KR20080073238A - 의학 영상 데이터 처리 방법 - Google Patents

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무크타 씨 조시
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Abstract

3차원 세그먼트된 혈관의 영상(도 9)을 생성하고 혈관을 자동으로 라벨링(labeling)하는 기술(100)에 관한 것으로, 머리(44)의 스캔(scan)된 영상이 얻어지고, 알고리즘이 사용되어 영상 속의 다른 조직의 영상 데이터로부터 혈관 영상을 세그멘팅(104)한다. 알고리즘이 사용되어 혈관 영상 데이터를 주요 동맥의 뿌리 끝(126)과 끝점(134, 136, 138)을 지시하는 데 사용되는 서브 볼륨(sub-volume)(128, 130, 132)으로 파티셔닝(108)한다. 알고리즘이 사용되어 파티션(partition)의 서브 볼륨(128, 130, 132) 중 하나 내에 있는 혈관 중 하나의 시드 점 복셀(seed-point voxel)(122)을 식별한다. 다른 복셀은 시드 점 복셀(122)로부터의 최단거리에 기반하여 코드화된다. 혈관의 끝점(134, 136, 138)에 해당하는 복셀들은 라벨링된다. 동맥 세그먼트들은 이러한 끝점(134, 136, 138)에서 시작해서, 경로상의 모든 혈관 복셀을 그것이 속하는 혈관을 식별하는 대응하는 해부학적 라벨(148)을 동시에 라벨링하는 알고리즘을 이용하여, 그들의 시작점까지 역추적된다.

Description

의학 영상 데이터 처리 방법{VASCULAR IMAGE EXTRACTION AND LABELING SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 일반적으로 의학 영상 분야에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 의학 영상 내에서 혈관을 자동으로 식별하고 라벨링하기 위한 기술에 관한 것이다.
볼륨 측정 영상 시스템(volumetric medical imaging system)은 다양한 질병의 진단 및 치료에 귀중한 도구가 되어왔다. 환자의 체내 해부학적 구조 특성에 대하여 단지 2차원 정보만을 얻을 수 있었던 종래의 X-선 영상 시스템과는 달리, 볼륨 측정 영상 시스템은 체내 해부학적 구조 정보를 3차원으로 수집할 수 있다. 이 3차원 정보는, 종래의 X-선 영상이 단일 시점에서의 영상으로 제한되는 데 반하여, 다양한 시점에서의 의학 영상을 형성하는 데 사용될 수 있다. 볼륨 측정 영상 시스템의 예에는, 컴퓨터 단층촬영(CT: Computed Tomography) 영상 시스템, 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 시스템, 그리고 양전자 방사 단층촬영(PET: Positron Emission Tomography)이 있다.
이러한 영상 기술의 유용성을 저해하는 한 가지 요소는, 특히 배경이 유사한 조직 또는 구조를 가진 경우, 배경에서 원하는 특정 구조를 식별하는 것이 상대적으로 어렵다는 것이다. 세그멘테이션 프로그램은 영상에서 원하지 않는 해부학적 구조 특성을 제거함으로써 특정 해부학적 구조 특성을 검사하기 쉽도록 개발되었다. 예를 들어, 세그멘테이션 프로그램은 영상에서 뼈를 제거하여 연조직을 더 쉽게 관찰할 수 있도록 개발되었다. 어떠한 응용에서는, 해부학적 구조 특성을 식별하는 데에서 발생한 문제점이 세그멘테이션 이후에도 계속 존재할 수 있다. 예를 들어, 세그멘테이션 프로그램은 뇌를 공급하는 두개골 내부의 혈관을 다른 연조직과 뼈로부터 세그멘팅하는 데 사용될 수 있다. 그러나, 세그멘테이션 이후에 남아 있는 혈관의 다수는 특정 혈관의 식별을 어렵게 한다. 또한, 뇌 혈관은 뒤얽힘뿐만 아니라 뒤틀림과 회전도 많아서, 특정 혈관을 식별하는 것은 더욱 어렵다. 그 결과, 한 개인의 혈관이 뇌 주위를 통과할 때, 그것을 식별하거나 추적하는 것은 어려울 수 있다.
뇌 혈관의 영상은 방사선과 의사들에게 큰 관심거리이다. 예를 들어, 만일 스캔의 목적이 허혈성 뇌졸중의 탐지에 있다면, 방사선과 의사는 막힌 혈관 세그먼트의 식별에 관심이 있을 것이다. 반대로, 스캔의 목적이 출혈성 뇌졸중의 탐지에 있다면, 방사선과 의사는 동맥류의 통상적 위치인 혈관 연결점(또는 분기점)의 위치를 파악하는 데 관심이 있을 것이다. 그러나, 뇌 혈관의 보통의 세그먼트 영상은 어떤 상황에서도 별 도움이 되지 못할 수 있다. 관계된 특정 혈관을 식별하는 일은 방사선과 의사들에게 어려울 수 있다. 게다가, 단순히 두 혈관이 겹쳐지는 것과 혈관의 분기점을 구별하는 일도 어려울 수 있다.
따라서, 상술한 문제점을 극복할 기술이 필요하다. 후술하는 본 기술은 이러한 문제점의 하나 또는 그 이상을 해결할 수 있다.
환자 두개골 속 혈관의 3차원 세그먼트된 영상을 생성하는 것을 목적으로 하고, 자동으로 혈관을 라벨링하는 기술이 제시되어 있다. 그러나, 본 기술은 신체의 다른 부분에 있는 혈관에도 마찬가지로 적용 가능하다. 머리의 영상이 얻어지면, 알고리즘이 영상에 있는 다른 조직에 해당하는 복셀로부터 혈관 복셀을 세그멘팅하여, 혈관 트리(vessel tree)를 형성한다. 알고리즘이 사용되어 머리, 또 그리하여 혈관 영상 데이터를 뿌리의 끝과 혈관 트리의 주요 동맥들의 끝점을 지시하는 데 사용되는 3개의 서브 볼륨으로 파티셔닝한다. 알고리즘이 사용되어 파티션의 아래쪽 서브 볼륨 안쪽에 위치한 속목동맥 중 하나(one of the internal carotid arteries)의 복셀을 식별한다. 혈관 트리 나머지 부분의 복셀은 속목동맥의 복셀까지의 최단거리에 근거하여 코드화된다. 위쪽 서브 볼륨에서는 혈관 트리의 동맥 끝점을 식별하기 위해 극대거리가 사용된다. 이 알고리즘은 다른 혈관의 시작점과 끝점을 위치시키기 위하여 다른 서브 볼륨에서도 또한 사용될 수 있다. 위쪽 서브 볼륨은 왼쪽 및 오른쪽 앞, 중간, 그리고 뒤쪽 구역으로 더욱 세분된다. 끝점에 해당하는 복셀은 이러한 구역 중 하나에 속하는 그들의 위치에 기반하여 라벨링된 다. 동맥 세그먼트들은 이 끝점에서 시작하여, 경로상의 모든 혈관 복셀들을 그것이 속하는 혈관을 식별하는 대응하는 해부학적 라벨로 동시에 라벨링하는 최단경로 알고리즘을 사용하여 역추적된다. 만나는 다수의 추적은 분기점으로 태그가 붙고 라벨링된다.
본 발명의 이러한 또한 다른 특성, 특징, 그리고 이점은, 도면 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성요소를 나타내는 첨부된 도면을 참조하여 후술될 상세한 설명을 읽을 때, 더욱 잘 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따르면, 사용자는, 의학 영상 시스템(20)에 의하여 자동으로 식별된 뇌 혈관 속의 문제 지점을 빠르게 식별할 수 있다. 사용자가 특정한 영역은 빠르게 식별되고, 그 후 영상 위에 마킹될 수 있다. 혈관의 이름은 자동으로 식별되고 손쉬운 검색을 위하여 라벨링된다. 또한, 분기점은 자동으로 식별되고 의학 영상 위에 마킹된다. 이러한 특성 전부, 그리고 다른 것들은 발작 및 다른 혈관 질환들의 처방과 진단을 크게 용이하게 할 것이다.
도 1을 전반적으로 참조하면, 환자를 3차원으로 스캔하고 환자의 체내 해부학적 구조의 의학 영상 데이터를 생성할 수 있는 스캐너(22)를 포함하는 의학 영상 시스템(20)의 개략도가 제시되어 있다. 스캐너(22)는 컴퓨터 단층촬영(CT: Computed Tomography) 영상 시스템, 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 시스템, 그리고 양전자 방사 단층촬영(PET: Positron Emission Tomography)과 같은 여러 가지 다른 영상 양식의 어떤 것이라도 이용할 수 있다. 이 실시예에서 스캐너(22)에서 얻어지는 의학 영상 데이터는 디지털 형태로 되어 있다. 3차원 영상은 복셀(voxel)들로 구성되어 있다. 3차원 의학 영상에서의 복셀은 2차원 영상에서의 픽셀(pixel)과 유사하다. 복셀은 3차원 공간에서 격자의 값을 나타내는 부피 요소이다. 스캐너(22)는 복셀에 값을 할당할 수 있다. 복셀의 값은 여러 가지 특성을 나타낼 수 있다. CT 스캔에서, 값들은 X-선에 대한 재료의 불투명도를 나타내는 하운스펠트(Hounsfeld) 단위이다. MR 영상에서 복셀은 다른 특성을 나타낸다.
스캐너(22)는 사용자가 스캐너(22)와 의학 영상 시스템(20)의 다른 구성요소들을 동작시킬 수 있도록 해 주는 로컬 컴퓨터(24)에 연결된다. 로컬 컴퓨터(24)는 스캐너(22)에서 생성된 의학 영상 데이터를 받고, 의학 영상 데이터를 처리하여 환자의 의학 영상을 생성할 수 있다. 사용자가 로컬 컴퓨터(24)와 상호작용할 수 있도록 모니터(26), 키보드(28), 그리고 마우스(30)가 제공된다. 사용자는 이러한 장치들을 사용하여 로컬 컴퓨터(24)에 명령을 내려 스캐너(22)가 환자의 원하는 부분을 스캔하게 할 수 있다. 또한, 인쇄해야 할 의학 영상을 종이로 인쇄할 수 있도록 프린터(32)가 제공된다.
방사선과 의사는, 인터넷이나 의료영상저장전송시스템(PACS, Picture Archiving Communication System)의 구성요소처럼, 통신 네트워크(36)를 통해 로컬 컴퓨터(24)와 연결된 원격 컴퓨터(34)를 사용하여 의학 영상을 수신하고 조작할 수 있다. 스캐너(22)로부터의 의학 영상 데이터는 진단 목적 또는 후속 처리를 위하여 원격 컴퓨터(34)에 의해 검색될 수 있다. 로컬 컴퓨터(24)와 마찬가지로, 사용자가 원격 컴퓨터(34)와 상호작용할 수 있도록 원격 컴퓨터(34)에는 모니터(38), 키보드(40), 그리고 마우스(42)가 제공된다.
도시된 실시예에서, 원격 컴퓨터(34)에는, 시작점과 끝점을 포함하는 개별 혈관의 경로의 식별뿐만 아니라, 의학 영상 데이터를 처리하여 혈관의 3차원 세그멘트된 영상을 생성하고 각 혈관을 자동으로 라벨링할 수 있도록 하는 프로그래밍도 제공된다. 그 결과, 프로그램은, 혈관이 뒤틀리고 회전하고 다른 혈관과 교차되더라도, 사용자가 개별 혈관의 경로를 따라갈 수 있도록 해 준다. 또한, 프로그래밍은 원격 컴퓨터(34)가 자동으로 혈관 분기점을 식별할 수 있게 한다. 게다가, 프로그래밍은 사용자가 원격 컴퓨터(34)로 하여금, 관심 경로에 있지 않은 혈관과 같이, 원하지 않는 혈관을 의학 영상에서 제거하도록 할 수 있다. 대신, 프로그래밍은 원격 컴퓨터(34)보다는 로컬 컴퓨터(24)에 저장되거나, 둘 모두에 있을 수 있다. 본 실시예에서, 의학 영상 시스템(20)은 뇌에 혈액을 공급하는 두개골 내부의 해부학적으로 라벨링된 혈관의 3차원 세그먼트된 영상을 생성하는 데 활용된다. 그러나, 의학 영상 시스템(20)은 심장의 혈관과 같이 다른 혈관의 영상을 제공하는 데에도 사용될 수 있다.
도 2를 전반적으로 참조하면, 환자의 머리(44)와 목(46)의 우측면도가 제시되어 있다. 뇌는 목(46)의 목뼈(50)에 의해 지지되는 환자의 두개골(48) 내부의 두개강에 들어있다. 머리(44)는 우측 온목동맥(the right common carotid artery)(52), 좌측 온목동맥(the left common carotid artery)(미도시), 우측 척추동맥(the right vertebral artery)(54), 그리고 좌측 척추동맥(the left vertebral artery)(역시 미도시)으로부터 혈액을 받는다. 좌측 온목동맥과 좌측 척추동맥은 머리(44)의 반대쪽에 위치한다. 우측 온목동맥(52)은 우측 속목동맥(the right internal carotid artery)(56)과 우측 바깥목동맥(the right external carotid artery)(58)으로 갈라진다. 유사하게, 좌측 온목동맥도 좌측 속목동맥(the left internal carotid artery)과 좌측 바깥목동맥(the left external carotid artery)으로 갈라진다. 우측 척추동맥(54)과 좌측 척추동맥은 목뼈(50)를 통과하여 큰 구멍을 거쳐 두개골(48)까지 뻗침으로써 뇌에 혈액을 공급한다. 우측 속목동맥(56)과 좌측 속목동맥은 파열구멍을 통과하여 두개골(48)에 연결된다. 우측과 좌측 바깥목동맥은 안면근육을 비롯한 두개골(48) 바깥쪽 머리(44)의 혈관에 혈액을 공급한다.
도 3 및 4를 전반적으로 참조하면, 뇌에 혈액을 공급하는 동맥들은 병합하여 뇌(60)의 각 부분에 혈액을 공급하는 두개골(48) 안쪽의 혈관망을 형성한다. 뇌(60)의 뒤쪽 끝을 향하여, 우측 척추동맥(54)과 좌측 척추동맥(62)은 병합하여 뇌바닥동맥(the basilar artery)(64)을 형성한다. 뇌바닥동맥(64)은 배쪽 뇌줄기를 통과하며, 교뇌, 중뇌, 그리고 소뇌에 혈액을 공급하는 가지가 있다. 뇌바닥동맥(64)은 뒤통수와 대뇌의 관자엽 부분을 공급하는 우측 뒤대뇌동맥(the right posterior cerebral artery)(66)과 좌측 뒤대뇌동맥(the left posterior cerebral artery)(68)으로 나뉘어지면서 끝난다.
도 4에 가장 잘 도시되어 있듯이, 뒤대뇌동맥들 또한, 뇌(60)의 밑바닥에서 참조 부호(70)에 의하여 전반적으로 참조되는 윌리스 환(Circle of Willis)(70)으로도 알려진, 대뇌 동맥 고리의 일부를 형성한다. 윌리스 환(70)은, 척추 동맥계와 목동맥계를 연결하고, 혈관이 막히거나 좁아졌을 경우 혈액이 대뇌의 조직에 도달할 수 있는 교대 경로를 제공하는 동맥 고리이다. 속목동맥들 또한 윌리스 환(70)의 일부를 형성한다. 우측 속목동맥(56)은 우측 앞대뇌동맥(the right anterior cerebral artery)(72)과 우측 중간대뇌동맥(the right middle cerebral artery)(74)으로 갈라짐으로써 끝난다. 유사하게, 좌측 속목동맥(the left internal carotid artery)(76)은 좌측 앞대뇌동맥(the left anterior cerebral artery)(78)과 좌측 중간대뇌동맥(the left middle cerebral artery)(80)으로 갈라짐으로써 끝난다. 우측 앞대뇌동맥(72)은 앞교통동맥(the anterior communicating artery)(82)에 의하여 좌측 앞대뇌동맥(78)과 연결된다. 우측 중간대뇌동맥(74)은 우측 뒤교통동맥(the right posterior communicating artery)(84)에 의하여 우측 뒤대뇌동맥(66)과 연결된다. 유사하게, 좌측 중간대뇌동맥(80)은 좌측 뒤교통동맥(the left posterior communicating artery)(86)에 의하여 좌측 뒤대뇌동맥(68)과 연결되며, 윌리스 환(70)을 완성한다.
도 3을 다시 참조하면, 대뇌 동맥들은 뇌(60) 주변으로 뻗고 뇌(60)에 혈액을 공급하는 많은 작은 동맥들로 갈라진다. 다양한 대뇌동맥들의 이름은 그것들의 최종 목적지를 나타낸다. 우측 앞대뇌동맥(72)은 뇌(60)의 우측 앞 부분(88)에 혈액을 공급한다. 좌측 앞대뇌동맥(78)은 뇌(60)의 좌측 앞 부분(90)에 혈액을 공급한다. 우측 중간대뇌동맥(74)은 뇌(60)의 우측 중간 부분(92)에 혈액을 공급한다. 좌측 중간대뇌동맥(80)은 뇌(60)의 좌측 중간 부분(94)에 혈액을 공급한다. 우측 뒤대뇌동맥(66)은 뇌(60)의 우측 뒷 부분(96)에 혈액을 공급한다. 마지막으로, 좌측 뒤대뇌동맥(68)은 뇌(60)의 좌측 뒷 부분(98)에 혈액을 공급한다.
도 5를 전반적으로 참조하면, 환자 두개골 속 혈관의 3차원 세그먼트된 영상을 생성하는 것을 목적으로 하고, 자동으로 혈관에 라벨링하는 기술의 블록도가 제시되고, 참조 부호(100)에 의하여 전반적으로 참조되고 있다. 아래에서 더 자세히 설명되겠지만, 머리의 영상이 얻어지면, 알고리즘이 영상에 있는 다른 조직에 해당하는 복셀로부터 혈관 복셀을 세그멘팅하기 위해 사용되어, 혈관 트리를 형성한다. 알고리즘은 머리를 뿌리의 끝과 혈관 트리의 주요 동맥들의 끝점을 지시하는 데 사용되는 3개의 서브 볼륨으로 파티셔닝하는 데에도 사용된다. 알고리즘은 그 후 머리 부분의 아래쪽 서브 볼륨 안쪽에 위치한 속목동맥의 복셀을 식별하는 데에 사용된다. 혈관 트리 나머지 부분의 복셀은 속목동맥의 복셀까지의 최단거리에 기반하여 코드화된다. 위쪽 서브 볼륨에는, 혈관 트리의 동맥 끝점을 식별하기 위해 극대 거리가 사용된다. 위쪽 서브 볼륨은 왼쪽 및 오른쪽 앞, 중간, 그리고 뒤쪽 구역으로 더욱 세분된다. 끝점에 해당하는 복셀은 이러한 구역 중 하나에 속하는 그들의 위치에 기반하여 라벨링된다. 동맥 세그먼트들은 이 끝점에서 시작하여, 경로상의 모든 혈관 복셀들을 대응하는 해부학적 라벨로 동시에 라벨링하는 최단경로 알고리즘을 사용하여 역추적된다. 만나는 다수의 추적은 분기점으로 태그가 붙고 라벨링된다. 본 기술은 신체 다른 부분의 혈관에도 사용될 수 있다.
블록(102)에 의하여 전반적으로 참조되는, 기술의 첫 블록은 도 1의 의학 영상 시스템(20)의 스캐너(22)를 사용하여 환자 머리의 스캔을 수행하기 위한 것이다. 환자 머리의 스캔을 수행할 때, 뼈 영상 데이터, 뇌 물질 영상 데이터, 신경 영상 데이터 등과 같이, 혈관이 아닌 해부학적 특성으로부터 얻은 데이터가 표시된다. 대체로, 다른 해부학적 특성과 혈관의 차이를 증강시키기 위하여 조영제가 환자의 혈류에 주입된다. 예를 들어, 컴퓨터 단층(CT) 혈관촬영, 흐름시간(TOF: Time of Flight) 자기공명(MR) 혈관촬영, 대조도 증강 자기공명(MR) 혈관촬영, 또는 유사한 절차를 통하여 영상 데이터가 얻어질 수 있다. 환자 머리의 스캔으로부터 얻은 의학 영상 데이터는 방사선과 의사의 재검토 또는 후속 처리를 위하여 저장될 수 있다. 지금까지, 본 기술은 표준 의학 영상 생성 기술을 수반한다. 의학 영상 데이터의 후속 처리가 방사선과 의사 또는 다른 누군가에 의하여 행해질 수 있다.
본 실시예에서, 의학 영상 데이터의 후속 처리는 블록(104)에 의하여 전반적으로 제시된 세그멘테이션 알고리즘으로부터 시작한다. 세그멘테이션 알고리즘은 다른 조직에 해당하는 복셀로부터 혈관에 해당하는 복셀을 식별하도록 동작할 수 있다. 다른 조직으로부터 세그먼트된 혈관은 혈관 트리를 형성한다. 본 블록과 이하의 블록 일부 또는 전부는 한 번 시작되면 자동으로 실행된다
세그먼트된 혈관 영상 데이터는, 블록(106)에 의하여 전반적으로 제시된 전처리 알고리즘으로 처리된다. CT 혈관촬영 또는 TOF MR 혈관촬영, 대조도 증강 MR 혈관촬영과 같이, 수행된 혈관촬영 절차에 따라서, 세그먼트된 의학 영상 데이터는 흐트러진 구조를 제거할 수 있는 알고리즘에 의하여 정리된다. 예를 들면, 강도와 볼륨 제한에 기반한 접근은 TOF MR 혈관촬영과 함께 사용될 수 있는 데 반하여, 뼈 제거 알고리즘은 CT 혈관촬영으로부터 얻은 영상 데이터를 정리하는 데 사용될 수 있다. 세그먼테이션 알고리즘은, 모서리, 식별 가능한 구조, 경계, 색상이나 강도의 변화 또는 천이, 스펙트럼 정보의 변화 또는 천이 등과 같이, 이미 알려지거나 예상되는 영상 특성에 대한 기준에 의하여 관심있는 특성을 식별할 수 있다. 도시된 실시예에서, 세그먼트된 볼륨은 1500 mm3 의 임계값(threshold) 크기를 갖는 3차원 연결 구성요소를 사용하여 정리되고 라벨링된다. 이 볼륨 임계값은 작은 바깥목동맥 및 정맥을 제거하기 위해 사용된다. 그러나, 목동맥과 척추동맥과 같은 주요 동맥 혈관 세그먼트는 남는다.
전처리 후, 혈관 영상 데이터는, 블록(108)에 의하여 전반적으로 제시된 알고리즘의 머리 파티션 알고리즘으로 처리된다. 본 실시예에서, 머리 파티션 알고리즘은 머리와 목을 3개의 서브 볼륨으로 파티셔닝한다. 이 서브 볼륨은, 동맥이 단면에서 고리 모양을 이루지만 뼈를 건드리거나 통과하는 하위 파티션(Inferior Partition: IP), 혈관이 윌리스 환을 통하여 고리를 이루는 중간 파티션(Middle Partition: MP), 그리고 혈관이 뇌의 다른 영역들로 가지를 치는 상위 파티션(Superior Partition: SP)을 포함한다.
3개의 머리 파티션으로 파티셔닝된 영상 데이터는, 그리고 나서 블록(110)에 제시되어 있듯이, 단일 시드(single-seed) 탐지 알고리즘으로 자동 처리된다. 단일 시드 점은, 그로부터 거리가 참조되는 "시드(seed)" 복셀 또는 복셀들의 집합을 가리킨다. 단일 시드 점 알고리즘은, 단일 시드 점(예컨대, 시작점)처럼 행동하는 속목동맥에 있는 복셀을 식별하기 위하여 하위 파티션에서 사용된다. 또한, 알고리즘은 하위 파티션에 있는 혈관의 끝점을 식별한다.
최단거리 및 경계 코드 계산 알고리즘이, 블록(112)에 의하여 전반적으로 참조되듯, 모든 3개 파티션을 통하여 그 다음에 실행된다. 혈관 트리의 모든 복셀은 단일 시드 점으로부터의 각 최단거리로 참조된다. 그래프 이론의 수학 관련 세부 분야에서, 그래프에서의 두 정점 사이의 거리는 그것들을 연결하는 최단경로의 에지(edge)의 수이다. 이것은 최단거리라고 알려져 있다. 복셀과 단일 시드 점 사이의 가장 짧은 최단경로의 길이를 정하기 위하여, 단일 시드 코드가 혈관 트리 내부에서 생성된다. 단일 시드 코드는 개체를 클러스터(cluster)의 컬렉션(collection)으로 분류하는데, 각각의 클러스터는 혈관과, 혈관 내부의 참조점에 중심을 갖는 비비아니 커브(Viviani's curve)로 알려진 구체 사이의 교차점이다. 비비아니 창(Viviani's window)으로도 알려진 비비아니 커브는, 돔(dome)의 길이를 구할 수 있도록 반구형 돔에 있는 4개의 창에 의하여 생성된 공간곡선이다. 경계 코드는 경계까지의 최단거리이고, 3차원 도시 블록 거리 방법(three-dimensional city block distance method)을 사용하여 계산된다.
블록(114)에 의하여 전반적으로 참조되듯, 상위 파티션에서 끝점을 탐지하기 위한 알고리즘 또한 사용된다. 상술한 바와 같이, 상위 파티션은 뇌의 두개 영 역(cranial region)에 해당한다. 서브 볼륨은 중간대뇌동맥의 왼쪽 및 오른쪽 영역과 앞대뇌동맥 및 뒤대뇌동맥의 중간 영역으로 나누어진다. 끝점 탐지 검색을 이 영역들에 한정함으로써, 정맥과 다른 구조들로 인한 거짓 양성반응이 감소한다. 왼쪽, 오른쪽, 그리고 중간 영역 단일 시드 코드의 극대값들은 후보 끝점으로 식별된다. 이러한 구역 중 하나에 속하는 그들의 위치에 기반하여, 끝점에 해당하는 복셀이 라벨링된다. 예를 들어, 뇌의 오른쪽 앞 부분에서 탐지되는 끝점에 해당하는 복셀은 오른쪽 앞대뇌동맥이라는 뜻으로 "RACA(Right Anterior Cerebral Artery)"라고 라벨링될 수 있다.
블록 116에 의하여 전반적으로 참조되듯, 동맥 세그먼트들은 이러한 끝점에서 시작하여 경로상에 존재하는 모든 혈관 세그먼트 복셀을 해당하는 해부학적 라벨로 동시에 라벨링하는 최단 경로 알고리즘을 사용하여, 상위 파티션에서 하위 파티션으로 역추적된다. 최단 경로 알고리즘은 표준 26 인접 영역 성장 대기행렬(standard twenty-six neighbor region growing queue)을 사용하여 끝점과 시작점을 연결한다. 세그멘테이션 인공물 또는 잘못된 "브릿징(bridging)"에서 일어날 수 있는 가짜 가지(spurous branch)를 극복하기 위하여, 임계값보다 큰 길이를 갖는 경로가 유효한 가지로 간주된다. 영역 성장이 이전에 태그가 붙여진 위치-이는 다른 끝점으로부터 계산된 경로가 이미 그 위치를 방문한 적이 있다는 것을 뜻한다-를 만날 때, 분기점이 탐지된다. 최단경로는 의학 영상에, 혈관 세그먼트를 컬러-코딩하는 스플라인(spline) 또는 다른 시각적 지표에 의하여 표시된다.
블록(118)에 제시되어 있듯이, 최단경로 알고리즘에 의하여 추출된 스플라인 을 부드럽게 하기 위하여, 도시된 알고리즘에서 그 후 활성 윤곽 알고리즘이 사용된다. 스플라인이 혈관벽, 특히 작고 일그러진 혈관의 혈관벽을 넘어가지 않도록 제한이 주어진다.
블록(120)에 제시되어 있듯이, 그 후 혈관 영상은 식별된 혈관 경로, 분기점, 및/또는 라벨링에 기반하여 사용자에 의해 수정될 수 있다. 예컨대, 필요없는 혈관 세그먼트는 사용자에 의하여 의학 영상에서 제거될 수 있다.
도 6를 전반적으로 참조하면, 뇌의 하위 파티션에 있는 혈관 트리의 영상 일부분이 제공된다. 예시된 실시예에서, 속목동맥(124)의 하나에 위치하는 단일 시드 점(122)이 식별된다. 또한, 하위 파티션에 있는 동맥의 끝점(126)도 식별된다.
도 7을 전반적으로 참조하면, 뇌의 상위 파티션의 일측도가 제시되어 있다. 상술한 바와 같이, 상위 파티션은 뒤 영역(128), 중간 영역(130), 그리고 앞 영역(132)으로 나누어진다. 뒤 영역(128)에 위치한 끝점(134)은, 뒤대뇌동맥의 혈관 세그먼트임을 식별하는 해부학적 라벨이 부여된다. 유사하게, 중간 영역(130)에 위치한 끝점(136)은, 중간대뇌동맥의 혈관 세그먼트임을 식별하는 해부학적 라벨이 부여된다. 마지막으로, 앞 영역(132)에 위치한 끝점(138)은, 앞대뇌동맥의 혈관분절임을 식별하는 해부학적 라벨이 부여된다. 이러한 라벨은 최단경로 알고리즘이 혈관으로부터 단일 시드 점으로 추적할 때 유지된다.
도 8을 전반적으로 참조하면, 참조부호(140)에 의하여 전반적으로 참조되듯, 혈관 세그먼트의 경로의 스플라인의 예가 제시되어 있다. 혈관 분절 경로의 중심선이 선(142)으로 제시되어 있다. 분기점은 본 실시예에서 원(144)으로 제시되어 있다.
도 9를 전반적으로 참조하면, 상술한 기술에 따라 생성된 혈관 세그먼트의 의학 영상이 제시되어 있다. 혈관 세그먼트(146)의 영상을 제공하는 것뿐만 아니라, 혈관 세그먼트(146) 경로의 중심선을 마킹(marking)하는 선(142)이 혈관 세그먼트(146)에 씌워진다. 혈관 세그먼트(146)의 분기점을 식별하는 원(144) 또한 제시된다. 본 예시에서, 혈관 세그먼트(146)의 아이덴티티(identity)는 시각적 라벨링(148)에 의하여 표시된다. 시각적 라벨링(148)은 다양한 형태를 취할 수 있다. 이름들은 혈관 세그먼트(146) 다음의 영상에 쓰여질 수도 있고, 키(key)가 사용될 수도 있다. 또한, 또는 대신에, 혈관 세그먼트(146)는 다른 혈관 세그먼트(146)에 해당하는 다른 컬러로 컬러-코딩될 수 있다. 본 예시에는, 동맥자루(aneurysm)(150)가 있다. 동맥자루(150)는 분기점 가까이에 위치한다. 여기서, 동맥자루(150)의 존재는 동맥자루와 인접한 참조 화살표(152)의 배치로써 강조되어 있다.
본 기술의 결과로, 사용자는, 의학 영상 시스템(20)에 의하여 자동으로 식별된 뇌 혈관 속의 문제 지점을 빠르게 식별할 수 있다. 예를 들어, 동맥자루는 빠르게 식별되고, 그 후 영상 위에 마킹될 수 있다. 혈관의 이름은 자동으로 식별되고 손쉬운 검색을 위하여 라벨링된다. 또한, 분기점은 자동으로 식별되고 의학 영상 위에 마킹된다. 이러한 특성 전부, 그리고 다른 것들은 발작 및 다른 혈관 질환들의 처방과 진단을 크게 용이하게 할 것이다.
영상에 대한 추가적인 수정이 행해질 수 있다. 예를 들어, 혈관 분절(146) 은 컬러-코딩될 수 있다. 혈관 분절(146)은 가이드(guide)로서 혈관 분절(146)의 중심선 경로를 마킹하는 선(142)을 사용하여, 사용자에 의하여 제거될 수 있다.
발명의 일부 특성만이 여기서 도시되고 기술되었지만, 당업자에게는 많은 변형과 변경이 일어날 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술 사상에 속하는 이러한 모든 변형 및 변경을, 첨부된 청구항에 의하여 포괄하고자 한다.
Figure 112008008992640-PAT00001
Figure 112008008992640-PAT00002
도 1은 본 기술의 예시적인 실시예에 따른 의학 영상 시스템의 블록도,
도 2는 머리와 목의 수 개의 체내 해부학적 구조 특성의 도면,
도 3은 뇌의 주요 동맥을 도시한 뇌 일부의 저면도,
도 4는 윌리스 환을 도시한 도 4의 확대도,
도 5는 본 기술의 예시적인 실시예에 따라, 자동으로 설립된 혈관의 아이덴티티(identity)를 갖는 뇌 혈관의 세그먼트된 영상을 생성하는 방법의 블록도,
도 6은 본 기술의 예시적인 실시예에 따른, 뇌의 하위 파티션의 의학 영상의 실시예,
도 7은 본 기술의 예시적인 실시예에 따라, 3개의 영역으로 나누어진 뇌의 상위 파티션과, 모든 3개 영역 혈관의 끝점 탐지의 도시,
도 8은 본 기술의 예시적인 실시예에 따라, 혈관 분절의 경로를 마킹함으로써 형성된 스플라인의 도시,
도 9는 본 기술의 예시적인 실시예에 따라, 스플라인에 의하여 마킹되고 라벨링된 혈관 분절의 경로를 포함하는 혈관의 세그먼트된 의학 영상.

Claims (10)

  1. 컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터의 처리 방법에 있어서,
    복수의 혈관을 나타내는 영상 데이터를 복수의 서브 볼륨(128, 130, 132)으로 파티셔닝하는 단계(108),
    혈관의 상대적 끝점(134, 136, 138)에 해당하는 제 1 복셀을 식별하는 단계(110),
    상기 제 1 복셀이 위치한 상기 서브 볼륨(128, 130, 132)에 기반하여 상기 제 1 복셀에 대응하는 상기 혈관을 식별하는 단계(114) 및
    상기 제 1 복셀이 상기 혈관의 일부임을 식별하는 데이터로 상기 제 1 복셀을 라벨링하는 단계(114)를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    혈관의 상대적 시작점(126)에 대응하는 제 2 복셀을 식별하는 단계(110)와,
    상기 제 2 복셀을 식별하는 데이터로 상기 제 2 복셀을 라벨링하는 단계(114)를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터를 포함하는 환자 체내 구조를 나타내는 영상 데이터로부터 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터를 세그멘팅하는 단계(104)를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    복수의 혈관을 나타내는 영상 데이터 중 특정 혈관에 속하는 복셀을 식별하는 단계(110),
    복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터 내의 각 복셀의, 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)까지의 상대적 거리를 정하는 단계(112),
    각 복셀을 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)까지의 상대적 거리로 라벨링하는 단계(112) 및
    각 복셀의 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)까지의 상대적 거리에 기반하여, 혈관의 상기 상대적 끝점(134, 136, 138)에 대응하는 상기 제 1 복셀로부터 혈관의 상대적 시작점(126)에 해당하는 상기 제 2 복셀까지, 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터를 통하여 경로를 추적하는 단계(116)를 포함하되, 상기 알고리즘은 상기 혈관의 상기 상대적 끝점(134, 136, 138)에 대응하는 상기 혈관을 식별하 는 데이터로 상기 경로를 따라 각 복셀을 라벨링하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 혈관의 상대적 끝점(134, 136, 138)에 대응하는 제 1 복셀을 식별하는 단계는 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)까지의 상대 거리의 극대값을 갖는 복셀의 식별에 기반하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터 내의 각 복셀의, 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)까지의 상대 거리를 정하는 단계는, 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터 내의 각 복셀의, 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)에 대한 최단거리를 정하는 단계를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터를 통하여 경로를 추적하는 단계는, 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터의 복셀의 특정 혈관에 속하는 상기 복셀(122)에 대한 상기 최단거리를 활용하여 혈관의 상기 상대적 끝점(134, 136, 138)에 대응하는 상기 제 1 복셀로부터 혈관의 상기 상대적 시작점(126)에 대응하는 상기 제 2 복셀까지의 최단경로를 확립하는 단계를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 복수의 혈관을 통하여 추적된 제 1 경로(142)가 상기 혈관의 상기 상대적 끝점에 대응하는 상기 혈관을 식별하는 데이터로 라벨링된 복셀을 이미 갖는 상기 복수의 혈관을 통하여 추적된 제 2 경로(142)와 병합될 때, 상기 혈관의 일부를 분기점(144)으로 라벨링하는 단계를 포함하는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  9. 제 4항에 있어서,
    상기 복수의 혈관을 나타내는 상기 영상 데이터 중 특정 혈관에 속하는 복셀을 식별하는 단계(110)는, 상기 특정 혈관의 예상되는 위치에 해당하는 서브 볼륨(128, 130, 132)으로 한정되는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 혈관의 상대적 끝점에 해당하는 제 1 복셀을 식별하는 단계(110)는, 혈관의 끝점(134, 136, 138)의 예상되는 위치에 해당하는 하나 또는 그 이상의 서브 볼륨(128, 130, 132)으로 한정되는
    컴퓨터로 구현된 의학 영상 데이터 처리 방법.
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