KR102690206B1 - Method and device to analyze medical image for detecting calcified part in vessel - Google Patents
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Abstract
일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하며, 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하고, 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 프로세서를 포함할 수 있다.A medical image analysis device according to an embodiment includes an image acquisition unit that acquires a medical image having consecutive frame images; A vessel part is determined from contrast medium frame images in which a contrast medium is observed among the consecutive frame images, and a vessel part is located around the vessel part from non-contrast frame images in which a contrast medium is not observed among the continuous frame images. Determining a located at least one calcium candidate region, wherein the at least one calcium candidate region is determined based on a comparison between a first direction of movement of the at least one calcium candidate region due to a heartbeat and a second direction of movement of the vascular site. It may include a processor that determines whether a calcification part is included.
Description
이하, 의료 영상에서 분석 대상이 되는 혈관에 위치한 석회화된 병변 (calcified lesion)을 혈관조영술 영상 내에서 탐지하는 기술이 제공된다.Hereinafter, a technology for detecting calcified lesions located in blood vessels subject to analysis in medical images within angiography images is provided.
심혈관, 뇌혈관, 말초혈관을 치료하기 위해 카테터를 이용하여 스텐트 등을 삽입하는 중재적 시술이 널리 보급되어 있다. 시술을 진행하기 전에 환자 병변의 심각성이 심혈관 조영술을 통해 영상으로 평가된다. 조영술을 통해 확인하였을 때 동맥경화반의 특성에 따라 치료방침이 달라질 수 있다. 특히 석회화된 병변이 있을 경우, 병변의 파열로 인해 석회화된 파편들이 분지의 말단을 막음으로써 심근경색이 유발될 수 있다. 또한 씬텍스 점수(SYNTAX score)를 참조하면, 관상동맥에 복수의 병변이 있고 석회화된 병변이 많은 경우에 있어서 수술적 방법이 예후에 더 유리할 수 있다. 이와 관련하여, CT(Computer tomography) 대신, X 선에 기반한 혈관조영술 영상에 기초하여 석회화된 병변을 탐지하는 기술이 요구된다.Interventional procedures that involve inserting stents using catheters to treat cardiovascular, cerebrovascular, and peripheral blood vessels are widely available. Before proceeding with the procedure, the severity of the patient's lesion is assessed using cardiovascular angiography. When confirmed through angiography, the treatment policy may vary depending on the characteristics of the atherosclerotic plaque. In particular, if there is a calcified lesion, myocardial infarction may occur as the rupture of the lesion causes calcified fragments to block the end of the branch. Also, referring to the SYNTAX score, in cases where there are multiple lesions and many calcified lesions in the coronary artery, surgical methods may be more advantageous for prognosis. In this regard, there is a need for a technology to detect calcified lesions based on X-ray angiography images instead of computer tomography (CT).
위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다. The background technology described above is possessed or acquired by the inventor in the process of deriving the disclosure of the present application, and cannot necessarily be said to be known technology disclosed to the general public before this application.
일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하며, 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하고, 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 프로세서를 포함할 수 있다.A medical image analysis device according to an embodiment includes an image acquisition unit that acquires a medical image having consecutive frame images; and determining a vessel part from the contrast medium frame images in which the contrast medium is observed among the consecutive frame images, and the periphery of the vessel part from the non-contrast frame images in which the contrast medium is not observed among the continuous frame images. Determine at least one calcium candidate region located in the at least one calcium candidate region based on a comparison between a first direction of movement of the at least one calcium candidate region due to a heartbeat and a second direction of movement of the vascular site. It may include a processor that determines whether it contains a calcification part.
상기 프로세서는, 상기 의료 영상의 프레임 영상들로부터 혈관 영역을 탐지하고, 상기 탐지된 혈관 영역 중 병변(lesion portion)을 결정하고, 상기 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest) 내에서 상기 혈관 부위 및 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다.The processor detects a blood vessel area from frame images of the medical image, determines a lesion portion among the detected blood vessel areas, and selects the lesion within a region of interest (ROI) including the lesion. A blood vessel site and the at least one calcium candidate region can be determined.
상기 프로세서는, 상기 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 상기 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함하는 비주얼 특징(visual feature)을 추출하고, 상기 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정할 수 있다.The processor extracts a visual feature including at least one of a borderline, a center line, and a blood vessel segment into which the blood vessel region is divided, and determines the visual feature and a potentially calcified region. The target calcium site can be determined based on the quantitative characteristics of the part).
상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역에 대해 산출된 제1 모션 벡터 및 상기 혈관 부위에 대해 산출된 제2 모션 벡터 간의 상관성 점수(correlation score)가 임계치를 초과하는 것에 기초하여, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 상기 잠재적인 칼슘화된 부위를 포함한다고 판단할 수 있다.The processor is configured to, based on a correlation score between a first motion vector calculated for the at least one calcium candidate region and a second motion vector calculated for the blood vessel region, exceed a threshold, the at least one It can be determined that the calcium candidate region includes the potential calcified site.
상기 프로세서는, 상기 정량적 특성에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 및 폭 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다.The processor may determine whether the potential calcified site is a target calcium site based on at least one of the length and width of the potential calcified site in the quantitative characteristic.
상기 프로세서는, 상기 비주얼 특징에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 상기 혈관 부위의 중심축 방향에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다.The processor may determine whether the potential calcified site is a target calcium site based on the extension direction of the potential calcified site and the central axis direction of the blood vessel site in the visual feature.
상기 프로세서는, 상기 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로부터 상기 제1 비조영제 프레임 이후의 제2 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터를 상기 제1 이동 방향으로서 산출할 수 있다.The processor is configured to determine the location of the at least one calcium candidate region in a second non-contrast frame after the first non-contrast frame from the position of the at least one calcium candidate region in a first non-contrast frame among the non-contrast frame images. A motion vector representing the motion of the robot can be calculated as the first movement direction.
상기 프로세서는, 상기 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로부터 상기 제1 조영제 프레임 이후의 제2 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터를 상기 제2 이동 방향으로서 산출할 수 있다.The processor moves the second motion vector representing motion from the location of the blood vessel portion in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to the position of the blood vessel portion in a second contrast medium frame after the first contrast medium frame. It can be calculated as a direction.
상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 상기 혈관 부위로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다.The processor may exclude a calcium candidate region detected at a position exceeding a critical distance from the blood vessel region among the at least one calcium candidate region from calcium site determination.
상기 프로세서는, 환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 상기 심박에 의한 상기 제1 이동 방향 및 상기 제2 이동 방향을 결정할 수 있다.The processor may determine the first movement direction and the second movement direction due to the heartbeat based on the period of the patient's ECG signal.
상기 프로세서는, 상기 혈관 부위의 이동 거리 대비 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 이동 거리의 비율이 임계 비율 이하인 경우, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 타겟 칼슘 부위를 포함하지 않는다고 결정할 수 있다.When the ratio of the movement distance of the at least one calcium candidate region to the movement distance of the blood vessel site is less than or equal to a threshold ratio, the processor may determine that the at least one calcium candidate region does not include the target calcium site.
상기 의료 영상은, X선에 기초한 혈관조영술(CAG, Cardiac Angiography) 영상일 수 있다.The medical image may be an X-ray-based Cardiac Angiography (CAG) image.
일 실시예에 따른 프로세서로 구현되는 의료 영상 분석 방법은, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 단계; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하는 단계; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하는 단계; 및 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.A medical image analysis method implemented with a processor according to an embodiment includes acquiring a medical image having consecutive frame images; determining a vessel part from contrast medium frame images in which the contrast medium is observed among the consecutive frame images; determining at least one calcium candidate area located around the blood vessel area from non-contrast frame images in which no contrast medium is observed among the consecutive frame images; and whether the at least one calcium candidate region includes a calcification part based on a comparison between the first movement direction of the at least one calcium candidate area and the second movement direction of the blood vessel portion by heartbeat. It may include a step of determining.
도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치를 도시한다.
도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 병변(lesion portion) 탐지 및 혈관 부위의 비주얼 특징을 추출하는 동작을 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 검출을 설명한다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향을 설명한다.
도 8은 일 실시예에 따른 칼슘화된 부위(calcified part)의 확정을 설명하는 도면이다.1 shows a medical image analysis device according to an embodiment.
Figures 2 and 3 are flowcharts showing a medical image analysis method according to an embodiment.
Figure 4 explains the operation of detecting a lesion (lesion portion) and extracting visual features of a blood vessel portion according to an embodiment.
Figure 5 illustrates detection of a calcium candidate region according to one embodiment.
Figures 6 and 7 illustrate the first movement direction of the calcium candidate region and the second movement direction of the blood vessel site according to one embodiment.
Figure 8 is a diagram explaining the determination of a calcified part according to an embodiment.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the actual implementation form is not limited to the specific disclosed embodiments, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical idea described in the embodiments.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various components, but these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, a first component may be named a second component, and similarly, the second component may also be named a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” to another component, it should be understood that it may be directly connected or connected to the other component, but that other components may exist in between.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of the described features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof, but are not intended to indicate the presence of one or more other features or numbers, It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the presence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art. Terms as defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having meanings consistent with the meanings they have in the context of the related technology, and unless clearly defined in this specification, should not be interpreted in an idealized or overly formal sense. No.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the attached drawings. In the description with reference to the accompanying drawings, identical components will be assigned the same reference numerals regardless of the reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted.
도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치를 도시한다.1 shows a medical image analysis device according to an embodiment.
일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(100)는 의료 영상을 분석하는 장치로서, 의료 영상 분석 장치(100)는 영상 획득부, 프로세서, 및 메모리를 포함할 수 있다.The medical
영상 획득부(130)는 의료 영상(131)을 획득할 수 있다. 대상 객체(예를 들어, 피시술자(190))의 혈관이 촬영된 의료 영상(131)은 혈관 영상이라고도 나타낼 수 있다. 예를 들어, 영상 획득부(130)는 X선 촬영 장비를 포함하고, X선에 기초한 혈관조영술(coronary angiography, 이하 'CAG')을 통해 의료 영상(131)(예: X선에 기초한 CAG 영상)을 촬영할 수 있다.The
의료 영상(131)은 복수의 연속된 프레임들(consecutive frames)을 포함할 수 있다. 혈관의 촬영을 위해 피시술자(190)의 혈관으로 조영제(contrast)가 투입될 수 있고, 조영제가 유지되는 동안 피시술자(190)의 혈관이 촬영될 수 있다. 투입된 조영제가 혈관 외부의 체내로 흡수되어 사라지면, 혈관이 촬영되지 않고, 피시술자(190)의 뼈 및 칼슘화된 부위(calcified part)를 포함하는 X선 흡수율이 높은 부분들이 촬영될 수 있다. 의료 영상(131)의 연속된 프레임들 중 조영제가 관측되지 않는 프레임을 비조영제 프레임(non-contrast frame)이라고 나타낼 수 있고, 조영제가 관측되는 프레임을 조영제 프레임(contrast frame)이라고 나타낼 수 있다. 연속된 프레임들은 조영제가 투입되기 전 일련의 비조영제 프레임들(예: 비조영제 프레임 셋트), 조영제가 투입된 후 일련의 조영제 프레임들(예: 조영제 프레임 셋트), 및 조영제가 흡수되어 사라진 후 일련의 비조영제 프레임들을 포함할 수 있다. 조영제가 반복 투입되는 경우, 비조영제 프레임 셋트 및 조영제 프레임 셋트가 반복적으로 나타날 수 있다. 비조영제 프레임의 영상을 비조영제 프레임 영상, 조영제 프레임의 영상을 조영제 프레임 영상이라고 나타낼 수 있다. X선에 기초한 CAG 영상에서 각 픽셀의 세기값은 X선의 투과에 따른 세기로서, 조영제나 칼슘에 의해 X선이 흡수된 지점의 세기값이 낮게 나타날 수 있다. The
예를 들어, 비조영제 프레임 영상에서는 X선 흡수율이 높은 부분들에 대응하는 픽셀들이 낮은 세기값을 가질 수 있다. 비조영제 프레임 영상에서는 주로 뼈나 칼슘화된 병변이 어둡게 나타나고, 혈관은 밝게 나타날 수 있아. 비조영제 프레임 영상에서 혈관은 인체의 다른 장기들과 유사한 투과율을 가질 수 있다. 비조영제 프레임 영상에서는 혈관이 다른 장기들과 구별되지 않을 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 조영제가 투입된 혈관과 칼슘이 위치된 지점에 대응하는 픽셀들이 낮은 세기값을 가질 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 혈관이 칼슘과 유사한 투과율을 가질 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 혈관이 다른 장기들과 구별될 수 있다. 다만, 혈관 내 석회화된 병변이 존재하는 경우 칼슘화된 부위에 대응하는 지점과 혈관에 대응하는 지점은 서로 인접하거나 중첩되므로, 조영제 프레임 영상에서는 혈관과 칼슘의 구별이 어려울 수 있다.For example, in a non-contrast frame image, pixels corresponding to parts with high X-ray absorption may have low intensity values. In non-contrast frame images, bones and calcified lesions mainly appear dark, and blood vessels may appear bright. In non-contrast framed images, blood vessels may have a transmittance similar to that of other organs in the human body. In non-contrast framed images, blood vessels may not be distinguishable from other organs. In a contrast agent frame image, pixels corresponding to blood vessels where the contrast agent was injected and points where calcium is located may have low intensity values. In contrast frame images, blood vessels may have a transmittance similar to that of calcium. In contrast frame images, blood vessels can be distinguished from other organs. However, when a calcified lesion exists within a blood vessel, the point corresponding to the calcified area and the point corresponding to the blood vessel are adjacent to or overlap each other, so it may be difficult to distinguish between the blood vessel and calcium in the contrast frame image.
참고로, 영상 획득부(130)가 X선 촬영 장비를 가지고 의료 영상(131) 을 촬영하는 예시를 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 영상 획득부 (130)는 유선 통신 및/또는 무선 통신을 위한 통신 모듈을 포함하고, 통신 모듈을 통해 외부 촬영 장치로부터 혈관 영상(예: X선에 기초한 CAG 영상)을 수신할 수도 있다.For reference, an example in which the
프로세서(110)는 조영제 프레임 영상 및 비조영제 프레임 영상에 기초하여 석회화된 병변을 검출할 수 있다. 예를 들어, 혈관 협착을 유발하는 석회화된 병변에 의한 칼슘화된 부위는 혈관 내벽에서 발생하므로, 칼슘화된 부위는 혈관과 함께 움직일 수 있다. 심장의 심박에 의한 혈관의 움직임과 해당 혈관에서 발생한 칼슘화된 부위의 움직임은 동일 또는 유사할 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 비조영제 프레임 영상에서 검출된 칼슘 후보 영역의 움직임(movement) 및 조영제 프레임 영상에서 검출된 혈관 부위의 움직임에 기초하여, 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다. 프로세서(110)의 동작은 하기 도 2 내지 도 8에서 설명한다.The
출력부(미도시됨)는 확정된 칼슘화된 부위를 시각화할 수 있다. 예를 들어 출력부(미도시됨)는 디스플레이를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 디스플레이를 통해 의료 영상(131)에서 칼슘화된 부위를 지시하는 그래픽 표현(graphical representation)을 시각화(예: 오버레이)할 수 있다.The output (not shown) allows visualization of confirmed calcified sites. For example, the output unit (not shown) may include a display. The
메모리(120)는 의료 영상(131)의 적어도 일부 프레임 또는 전체 프레임을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 검출된 칼슘화된 부위에 관한 정보(예: 칼슘화된 부위의 위치, 크기)를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 의료 영상(131)의 분석을 위한 방법을 수행하기 위해 요구되는 데이터 및/또는 정보를 임시적으로 및/또는 영구적으로 저장할 수 있다.The
도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 방법을 도시한 흐름도이다.Figures 2 and 3 are flowcharts showing a medical image analysis method according to an embodiment.
우선, 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 도 1에서 전술한 바와 같이, 영상 획득부를 통해 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 피시술자의 혈관에 관한 의료 영상을 촬영하거나, 해당 의료 영상을 촬영한 외부 촬영 장비로부터 수신할 수 있다.First, a medical image analysis device (e.g., the medical
그리고 단계(210)에서 의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상에서 혈관 부위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 단계(311)에서 의료 영상 분석 장치는 혈관조영술 영상의 조영제 프레임에서 혈관 영역을 탐지할 수 있다. 혈관 영역은 혈관조영술 영상에서 혈관에 대응하는 영역을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정할 수 있다. 혈관 부위는 조영제 프레임 영상에서 혈관에 대응하는 부위로서, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 적어도 일부분을 혈관 부위로서 추출할 수 있다. And in
단계(302)에서 의료 영상 분석 장치는 병변을 탐지할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 프레임 영상들로부터 혈관 영역을 탐지하고, 탐지된 혈관 영역 중 병변(lesion portion)을 결정할 수 있다. 병변은 혈관 영역 중 병변이 위치되는 영역을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 단계(302-1)에서 의료 영상 분석 장치는 비주얼 특징을 결정할 수 있다. 비주얼 특징은 혈관 영역 및/또는 혈관 부위에 대한 시각적 외형(visual appearance)에 관련된 특징으로서, 혈관 영역 및/또는 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 단계(302-2)에서 의료 영상 분석 장치는 직경의 추세선을 통해 병변(lesion portion)을 탐지할 수 있다. 경계선, 중심선, 및 혈관 세그먼트를 포함하는 비주얼 특징의 결정, 및 병변의 탐지는 하기 도 4에서 설명한다. 의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 프레임 영상들에 대해 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)을 설정할 수도 있다. 참고로, 의료 영상 분석 장치는 설정된 관심 영역에 기초하여 혈관 부위를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 관심 영역 내에 포함된 부위를 혈관 부위로서 추출할 수도 있다.In
이어서 단계(220)에서 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상에서 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다. 칼슘 후보 영역은 칼슘화된 병변이 존재할 가능성이 있는 후보 영역일 수 있다. 칼슘 후보 영역의 결정은 하기 도 5에서 설명한다.Next, in
그리고 단계(230)에서 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 칼슘화된 부위(calcified part)를 판별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 심박에 의한 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다. 단계(331)에서 의료 영상 분석 장치는 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향 간의 상관성에 기초하여, 칼슘 후보 영역이 잠재적인 칼슘 부위를 포함하는지 판단할 수 있다. 잠재적인 칼슘 부위의 판단은 하기 도 6 및 도 7에서 설명한다.And in
이어서 단계(340)에서 의료 영상 분석 장치는 혈관 부위의 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 정량적 특성은 해당 칼슘화된 부위의 길이 및 폭을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 정량적 특성에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 및 폭 중 적어도 하나에 기초하여, 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이가 미리 결정된 길이 범위 내인 것에 기초하여, 타겟 칼슘 부위라고 확정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 잠재적인 칼슘화된 부위의 폭이 미리 결정된 임계 폭(threshold width)이하인 것에 기초하여, 타겟 칼슘 부위라고 확정할 수도 있다. 미리 결정된 임계 폭은 예시적으로 잠재적인 칼슘화된 부위와 인접한 혈관(예: 혈관 부위들 중 잠재적인 칼슘화된 부위로부터 가장 가까운 혈관 부위)의 폭으로 결정될 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 폭은, 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 방향에 수직한 축을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 혈관 및/또는 혈관 부위의 폭은 혈관의 중심축에 수직한 축을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 비주얼 특징에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 혈관 부위의 중심축 방향에 기초하여, 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향에 기초한 타겟 칼슘 부위의 판별은 하기 도 8에서 설명한다.Subsequently, in
도 4는 일 실시예에 따른 병변(lesion portion) 탐지 및 혈관 부위의 비주얼 특징을 추출하는 동작을 설명한다.Figure 4 explains the operation of detecting a lesion (lesion portion) and extracting visual features of a blood vessel portion according to an embodiment.
일 실시예에 따르면 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 의료 영상의 조영제 프레임 영상으로부터 혈관 영역을 식별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 각 조영제 프레임 영상에 대해 혈관에 대응하는 지점들(예: 픽셀들)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 각 조영제 프레임 영상의 픽셀들 중 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리(예: 블롭(blob))를 추출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리에 기초하여 의료 영상 중 혈관 영역을 결정할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 조영제가 투입된 혈관이 어둡게 나타날 수 있다.According to one embodiment, a medical image analysis device (e.g., the medical
의료 영상 분석 장치는 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 식별할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 픽셀 세기에 기초하여 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 의료 영상(예: 혈관 영상)의 각 프레임 영상으로부터 기계 학습 모델을 이용하여, 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 추출할 수 있다. 기계 학습 모델은 프레임 영상의 픽셀들 중 경계(410)에 대응하는 픽셀을 출력하도록 설계된 모델로서, 예시적으로 뉴럴 네트워크(예: DNN(deep neural network))를 포함할 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 다른 예를 들어 ,의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 픽셀 별 그래디언트 값(gradient value)에 기초하여 엣지를 산출하고, 산출된 엣지에 기초하여 경계(410)를 식별할 수 있다. 또한, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역의 중심선(420)을 추출할 수 있다. 중심선(420)은 혈관의 길이방향을 따라서 혈관의 중심이 되는 지점들(예: 중심점들)을 연결한 선을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 혈관 세그먼트(430)를 분할할 수도 있다. 혈관 세그먼트(430)는 혈관 영역 및/또는 혈관 부위가 분지(branch)를 기준으로 단위 크기(unit size)로 분할된 것을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 중심선(420)을 기준으로 혈관의 직경에 대한 추세선(440)을 산출할 수도 있다. 도 4에 도시된 추세선(440)에서, 가로축은 혈관의 시작지점(예: 조영제 투입을 위한 카테터가 삽입된 지점)으로부터 혈관의 중심선(420)을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 세로축은 중심선(420) 길이 별 해당 지점에서의 혈관의 직경(예: 혈관 너비)을 나타낼 수 있다.The medical image analysis device can identify the boundary 410 between the blood vessel area and the remaining area. The medical image analysis device may identify the boundary 410 between the blood vessel area and the remaining area based on pixel intensity. For example, a medical image analysis device may extract the boundary 410 between a blood vessel area and the remaining area using a machine learning model from each frame image of a medical image (e.g., blood vessel image). The machine learning model is a model designed to output pixels corresponding to the boundary 410 among the pixels of the frame image, and may include a neural network (e.g., deep neural network (DNN)) as an example, but is not limited to this. no. For another example, a medical image analysis device may calculate an edge based on a gradient value for each pixel of the medical image and identify the boundary 410 based on the calculated edge. Additionally, the medical image analysis device can extract the center line 420 of the blood vessel area. The center line 420 may represent a line connecting central points of the blood vessel (eg, center points) along the longitudinal direction of the blood vessel. The medical image analysis device may segment the blood vessel segment 430 among the blood vessel areas. The blood vessel segment 430 may represent a blood vessel region and/or blood vessel portion divided into unit sizes based on branches. The medical image analysis device may calculate a trend line 440 for the diameter of the blood vessel based on the center line 420. In the trend line 440 shown in FIG. 4, the horizontal axis may represent the length along the center line 420 of the blood vessel from the starting point of the blood vessel (e.g., the point where the catheter for contrast agent injection is inserted). The vertical axis may represent the diameter of the blood vessel (e.g., blood vessel width) at the corresponding point for each length of the center line 420.
의료 영상 분석 장치는 추세선(440)에 기초하여 병변을 검출할 수 있다. 예를 들어, 중심선(420) 길이를 따른 직경이 감소했다가 증가하는 구간(441)이 검출되는 경우, 의료 영상 분석 장치는 해당 구간(441)에 대응하는 부분을 병변으로서 검출할 수 있다. 전술한 바와 같이 의료 영상 분석 장치는 병변을 포함하는 관심 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 의료 영상에서 병변이 중심에 위치되는 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.A medical image analysis device may detect a lesion based on the trend line 440. For example, when a section 441 in which the diameter along the length of the center line 420 decreases and then increases is detected, the medical image analysis device may detect a portion corresponding to the section 441 as a lesion. As described above, the medical image analysis device can set a region of interest including a lesion. For example, the medical image analysis device may set the area where the lesion is located at the center of the medical image as the area of interest.
도 5는 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 검출을 설명한다.Figure 5 illustrates detection of a calcium candidate region according to one embodiment.
일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비조영제 프레임 영상(501)에서 칼슘 후보 영역을 검출하고, 조영제 프레임 영상(502)에서 혈관 부위(520)를 검출할 수 있다.A medical image analysis device (e.g., the medical
의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상(501)으로부터 칼슘 후보 영역을 검출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상(501)에서 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리를 추출하고, 추출된 픽셀 덩어리 중 혈관 내 위치 및/또는 혈관 주변에 위치되는 픽셀 덩어리를 칼슘 후보 영역으로 결정할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 칼슘 후보 영역은 혈관 부위(520)의 길이방향(예: 혈관의 중심축 방향)에 나란하게 길게 연장된 형태를 가질 수 있다. 다만, 이는 순전히 예시적인 것으로서, 이로 한정하는 것은 아니다.The medical image analysis device can detect a calcium candidate region from the non-contrast frame image 501. The medical image analysis device extracts a chunk of pixels having an intensity value less than a threshold brightness from the non-contrast frame image 501, and selects chunks of pixels located within the blood vessel and/or around the blood vessel among the extracted pixel chunks as calcium candidate areas. You can decide. As shown in FIG. 5 , the calcium candidate region may have a shape that extends parallel to the longitudinal direction of the blood vessel region 520 (eg, the central axis direction of the blood vessel). However, this is purely illustrative and is not limited thereto.
의료 영상 분석 장치는, 조영제 프레임 영상(502)에서 검출된 혈관 부위(520)를 이용하여 칼슘 후보 영역에 대해 분석을 수행할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 도 2에서 전술한 단계(210)에서 혈관 검출 결과에 기초하여, 비조영제 프레임 영상(501)에서 혈관 부위(520)에 대응하는 위치를 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는, 비조영제 프레임 영상(501)에서의 칼슘 후보 영역의 검출 결과(511)에 기초하여, 조영제 프레임 영상(502)에서 칼슘 후보 영역에 대응하는 위치(512)를 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 혈관 부위(520)로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역으로부터 혈관의 경계까지의 거리(530)(예: 최단 거리)가 임계 거리를 초과하는 경우 해당 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 혈관 부위(520)로부터 임계 거리 이하인 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역에 대해 단계(230)에 따른 칼슘 부위 판별을 수행할 수 있다. 임계 거리를 초과한 위치에 나타난 칼슘 후보 영역은, 혈관에 협착되지 않고, 다른 장기에 붙거나 체내에서 돌아다니는 칼슘 덩어리일 수 있다. 혈관에 협착된 칼슘 덩어리를 칼슘화된 플라크(calcified plaque)라고도 부를 수 있다.The medical image analysis device may determine whether to perform analysis on the calcium candidate region using the blood vessel region 520 detected in the contrast medium frame image 502. For example, the medical image analysis device may determine a position corresponding to the blood vessel portion 520 in the non-contrast frame image 501 based on the blood vessel detection result in
임계 거리는 혈관의 직경 및 의료 영상의 프레임율(frame rate)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 임계 거리는 혈관의 직경의 1배에 대응하는 거리로 결정될 수 있다. 혈관의 중심선을 따른 지점 별로 혈관의 직경이 달라지고 임계 거리는 해당 지점의 혈관 직경에 기초하여 결정되므로, 임계 거리도 검출된 칼슘 후보 영역에 대응하는 중심선 지점의 혈관 직경에 의해 달라질 수 있다. 임계 거리는, 칼슘 후보 영역으로부터 혈관의 중심선까지의 최단 거리를 가지는 직선이 혈관의 중심선과 교차하는, 지점의 혈관 직경에 따라 달라질 수 있다. 다만, 임계 거리를 혈관 직경의 1배로 한정하는 것은 아니고, 임계 거리는 혈관의 직경의 0.5배 이상 1배 이하의 거리로 결정될 수도 있다. 의료 영상의 프레임율이 피시술자의 심박수보다 낮기 때문에 불확실성이 있을 수 있다. 불확실성이 없다면 임계 거리가 혈관 직경의 0.5배로 설정되어도 무방하나, 마진을 확보하는 경우 임계 거리가 전술한 혈관 직경의 1배로 설정될 수도 있다.The critical distance may be determined based on the diameter of the blood vessel and the frame rate of the medical image. For example, the critical distance may be determined as a distance corresponding to 1 times the diameter of the blood vessel. Since the diameter of the blood vessel varies at each point along the center line of the blood vessel and the critical distance is determined based on the diameter of the blood vessel at that point, the critical distance may also vary depending on the diameter of the blood vessel at the center line point corresponding to the detected calcium candidate region. The critical distance may vary depending on the blood vessel diameter at the point where the straight line having the shortest distance from the calcium candidate area to the center line of the blood vessel intersects the center line of the blood vessel. However, the critical distance is not limited to 1 times the diameter of the blood vessel, and the critical distance may be determined to be a distance of 0.5 to 1 times the diameter of the blood vessel. There may be uncertainty because the frame rate of medical images is lower than the subject's heart rate. If there is no uncertainty, the critical distance may be set to 0.5 times the vessel diameter, but if a margin is secured, the critical distance may be set to 1 times the aforementioned vessel diameter.
참고로, 도 5에서는 의료 영상의 전체 영역에 대해 칼슘 후보 영역의 결정이 수행되는 것으로 도시되었으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 의료 영상 분석 장치는 도 3에서 전술한 단계(302)에서 탐지된 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)에 기초하여 칼슘 후보 영역을 검출할 수도 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 관심 영역 내에서 도 5에서 설명한 동작을 수행함으로써 혈관 부위(520) 및 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수도 있다.For reference, although it is shown in Figure 5 that determination of the calcium candidate area is performed on the entire area of the medical image, the process is not limited to this. The medical image analysis device may detect a calcium candidate region based on a region of interest (ROI) including the lesion detected in
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향을 설명한다.Figures 6 and 7 illustrate the first movement direction of the calcium candidate region and the second movement direction of the blood vessel site according to one embodiment.
혈관은 일종의 관으로서, 혈관 벽 내에서 플라크가 성장할 수 있다. 성장된 플라크 중 일부가 칼슘화될 수 있다. 칼슘화된 플라크는 혈관 벽에 부착되어 있으므로, 심박에 의해 움직이는 혈관과 동일 및/또는 유사한 주기로, 동일 및/또는 유사한 움직임을 나타낼 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비조영제 프레임 영상들(601)로부터 칼슘 후보 영역(610)의 제1 이동 방향(615)을 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상들(602)로부터 혈관 부위(620)의 제2 이동 방향(625)을 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 제1 이동 방향(615) 및 제2 이동 방향(625) 간의 비교에 기초하여 칼슘 후보 영역(610)이 혈관 부위(620)에 협착된 칼슘 덩어리(예: 칼슘화된 부위)를 포함하는 지 여부를 판별할 수 있다.Blood vessels are a type of tube, and plaque can grow within their walls. Some of the grown plaque may become calcified. Since calcified plaque is attached to the blood vessel wall, it may exhibit the same and/or similar movement at the same and/or similar frequency as the blood vessel moved by the heartbeat. As shown in FIG. 6, the medical image analysis device (e.g., the medical
일 실시예에 따르면 의료 영상 분석 장치는 환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 심박에 의한 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향을 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 심박에 따른 복수의 심장 주기들(예: 심방 수축기, 심실 수축기, 및 심실이완기) 중 같은 타입의 심장 주기에 대해 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향을 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 복수의 비조영제 프레임들 중 타겟 심장 주기(예: 심방 수축기)에 속하는 둘 이상의 비조영제 프레임들을 이용하여 칼슘 후보 영역(610)의 제1 이동 방향을 산출할 수 있다. 유사하게, 의료 영상 분석 장치는 복수의 조영제 프레임들 중 타겟 심장 주기(예: 전술한 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향의 산출에 이용된 것과 동일한 타입의 심장 주기로서 심방 수축기)에 속하는 둘 이상의 조영제 프레임들을 이용하여 혈관 부위(620)의 제2 이동 방향을 산출할 수 있다.According to one embodiment, the medical image analysis device may determine the first movement direction and the second movement direction due to the heartbeat based on the period of the patient's electrocardiogram signal. The medical image analysis device may determine a first movement direction and a second movement direction for the same type of cardiac cycle among a plurality of cardiac cycles (eg, atrial systole, ventricular systole, and ventricular diastole) according to heart rate. For example, the medical image analysis device may calculate the first movement direction of the
의료 영상 분석 장치는 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(615)에 대해 산출된 제1 모션 벡터 및 혈관 부위(620)에 대해 산출된 제2 모션 벡터 간의 상관성 점수(correlation score)가 임계치를 초과하는 것에 기초하여, 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(615)이 잠재적인 칼슘화된 부위를 포함한다고 판단할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위는 비조영제 프레임들에서 칼슘 덩어리로 추정되는 부위로서 혈관 부위(620)와 동일 및/또는 유사한 움직임을 나타내는 부위를 나타낼 수 있다. 상관성 점수는 제1 모션 벡터 및 제2 모션 벡터의 상관성 및/또는 유사성을 나타내는 점수로서, 예시적으로 유클리드 거리(Euclidean distance)로서 산출될 수 있다. 다만, 상관성 점수를 이로 한정하는 것은 아니다. 두 모션 벡터들 간의 상관성 점수가 임계치를 초과하는 경우, 두 모션 벡터들이 동일 및/또는 유사한 움직임을 가지는 것으로 해석될 수 있다. 임계치는 두 벡터들의 움직임이 동일 및/또는 유사 여부를 판단하는 기준이 되는 수치를 나타낼 수 있다. 제1 모션 벡터는 제1 이동 방향(615)을 나타내는 벡터, 제2 모션 벡터는 제2 이동 방향(625)을 나타내는 벡터일 수 있다. 제1 모션 벡터 및 제2 모션 벡터는 하기 도 7에서 설명한다.The medical image analysis device is based on the fact that the correlation score between the first motion vector calculated for at least one
도 7에서는 모션 벡터의 산출을 설명한다.Figure 7 explains the calculation of motion vectors.
예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임(701-1)에서 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 위치로부터 제1 비조영제 프레임(701-1) 이후의 제2 비조영제 프레임(701-2)에서 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터(731)를 제1 이동 방향으로서 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 복수의 제1 모션 벡터들을 산출하고, 산출된 복수의 모션 벡터들의 제1 평균 모션 벡터(741)를 제1 이동 방향으로 결정할 수도 있다. 예시적으로 도 7에서는 제2 비조영제 프레임(701-2) 및 제3 비조영제 프레임(701-3) 간의 모션 벡터(731)도 산출될 수 있다.For example, the medical image analysis device may be configured to determine the location of at least one calcium candidate region 710 in the first non-contrast frame 701-1 among the non-contrast frame images. A motion vector 731 representing motion from the second non-contrast frame 701-2 to the position of at least one calcium candidate region 710 may be calculated as the first movement direction. The medical image analysis apparatus may calculate a plurality of first motion vectors and determine the first average motion vector 741 of the calculated plurality of motion vectors as the first movement direction. For example, in FIG. 7 , a motion vector 731 between the second non-contrast frame 701-2 and the third non-contrast frame 701-3 may also be calculated.
의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임(702-1)에서 혈관 부위(720)의 위치로부터 제1 조영제 프레임(702-1) 이후의 제2 조영제 프레임(702-2)에서 혈관 부위(720)의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터(732)를 제2 이동 방향으로서 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 복수의 제2 모션 벡터들을 산출하고, 산출된 복수의 모션 벡터들의 제2 평균 모션 벡터(742)를 제2 이동 방향으로 결정할 수도 있다. 예시적으로 도 7에서는 제2 조영제 프레임(702-2) 및 제3 비조영제 프레임(702-3) 간의 모션 벡터(732)도 산출될 수 있다.The medical image analysis device detects blood vessels in the second contrast medium frame 702-2 after the first contrast medium frame 702-1 from the position of the blood vessel portion 720 in the first contrast medium frame 702-1 among the contrast medium frame images. A motion vector 732 representing motion to the position of the portion 720 may be calculated as the second movement direction. The medical image analysis apparatus may calculate a plurality of second motion vectors and determine the second average motion vector 742 of the calculated plurality of motion vectors as the second movement direction. For example, in FIG. 7 , a motion vector 732 between the second contrast medium frame 702-2 and the third non-contrast frame 702-3 may also be calculated.
전술한 모션 벡터들은 관류(perfusion)에 기초하여 결정될 수 있다. 관류(perfusion)는 연속된 프레임들(예: 연속된 비조영제 프레임들 또는 연속된 조영제 프레임들) 간에 서로 대응하는 지점들(예: 픽셀들)의 이동을 추적한 결과로부터 추정될 수 있다. 다만, 모션 벡터의 결정을 이로 한정하는 것은 아니.The motion vectors described above may be determined based on perfusion. Perfusion can be estimated from the results of tracking the movement of corresponding points (eg, pixels) between consecutive frames (eg, consecutive non-contrast frames or consecutive contrast media frames). However, the determination of the motion vector is not limited to this.
참고로, 조영 프레임 및 비조영 프레임 간의 세기(intensity) 차이가 나타날 수 있는데, 이미지 전처리를 통해 전체적인 세기 차이가 최소화되도록 보상될 수 있다.For reference, there may be an intensity difference between contrast frames and non-contrast frames, but this can be compensated for to minimize the overall intensity difference through image preprocessing.
추가로, 의료 영상 분석 장치는, 혈관 부위(720)의 이동 거리 대비 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 이동 거리의 비율이 임계 비율 이하인 경우, 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)이 타겟 칼슘 부위를 포함하지 않는다고 결정할 수도 있다.Additionally, the medical image analysis device may, when the ratio of the movement distance of at least one calcium candidate region 710 to the movement distance of the blood vessel region 720 is less than or equal to the threshold ratio, the at least one calcium candidate region 710 is configured to target calcium. You may decide not to include the region.
도 8은 일 실시예에 따른 칼슘화된 부위(calcified part)의 확정을 설명하는 도면이다.Figure 8 is a diagram explaining the determination of a calcified part according to an embodiment.
일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비주얼 특징에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)에 기초하여, 의료 영상(801)에 나타난 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. A medical image analysis device (e.g., the medical
의료 영상 분석 장치는 혈관 구조 데이터(890)에 기초하여 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 혈관 구조 데이터(890)는 혈관의 분지 지점 및 분기된 혈관의 연결정보를 포함할 수 있다. 혈관 구조 데이터(890)는 분지 지점을 지시하는 노드(node) 데이터 및 분기된 혈관을 지시하는 엣지(edge) 데이터를 포함할 수 있다. 분기된 혈관은 서로 다른 두개의 분지 지점과 연결되어 있으므로, 하나의 엣지 데이터에 두개의 노드 데이터가 연결될 수 있다. 분지 지점 및 분기된 혈관의 연결정보는 분지 지점 및 분기된 혈관간의 연결 관계를 나타내는 정보일 수 있다. 연결정보는 노드 데이터에 매핑된 엣지 데이터와 엣지 데이터의 연결 대상이 되는 노드 데이터를 이용하여 생성될 수 있다. 혈관 구조 데이터(890)는 혈관 도입부로부터 가장 인접한 분지 지점을 루트 노드(root node)로 하여 노드와 엣지가 연결된 트리 구조를 포함할 수 있다. 루트 노드는 최상위 분지 지점에 해당하는 노드로서, 예를 들어, 시작 지점에 해당하는 노드일 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 검출된 혈관 부위(820)가 속하는 혈관 분지를 식별하고, 전술한 혈관 구조 데이터(890)를 참조하여 혈관 부위(820)에서 상위 분지로부터 하위 분지로 향하는 중심축 방향(821)을 식별할 수 있다.The medical image analysis device may identify the
의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역의 연장방향(811)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 칼슘 덩어리는 혈관 내에서 길게 형성되므로, 후보 칼슘 영역도 일축(예: 연장방향(811)에 대응하는 축)을 따라 길게 형성되는 형태를 가질 수 있다. 예시적으로 의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역에서 중심점들을 연결한 선에 대응하는 방향을 연장방향(811)으로 결정할 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니다.The medical image analysis device can identify the
의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역의 연장방향(811)과 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)이 부합하는지 비교할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 연장방향(811)과 중심축 방향(821) 간의 각도 차이가 임계 각도 이하인 경우, 후보 칼슘 영역이 혈관 내벽에 칼슘화된 부위를 포함하는 것으로 최종적으로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 연장방향(811)과 중심축 방향(821) 간의 각도 차이가 임계 각도를 초과하는 경우, 후보 칼슘 영역이 혈관 내벽에 칼슘화된 부위가 아닌 것으로 판별할 수 있다. 혈관 내벽에 형성된 칼슘 덩어리는 혈관의 길이 방향(예: 중심축 방향(821))에 수직하거나 교차하는 방향으로 형성될 수 없기 때문이다.The medical image analysis device can compare whether the
또한, 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역(810)의 정량적 특성(예: 칼슘 후보 영역(810)의 길이 및 폭)도 고려하여 최종적으로 칼슘 후보 영역(810)이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다.In addition, the medical image analysis device also considers the quantitative characteristics of the calcium candidate region 810 (e.g., the length and width of the calcium candidate region 810) and ultimately determines whether the
동맥경화증은 혈관 내에서 혈액이 흐르는 내경이 좁아지는 질병으로서, 플라크 협착에 의해 발생할 수 있다. 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는 플라크 협착이 발생한 병변이 있을 때, 해당 병변이 칼슘인 지의 병변 타입을 정확하게 식별할 수 있다. 또한, 의료 영상 분석 장치는 CT가 아니더라도, X선에 기초한 혈관조영술 영상에 대해서도 정확하게 칼슘화된 부위(예 석회 부위)를 검출할 수 있다.Arteriosclerosis is a disease in which the inner diameter through which blood flows within blood vessels narrows, and can be caused by plaque stenosis. The medical image analysis device according to one embodiment can accurately identify the lesion type, whether the lesion is calcium, when there is a lesion in which plaque stenosis has occurred. In addition, the medical image analysis device can accurately detect calcified areas (e.g., calcified areas) even in X-ray-based angiography images, even if they are not CT.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, and a field programmable gate (FPGA). It may be implemented using a general-purpose computer or a special-purpose computer, such as an array, programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and software applications running on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For ease of understanding, a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, a processing device may include multiple processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on a computer-readable recording medium.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. A computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination, and the program instructions recorded on the medium may be specially designed and constructed for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. It may be possible. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The hardware devices described above may be configured to operate as one or multiple software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on this. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components are used. Alternatively, appropriate results may be achieved even if substituted or substituted by an equivalent.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims also fall within the scope of the claims described below.
Claims (20)
연속된 프레임 영상들을 가지는 X선에 기초한 혈관조영술(CAG, Cardiac Angiography) 영상을 획득하는 영상 획득부;
상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하며, 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하고, 심박에 의한 상기 비조영제 프레임 영상들의 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 조영제 프레임 영상들의 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 유사성 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 프로세서
를 포함하는 의료 영상 분석 장치.In a medical image analysis device,
An image acquisition unit that acquires an X-ray-based Cardiac Angiography (CAG) image having consecutive frame images;
A vessel part is determined from contrast medium frame images in which a contrast medium is observed among the consecutive frame images, and a vessel part is located around the vessel part from non-contrast frame images in which a contrast medium is not observed among the continuous frame images. Determining at least one located calcium candidate area, based on a similarity comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate area in the non-contrast frame images and a second movement direction of the blood vessel region in the contrast frame images due to heartbeat A processor that determines whether the at least one calcium candidate region includes a calcification part.
A medical image analysis device comprising:
상기 프로세서는,
상기 혈관조영술 영상의 프레임 영상들로부터 혈관 영역을 탐지하고, 상기 탐지된 혈관 영역 중 병변(lesion)을 결정하고,
상기 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest) 내에서 상기 혈관 부위 및 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Detecting a blood vessel region from frame images of the angiography image, and determining a lesion among the detected blood vessel regions,
Determining the vascular region and the at least one calcium candidate region within a region of interest (ROI) containing the lesion,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 상기 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함하는 비주얼 특징(visual feature)을 추출하고,
상기 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Extracting a visual feature including at least one of the boundary line of the blood vessel region, the center line, and the blood vessel segment into which the blood vessel region is divided,
Determining the target calcium site based on the visual features and quantitative characteristics of the potentially calcification part,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역에 대해 산출된 제1 모션 벡터 및 상기 혈관 부위에 대해 산출된 제2 모션 벡터 간의 상관성 점수(correlation score)가 임계치를 초과하는 것에 기초하여, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 상기 잠재적인 칼슘화된 부위를 포함한다고 판단하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 3,
The processor,
Based on the correlation score between the first motion vector calculated for the at least one calcium candidate region and the second motion vector calculated for the blood vessel region exceeding a threshold, the at least one calcium candidate region Determining that this contains the potential calcified site,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 정량적 특성에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 및 폭 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 3,
The processor,
Based on at least one of the length and width of the potential calcified site in the quantitative characteristic, determining whether the potential calcified site is a target calcium site,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 비주얼 특징에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 상기 혈관 부위의 중심축 방향에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 3,
The processor,
Based on the extension direction of the potential calcified site and the central axis direction of the vascular site in the visual feature, determining whether the potential calcified site is a target calcium site,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로부터 상기 제1 비조영제 프레임 이후의 제2 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터를 상기 제1 이동 방향으로서 산출하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Motion from the position of the at least one calcium candidate area in a first non-contrast frame among the non-contrast frame images to the position of the at least one calcium candidate area in a second non-contrast frame after the first non-contrast frame ( calculating a motion vector representing motion as the first movement direction,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로부터 상기 제1 조영제 프레임 이후의 제2 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터를 상기 제2 이동 방향으로서 산출하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Calculating a motion vector representing motion from the position of the blood vessel portion in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to the position of the blood vessel portion in a second contrast medium frame after the first contrast medium frame as the second movement direction. ,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 상기 혈관 부위로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Excluding from calcium site determination a calcium candidate region detected at a position exceeding a critical distance from the blood vessel site among the at least one calcium candidate region,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 상기 심박에 의한 상기 제1 이동 방향 및 상기 제2 이동 방향을 결정하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
Determining the first movement direction and the second movement direction due to the heartbeat based on the period of the patient's electrocardiogram signal,
Medical image analysis device.
상기 프로세서는,
상기 혈관 부위의 이동 거리 대비 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 이동 거리의 비율이 임계 비율 이하인 경우, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 타겟 칼슘 부위를 포함하지 않는다고 결정하는,
의료 영상 분석 장치.According to paragraph 1,
The processor,
When the ratio of the movement distance of the at least one calcium candidate region to the movement distance of the blood vessel site is less than or equal to a threshold ratio, determining that the at least one calcium candidate region does not include a target calcium site,
Medical image analysis device.
연속된 프레임 영상들을 가지는 X선에 기초한 혈관조영술 영상을 획득하는 단계;
상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하는 단계;
상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하는 단계; 및
심박에 의한 상기 비조영제 프레임 영상들의 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 조영제 프레임 영상들의 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 유사성 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 단계
를 포함하는 의료 영상 분석 방법.In a medical image analysis method implemented with a processor,
Acquiring an X-ray based angiography image having successive frame images;
determining a vessel part from contrast medium frame images in which the contrast medium is observed among the consecutive frame images;
determining at least one calcium candidate area located around the blood vessel area from non-contrast frame images in which no contrast medium is observed among the consecutive frame images; and
The at least one calcium candidate region is calcified based on similarity comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region of the non-contrast frame images due to heartbeat and a second movement direction of the blood vessel portion of the contrast frame images. Step to determine whether it contains a calcification part
A medical image analysis method comprising:
상기 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 상기 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함하는 비주얼 특징(visual feature)을 추출하는 단계; 및
상기 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정하는 단계
를 더 포함하는 의료 영상 분석 방법.According to clause 13,
Extracting a visual feature including at least one of a boundary line, a center line, and a blood vessel segment into which the blood vessel region is divided; and
Confirming the target calcium site based on the visual features and quantitative characteristics of the potentially calcification part.
A medical image analysis method further comprising:
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별하는 단계는,
상기 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로부터 상기 제1 비조영제 프레임 이후의 제2 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터를 상기 제1 이동 방향으로서 산출하는 단계,
를 포함하는 의료 영상 분석 방법.According to clause 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calciumd site,
Motion from the position of the at least one calcium candidate area in a first non-contrast frame among the non-contrast frame images to the position of the at least one calcium candidate area in a second non-contrast frame after the first non-contrast frame ( calculating a motion vector representing motion as the first movement direction,
A medical image analysis method comprising:
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별하는 단계는,
상기 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로부터 상기 제1 조영제 프레임 이후의 제2 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터를 상기 제2 이동 방향으로서 산출하는 단계,
를 포함하는 의료 영상 분석 방법.According to clause 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calciumd site,
Calculating a motion vector representing motion from the position of the blood vessel portion in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to the position of the blood vessel portion in a second contrast medium frame after the first contrast medium frame as the second movement direction. step,
A medical image analysis method comprising:
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하는 단계는,
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 상기 혈관 부위로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제하는 단계
를 포함하는 의료 영상 분석 방법.According to clause 13,
The step of determining the at least one calcium candidate region includes:
Excluding from calcium site determination a calcium candidate region detected at a position exceeding a critical distance from the blood vessel site among the at least one calcium candidate region.
A medical image analysis method comprising:
상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별하는 단계는,
환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 상기 심박에 의한 상기 제1 이동 방향 및 상기 제2 이동 방향을 결정하는 단계,
를 포함하는 의료 영상 분석 방법.According to clause 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calciumd site,
determining the first movement direction and the second movement direction due to the heartbeat based on the period of the patient's electrocardiogram signal;
A medical image analysis method comprising:
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Citations (3)
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KR101697880B1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-01-19 | 서울대학교산학협력단 | Method and device for detecting the volume of atherosclerotic plaque in CT images using adaptive thresholding segmentation |
JP2017158892A (en) | 2016-03-10 | 2017-09-14 | 株式会社島津製作所 | Medical image processor and medical image processing method |
JP2020127669A (en) * | 2019-02-12 | 2020-08-27 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Medical information processing device, x-ray diagnostic device, and program |
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-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101697880B1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-01-19 | 서울대학교산학협력단 | Method and device for detecting the volume of atherosclerotic plaque in CT images using adaptive thresholding segmentation |
JP2017158892A (en) | 2016-03-10 | 2017-09-14 | 株式会社島津製作所 | Medical image processor and medical image processing method |
JP2020127669A (en) * | 2019-02-12 | 2020-08-27 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Medical information processing device, x-ray diagnostic device, and program |
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