로 존재하므로, 익명화된 3차원 의료영상을 이용하여 얼굴 영역을 모델링한 경우(812) 얼굴에 대한 표면정보가 비식별화되어 표시된다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 익명화 영역을 임의의 밝기값으로 변경한 일 예를 도시한 도면이다.
도 9 및 도 10을 참조하면, 익명화장치(100)는 3차원 의료영상에서 익명화영역(900)에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 임의의 밝기값으로 변형할 수 있다. 다시 말해, 익명화영역(900)에 임의의 노이즈를 발생시켜 익명화된 3차원 의료영상에서 역추적을 통해 표면정보를 추출하는 것을 근본적으로 차단할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 3차원 의료영상 익명화 장치의 일 예의 구성을 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 3차원 의료영상 익명화 장치(100)는 피부영역추출부(1100), 마스크생성부(1110), 확장부(1120), 익명화영역생성부(1130) 및 정보변경부(1140)를 포함한다. 익명화장치(100)는 메모리 및 프로세서 등을 포함하는 컴퓨터 또는 서버 등으로 구현되고, 각 구성은 소프트웨어로 구현되어 메모리에 탑재된 후 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
피부영역추출부(1100)는 3차원 의료영상에서 피부영역을 추출한다. 피부영역추출부(1100)는 3차원 의료영상에서 공기영역과 인체영역의 밝기값 대조도를 이용하여 피부영역을 추출할 수 있다. 이 외에도 3차원 의료영상에서 피부영역을 분할하는 다양한 알고리즘이 본 실시 예에 적용될 수 있다.
마스크생성부(1110)는 3차원 의료영상에서 분할한 각종 인체조직영역(예를 들어, 뼈, 장기, 근육, 지방, 혈관 등)을 합쳐 인체마스크를 생성한다. 마스크생성부는 인체조직의 밝기값 차이를 이용하여 각 인체조직영역을 분할하거나 인공지능모델을 이용하여 각 인체조직영역을 분할할 수 있다. 다른 실시 예로, 마스크생성부(1110)는 종래 존재하는 다양한 인체조직 분할 알고리즘을 통해 각종 인체조직영역을 분할할 수 있다. 마스크생성부(1110)는 뼈, 각종 장기, 근육 및 지방을 모두 분할한 인체조직영역을 합쳐 인체마스크를 생성하거나, 실시 예에 따라 인체조직들 중 몇몇 인체조직영역만을 분할한 후 그 분할된 인체조직영역을 합쳐 인체마스크를 생성할 수 있다. 다시 말해, 인체 표면 정보의 비식별화 과정에서 보호할 인체조직영역을 대상으로 인체마스크를 생성할 수 있다.
확장부(1120)는 인체 표면 정보의 비식별화를 위하여 피부영역을 확장한다. 예를 들어, 확장부(1120)는 피부영역의 각 복셀을 기준으로 임의 방향으로 영역을 확장하여 이루어지는 피부확장영역을 생성할 수 있다.
익명화영역생성부(1130)는 피부확장영역에서 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성한다. 피부확장영역에서 인체마스크의 영역을 제외함으로써 피부확장영역에 의한 3차원 의료영상의 주요 장기의 정보가 손상되는 것을 방지할 수 있다.
정보변경부(1140)는 3차원 의료영상에서 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 밝기값 또는 임의의 밝기값으로 변경한다. 예를 들어, 정보변경부(1140)는 익명화영역에 해당하는 각 복셀에 대해 임의의 밝기값을 부여할 수 있다. 정보변경부(1140)는 익명화영역의 복셀 밝기값을 실시 예에 따라 다양하게 변경할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, SSD, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 3차원 의료영상의 피부영역을 파악하는 단계;
    상기 3차원 의료영상의 각종 장기를 포함하는 인체조직영역을 기초로 인체마스크를 생성하는 단계;
    상기 3차원 의료영상의 피부영역을 확장한 피부확장영역을 생성하는 단계;
    상기 피부확장영역에서 상기 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성하는 단계; 및
    상기 3차원 의료영상에서 상기 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 값 또는 임의의 값으로 변경하는 단계;를 포함하고,
    상기 피부확장영역을 생성하는 단계는,
    상기 피부영역의 복셀을 기준으로 피부영역의 바깥방향과 안쪽방향으로 모두 확장시키는 단계를 포함하고,
    상기 피부확장영역은 상기 피부영역, 상기 피부영역의 바깥쪽으로 확장된 영역 및 상기 피부영역의 안쪽으로 확장된 영역을 모두 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상의 익명화 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 3차원 의료영상은 컴퓨터단층촬영영상(CT)인 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상 익명화 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 피부영역을 파악하는 단계는,
    상기 3차원 의료영상에서 인체의 경계부위를 기준으로 인체 안쪽으로 기 정의된 두께의 영역을 피부영역으로 파악하거나, 상기 3차원 의료영상에서 피부영역을 분할하는 인공지능모델을 이용하여 피부영역을 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상 익명화 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 인체마스크를 생성하는 단계는,
    인체조직 분할 알고리즘을 이용하여 3차원 의료영상에서 뼈와 장기를 포함하는 인체조직영역을 분할하는 단계; 및
    분할된 인체조직영역 사이의 빈 영역을 채워 인체마스크를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상 익명화 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 3차원 피부확장영역을 생성하는 단계는,
    상기 피부영역의 각 복셀을 기준으로 상하좌우의 방향으로 영역을 확장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상 익명화 방법.
  6. 3차원 의료영상의 피부영역을 파악하는 피부영역추출부;
    상기 3차원 의료영상의 각종 장기를 포함하는 인체조직영역을 기초로 인체마스크를 생성하는 마스크생성부;
    상기 3차원 의료영상의 피부영역을 구성하는 복셀을 기준으로 피부확장영역을 생성하는 확장부;
    상기 피부확장영역에서 상기 인체마스크에 해당하는 영역을 제거한 익명화영역을 생성하는 익명화영역생성부; 및
    상기 3차원 의료영상에서 상기 익명화영역에 해당하는 각 복셀의 밝기값을 기 정의된 값 또는 임의의 값으로 변경하는 정보변경부;를 포함하고,
    상기 확장부는, 상기 피부영역의 복셀을 기준으로 피부영역의 바깥방향과 안쪽방향으로 모두 확장시키고,
    상기 피부확장영역은 상기 피부영역, 상기 피부영역의 바깥쪽으로 확장된 영역 및 상기 피부영역의 안쪽으로 확장된 영역을 모두 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 의료영상 익명화장치
  7. 제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020210078058A 2021-06-16 2021-06-16 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치 KR102386856B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210078058A KR102386856B1 (ko) 2021-06-16 2021-06-16 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치
EP22178634.6A EP4105883A1 (en) 2021-06-16 2022-06-13 Three-dimensional medical image anonymization method and apparatus
US17/840,953 US11809599B2 (en) 2021-06-16 2022-06-15 Three-dimensional medical image anonymization method and apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210078058A KR102386856B1 (ko) 2021-06-16 2021-06-16 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102386856B1 true KR102386856B1 (ko) 2022-04-15

Family

ID=81212209

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210078058A KR102386856B1 (ko) 2021-06-16 2021-06-16 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11809599B2 (ko)
EP (1) EP4105883A1 (ko)
KR (1) KR102386856B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160048944A1 (en) * 2014-08-12 2016-02-18 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus and method for restricting image data visualization
KR102215056B1 (ko) * 2020-01-23 2021-02-10 울산대학교 산학협력단 의료 영상 비식별화 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101514003B1 (ko) 2013-10-17 2015-04-24 서울대학교산학협력단 폐엽 추출 방법 및 그 장치
EP3188058A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-05 Adam Szczepanik A method and a system for anonymizing image data in medical images
US10275927B2 (en) * 2016-11-16 2019-04-30 Terarecon, Inc. System and method for three-dimensional printing, holographic and virtual reality rendering from medical image processing
US10679740B2 (en) * 2018-06-12 2020-06-09 The Chinese University Of Hong Kong System and method for patient privacy protection in medical images
US20200194117A1 (en) * 2018-12-13 2020-06-18 University Of Maryland, College Park Systems, methods, and media for remote trauma assessment
US11810271B2 (en) * 2019-12-04 2023-11-07 Align Technology, Inc. Domain specific image quality assessment
KR102315289B1 (ko) 2019-12-18 2021-10-20 에이치앤파워(주) 다중 개질 반응기 구성이 가능한 수증기 개질장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160048944A1 (en) * 2014-08-12 2016-02-18 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus and method for restricting image data visualization
KR102215056B1 (ko) * 2020-01-23 2021-02-10 울산대학교 산학협력단 의료 영상 비식별화 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Jorge Miguel Silva 외, Face De-Identification Service for Neuroimaging Volumes, 2018 IEEE 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2018.06.21., pp141-145.* *

Also Published As

Publication number Publication date
US20220405425A1 (en) 2022-12-22
EP4105883A1 (en) 2022-12-21
US11809599B2 (en) 2023-11-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11062449B2 (en) Method and system for extracting vasculature
US20200335200A1 (en) Similar case retrieval apparatus, similar case retrieval method, non-transitory computer-readable storage medium, similar case retrieval system, and case database
KR101120250B1 (ko) 컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법
JP6603245B2 (ja) 肺のセグメント化のためのシステムおよび方法
KR101966575B1 (ko) Ｔ1 ｍｒｉ로부터의 자동 3ｄ 분할 및 피질 표면 재구성
US20210106299A1 (en) Method and system for extracting lower limb vasculature
EP3188058A1 (en) A method and a system for anonymizing image data in medical images
JP2020093083A (ja) 医療映像再構成方法及びその装置
US20170161455A1 (en) Systems and methods for associating medical images with a patient
JP2022509155A (ja) 脳画像内の領域を特定するための装置
JP2006034585A (ja) 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム
JP2024063055A (ja) 解剖学的構造の着目領域をモデリングすること
US11935238B2 (en) Systems and methods for generating clinically relevant images that preserve physical attributes of humans while protecting personal identity
EP3424017A1 (en) Automatic detection of an artifact in patient image data
WO2023125828A1 (en) Systems and methods for determining feature points
JP7457011B2 (ja) 異常検出方法、異常検出プログラム、異常検出装置、サーバ装置及び情報処理方法
KR102386856B1 (ko) 3차원 의료영상의 익명화 방법 및 그 장치
Ratan et al. Un-supervised segmentation and quantisation of malignancy from breast MRI images
CN118043846A (zh) 用于深度学习自动分割的基于ai的图集映射切片定位器
KR102136107B1 (ko) 뼈 감쇄된 x-선 영상의 정합 장치 및 방법
JPWO2019150717A1 (ja) 葉間膜表示装置、方法およびプログラム
KR102321428B1 (ko) 병변 파악 방법 및 그 장치
US20240037739A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US20220415004A1 (en) Anatomical encryption of patient images for artificial intelligence
US20220180525A1 (en) Organ segmentation method and system

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant