KR20140108371A

KR20140108371A - 의료영상에서 병변을 분할하는 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20140108371A
Application number: KR1020130019930A
Authority: KR
Inventors: 박문호; 이명은; 김예훈; 김종효; 김중회; 성영경; 유신상; 조백환; 진형민
Original assignee: 삼성전자주식회사; 서울대학교산학협력단
Priority date: 2013-02-25
Filing date: 2013-02-25
Publication date: 2014-09-11
Also published as: US20140241606A1; US9536316B2; KR102042202B1

Abstract

의료영상에서 병변을 분할하는 장치에 관한 것으로, 그 장치는 일 양상에 따르면 하나 이상의 후보 병변에 대해 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 의료 영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득하는 제1 분할부와, 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정하고, 그 결정된 분할 대상 병변에 대해 제2 분할 파라미터를 사용하여 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 획득하는 제2 분할부를 포함할 수 있다.

Description

의료영상에서 병변을 분할하는 장치 및 방법{LESION SEGMENTATION APPARATUS AND METHOD IN MEDICAL IMAGE}

의료영상에서 병변을 분할하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 컴퓨터 보조 진단(CAD, Computer Aided Diagnosis) 기술을 이용하여 방대한 양의 의료영상에서 병변을 검출하고 진단하는 방법이 일반화되어 있다. 컴퓨터 보조 진단 시스템은 의료영상에서 병변으로 의심되는 영역을 분할하고 사용자들에게 그 병변 영역, 위치 등의 정보를 제시하여 준다. 사용자들은 컴퓨터 보조 진단 시스템이 제공하는 병변 분할 정보들이 자신들이 판단하는 기준과 일치하지 않을 경우 일반적으로 그 병변 분할 정보를 무시하고 수작업으로 병변 영역을 재분할한다. 이때, 재분할 방법으로 의료 영상 내의 제어점들을 이동하여 병변 영역을 재분할하는 포인트 기반의 분할 방식이 주로 사용된다. 하지만, 사용자들이 수작업으로 제어점들을 이용하여 병변 영역을 재분할하기 때문에 작업 능률이 떨어지고 주관적 기준에 의존하게 되어 일관성과 객관성이 부족하게 되는 문제가 있다.

방대한 양의 의료영상에서 최적의 파라미터 값 조정을 통해 병변을 정확하게 분할함으로써 사용자의 수작업 시간을 최소화하는 장치 및 방법이 제시된다.

일 양상에 따르면 병변 분할 장치는 하나 이상의 후보 병변에 대해 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 의료 영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득하는 제1 분할부 및 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정하고, 그 결정된 분할 대상 병변에 대해 제2 분할 파라미터를 사용하여 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 획득하는 제2 분할부를 포함할 수 있다.

제1 분할부는 의료 영상에 대한 검사 사전 정보를 기초로 하나 이상의 후보 병변의 목록을 생성할 수 있다.

이때, 검사 사전 정보는 의료 영상을 이용하여 검사하고자 하는 검사명 및 검사 목적 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.

제2 분할부는 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 목록에 포함된 병변과 검사 사전 정보와의 일치하는 정도를 판단하여 그 판단 결과에 따라 분할 대상 병변을 결정할 수 있다.

제2 분할부는 사용자에게 제시된 제1 병변 분할 결과를 이용하여 사용자가 입력한 정보를 기초로 일치하는 정도를 판단할 수 있다.

제1 분할 파라미터 및 제2 분할 파라미터는 의료영상에서 기울기를 강조하기 위한 기울기 항, 병변의 영역과 병변이 아닌 영역과의 분류를 위한 영역 항 및 곡면 주변 잡음의 영향을 제거하기 위한 필터링 항 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.

제1 분할 파라미터는 후보 병변마다 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상이 미리 설정된 하나의 셋으로 이루어질 수 있다.

제2 분할 파라미터는 결정된 분할 대상 병변에 대해 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하여 미리 세분화한 복수의 셋으로 이루어질 수 있다.

제2 분할부는 복수의 셋 중의 하나 이상에 대하여 제1 병변 분할 결과를 기초로 한 사용자의 조정 정보가 입력되면 그 조정 정보를 이용하여 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정할 수 있다.

병변 분할 장치는 미리 설정된 기준에 따라 분할된 제2 분할 결과를 사용자에게 제시하는 결과제시부를 더 포함할 수 있다.

일 양상에 따르면, 병변 분할 방법은 하나 이상의 후보 병변에 대해 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 의료 영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득하는 단계, 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정하는 단계 및 결정된 분할 대상 병변에 대해 제2 분할 파라미터를 사용하여 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

제1 병변 분할 결과 획득 단계는 의료 영상에 대한 검사 사전 정보를 기초로 하나 이상의 후보 병변의 목록을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

분할 대상 병변을 결정하는 단계는 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 목록에 포함된 병변과 검사 사전 정보와의 일치하는 정도를 판단하는 단계 및 판단 결과에 따라 분할 대상 병변을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

이때, 일치하는 정도를 판단하는 단계는 사용자에게 제시된 제1 병변 분할 결과를 이용하여 사용자가 입력한 정보를 기초로 일치하는 정도를 판단할 수 있다.

제2 병변 분할 결과를 획득하는 단계는 복수의 셋 중의 하나 이상에 대하여 제1 병변 분할 결과를 기초로 한 사용자의 조정 정보가 입력되면 그 조정 정보를 이용하여 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.

병변 분할 방법은 미리 설정된 기준에 따라 상기 분할된 제2 분할 결과를 사용자에게 제시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

방대한 양의 의료영상에서 최적의 파라미터 값 조정을 통해 병변을 분할함으로써 사용자의 주관적인 판단을 최대한 배제하여 보다 객관적이고 정확한 병변 분할이 가능하고 그로 인해 사용자의 수작업 시간을 최소화할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 병변 분할 장치의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2d는 제1 분할 결과를 설명하기 위한 예이다.
도 3a 및 도 3b는 제2 분할 결과를 설명하기 위한 예이다.
도 4는 사용자에게 제시된 제2 분할 결과의 볼륨 데이터의 예이다.
도 5는 일 실시예에 따른 병변 분할 방법의 흐름도이다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하, 병변 분할 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.

도 1은 일 실시예에 따른 병변 분할 장치의 블록도이다. 일 실시예에 따른 병변 분할 장치(100)는 컴퓨터 보조 진단(CAD, Computer Aided Diagnosis) 시스템을 구성하는 모듈일 수 있다.

도 1을 참조하면, 병변 분할 장치(100)는 영상획득부(110), 제1 분할부(120), 제2 분할부(130) 및 결과제시부(140)를 포함할 수 있다.

영상획득부(110)는 의료 영상 측정 기기로부터 측정된 의료 영상을 획득한다. 이때, 의료 영상 측정 기기는 초음파 측정 기기, MRI, CT 촬영 기기 등과 같이 환자의 환부를 촬영하여 전기 신호를 생성하고 생성된 전기 신호를 영상 데이터로 변환하는 장치일 수 있으며, 변환된 영상 데이터는 병변 분할 장치(100)로 실시간 전송될 수 있다. 또한, PACS(Picture Archiving Communication System)와 같이 위 측정 기기들로부터 측정된 영상 데이터를 디지털화 방식으로 저장하는 시스템일 수 있으며, 저장된 의료 영상 데이터는 필요한 순간에 병변 분할 장치(100)로 제공되어 병변 분할에 이용될 수 있다.

제1 분할부(120)는 영상획득부(110)에 의해 의료영상이 획득되면 검사 대상 병변을 결정하기 위한 하나 이상의 후보 병변의 목록을 생성할 수 있다. 이때, 제1 분할부(120)는 그 의료영상을 이용하여 검사하고자 하는 검사명(예: 간암, 대장암 검사 등), 검사 목적(예: 수술 목적, 건강 검진 목적) 등의 검사 사전 정보를 수집할 수 있으며, 그 검사 사전 정보를 기초로 하나 이상의 후보 병변을 결정하여 그 후보 병변에 대한 목록을 생성할 수 있다.

예를 들어, 의사가 문진 등을 통해 환자가 건강 검진 목적으로 간암 검사를 하고자 하는 것을 파악하면, 그 검사 사전 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이때, 데이터베이스는 컴퓨터 보조 진단 시스템 또는 병변 분할 장치(100)에 위치할 수 있다. 제1 분할부(120)는 그 데이터베이스를 검색하여 환자의 검사 사전 정보를 읽어 그 환자가 건강 검진 목적으로 간암 검사를 하고자 하는 것으로 판단할 수 있다. 제1 분할부(120)는 판단 결과 검사 목적이 건강 검진 목적이기 때문에 간과 관련된 좀 더 다양한 병변을 후보 병변으로 결정할 수 있다. 예컨대, 간암 외에도 혈관종, 낭종 등을 함께 후보 병변으로 결정하고 1차 병변 분할을 위한 후보 병변 목록을 생성할 수 있다.

또한, 제1 분할부(120)는 하나 이상의 후보 병변의 목록이 생성되면, 그 후보 병변 목록에 포함된 각 후보 병변마다 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 획득된 의료영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득할 수 있다.

제1 분할 파라미터는 일 예로 의료영상에서 기울기를 강조하기 위한 기울기 항과, 병변의 영역과 병변이 아닌 영역과의 분류를 위한 영역 항 및 곡면 주변 잡음의 영향을 제거하기 위한 필터링 항 중의 하나 이상을 포함할 수 있다. 기울기 항은 기울기 벡터장을 이용하여 의료영상에서 주어진 객체들의 경계 쪽으로 곡면 모델이 움직이도록 조절해 주는 항으로서 움직이는 곡면이 병변의 에지에 가까워지도록 만드는 역할을 수행한다. 영역 항은 초기 곡면이 확장되거나 축소될 때 곡면이 위치한 곳에서의 곡면 내부와 외부에 대한 가우시안 확률 밀도 함수를 이용한다. 필터링 항은 곡면이 부드러운 곡선을 유지할 수 있도록 하며, 병변 주변의 다양한 잡음들의 영향을 제거해 주는 역할을 한다.

다만, 예시된 각 항은 일 예에 불과한 것으로 이에 국한되지 않으며 필요에 따라 그 밖의 다양한 항의 추가가 가능하다. 필요에 따라 분할 파라미터에 다양한 항을 포함하여 병변 분할시 함께 고려함으로써 최적의 병변 분할 결과 도출이 가능해진다.

제1 분할 파라미터는 각 후보 병변마다 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항을 대표값으로 미리 설정해 놓은 하나의 셋으로 이루어질 수 있다. 제1 분할 파라미터의 각 항의 값은 확률일 수 있으며, 그 합은 아래의 수식과 같이 1이 된다.

분할파라미터 = S1+S2+S3 = 1

여기서, S1은 기울기 항, S2는 영역 항, S3는 필터링 항을 의미한다.

제1 분할 파라미터는 아래의 표 1과 같이 1차 병변 분할을 위해 각 후보 병변마다 각 항(S1,S2,S3)의 값을 대표값으로 설정하여 데이터베이스(미도시)에 저장해 놓은 파라미터일 수 있다. 그 대표값은 전처리 과정 또는 다른 환자들의 진단 과정을 통해 축적된 데이터를 분석하여 최적의 값으로 결정될 수 있다.

후보 병변	기울기 항(S1)	영역 항(S2)	필터링 항(S3)
낭종	0.5	0.3	0.2
혈관종	0.3	0.2	0.5
간암	0.4	0.3	0.3

표 1에 예시된 같이, 제1 분할부(120)는 각 후보 병변마다 그 후보 병변의 특성에 맞게 각 항에 서로 다른 가중치가 부여된 제1 분할 파라미터를 분할 알고리즘에 적용하여 각 후보 병변마다 서로 다른 제1 병변 분할 결과를 얻을 수 있다. 이때, 분할 알고리즘은 어느 하나로 한정되는 것이 아니며 일반적인 다양한 의료영상의 병변 분할 알고리즘이 활용될 수 있다.

제2 분할부(130)는 제1 분할부(130)에 의해 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정할 수 있다. 이때, 분할 대상 병변은 제1 병변 분할 결과를 통해 실제 병변에 좀 더 가깝다고 판단되는 병변이다.

제2 분할부(130)는 사용자에 의해 입력되는 정보를 기초로 분할 대상 병변을 결정할 수 있다. 사용자는 제시되는 각 후보 병변에 대한 제1 병변 분할 결과를 분석한 후 2차 병변 분할을 하고자 하는 후보 병변을 하나 이상 선택할 수 있다. 이 경우, 제2 분할부(130)는 사용자의 선택 정보에 따라 그 선택된 후보 병변을 분할 대상 병변으로 결정할 수 있다. 또는, 사용자는 각 후보 병변의 제1 분할 결과를 통해 각 후보 병변마다 검사 사전 정보와 일치하는 정도를 입력하는 것이 가능하다. 이때 제2 분할부(130)는 입력된 그 일치 정도에 대한 정보를 기초로 각 후보 병변의 순위를 결정하고 순위가 높은 순에 따라 하나 이상 결정할 수 있다.

한편, 제2 분할부(130)는 사용자의 개입 없이 미리 설정된 판단 기준에 따라 제1 병변 분할 결과를 기초로 각 후보 병변과 검사 사전 정보와의 일치 정도를 판단하고, 그 판단 결과에 따라 분할 대상 병변을 결정할 수도 있다.

예를 들어, 제2 분할부(130)는 제1 병변 분할 결과에 따른 병변 영역의 형태, 모양 등의 특징점을 분석하여 미리 저장되어 있는 각 후보 병변의 대표 특징과 비교한 결과 예시된 낭종, 혈관종, 간암 중에서 낭종이 가장 일치하는 것으로 판단하고, 그 낭종을 분할 대상 병변으로 결정할 수 있다.

한편, 각 후보 병변마다 검사 사전 정보에 따라 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 이때에는, 특징점을 비교한 결과와 각 후보 병변의 가중치를 함께 고려하여 분할 대상 병변을 결정할 수 있다. 예컨대, 수술 목적으로 간암을 검사하고자 하는 경우 간암 부위로 의심되는 영역을 좀 더 정확히 분할하여 분석할 필요가 있으므로 간암에 좀 더 높은 가중치를 부여할 수 있고, 이 경우 특징점을 비교한 결과 낭종이 가장 일치 정도가 높다 하더라도 가중치를 고려하면 간암이 분할 대상 병변으로 결정될 수도 있다.

제2 분할부(130)는 분할 대상 병변이 결정되면 그 분할 대상 병변에 대해 제2 파라미터를 분할 알고리즘에 적용하여 2차 분할을 함으로써 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 얻을 수 있다. 제2 분할 파라미터는 제1 분할 파라미터와 마찬가지로 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상으로 구성될 수 있으며 필요에 따라 다양한 항들이 증감될 수 있다.

한편, 제2 분할 파라미터는 결정된 각 분할 대상 병변에 대해 좀 더 정확한 분할을 위해 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상의 값을 조정하여 미리 설정해 놓은 하나 이상의 세분화된 셋으로 이루어질 수 있다.

순위	기울기 항	영역 항	필터링 항
1	0.5	0.3	0.2
2	0.4	0.3	0.3
3	0.3	0.3	0.4

위의 표 2는 하나의 분할 대상 병변(예: 간암)에 대한 3개의 셋으로 이루어진 제2 분할 파라미터를 예시한 것이다. 표 2는 순차적으로 기울기 항의 가중치를 감소시키고, 필터링 항의 가중치를 증가시켜 서로 다른 제2 병변 분할 결과를 얻기 위한 3개의 셋으로 이루어져 있다. 예시된 바에 따르면 각 셋은 순위 정보를 포함하고 있으며, 후술하는 바와 같이 각 셋의 순위 정보는 결과제시부(140)가 제2 병변 분할 결과를 사용자에게 제시할 때 순서 정보로 활용될 수 있다. 하지만 이는 하나의 예시이므로 각 셋에 대해 반드시 순위 정보를 포함하고 있어야 하는 것은 아니다.

한편, 사용자는 제1 분할 결과를 분석하여 결정된 분할 대상 병변에 대한 하나 이상의 셋을 직접 입력하거나, 미리 설정된 복수의 셋의 각 항의 값을 조정할 수 있다. 제2 분할부(130)는 사용자의 입력 정보 또는 조정 정보를 기초로 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항을 조정하고, 그 조정된 후의 제2 분할 파라미터를 이용하여 2차 분할을 수행할 수 있다.

추가적인 양상에 따르면, 병변 분할 장치(100)는 사용자가 각 항의 값을 직접 입력하거나 조정할 때 사용자의 편의를 높이기 위해 사용자 인터페이스를 제공하는 인터페이스부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자는 병변 분할 장치(100)와 연결된 조그 셔틀(Jog Shuttle) 등의 기기를 이용하여 그 인터페이스를 통해 손쉽게 각 항의 값을 입력하거나 조정할 수 있다.

결과제시부(140)는 제2 분할부(130)에 의해 제2 병변 분할 결과가 획득되면 그 제2 병변 분할 결과를 사용자에게 제시한다. 이때, 표 2에 예시된 바와 같이, 복수의 셋에 대한 순위 정보가 존재하면 그 순위 정보를 기초로 그 복수의 셋에 대응되는 제2 병변 분할 결과를 순서대로 화면에 출력할 수 있다. 전술한 바와 같이, 복수의 셋에 대한 순위 정보가 반드시 존재하는 것은 아니며 결과제시부(140)는 미리 설정된 다양한 기준에 따라 출력할 수 있다. 예컨대, 결과제시부(140)는 사용자로부터 입력된 선택 정보를 기초로 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 선별하여 제시할 수 있다.

한편, 2차 병변 분할에 사용된 제2 분할 파라미터는 이후 병변 분할시 제1 분할 파라미터 또는 제2 분할 파라미터를 설정하기 위한 학습 데이터로 활용될 수 있다. 예를 들어, 제2 분할 파라미터를 구성하는 복수의 셋 중에서 최적의 분할 결과를 도출하는 것으로 판단되는 셋은 미리 구축된 학습 데이터에 갱신될 수 있다. 이를 위해, 병변 분할 장치(100)는 추가로 학습데이터갱신부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 학습데이터갱신부(미도시)는 제2 병변 분할 결과가 획득되면 제2 분할 파라미터를 학습데이터에 갱신할지 여부와, 갱신할 제2 분할 파라미터 셋을 질의할 수 있으며, 그 질의에 대한 사용자의 응답을 기초로 학습데이터를 갱신할 수 있다. 또는, 외부의 학습 가치 판단 모듈과 연계되어 있는 경우 그 학습 가치 판단 모듈에 제2 분할 파라미터를 전송하고, 그 학습 가치 판단 모듈이 판단한 결과를 기초로 학습데이터를 갱신할 수 있다.

도 2a 내지 도 2d는 제1 분할 결과를 설명하기 위한 예이다. 도 3a 및 도 3b는 제2 분할 결과를 설명하기 위한 예이다. 도 4는 사용자에게 제시된 제2 분할 결과의 볼륨 데이터의 예이다.

도 2a는 3개의 후보 병변 예컨대, 낭종(11), 혈관종(12) 및 간암(13)에 대해 사용자가 의료 영상에서 수작업으로 분할한 병변의 예이다. 일반적으로, 사용자는 검사 사전 정보에 따라 후보 병변이 결정되면 각 후보 병변에 대해 수작업으로 의료 영상을 분석하여 병변을 분석한다.

도 2b는 제1 분할부(120)가 검사 사전 정보를 기초로 3 개의 후보 병변, 낭종(21), 혈관종(22) 및 간암(23)을 결정하고, 그 결정된 후보 병변에 대해 제1 분할 파라미터를 사용하여 분할한 제1 병변 분할 결과의 일 예로서, 설명의 편의를 위해 제1 분할 파라미터의 기울기 항을 최대로 강조하고 즉, 기울기 항에 최대의 가중치를 부여한 후 분할한 결과이다. 도 2a에 예시된 사용자의 분할 결과가 보다 정확한 분할 결과라고 가정하면, 도 2b의 혈관종(22)이나 간암(23)의 분할 결과와 같이 에지가 분명하지 않은 경우에는 도 2a와 대비하여 과소 분할됨을 알 수 있다.

도 2c는 제1 분할부(120)가 낭종(31), 혈관종(32) 및 간암(33)에 대해 곡면의 내부와 외부의 확률밀도함수를 이용한 영역 항을 최대로 강조한 제1 분할 파라미터를 사용하여 분할한 제1 병변 분할 결과의 일 예이다. 도 2c의 혈관종(22)이나 간암(23)의 분할 결과는 유사한 밝기값을 가지는 주변 영역까지 포함하여 분할되는 과대 분할 결과가 도출됨을 보여준다.

도 2d는 마찬가지로 제1 분할부(120)가 낭종(41), 혈관종(42) 및 간암(43)에 대해 필터링 항을 최대로 강조한 제1 분할 파라미터를 사용하여 분할하는 경우에는 도 2b 또는 도 2c에 비해 경계선이 곡선이 좀 더 부드럽게 표현되는 분할 결과가 도출됨을 알 수 있다.

이와 같이, 어느 하나의 항을 최대로 강조하게 되면 최적화된 분할 결과를 도출하기 어렵다. 따라서, 일 실시예에서는 표 1에 예시된 바와 같이 각 후보 병변마다 가장 적합한 각 항의 가중치를 부여하여 제1 분할 파라미터를 미리 설정하고, 그 제1 분할 파라미터를 분할 알고리즘에 적용함으로써 더욱 정확한 제1 병변 분할 결과 도출이 가능해진다.

도 3a는 사용자가 낭종, 혈관종, 간암 중에서 간암을 분할 대상 병변으로 결정하고 수작업으로 분할한 결과를 예시한 것이다. 도 3b는 본 실시예에 따라 제2 분할부(130)가 간암(51)을 분할 대상 병변으로 결정하고, 표 2에 예시된 제2 분할 파라미터의 복수의 셋 중에서 제1 순위의 셋으로 2차 분할한 제2 병변 분할 결과를 도시한 것이다.

본 실시예에 따른 도 3b의 분할 결과는 사용자의 수작업에 의한 도 3a의 분할 결과와 유사함을 알 수 있다. 전술한 바와 같이 사용자는 제1 병변 분할 결과를 토대로 제2 분할 파라미터의 복수의 셋의 각 항의 값을 조정함으로써 자신들이 원하는 정확한 병변 분할 결과를 도출할 수 있다.

결과제시부(140)는 도 3b에 도시된 바와 같이 제2 분할부(130)에 의해 입력되는 각 의료영상에 대한 제2 병변 분할 결과가 획득되면 그 제2 병변 분할 결과를 토대로 그 분할된 병변 영역에 대한 볼륨 데이터를 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 볼륨 데이터를 도 4에 도시된 바와 같이 3차원 좌표 상에 출력하여 사용자에게 제시할 수 있다.

결과제시부(140)는 사용자의 요청에 따라 제2 분할 파라미터의 각 셋에 의해 분할된 결과를 임의의 순서 또는 입력된 순위와 같이 미리 설정된 기준에 따라 순차적으로 화면에 출력할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 병변 분할 방법의 흐름도이다. 도 5의 병변 분할 방법은 도 1의 실시예에 따른 병변 분할 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 도 1 이하를 참조하여 병변 분할 장치(100)가 수행하는 기능을 자세히 설명하였으므로, 이하, 중복되는 설명을 피하기 위해 간략하게 설명한다.

도 5를 참조하면, 병변 분할 장치(100)는 의료 영상 측정 기기로부터 의료 영상을 획득한다(단계 310). 이때, 의료영상은 의료 영상 측정 기기로부터 실시간 입력될 수 있으며, 입력되는 각 의료영상에 대해 검사 사전 정보를 기초로 하나 이상의 후보 병변을 결정하여 그 후보 병변의 목록을 생성할 수 있다.

그 다음, 하나 이상의 후보 병변 각각에 대해 제1 분할 파라미터를 사용하여 획득된 의료영상에서 제1 병변 분할 결과를 획득한다(단계 320). 표 1의 예시와 같이, 제1 분할 파라미터는 각 후보 병변마다 각 항(기울기 항, 영역 항, 필터링 항)에 대한 최적의 가중치를 부여하여 미리 설정된 하나의 셋일 수 있다.

그 다음, 제1 병변 분할 결과가 획득되면 제1 병변 분할 결과를 기초로 후보 병변 중에서 적어도 어느 하나의 분할 대상 병변을 결정할 수 있다(단계 330). 분할 대상 병변은 검사 사전 정보에 좀 더 부합하는 병변으로 볼 수 있으며, 그 분할 대상 병변은 사용자의 입력 정보 또는 미리 설정된 판단 기준에 따라 결정될 수 있다.

예를 들어, 앞에서 설명한 바에서도 알 수 있듯이, 사용자가 제1 병변 분할 결과를 통해 직접 분할 대상 병변을 하나 이상 선택할 수 있다. 또는, 사용자는 직접 분할 대상 병변을 선택하는 대신 각 후보 병변마다 검사 사전 정보와 일치하는 정도를 입력할 수 있다. 병변 분할 장치(100)는 입력된 일치 정도에 대한 정보를 기초로 분할 대상 병변을 결정할 수 있는데 예컨대, 그 일치 정도에 따라 각 후보 병변의 순위를 결정하고 순위가 높은 순으로 하나 이상 결정할 수 있다. 사용자가 개입하는 대신 미리 설정해 놓은 판단 기준에 따라 각 후보 병변과 검사 사전 정보와의 일치 정도를 판단할 수 있다.

그 다음, 분할 대상 병변이 결정되면 그 분할 대상 병변에 대해 제2 파라미터를 분할 알고리즘에 적용하여 2차 분할을 함으로써 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 얻을 수 있다(단계 340). 제2 분할 파라미터는 표 2의 예시와 같이 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상의 값을 조정하여 미리 설정해 놓은 하나 이상의 세분화된 셋으로 이루어질 수 있다. 사용자는 제1 병변 분할 결과를 분석한 결과 필요한 경우 직접 세분화된 셋을 입력하거나, 미리 설정된 세분화된 셋에서 각 항의 값을 조정함으로써 자신들이 의도하는 결과를 얻을 수 있다.

그 다음, 하나 이상의 제2 병변 분할 결과가 획득되면 그 결과를 사용자에게 제시할 수 있다(단계 350). 이때, 각 제2 병변 분할 결과에 대해 순위 정보를 기초로 순서대로 제시할 수 있으며, 도 4에 예시된 바와 같이 복수의 의료영상에서 분할된 제2 병변 분할 결과를 기초로 볼륨 데이터를 생성하여 그 볼륨 데이터를 3차원 좌표 상에 출력할 수 있다.

개시된 실시예에 따르면 사용자는 수동으로 별도의 병변 분할 절차를 수행할 필요없이 정확한 병변 분할 결과를 획득할 수 있으며, 이로 인해 객관성 및 일관성이 담보되어 정확한 병변의 진단이 가능해진다.

한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 병변 분할 장치 110: 영상획득부
120: 제1 분할부 130: 제2 분할부
140: 결과제시부

Claims

하나 이상의 후보 병변에 대해 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 의료 영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득하는 제1 분할부; 및
상기 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 상기 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정하고, 그 결정된 분할 대상 병변에 대해 제2 분할 파라미터를 사용하여 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 획득하는 제2 분할부;를 포함하는 병변 분할 장치.
제1항에 있어서, 상기 제1 분할부는
의료 영상에 대한 검사 사전 정보를 기초로 상기 하나 이상의 후보 병변의 목록을 생성하는 병변 분할 장치.
제2항에 있어서, 상기 검사 사전 정보는
상기 의료 영상을 이용하여 검사하고자 하는 검사명 및 검사 목적 중의 하나 이상을 포함하는 병변 분할 장치.
제2항에 있어서, 상기 제2 분할부는
상기 제1 병변 분할 결과를 기초로 상기 후보 병변 목록에 포함된 병변과 상기 검사 사전 정보와의 일치하는 정도를 판단하여 그 판단 결과에 따라 상기 분할 대상 병변을 결정하는 병변 분할 장치.
제4항에 있어서, 상기 제2 분할부는
사용자에게 제시된 제1 병변 분할 결과를 이용하여 사용자가 입력한 정보를 기초로 상기 일치하는 정도를 판단하는 병변 분할 장치.
제1항에 있어서, 상기 제1 분할 파라미터 및 제2 분할 파라미터는
의료영상에서 기울기를 강조하기 위한 기울기 항, 병변의 영역과 병변이 아닌 영역과의 분류를 위한 영역 항 및 곡면 주변 잡음의 영향을 제거하기 위한 필터링 항 중의 하나 이상을 포함하는 병변 분할 장치.
제6항에 있어서, 상기 제1 분할 파라미터는
상기 후보 병변마다 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상이 미리 설정된 하나의 셋으로 이루어지는 병변 분할 장치.
제6항에 있어서, 상기 제2 분할 파라미터는
상기 결정된 분할 대상 병변에 대해 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하여 미리 세분화한 복수의 셋으로 이루어진 병변 분할 장치.
제8항에 있어서, 제2 분할부는
상기 복수의 셋 중의 하나 이상에 대하여 상기 제1 병변 분할 결과를 기초로 한 사용자의 조정 정보가 입력되면 그 조정 정보를 이용하여 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하는 병변 분할 장치.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 제2 분할 결과를 순위 정보를 기초로 사용자에게 제시하는 결과제시부;를 더 포함하는 병변 분할 장치.
하나 이상의 후보 병변에 대해 미리 설정된 제1 분할 파라미터를 사용하여 의료 영상에서 하나 이상의 제1 병변 분할 결과를 획득하는 단계;
상기 획득된 제1 병변 분할 결과를 기초로 상기 후보 병변 중에서 적어도 하나의 분할 대상 병변을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 분할 대상 병변에 대해 제2 분할 파라미터를 사용하여 하나 이상의 제2 병변 분할 결과를 획득하는 단계;를 포함하는 병변 분할 방법.
제11항에 있어서, 상기 제1 병변 분할 결과 획득 단계는
의료 영상에 대한 검사 사전 정보를 기초로 상기 하나 이상의 후보 병변의 목록을 생성하는 단계;를 포함하는 병변 분할 방법.
제12항에 있어서, 상기 검사 사전 정보는
상기 의료 영상을 이용하여 검사하고자 하는 검사명 및 검사 목적 중의 하나 이상을 포함하는 병변 분할 방법.
제12항에 있어서, 상기 분할 대상 병변을 결정하는 단계는
상기 제1 병변 분할 결과를 기초로 상기 후보 병변 목록에 포함된 병변과 상기 검사 사전 정보와의 일치하는 정도를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과에 따라 상기 분할 대상 병변을 결정하는 단계;를 포함하는 병변 분할 방법.
제14항에 있어서, 상기 일치하는 정도를 판단하는 단계는
사용자에게 제시된 제1 병변 분할 결과를 이용하여 사용자가 입력한 정보를 기초로 상기 일치하는 정도를 판단하는 병변 분할 방법.
제11항에 있어서, 상기 제1 분할 파라미터 및 제2 분할 파라미터는
의료영상에서 기울기를 강조하기 위한 기울기 항, 병변의 영역과 병변이 아닌 영역과의 분류를 위한 영역 항 및 곡면 주변 잡음의 영향을 제거하기 위한 필터링 항 중의 하나 이상을 포함하는 병변 분할 방법.
제16항에 있어서, 상기 제1 분할 파라미터는
상기 후보 병변마다 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상이 미리 설정된 하나의 셋으로 이루어지는 병변 분할 방법.
제16항에 있어서, 상기 제2 분할 파라미터는
상기 결정된 분할 대상 병변에 대해 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하여 미리 세분화한 복수의 셋으로 이루어진 병변 분할 방법.
제18항에 있어서, 제2 병변 분할 결과를 획득하는 단계는
상기 복수의 셋 중의 하나 이상에 대하여 상기 제1 병변 분할 결과를 기초로 한 사용자의 조정 정보가 입력되면 그 조정 정보를 이용하여 상기 기울기 항, 영역 항 및 필터링 항 중의 하나 이상을 조정하는 단계를 포함하는 병변 분할 방법.
제11항에 있어서,
상기 하나 이상의 제2 분할 결과의 순위 정보를 기초로 상기 제2 분할 결과를 사용자에게 제시하는 단계;를 더 포함하는 병변 분할 방법.