KR20130010732A

KR20130010732A - 복수의 3차원 볼륨 영상들을 이용하여 3차원 볼륨 파노라마 영상 생성 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20130010732A
Application number: KR1020110071548A
Authority: KR
Inventors: 최욱; 김용선; 김정호; 이성덕; 김도균
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2011-07-19
Filing date: 2011-07-19
Publication date: 2013-01-29
Also published as: KR101783000B1; US9235932B2; US20130021341A1

Abstract

3차원 볼륨 파노라마 영상 생성 방법 및 장치에 따르면, 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받고, 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하고, 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상에서 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하고, 결정된 전역 변환 함수에 기초하여 복수의 볼륨 영상들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성한다.

Description

복수의 3차원 볼륨 영상들을 이용하여 3차원 볼륨 파노라마 영상 생성 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING 3D VOLUME PANORAMA BASED ON A PLURALITY OF 3D VOLUME IMAGES}

의료 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것으로 볼륨 영상들에 기초하여 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

환자를 진단하기 위한 다양한 의료 장비들이 사용 또는 개발 중에 있다. 환자 진단 과정에서의 환자의 편의, 환자 진단 결과의 신속성 등으로 인하여 초음파 영상 장치, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등과 같이 인체 내부 단면의 모습을 영상으로 보여주는 의료 장비들의 중요성이 부각되고 있다. 초음파 영상 장치는 대상체의 내부의 소정 지점을 향하여 초음파 신호를 전달하고, 대상체 내부에서 반사된 초음파 신호의 정보를 이용하여 대상체 내부에 관한 이미지를 얻는 장치이다. 이와 같은 초음파 영상 장치는 소형이고, 저렴하며, 실시간으로 표시 가능하고, X선 등의 피폭이 없어 안전성이 높은 장점을 가지고 있다.

한편, 의료 장비들의 급속한 발전에 따라 인체 내부 단면을 나타내는 2차원 영상을 넘어서 3차원 영상을 출력하는 의료 장비들이 등장하고 있다. 나아가 보다 넓은 관찰 영역을 확보하기 위해 복수의 3차원 영상들을 합성하여 3차원 파노라마 영상을 생성하는 의료 장비들이 소개되고 있다.

3차원 볼륨 영상에 포함된 적어도 하나의 부분 영역을 결정하고, 볼륨 영상들 중 어느 하나의 부분 영역을 볼륨 영상들 중 다른 하나의 볼륨 영상의 부분 영역과 비교함으로써, 볼륨 영상들간의 합성을 위해 상호간에 대응하는 특징 영역을 결정하는 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

또한, 3차원 볼륨 영상들 중 어느 하나 볼륨 영상의 부분 영역과 다른 하나의 볼륨 영상의 부분 영역간의 변환 함수에 기초하여 볼륨 영상들 각각에 포함된 모든 영역의 변환 함수를 결정하는 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 또한, 상기 방법들 각각을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

본 발명의 일측에 따르면, 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 단계, 상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 단계, 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 단계 및 상기 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 단계, 상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 단계, 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수를 결정하는 단계, 상기 변환 함수로부터 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 단계 및 상기 전역 변환 함수에 기초하여 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라 상기 볼륨 파노라마 영상 생성 방법들을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 입력부, 상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 부분 영역을 추출하고, 추출된 부분 영역들 간의 변환 함수에 기초하여 상기 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정하고, 결정된 전역 변환 함수에 기초하여 상기 볼륨 영상들로부터 합성된 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 영상 프로세서 및 상기 생성된 볼륨 파노라마 영상을 출력하는 출력부를 포함한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 영상 프로세서는 상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 부분 영역 추출부, 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 변환 함수 결정부, 상기 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 합성 영상 데이터 생성부 및 상기 제1 볼륨 영상의 영상 데이터와 상기 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성하는 영상 데이터 합성부를 포함한다.

3차원 볼륨 영상들 각각에 포함된 복셀들의 강도에 기초하여 볼륨 영상들 각각의 적어도 하나의 부분 영역을 결정하고, 결정된 부분 영역 상호간을 비교하여 볼륨 영상들간의 합성을 위해 상호간에 대응하는 특징 영역을 결정함으로써, 리소스의 낭비 없이 대응하는 특징 영역을 보다 효율적으로 검색할 수 있는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법 및 장치를 제공할 수 있다. 또한, 3차원 볼륨 영상들 각각의 적어도 하나의 부분 영역을 구 형상의 영역으로 변환하고, 구 형상으로 변환된 부분 영역들 상호 간에 비교를 수행함으로써, 보다 신속하고 정확한 특징 영역의 탐색 결과를 도출할 수 있는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

또한, 3차원 볼륨 영상들 중 어느 하나 볼륨 영상의 부분 영역과 다른 하나의 볼륨 영상의 부분 영역간의 변환 함수에 기초하여 볼륨 영상들 각각에 포함된 모든 영역의 변환 함수를 결정함으로써, 영상들간에 합성으로 인해 발생하는 오류를 최소화하는 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다. 또한, 부분 영역들간의 변환 함수로부터 전역 변환 함수를 결정하고, 전역 변환 함수에 기초하여 생성된 합성되는 영상 데이터에 지역 변환 함수를 반영함으로써, 볼륨 영상들간의 유사도를 최대화시키는 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 3차원 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)의 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 영상 프로세서(22)에서 복수의 볼륨 영상들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 모습을 도시한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 영상 프로세서(22)의 각 구성 요소들에서의 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터의 생성 과정의 흐름도이다.
도 5는 도 4에 도시된 단계 42에서 전역 변환 함수를 결정하는 일 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 6은 도 3의 제1 부분 영역(311)의 형태적인 특성을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 평활화된 구 형상의 영역(63)의 일 영역에 포함된 복셀들의 강도들의 변화하는 정도를 나타내는 지표를 나타낸 도면이다.
도 8은 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 도 4에 도시된 단계 43에서 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 일 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 11은 합성되는 볼륨 영상으로부터 적어도 하나의 지역 볼륨 영상을 분할하는 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 12은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법의 동작 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법의 동작 흐름도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 진단 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 도 1에 도시된 실시예에 따른 의료 진단 시스템은 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10), 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20), 영상 표시 장치(30)로 구성된다. 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)는 대상체(40) 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 생성한다. 이 때, 이와 같은 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)의 일 예에는 초음파 진단 장치, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging) 등과 같이 대상체 내부 모습을 영상으로 보여주는 의료 장비들이 포함된다. 특히, 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)가 초음파 진단 장치인 경우, 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)는 이것에 장착된 프로브(11)로부터 발생된 소스 신호(source signal)가 의사 등과 같은 의료 전문가가 진단하고자 하는 대상체(40) 내부의 관찰 영역에 전달됨으로써 발생되는 반응 신호를 이용하여 이러한 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 생성한다. 이 때, 소스 신호는 초음파, X선 등 여러 종류의 신호가 될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)가 초음파(ultrasound)를 이용하여 대상체(40, 예를 들어 환자의 신체)로부터 3차원 볼륨 영상을 검출하는 초음파 진단 장치인 경우를 예로 들어 설명하도록 한다. 그러나, 본 발명의 복수의 볼륨 영상들이 초음파 진단 장치에 의해 생성되는 것으로만 한정 해석되지는 않는다.

초음파 진단 장치에서의 프로브(11)는 일반적으로 적어도 하나의 변환기의 배열로 구성된다. 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)의 프로브(11)로부터 초음파 신호가 대상체(40)의 내부의 관찰 영역으로 전달되면, 이러한 초음파 신호는 여러 다른 조직들(tissue) 사이의 계층들로부터 부분적으로 반사된다. 특히, 초음파 신호는 대상체(40) 내부에서의 밀도 변화가 있는 곳, 예를 들어, 혈장(blood plasma) 내의 혈구들(blood cells), 장기들(organs) 내의 작은 조직들(structures) 등에서 반사된다. 이와 같이 반사된 초음파 신호들은 프로브(11)의 변환기들을 진동시키고, 변환기들은 이 진동들에 따른 전기적 펄스들(electrical pulses)을 출력한다. 이와 같은 전기적 펄스들이 3차원 볼륨 영상으로 변환될 수 있다.

3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)는 대상체(40) 위에서 프로브(11)의 위치(location)와 방향(orientation)을 변화시키면서, 대상체(40)에 대한 3차원 볼륨 영상을 검출한다. 예를 들어, 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)는 대상체(40)의 관찰 영역으로 복수 회의 초음파 신호들을 송신함에 따라 대상체(40)의 특정 부위에 대한 다수의 단면 영상들을 검출하고, 이와 같은 단면 영상들을 축척하여 대상체(40) 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 3차원 볼륨(volume) 영상의 영상 데이터를 생성한다. 이와 같이 단면 영상들을 축척하여 3차원 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 방식을 MPR(Multiplanar Recunstruction) 방식이라고 한다. 그러나, 이하에서 설명될 실시예들의 특징은 3차원 볼륨 영상을 생성에 있는 것이 아니라, 3차원 볼륨 영상들로부터 대상체(40) 내부의 보다 넓은 관찰 영역에 대한 볼륨 파노라마 영상을 얻는 것에 있다. 따라서, 앞서 설명된 3차원 볼륨 영상의 생성 과정은 하나의 예일 뿐, 다른 방식들로 생성된 3차원 볼륨 영상에 이하에서 설명될 실시예들이 적용될 수 있다. 예를 들어, x 축, y 축, z 축의 위치 데이터를 포함하는 3차원 수신 신호를 프로브(11)의 변환기들로 입력받아, 이러한 3차원 수신 신호로부터 3차원 볼륨 영상들의 영상 데이터를 생성하는 방식으로 생성된 3차원 볼륨 영상에 이하에서 설명될 실시예들이 적용될 수도 있는 것이다.

그런데, 이와 같이 생성된 3차원 볼륨 영상에는 한 번에 관찰 가능한 관찰 영역 (Field of View)의 크기에 제한이 수반될 수 있다. 특히, 초음파 신호로부터 생성된 초음파 3차원 볼륨 영상은 프로브의 종류, 변환기의 배열 형태, 변환기의 개수 등에 의해서 한 번에 관찰 가능한 관찰 영역의 크기가 제한될 수 있다. 이 때, 한 번에 관찰 가능한 관찰 영역은 프로브(11)를 대상체(40)의 소정 위치로 위치시키고, 위치의 이동 없이 상기 위치에서 획득하는 초음파 영상을 의미한다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)가 대상체(40)의 피부로부터 깊이 15cm, 시야각 60 내지 100도 정도의 관찰 영역을 한 번에 관찰 가능한 경우, 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)로부터 출력되는 3차원 볼륨 영상은 대상체(40) 내부의 장기 기관이나 또는 태아 전체를 한 번에 관찰하기 위한 용도로 활용함에 있어 제한을 가질 수 있다. 이에 따라, 보다 넓은 시역의 확보를 위해서는 순차적으로 획득한 복수의 3차원 볼륨 영상들을 합성하여, 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 것이 요구된다. 또한, 3차원 볼륨 영상들을 합성하기 위해서는 복수의 3차원 볼륨 영상들에서 합성을 위한 기준이 되는 특징 영역을 정확하게 찾는 것이 요구된다. 이러한 특징 영역은 서로 다른 관찰 영역에서 획득된 3차원 볼륨 영상들을 효율적으로 합성하는데 적절하게 이용될 수 있다. 이하에서 설명될 실시예들은 3차원 볼륨 영상들 간에 대응하는 특징 영역을 효과적으로 검색하고, 검색한 특징 영역을 기준으로 복수의 3차원 볼륨 영상들을 합성하여 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 방식을 제시한다.

도 2는 도 1에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)는 입력부(21), 영상 프로세서(22), 저장부(23) 및 출력부(24)로 구성된다. 다만, 도 2에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)는 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 도 2에 도시된 구성 요소들을 기초로 하여 여러 가지 변형이 가능함을 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들어, 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)는 사용자 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 이와 같은 사용자 인터페이스는 의료 전문가 등과 같은 사용자로부터 어떤 명령 내지 정보를 입력받기 위한 인터페이스이다. 사용자 인터페이스는 일반적으로 키보드, 마우스 등과 같은 입력 장치가 될 수도 있으나, 영상 표시 장치(30)에 표현되는 그래픽 유저 인터페이스(GUI, Graphical User interface)가 될 수도 있다.

입력부(21)는 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)로부터 볼륨 영상의 영상 데이터를 입력받는다. 이 때, 볼륨 영상은 대상체(40) 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타낸다. 일반적으로, 입력부(21)는 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)로부터 복수의 3차원 볼륨 영상의 영상 데이터들을 입력받는다. 이 때, 복수의 볼륨 영상들 각각은 서로 다른 관찰 영역을 갖는다. 예를 들어, 복수의 볼륨 영상들 중 어느 하나는 대상체(40) 내부의 태아의 머리 부분의 관찰 영역을 갖고, 복수의 볼륨 영상들 중 다른 하나는 대상체(40) 내부의 태아의 몸통 부분의 관찰 영역을 가질 수 있다. 이와 같은 입력부(21)는 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)로부터 입력받은 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 영상 프로세서(22)에 전달한다. 출력부(24)는 영상 프로세서(22)에 의해 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들로부터 합성된 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 영상 표시 장치(30)로 출력한다. 이와 같은, 입력부(21)와 출력부(24)는 영상 프로세서(22)와 3차원 볼륨 영상 생성 장치(10)를 연결하고, 영상 프로세서(22)와 영상 표시 장치(30)를 연결하기 위한 일종의 인터페이스(interface)이다. 또한, 영상 표시 장치(30)는 출력부(24)로부터 수신한 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 이용하여 볼륨 파노라마 영상을 표시한다. 이와 같은 영상 표시 장치(30)의 일 예에는 볼륨 파노라마 영상을 스크린 또는 종이 위에 디스플레이하는 장치가 포함된다. 다만, 이에 한정되지 아니한다.

저장부(23)에는 영상 프로세서(22)에서 수행되는 영상 프로세싱 과정에서 발생되는 다양한 데이터들이 저장된다. 예를 들어, 저장부(23)에는 입력부(21)로부터 입력된 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들이 저장되고, 출력부(24)로 전달되는 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터가 저장될 수 있다. 다른 예로, 저장부(23)에는 복수의 볼륨 영상들의 부분 영역들, 특징 영역들 등을 식별하는 데이터들이 저장될 수도 있다. 또한, 이러한 저장부(23)의 일 예에는 하드디스크드라이브, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리 및 메모리카드 등이 포함될 수 있다.

영상 프로세서(22)는 입력부(21)에 입력된 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 이용하여 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성한다. 이 때, 볼륨 파노라마 영상은 복수의 볼륨 영상들 각각의 관찰 영역보다 넓은 관찰 영역을 갖는 볼륨 영상을 의미한다. 도 3은 도 2에 도시된 영상 프로세서(22)에서 복수의 볼륨 영상들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 모습을 도시한 도면이다. 도 3을 통해 예시하면, 영상 프로세서(22)는 볼륨 영상들 중 제1 볼륨 영상(31)의 복셀들의 강도에 기초하여 제1 볼륨 영상으로부터 제1 부분 영역(311)을 추출한다. 이러한 제1 부분 영역은 제2 볼륨 영상(32)으로부터 추출된 제2 부분 영역(321)에 대응하는 제1 특징 영역을 의미할 수도 있다. 또한, 영상 프로세서(22)는 볼륨 영상들 중 제2 볼륨 영상(32)의 복셀들의 강도에 기초하여 제2 볼륨 영상으로부터 제2 부분 영역(321)을 추출한다. 앞서 설명된 바와 같이, 이러한 제2 부분 영역(321)은 제1 볼륨 영상(31)으로부터 추출된 제1 부분 영역(311)에 대응하는 제2 특징 영역을 의미할 수도 있다.

도 3을 참조하면, 영상 프로세서(22)는 제2 부분 영역(321)에서 제1 부분 영역(311)으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상(32)에서 제1 볼륨 영상(31)으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정한다. 이 때, 제1 부분 영역(311)과 제2 부분 영역(321)간의 변환 함수는 제1 부분 영역(311)을 기준으로 제2 부분 영역(321)을 제1 부분 영역(311)에 정합시키기 위한 제2 부분 영역(321)의 변환 함수를 의미한다. 또한, 제1 볼륨 영상(31)과 제2 볼륨 영상(32)간의 전역 변환 함수는 제1 볼륨 영상(31)을 기준으로 제2 볼륨 영상(32)을 제1 볼륨 영상(31)에 정합시키기 위한 제2 볼륨 영상(32)의 변환 함수를 의미한다. 다시 말하면, 변환 함수 결정부(222)는 부분 영역들간의 변환 함수를 확장하여 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정할 수 있다.

도 3을 참조하면, 영상 프로세서(22)는 전역 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상(32)의 영상 데이터로부터 제1 볼륨 영상(31)과 합성되는 볼륨 영상(33)의 영상 데이터를 생성한다. 이 때, 볼륨 영상(33)은 제2 볼륨 영상(32)로부터 역 변환 함수가 반영된 볼륨 영상을 의미한다. 다시 말하면, 볼륨 영상(33)은 제1 볼륨 영상(31)을 기준으로 제2 볼륨 영상(32)을 제1 볼륨 영상(31)에 정합시킨 영상을 의미할 수 있다. 도 3을 참조하면, 영상 프로세서(22)는 볼륨 영상(33)의 영상 데이터와 제1 볼륨 영상(31)의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상(34)의 영상 데이터를 생성한다. 이와 같은 영상 프로세서(22)의 동작에 대해서는 이하 보다 구체적으로 설명된다.

도 2를 참조하면, 영상 프로세서(22)는 부분 영역 추출부(221), 변환 함수 결정부(222), 합성 영상 데이터 생성부(223) 및 영상 데이터 합성부(224)로 구성된다. 또한, 영상 프로세서(22)는 상기된 바와 같은 구성 요소들의 기능을 수행하는 전용 칩(chip)들로 제작될 수도 있고, 범용 CPU와 저장부(23)에 저장된 전용 프로그램으로 구현될 수도 있다.

도 4는 도 2에 도시된 영상 프로세서(22)의 각 구성 요소들에서의 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터의 생성 과정의 흐름도이다. 이와 같은 도 4의 각 단계들은 앞서 설명된 부분 영역 추출부(221), 변환 함수 결정부(222), 합성 영상 데이터 생성부(223) 및 영상 데이터 합성부(224) 각각에 의해서 수행된다. 단계 41에서 부분 영역 추출부(221)는 복수의 볼륨 영상들 각각의 영상 데이터를 이용하여 복수의 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 부분 영역을 추출한다. 예를 들어, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상의 영상 데이터를 이용하여 제1 볼륨 영상으로부터 적어도 하나의 제1 부분 영역을 추출하고, 제2 볼륨 영상의 영상 데이터를 이용하여 제2 볼륨 영상으로부터 적어도 하나의 제2 부분 영역을 추출할 수 있다.

이와 같은 부분 영역은 볼륨 영상들 각각에 포함된 적어도 하나의 복셀로 구성된 소정 영역을 의미한다. 일반적으로, 이러한 부분 영역은 3차원적으로 표현되나 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 부분 영역은 2차원으로도 표현될 수 있다. 또한, 이러한 부분 영역에는 둘 이상의 복수의 복셀들이 포함된다. 예를 들어, 부분 영역은 볼륨 영상들 각각에 포함된 복셀들 중 20 개의 복셀들로 구성된 소정의 3차원 영역을 의미할 수 있다. 또한, 부분 영역은 둘 이상의 복수의 복셀들로 구성된 3차원 볼륨 세그먼트라 표현될 수도 있다. 부분 영역 추출부(221)는 복수의 복셀들로 구성된 부분 영역들을 추출하고, 추출된 부분 영역들의 형태적인 특성을 비교함으로써, 볼륨 영상들 상호간에 대응 영역을 보다 효율적으로 추출할 수 있다. 다만, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 부분 영역은 볼륨 영상들 각각에 포함된 복셀들 중 어느 하나 복셀로 구성된 영역을 의미할 수도 있다.

부분 영역 추출부(221)는 일반적으로 복수의 볼륨 영상들 각각의 복셀들의 강도(intensity)에 기초하여 복수의 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 부분 영역을 추출한다. 예를 들어, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상의 복셀들의 강도에 기초하여 제1 볼륨 영상으로부터 제1 부분 영역을 추출한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복수의 복셀들의 강도를 비교하고, 복수의 복셀들 중 상호간에 유사한 강도를 갖는 복셀들을 결정하고, 결정된 복셀들로 이루어진 소정 영역을 제1 부분 영역으로서 추출할 수 있다. 이 때, 유사한 강도를 갖는 복셀들은 소정 범위 내의 복셀들의 집합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 부분 영역을 구성하는 복셀들은 80이상 120이하의 강도를 갖는 복셀들일 수 있다.

상호간에 유사한 강도를 갖는 복셀들을 추출하는 일 실시예는 Maximally stable extremal regions 방식(J. Matas et al., "Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions," BMVC 2002)을 3차원적으로 이용한 방식이 포함된다. 다만, 이러한 실시예는 본 발명에 따른 하나의 실시예에 불과하므로, 본원 발명의 권리 범위가 이러한 실시예에 한정 해석되지는 않는다. 예를 들어, 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상의 포함된 복셀들 중 어느 하나의 복셀을 임의로 결정하고, 결정된 복셀의 주변 복셀들의 강도를 비교한 후, 유사한 강도를 갖는 복셀들의 집합을 추출할 수도 있고, 제1 볼륨 영상의 포함된 모든 복셀들 각각의 위치와 강도를 기준으로, 상호간에 유사한 강도를 갖는 복셀들의 집합을 추출할 수도 있다.

본 발명이 다른 실시예에 따르면, 부분 영역은 하나의 복셀로 구성된다. 이 때, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 비교하여, 복셀들 중 어느 하나를 제1 부분 영역으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 비교하여, 주변의 복셀들보다 강도가 큰 어느 하나의 복셀을 제1 부분 영역으로 결정할 수 있다.

단계 42에서 변환 함수 결정부(222)는 복수의 볼륨 영상들 각각의 부분 영역들간의 변환 함수에 기초하여 복수의 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정한다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 볼륨 영상들 중 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역과 복수의 볼륨 영상들 중 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정할 수 있다. 이 때, 제1 부분 영역과 제2 부분 영역간의 변환 함수는 제2 부분 영역에서 제1 부분 영역으로의 형태적인 특성의 변환 관계를 나타내는 변환 함수를 의미한다. 또한, 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수는 제2 볼륨 영상에서 제1 볼륨 영상으로의 형태적인 특성의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 의미한다. 이를 통해, 변환 함수 결정부(222)는 부분 영역들간의 변환 함수를 확장하여 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정할 수 있다.

부분 영역들간의 변환 함수는 일반적으로 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 의미한다. 예를 들어, 제1 부분 영역과 제2 부분 영역의 변환 함수는 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들과 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 의미할 수 있다. 이 때, 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들과 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들간의 변환 함수는 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들을 기준으로 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들을 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들로 정합시키기 위한 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들의 변환 함수를 의미한다. 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들은 제1 부분 영역에 포함된 복셀들을 의미하거나, 또는 제1 부분 영역에 포함된 복셀들과 제1 부분 영역 주변의 복셀들을 모두 포함하는 의미할 수 있다. 이와 같은 맥락으로, 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들은 제2 부분 영역에 포함된 복셀들을 의미하거나, 또는 제2 부분 영역에 포함된 복셀들과 제2 부분 영역 주변의 복셀들을 모두 포함하는 의미할 수 있다.

볼륨 영상들간의 전역 변환 함수는 일반적으로 볼륨 영상들 각각에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 의미한다. 예를 들어, 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상의 변환 함수는 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 의미할 수 있다. 이 때, 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들간의 변환 함수는 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들을 기준으로 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들을 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들로 정합시키기 위한 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들의 변환 함수를 의미한다. 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 의미할 수 있다. 이와 같은 맥락으로, 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 의미할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들 중 임계값 이상의 강도를 갖는 복셀들만을 의미할 수도 있다.

도 5는 도 4에 도시된 단계 42에서 전역 변환 함수를 결정하는 일 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5에 도시된 단계 51 및 52는 변환 함수 결정부(222)에 의해 수행된다. 단계 51에서 본 발명의 일 실시예에 따른 변환 함수 결정부(222)는 서로 다른 볼륨 영상들 각각으로부터 추출된 부분 영역들을 비교한 후, 부분 영역들 중 상호간에 대응하는 특징 영역들을 추출할 수 있다. 이 때, 특징 영역들은 부분 영역들로부터 선택된 부분 영역을 의미할 수 있다. 일반적으로, 변환 함수 결정부(222)는 서로 다른 볼륨 영상들 각각으로부터 추출된 부분 영역들 각각의 형태적인 특성에 기초하여 특징 영역들을 선택한다. 다시 말하면, 변환 함수 결정부(222)는 서로 다른 볼륨 영상들 각각으로부터 추출된 부분 영역들 중 상호간에 유사한 형태적인 특성을 갖는 부분 영역들을 특징 영역들로서 선택할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상으로부터 복수개의 제1 부분 영역들을 추출하고, 제2 볼륨 영상으로부터 복수개의 제2 부분 영역들을 추출하고, 추출된 제1 부분 영역들 각각과 추출된 제1 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 상호 비교함으로써, 제1 부분 영역들 중 어느 하나의 제1 부분 영역을 선택하고, 선택한 제1 부분 영역에 대응하는 제2 부분 영역들 중 어느 하나의 제2 부분 영역을 선택하고, 선택된 제1 부분 영역과 선택한 제2 부분 영역 각각을 제1 특징 영역 및 제2 특징 영역으로 결정할 수 있다. 다시 말하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역의 형태적인 특성과 제2 특징 영역의 형태적인 특성간의 유사성에 기초하여, 제1 부분 영역들로부터 제1 특징 영역을 선택하고, 제2 부분 영역들로부터 제2 특징 영역을 선택할 수 있다.

형태적인 특성은 일반적으로 추출된 부분 영역들 각각에 포함된 복셀들의 강도들간의 변화도에 기초하여 결정된다. 변환 함수 결정부(222)는 서로 다른 볼륨 영상들 각각으로부터 추출된 부분 영역들 각각의 복셀들의 강도들간의 변화도에 기초하여 추출된 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정하고, 결정된 형태적인 특성에 기초하여 특징 영역들을 결정한다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상으로부터 추출된 제1 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정하고, 제2 볼륨 영상으로부터 추출된 제2 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정하고, 결정된 형태적인 특성들에 기초하여 제1 부분 영역들로부터 제1 특징 영역을 선택하고, 제2 부분 영역들로부터 제2 특징 영역을 선택한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 서로 다른 볼륨 영상들 각각으로부터 추출된 부분 영역들 각각을 구(sphere) 형상의 영역으로 평활화(normalize)하고, 평활화된(normalized) 영역에 기초하여 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정한다. 도 3를 통해 예시하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상(31)으로부터 복수의 제1 부분 영역들(311, 312)을 추출하고, 제2 볼륨 영상(32)으로부터 복수의 제2 부분 영역들(321, 322, 323)을 추출하고, 추출된 제1 부분 영역들(311, 312) 및 추출된 제2 부분 영역들(321, 322, 323) 각각을 구 형상의 영역으로 평활화하고, 평활화된 영역에 기초하여 제1 부분 영역들(311, 312) 및 제2 부분 영역들(321, 322, 323) 각각의 형태적인 특성을 결정한다. 또한, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상(31)으로부터 추출된 제1 부분 영역들(311, 312) 및 제2 볼륨 영상(32)으로부터 추출된 제2 부분 영역들(321, 322, 323)의 형태적인 특성들을 비교함으로써, 제1 부분 영역들(311, 312)로부터 적어도 하나의 제1 특징 영역을 선택하고, 제2 부분 영역들(321, 322, 323)로부터 적어도 하나의 제2 특징 영역을 선택할 수 있다. 이 때, 도 5를 참조하면, 제1 특징 영역은 제1 부분 영역(311) 및 제1 부분 영역(312)으로 결정되고, 제2 특징 영역은 제2 부분 영역(321) 및 제2 부분 영역(322)으로 결정될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 추출된 부분 영역들 각각을 타원체(ellipsoid) 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역을 구(sphere) 형상의 영역으로 평활화(normalize)하고, 평활화된(normalized) 영역에 기초하여 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정한다. 이하에서 도 6을 통해 구체적으로 예시한다.

도 6은 도 3의 제1 부분 영역(311)의 형태적인 특성을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상(31)으로부터 추출된 제1 부분 영역(311)을 타원체 형상의 영역(61)으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역(61)을 구 형상의 영역(62)으로 변환하고, 구 형상의 영역(62)을 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(63)으로 변환한다. 또한, 변환 함수 결정부(222)는 이와 같은 평활화된 구 형상의 영역(63)에 기초하여 제1 부분 영역(311)의 형태적인 특성을 결정할 수 있다.

도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 부분 영역(311)을 타원체 형상의 영역(61)으로 변환한다. 일반적으로, 변환 함수 결정부(222)는 제1 부분 영역(311)에 포함된 복수의 복셀들 중 어느 하나를 타원체 형상의 영역(61)의 중심 복셀로 결정하고, 결정된 중심 복셀을 이용하여 타원체 형상의 영역(61)을 정의할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 타원체 형상의 영역(61)을 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들 각각인 x에 대하여 수학식 1과 같이 정의할 수 있다. 이 때, 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들은 앞서 설명된 바와 같이 제1 부분 영역(311)에 포함된 복셀들 또는 제1 부분 영역(311)에 포함된 복셀과 제1 부분 영역(311)의 주변의 복셀들을 모두를 의미할 수 있다. 또한, c는 타원체 형상의 영역(62)에 포함된 복셀들 중 중심 복셀을 의미하고,

는 공분산(covariance) 행렬을 의미하고, r은 타원체 형상의 영역(62)의 크기에 비례하는 상수를 의미한다. 공분산 행렬은 분산(dispersion) 행렬로도 불리우며, i, j 위치로 특정되는 공분산 행렬의 요소(element)가 랜덤 벡터의 i번째(i^th) 요소와 j번째(j^th) 요소 사이의 상관 관계의 양을 나타내는 행렬을 의미한다.

[수학식 1]

도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 타원체 형상의 영역(61)을 구 형상의 영역(62)으로 변환한다. 이 때, 구 형상 영역(62)은 앞서 설명된 타원체 형상의 영역(61)과 마찬가지로 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들 각각인 x에 대한 수학식 2와 같이 정의한다. 구체적으로, 변환 함수 결정부(222)는 구 형상의 영역(62)을 수학식 1에 포함된 공분산(covariance) 행렬의 역행렬인

가 Positive Definite Symmetric Matrix이므로 이를

의 형태로 분해(decomposition)한 후, 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들 각각인 x에 대하여 수학식 2와 같이 정의한다.

[수학식 2]

도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 구 형상의 영역(62)을 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(63)으로 변환한다. 이 때, 평활화된 구 형상의 영역(63)은 구 형상의 영역(62)으로부터 구의 중심 복셀을 기준으로 상호 직교하는 3 개의 벡터 성분들에 의해서 정의된다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 평활화된 구 형상의 영역(63)을 수학식 2에 로테이션 행렬 R을 적용하여 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들 각각인 x에 대하여 수학식 3과 같이 정의한다.

[수학식 3]

도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 4를 이용하여 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들을 변환한 후, 수학식 4에 의해 변환된 복셀들의 강도를 이용하여 로테이션 행렬 R을 결정할 수 있다. 이 때, 로테이션 행렬 R은 일반적으로 3차원을 구성하는 3 개의 벡터 성분을 구성요소로서 포함한다. 따라서, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 4를 이용하여 1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들을 변환한 후, 수학식 4에 의해 변환된 복셀들의 강도를 이용하여 강도의 변화도(gradient)의 크기가 큰 방향을 순차적으로 검출함으로써, 3 개의 벡터 성분을 결정할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 4를 이용하여 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들을 이동(wraping)하고, 강도의 변화도(gradient)의 크기에 비례하는 가중치로 변화도 방향의 히스토그램을 만든 후, 가장 빈도수가 높은 방향을 찾고 그 방향을 벡터 v1으로 결정하고, v1에 직교한 두 개의 방향 중 보다 빈도수가 높은 방향을 벡터 v2로 결정하고, v1과 v2에 모두 직교하는 방향을 벡터 v3로 결정함으로써, 로테이션 행렬 R을 결정할 수 있다. 수학식 5는 수학식 3의 로테이션 행렬 R을 나타낸다.

[수학식 4]

[수학식 5]

도 3 및 6을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 평활화된 구 형상의 영역(63)에 기초하여 제1 부분 영역(311)의 형태적인 특성을 결정할 수 있다. 구체적으로, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 3을 이용하여 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들을 변환한 후, 변환된 복셀들의 강도를 이용하여 평활화된 구 형상의 영역(63)의 일 영역별로 강도의 변화하는 정도를 나타내는 지표를 생성하여 이러한 지표들을 하나의 벡터로 집적(aggregation)시킨 형태적인 특성을 결정할 수 있다. 이와 같은 형태적인 특성은 불변하는 특징 식별자(Invariant Feature Descriptor)로 표현될 수 있다. 또한, 변화하는 정도를 나타내는 지표의 일 예에는 Intensity Gradient Orientation Histogram이 포함된다.

도 7은 평활화된 구 형상의 영역(63)의 일 영역에 포함된 복셀들의 강도들의 변화하는 정도를 나타내는 지표를 나타낸 도면이다. 도 3, 6 및 7을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 부분 영역(311)에 대응하는 복셀들로부터 평활화된 구 형상의 영역(63)의 일 영역(631)에 포함된 복셀들의 강도의 변화하는 정도를 나타내는 지표(632)를 생성한다. 또한, 변환 함수 결정부(222)는 평활화된 구 형상의 영역(63)의 다른 영역들 각각에 포함된 복셀들의 강도의 변화하는 정도를 나타내는 지표들을 생성하고, 생성된 복수의 지표들을 이용하여 제1 부분 영역(311)에 대한 형태적인 특성을 결정할 수 있다.

단계 51에서 변환 함수 결정부(222)는 제1 부분 영역들 각각의 형태적인 특성과 제2 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 비교함으로써, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역을 결정한다. 도 3를 통해 예시하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상(31)으로부터 추출된 제1 부분 영역들(311, 312) 및 제2 볼륨 영상(32)으로부터 추출된 제2 부분 영역들(321, 322, 323)의 형태적인 특성들을 비교함으로써, 제1 부분 영역들(311, 312)로부터 적어도 하나의 제1 특징 영역을 선택하고, 제2 부분 영역들(321, 322, 323)로부터 적어도 하나의 제2 특징 영역을 선택할 수 있다. 이 때, 도 3를 참조하면, 제1 특징 영역은 제1 부분 영역(311) 및 제1 부분 영역(312)으로 결정되고, 제2 특징 영역은 제2 부분 영역(321) 및 제2 부분 영역(322)으로 결정될 수 있다.

일반적으로, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역의 형태적인 특성과 제2 특징 영역의 형태적인 특성간의 유사성에 기초하여, 제1 부분 영역들로부터 제1 특징 영역을 선택하고, 제2 부분 영역들로부터 제2 특징 영역을 선택할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이 이와 같은 형태적인 특성은 불변하는 특징 식별자로 표현될 수 있다. 또한, 이와 같은 형태적인 특성의 일 예는 평활화된 영역의 일 영역별로 강도의 변화하는 정도를 나타내는 지표를 생성하여 이러한 지표들을 하나의 벡터로 집적(aggregation)시킨 도 7에 도시된 도면 부호 632의 형태가 가능하다. 다만, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 이러한 형태적인 특성은 추출된 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 강도들간의 변화도, 추출된 부분 영역들 각각의 크기 및 추출된 부분 영역들 각각에 포함된 복셀들의 강도들 각각의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수도 있다. 이 때, 추출된 부분 영역들 각각의 크기는 추출된 부분 영역들 각각에 포함된 복셀의 개수를 의미한다. 또한, 추출된 부분 영역들 각각에 포함된 복셀들 강도들 각각의 크기가 고려되는 것은 복수의 부분 영역들 중 어느 하나의 부분 영역에 포함된 복셀들의 강도와 복수의 부분 영역들 중 다른 하나의 부분 영역에 포함된 복셀들의 강도간에 유사성이 존재한다는 것을 의미한다. 이 때, 복수의 부분 영역들 중 어느 하나의 부분 영역에 포함된 복셀들의 강도들의 평균과 복수의 부분 영역들 중 다른 하나의 부분 영역에 포함된 복셀들의 강도들의 평균이 동일하거나 소정 범위 안에서 유사한 경우, 어느 하나의 부분 영역과 다른 하나의 부분 영역 사이에는 유사성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 이와 같이, 형태적인 특성은 추출된 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 강도들간의 변화도 뿐만 아니라, 이와 같은 복셀들의 강도들간의 변화도와 다른 요소들을 복합적으로 고려하여 결정될 수도 있다.

단계 52에서 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정한다. 이 때, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수는 제1 특징 영역을 기준으로 제2 특징 영역을 제1 특징 영역에 정합시키기 위한 제2 특징 영역의 변환 함수를 의미한다. 또한, 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수는 제1 볼륨 영상을 기준으로 제2 볼륨 영상을 제1 볼륨 영상에 정합시키기 위한 제2 볼륨 영상의 변환 함수를 의미한다. 다시 말하면, 변환 함수 결정부(222)는 특징 영역들간의 변환 함수를 확장하여 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정하는 것이다. 또한, 이와 같은 제1 특징 영역은 제1 부분 영역들 중 어느 하나의 제1 부분 영역이고, 제2 특징 영역은 제2 부분 영역들 중 어느 하나이기 때문에, 제1 특징 영역, 제2 특징 영역, 제1 볼륨 영상 및 제2 볼륨 영상에 대한 설명되지 아니한 사항은 앞에 설명된 것에 의한다.

단계 52에서 변환 함수 결정부(222)는 추출된 특징 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 변환하는 적어도 하나의 파라미터를 결정하고, 결정된 파라미터에 기초하여 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 결정하고, 결정된 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정한다. 일반적으로, 추출된 특징 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 변환하는 것은 추출된 특징 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 평활화(normalize)하는 것을 의미할 수 있다. 또한, 앞서 설명된 바와 같이, 특징 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 평활화하는 것은 특징 영역들 각각을 타원체 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역을 구 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역을 평활화된 구 형 상의 영역으로 평활화하는 것을 의미할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이 제1 특징 영역은 제1 부분 영역들 중 어느 하나의 제1 부분 영역이고, 제2 특징 영역은 제2 부분 영역들 중 어느 하나에 해당하기 때문에, 추출된 특징 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 평활화하는 것은 앞서 설명된 추출된 부분 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 평활화하는 것에 대응한다.

따라서, 단계 52에서 변환 함수 결정부(222)는 수학식 1 내지 5를 이용하여 추출된 특징 영역들 각각을 타원체 형상의 영역으로 변환하고, 타원체 형상의 영역을 구 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역을 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역으로 변환할 수 있다. 다만, 단계 51에서 변환 함수 결정부(222)가 수학식 1 내지 5를 이용하여 추출된 특징 영역들 각각에 대응하는 부분 영역들에 대한 평활화를 이미 수행한 경우, 그 수행 결과를 그대로 이용할 수도 있다.

일반적으로, 적어도 하나의 파라미터는 추출된 특징 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 파라미터 및 추출된 특징 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다. 이 때, 추출된 특징 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 파라미터의 일 예는 수학식 1에서의 공분산 행렬이고, 추출된 특징 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 파라미터의 일 예는 수학식 3에서의 로테이션 행렬이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역을 구 형상의 영역으로 변환하는 제1 파라미터와 제2 특징 영역을 구 형상의 영역으로 변환하는 제2 파라미터를 결정하고, 결정된 제1 파라미터와 제2 파라미터에 기초하여 제1 부분 영역과 제2 부분 영역간의 변환 함수를 결정한다. 이 때, 제1 파라미터에는 제1 특징 영역에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 제1 파라미터 및 제1 특징 영역에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 제1 파라미터 중 적어도 하나가 포함된다. 이와 같은 맥락으로, 제2 파라미터에는 제2 특징 영역에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 제2 파라미터 및 제2 특징 영역에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 제2 파라미터 중 적어도 하나가 포함된다.

도 8은 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 8을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상의 제1 특징 영역(81)을 구 형상의 영역으로 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(813)을 생성한다. 이 때, 앞서 설명된 바와 같이, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 1 내지 5를 이용하여, 제1 볼륨 영상의 제1 특징 영역(81)을 타원체 형상의 영역(811)으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역(811)을 구 형상의 영역(812)으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역(812)을 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(813)을 생성할 수 있다. 이와 같은 맥락으로, 변환 함수 결정부(222)는 제2 볼륨 영상의 제2 특징 영역(82)을 구 형상의 영역으로 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(823)을 생성한다. 이 때, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 1 내지 5를 이용하여, 제1 볼륨 영상의 제1 특징 영역(82)을 타원체 형상의 영역(821)으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역(821)을 구 형상의 영역(822)으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역(822)을 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(823)을 생성할 수 있다.

도 8을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 추출된 특징 영역들(81, 82) 각각을 구 형상의 영역으로 변환하는 적어도 하나의 파라미터를 결정하고, 결정된 파라미터에 기초하여 제1 특징 영역(81)과 제2 특징 영역(82)간의 변환 함수를 결정한다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들 각각인 x₁에 대하여 수학식 3으로부터 변형된 수학식 6과 같이 정의할 수 있다. 이 때, c₁는 타원체 형상의 영역(812)에 포함된 복셀들 중 중심 복셀을 의미하고,

는 공분산(covariance) 행렬을 의미하고, R₁은 제1 특징 영역(81)의 로테이션 행렬을 의미한다. 이와 같은 맥락으로, 변환 함수 결정부(222)는 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들 각각인 x₂에 대하여 수학식 3으로부터 변형된 수학식 7과 같이 정의할 수 있다. 이 때, c₂는 타원체 형상의 영역(822)에 포함된 복셀들 중 중심 복셀을 의미하고,

는 공분산(covariance) 행렬을 의미하고, R₂은 제2 특징 영역(82)의 로테이션 행렬을 의미한다.

[수학식 6]

[수학식 7]

도 8을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 결정된 파라미터에 기초하여 제1 특징 영역(81)과 제2 특징 영역(82)간의 변환 함수를 결정한다. 이 때, 결정된 파라미터는 제1 특징 영역(81)에 대한 제1 파라미터와 제2 특징 영역(82)에 대한 제2 파라미터를 포함한다. 또한, 앞서 설명된 바와 같이, 제1 파라미터에는 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 제1 파라미터 및 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 제1 파라미터 중 적어도 하나가 포함되고, 제2 파라미터에는 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 제2 파라미터 및 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 제2 파라미터 중 적어도 하나가 포함된다. 또한, 위치 이동을 나타내는 제1 파라미터 및 제2 파라미터 각각은 공분산 행렬을 의미하고, 방향 변환을 나타내는 제1 파라미터 및 제2 파라미터 각각은 로테이션 행렬을 의미할 수 있다.

도 8을 참조하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 파라미터와 제2 파라미터에 기초하여 제1 특징 영역(81)과 제2 특징 영역(82)간의 변환 함수를 결정한다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 6 및 수학식 7로부터 변형된 수학식 8과 같이 정의할 수 있다. 수학식 8과 도면 8을 참조하면, 제1 특징 영역(81)과 제2 특징 영역(82)간의 변환 함수는 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들 각각을 나타내는 x₂가 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들 각각을 나타내는 x₁으로 변환되는 관계로 정의될 수 있다. 다시 말하면, 도면 8에 도시된 바와 같이, 변환 함수 결정부(222)는 수학식 8을 통해 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들을 구 형상의 영역으로 평활화하여 평활화된 구 형상의 영역(823)으로 변환하고, 평활화된 구 형상의 영역(823)과 평활화된 구 형상의 영역(813)의 유사성에 기초하여, 평활화된 구 형상의 영역(813)을 역(Inverse) 평활화(Normalizing)하여 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들로 변환함으로써, 제2 특징 영역(82)에 대응하는 복셀들을 제1 특징 영역(81)에 대응하는 복셀들로 변환할 수 있다.

[수학식 8]

본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계 51에서 변환 함수 결정부(222)는 적어도 하나의 제1 부분 영역으로부터 어느 하나의 제1 특징 영역을 선택하고, 선택된 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역을 적어도 하나의 제2 부분 영역으로부터 선택한다. 이와 같은, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역은 상호 간에 제1 대응쌍으로 정의된다. 이와 마찬가지로, 변환 함수 결정부(222)는 적어도 하나의 제1 부분 영역으로부터 다른 하나의 제1 특징 영역을 선택하고, 선택된 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역을 적어도 하나의 제2 부분 영역으로부터 선택한다. 이와 같은 다른 하나의 제1 특징 영역과 제2 특징 영역은 상호 간에 제2 대응쌍으로 정의된다. 다시 말하면, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 제1 특징 영역들 각각과 복수의 제2 특징 영역들 각각간의 복수의 대응쌍들을 선택할 수 있다. 도 3을 통해 예시하면, 변환 함수 결정부(222)는 제1 볼륨 영상(31)으로부터 추출된 복수의 제1 부분 영역들(311, 312) 각각과 제2 볼륨 영상(32)으로부터 추출된 복수의 제2 부분 영역들(321, 322, 323) 각각을 비교하여, 제1 대응쌍에 포함되는 제1 특징 영역(311)과 제2 특징 영역(321)을 선택하고, 제2 대응쌍에 포함되는 제1 특징 영역(321)과 제2 특징 영역(322)을 선택할 수 있다. 이와 같이, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 대응쌍들을 선택할 수 있다.

단계 52에서 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정한다. 이 때, 전역 변환 함수는 일반적으로 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수는 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 의미할 수 있다. 이 때, 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들간의 변환 함수는 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들을 기준으로 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들을 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들로 정합시키기 위한 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들의 변환 함수를 의미한다. 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 의미할 수 있다. 이와 같은 맥락으로, 제2 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 의미할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 볼륨 영상에 대응하는 복셀들은 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들 중 임계값 이상의 강도를 갖는 복셀들만을 의미할 수도 있다. 따라서, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정하는 것은 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들로부터 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들로의 변환을 의미할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 나타내는 수학식 8을 이용하여 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들로부터 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들로의 변환을 수행할 수 있다.

앞서 설명된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 대응쌍들을 이루는 복수의 제1 특징 영역들 각각과 복수의 제2 특징 영역들 각각에 대한 변환 함수를 결정한다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 제1 특징 영역들 중 어느 하나의 제1 특징 영역과 이러한 어느 하나의 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역들 중 다른 하나의 제2 특징 영역간의 제1 변환 함수를 결정하고, 복수의 제1 특징 영역들 중 다른 하나의 제1 특징 영역과 이러한 다른 하나의 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역들 중 다른 하나의 제2 특징 영역간의 제2 변환 함수를 결정할 수 있다. 또한, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 변환 함수들에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정할 수도 있다. 또한, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 변환 함수들 중 적어도 하나의 변환 함수를 선택하고, 선택된 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정할 수도 있다.

일반적으로, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 변환 함수들 중 적어도 하나를 선택함에 있어서, 각각의 변환 함수들 각각에 기초하여 제2 볼륨 영상을 제1 볼륨 영상을 기준으로 이동(wraping)하고, 이동한 결과들을 비교하여 적어도 하나의 변환 함수를 선택할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제2 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과를 비교한 후, 비교 결과에 따라 제1 변환 함수 및 제2 변환 함수 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 일반적으로, 변환 함수 결정부(222)는 제1 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제2 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과를 비교함에 있어서, 볼륨 간 유사도를 이용한다. 이 때, 볼륨 간 유사도는 제1 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제1 볼륨 영상간의 유사도를 의미한다. 이와 마찬가지로, 볼륨 간 유사도는 제2 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제1 볼륨 영상간의 유사도를 의미할 수도 있다. 따라서, 변환 함수 결정부(222)는 제1 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제1 볼륨간의 제1 유사도를 계산하고, 제2 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상을 이동시킨 결과와 제1 볼륨간의 제2 유사도를 계산한 후, 제1 유사도와 제2 유사도를 비교한 결과 보다 높은 유사도를 갖는 제1 유사도를 선택하고, 제1 유사도에 대응하는 제1 변환 함수를 선택할 수 있다. 이 때, 볼륨 간 유사도는 제1 볼륨 영상과 이동한 제2 볼륨 영상간의 복셀들의 강도의 분포 유사도, 동일 위치에 대응하는 복셀들간의 강도의 변화(gradient)의 크기 및 방향의 유사도가 이용될 수 있다. 이 때, 복셀들의 강도의 분포 유사도의 일 예는 Normalized Mutual Information이다.

변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정한다. 이 때, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수는 앞서 설명된 바와 같이 복수의 유사도들에 기초하여 복수의 변환 함수들 중 선택된 적어도 하나의 변환 함수를 의미할 수도 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 변환 함수들 중 M 개의 변환 함수를 선택하고, 이와 같은 M 개의 변환 함수들에 최적화 알고리즘을 적용하여, 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 유사도를 최대화하는 전역 변환 함수를 결정할 수 있다. 이 때, 최적화 알고리즘의 일 예는 Downhill Simplex이다. 다만, 이와 같은 최적화 알고리즘은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 다양하게 선택될 수 있다. 예를 들어, 최적화 알고리즘은 Downhill simplex 알고리즘뿐만 아니라, Conjugate Gradient 알고리즘, Powell 알고리즘 등이 선택될 수도 있고, 복수의 최적화 알고리즘들을 함께 선택될 수도 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 복수의 변환 함수들로부터 선택된 변환 함수들이 N (M>N)개 존재하는 경우, 부족한 L 개(L=M-N)의 변환 함수들은 N 개의 변환 함수들 각각의 주변에서 샘플링하여 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 최적화 알고리즘의 적용 없이, 복수의 변환 함수들 중 적어도 하나의 변환 함수를 그대로 이용하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 변환 함수 결정부(222)는 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 나타내는 수학식 8을 전역 변환 함수로 결정할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환 함수 결정부(222)는 결정된 전역 변환 함수에 대한 미세 보정(Refinement)을 수행한다. 이를 위해, 변환 함수 결정부(222)는 결정된 전역 변환 함수를 제2 볼륨 영상에 적용하고, 적용된 제2 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 변환 함수를 샘플링한 후, 샘플링 한 변환 함수에 최적화 알고리즘을 다시 적용함으로써, 전역 변환 함수에 대한 미세 보정을 수행할 수 있다. 이와 같이 미세 보정은 전역 변환 함수를 갱신하는 것을 의미한다.

앞서 설명된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 부분 영역은 하나의 복셀로 이루어진 영역을 의미할 수 있고, 이를 위해 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 비교하여, 복셀들 중 어느 하나를 제1 부분 영역으로 결정할 수도 있다. 예를 들어, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 비교하여, 주변의 복셀들보다 강도가 큰 어느 하나의 복셀을 제1 부분 영역으로 결정할 수 있다. 이와 같은 맥락으로, 부분 영역 추출부(221)는 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 비교하여, 주변의 복셀들보다 강도가 큰 어느 하나의 복셀을 제2 부분 영역으로 결정할 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 9를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 단계 51에서 부분 영역 추출부(221)는 하나의 복셀로 이루어진 적어도 하나의 제1 부분 영역으로부터 제1 특징 영역(91)을 결정하고, 하나의 복셀로 이루어진 적어도 하나의 제2 부분 영역으로부터 제2 특징 영역(92)을 결정한다. 이를 위해, 부분 영역 추출부(221)는 적어도 하나의 제1 부분 영역 및 적어도 하나의 제2 부분 영역 각각을 구 형상의 영역들(911, 921)로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역들(911, 921)을 평활화하여 평활화된 구형상의 영역들(912, 922)을 생성하고, 생성된 평활화된 구형상의 영역들(912, 922)로부터 결정된 형태적인 특성들에 기초하여 적어도 하나의 제1 부분 영역으로부터 제1 특징 영역(91)을 선택하고, 제2 부분 영역으로부터 제2 특징 영역(92)을 선택할 수 있다.

또한, 단계 52에서 부분 영역 추출부(221)는 하나의 복셀로 이루어진 제1 특징 영역(91)과 하나의 복셀로 이루어진 제2 특징 영역(92)간의 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 제2 볼륨 영상간의 전역 변환 함수를 결정한다. 이와 같이, 다른 실시예에 따른 단계 51 및 단계 52는 앞서 설명된 복수의 복셀들로 이루어진 부분 영역들에 대해 설명된 내용에 의해 뒷받침된다. 다만, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1 부분 영역, 제2 부분 영역, 제1 특징 영역(91) 및 제2 특징 영역(92) 각각은 하나의 복셀로 이루어지기 때문에, 앞서 설명된 수학식 6 및 7은 공분산 행렬이 배제된 수학식 9 및 10으로 대체될 수 있다. 또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 제1 특징 영역(91)과 제2 특징 영역(92)간의 변환 함수는 아래와 같은 수학식 11로 표현될 수 있다. 나아가, 수학식 11로부터 볼륨 영상들간에 회전을 배제한 수학식 12도 가능할 것이다.

[수학식 9]

[수학식 10]

[수학식 11]

[수학식 12]

또한, 이와 같이 다른 실시예에 따른 단계 51 및 단계 52에 대해 설명되지 아니한 내용은 앞서 설명된 복수의 복셀들로 이루어진 부분 영역들에 대해 설명된 내용과 동일하거나 당업자에 의해 용이하게 유추가능하므로 이하 설명을 생략하도록 하겠다.

지금까지 도 4의 단계 42에 대한 일 실시예로서 단계 51 및 52을 설명하였으나, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 부분 영역 추출부(221)는 단계 42만을 수행할 수도 있다. 다시 말하면, 부분 영역 추출부(221)는 복수의 제1 부분 영역들로부터 적어도 하나의 제1 특징 영역을 선택하고, 복수의 제2 부분 영역들로부터 적어도 하나의 제2 특징 영역을 선택하는 과정 없이, 적어도 하나의 제1 부분 영역에 대응하는 적어도 하나의 제2 부분 영역을 추출하고, 추출된 제1 부분 영역과 제2 부분 영역간의 변환 함수에 기초하여 전역 변환 함수를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 부분 영역 추출부(221)는 제1 볼륨 영상으로부터 적어도 하나의 제1 부분 영역을 추출하고, 추출된 적어도 하나의 제1 부분 영역들 각각에 대응하는 적어도 하나의 제2 부분 영역을 추출하고, 추출된 제1 부분 영역들 각각과 추출된 제2 부분 영역들 각각의 변환 함수에 기초하여 전역 변환 함수를 결정할 수 있다. 이 경우, 어느 하나의 제1 부분 영역에 대응하는 어느 하나의 제2 부분 영역 각각은 유사한 형태적인 특성을 가질 수 있다. 결론적으로, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1 특징 영역은 복수의 제1 부분 영역들 중 어느 하나의 제1 부분 영역이고, 제2 특징 영역은 복수의 제2 부분 영역들 중 어느 하나의 제2 부분 영역으로 표현될 수 있는 것이다.

단계 43에서 합성 영상 데이터 생성부(223)는 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성한다. 이 때, 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터는 볼륨 파노라마 영상의 생성을 위해 제1 볼륨 영상과 합성되는 영상 데이터를 의미한다. 도 3을 참조하면, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 전역 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상(32)의 영상 데이터로부터 제1 볼륨 영상(31)과 합성되는 볼륨 영상(33)의 영상 데이터를 생성한다. 이 때, 볼륨 영상(33)은 제2 볼륨 영상(32)에 전역 변환 함수가 반영된 것을 의미한다. 따라서, 볼륨 영상(33)은 제1 볼륨 영상(31)을 기준으로 제2 볼륨 영상(32)을 제1 볼륨 영상(31)에 정합시킨 영상을 의미할 수 있다.

일반적으로, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 전역 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 기준으로 제2 볼륨 영상에 포함된 복셀들을 이동하여 합성되는 볼륨 영상의 복셀들을 생성한다. 이 때, 전역 변환 함수는 앞서 설명된 바와 같이, 제1 특징 영역과 제2 특징 영역간의 변환 함수에 최적화 알고리즘을 적용한 전역 변환 함수를 의미할 수도 있고, 최적화 알고리즘을 적용하지 아니한 전역 변환 함수를 의미할 수도 있다.

단계 44에서 영상 데이터 합성부(224)는 제1 볼륨 영상의 영상 데이터와 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성한다. 도 3을 통해 예시하면, 영상 데이터 합성부(224)는 볼륨 영상(33)의 영상 데이터와 제1 볼륨 영상(31)의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상(34)의 영상 데이터를 생성한다.

영상 데이터 합성부(224)는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각과 합성되는 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각을 합성하여 볼륨 파노라마 영상을 생성한다. 일반적으로, 앞서 전역 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상으로부터 생성된 합성되는 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각은 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각에 대응한다. 그럼에도 불구하고, 합성되는 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각의 강도와 합성되는 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각에 대응하는 제1 볼륨 영상에 포함된 복셀들 각각의 강도는 다를 수 있다. 이러한 강도의 차이는 일반적으로 초음파 신호의 쉐도우(shadow) 효과에 의해서 나타날 수 있다. 이 경우, 영상 데이터 합성부(224)는 제1 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도와 합성되는 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도에 기초하여 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 데이터 합성부(224)는 제1 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도와 합성되는 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도 중 더 낮은 강도 또는 더 높은 강도를 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도로 결정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상 데이터 합성부(224)는 제1 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도와 합성되는 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도의 평균을 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도로 결정할 수도 있다. 이하에서는 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도를 결정하는 다른 일 예를 설명하도록 한다.

영상 데이터 합성부(224)는 수학식 13을 통해 제1 볼륨 영상의 복셀들의 강도에 기초하여 합성되는 볼륨 영상의 복셀들의 강도를 제1 볼륨 영상의 복셀들의 강도와 유사해지도록 조정한다. 이 때,

은 합성되는 볼륨 영상 내 임의 위치의 복셀의 강도를 의미하고,

은 조정된 임의 위치의 복셀의 강도를 의미하고,

은 제1 볼륨 영상 내 복셀들의 강도들의 평균을 의미하고,

은 합성되는 볼륨 영상 내 복셀들 강도들의 평균을 의미하고,

은 제1 볼륨 영상 내 복셀들의 강도들의 표준편차를 의미하고,

은 합성되는 볼륨 영상 내 복셀들의 강도들의 표준편차를 의미한다.

[수학식 13]

영상 데이터 합성부(224)는 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 제1 볼륨 영상에만 속하는 복셀들의 강도는 제1 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도를 이용하여 결정하고, 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 합성되는 볼륨 영상에만 속하는 복셀들의 강도는 합성되는 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도를 이용하여 결정한다. 이 때, 영상 데이터 합성부(224)는 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 합성되는 볼륨 영상에만 속하는 복셀들의 강도는 앞서 합성되는 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도로부터 조정된 강도를 이용하여 결정할 수도 있다. 또한, 영상 데이터 합성부(224)는 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 제1 볼륨 영상에도 속하고 합성되는 볼륨 영상에도 속하는, 즉 공통 영역에 속하는 복셀들의 강도는 제1 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도와 합성되는 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도를 모두 고려하여 결정한다. 이 때, 제1 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도와 합성되는 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도를 모두 고려하여 결정하는 것은 제1 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도와 합성되는 볼륨 영상에 속하는 복셀들의 강도의 평균으로 결정하는 것을 의미할 수 있다.

도 10은 도 4에 도시된 단계 43에서 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 일 실시예를 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 10의 단계 101 내지 단계 103은 합성 영상 데이터 생성부(223)에 의해 수행된다. 단계 101에서 합성 영상 데이터 생성부(223)는 전역 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성한다. 이와 같은, 단계 101에 대한 설명은 앞서 단계 43에 대한 일 실시예를 설명한 내용과 동일하거나 당업자에 의해 용이하게 유추 가능하여 이하 생략한다.

단계 102에서 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상으로부터 분할된 적어도 하나의 지역 볼륨 영상에 기초하여 지역 변환 함수를 결정한다. 구체적으로, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상을 복수개의 지역 볼륨 영상들로 분할하고, 분할된 지역 볼륨 영상들 각각에 기초하여 지역 볼륨 영상들 각각에 대한 지역 변환 함수를 결정한다.

도 11은 합성되는 볼륨 영상으로부터 적어도 하나의 지역 볼륨 영상을 분할하는 일 실시예를 나타낸 도면이다. 도 11을 통해 예시하면, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상(111)을 복수개의 지연 볼륨 영상들(112)로 분할하고, 분할된 지연 볼륨 영상들(112) 각각에 대한 지역 변환 함수를 결정한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들(112) 각각에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상들에 대응하는 복셀들간의 변환 함수에 기초하여 지역 볼륨 영상들(112) 각각에 대한 지역 변환 함수를 결정한다. 이 때, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들(112) 각각에 대응하는 복셀들과 제2 볼륨 영상들에 대응하는 복셀들간의 변환 함수를 초기값으로 하여 최적화 알고리즘을 적용함으로써, 지역 볼륨 영상들(112) 각각에 대한 지역 변환 함수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들(112) 각각의 초기 지역 변환 함수 (I, O)과 초기 지역 변환 함수의 주변에서 샘플링 한 지역 변혼 특성에 기초하여 최적화 알고리즘을 적용할 수 있다. 이 때, I는 3행 3열의 단위 행렬을 의미하고, O는 3 차원 0 벡터를 의미한다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들(112) 중 어느 하나의 지역 볼륨 영상의 지역 변환 함수를 결정하기 위해, 지역 볼륨 영상들(112) 중 어느 하나의 지역 볼륨 영상의 주변 지역 볼륨 영상의 지역 변환 함수를 이용할 수도 있다. 예를 들어, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들(112) 중 어느 하나의 지역 볼륨 영상의 주변 지역 볼륨 영상의 지역 변환 함수를 이용하여 지역 볼륨 영상들(112) 중 어느 하나의 지역 볼륨 영상의 지역 변환 함수에 대한 보간(Interpolation)을 수행할 수도 있다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상들(111)을 계층적으로 분할한다. 예를 들어, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상들(111)을 4 개의 영역으로 분할하여 지역 볼륨 영상들(112)을 생성하고, 생성된 지역 볼륨 영상들(112) 각각을 분할하여 지역 볼륨 영상들(113)을 생성할 수 있다. 일반적으로, 지역 볼륨 영상들 중 텍스쳐가 많은 지역 볼륨 영상은 보다 작은 영역으로 분할할수록 보다 정확한 지연 변환 함수가 획득된다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 데이터 생성부(223)는 지역 볼륨 영상들 각각에 포함된 텍스쳐의 양을 고려하여 지역 볼륨 영상들 각각마다 얼마나 작은 영역으로 분할할지를 적응적으로 결정할 수도 있다.

단계 103에서 합성 영상 데이터 생성부(223)는 결정된 지역 변환 함수에 기초하여 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 갱신한다. 구체적으로, 합성 영상 데이터 생성부(223)는 합성되는 볼륨 영상으로부터 분할된 지역 볼륨 영상들 각각에 지역 볼륨 영상들 각각의 지역 변환 함수를 적용하여, 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 갱신할 수 있다. 단계 101 내지 단계 103에 대해서 설명하지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 9에 의해 설명된 내용과 동일 또는 당업자에 의해 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략한다.

도 12은 본 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법의 동작 흐름도이다. 도 12에 도시된 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은 도 2에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 2에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 12에 도시된 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법에도 적용된다.

단계 121에서 입력부(21)는 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는다. 단계 122에서 부분 영역 추출부(221)는 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출한다. 단계 123에서 변환 함수 결정부(222)는 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상에서 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정한다. 단계 124에서 합성 영상 데이터 생성부(223)는 전역 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터, 볼륨 파노라마 영상의 생성을 위해 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성한다.

도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법의 동작 흐름도이다. 도 13에 도시된 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은 도 2에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 2에 도시된 볼륨 파노라마 영상 생성 장치(20)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 13에 도시된 실시예에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법에도 적용된다.

단계 131에서 입력부(21)는 대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는다. 단계 122에서 부분 영역 추출부(221)는 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출한다. 단계 133에서 변환 함수 결정부(222)는 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 제2 볼륨 영상에서 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정한다. 영상 데이터 합성부(224)는 전역 변환 함수에 기초하여 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성한다.

도 12 및 13을 통해 설명된 실시예들에 따른 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

20 ... 볼륨 파노라마 영상 생성 장치
22 ... 영상 프로세서
221 ... 부분 영역 추출부
222 ... 변환 함수 결정부
223 ... 합성 영상 데이터 생성부
224 ... 영상 데이터 합성부

Claims

대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 단계;
상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 단계;
제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 단계; 및
상기 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
상기 제2 부분 영역에 대응하는 복셀들 각각에서 상기 제1 부분 영역에 대응하는 복셀들 각각으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 전역 변환 함수를 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
상기 제2 부분 영역에서 상기 제1 부분 영역으로의 형태적인 특성의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 전역 변환 함수를 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 부분 영역을 추출하는 단계는,
상기 볼륨 영상들 각각을 구성하는 복셀들의 강도(intensity)에 기초하여 상기 볼륨 영상들 각각으로부터 상기 복셀들 중 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제4 항에 있어서,
상기 부분 영역을 추출하는 단계는,
상기 복셀들 중 유사한 강도를 갖는 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
추출된 부분 영역들 각각의 형태적인 특성에 기초하여 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역들 각각과 제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역들 각각을 비교함으로써, 상기 제1 부분 영역들로부터 선택된 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역을 상기 제2 부분 영역들로부터 선택하는 단계; 및
상기 제2 특징 영역에서 상기 제1 특징 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 단계를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제6 항에 있어서,
상기 제1 특징 영역에 대응하는 제2 특징 영역을 선택하는 단계는,
상기 제1 특징 영역의 형태적인 특성과 상기 제2 특징 영역의 형태적인 특성간의 유사성에 기초하여 상기 제2 특징 영역을 선택하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제6 항에 있어서,
상기 형태적인 특성은 추출된 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 강도들간의 변화도에 기초하여 결정되는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제6 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
추출된 부분 영역들 각각을 구(sphere) 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역에 기초하여 상기 추출된 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제9 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
추출된 부분 영역들 각각을 타원체(ellipsoid) 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 타원체 형상의 영역을 구 형상의 영역으로 변환하고, 변환된 구 형상의 영역을 평활화된(normalized) 구 형상의 영역으로 평활화(normalize)하고, 평활화된 구 형상의 영역에 대응하는 복셀들의 강도에 기초하여 상기 추출된 부분 영역들 각각의 형태적인 특성을 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 전역 변환 함수를 결정하는 단계는,
상기 추출된 부분 영역들 각각을 구 형상의 영역으로 평활화(normalize)하는 적어도 하나의 파라미터를 결정하고, 결정된 파라미터에 기초하여 상기 제2 부분 영역에서 상기 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 상기 변환 함수를 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제11 항에 있어서,
상기 파라미터는 상기 추출된 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 위치 이동을 나타내는 파라미터 및 상기 추출된 부분 영역들 각각에 대응하는 복셀들의 방향 변환을 나타내는 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제11 항에 있어서,
상기 파라미터는 상기 제1 부분 영역을 구 형상의 영역으로 평활화하는 제1 파라미터와 상기 제2 부분 영역을 구 형상의 영역으로 평활화하는 제2 파라미터를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계는,
상기 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계;
상기 합성되는 볼륨 영상으로부터 분할된 복수의 지역 볼륨 영상들 각각에 기초하여 지역(local) 변환 함수를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 지역 변환 함수에 기초하여 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 갱신하는 단계를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항에 있어서,
상기 볼륨 파노라마 영상 생성 방법은, 상기 제1 볼륨 영상의 영상 데이터와 상기 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제15 항에 있어서,
상기 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성하는 단계는, 상기 제1 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도와 상기 합성되는 볼륨 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도에 기초하여 상기 볼륨 파노라마 영상의 복셀들 중 어느 하나의 강도를 결정하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 단계;
상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 단계;
제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수를 결정하는 단계;
상기 변환 함수로부터 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 단계; 및
상기 전역 변환 함수에 기초하여 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들로부터 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 단계를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 방법.
제1 항 내지 제17 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
대상체 내부의 관찰 영역을 3차원적으로 나타내는 복수의 볼륨 영상들의 영상 데이터들을 입력받는 입력부;
상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 부분 영역을 추출하고, 추출된 부분 영역들 간의 변환 함수에 기초하여 상기 볼륨 영상들간의 전역 변환 함수를 결정하고, 결정된 전역 변환 함수에 기초하여 상기 볼륨 영상들로부터 합성된 볼륨 파노라마 영상을 생성하는 영상 프로세서; 및
상기 생성된 볼륨 파노라마 영상을 출력하는 출력부를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 장치.
제19 항에 있어서,
상기 영상 프로세서는,
상기 볼륨 영상들 각각으로부터 적어도 하나의 복셀로 구성된 부분 영역을 추출하는 부분 영역 추출부;
제2 볼륨 영상의 제2 부분 영역에서 제1 볼륨 영상의 제1 부분 영역으로의 변환 관계를 나타내는 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상에서 상기 제1 볼륨 영상으로의 변환 관계를 나타내는 전역 변환 함수를 결정하는 변환 함수 결정부;
상기 전역 변환 함수에 기초하여 상기 제2 볼륨 영상의 영상 데이터로부터 상기 제1 볼륨 영상과 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 생성하는 합성 영상 데이터 생성부; 및
상기 제1 볼륨 영상의 영상 데이터와 상기 합성되는 볼륨 영상의 영상 데이터를 합성하여 볼륨 파노라마 영상의 영상 데이터를 생성하는 영상 데이터 합성부를 포함하는 볼륨 파노라마 영상 생성 장치.