KR102412996B1 - Medical image acquisition method and apparatus thereof - Google Patents

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KR102412996B1 KR1020200013502A KR20200013502A KR102412996B1 KR 102412996 B1 KR102412996 B1 KR 102412996B1 KR 1020200013502 A KR1020200013502 A KR 1020200013502A KR 20200013502 A KR20200013502 A KR 20200013502A KR 102412996 B1 KR102412996 B1 KR 102412996B1
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    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data

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Abstract

본 발명은 의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치에서 의료 영상을 생성하는 방법은, 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의, 또는 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의, 2차 미분값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.The present invention relates to a method for acquiring a medical image and an apparatus therefor. According to an embodiment of the present invention, in a method for generating a medical image in a medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels, a plurality of pieces of image data respectively corresponding to the plurality of pixels are provided. acquiring first medical image information including a value; calculating a second derivative of at least one of the plurality of imaged data values or a representative value or a sum of at least one group consisting of a part of the plurality of imaged data values; and determining a defective pixel among the pixels based on the calculated second differential value.

Description

의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치{Medical image acquisition method and apparatus thereof}Medical image acquisition method and apparatus therefor

본 발명은 의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method for acquiring a medical image and an apparatus therefor.

치과 등의 의료 기술 분야에서 많이 이용되고 있는 엑스선(X-ray) 촬영 장치는 엑스선을 인체에 조사하고, 인체 내부에 대한 영상을 획득하고 있다. 이를 통해 인체 내부의 이상을 검출한다.An X-ray imaging apparatus, which is widely used in the field of medical technology such as dentistry, irradiates X-rays to the human body and acquires an image of the inside of the human body. Through this, abnormalities inside the human body are detected.

특히 엑스선(X-ray) 촬영 장치 중에서도 CT 촬영 장치는 임플란트 시술 등을 위해 치조골의 두께, 주요 신경의 위치 등 해부학적 구조물의 상태를 파악하는 데 큰 도움이 된다. In particular, among X-ray imaging devices, a CT imaging device is of great help in understanding the state of anatomical structures such as the thickness of alveolar bone and the location of major nerves for implant surgery.

이와 같이 치과 등 의료 현장에서 진단 목적으로 활용되는 엑스선(X-ray) 촬영 장치는 일반적으로 제너레이터로부터 발생된 엑스선을 조사하고, 수진자의 신체를 일부 투과하거나 또는 투과하지 않고 도달하는 엑스선을 상기 제너레이터와 마주보는 디텍터를 통해 수광한다. 그 다음, 수광된 엑스선을 전기적 신호로 변환시켜 투영 데이터를 생성한다. 특히 이러한 엑스선 촬영 장치는 회전 축을 중심으로 상기 제너레이터와 디텍터를 회전시키면서 엑스선을 연속 조사 및 수광하여 엑스선 영상 데이터의 생성에 필요한 전기적 신호를 생성할 수 있다. As such, an X-ray imaging device used for diagnostic purposes in a medical field such as dentistry generally irradiates X-rays generated from a generator, and transmits X-rays that partially penetrate or do not penetrate the examinee's body with the generator. It receives light through the facing detector. Then, the received X-rays are converted into electrical signals to generate projection data. In particular, the X-ray imaging apparatus may generate an electrical signal necessary for generating X-ray image data by continuously irradiating and receiving X-rays while rotating the generator and the detector about a rotation axis.

이러한 투영 데이터 획득 방법은 한 번의 촬영으로 모든 치아 및 해부학적 구조물 과 같은 수진자 신체 내부의 상태를 검사할 수 있고, 낮은 방사선량 및 빠른 영상화 시간 등의 장점을 가진다. 상기 투영 데이터는 스티칭(stitching) 및 재구성(reconstruction) 과정을 거쳐 CT 영상과 같은 엑스선 영상으로 변환된다. This projection data acquisition method can examine the internal state of the examinee's body, such as all teeth and anatomical structures, with one shot, and has advantages such as low radiation dose and fast imaging time. The projection data is converted into an X-ray image such as a CT image through stitching and reconstruction processes.

상기 디텍터는, 일반적으로 엑스선을 수광하여 전기적 신호를 방출하는 화소(pixel) 단위의 센서가 배열되는 이미지 센서를 포함한다. 이와 같은 화소 단위의 센서 중 일부에 결함이 발생하는 등으로 인해, 획득되는 영상 정보에 결함이 있는 화소가 포함될 수 있다. 이러한 결함 화소는 경우에 따라 점 단위로 나타날 수 있다. 또는 경우에 따라 하나 이상의 라인에 포함된 화소가 모두 결함이 발생하는 경우도 있다. The detector generally includes an image sensor in which a pixel unit sensor that receives X-rays and emits an electrical signal is arranged. A defective pixel may be included in the acquired image information due to a defect occurring in some of the pixel unit sensors. In some cases, such defective pixels may appear in units of dots. Alternatively, in some cases, defects may occur in all pixels included in one or more lines.

이러한 의료 영상 정보에 포함된 결함 화소는, 상기 이미지 센서를 교체 또는 수리하는 것으로 개선할 수 있으나, 매번 이미지 센서를 교체하거나 수리하는 것은 비용 및 시간 면에서 바람직하지는 않으므로, 일정 수준 이내의 결함은 보정에 의해 개선할 필요가 있다.Defective pixels included in the medical image information can be improved by replacing or repairing the image sensor, but since replacing or repairing the image sensor every time is not preferable in terms of cost and time, defects within a certain level can be corrected. needs to be improved by

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 센서 또는 영상 정보의 화소의 결함을 정확히 자동으로 찾아 보정할 수 있는 의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 데에 있다.The present invention has been devised in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a method for acquiring a medical image and an apparatus for the same, which can accurately and automatically find and correct a defect in a sensor or a pixel of image information. .

본 발명의 다른 목적은 센서의 결함 정도를 알 수 있어 센서 교체 시기를 결정 가능한 의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 데에 있다.Another object of the present invention is to provide a method for acquiring a medical image capable of determining a sensor replacement time by determining a degree of a sensor defect, and an apparatus therefor.

본 발명의 또 다른 목적은 점 단위 및 라인 단위의 결함 화소를 구분하여 검출하는 것이 가능한 의료 영상 획득 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 데에 있다.Another object of the present invention is to provide a method for acquiring a medical image capable of distinguishing and detecting defective pixels in units of points and lines, and an apparatus therefor.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치에서 의료 영상을 생성하는 방법은, 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의, 또는 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의, 2차 미분값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.In order to solve the above technical problem, the method of generating a medical image in a medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels according to the present invention includes a plurality of pixels respectively corresponding to the plurality of pixels. obtaining first medical image information including an imaged data value of ; calculating a second derivative of at least one of the plurality of imaged data values or a representative value or a sum of at least one group consisting of a part of the plurality of imaged data values; and determining a defective pixel among the pixels based on the calculated second differential value.

그리고, 상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.and generating second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. can

그리고, 상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는, 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득할 수 있다.In addition, the acquiring of the first medical image information may include acquiring the plurality of imaged data values in the form of a two-dimensional array.

그리고, 상기 산출하는 단계는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값을 산출하고, 상기 결정하는 단계는, 상기 복수의 화소 중에서, 그 대응하는 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하는 것을 상기 결함 화소로 결정할 수 있다The calculating may include calculating at least one second-order differential value among the plurality of imaged data values, and the determining may include, among the plurality of pixels, a corresponding second-order differential value of the first reference. It can be determined that the defective pixel is outside the range according to the

그리고, 상기 산출하는 단계는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값과, 상기 복수의 화소 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소의 인접 화소 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값과의 차분값을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.The calculating may include a difference between at least one second differential value among the plurality of imaged data values and an imaged data value corresponding to one of adjacent pixels of a pixel corresponding to the at least one of the plurality of pixels. and calculating a value, wherein the determining comprises: when the second differential value deviates from a range according to a first criterion and the difference value deviates from a range according to a second criterion, and wherein the one of the adjacent pixels is In the case of a defective pixel, a pixel corresponding to at least one of the plurality of imaged data values among the plurality of pixels may be determined as a defective pixel.

그리고, 상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.And, the determining may include: when the second differential value does not deviate from the range according to the first criterion and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion, and one of the adjacent pixels is a defective pixel, the Among the plurality of pixels, a pixel corresponding to the at least one of the plurality of imaged data values may be determined as a defective pixel.

또한, 상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 두 개의 각각에 대응하는 촬상 데이터값들의 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.Also, in the determining step, the second differential value of the imaging data values corresponding to each of two of the adjacent pixels does not deviate from the range according to the first criterion, and the secondary differential value does not deviate from the range according to the first criterion. , and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion, a pixel corresponding to at least one of the plurality of imaged data values among the plurality of pixels may be determined as a defective pixel.

그리고, 상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 두 개 중 적어도 하나가 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고, 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소이고, 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.In the determining step, the second differential value does not deviate from the range according to the first criterion and at least one of the two of the adjacent pixels does not deviate from the range according to the first criterion, and the adjacent pixel among the plurality of pixels, a pixel corresponding to at least one of the plurality of imaged data values is determined as a defective pixel when the one of the plurality of pixels is a defective pixel and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion. can

그리고, 상기 적어도 하나의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합이고, 상기 대푯값은 평균값 및 가중 평균값 중 어느 하나이고, 상기 산출하는 단계는, 상기 대푯값이나 상기 합의 각각의 2차 미분값을 산출하고, 상기 결정하는 단계는, 상기 적어도 하나의 그룹 중에서, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하는 것에 대응하는 것에 속하는 화소들을 결함 화소 그룹으로 결정할 수 있다.In addition, the at least one group is a set of imaging data values corresponding to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array, and the representative value is any one of an average value and a weighted average value, and the calculating includes: Calculating a representative value or a second derivative of each of the sum, and the determining comprises: defecting pixels belonging to the at least one group whose second derivative corresponds to a deviation from a range according to the first criterion It can be determined by pixel group.

또한, 상기 적어도 하나의 그룹은 복수 개이고, 상기 복수의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합들이고, 상기 대푯값은 평균값 및 가중 평균값 중 어느 하나이고, 상기 산출하는 단계는, 상기 대푯값이나 상기 합의 각각의 2차 미분값과, 상기 복수의 그룹 중 상기 대푯값이나 상기 합의 각각에 대응하는 제1 그룹의 인접 그룹 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값의 대푯값이나 합과의 차분값을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 그룹 중 상기 하나가 결함 그룹인 경우, 상기 제1 그룹을 결함 그룹으로 결정할 수 있다.In addition, the at least one group is plural, the plurality of groups are sets of imaging data values corresponding to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array, and the representative value is any one of an average value and a weighted average value. , wherein the calculating includes: a second derivative of each of the representative value or the sum; or calculating a difference value from the sum, wherein the determining comprises: the second derivative deviates from a range according to a first criterion and the difference value deviates from a range according to a second criterion and the adjacent value When the one of the groups is a defect group, the first group may be determined as a defect group.

그리고, 상기 결정된 결함 화소를 기반으로 결함 지도(map)를 생성 또는 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include generating or updating a defect map based on the determined defective pixel.

그리고, 상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는, 상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계; 및 상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.The acquiring of the first medical image information may include: acquiring a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values classified for each pixel; and generating the plurality of imaged data values based on an average value or a sum of those corresponding to one of the plurality of pixels among the plurality of raw data values.

또한, 상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include correcting the raw data value corresponding to the defective pixel based on the generated defect map for each of the plurality of raw data value sets.

그리고, 상기 복수의 원시 데이터값 세트의 각각은 인체의 적어도 일부에 대한 1회 CT 촬영을 통해 생성되는 복수의 CT 프로젝션 영상 중 적어도 일부의 각각의 촬상 데이터값들의 집합일 수 있다.In addition, each of the plurality of raw data value sets may be a set of respective captured data values of at least a portion of a plurality of CT projection images generated through a single CT scan of at least a part of the human body.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치에서 의료 영상을 생성하는 방법은, 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 제1 n차 미분값을 산출하는 단계; 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의 제2 n차 미분값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제1 n차 미분값 및 상기 제2 n차 미분값을 기초로 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계;를 포함하고, 상기 n은 1 이상의 자연수일 수 있다.In order to solve the above technical problem, the method of generating a medical image in a medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels according to the present invention includes a plurality of pixels respectively corresponding to the plurality of pixels. obtaining first medical image information including an imaged data value of ; calculating at least one first nth-order differential value among the plurality of imaged data values; calculating a second nth-order differential value of any one of a representative value or a sum of at least one group composed of a part of the plurality of imaged data values; and determining a defective pixel from among the pixels based on the calculated first nth differential value and the second nth differential value, wherein n may be a natural number equal to or greater than 1 .

그리고, 상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득하고, 상기 적어도 하나의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합일 수 있다.The acquiring of the first medical image information includes acquiring the plurality of imaged data values in the form of a two-dimensional array, and the at least one group corresponds to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array. It may be a set of captured image data values.

또한, 상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include generating second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. can

상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는, 상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계; 및 상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 의료 영상 생성 방법은, 상기 결정된 결함 화소를 기반으로 결함 지도(map)를 생성 또는 갱신하는 단계; 및 상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The acquiring of the first medical image information may include: acquiring a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values classified for each pixel; and generating the plurality of imaged data values based on an average value or a sum of those corresponding to one of the plurality of pixels among the plurality of raw data values, wherein the method for generating a medical image includes: generating or updating a defect map based on the defective pixel; and correcting the raw data value corresponding to the defective pixel for each of the plurality of raw data value sets based on the generated defect map.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치는, 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 영상 정보 획득부; 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의, 또는 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의, 2차 미분값을 산출하고, 상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 제어부를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels, each of which includes a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels. an image information acquisition unit configured to acquire first medical image information; at least one of the plurality of imaged data values or a second derivative value of any one of a representative value or a sum of at least one group composed of a part of the plurality of imaged data values, and the calculated 2 and a controller configured to determine a defective pixel from among the pixels based on the difference differential value.

그리고, 상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 영상 정보 생성부를 더 포함할 수 있다.and an image information generator configured to generate second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. may include

또한, 피사체를 엑스선 촬영하여 상기 제1 의료 영상 정보를 생성하는 엑스선 촬영부를 더 포함할 수 있다.The X-ray imaging unit may further include an X-ray imaging unit configured to generate the first medical image information by performing X-ray imaging of the subject.

본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 센서 또는 영상 정보의 화소의 결함을 정확히 자동으로 찾아 보정함으로써 유지보수 기술자 및 사용자의 불편을 최소화 할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, it is possible to minimize the inconvenience of maintenance technicians and users by accurately and automatically finding and correcting defects in pixels of sensors or image information.

또한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 센서의 결함 정도를 보다 정확히 검출하고 센서 교체 시기를 결정 가능하므로 효율적인 장치의 운용 및 유지가 가능해 진다.In addition, according to various embodiments of the present disclosure, it is possible to more accurately detect the degree of a defect in the sensor and determine the sensor replacement time, thereby enabling efficient operation and maintenance of the device.

또한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 점 단위 및 라인 단위의 결함 화소를 구분하여 검출함으로써, 검출의 신뢰도를 향상하는 것이 가능하다.In addition, according to various embodiments of the present disclosure, it is possible to improve the reliability of detection by distinguishing and detecting defective pixels in units of points and lines.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 엑스선 촬영 장치의 외관을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 엑스선 촬영 장치에서 엑스선 촬영을 위한 수진자의 정렬 상태를 나타내는 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 촬상 데이터값의 자료 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 의료 영상의 점 단위 및 라인 단위의 결함 화소에 의해 발생하는 엑스선 영상의 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결함지도를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
1 is an exemplary view for explaining the appearance of an X-ray imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating an arrangement state of examinees for X-ray imaging in the X-ray imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a data structure of an imaged data value according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining artifacts in an X-ray image that are generated by defective pixels in units of points and lines of a medical image.
6 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
11 is a view for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
12 is a view for explaining a defect map according to an embodiment of the present invention.
13 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
14 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.
15 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following is merely illustrative of the principles of the invention. Therefore, those skilled in the art will be able to devise various devices that, although not explicitly described or shown herein, embody the principles of the present invention and are included within the spirit and scope of the present invention. In addition, all conditional terms and examples listed herein are, in principle, expressly intended only for the purpose of understanding the concept of the present invention, and it should be understood that they are not limited to the specifically enumerated embodiments and states as such. do.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시 예들 뿐만 아니라 특정 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Moreover, it is to be understood that all detailed description reciting specific embodiments, as well as principles, aspects, and embodiments of the invention, are intended to include structural and functional equivalents of such matters. It should also be understood that such equivalents include not only currently known equivalents, but also equivalents developed in the future, i.e., all devices invented to perform the same function, regardless of structure.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 순서도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.Thus, for example, the flowcharts herein are to be understood as representing conceptual views of illustrative circuitry embodying the principles of the invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc. may be tangibly embodied on computer-readable media and be understood to represent various processes performed by a computer or processor, whether or not a computer or processor is explicitly shown. should be

프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.The functions of the various elements shown in the figures including a processor or functional blocks represented by similar concepts may be provided by the use of dedicated hardware as well as hardware having the ability to execute software in association with appropriate software. When provided by a processor, the functionality may be provided by a single dedicated processor, a single shared processor, or a plurality of separate processors, some of which may be shared.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.In addition, the clear use of terms presented as processor, control, or similar concepts should not be construed as exclusively referring to hardware having the ability to execute software, and without limitation, digital signal processor (DSP) hardware, ROM for storing software. It should be understood to implicitly include (ROM), RAM (RAM) and non-volatile memory. Other common hardware may also be included.

본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도 되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.In the claims of the present specification, a component expressed as a means for performing the function described in the detailed description includes, for example, a combination of circuit elements that perform the function or software in any form including firmware/microcode, etc. It is intended to include all methods of performing the function of the device, coupled with suitable circuitry for executing the software to perform the function. Since the present invention defined by these claims is combined with the functions provided by the various enumerated means and in a manner required by the claims, any means capable of providing the functions are equivalent to those contemplated from the present specification. should be understood as

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. The above objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description in relation to the accompanying drawings, and accordingly, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 엑스선 촬영 장치의 외관을 설명하기 위한 예시도이다.1 is an exemplary view for explaining the appearance of an X-ray imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.

엑스선 촬영 장치(10)는 수진자의 신체의 해부학적 구조의 형상을 포함하는 엑스선 영상(300)의 생성을 위해 상기 수진자의 신체의 적어도 일부를 엑스선 촬영하는 장치이다. The X-ray imaging apparatus 10 is an apparatus that X-rays at least a part of the examinee's body to generate an X-ray image 300 including the shape of an anatomical structure of the examinee's body.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 엑스선 촬영 장치(10)는 받침대(190), 지지기둥(185), 모니터(175), 갠트리(Gantry)(130), 손잡이(195) 및 헤드부(180)를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the X-ray imaging apparatus 10 includes a pedestal 190 , a support column 185 , a monitor 175 , a gantry 130 , a handle 195 , and a head unit 180 . may include

또한 받침대(190)는 엑스선 촬영 장치(10)의 스탠딩을 지지하기 위해 상기 장치(10)가 설치되는 바닥면과 대면하는 구성이고, 지지기둥(185)은 받침대(190)로부터 수직하게 기립하며, 슬라이딩 방식으로 높낮이가 조절될 수도 있다. In addition, the pedestal 190 is configured to face the floor surface on which the apparatus 10 is installed to support the standing of the X-ray imaging apparatus 10, and the support column 185 stands vertically from the pedestal 190, The height may be adjusted by sliding.

또한 모니터(175)는 사용자가 장치(10)의 사용(예컨대, 갠트리(113)의 회전, CT 촬영 시작 및 종료 등)을 확인할 수 있는 구성이다. 갠트리(113)는 장치(10) 상부의 헤드부(180)의 아래에 위치할 수 있다.In addition, the monitor 175 is a configuration in which the user can check the use of the device 10 (eg, rotation of the gantry 113, start and end of CT scan, etc.). The gantry 113 may be located under the head portion 180 of the upper portion of the device 10 .

또한 모니터(175)는, 사용자 인터페이스로 활용될 수 있다. 즉, 사용자는 상기 모니터(175)를 통해 장치(10)의 동작을 위한 명령을 입력할 수 있고, 현재 장치(10)의 동작 또는 데이터 처리 작업의 진행 정보를 전달 받을 수도 있다. 이를 위해 상기 모니터(175)는 터치 패널을 포함할 수 있다. 또한 GUI를 통해 상기 사용자 인터페이스가 구현될 수 있다.In addition, the monitor 175 may be utilized as a user interface. That is, the user may input a command for the operation of the device 10 through the monitor 175 , and may receive information about the current operation of the device 10 or progress information of a data processing task. To this end, the monitor 175 may include a touch panel. In addition, the user interface may be implemented through a GUI.

또한 정렬부(160)는 턱받이(chin-nest)(161), 바이트 블록(bite block) (163) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 도 1에서 확인할 수 있는 바와 같이, 상기 턱받이(161)는 상기 수진자(400)가 턱과 같은 신체의 일부를 괴는 부품이다. 또한, 바이트 블록(163)은 상기 수진자(400)가 치아 등의 신체의 일부로 물 수 있는 부품이다. 상기 바이트 블록(163)의 주 용도 또한 상기 수진자(400)의 신체의 자세를 정렬하는 것이다.Also, the alignment unit 160 may further include at least one of a chin-nest 161 and a bite block 163 . As can be seen in FIG. 1 , the bib 161 is a part on which the examinee 400 grips a part of the body such as a chin. In addition, the bite block 163 is a part that the examinee 400 can bite with a part of the body, such as teeth. The main use of the bite block 163 is also to align the body posture of the examinee 400 .

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 엑스선 촬영 장치에서 엑스선 촬영을 위한 수진자의 정렬 상태를 나타내는 나타내는 예시도이다.FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating an arrangement state of examinees for X-ray imaging in the X-ray imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2의 (a)에 도시된 바와 같이, 갠트리(113), 제너레이터(111) 및 디텍터(112)는 'ㄷ'자 형태로 구성될 수 있으며, 수진자(400)의 신체는 그 사이에 위치되어 정렬된다. 이러한 갠트리(113), 제너레이터(111) 및 디텍터(112)의 조합을 C-arm이라 지칭하기도 한다.As shown in (a) of FIG. 2 , the gantry 113 , the generator 111 and the detector 112 may be configured in a 'C' shape, and the body of the examinee 400 is located between them. are sorted The combination of the gantry 113 , the generator 111 , and the detector 112 is also referred to as a C-arm.

또한, 상기 장치(10)는 엑스선 촬영부(110)를 포함할 수 있다. Also, the apparatus 10 may include an X-ray imaging unit 110 .

본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 엑스선 촬영부(110)는, 제너레이터(111) 및 디텍터(112)를 포함할 수 있다. 또한 실시 예에 따라 회전축(114)을 중심으로 회전하는 갠트리(113)와, 상기 회전축(114)을 이동시키는 구동부(150)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the X-ray imaging unit 110 may include a generator 111 and a detector 112 . In addition, according to an embodiment, the gantry 113 rotating about the rotating shaft 114 and the driving unit 150 for moving the rotating shaft 114 may be further included.

상기 제너레이터(111)와 디텍터(112)는 상기 갠트리(113)라고 불리는 회전 수단의 양 끝단에 부착될 수 있다. 상기 갠트리(113)는 수진자(400)의 상하 방향의 직선을 중심으로 하는 회전축(114)에 연결되어 회전할 수 있다. The generator 111 and the detector 112 may be attached to both ends of a rotating means called the gantry 113 . The gantry 113 may be connected to a rotation shaft 114 centered on a straight line in the vertical direction of the examinee 400 to rotate.

상기 구동부(150)는 수진자(400)와 엑스선 촬영부(110)의 상대적 위치를 변경하기 위한 구성요소로서, 본 발명의 일 실시 예에 따라 회전형 모터와 스크루, 리니어 가이드를 포함하여 구성하거나, 리니어 모터를 포함하는 방식으로 구현될 수 있다. The driving unit 150 is a component for changing the relative positions of the examinee 400 and the X-ray imaging unit 110. According to an embodiment of the present invention, the driving unit 150 includes a rotary motor, a screw, and a linear guide, or It may be implemented in a manner including a linear motor.

좀 더 구체적으로는, 회전형의 구동 모터(미도시), 상기 구동 모터의 회전력을 전달 받아 회전하는 스크루(미도시), 상기 스크루에 축 삽입되어 상기 스크루의 회전에 의해 상기 스크루의 길이 방향을 따라 슬라이딩 이동되는 블록(미도시)을 구비하고, 상기 블록에 수진자(400)에 외력을 가할 수 있는 별도 부품을 부착하는 것을 일 실시 예의 구성으로 사용할 수 있다. More specifically, a rotational driving motor (not shown), a screw (not shown) rotating by receiving the rotational force of the driving motor, the shaft is inserted into the screw and the longitudinal direction of the screw by rotation of the screw It can be used as a configuration of an embodiment to include a block (not shown) that slides along the block (not shown), and to attach a separate component that can apply an external force to the test taker 400 to the block.

상기의 블록은 별도 구비된 리니어 가이드(미도시)에 따라 이탈 없이 직선 운동이 되도록 구성되는 것이 바람직하다. 또한 상기 리니어 가이드 또는 상기 스크루의 양단에는 스토퍼(미도시)가 구비되어, 상기 병진 운동의 한계 지점으로 작용하도록 하는 것이 바람직하다.Preferably, the block is configured to perform a linear motion without separation according to a separately provided linear guide (not shown). In addition, it is preferable that stoppers (not shown) are provided at both ends of the linear guide or the screw to act as a limit point of the translational motion.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는, 상기 디텍터(112)에서 출력되는 전기적 신호를 기반으로, 도 2 (b)와 같은 엑스선 영상(300) 생성하거나 또는 상기 영상(300)으로 변환 가능한 영상 정보를 생성할 수 있다.The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention generates an X-ray image 300 as shown in FIG. 2B or the image 300 based on the electrical signal output from the detector 112 . ) can be converted into image information.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는 수진자(머리)(400)의 해부학적 구조의 형상을 포함하는 엑스선 영상(300)을 생성하는 장치일 수 있다.The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may be an apparatus for generating an X-ray image 300 including the shape of the anatomical structure of the examinee (head) 400 .

상기 엑스선 영상(300)은, 아래에 설명하는 제2 의료 영상 정보를 기초로 생성되는 것일 수 있다.The X-ray image 300 may be generated based on second medical image information described below.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는, 영상 정보 획득부(120) 및 제어부(140)를 포함하여, 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성할 수 있다.The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention includes the image information obtainer 120 and the controller 140 to generate medical image information including a plurality of pixels. .

영상 정보 획득부(120)는 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 구성일 수 있다.The image information acquisition unit 120 may be configured to acquire first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels.

상기 촬상 데이터값은 수진자(400)의 신체의 일부를 투과한 엑스선이 상기 디텍터(112)에서 수광하여 변환한 전기적 신호를 기초로 생성된 값일 수 있다. 상기 디텍터(112)는 화소 단위의 복수의 센서를 포함하는 이미지 센서일 수 있다. 상기 이미지 센서는 실시 예에 따라 CCD(Charge-Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 등으로 구현될 수 있다.The imaged data value may be a value generated based on an electrical signal converted by X-rays that have passed through a part of the body of the examinee 400 received by the detector 112 . The detector 112 may be an image sensor including a plurality of sensors in units of pixels. The image sensor may be implemented as a charge-coupled device (CCD) or a complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) according to an embodiment.

제어부(140)는 마이크로 프로세서, 메모리 등을 포함하여 연산을 수행하는 구성일 수 있다. 실시 예에 따라 컴퓨터의 CPU를 통해 구현될 수 있다.The control unit 140 may include a microprocessor, a memory, and the like, and may be configured to perform an operation. According to an embodiment, it may be implemented through the CPU of the computer.

제어부(140)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 n차 미분값을 산출할 수 있다.The controller 140 may calculate an nth-order differential value of at least one of the plurality of imaged data values.

또는 제어부(140)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의, n차 미분값을 산출할 수 있다.Alternatively, the controller 140 may calculate an nth-order differential value of any one of a representative value or a sum of at least one group composed of a part of the plurality of imaged data values.

상기 n은 1 이상의 자연수일 수 있다. 바람직하게는 상기 n은 2이다.The n may be a natural number of 1 or more. Preferably, n is 2.

상기와 같이 그룹의 대푯값 또는 합의 n차 미분값을 산출하는 것에 의해 그룹 단위의 화소가 일률적으로 결함이 발생한 것을 용이하게 검출할 수 있게 된다.As described above, by calculating the nth-order differential value of the representative value or the sum of the groups, it is possible to easily detect that a defect has occurred in the pixels of the group unit uniformly.

상기 대푯값은 상기 그룹에 포함된 촬상 데이터값을 대표하는 값일 수 있다. 실시 예에 따라 중간값, 최빈값이나 평균값과 같은 그룹을 대표하는 값일 수 있다. 바람직하게는 평균값, 특히 산술 평균값인 것이 바람직하다.The representative value may be a value representative of the imaging data value included in the group. According to an embodiment, it may be a value representing a group such as a median value, a mode value, or an average value. Preferably, it is an average value, especially an arithmetic mean value.

또한 상기 제어부(140)는 상기 산출된 n차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정할 수 있다.Also, the controller 140 may determine a defective pixel from among the pixels based on the calculated nth-order differential value.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는, 치과용 엑스선 촬영 장치(10)의 구성을 포함할 수 있다. 이러한 실시 예에서는, 의료 영상 생성 장치(100)는 도 2에 도시된 바와 같이 엑스선 촬영부(110)를 더 포함할 수 있다.The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may include a configuration of the dental X-ray imaging apparatus 10 . In this embodiment, the apparatus 100 for generating a medical image may further include an X-ray imaging unit 110 as shown in FIG. 2 .

본 발명의 다른 실시 예로, 상기 의료 영상 생성 장치(100)는, 치과용 엑스선 촬영 장치(10)와 유선 또는 무선 연결되어, 상기 엑스선 촬영 장치(10)로부터 의료 영상 정보를 전송 등의 형태로 획득할 수 있다.In another embodiment of the present invention, the apparatus 100 for generating a medical image is connected to the dental X-ray imaging apparatus 10 in a wired or wireless manner to obtain medical image information from the X-ray imaging apparatus 10 in the form of transmission or the like. can do.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 촬상 데이터값의 자료 구조를 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining a data structure of an imaged data value according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 영상 정보 획득부(120)는, 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득할 수 있다. As shown in FIG. 4 , the image information obtaining unit 120 of the present invention may obtain the plurality of captured data values in the form of a two-dimensional array.

도 4에 도시된 사각형들은 촬상 데이터값의 각각의 배열 내 원소로서 자리잡은 위치를 의미할 수 있다. 따라서 각각의 사각형은 영상 정보 획득부(120)에서 획득하는 의료 영상 정보에 포함된 각각의 화소에 대응될 수 있다. 또한, 상기 디텍터(112)에 포함된 화소 단위의 센서 각각에 대응될 수 있다.The rectangles shown in FIG. 4 may mean positions positioned as elements in each array of imaging data values. Accordingly, each rectangle may correspond to each pixel included in the medical image information acquired by the image information acquisition unit 120 . In addition, it may correspond to each pixel unit sensor included in the detector 112 .

상기 촬상 데이터값 각각은 소정 범위의 숫자로 표현될 수 있다. 실시 예에 따라 0~255 또는 0~25535 등의 범위에 포함되는 값일 수 있다.Each of the imaged data values may be expressed as a number within a predetermined range. According to an embodiment, it may be a value included in a range of 0 to 255 or 0 to 25535.

도 4에 도시된 (m,n)위치의 촬상 데이터값에 이상이 있다고 판단되는 경우, 상기 (m,n)위치에 대응하는 화소가 결함 화소라 판단할 수 있다.When it is determined that there is an abnormality in the imaged data value at the (m,n) position shown in FIG. 4 , it may be determined that the pixel corresponding to the (m,n) position is a defective pixel.

또한 n번째 라인에 위치하는, 즉 (1, n), (2, n), …, (M, n)위치에 있는 촬상 데이터값에 이상이 있다고 판단되는 경우, 상기 n번째 라인에 대응하는 화소가 모두 결함 화소라 판단할 수 있다. 이러한 경우 상기의 '그룹'은 2차원 배열의 자료 구조에서 가로 또는 세로의 라인 단위의 촬상 데이터값의 집합일 수 있다.Also located on the nth line, that is, (1, n), (2, n), ... , (M, n), when it is determined that there is an abnormality in the imaging data value, it may be determined that all pixels corresponding to the n-th line are defective pixels. In this case, the 'group' may be a set of imaging data values in units of horizontal or vertical lines in a data structure of a two-dimensional array.

도 5는 의료 영상의 점 단위 및 라인 단위의 결함 화소에 의해 발생하는 엑스선 영상의 아티팩트를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a diagram for explaining artifacts in an X-ray image that are generated by defective pixels in units of points and lines of a medical image.

도 5 (a), (b)는 3차원 CT 촬영에 따른 엑스선 영상을 예시적으로 표현한 것이다.5 (a) and (b) are exemplary representations of X-ray images obtained by 3D CT imaging.

상기 제1 의료 영상 정보에 점 단위의 결함 화소가 발생한 경우, 도 5(a)에 화살표로 지시된 바와 같이, 상기 제1 의료 영상 정보를 기반으로 재구성(reconstruction) 작업을 거쳐 생성한 엑스선 영상(300)에는 링(ring) 모양의 아티팩트(artifact)가 발생할 수 있다.When a defective pixel in a dot unit is generated in the first medical image information, as indicated by an arrow in FIG. 5A , an X-ray image generated through a reconstruction operation based on the first medical image information ( A ring-shaped artifact may occur in 300 .

이러한 점 단위의 결함 화소는, 주로 디텍터(112)의 화소 단위의 센서의 결함에 의해 발생하는 경우가 많다. 이러한 경우 촬상 데이터 값이 큰 폭으로 왜곡되게 된다. 이에 따라 도 5 (a)에 도시된 바와 같이 주변보다 확연하게 밝기가 다른 결함이 관찰된다.Such defective pixels in units of dots are mainly caused by defects of sensors in units of pixels of the detector 112 in many cases. In this case, the imaged data value is greatly distorted. Accordingly, as shown in Fig. 5 (a), a defect with a significantly different brightness than the surrounding is observed.

상기 제1 의료 영상 정보에 라인 단위의 결함 화소가 발생한 경우, 도 5(b)에 화살표로 지시된 바와 같이, 상기 제1 의료 영상 정보를 기반으로 재구성(reconstruction) 작업을 거쳐 생성한 엑스선 영상(300)에는 원기둥의 둘레면 모양의 아티팩트(artifact)가 발생할 수 있다.When a line-based defective pixel is generated in the first medical image information, as indicated by an arrow in FIG. 5B , an X-ray image generated through a reconstruction operation based on the first medical image information ( 300) may have an artifact in the shape of the circumference of the cylinder.

이러한 라인 단위의 결함 화소는, 주로 디텍터(112)의 화소 단위의 센서에서 발생한 전기적 신호를 채널 단위로 전달하는, 기능부 중 적어도 하나의 이상에 의해 발생할 수 있다. 상기 기능부는 Gate IC, ROIC 등의 소자를 포함하는 구성일 수 있다. Such defective pixels in line units may be caused by at least one or more of the functional units that mainly transmit electrical signals generated in the pixel units of the sensor of the detector 112 in units of channels. The functional unit may have a configuration including a gate IC, an ROIC, or the like.

상기와 같은 기능부의 결함의 정도는 경우에 따라 다를 수 있으며, 일반적으로는 화소 단위의 센서에 이상이 발생한 경우보다, 촬상 데이터 값이 적게 왜곡되어 엑스선 영상(300)에 결함이 보다 덜 뚜렷하게 나타날 수 있다(도 5 (b) 참조). 이에 따라 라인 단위의 결함 화소를 검출할 수 있는 효과적인 방법이 필요할 수 있다.The degree of the defect of the functional part as described above may vary depending on the case, and in general, the imaged data value is less distorted than when an abnormality occurs in the pixel unit sensor, so that the defect may appear less clearly in the X-ray image 300 . There is (see Fig. 5 (b)). Accordingly, an effective method for detecting defective pixels in line units may be required.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는, 영상 정보 생성부(170)를 더 포함할 수 있다. The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may further include an image information generating unit 170 .

상기 영상 정보 생성부(170)는, 상기 복수의 화소 중, 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정할 수 있다.The image information generator 170 may correct an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels.

상기 영상 정보 생성부(170)는, 상기 보정된 촬상 데이터값을 기초로 제2 의료 영상 정보를 생성할 수 있다.The image information generator 170 may generate second medical image information based on the corrected imaged data value.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 영상 정보 생성부(170)는, 상기 제어부(140)와 동일한 구성일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the image information generating unit 170 may have the same configuration as the control unit 140 .

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 영상 정보 생성부(170)는, 상기 제어부(140)와 데이터를 송수신하는 별도의 구성일 수 있다. 이 경우, 상기 제어부(120)은 컴퓨터의 CPU로 구현하고 영상 정보 생성부(170)는 GPU(Graphics Processing Unit)로 구현될 수 있다. 다른 실시 예로, 제어부(120) 및 영상 정보 생성부(170) 각각을 포함하는 서버 또는 단말기 등이 분리되어 양자 간에 유선 또는 무선으로 데이터를 송수신하도록 구현하는 것도 가능하다.According to an embodiment of the present invention, the image information generating unit 170 may be a separate configuration for transmitting and receiving data to and from the control unit 140 . In this case, the control unit 120 may be implemented as a CPU of a computer, and the image information generating unit 170 may be implemented as a graphics processing unit (GPU). In another embodiment, a server or terminal including each of the control unit 120 and the image information generating unit 170 may be separated and implemented to transmit and receive data between them by wire or wirelessly.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 영상 정보 생성부(170)는 상기 제2 의료 영상 정보에 대하여 재구성(reconstruction) 등의 작업을 수행함으로써, 최종적으로 엑스선 영상(300)의 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the image information generating unit 170 may finally generate information of the X-ray image 300 by performing a task such as reconstruction on the second medical image information. have.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)는, 엑스선 촬영부(110)를 더 포함할 수 있다. 상기 엑스선 촬영부(110)는 수진자(400)의 신체 등의 피사체를 엑스선 촬영하여 상기 제1 의료 영상 정보를 생성할 수 있다.The apparatus 100 for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may further include an X-ray imaging unit 110 . The X-ray imaging unit 110 may generate the first medical image information by performing X-ray imaging of a subject such as the body of the examinee 400 .

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은, 상기 의료 영상 생성 장치(100)에 의해 수행 될 수 있다. 또한 본 발명의 일 실시 예에 따른 엑스선 영상 생성 방법의 각 단계는 상기 제어부(140)에 의해, 또는 상기 제어부(140)의 제어에 따라 수행될 수 있다.The method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may be performed by the medical image generating apparatus 100 . Also, each step of the method for generating an X-ray image according to an embodiment of the present invention may be performed by the controller 140 or under the control of the controller 140 .

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은, 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성할 수 있다.The method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may generate medical image information including a plurality of pixels.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 의료 영상 생성 장치(100)는, 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 6 , the apparatus 100 for generating a medical image of the present invention may include acquiring first medical image information ( S100 ).

본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)는 영상 정보 획득부(120)에 의해 수행될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of obtaining the medical image information ( S100 ) may be performed by the image information obtaining unit 120 .

상기 제1 의료 영상 정보는, 복수의 촬상 데이터값을 포함할 수 있다. 또한 상기 복수의 촬상 데이터값의 각각은 상기 복수의 화소의 각각에 대응하는 것일 수 있다. The first medical image information may include a plurality of imaged data values. In addition, each of the plurality of imaging data values may correspond to each of the plurality of pixels.

상기 제1 의료 영상 정보는, 상기 디텍터(112)에서 출력되는 전기적 신호를 상기 영상 정보 획득부(120) 또는 별도의 기능부에서 변환하여 생성하는 것일 수 있다.The first medical image information may be generated by converting an electrical signal output from the detector 112 in the image information acquiring unit 120 or a separate functional unit.

상기 의료 영상 생성 방법은 2차 미분값을 산출하는 단계(S200)를 더 포함할 수 있다.The method of generating a medical image may further include calculating a second differential value ( S200 ).

상기 2차 미분값을 산출하는 단계(S200)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값을 산출할 수 있다. In the calculating of the second differential value ( S200 ), at least one second differential value among the plurality of imaged data values may be calculated.

또는 상기 2차 미분값을 산출하는 단계(S200)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의, 2차 미분값을 산출할 수 있다.Alternatively, the calculating of the second differential value ( S200 ) may include calculating any one of a representative value or a sum of at least one group composed of a part of the plurality of imaged data values. .

본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 2차 미분값을 산출하는 단계(S200)는 제어부(140)에 의해 수행될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of calculating the second differential value ( S200 ) may be performed by the controller 140 .

상기와 같이 그룹의 대푯값 또는 합의 2차 미분값을 산출하는 것에 의해 그룹 단위의 화소가 일률적으로 결함이 발생한 것을 용이하게 검출할 수 있게 된다.As described above, by calculating the representative value of the group or the second derivative of the sum, it is possible to easily detect that the pixels of the group are uniformly defective.

상기 대푯값은 상기 그룹에 포함된 촬상 데이터값을 대표하는 값일 수 있다. 실시 예에 따라 중간값, 최빈값이나 평균값과 같은 그룹을 대표하는 값일 수 있다. 바람직하게는 평균값, 특히 산술 평균값인 것이 바람직하다.The representative value may be a value representative of the imaging data value included in the group. According to an embodiment, it may be a value representative of a group such as a median value, a mode value, or an average value. Preferably, it is an average value, especially an arithmetic mean value.

상기 의료 영상 생성 방법은 결함 화소를 결정하는 단계(S300);를 더 포함할 수 있다.The method of generating a medical image may further include determining a defective pixel ( S300 ).

상기 결함 화소를 결정하는 단계(S300)는, 상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정할 수 있다.In the determining of the defective pixel ( S300 ), a defective pixel may be determined from among the pixels based on the calculated second differential value.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 7 (a)는 촬상 데이터값의 분포를 나타내는 그래프를 의미할 수 있다.7 (a) may mean a graph showing the distribution of imaged data values.

도 7 (a)의 그래프의 수평 방향 축에 표시된 값들은 상기 촬상 데이터값이 2차원 배열 형태로 획득된 경우, 상기 2차원 배열의 가로 또는 세로의 어느 한 라인에 포함된 원소의 위치 정보를 나타내는, 상기 m이나 n과 같은 인덱스 번호일 수 있다. 상기 인덱스 번호들은 상기 복수의 화소들 각각에 대응될 수 있다. 이 경우 수직 방향 축에 표시된 값들은 촬상 데이터값을 값을 표현하는 숫자를 의미할 수 있다.Values displayed on the horizontal axis of the graph of FIG. 7 ( a ) indicate position information of elements included in either horizontal or vertical line of the 2D array when the captured data values are obtained in the form of a 2D array , may be an index number such as m or n. The index numbers may correspond to each of the plurality of pixels. In this case, the values displayed on the vertical axis may mean a number representing an imaged data value.

도 7 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 촬상 데이터값 중에는 화살표가 지시하는 바와 같이, 주변의 값보다 돌출되는 값이 존재할 수 있다.As shown in FIG. 7A , as indicated by an arrow, a value protruding from the surrounding values may exist among the captured data values.

본 발명은 이러한 촬상 데이터값의 미분 연산을 통해 상기와 같은 돌출되는 값의 위치 및 이에 대응하는 결함 화소를 결정할 수 있다.According to the present invention, the position of the protruding value and the corresponding defective pixel can be determined through the differential operation of the imaged data value.

도 7 (b1)은 상기 촬상 데이터값들을 1차 미분한 값들을 나타낸다. 또한 도 7 (b2)은 상기 1차 미분한 값들의 절대값들을 나타낸다. 7 (b1) shows values obtained by first-differentiating the imaged data values. Also, FIG. 7 (b2) shows absolute values of the first derivative values.

도 7 (c1)는 상기 촬상 데이터값들을 2차 미분한 값들을 나타낸다. 또한 도 7 (c2)은 상기 2차 미분한 값들의 절대값들을 나타낸다.7 (c1) shows values obtained by second-order differentiation of the imaged data values. 7 (c2) also shows absolute values of the second derivative values.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 이와 같은 미분 연산들은 상기 촬상 데이터 값의, 공간상 위치를 나타내는 변수에 관하여 수행될 수 있다. 즉, 엑스선 영상(300)이나 제1 의료 영상 정보 등에 포함되는 상기 촬상 데이터값에 대응되는 위치 정보들을 이용하여 미분이 수행될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, such differential operations may be performed with respect to a variable indicating a spatial location of the imaged data value. That is, differentiation may be performed using position information corresponding to the imaged data value included in the X-ray image 300 or first medical image information.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 촬상 데이터값이 소정의 기준 범위를 이탈하는 이상한 값인지 여부를 판단하여 결함 화소를 결정할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in the determining ( S300 ), a defective pixel may be determined by determining whether the imaged data value is an abnormal value that deviates from a predetermined reference range.

상기 결정하는 단계(S300)는, 도 7 (c2)에 도시된 바와 같이, 상기 촬상 데이터값의 n차 미분값(바람직하게는 2차 미분값)의 절대값을 연산할 수 있고, 상기 소정의 기준 범위는 상기 절대값이 소정의 값(도 7 (c2)의 'A') 이내에 들어오는 경우에 상기 촬상 데이터값이 존재하는 범위를 의미할 수 있다.In the determining step (S300), as shown in FIG. 7 (c2), an absolute value of an nth-order differential value (preferably a second-order differential value) of the imaged data value can be calculated, and the predetermined The reference range may mean a range in which the imaging data value exists when the absolute value falls within a predetermined value ('A' in FIG. 7C2 ).

상기 1차 미분을 수행한 경우에는, 도 7 (b2)의 점선 원 내에 표시된 바와 같은, 피사체 형상 내의 경계나 피사체와 공기의 경계 등 정상적인 영역에서도 센서 등 기능부의 결함에 의해 발생하는 것과 유사한 정도로 '이상'한 1차 미분값이 발생할 수 있다.In the case of performing the first differentiation, as indicated in the dotted circle in FIG. 7 (b2), even in a normal area such as a boundary within the shape of a subject or a boundary between a subject and air, it is similar to that caused by a defect in a functional part such as a sensor. Strange' first-order derivatives may occur.

따라서, 1차 미분을 수행하는 경우, 결함 화소를 정확히 찾기 어려울 수 있다.Therefore, when performing the first differentiation, it may be difficult to accurately find a defective pixel.

상기 2차 미분을 수행한 경우에는, 도 7 (c2)에 도시된 바와 같이 정상적인 경계 등의 영역에서는 '이상'한 2차 미분값이 발생하지 않는다. When the second differentiation is performed, as shown in FIG. 7 ( c2 ), an 'abnormal' second derivative value does not occur in a region such as a normal boundary.

따라서 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 생성 방법은, 2차 미분의 수행을 통해 결함 화소를 정확하게 결정할 수 있다. Accordingly, in the image generating method according to an embodiment of the present invention, a defective pixel may be accurately determined by performing the second differentiation.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 8개의 화소 중 정중앙의 화소는 결함 화소(defect pixel)를 의미한다. 상기 결함 화소에 대응되는 촬상 데이터값 P는 소정의 기준 범위를 이탈하는 값일 수 있다. Among the eight pixels shown in FIG. 8 , the central pixel means a defective pixel. The imaging data value P corresponding to the defective pixel may be a value that deviates from a predetermined reference range.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은, 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값(도 8의 'P')을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계(S400)를 더 포함할 수 있다.The method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention may further include generating second medical image information by correcting an imaged data value ('P' in FIG. 8 ) corresponding to the defective pixel ( S400 ). can

상기 제2 의료 영상 정보는 재구성(reconstruction) 등의 작업을 통해, 수진자(400)의 엑스선 영상(300)으로 변환될 수 있다.The second medical image information may be converted into the X-ray image 300 of the examinee 400 through an operation such as reconstruction.

상기 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계(S400)는, 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값(도 8의 'P')을 보정하기 위해, 상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용할 수 있다. In the generating ( S400 ) of the second medical image information, at least one of the plurality of pixels adjacent to the defective pixel is selected to correct an imaged data value ( 'P' in FIG. 8 ) corresponding to the defective pixel. The imaging data value corresponding to the pixel can be used.

본 발명의 일 실시 예에 따라, '상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값'은 도 8에 표시된 p1 내지 p4일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the 'imaging data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels' may be p1 to p4 shown in FIG. 8 .

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 P는 주변 값인 p1 내지 p4의 평균값으로 대체되어 보정될 수 있다. 또는 주변 8개의 값을 평균 또는 가중 평균하여 이를 기초로 보정하는 것도 가능하다.According to an embodiment of the present invention, P may be corrected by replacing the average value of p1 to p4, which are peripheral values. Alternatively, it is also possible to average or weighted average of 8 values and correct based on this.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 주변 값인 p1 내지 p4 중 적어도 하나가 소정의 기준 범위를 이탈하여 화소의 결함에 대응되는 값인 경우, 이를 상기와 같은 평균값을 산정할 때에 제외할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, when at least one of the peripheral values p1 to p4 is a value corresponding to a pixel defect by deviating from a predetermined reference range, it may be excluded when calculating the average value as described above.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따라 주변 값인 p1 내지 p4 중 적어도 하나가 보정된 값인 경우 이는 상기와 같은 평균값을 산정할 때에 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when at least one of the peripheral values p1 to p4 is a corrected value, this may be included when calculating the average value as described above.

본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)는, 상기 복수의 촬상 데이터값을 도 4와 같은 2차원 배열의 형태로 획득할 수 있다.In the obtaining ( S100 ) of the first medical image information according to an embodiment of the present invention, the plurality of imaged data values may be obtained in the form of a two-dimensional array as shown in FIG. 4 .

상기 산출하는 단계(S200)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값을 산출하는 것일 수 있다. 이 경우, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 복수의 화소 중에서, 그 대응하는 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하는 것을 상기 결함 화소로 결정할 수 있다The calculating ( S200 ) may include calculating at least one second differential value among the plurality of imaged data values. In this case, in the determining step ( S300 ), among the plurality of pixels, a corresponding second-order differential value deviating from a range according to the first criterion may be determined as the defective pixel.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 '제1 기준에 따른 범위'는 도 7 (c2)에 도시된 바와 같이, 2차 미분값의 절대값이 소정의 값(도 7 (c2)의 'A') 이내에 들어오는 경우에 상기 촬상 데이터값이 존재하는 범위를 의미할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 7(c2), the 'range according to the first criterion' is a predetermined value ('A' in FIG. 7(c2)) ') may mean a range in which the captured data value exists.

상기 소정의 값('A')은 정상적인 촬상 데이터값들의 일반적인 분포와 결함 화소의 일반적인 분포를 고려하여 적정 수준으로 결정할 수 있다. 예를 들면, (도 7 (c2))의 분포를 고려하여 100 내지 150 사이의 범위에서 결정하는 것이 가능하다.The predetermined value 'A' may be determined as an appropriate level in consideration of a general distribution of normal imaging data values and a general distribution of defective pixels. For example, it is possible to determine in the range of 100 to 150 in consideration of the distribution of (FIG. 7(c2)).

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.9 is a diagram for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 9의 경우, 가운데 밝은 영역은 제1 의료 영상 정보에서 결함 화소가 차지하는 영역을 의미할 수 있다. 도 9의 원의 개수만큼의 결함 화소가 존재할 수 있다. In the case of FIG. 9 , a bright area in the center may mean an area occupied by a defective pixel in the first medical image information. As many defective pixels as the number of circles in FIG. 9 may exist.

도 9에 도시된 바와 같은 연속적으로 인접하는 결함 화소들은, 인접하는 화소 간의 촬상 데이터값들을 단순 비교하는 방법으로는 검출할 수 없게 된다.Defective pixels adjacent to each other as shown in FIG. 9 cannot be detected by a method of simply comparing imaged data values between adjacent pixels.

이와 같이 연속적으로 인접하는 결함 화소를 검출하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 생성 방법은 아래와 같은 일련의 단계들을 포함한다. 이러한 일련의 단계는 단독으로 또는 조합되어 수행될 수 있다.In order to detect consecutively adjacent defective pixels as described above, the method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention includes a series of steps as follows. These series of steps may be performed alone or in combination.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 특히 제1 의료 영상 정보가 도 4에 도시된 바와 같이 2차원 배열 형태로 획득되는 경우에, 아래와 같은 일련의 단계들은 도 9에 도시된 바와 같이 점 단위로 연속되는 결함 화소를 검출하기 위해 n을 1 부터 N까지, m을 1 부터 M까지 증가시키며, 상기 2차원 배열의 원소 숫자 만큼 수행될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in particular, when the first medical image information is acquired in the form of a two-dimensional array as shown in FIG. 4 , the following series of steps are continuous as shown in FIG. 9 in units of dots. In order to detect a defective pixel, n is increased from 1 to N and m is increased from 1 to M, and may be performed as many as the number of elements in the two-dimensional array.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 특히 제1 의료 영상 정보가 도 4에 도시된 바와 같이 2차원 배열 형태로 획득되는 경우에, 아래와 같은 일련의 단계들은 라인 단위로 연속되는 결함 화소를 검출하기 위해 n을 1 부터 N까지, 또는 m을 1 부터 M까지 증가시키며, 상기 2차원 배열의 가로 또는 세로 라인 숫자 만큼 수행될 수 있다. 이 경우, 아래와 같은 일련의 단계들에 기재된 '촬상 데이터값'은 라인별 '촬상 데이터 값의 대푯값 또는 합'으로 대체될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in particular, when the first medical image information is acquired in the form of a two-dimensional array as shown in FIG. 4 , the following series of steps are performed in order to detect defective pixels successively in line units. Increasing n from 1 to N or m from 1 to M may be performed as many as the number of horizontal or vertical lines of the two-dimensional array. In this case, the 'imaging data value' described in the following series of steps may be replaced with a 'representative value or sum of the imaging data values' for each line.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 산출하는 단계(S200)는, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나(예를 들면 'S')의 2차 미분값과, 상기 복수의 화소 중 상기 적어도 하나(상기 'S')에 대응하는 화소의 인접 화소 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값(예를 들면 'T')과의 차분값(예를 들면 'S-T')을 산출하는 단계(S210)를 포함할 수 있다. '차분값'은 두 개의 값의 차를 의미할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the calculating ( S200 ), a second differential value of at least one (eg, 'S') of the plurality of imaged data values and the at least one of the plurality of pixels Calculating a difference value (eg, 'S-T') from an imaging data value (eg, 'T') corresponding to one of adjacent pixels of a pixel corresponding to (the 'S') (S210) may include The 'difference value' may mean a difference between two values.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 복수의 화소가 도 4와 같은 2차원 배열에 대응되는 경우, 결함화소에 대응되는 2차원 배열상의 위치가 (m, n)라고 하면, 상기 인접화소에 대응되는 2차원 배열상의 위치는 (m, n-1)일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the plurality of pixels correspond to a two-dimensional array as shown in FIG. 4, a position on the two-dimensional array corresponding to the defective pixel is (m, n), corresponding to the adjacent pixel The position on the two-dimensional array to be used may be (m, n-1).

또한, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인지를 판단할 수 있다. In addition, in the determining ( S300 ), it is determined whether the second differential value deviates from the range according to the first criterion, the difference value deviates from the range according to the second criterion, and whether the one of the adjacent pixels is a defective pixel. can judge

상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인지 여부는, 상기 결정하는 단계(S300)의, 이전 회차의 수행을 통해 결정된 것일 수 있다.Whether the one of the adjacent pixels is a defective pixel may be determined by performing a previous round of the determining ( S300 ).

상기 제2 기준 또한 상기 차분값이 존재하는 일반적인 분포를 고려하여 상기 제1 기준을 선정할 때와 같은 절차를 통해 선정될 수 있다.The second criterion may also be selected through the same procedure as when the first criterion is selected in consideration of a general distribution in which the difference value exists.

또한, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 복수의 화소 중에서, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나(상기 'S')에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.Also, in the determining ( S300 ), a pixel corresponding to the at least one (the 'S') among the plurality of imaged data values among the plurality of pixels may be determined as a defective pixel.

이와 같이 수행하는 것에 의해, 본 발명의 의료 영상 생성 방법은, 촬상 데이터 값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하더라도, 연접하는 화소와의 차분값과 상기 연접하는 화소가 또 다른 결함 화소인지를 추가 판단함으로써, 잘못된 결정이 이루어지는 것을 방지할 수 있다.By performing in this way, in the method for generating a medical image of the present invention, even if the imaged data value deviates from the range according to the first criterion, the difference between the contiguous pixel and whether the contiguous pixel is another defective pixel is added. By judging, it is possible to prevent erroneous decisions from being made.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소에 해당하는 지를 판단하고, 그러한 경우, 상기 복수의 화소 중에서, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나(상기 'S')에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the determining ( S300 ) may include: the second differential value deviates from the range according to the first criterion and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion. It is determined whether the one of the adjacent pixels corresponds to a defective pixel, and in this case, among the plurality of pixels, a pixel corresponding to the at least one (the 'S') among the plurality of imaged data values can be determined as a defective pixel. have.

이와 같이 수행하는 것에 의해, 본 발명의 의료 영상 생성 방법은 촬상 데이터 값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하더라도 또 다른 결함 화소에 연접하는 것에 의해 그와 같은 이탈이 발생하는 경우를 결함 화소의 결정에 있어서 배제함으로써, 잘못된 결정이 이루어지는 것을 방지할 수 있다.By performing in this way, the method for generating a medical image of the present invention determines a defective pixel when such deviation occurs by concatenating another defective pixel even if the imaged data value deviates from the range according to the first criterion. By excluding it, it is possible to prevent erroneous decisions from being made.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 두 개의 각각에 대응하는 촬상 데이터값들의 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우인지를 판단하고, 그러한 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나(상기 K')에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the determining ( S300 ), the second-order differential value does not deviate from the range according to the first criterion, and the second order of the imaged data values corresponding to two of the adjacent pixels. It is determined whether the differential value deviates from the range according to the first criterion and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion, and in this case, among the plurality of pixels, among the plurality of imaged data values A pixel corresponding to the at least one (the K′) may be determined as a defective pixel.

이와 같이 수행하는 것에 의해, 본 발명의 의료 영상 생성 방법은 촬상 데이터 값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우라도, 또 다른 결함 화소 또는 결함 후보 화소 두 개와 각각 연접하고, 그 차분값이 소정의 값 미만인 경우에는 결함 화소로 판단함으로써, 잘못된 결정이 이루어지는 것을 방지할 수 있다. By performing in this way, in the method of generating a medical image of the present invention, even if the imaged data value does not deviate from the range according to the first criterion, it is contiguous with another defective pixel or two defective candidate pixels, and the difference value is If the value is less than a predetermined value, it is determined as a defective pixel, thereby preventing an erroneous determination from being made.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 두 개 중 적어도 하나가 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고, 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소이고, 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는지를 판단하고, 그러한 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나(상기 K')에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the determining ( S300 ), the second differential value does not deviate from the range according to the first criterion, and at least one of the two of the adjacent pixels meets the first criterion. judging whether the one of the adjacent pixels is a defective pixel and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion without departing from the range according to the A pixel corresponding to at least one of the data values (the K′) may be determined as a defective pixel.

이와 같이 수행하는 것에 의해, 본 발명의 의료 영상 생성 방법은 촬상 데이터 값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우라도, 연접 화소가 결함 화소이고, 차분값이 제2 기준에 따른 범위 내에 있는 경우, 결함 화소로 판단 함으로써, 잘못된 결정이 이루어지는 것을 방지할 수 있다. By performing in this way, the method for generating a medical image of the present invention provides that the contiguous pixel is a defective pixel and the difference value is within the range according to the second criterion, even when the imaged data value does not deviate from the range according to the first criterion. In this case, by determining as a defective pixel, it is possible to prevent an erroneous determination from being made.

상기 '적어도 하나의 그룹'은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합일 수 있다.The 'at least one group' may be a set of imaging data values corresponding to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array.

상기 대푯값은 평균값 및 가중 평균값 중 어느 하나일 수 있다. The representative value may be any one of an average value and a weighted average value.

상기 평균값은 바람직하게는 산술 평균일 수 있다. 또한 가중 평균 값은 영상 정보 상의 화소의 위치에 따라 달라 지는 적정한 가중치를 기반으로 연산되는 것이 가능하다.The average value may preferably be an arithmetic average. In addition, the weighted average value can be calculated based on an appropriate weight that varies depending on the position of the pixel on the image information.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 산출하는 단계(S200)는, 상기 대푯값이나 상기 합의 각각의 2차 미분값을 산출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the calculating ( S200 ), each second derivative value of the representative value or the sum may be calculated.

또한 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 적어도 하나의 그룹 중에서, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하는 것에 대응하는 것에 속하는 화소들을 결함 화소 그룹으로 결정할 수 있다.Also, in the determining ( S300 ), pixels belonging to a group corresponding to the second differential value deviating from the range according to the first criterion among the at least one group may be determined as the defective pixel group.

본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 적어도 하나의 그룹은 도 4에 도시된 바와 같은 2차원 배열의 가로 또는 세로의 적어도 하나의 라인 각각에 대응되는 촬상 데이터값의 집합일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the at least one group may be a set of imaging data values corresponding to each of at least one horizontal or vertical line of a two-dimensional array as shown in FIG. 4 .

상기 적어도 하나의 그룹은 복수 개일 수 있다.The at least one group may be plural.

상기 복수의 그룹은, 상기 2차원 배열(도 4 참조)의 어느 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합들일 수 이다.The plurality of groups may be sets of imaging data values corresponding to any one horizontal or vertical line of the two-dimensional array (refer to FIG. 4 ).

상기 대푯값은 평균값 및 가중 평균값 중 어느 하나일 수 있다. The representative value may be any one of an average value and a weighted average value.

상기 산출하는 단계(S200)는, 상기 대푯값이나 상기 합의 각각의 2차 미분값과, 상기 복수의 그룹 중 상기 대푯값이나 상기 합의 각각에 대응하는 제1 그룹의 인접 그룹 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값의 대푯값이나 합과의 차분값을 산출하는 단계(S200)를 포함하고, 상기 결정하는 단계(S300)는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 그룹 중 상기 하나가 결함 그룹인 경우, 상기 제1 그룹을 결함 그룹으로 결정할 수 있다.In the calculating (S200), each second derivative value of the representative value or the sum, and an imaging data value corresponding to one of the adjacent groups of the first group corresponding to each of the representative value or the sum among the plurality of groups and calculating (S200) a representative value or a difference value with the sum of , wherein the determining (S300) includes: the second differential value is outside the range according to the first criterion and the difference value is the second criterion , and when the one of the adjacent groups is a defect group, the first group may be determined as a defect group.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.10 is a flowchart illustrating a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)는, 상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계(S110)를 포함할 수 있다.Acquiring the first medical image information ( S100 ) may include acquiring a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values divided for each pixel ( S110 ).

또한 상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계(S120);를 더 포함할 수 있다.The method may further include generating the plurality of imaged data values based on an average value or a sum of those corresponding to one of the plurality of pixels among the plurality of raw data values (S120).

이를 도면을 들어 상술하면 아래와 같다.This will be described in detail with reference to the drawings as follows.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.11 is a view for explaining a method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 11 (a)는 상기 복수의 원시 데이터값 세트 중 어느 하나에 포함되는 하나의 그룹(2차원 배열의 하나의 라인)의 원시 데이터값을 나타내는 것일 수 있다.11 (a) may show the raw data values of one group (one line of a two-dimensional array) included in any one of the plurality of raw data value sets.

상기 원시 데이터값은 디텍터(112)에서 출력된 전기적 신호를 그대로 변환한 것일 수 있다.The raw data value may be a converted electrical signal output from the detector 112 as it is.

도 11(a)에 도시된 바와 같이, 상기 원시 데이터값은 전체적으로 톱니 형상으로 분포할 수 있다. 이러한 톱니 형상은 노이즈에 의한 것이거나, 촬영 대상인 피사체의 구조에 따른 것일 수 있다.As shown in FIG. 11( a ), the raw data values may be distributed in a sawtooth shape as a whole. Such a sawtooth shape may be due to noise or may be due to the structure of a subject to be photographed.

도 11(b)는 상기 생성하는 단계(S120)에서 상기 복수의 원시 데이터값 세트를 서로 중첩하여 각 화소에 함께 대응하는 촬상 데이터값들의 평균값 또는 합을 연산한 것을 표시한 것일 수 있다. 도 11(a)에서와 같은 톱니 형상이 확연히 줄어 들고 결함 화소에 대응되는 값의 피크(도 11(b)의 화살표로 지시되는 부분들)가 도드라지는 것을 확인할 수 있다.11( b ) may indicate that the plurality of raw data value sets are overlapped with each other in the generating step S120 , and an average or sum of the imaged data values corresponding to each pixel is calculated. It can be seen that the sawtooth shape as in FIG. 11(a) is significantly reduced, and the peak (parts indicated by arrows in FIG. 11(b)) of the value corresponding to the defective pixel becomes prominent.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결함지도를 설명하기 위한 도면이다. 12 is a diagram for explaining a defect map according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은 도 12에 도시된 바와 같은 결함 지도(map)를 생성하거나 이미 생성한 결함 지도를 갱신하는 단계를(S500)를 더 포함할 수 있다. 이러한 생성 또는 갱신 작업은 상기와 같이 결정된 결함 화소를 기반으로 하여 생성될 수 있다.The method of generating a medical image according to an embodiment of the present invention may further include generating a defect map as shown in FIG. 12 or updating an already generated defect map ( S500 ). Such a creation or update operation may be generated based on the determined defective pixel as described above.

즉, 도 12의 검은 색 사각형의 영역은 상기 2차원 배열에 대응될 수 있으며, 화살표로 지시되는 라인 및 점들은 각각 라인 단위의 결함 화소의 위치 및 점 단위의 결함 화소의 위치에 대응될 수 있다.That is, the area of the black rectangle of FIG. 12 may correspond to the two-dimensional array, and the lines and dots indicated by arrows may correspond to the positions of the defective pixels in units of lines and the positions of the defective pixels in units of points, respectively. .

상기 결함 지도는 상기 결정된 결함 화소를 기반으로 하여 생성될 수 있다.The defect map may be generated based on the determined defective pixel.

이와 같은 결함 지도는 결함의 보정 작업에 유용하게 활용될 수 있다.Such a defect map may be usefully utilized for correcting defects.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은, 상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계(S600)를 더 포함할 수 있다.In the method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention, for each set of the plurality of raw data values, correcting the raw data value corresponding to the defective pixel based on the generated defect map (S600) may further include.

이와 같이 생성 또는 갱신된 하나의 결함 지도를 이용하여 각 원시 데이터값 세트 별로 보정을 진행함으로써, 보정을 위한 시간을 절약할 수 있다. 또한 상기 원시 데이터값 세트 각각이 3차원 CT 영상(300) 등으로 재구성되기 위해 획득된 프로젝션 영상인 경우, 이들 각각을 보정하는 것은 최종적인 3차원 CT영상(300) 등의 영상 품질을 확보하기 위해 중요한 의미를 지니게 된다.By performing correction for each raw data value set using one generated or updated defect map in this way, time for correction can be saved. In addition, when each of the raw data value sets is a projection image obtained to be reconstructed into a 3D CT image 300, etc., correcting each of these is performed in order to secure the image quality of the final 3D CT image 300, etc. will take on important meaning.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.13 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은, 센서(디텍터)의 결함(또는 화소 결함)이 소정의 기준보다 많이 발생하지 않은('No') 경우에 Defect map(결함지도)를 갱신할 수 있다. 이와 같이 갱신한 후에는 영상에 문제가 없는 것으로 판단하여 엑스선 영상(300)을 생성할 수 있다.As shown in FIG. 13 , in the method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention, a defect (or pixel defect) of a sensor (detector) does not occur more than a predetermined criterion ('No'). The map (defect map) can be updated. After updating in this way, it is determined that there is no problem in the image, and the X-ray image 300 may be generated.

이와 같이 갱신된 결함지도를 통해 센서 결함(또는 화소 결함)을 보정하되, 센서 결함(또는 화소 결함)이 추가로 검출(결정)되지 않은 경우에도 영상에 문제가 없는 것으로 판단하여 엑스선 영상(300)을 생성할 수 있다. Although the sensor defect (or pixel defect) is corrected through the updated defect map as described above, it is determined that there is no problem in the image even if the sensor defect (or pixel defect) is not additionally detected (determined), so that the X-ray image 300 can create

또한, 센서 결함(또는 화소 결함)이 추가로 검출(결정)되고 그 결함이 상기 소정의 기준보다 많이 발생한 경우에는 센서의 교체가 필요하다고 알릴 수 있다. 이러한 알림 동작은 상기 의료 영상 생성 장치(100)가 시각적, 촉각적 또는 청각적으로 알림 정보를 표출하는 알림부(미도시)를 더 포함하거나, 외부의 알림 장치(미도시)에 알림 정보를 전송하는 것을 통해 구현할 수 있다. 상기 알림부(미도시)는 상기 모니터(175) 등을 통해 구현될 수도 있다.In addition, when a sensor defect (or pixel defect) is further detected (determined) and the defect occurs more than the predetermined criterion, it is possible to inform that the sensor needs to be replaced. In this notification operation, the medical image generating apparatus 100 further includes a notification unit (not shown) that visually, tactilely, or aurally displays notification information, or transmits notification information to an external notification device (not shown). It can be implemented through The notification unit (not shown) may be implemented through the monitor 175 or the like.

상기 복수의 원시 데이터값 세트의 각각은, CT 영상(300)으로 재구성되기 위해 획득되는 투영 데이터의 값들의 집합일 수 있다. 보다 구체적으로, 인체(수진자(400)의 신체)의 적어도 일부에 대한 1회 CT 촬영을 통해 생성되는 복수의 CT 프로젝션 영상 중 적어도 일부의 각각에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합일 수 있다.Each of the plurality of raw data value sets may be a set of values of projection data obtained to be reconstructed into the CT image 300 . More specifically, it may be a set of imaging data values corresponding to each of at least a portion of a plurality of CT projection images generated through one-time CT imaging of at least a portion of the human body (the body of the examinee 400 ).

도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.14 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 장치(100)에서 의료 영상을 생성하는 방법은, 상기와 같이 상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)를 포함할 수 있다.In the method for generating a medical image in the medical image generating apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, as described above, first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels It may include the step of obtaining (S100).

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 의료 영상 생성 방법은 상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 제1 n차 미분값을 산출하는 단계(S250) 및 상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의 제2 n차 미분값을 산출하는 단계(S260)를 모두 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the method of generating a medical image, calculating at least one first nth-order differential value among the plurality of imaged data values ( S250 ) and at least one of a part of the plurality of imaged data values The step (S260) of calculating the second nth derivative of any one of a representative value or a sum of a group of may be included.

이와 같이 두 개의 단계(S250 및 S260)을 모두 포함함으로써, 촬상 데이터값의 왜곡이 심하게 발생하는 점 단위의 결함 화소와 왜곡이 심하게 발생하지 않는 그룹(라인) 단위의 결함 화소를 모두 검출할 수 있다. By including both steps S250 and S260 as described above, it is possible to detect both the defective pixel in the point unit in which the imaged data value is severely distorted and the defective pixel in the group (line) unit in which the distortion does not occur severely. .

상기 대푯값은 상기에 설명한 바와 같이 평균값, 가중 평균값 중 어느 하나일 수 있다. 이와 같이 평균을 취하는 것에 의해 점 단위로 발생하는 왜곡은 상쇄되며, 그룹(라인)단위의 촬상 데이터값의 왜곡만 도드라지게 검출될 수 있다.As described above, the representative value may be any one of an average value and a weighted average value. As described above, by taking the average, distortion occurring in units of points is canceled, and only distortion of imaged data values in units of groups (line) can be detected prominently.

상기 n은 1 이상의 자연수일 수 있다.The n may be a natural number of 1 or more.

바람직하게는 상기 n은 2일 수 있다.Preferably, n may be 2.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 의료 영상 생성 방법은 상기 산출된 제1 n차 미분값 및 상기 제2 n차 미분값을 기초로 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계(S350);를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method of generating a medical image includes determining a defective pixel among the pixels based on the calculated first nth differential value and the second nth differential value ( S350 ). can do.

상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)는 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득하고, 상기 적어도 하나의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합일 수 있다.In the step of obtaining the first medical image information ( S100 ), the plurality of imaged data values are obtained in the form of a two-dimensional array, and the at least one group is in one horizontal or vertical line of the two-dimensional array. It may be a set of corresponding imaging data values.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 의료 영상 생성 방법은 상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계(S400)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the method for generating a medical image, an imaged data value corresponding to the defective pixel is corrected by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. The method may further include generating the second medical image information ( S400 ).

본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계(S100)는, 상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계(S110); 및 상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계(S120);를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of obtaining the first medical image information (S100) includes the step of obtaining a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values classified for each pixel (S110). ); and generating (S120) the plurality of imaged data values based on an average value or a sum of those corresponding to one of the plurality of pixels among the plurality of raw data values.

또한 상기 의료 영상 생성 방법은, 상기 결정된 결함 화소를 기반으로 결함 지도(map)를 생성 또는 갱신하는 단계(S500); 및 상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계(S600)를 더 포함할 수 있다.In addition, the method for generating a medical image may include: generating or updating a defect map based on the determined defective pixel (S500); and correcting the original data value corresponding to the defective pixel based on the generated defect map (S600) for each of the plurality of raw data value sets.

도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.15 is a flowchart illustrating a method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention.

도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 영상 생성 방법은 M by N 사이즈의 2차원 배열 형태로 획득된 복수의 원시 데이터 세트 중 하나(하나의 projection 영상을 구성하는 촬상 데이터값들의 집합)에서 Defect 값(결합 화소에 대응하는 촬상 데이터값)이 존재하는 지(유/무)를 확인하는 단계(S1010)를 포함할 수 있다.15 , in the method for generating a medical image according to an embodiment of the present invention, one of a plurality of raw data sets (captured data constituting one projection image) obtained in the form of a two-dimensional array of M by N size is performed. It may include a step (S1010) of checking whether a defect value (imaging data value corresponding to a combined pixel) exists (presence/absence) in the set of values ( S1010 ).

또한. 상기 Defect 값이 존재하는 경우 상기 복수의 원시 데이터 세트 중 적어도 일부인 K장의 원시 데이터 세트를 중첩하여 각각의 화소에 함께 대응되는 촬상 데이터값들의 합(K장 합)을 구하는 단계(S1020)를 더 포함할 수 있다. In addition. If the Defect value exists, overlapping the K raw data sets that are at least a part of the plurality of raw data sets to obtain a sum (K sums) of imaging data values corresponding to each pixel (S1020) further comprising can do.

또한, 상기 K장 합에 대하여 가로 방향(1~N 방향)으로 진행하면서 미분을 2번 수행하는 단계(S1030)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 2차 미분값을 기초로 점단위의 결함 화소(Defect Pixel)를 찾고(S1040), 이를 기초로 결함 지도(Defect Map)을 생성(S1110)할 수 있다. 상기의 두 단계(S1030, S1040)들은, 각각 세로 방향(1~M) 방향에 대하여 반복적으로 수행 될 수 있다.In addition, the method may further include performing differentiation twice while proceeding in the horizontal direction (1 to N direction) with respect to the K-field sum ( S1030 ). In this case, a defect pixel may be found in units of points based on the second differential value ( S1040 ), and a defect map may be generated based on this ( S1110 ). The above two steps ( S1030 , S1040 ) may be repeatedly performed in the vertical direction ( 1 to M), respectively.

또한, 상기 M by N 사이즈의 2차원 배열의 가로 방향(1~N 방향)의 라인들(M개)의 합을 구하는 단계(S1050)를 더 포함할 수 있다. 이러한 합은 각 라인들의 같은 위치에 함께 대응되는 촬상 데이터값들을 더한 것을 의미하며, N개의 원소를 지닌 집합(벡터)의 형태로 형성될 수 있다.In addition, the method may further include calculating the sum of M lines (M lines) in the horizontal direction (1 to N direction) of the M by N two-dimensional array ( S1050 ). This sum means adding the corresponding imaging data values at the same position of each line, and may be formed in the form of a set (vector) having N elements.

또한, 상기 라인들(M개)의 합을 기초로 라인 단위의 결함화소(Defect Line)를 결정하는 단계(S1060)를 더 포함할 수 있다. 이러한 라인 단위의 결함화소는 상기에 기재한 바와 같이 상기 라인들(M개)의 합을 2번 미분하는 과정을 포함하여 진행될 수 있다. In addition, the method may further include determining ( S1060 ) a defective pixel on a line-by-line basis based on the sum of the M lines. As described above, such defective pixels in units of lines may include a process of differentiating the sum of the lines (M) twice.

또한, 상기 K장 합에 대하여 세로 방향(1~M 방향)으로 진행하면서 미분을 2번 수행하는 단계(S1070)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 2차 미분값을 기초로 점단위의 결함 화소(Defect Pixel)를 찾고(S1080), 이를 기초로 결함 지도(Defect Map)을 생성(S1110)할 수 있다. 상기의 두 단계(S1070, S1080)들은, 각각 가로 방향(1~N) 방향에 대하여 반복적으로 수행 될 수 있다.In addition, the method may further include performing differentiation twice while proceeding in the vertical direction (1 to M direction) with respect to the K-field sum ( S1070 ). In this case, a defect pixel may be found in units of points based on the second differential value (S1080), and a defect map may be generated based on this (S1110). The above two steps ( S1070 and S1080 ) may be repeatedly performed in the horizontal direction ( 1 to N), respectively.

또한, 상기 M by N 사이즈의 2차원 배열의 세로 방향(1~M 방향)의 라인들(N개)의 합을 구하는 단계(S1090)를 더 포함할 수 있다. 이러한 합은 각 라인들의 같은 위치에 함께 대응되는 촬상 데이터값들을 더한 것을 의미하며, M개의 원소를 지닌 집합(벡터)의 형태로 형성될 수 있다.In addition, the method may further include calculating the sum of N lines (N lines) in the vertical direction (1 to M directions) of the M by N two-dimensional array ( S1090 ). This sum means adding the corresponding imaging data values together at the same position of each line, and may be formed in the form of a set (vector) having M elements.

또한, 상기 라인들(N개)의 합을 기초로 라인 단위의 결함화소(Defect Line)를 결정하는 단계(S1100)를 더 포함할 수 있다. 이러한 라인 단위의 결함화소는 상기에 기재한 바와 같이 상기 라인들(N개)의 합을 2번 미분하는 과정을 포함하여 진행될 수 있다. In addition, the method may further include determining ( S1100 ) a defective pixel on a line-by-line basis based on the sum of the N lines. As described above, the defective pixels in units of lines may include a process of differentiating the sum of the N lines twice.

또한, 결정된 결함 화소의 수가 기준값 이상인 경우 센서의 교체 요청을 알리는 단계(S1120)를 더 포함할 수 있다.In addition, when the determined number of defective pixels is equal to or greater than the reference value, the method may further include a step ( S1120 ) of notifying a request for replacement of the sensor.

또한, 상기 결함 지도를 기초로 결함 화소를 보정하는 단계(1130)를 더 포함할 수 있다.In addition, the method may further include correcting defective pixels based on the defect map ( 1130 ).

또한 상기 결함 지도를 갱신하는 단계(S1150)를 더 포함할 수 있다.The method may further include updating the defect map (S1150).

한편, 상기 기재된 의료 영상 생성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다..Meanwhile, a computer program for performing the above-described method for generating a medical image may be stored in a computer-readable recording medium.

즉, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 의료 영상 생성 방법은 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 다양한 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 상태로 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다.That is, the method for generating a medical image according to various embodiments of the present invention described above may be implemented as a computer program and provided to a server or devices in a state stored in various computer-readable recording media.

상기 기록 매체는 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)일 수 있으며, 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.The recording medium may be a non-transitory computer readable medium, and the non-transitory readable medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc., but semi-permanently stores data, , means a medium that can be read by a device. Specifically, the various applications or programs described above may be provided by being stored in a non-transitory readable medium such as a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims In addition, various modifications are possible by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.

10: 엑스선 영상 촬영 장치 100: 의료 영상 생성 장치
110: 엑스선 촬영부 111: 제너레이터
112: 디텍터 113: 갠트리
114: 회전축 120: 영상 정보 획득부
140: 제어부
150: 구동부 160: 정렬부
161: 턱받이 163: 바이트 블록
170: 엑스선 영상 생성부 175: 모니터
180: 헤드부 185: 지지기둥
190: 받침대 195: 손잡이
300: 최종 엑스선 영상 400: 수진자
10: X-ray imaging device 100: Medical image generating device
110: X-ray imaging unit 111: Generator
112: detector 113: gantry
114: axis of rotation 120: image information acquisition unit
140: control unit
150: driving unit 160: alignment unit
161: bib 163: bite block
170: X-ray image generator 175: monitor
180: head 185: support pillar
190: pedestal 195: handle
300: final X-ray image 400: examinee

Claims (21)

의료 영상 생성 장치에서 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 방법에 있어서,
상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값과, 상기 복수의 화소 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소의 인접 화소 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값과의 차분값을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 결정하는 단계는,
상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
A method for generating medical image information including a plurality of pixels in a medical image generating apparatus, the method comprising:
obtaining first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels;
calculating a difference value between at least one second differential value among the plurality of imaged data values and an imaged data value corresponding to one of adjacent pixels of a pixel corresponding to the at least one of the plurality of pixels; and
determining a defective pixel from among the pixels based on the calculated second differential value;
The determining step is
When the second differential value deviates from the range according to the first criterion, the difference value deviates from the range according to the second criterion, and the one of the adjacent pixels is a defective pixel, among the plurality of pixels, the plurality of imaging A method of generating a medical image, comprising determining a pixel corresponding to the at least one of the data values as a defective pixel.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 생성 방법.
The method of claim 1,
and generating second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. How to create.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는, 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
The method of claim 1,
The acquiring of the first medical image information comprises acquiring the plurality of imaged data values in the form of a two-dimensional array.
삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인 경우,
상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
The method of claim 1,
The determining step is
When the second differential value deviates from the range according to the first criterion and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion, and the one of the adjacent pixels is a defective pixel;
and determining, among the plurality of pixels, a pixel corresponding to the at least one of the plurality of imaged data values as a defective pixel.
제 6 항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 두 개의 각각에 대응하는 촬상 데이터값의 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우,
상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
7. The method of claim 6,
The determining step is
The second differential value does not deviate from the range according to the first criterion, and the secondary differential value of the imaged data value corresponding to each of two of the adjacent pixels is outside the range according to the first criterion, and the difference value is If it does not deviate from the range according to the second criterion,
and determining, among the plurality of pixels, a pixel corresponding to the at least one of the plurality of imaged data values as a defective pixel.
제 7 항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 2차 미분값이 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고 상기 인접 화소 중 상기 두 개 중 적어도 하나가 상기 제1 기준에 따른 범위를 이탈하지 않고
상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소이고, 상기 차분값이 상기 제2 기준에 따른 범위를 이탈하지 않는 경우,
상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
8. The method of claim 7,
The determining step is
The second differential value does not deviate from the range according to the first criterion, and at least one of the two adjacent pixels does not deviate from the range according to the first criterion
When the one of the adjacent pixels is a defective pixel and the difference value does not deviate from the range according to the second criterion,
and determining, among the plurality of pixels, a pixel corresponding to the at least one of the plurality of imaged data values as a defective pixel.
삭제delete 의료 영상 생성 장치에서 복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 방법에 있어서,
상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 복수의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의 2차 미분값을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계를 포함하고,
상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는, 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득하고,
상기 복수의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합들이고,
상기 대푯값은 평균값 및 가중 평균값 중 어느 하나이고,
상기 산출하는 단계는, 상기 대푯값이나 상기 합의 각각의 2차 미분값과, 상기 복수의 그룹 중 상기 대푯값이나 상기 합의 각각에 대응하는 제1 그룹의 인접 그룹 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값의 대푯값이나 합과의 차분값을 산출하는 단계를 포함하고,
상기 결정하는 단계는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 그룹 중 상기 하나가 결함 그룹인 경우, 상기 제1 그룹을 결함 그룹으로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
A method for generating medical image information including a plurality of pixels in a medical image generating apparatus, the method comprising:
obtaining first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels;
calculating a second differential value of any one of representative values or sums of a plurality of groups composed of some of the plurality of imaged data values; and
determining a defective pixel among the pixels based on the calculated second differential value;
The acquiring of the first medical image information includes acquiring the plurality of imaged data values in the form of a two-dimensional array,
The plurality of groups are sets of imaging data values corresponding to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array,
The representative value is any one of an average value and a weighted average value,
The calculating may include: a second derivative of each of the representative value or the sum, and a representative value of an imaging data value corresponding to one of adjacent groups of the first group corresponding to each of the representative value or the sum among the plurality of groups; calculating a difference value from the sum;
The determining may include: when the second derivative value is outside the range according to the first criterion and the difference value is outside the range according to the second criterion, and when the one of the adjacent groups is a defect group, the first group A method for generating a medical image, characterized in that determining the group as a defect.
제 1 항에 있어서,
상기 결정된 결함 화소를 기반으로 결함 지도(map)를 생성 또는 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
The method of claim 1,
The method of generating a medical image, characterized in that it further comprises the step of generating or updating a defect map (map) based on the determined defective pixel.
제 11 항에 있어서,
상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는,
상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계; 및
상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
12. The method of claim 11,
The step of obtaining the first medical image information includes:
obtaining a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values classified for each pixel; and
and generating the plurality of imaged data values based on an average or sum of the plurality of raw data values corresponding to one of the plurality of pixels.
제 12 항에 있어서,
상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 생성 방법.
13. The method of claim 12,
and correcting the raw data value corresponding to the defective pixel for each of the plurality of raw data value sets based on the generated defect map.
제 13 항에 있어서,
상기 복수의 원시 데이터값 세트의 각각은 인체의 적어도 일부에 대한 1회 CT 촬영을 통해 생성되는 복수의 CT 프로젝션 영상 중 적어도 일부의 각각의 데이터값들의 집합인 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
14. The method of claim 13,
Each of the plurality of raw data value sets is a set of respective data values of at least a portion of a plurality of CT projection images generated through a single CT scan of at least a part of the human body.
복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치에서 의료 영상을 생성하는 방법에 있어서,
상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 제1 n차 미분값을 산출하는 단계;
상기 복수의 촬상 데이터값 중 일부로 구성된 적어도 하나의 그룹의 대푯값(representative value)이나 합 중 어느 하나의 제2 n차 미분값을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 제1 n차 미분값 및 상기 제2 n차 미분값을 기초로 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 n은 1 이상의 자연수인 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
A method for generating a medical image in a medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels, the method comprising:
obtaining first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels;
calculating at least one first nth-order differential value among the plurality of imaged data values;
calculating a second nth-order differential value of any one of a representative value or a sum of at least one group composed of a part of the plurality of imaged data values; and
determining a defective pixel from among the pixels based on the calculated first n-th differential value and the second n-th differential value; and
Wherein n is a natural number equal to or greater than 1, the method of generating a medical image.
제 15 항에 있어서,
상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는 상기 복수의 촬상 데이터값을 2차원 배열의 형태로 획득하고,
상기 적어도 하나의 그룹은, 상기 2차원 배열의 하나의 가로 또는 세로의 라인에 대응되는 촬상 데이터값들의 집합인 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 방법.
16. The method of claim 15,
The acquiring of the first medical image information includes acquiring the plurality of imaged data values in the form of a two-dimensional array,
The at least one group is a set of imaging data values corresponding to one horizontal or vertical line of the two-dimensional array.
제 16 항에 있어서,
상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 생성 방법.
17. The method of claim 16,
and generating second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. How to create.
제 17 항에 있어서,
상기 제1 의료 영상 정보를 획득하는 단계는,
상기 화소 별로 구분되는 복수의 원시 데이터값을 각각 포함하는 복수의 원시 데이터값 세트를 획득하는 단계; 및
상기 복수의 원시 데이터값 중 상기 복수의 화소 중 하나에 함께 대응되는 것들의 평균값 또는 합을 기반으로 상기 복수의 촬상 데이터값을 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 의료 영상 생성 방법은,
상기 결정된 결함 화소를 기반으로 결함 지도(map)를 생성 또는 갱신하는 단계; 및
상기 복수의 원시 데이터값 세트 별로, 상기 결함 화소에 대응하는 원시 데이터값을 상기 생성된 결함 지도(map)를 기초로 보정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 생성 방법.
18. The method of claim 17,
The step of obtaining the first medical image information includes:
obtaining a plurality of raw data value sets each including a plurality of raw data values classified for each pixel; and
generating the plurality of imaged data values based on an average value or a sum of those corresponding to one of the plurality of pixels among the plurality of raw data values;
The method for generating a medical image comprises:
generating or updating a defect map based on the determined defective pixel; and
and correcting the raw data value corresponding to the defective pixel for each of the plurality of raw data value sets based on the generated defect map.
복수의 화소(pixel)를 포함하는 의료 영상 정보를 생성하는 의료 영상 생성 장치에 있어서,
상기 복수의 화소 각각에 각각이 대응하는 복수의 촬상 데이터값을 포함하는 제1 의료 영상 정보를 획득하는 영상 정보 획득부;
상기 복수의 촬상 데이터값 중 적어도 하나의 2차 미분값과, 상기 복수의 화소 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소의 인접 화소 중 하나에 대응하는 촬상 데이터값과의 차분값을 산출하고, 상기 산출된 2차 미분값을 기초로, 상기 화소 중에서 결함 화소를 결정하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는, 상기 2차 미분값이 제1 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 차분값이 제2 기준에 따른 범위를 이탈하고 상기 인접 화소 중 상기 하나가 결함 화소인 경우, 상기 복수의 화소 중, 상기 복수의 촬상 데이터값 중 상기 적어도 하나에 대응하는 화소를 결함 화소로 결정하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 생성 장치.
A medical image generating apparatus for generating medical image information including a plurality of pixels, the apparatus comprising:
an image information acquisition unit configured to acquire first medical image information including a plurality of imaged data values respectively corresponding to the plurality of pixels;
calculating a difference value between at least one secondary differential value among the plurality of imaged data values and an imaged data value corresponding to one of adjacent pixels of a pixel corresponding to the at least one of the plurality of pixels, A control unit for determining a defective pixel from among the pixels based on the second differential value,
The control unit may be configured to: When the second differential value deviates from the range according to the first criterion, the difference value deviates from the range according to the second criterion, and the one of the adjacent pixels is a defective pixel, among the plurality of pixels, and determining a pixel corresponding to at least one of the plurality of imaged data values as a defective pixel.
제 19 항에 있어서,
상기 복수의 화소 중 상기 결함 화소에 인접한 적어도 하나의 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 이용하여 상기 결함 화소에 대응하는 촬상 데이터값을 보정하여 제2 의료 영상 정보를 생성하는 영상 정보 생성부를 더 포함하는 의료 영상 생성 장치.
20. The method of claim 19,
and an image information generator configured to generate second medical image information by correcting an imaged data value corresponding to the defective pixel by using an imaged data value corresponding to at least one pixel adjacent to the defective pixel among the plurality of pixels. Medical image generating device.
제 19 항 또는 제 20 항에 있어서,
피사체를 엑스선 촬영하여 상기 제1 의료 영상 정보를 생성하는 엑스선 촬영부를 더 포함하는 의료 영상 생성 장치.
21. The method of claim 19 or 20,
The apparatus for generating a medical image further comprising an X-ray imaging unit configured to generate the first medical image information by performing X-ray imaging of a subject.
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