KR102595487B1 - 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 심근변화 측정 시스템을 이용한 심근변화 측정 방법에 있어서, 측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성하는 단계, 상기 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하는 단계, 상기 정합 영상에 상기 관심영역을 오버레이하고, 상기 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 상기 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하는 단계, 제3 심근 영상에 상기 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시하는 단계, 제3 심근 영상을 이용하여 상기 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출하는 단계, 그리고 상기 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, PET 영상에서 심근 영역을 설정함으로써, 정확하게 심근 영역의 대사 활성도 변화를 측정할 수 있다. 또한, 심근 영역의 파라미터 값을 이용하여 현재 심근의 기능 저하를 판단할 수 있다.

Description

다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR MEASUREMENTING MYOCARDIAL CHANGE USING FUSION OF MULTIPLE MEDICAL IMAGE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, CT 및 PET/CT영상을 통해 심근변화를 예측하기 위한 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
심근증, 허열성 심장 질환, 심장 혈관의 폐쇄, 출혈 등 심장 질환의 진단 및 심혈관 상태의 파악을 위한 심장 혈관 조영술은 방사선 비투과 물질인 방사선 추적자를 혈관 내에 투여하고 방사선 촬영을 연속적으로 시행하여 심장의 상태를 관찰하는 방법으로 앞서 언급된 심장 질환 진단과 관련하여 높은 정확도를 갖으나, 많은 양의 방사선의 피폭을 피할 수 없으며, 검사를 위해서는 입원을 해야 한다는 단점이 있다. 또한 혈관의 절개 부의를 통한 감염, 혈관의 천공 등 부작용을 수반한다.
핵의학 분야에서도 심장 질환 진단을 위한 심근영상 촬영법들이 있다. 양전자방출단층촬영(positron emission tomography, 이하, 'PET'라 함)에서 심근영상을 얻기 위해 사용되는 방사선 추적자인 방사선 추적자인 [15O]H2O나 [82Rb]는 짧은 반감기 때문에 심장 검사에 용이하지 못하나, [13N]NH3를 이용한 심장 검사는 적절한 반감기에 의해 짧은 시간에 휴식기와 부하기 영상을 얻는데 용이하다. 하지만, 검사 결과에 사용되는 심장 극지도는 심장 질환의 진단 및 심혈관의 분포를 정확히 반영하지 못하는 단점이 있다.
최근에는 전산화단층촬영(computer tomography, 이하 'CT'라 함)과 심장 PET 촬영이 같이 이루어지면서 3차원 영상 구현이 가능해지면서, 이를 통해 방사선 추적자의 심근 섭취 분포로 병변을 파악하는 것뿐만 아니라 혈관주위에 분포하는 심근을 확인함으로서 혈관의 상태까지 확인할 수 있다.
그러나, 상술한 방법들의 경우 심장 극지도(polar map)를 이용한 분석을 수행하는데, 사람 마다 심장 모양과 혈관 형성 모양에 차이가 있어, 극지만으로는 혈관에 대한 정확한 정보를 제공하지 못하여, 실제 심혈관의 관류를 정확하게 측정하지는 못하고 있다.
따라서, 여러 가지 부작용을 수반하는 침습적인 종래의 심근관류 측정방법보다 비침습적인 촬영을 통해 심근의 변화 및 심혈관의 관류를 정확히 파악하기 위한 방법이 필요하다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허 제10-2015-0099169호(2015.08.31. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 CT 및 PET/CT영상을 통해 심근변화를 예측하기 위한 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 심근변화 측정 시스템을 이용한 심근변화 측정 방법에 있어서, 측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성하는 단계, 상기 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하는 단계, 상기 정합 영상에 상기 관심영역을 오버레이하고, 상기 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 상기 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하는 단계, 제3 심근 영상에 상기 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시하는 단계, 제3 심근 영상을 이용하여 상기 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출하는 단계, 그리고 상기 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 제1 심근 영상은 상기 측정 대상자에게 조영제를 투여한 뒤 CT를 이용하여 촬영된 CT영상이고, 상기 제2 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 CT영상이고, 상기 제3 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 PET영상일 수 있다.
상기 정합 영상을 생성하는 단계는, 상기 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 오토퓨전(auto fusion) 알고리즘에 적용하여 퓨전 영상을 생성 및 보정하여 상기 정합 영상을 생성할 수 있다.
상기 관심영역을 추출하는 단계는, 상기 제1 심근 영상으로부터 심근영역을 추출하는 단계, 상기 제1 심근 영상으로부터 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역을 추출하는 단계, 그리고 상기 심근영역과 상기 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역이 중첩되는 영역을 관심영역으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 심근 변화의 파라미터를 추출하는 단계는, 상기 제3 심근 영상에서 복수의 관심 영역에 대한 SUV(Standard Uptake Value) 값을 추출하고, 추출된 SUV의 최대 값과 평균 값을 추출할 수 있다.
상기 SUV 값은, 아래의 수학식을 통해 연산될 수 있다.
상기 심근 기능 저하 여부를 판단하는 단계는, 상기 SUV의 최대 값 또는 평균 값이 기준 값을 초과하는 경우, 상기 측정 대상자의 심근 기능이 저하한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템에 있어서, 측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성하는 정합 영상 생성부, 상기 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하고, 상기 정합 영상에 상기 관심영역을 오버레이하고, 상기 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 상기 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하며, 제3 심근 영상에 상기 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시하는 제어부, 제3 심근 영상을 이용하여 상기 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출하는 파라미터 추출부, 그리고 상기 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, PET 영상에서 심근 영역을 설정함으로써, 정확하게 심근 영역의 대사 활성도 변화를 측정할 수 있다.
또한, 심근 영역의 파라미터 값을 이용하여 현재 심근의 기능 저하를 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 도 3의 S210 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 S220 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 2의 S220 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 도 2의 S230 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 2의 S240 단계를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
이하에서는 설명의 편의상 측정 대상자에게 조영제를 투여한 뒤 CT를 이용하여 촬영된 CT영상을 "제1 심근 영상"으로, PET/CT를 통해 촬영된 CT 영상을 "제2 심근 영상"으로, PET/CT를 통해 촬영된 PET영상을 "제3 심근 영상"으로 명명하여 설명한다.
여기서, CT(Computer Tomography)는 CT 스캐너를 이용한 컴퓨터단층촬영 기법으로, 엑스선이나 초음파를 여러 각도에서 인체에 투영하고, 엑스선이나 초음파의 투과된 정도를 컴퓨터를 이용하여 재구성하여 인체 내부 단면 모습을 화상으로 처리하는 것으로, 본 발명의 실시예에서는 측정 대상자에 조영제를 투여하고 심장의 단면 영상을 획득하기 위해 사용된다.
또한, 양전자방출단층촬영(Positron Emission Tomography and Computer Tomography, PET/CT)는 기존 CT영상에 당대사(Glucose Metabolism)가 일어나는 영역을 영상화하는 양전자방출영상을 융합한 것으로, 본 발명에서는 심근 변화의 파라미터(Metabolic activity, 대사 활성도)를 측정하여 심근 변화의 유무 및 정도를 확인하기 위해 사용된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1에서 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 시스템(100)은 정합 영상 생성부(110), 제어부(120), 파라미터 추출부(130) 및 판단부(140)를 포함한다.
먼저, 정합 영상 생성부(110)는 측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성한다.
이때, 정합 영상 생성부(110)는 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 오토퓨전(auto fusion) 알고리즘에 적용하여 퓨전 영상을 생성 및 보정하여 정합 영상을 생성한다.
여기서, 오토퓨전 알고리즘은 복수의 영상에서의 유사한 부분을 선정하고, 해당 영상을 정합하기 위한 알고리즘으로, 본 발명의 실시예에서는 심장의 심근영역을 기준으로 심근 영상을 퓨전하기 위한 알고리즘이다.
다음으로, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하고, 정합 영상에 관심영역을 오버레이하고, 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하며, 제3 심근 영상에 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시한다.
다음으로, 파라미터 추출부(130)는 심근 영상을 이용하여 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출한다.
이때, 심근 변화의 파라미터는 제3 심근 영상에서 복수의 관심 영역에 대한 SUV(Standard Uptake Value) 값을 의미한다.
다음으로, 판단부(140)는 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단한다.
이때, SUV의 최대 값 또는 평균 값이 기준 값을 초과하는 경우, 판단부(140)는 측정 대상자의 심근 기능이 저하한 것으로 판단한다.
이하에서는 도 2 내지 도 8을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 방법을 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 심근변화 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 정합 영상 생성부(110)는 측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성한다(S210).
도 3은 도 3의 S210 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에서 나타낸 것처럼, 정합 영상 생성부(110)는 제1 심근 영상과 제2 심근 영상 각각을 오토퓨전 알고리즘에 적용하여 퓨전 영상을 생성한다.
그러면, 정합 영상 생성부(110)는 생성된 퓨전 영상을 보정하여 도 3에서 나타낸 것과 같은 정합 영상을 생성한다.
다음으로, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출한다(S220).
도 4는 도 2의 S220 단계를 설명하기 위한 순서도이고, 도 5는 도 2의 S220 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 심근 영역을 추출한다(S221).
여기서, 심근 영역은 심장의 근육에 해당하는 영역을 의미한다.
즉, 도 5에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 심근 영역을 파란색 선으로 추출한다.
다음으로, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역을 추출한다(S222).
여기서, 특정 치료는 특정용량의 방사선에 의한 치료를 의미한다.
또한, 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역은 특정용량의 방사선 치료를 통해 영향을 받은 영역을 의미한다.
즉, 도 5에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 제1 심근 영상으로부터 방사선에 영향을 받은 영역을 파란색 음영을 통해 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역을 추출한다.
그러면, 제어부(120)는 심근 영역과 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역이 중첩되는 영역을 관심영역으로 추출한다(S223).
즉, 도 5에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 S221 단계 및 S222 단계에서 추출된 심근 영역과 특정 치료에 의해 영향을 받은 영역이 중첩되는 영역을 보라색 선으로 표시하고, 해당 영역을 관심영역으로 추출한다.
다음으로, 제어부(120)는 정합 영상에 관심영역을 오버레이하고, 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이한다(S230).
도 6 및 도 7은 도 2의 S230 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 정합 영상에 S220 단계를 통해 추출된 관심 영역을 오버레이하여 표시한다.
그러면, 도 7에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 정합 영상에 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이한다.
다음으로, 제어부(120)는 제3 심근 영상에 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시한다(S240).
도 8은 도 2의 S240 단계를 설명하기 위한 도면이다.
즉, 도 8에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 제3 심근 영상에 관심영역을 오버레이하여 표시한다.
다음으로, 파라미터 추출부(130)는 제3 심근 영상을 이용하여 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출한다(S250).
여기서, 심근 변화의 파라미터는 제3 심근 영상에서 관심 영역에 대한 SUV(Standard Uptake Value) 값을 나타낸다.
이때, SUV(Standard Uptake Value)는 대사활성도(metabolic activity)를 나타내는 값으로, 본 발명의 실시예에서는 파라미터 추출부(130)는 관심 영역에 해당하는 심근의 대사활성도(SUV)를 추출한다.
그러면, 파라미터 추출부(130)는 아래의 수학식 1을 이용하여 측정 대상자의 SUV 값을 연산한다.
다음으로, 판단부(140)는 SUV 값을 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단한다(S260).
여기서, SUV의 최대 값이 제1 기준값을 초과하거나 SUV의 평균 값이 제2 기준 값을 초과하는 경우, 판단부(140)는 측정 대상자의 심근 기능이 저하한 것으로 판단한다.
여기서, 제1 기준값은 SUV의 최대값에 대한 비교 대상이 되는 기준값이고, 제2 기준값은 SUV의 평균 값에 대한 비교 대상이 되는 기준값으로, 당업자의 설계에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
또한, SUV의 최대 값이 제1 기준값 이하이고, SUV의 평균 값이 제2 기준 값 이하인 경우, 판단부(140)는 측정 대상자의 심근 기능이 정상 상태인 것으로 판단한다.
특히, 판단부(140)는 SUV의 평균 값과 제2 기준 값과의 차이에 따라 심근 기능이 저하된 정도를 판단할 수 있으며, 차이 값에 따라 심근의 섬유화, 심근허혈 또는 관상동맥질환으로 구분하여 예측할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, PET 영상에서 심근 영역을 설정함으로써, 정확하게 심근 영역의 대사 활성도 변화를 측정할 수 있다.
또한, 심근 영역의 파라미터 값을 이용하여 현재 심근의 기능 저하를 판단할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 심근변화 측정 시스템, 110: 정합 영상 생성부,
120: 제어부, 130: 파라미터 추출부,
140: 판단부

Claims (14)

  1. 심근변화 측정 시스템을 이용한 심근변화 측정 방법에 있어서,
    측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성하는 단계,
    상기 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하는 단계,
    상기 정합 영상에 상기 관심영역을 오버레이하고, 상기 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 상기 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하는 단계,
    제3 심근 영상에 상기 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시하는 단계,
    제3 심근 영상을 이용하여 상기 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출하는 단계, 그리고
    상기 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 관심영역을 추출하는 단계는,
    상기 제1 심근 영상 내에서 심근영역 및 방사선 치료로 영향을 받은 영역이 서로 중첩되는 영역을 관심영역으로 추출하며,
    상기 제1 심근 영상은 상기 측정 대상자에게 조영제를 투여한 뒤 CT를 이용하여 촬영된 CT영상이고, 상기 제2 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 CT영상이고, 상기 제3 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 PET영상이며,
    상기 심근 변화의 파라미터를 추출하는 단계는,
    상기 제3 심근 영상에서 복수의 관심 영역에 대한 SUV(Standard Uptake Value) 값을 추출하고, 추출된 SUV의 최대 값과 평균 값을 추출하며,
    상기 심근 기능 저하 여부를 판단하는 단계는,
    상기 SUV의 최대 값 또는 평균 값이 기준 값을 초과하는 경우, 상기 측정 대상자의 심근 기능이 저하한 것으로 판단하며,
    상기 SUV 값은,
    아래의 수학식을 통해 연산되는 심근변화 측정 방법.
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  8. 다중 의료영상 융합을 이용한 심근변화 측정 시스템에 있어서,
    측정 대상자의 제1 심근 영상과 제2 심근 영상을 정합하여 정합 영상을 생성하는 정합 영상 생성부,
    상기 제1 심근 영상으로부터 관심영역을 추출하고, 상기 정합 영상에 상기 관심영역을 오버레이하고, 상기 관심영역이 오버레이된 영역과 동일한 위치에 상기 제2 심근 영상에 복사하여 오버레이하며, 제3 심근 영상에 상기 제2 심근 영상에 오버레이된 관심영역을 표시하는 제어부,
    제3 심근 영상을 이용하여 상기 측정 대상자의 심근 변화의 파라미터를 추출하는 파라미터 추출부, 그리고
    상기 파라미터를 이용하여 측정 대상자의 심근 기능 저하 여부를 판단하는 판단부를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 제1 심근 영상 내에서 심근영역 및 방사선 치료로 영향을 받은 영역이 서로 중첩되는 영역을 관심영역으로 추출하며,
    상기 제1 심근 영상은 상기 측정 대상자에게 조영제를 투여한 뒤 CT를 이용하여 촬영된 CT영상이고, 상기 제2 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 CT영상이고, 상기 제3 심근 영상은 PET/CT를 통해 촬영된 PET영상이며,
    상기 파라미터 추출부는,
    상기 제3 심근 영상에서 복수의 관심 영역에 대한 SUV(Standard Uptake Value) 값을 추출하고, 추출된 SUV의 최대 값과 평균 값을 추출하며,
    상기 판단부는,
    상기 SUV의 최대 값 또는 평균 값이 기준 값을 초과하는 경우, 상기 측정 대상자의 심근 기능이 저하한 것으로 판단하며,
    상기 SUV 값은,
    아래의 수학식을 통해 연산되는 심근변화 측정 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20110107270A1 (en) 2009-10-30 2011-05-05 Bai Wang Treatment planning in a virtual environment
JP2013522712A (ja) 2010-03-08 2013-06-13 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 心臓イメージングにおける関心領域定義

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2826280B2 (ja) * 1995-03-28 1998-11-18 株式会社生体光情報研究所 分光画像受像装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008514952A (ja) 2004-09-30 2008-05-08 タグスパルケ−ソシエダデ デ プロモサオエ デセンボルビメント ド パルケ デ シエンシアス エ テクノロジア ダ アレア デ リスボア，ソシエダジ アノニマ 陽電子放出断層撮影（ｐｅｔ）システム
US20110107270A1 (en) 2009-10-30 2011-05-05 Bai Wang Treatment planning in a virtual environment
JP2013522712A (ja) 2010-03-08 2013-06-13 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 心臓イメージングにおける関心領域定義

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