KR102516949B1 - 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치 - Google Patents

인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법에 관한 것이다. 본 발명은 CT이미지 획득부가 다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비들로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득하는 단계와, 복셀이미지추출부가 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출하고, 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하는 단계와, 관심이미지분류부가 병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정하는 단계를 포함하는 관심이미지를 분류하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치{Method and apparatus for determining density values for specific tissues of the head and neck based on artificial intelligence}
본 발명은 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치에 관한 것으로, 3차원CT이미지를 밀도값 구간별로 전처리하여 다수개의 복셀이미지들로 추출하고, 추출된 복셀이미지들을 인공지능모델에 입력하여 관심이미지를 분류한 후 관심이미지를 기준으로 복셀이미지들의 순서를 역추적함으로써 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별이 가능한 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치에 관한 것이다.
환자 진단을 위한 콘빔CT(conebeam CT)나 일반적인 메디컬CT에서 출력된 데이터를 분석하기 위해 장비에서 출력된 DICOM데이터를 시스템으로 입력해야 한다. 입력된 데이터를 분석할 때에는 두경부 특정 조직의 밀도값을 알아야 분석에 필요한 정보를 찾아내기 용이한데, 콘빔CT나 일반적인 메디컬CT는 제조사마다 서로 다른 밀도 분포를 가지고 있어 분석이 어려운 문제가 있다.
선행특허로는 등록특허 제10-2033743호(딥러닝 기반 CT 이미지 잡음 저감 장치 및 방법)이 있으나, 딥러닝 모델을 이용하여 CT 이미지의 잡음 저감을 수행하는 기술을 개시하고 있을 뿐이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인공지능 기반으로 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별이 가능한 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법은, CT이미지 획득부가 다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비들로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득하는 단계와, 복셀이미지추출부가 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출하고, 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하는 단계와, 관심이미지분류부가 병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정하는 단계를 포함하는 관심이미지를 분류하는 단계를 포함한다.
본 발명의 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 장치는, 다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득하는 CT이미지 획득부와, 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출하고, 추출된 다수개의 복셀이미지를 병합하는 복셀이미지추출부와, 병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정하는 관심이미지분류부와, 추정된 위치값을 이용하여 다수개의 복셀이미지의 순서를 역추적하여 밀도값을 판별하는 밀도값판별부를 포함한다.
본 발명에 의하면 제조사와 상관없이 다양한 CT장비들로부터 출력된 CT이미지에서 두경부 특정 조직의 밀도값을 판별할 수 있다.
또한, 자동으로 밀도값 구간별로 구분하여 CT이미지를 분류할 수 있어 보다 편리하게 환자 진단 및 분석을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 장치를 설명하는 구성도이다.
도 3과 도 4는본 발명의 실시예에 따른 밀도값 구간별 복셀이미지 추출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 관심이미지를 분류하여 밀도값을 판별하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 관심이미지선별모델을 설명하는 개념도이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시 된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 또는 대체물을 포함한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 밀도값 판별 장치의 CT이미지획득부는 다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비들로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득한다(S101). 밀도값 판별 장치의 복셀이미지추출부는 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출한다(S103). 획득한 CT이미지에서 뼈의 밀도값을 모르기 때문에, CT이미지 데이터의 밀도값의 최소값과 최대값을 지정하여 밀도값 구간을 설정할 수 있다. 이때, 최소값은 CT이미지 데이터에서 가장 작은 밀도값에서부터 순차적으로 검사하여 갑자기 밀도 수치가 증가하는 부분을 지정할 수 있고, 최대값은 CT이미지 데이터에서 가장 큰 밀도 값에서 역순으로 검사하여 밀도 수치가 일정 개수를 넘는 구간으로 지정할 수 있다.
밀도값 판별 장치의 복셀이미지추출부는 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합한다(S105). 밀도값 판별 장치의 관심이미지분류부는 병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정한다(S107). 관심이미지분류부는 추출된 3차원이미지에서 그 구성요소인 2차원이미지들 중 원하는 2차원이미지의 위치값을 추정할 수 있다. 관심이미지분류부는 3차원이미지에서 3D CNN regression 모델을 통해 특정 수치 값(예컨대, 깊이값)을 추정할 수 있다.
밀도값 판별 장치의 밀도값판별부는 추정된 위치값을 이용하여 분류된 관심이미지를 기준으로 다수개의 복셀이미지의 순서를 역추적하여 밀도값을 판별한다(S107). 추정된 특정수치는 깊이값에 대응되는 값으로 역추적과정을 통해 특정밀도값으로 환산될 수 있다. 밀도값판별부는 관심이미지선별모델을 통해 위치 값을 도출하고, 이를 기반으로 역추적하여 밀도 값을 찾아낼 수 있다. 상기 역추적은 관심이미지선별모델이 도출한 위치 값을 밀도의 최대(max)값 및 최소(min)값에 맵핑하여 연산하는 것이다. 즉, 역추적 계산식은 ((max - min) * (추론값)) + min 이다. 본 발명은 뼈 뿐만 아니라 치아나 피부 등 원하는 조직의 밀도를 찾아내도록 모델을 학습시키면, 특정 신체 조직 밀도를 찾아낼 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 장치를 설명하는 구성도이다.
도 2를 참조하면, 밀도값 판별 장치(100)는 CT이미지획득부(110), 복셀이미지추출부(120), 관심이미지분류부(130), 밀도값판별부(140), 모델학습부(150), 출력부(160), 저장부(170), 제어부(180)를 포함한다.
CT이미지획득부(110)는 CT장비(200)로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득한다. 본 발명에서 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지로 설명하고 있으나 환자의 촬영 부위를 두경부로 한정하는 것은 아니다. CT미지획득부(110)는 서로 다른 제조사의 CT장비들로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득할 수 있다.
복셀이미지추출부(120)는 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출할 수 있다. 복셀이미지추출부(120)는 밀도값에 대한 구간을 미리 설정하고, 설정된 구간별로 복셀이미지를 추출하는 전처리를 수행할 수 있다. 이때, 밀도값에 대한 구간의 최소값은 CT이미지 데이터에서 가장 작은 밀도값에서부터 순차적으로 검사하여 갑자기 밀도 수치가 증가하는 부분으로 지정하고, 최대값은 CT이미지 데이터에서 가장 큰 밀도 값에서 역순으로 검사하여 밀도 수치가 일정 개수를 넘는 구간으로 지정할 수 있다.
복셀이미지추출부(120)에서 추출되는 복셀이미지의 갯수는 제한되지 않는다. 복셀이미지추출부(120)는 추출된 복셀이미지들을 밀도가 낮은 복셀이미지부터 밀도가 높은 복셀이미지까지 순차적으로 번호를 할당할 수 있다. 추출된 복셀이미지들은 사람이 보았을 때에도 확인이 가능할 정도의 품질로 생성될 수 있다.
복셀이미지추출부(120)는 추출된 복셀이미지들을 하나의 3차원 복셀이미지로 병합할 수 있다.
관심이미지분류부(130)는 3차원 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정할 수 있다. 상기 관심이미지선별모델은 모델학습부에서 미리 학습데이터를 통해 학습된 CNN(convolutional neural network)모델로서 다수개의 이미지들 중에 분류를 원하는 관심이미지를 선별이 가능한 모델이다. 상기 관심이미지는 다수개의 추출된 복셀이미지 중 가장 관심있는 밀도값을 갖는 복셀이미지이다.
상기 관심이미지선별모델은 입력으로 받은 이미지를 컨볼루션 레이어(Convolution layer)와 맥스풀링 레이어(Maxpooling layer)로 이루어진 다수의 레이어를 통과하면서 필요한 특징들을 추출해내고, 추출된 특징들은 풀리 커넥티드 레이어(Fully connected layer)가 받아서 0 ~ 1 사이의 특징값으로 추출하도록 설계되어 있다. 컨볼루션 레이어와 맥스풀링 레이어로 이루어진 특징 추출모듈은 수치 추출모듈인 풀리 커넥티드 레이어가 적합한 수치를 판단하도록 돕기 위해 최적화된 특징추출 과정을 훈련하게 된다. 이렇게 최적화된 특징들을 입력으로 받은 수치추출부의 풀리 커넥티드 레이어는 최종적으로 0 ~ 1사이의 값 중 어떤 수치를 추출할 것인지를 판단하도록 훈련받게 된다. 상기 관심이미지선별모델은 상기 특징추출모듈과 상기 수치추출모듈간의 연결을 통해 입력된 이미지를 적절한 수치로 추출할 수 있게 된다.
밀도값판별부(140)는 추정된 위치값을 이용하여 분류된 관심이미지를 기준으로 다수개의 복셀이미지의 순서를 역추적하여 밀도값을 판별할 수 있다. 밀도값판별부(140)는 복셀이미지에 할당된 번호를 이용하여 밀도값을 판별할 수 있다. 밀도값판별부는 관심이미지선별모델을 통해 위치값을 도출하고, 이를 기반으로 역추적하여 밀도값을 찾아낼 수 있다. 상기 역추적은 관심이미지선별모델이 도출한 위치 값을 밀도의 최대(max)값 및 최소(min)값에 맵핑하여 연산한다.
모델학습부(150)는 CNN 기반의 관심이미지선별모델을 이용하여 복셀이미지들과 관심이미지 사이의 관계를 학습한다.
출력부(160)는 밀도값판별부에서 판별된 밀도값을 사용자에게 제공하도록 출력할 수 있다.
저장부(170)는 다수개의 CT장비로부터 획득한 CT이미지, 추출된 복셀이미지들, 분류된 관심이미지, 판별된 밀도값을 저장할 수 있다.
제어부(180)는 밀도값 판별 장치의 각 구성을 제어하기 위한 운영 소프트웨어가 설치되어 CT이미지획득부, 복셀이미지추출부, 관심이미지분류부, 밀도값판별부, 모델학습부, 출력부, 저장부를 제어할 수 있다.
도 3과 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 밀도값 구간별 복셀이미지 추출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, CT장비(200)로부터 CT이미지획득부(110)가 CT이미지를 획득하고, 복셀이미지추출부(120)에서 밀도값 구간별로 복셀이미지를 추출할 수 있다. 밀도값이 낮은 제1구간에서 제1복셀이미지(121)가 추출되고, 제1구간보다 밀도값이 높은 제2구간에서 제2복셀이미지(122)가 추출되고, 제2구간보다 밀도값이 높은 제3구간에서 제3복셀이미지(123)가 추출되고, 밀도가 가장 높은 제4구간에서 제4복셀이미지(124)가 추출될 수 있다. 제1복셀이미지 내지 제4복셀이미지를 병합하여 3차원의 복셀이미지(125)를 생성한다.
도 4를 참조하면, 제조사가 서로 다른 다수개의 CT장비들(200, 200a, 200b)에서 출력된 CT이미지들은 서로 다른 밀도분포를 가지고 있고, 복셀이미지추출부(120)는 서로 다른 밀도분포를 가진 CT이미지들에서 미리 설정된 밀도값 구간별로 복셀이미지를 추출할 수 있다.
제1CT장비(200)에서 획득한 CT이미지는 밀도값이 낮은 제1구간에서 제1복셀이미지(121)가 추출되고, 제1구간보다 밀도값이 높은 제2구간에서 제2복셀이미지(122)가 추출되고, 제2구간보다 밀도값이 높은 제3구간에서 제3복셀이미지(123)가 추출되고, 밀도가 가장 높은 제4구간에서 제4복셀이미지(124)가 추출될 수 있다. 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하여 3차원 복셀이미지(125)를 생성한다.
제2CT장비(200a)에서 획득한 CT이미지는 밀도값이 낮은 제1구간에서 제1복셀이미지(121a)가 추출되고, 제1구간보다 밀도값이 높은 제2구간에서 제2복셀이미지(122a)가 추출되고, 제2구간보다 밀도값이 높은 제3구간에서 제3복셀이미지(123a)가 추출되고, 밀도가 가장 높은 제4구간에서 제4복셀이미지(124a)가 추출될 수 있다. 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하여 3차원 복셀이미지(125a)를 생성한다. 제3CT장비(200b)에서 획득한 CT이미지는 밀도값이 낮은 제1구간에서 제1복셀이미지(121b)가 추출되고, 제1구간보다 밀도값이 높은 제2구간에서 제2복셀이미지(122b)가 추출되고, 제2구간보다 밀도값이 높은 제3구간에서 제3복셀이미지(123b)가 추출되고, 밀도가 가장 높은 제4구간에서 제4복셀이미지(124b)가 추출될 수 있다. 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하여 3차원 복셀이미지(125b)를 생성한다.
이때, 제1CT장비(200)에서 사용자가 선별하고자 하는 관심이미지는 제4복셀이미지(124)이고, 제2CT장비(200a)에서 사용자가 선별하고자 하는 관심이미지는 제3복셀이미지(123a)이고, 제3CT장비(200b)에서 사용자가 선별하고자 하는 관심이미지는 제2복셀이미지(122b)일 수 있다. 즉, 제조사가 서로 달라 밀도분포가 서로 다르더라도 복셀이미지추출부에서 밀도값 구간별로 복셀이미지들을 추출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 관심이미지를 분류하여 밀도값을 판별하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 밀도값 판별 장치(100)의 복셀이미지추출부(120)에서는 밀도값이 낮은 복셀이미지부터 밀도값이 높은 복셀이미지가 순차적으로 추출되고, 추출된 다수개의 복셀이미지들이 병합되어 3차원 복셀이미지를 생성한다. 관심이미지 분류부의 관심이미지선별모델에 3차원 복셀이미지가 입력되어 위치값을 추정하고, 밀도값 판별부에서 추정된 위치값을 통해 분류된 관심이미지를 기준으로 역추적하여 밀도값을 판별할 수 있다. 판별된 밀도값은 출력부에서 출력되어 사용자에게 제공될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 관심이미지선별모델을 설명하는 개념도이다. 도 6을 참조하면, 관심이미지선별모델은 병합된 3차원 복셀이미지(610)이 입력되면, 컨볼루션 레이어(Convolution layer; 620)와 맥스풀링 레이어(Maxpooling layer; 630)로 이루어진 다수의 레이어를 통과하면서 필요한 특징들을 추출하고, 추출된 특징들은 풀리 커넥티드 레이어(Fully connected layer; 640)가 받아서 0 ~ 1 사이의 특징값(650)으로 추출할 수 있다.
컨볼루션 레이어(620)와 맥스풀링 레이어(630)로 이루어진 특징 추출모듈은 수치 추출모듈인 풀리 커넥티드 레이어(640)가 적합한 수치를 판단하도록 돕기 위해 최적화된 특징추출 과정을 훈련하게 된다. 이렇게 최적화된 특징들을 입력으로 받은 수치추출모듈의 풀리 커넥티드 레이어(640)는 최종적으로 0 ~ 1사이의 값 중 어떤 수치를 추출할 것인지를 판단하도록 훈련하게 된다. 상기 관심이미지선별모델은 상기 특징추출모듈과 상기 수치추출모듈간의 연결을 통해 입력된 이미지를 적절한 수치로 추출할 수 있다.
발명의 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100; 밀도값 판별 장치 110; CT이미지획득부
120; 복셀이미지추출부 130; 관심이미지분류부
140; 밀도값판별부 150; 모델학습부
160; 출력부 170; 저장부
180; 제어부

Claims (5)

  1. 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법에 있어서,
    CT이미지 획득부가 다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비들로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득하는 단계;
    복셀이미지추출부가 획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출하고, 추출된 다수개의 복셀이미지들을 병합하는 단계; 및
    관심이미지분류부가 병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정하는 단계를 포함하는 관심이미지를 분류하는 단계를 포함하고,
    밀도값판별부가 추정된 위치값을 이용하여 다수개의 복셀이미지의 순서를 역추적하여 밀도값을 판별하는 단계를 더 포함하고,
    상기 다수개의 복셀이미지들은 낮은 밀도부터 높은 밀도까지 순서대로 출력되는 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 역추적은 관심이미지선별모델이 도출한 위치 값을 밀도의 최대(max)값 및 최소(min)값에 맵핑하여 연산하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 방법.
  5. 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 장치에 있어서,
    다수개의 서로 다른 제조사의 CT장비로부터 환자의 두경부를 촬영한 CT이미지를 획득하는 CT이미지 획득부;
    획득한 CT이미지로부터 밀도값 구간별로 다수개의 복셀이미지들을 추출하고, 추출된 다수개의 복셀이미지를 병합하는 복셀이미지추출부;
    병합된 복셀이미지를 관심이미지선별모델에 입력하여 위치값을 추정하는 관심이미지분류부; 및
    추정된 위치값을 이용하여 다수개의 복셀이미지의 순서를 역추적하여 밀도값을 판별하는 밀도값판별부를 포함하고,
    상기 다수개의 복셀이미지들은 낮은 밀도부터 높은 밀도까지 순서대로 출력되는 인공지능 기반의 두경부 특정 조직에 대한 밀도값 판별 장치.












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