KR20100071595A - A brain ct image interpretation method - Google Patents
A brain ct image interpretation method Download PDFInfo
- Publication number
- KR20100071595A KR20100071595A KR1020080130370A KR20080130370A KR20100071595A KR 20100071595 A KR20100071595 A KR 20100071595A KR 1020080130370 A KR1020080130370 A KR 1020080130370A KR 20080130370 A KR20080130370 A KR 20080130370A KR 20100071595 A KR20100071595 A KR 20100071595A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- brain
- lesion
- site
- lesion site
- Prior art date
Links
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims description 37
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 5
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 claims description 2
- 206010008111 Cerebral haemorrhage Diseases 0.000 abstract description 12
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract 2
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 abstract 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 32
- 206010014561 Emphysema Diseases 0.000 description 12
- 208000008574 Intracranial Hemorrhages Diseases 0.000 description 5
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 5
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 206010051290 Central nervous system lesion Diseases 0.000 description 1
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 206010008118 cerebral infarction Diseases 0.000 description 1
- 210000001175 cerebrospinal fluid Anatomy 0.000 description 1
- 208000026106 cerebrovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 210000004884 grey matter Anatomy 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000004885 white matter Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/501—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the head, e.g. neuroimaging or craniography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Neurology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 되 단층촬영 영상의 병변부위 자동 검출방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 촬영된 CT영상에서 뇌출혈 및 뇌기종 발생부위를 자동으로 검출하여 알려줄 수 있도록 하기 위한 것이다.The present invention relates to a method for automatically detecting a lesion site of a tomography image, and more particularly, to automatically detect and inform a cerebral hemorrhage and a brain emphysema generation area in a photographed CT image.
일반적으로, 뇌(Brain))에 이상이 있거나 외상으로 인한 머리 통증을 호소하는 환자의 보다 정확한 검사를 위해서 병원에서는 컴퓨터 단층촬영(Compyted Tomography;CT)을 실시하게 된다.In general, a computed tomography (CT) is performed in a hospital for a more accurate examination of a patient who has an abnormal brain or complains of head pain due to trauma.
이에 따라, 담당 의사는 촬영된 CT영상을 육안으로 확인하여 환자의 현재 상태를 체크하게 되며, 뇌경색이나 뇌출혈 또는 뇌기종 증세가 발생하였는지 여부를 확인하게 된다.Accordingly, the attending physician checks the taken CT image with the naked eye to check the current state of the patient and checks whether cerebral infarction, cerebral hemorrhage or cerebral emphysema has occurred.
도 1은 일반적인 뇌 CT촬영 영상을 나타낸 것으로서, 영상중 제일 하얗게 표현되는 부분이 뼈이고, 뇌를 감싸고 있는 최 외곽선은 두피로써 그 외측은 공기이므로 검은 색으로 표현되어지게 되며, 그 이에도 뇌실(내부 액체)과 뇌실질(단백질) 등이 나타내어지고 있음을 확인할 수 있다.1 shows a general brain CT scan image, the whitest part of the image is a bone, and the outermost outline surrounding the brain is the scalp and the outside is air, and thus is represented in black. Internal fluid) and brain parenchyma (protein).
이와 같이 제공되는 뇌 CT영상은 통상적으로 흑백으로 제공되기 때문에 담당 의사는 영상의 부위별 밝기를 육안으로 확인하여 해당 부위에 병변이 발생했는지 여부를 판단하게 된다.Since the brain CT images provided as above are typically provided in black and white, the attending physician may visually check the brightness of each region of the image to determine whether a lesion has occurred in the corresponding region.
그러나, 이와 같이 종래 기술에서 의사의 육안에 의존해서 영상 판독이 이루어지게 되면, 영상 판독의 오류가 발생할 수 있는 문제점이 있었다.However, in the prior art, when image reading is performed depending on the naked eye of a doctor, there is a problem that an error in image reading may occur.
특히, 뇌출혈이나 뇌기종 부위의 경우 해당 부위가 미세하게 나타나게 되는데, 이로 인하여 자칫 해당 부위를 놓치게 됨으로 인해 오진의 원인이 될 수 있다는 지적이 있었다.In particular, in the case of cerebral hemorrhage or cerebral emphysema, the corresponding areas appear fine, which causes the misdiagnosis due to missing the corresponding parts.
따라서, 육안 검사에 더하여 보다 신뢰성 있는 병변부위 검출시스템이 요구되는 실정이다.Therefore, a more reliable lesion site detection system is required in addition to visual inspection.
본 발명은 상기한 종래 뇌 CT촬영 영상의 판독에 있어서의 문제점을 개선하기 위해 제안된 것으로서, 촬영된 CT영상과 함께 특정 병변부위를 하운스필드 단위를 이용하여 자동으로 검출한 썸네일 이미지가 동시에 제공되어질 수 있도록 함으로서 환자에 대한 뇌출혈이나 뇌기종 진단의 정확도를 향상시키도록 하는데 목적이 있다.The present invention has been proposed to improve the above-mentioned problem in reading conventional brain CT images, and provides a thumbnail image automatically detected using a Hounsfield unit at a specific lesion site together with the captured CT images. The purpose of the present invention is to improve the accuracy of cerebral hemorrhage or brain emphysema diagnosis.
상기 목적을 이루기 위한 본 발명은, 뇌 부위의 CT촬영을 통해 나타내어진 뇌 CT 영상을 제공하는 CT영상 제공단계와, 상기 제공된 CT영상의 각 위치별 유닛 HU 수치를 검색하는 하운스필드 검색단계와, 상기 검색된 각 유닛별 하운스필드(HU) 수치 중 60~80 또는 -800~-1000 범위에 해당하는 특정 병변부위가 존재하는지 여부를 판단하는 병변부위 판단단계와, 상기 병변부위 발생시 해당 부위를 썸네일 이미지에 특정 색상으로 표시하는 표시단계와, 상기 촬영된 CT영상과 병변부위가 표시된 썸네일 이미지를 동시에 디스플레이 시키는 영상 디스플레이단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object, CT image providing step of providing a brain CT image represented by CT imaging of the brain region, Hounsfield search step of searching for the unit HU value for each position of the provided CT image and A lesion site determination step of determining whether a specific lesion site corresponding to a range of 60 to 80 or -800 to -1000 exists among the retrieved Hounsfield (HU) values for each unit, and the corresponding site when the lesion site occurs And a display step of displaying a thumbnail image on a thumbnail image and a thumbnail image on which the captured CT image and the lesion part are simultaneously displayed.
또한, 상기 병변 판단단계에서는 해당 HU수치가 나타난 부위의 크기가 일정넓이 이상일 경우만 선택이 이루어지도록 하는 크기분석단계가 더 수행되어짐을 특징으로 한다.In addition, the lesion determination step is characterized in that the size analysis step is further performed so that the selection is made only when the size of the site where the corresponding HU value appears more than a certain width.
이러한 본 발명은, CT 영상에서 미세하게 나타나는 병변 발생부위를 의사가 육안 판독과정에서 지나치더라도 이를 HU 수치로 환산하여 특정 HU대역이 나타나는 부위가 자동으로 표시되어질 수 있는 썸네일 이미지와 동시에 디스플레이 시킴으로서 CT영상의 판독 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과를 나타낸다.The present invention, even if the doctor overlooks the lesion occurrence appearing in the CT image in the human eye reading process by converting it to the HU value by displaying a thumbnail image that can be displayed at the same time with the thumbnail image where the specific HU band appears automatically CT image This shows the effect of improving the read reliability.
특히, 뇌출혈과 뇌기종의 특정 HU 대역대를 설정시킨 상태에서, 설정된 HU 데이타가 나타났을 때 이를 자동 포착할 수 있도록 함으로서 뇌 병변 환자에 대한 검사 정밀도를 극대화 할 수 있게 된다.In particular, in the state where the specific HU bands of cerebral hemorrhage and brain emphysema are set, it is possible to maximize the inspection accuracy for patients with brain lesions by automatically capturing when the set HU data appears.
이하, 본 발명의 구체적인 실시 예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 살펴보기로 한다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
일반적으로 CT 영상에서, 강도 레벨은 조직의 서로 다른 형태들을 구별하기 위해 사용될 수 있는 것으로, CT 시스템은 영상의 스캔을 통해 영상 이미지의 각 유닛 위치가 하기 [표 1]에 제시된 것과 같은 강도 값들이 하운스필드 단위(HU)에 대응하도록 조정되어지게 된다.In general, in CT images, intensity levels can be used to distinguish different forms of tissue, and CT systems are characterized by the intensity of each unit position of the image image as shown in Table 1 below through scanning of the image. It is adjusted to correspond to the hounsfield unit HU.
이러한, 하운스필드 단위들은 일반적으로 -2000 내지 2000의 범위를 갖게 되는 것으로서, 상기 강도 값을 대비하여 보면 CT 영상의 각 조직(부위)의 명칭을 육안으로 확인하지 않더라도 썸네일(thumb nail) 이미지를 통해 인식되어질 수 있게 된다.Such hounsfield units generally have a range of -2000 to 2000. In contrast to the intensity values, thumbnail images may be displayed even if the names of the respective tissues (sites) of the CT images are not visually confirmed. Can be recognized.
본 발명의 실험 결과 뇌출혈은 60~80 HU 범위내로, 뇌기종은 -800 ~-1000 범위 내에서 표시가 이루어짐을 확인할 수 있었다.Experimental results of the present invention was confirmed that cerebral hemorrhage is within the range of 60 ~ 80 HU, cerebral emphysema within the range of -800 ~ -1000.
따라서, 본 발명에서는 이러한 HU 특성을 이용하여 뇌출혈 및 뇌기종 발생부위가 자동으로 진단되어질 수 있도록 프로그램화 한 것으로서, 이를 도 2의 순서도를 참조하여 살펴보기로 한다.Therefore, in the present invention, the brain hemorrhage and the occurrence of brain emphysema are programmed to be automatically diagnosed using the HU characteristics, which will be described with reference to the flowchart of FIG. 2.
<제1단계: CT영상 제공>(ST 1)<Step 1: Provide CT image> (ST 1)
먼저, 진단을 실시할 환자의 뇌부위를 CT촬영하여 촬영된 CT 영상을 제공받게 된다.First, the CT scan of the brain region of the patient to be diagnosed is provided with a CT image.
<제2단계: 하운스필드 검색>(ST 2)<Step 2: Hounsfield Search> (ST 2)
이와 같이 제공된 CT 영상 이미지 데이타에는 각 위치별 하운스 필드 단위가 함께 표시되어지게 되는데, 이때 특정 수치 즉, 일반 조직에서 나타나지 않는 60~80 HU 또는 -800~-1000 HU 범위에 해당하는 수치 영역이 발견되는지 검색하는 검색단계가 수행되어진다.In the CT image data provided as described above, the unit of the houns field for each position is displayed together. In this case, a numerical region corresponding to a specific value, that is, a range of 60 to 80 HU or -800 to -1000 HU that does not appear in a general tissue, is displayed. A search step is performed to search if found.
<제3단계: 병변부위 판단>(ST 3)<Step 3: Determination of lesion site> (ST 3)
이후, 상기 특정 수치대의 하운스필드가 검색되어지면 검색되어진 부위의 병변여부를 판단하게 된다.Subsequently, when the hounsfield of the specific numerical value range is searched, it is determined whether the lesion is detected.
이때, 60~80 HU 대역의 범위가 나타난 경우 뇌출혈 부위로 판단하고, -800~-1000 HU 대역의 범위가 나타난 경우에는 뇌기종 부위로 판단하게 된다.At this time, if the range of 60 ~ 80 HU band appears, it is determined as the brain hemorrhage site, if the range of -800 ~ -1000 HU band appears to be determined as the brain emphysema site.
특히, 병변부위가 검색된 경우에는 도 3에서와 같이 병변부위의 크기를 분석함과 함께, 도 4에서와 같이 이상부위가 실제 병변이 일어날 수 있는 위치인지 여부를 판단하는 단계가 수행되어진다.In particular, when the lesion site is detected, the size of the lesion site is analyzed as shown in FIG. 3, and the step of determining whether the abnormal site is a location where an actual lesion may occur as shown in FIG. 4 is performed.
즉, 이상이 발생된 부위의 범위가 3㎟ 이하인 경우에는 오류영역으로 판단되어질 수 있으므로 이를 병변부위로 표시하지 않고 무시하고, 3㎟ 이상인 경우에만 이를 뇌출혈 발생부위로 인식하여 다음 단계로 진행되어질 수 있도록 한 것이다.(ST 3-1)In other words, if the range of the abnormality is less than 3 mm2, it may be considered as an error area. Therefore, this is not indicated as a lesion area. (ST 3-1)
참고로, 뇌기종 발생부위로 인식할 수 있는 크기는 1㎟ 이상으로 설정함이 바람직 하다. 즉, 뇌기종은 발생범위가 뇌출혈에 비해 작게 나타날 수 있기 때문에 뇌출혈 보다는 설정치가 작아질 수 있다.For reference, the size that can be recognized as the brain emphysema generation site is preferably set to 1
또한, 이상이 발생된 위치가 실제 뼈(1) 부위에 해당하는 1000 HU 범위 영역을 기준으로 내측에 나타나는지 여부를 판단하여, 그 외측에 발생된 경우에는 이를 무시하도록 한 것이다.(ST 3-2)In addition, it is determined whether or not the position where the abnormality occurs in the inner side on the basis of the 1000 HU range area corresponding to the actual bone (1) area, and if the occurrence occurs outside of it, it is ignored. (ST 3-2 )
즉, 이때에는 이미지 중앙의 센터점을 기준으로 설정한 상태에서, 방사 방향으로 가상선을 설정하여 이상영역(뇌출혈, 뇌기종)의 위치가 가상선 상에서 뼈(1) 부위 보다 상기 센터점에서 가까운 경우에만 병변 발생상태로 판단되어지도록 함이 바람직 하다.That is, at this time, the virtual line is set in the radial direction while the center point of the center of the image is set as a reference so that the position of the abnormal region (brain hemorrhage, cerebral emphysema) is closer to the center point than the
<제4단계: 썸네일 이미지에 병변위치 표시>(ST 4)<Step 4: Display lesion position on thumbnail image> (ST 4)
그리고, 상기 단계에서 병변부위가 판단되어진 경우 이를 CT영상의 축소된 이미지인 썸네일 이미지에 해당 위치를 특정 색상으로 표시하게 된다.When the lesion is determined in the above step, the corresponding position is displayed in a specific color on the thumbnail image which is a reduced image of the CT image.
일 예로, 뇌출혈 부위인 경우는 빨간색으로, 그리고 뇌기종 부위인 경우에는 녹색으로 표시되어질 수 있게 된다.For example, in the case of cerebral hemorrhage, it may be displayed in red, and in the case of brain emphysema, it may be displayed in green.
<제5단계: 영상 디스플레이>(ST 5)<Step 5: Image Display> (ST 5)
그리고, 최종적으로 기본 도 5에서와 같이 썸네일 이미지(20)를 기본 CT영상 이미지(10)와 함께 디스플레이 시키게 되는데, 이때 CT영상 이미지(10)에는 뼈(1)와 두피(2) 뇌실(3)뇌실질(4) 부위가 나타내어짐을 확인할 수 있으며, 썸네일 이미지(20)에는 병변 발생부위(A)가 특정 색상으로 표시되어지게 된다.Finally, as shown in FIG. 5, the
특히, 본 발명에서는 썸네일 이미지(20)와 함께 기본 CT영상 이미지(10)를 그대로 제공하게 됨으로, 의사의 육안 판독을 방해하지 않게 됨으로 보다 효율적이면서 신뢰성 있는 병변 판단이 이루어질 수 있게 됨을 알 수 있다.In particular, in the present invention, since the
이와 같은 본 발명의 썸네일 이미지 제공으로 인해 담당 의사는 육안 판독에만 의지했을때 발생할 수 있는 실수를 최소화 하는 가운데 보다 정밀한 판단에 도움을 줄 수 있게 되는 것이다.The provision of a thumbnail image of the present invention enables the attending physician to assist in making a more accurate judgment while minimizing mistakes that may occur when relying only on visual reading.
도 6은 실제 뇌출혈 환자의 CT 영상 이미지를 본 발명의 방법에 의해 구현한 상태를 나타낸 것으로서, 도 6a의 CT 사진에서 확인되는 바와 같이 뇌출혈 부위가 검색되면, 이는 도 6b에서와 같이 CT영상 이미지 일측(우측 하단)에 축소된 형태의 썸네일 이미지를 함께 나타내어 해당 뇌출혈 부위가 표시되어지게 됨을 알 수 있다.FIG. 6 illustrates a state in which a CT image image of a real cerebral hemorrhage patient is implemented by the method of the present invention. When the cerebral hemorrhage site is searched as shown in the CT photograph of FIG. 6A, it is one side of the CT image image as shown in FIG. 6B. It can be seen that the brain hemorrhage site is displayed by displaying a thumbnail image of a reduced form on the lower right side.
그리고, 상기에서 본 발명의 특정한 실시 예가 설명 및 도시되었지만 본 발명의 병변부위 자동 검출방법이 당업자에 의해 다양하게 변형되어 실시될 수 있음은 자명한 일이다.In addition, although specific embodiments of the present invention have been described and illustrated above, it is obvious that the method for automatically detecting lesions of the present invention may be variously modified and implemented by those skilled in the art.
예를 들면, 상기 실시예에서는 병변 발생 부위가 썸네일 이미지 상에 특정 색상으로 표시되었으나, 이미지상에 칼라를 구현하기 어려운 경우에는 특정 형태로 하여 표현되어질 수도 있게 된다.For example, in the above embodiment, the lesion occurrence site is displayed in a specific color on the thumbnail image, but when it is difficult to implement a color on the image, it may be represented in a specific form.
또한, 썸네일 이미지의 구현 위치 역시 CT영상 이미지를 기준으로 상,하,좌,우 특정 부위에 선택적으로 나타내어질 수 있게 된다.In addition, the implementation position of the thumbnail image can also be selectively displayed on the upper, lower, left, right specific region based on the CT image.
따라서, 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상이나 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며, 이와 같은 변형된 실시 예들은 본 발명의 첨부된 특허청구범위 내에 포함된다 해야 할 것이다.Therefore, it should be understood that such modified embodiments should not be understood individually from the technical spirit and scope of the present invention, and such modified embodiments should be included in the appended claims of the present invention.
도 1은 일반적인 뇌 CT 영상 이미지 사진.1 is a general brain CT image image photograph.
도 2는 본 발명의 이미지 검출과정 순서도.2 is a flow chart of the image detection process of the present invention.
도 3은 본 발명에서의 이상부위 크기 분석단계 개별 진행도.Figure 3 is a separate progress of the abnormal site size analysis step in the present invention.
도 4는 본 발명에서의 이상부위 위치 분석단계 개별 진행도.Figure 4 is a separate progress of the abnormal site location analysis step in the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 영상 이미지 구현 실시예도.5 is a view showing an embodiment of a video image according to the present invention;
도 6은 실제 뇌출혈 환자의 CT 영상 이미지에 본 발명 기술을 적용한 실시예 사진.Figure 6 is a photograph of an embodiment of the present invention applied to the CT image of the actual brain hemorrhage patients.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
1 : 뼈 2 : 두피1: bone 2: scalp
3 : 뇌실 4 : 뇌실질3: ventricle 4: brain parenchyma
10 : CT영상 이미지 20 : 썸네일 이미지10: CT image 20: Thumbnail image
A : 병변 발생부위A: lesion site
Claims (4)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020080130370A KR20100071595A (en) | 2008-12-19 | 2008-12-19 | A brain ct image interpretation method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020080130370A KR20100071595A (en) | 2008-12-19 | 2008-12-19 | A brain ct image interpretation method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20100071595A true KR20100071595A (en) | 2010-06-29 |
Family
ID=42369070
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020080130370A KR20100071595A (en) | 2008-12-19 | 2008-12-19 | A brain ct image interpretation method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20100071595A (en) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9025858B2 (en) | 2011-01-25 | 2015-05-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for automatically generating optimal 2-dimensional medical image from 3-dimensional medical image |
| KR101530015B1 (en) * | 2014-08-29 | 2015-06-18 | 고려대학교 산학협력단 | Method for analysis of densitometry in computed tomography |
| CN105167793A (en) * | 2014-06-11 | 2015-12-23 | 佳能株式会社 | Image display apparatus, display control apparatus and display control method |
| US9619879B2 (en) | 2011-07-25 | 2017-04-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for detecting lesion and lesion diagnosis apparatus |
| US9652656B2 (en) | 2011-08-29 | 2017-05-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for generating organ image |
| KR20180091765A (en) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing the information for diagnosing of prostate cancer |
| US10123778B2 (en) | 2013-02-08 | 2018-11-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Diagnosis aiding apparatus and method to provide diagnosis information and diagnosis system thereof |
| US10324582B2 (en) | 2014-06-11 | 2019-06-18 | Canon Kabushiki Kaisha | Medical image display apparatus, method for controlling the same |
| KR20190079191A (en) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 고려대학교 산학협력단 | Apparatus and method for making diagnosis using densitometry analysis in computed tomography, and computer readable medium thereof |
| WO2023113358A1 (en) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 주식회사 메디튤립 | Computed tomography image analysis device and analysis method using same |
| KR20240038339A (en) | 2022-09-16 | 2024-03-25 | 연세대학교 원주산학협력단 | System for CT imaging brain in ambulance and method thereof |
-
2008
- 2008-12-19 KR KR1020080130370A patent/KR20100071595A/en active IP Right Grant
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9025858B2 (en) | 2011-01-25 | 2015-05-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for automatically generating optimal 2-dimensional medical image from 3-dimensional medical image |
| US9619879B2 (en) | 2011-07-25 | 2017-04-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for detecting lesion and lesion diagnosis apparatus |
| US9652656B2 (en) | 2011-08-29 | 2017-05-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for generating organ image |
| US10123778B2 (en) | 2013-02-08 | 2018-11-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Diagnosis aiding apparatus and method to provide diagnosis information and diagnosis system thereof |
| US10222954B2 (en) | 2014-06-11 | 2019-03-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Image display apparatus, display control apparatus and display control method using thumbnail images |
| CN105167793B (en) * | 2014-06-11 | 2018-10-09 | 佳能株式会社 | Image display device, display control unit and display control method |
| CN105167793A (en) * | 2014-06-11 | 2015-12-23 | 佳能株式会社 | Image display apparatus, display control apparatus and display control method |
| US10324582B2 (en) | 2014-06-11 | 2019-06-18 | Canon Kabushiki Kaisha | Medical image display apparatus, method for controlling the same |
| US9675313B2 (en) | 2014-08-29 | 2017-06-13 | Korea University Research And Business Foundation | Method for densitometric analysis of computed tomography image |
| KR101530015B1 (en) * | 2014-08-29 | 2015-06-18 | 고려대학교 산학협력단 | Method for analysis of densitometry in computed tomography |
| KR20180091765A (en) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing the information for diagnosing of prostate cancer |
| KR20190079191A (en) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 고려대학교 산학협력단 | Apparatus and method for making diagnosis using densitometry analysis in computed tomography, and computer readable medium thereof |
| WO2023113358A1 (en) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 주식회사 메디튤립 | Computed tomography image analysis device and analysis method using same |
| KR20240038339A (en) | 2022-09-16 | 2024-03-25 | 연세대학교 원주산학협력단 | System for CT imaging brain in ambulance and method thereof |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR20100071595A (en) | A brain ct image interpretation method | |
| US8588496B2 (en) | Medical image display apparatus, medical image display method and program | |
| US8605979B2 (en) | Automatic detection and quantification of plaque in the coronary arteries of subjects from CT scans | |
| EP1585058B1 (en) | Medical image processing apparatus and method of processing medical image | |
| US8195270B2 (en) | Method and apparatus for the non-invasive imaging of anatomic tissue structures | |
| JP5123954B2 (en) | Identification and analysis of lesions in medical images | |
| US7907775B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method and image processing program | |
| US9177379B1 (en) | Method and system for identifying anomalies in medical images | |
| US20080262344A1 (en) | Relative value summary perfusion map | |
| JP6183177B2 (en) | Medical image system and program | |
| US20150003702A1 (en) | Processing and displaying a breast image | |
| JP2006051365A (en) | System and method for obtaining 3d visualization of lung perfusion or lung density, and statistical analysis method therefor | |
| US9779504B1 (en) | Method and system for identifying anomalies in medical images especially those including one of a pair of symmetric body parts | |
| US20220366562A1 (en) | Medical image analysis apparatus and method, and medical image visualization apparatus and method | |
| US10165987B2 (en) | Method for displaying medical images | |
| EP0904007A1 (en) | Dermal diagnostic analysis system and method | |
| JP2007222626A (en) | Automatic detecting method and device for unique part in medical image data | |
| WO2009050676A1 (en) | Pathology-related magnetic resonance imaging | |
| JP2005312937A (en) | Medical image processing apparatus, and method for processing medical image | |
| JPH0877329A (en) | Display device for time-sequentially processed image | |
| JP4832794B2 (en) | Image processing apparatus and image processing program | |
| JP4755863B2 (en) | Interpretation support device, interpretation support method, and program thereof | |
| CN110916695A (en) | Method and device for determining spinal scanning visual field and image processing equipment | |
| US20080165247A1 (en) | Image processing apparatus and method | |
| US20230141302A1 (en) | Image analysis processing apparatus, endoscope system, operation method of image analysis processing apparatus, and non-transitory computer readable medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| NORF | Unpaid initial registration fee |