KR20150009915A - 의료 영상 지식 서비스 제공 장치, 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
의료 영상 지식 서비스 제공 기술에 관한 것으로, 일 실시예에 따른 그 장치는 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석한 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 영상 처리 장치와, 최종 영상 정보를 기초로 의료 지식 모델을 구축하고, 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 사용자에게 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 의료 지식 서비스 장치를 포함할 수 있다.
Description
의료 영상 지식 서비스 제공 장치, 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 활성산소나 자성입자를 기반으로 영상을 획득하고, 획득된 영상을 이용하여 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이다.
복합 전자기장 및 비선형 자성 신호를 이용한 영상 자료를 획득하는 기술로서, 일반적으로 전자기장, 방사선 및 초음파를 이용하여 영상 자료를 획득하는 기술이 알려져 있다. 전자기장을 이용한 종래의 기술은 원자핵을 자기장과 고주파로 공명시켜 얻는 NMR(Nucelic Magnetic Resonance) 방식과 전자의 공명을 이용한 ESR(Electro Spin Resonance) 방식의 나눌 수 있다. 방사선을 이용하는 방법으로는 컴퓨터 단층 촬영(Computer Tomography, CT)을 포함한 X-ray 및 양전자 단층촬영(Positron Emission Tomography, PET)이 있다. X-ray는 방사선을 쬐는 방식이고, PET는 방사선 물질에서 나오는 양전자를 분석하는 방법으로 측정 물질에 대한 물리/화학적 신호를 측정한 후 영상을 구현하는 기술이다. 초음파를 이용하는 방법은 초음파를 특정 부위에 조사하고 반사된 신호를 이용하여 신체 내 영상을 확보하는 방법으로 주로 신체의 전체적인 부위보다는 특정 부분에 대한 영상을 얻기 위한 목적으로 사용된다. 한국 공개 특허 제10-2007-0082138호는 다양한 의료 이미지를 제공하는 의료 영상 저장 전송 시스템 및 방법에 관하여 개시하고 있다.
자성 입자(Magnetic Particle)이나 활성 산소(Reactive Oxygen Species)의 분포를 기반으로 하여 영상 자료를 확보하고, 기존의 의료 영상 자료와의 융합 영상 자료를 생산하는 영상 처리 장치 및 방법이 제시된다.
또한, 영상 처리 장치를 통해 획득된 융합 영상 자료를 기반으로 의료 지식 모델을 구축하고 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치가 제시된다.
일 양상에 따르면, 영상 처리 장치는 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 제1 영상 정보를 획득하는 영상획득부, 제1 영상 정보가 획득되면, 획득된 제1 영상 정보를 분석하는 영상분석부 및 분석 결과를 기초로 상기 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 영상생성부를 포함할 수 있다.
영상분석부는 제1 영상 정보를 분석하여, 제1 영상에 대한 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정할 수 있다.
영상분석부는 타임 태깅(Time Tagging)을 통해 활성 산소 또는 자성 입자의 상기 미리 정의된 좌표계 상의 위치를 결정하여 제1 영상에 대한 위치를 결정할 수 있다.
영상생성부는 제1 영상에 대해 결정된 위치를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하여 최종 영상 정보를 생성할 수 있다.
영상분석부는 제2 영상 정보를 분석하여, 제2 영상에 대한 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하고, 영상생성부는 제1 영상에 대한 위치 및 제2 영상에 대한 위치를 기초로 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합할 수 있다.
제2 영상 정보는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI), 컴퓨터 단층 촬영(Computer Tomography, CT) 영상 및 양전자 단층 촬영(Positron Emission Tomography, PET) 영상 중의 어느 하나를 포함하는 영상 획득 장치.
영상분석부는 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출하고, 영상생성부는 추출된 특징 데이터를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하여 최종 영상 정보를 생성할 수 있다.
일 양상에 따르면, 영상 획득 방법은 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 제1 영상 정보를 획득하는 단계, 제1 영상 정보가 획득되면, 획득된 제1 영상 정보를 분석하는 단계 및 분석 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
제1 영상 정보를 분석하는 단계는 제1 영상 정보를 분석하여 제1 영상에 대한 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정할 수 있다.
제1 영상 정보를 분석하는 단계는 타임 태깅(Time Tagging)을 통해 활성 산소 또는 자성 입자의 미리 정의된 좌표계 상의 위치를 결정하여 제1 영상에 대한 위치를 결정할 수 있다.
최종 영상을 생성하는 단계는 제1 영상에 대해 결정된 위치를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하는 단계를 포함할 수 있다.
영상 획득 방법은 제2 영상 정보를 분석하여 제2 영상에 대한 상기 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하고, 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하는 단계는 제1 영상에 대한 위치 및 제2 영상에 대한 위치를 기초로 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합할 수 있다.
이때, 제2 영상 정보는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 및 컴퓨터 단층 촬영(Computer Tomography, CT) 영상 및 양전자 단층 촬영(Positron Emission Tomography, PET) 영상 중의 어느 하나를 포함할 수 있다.
제1 영상 정보를 분석하는 단계는 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출하고, 최종 영상을 생성하는 단계는 추출된 특징 데이터를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하는 단계를 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 의료 영상 지식 서비스 제공 장치는 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석한 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 영상 처리 장치 및 생성된 최종 영상 정보를 기초로 의료 지식 모델을 구축하고, 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 사용자에게 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 의료 지식 서비스 장치를 포함할 수 있다.
의료 지식 서비스 장치는 생성된 최종 영상 정보 및 임상 지식 정보의 연계를 통하여 상기 의료 지식 모델을 구축할 수 있다.
의료 지식 서비스 장치는 생성된 최종 영상 정보 및 임상 지식 정보를 기초로 영상 특징과 질병 간의 관계 패턴의 발견하여, 발견된 관계 패턴의 분석 및 학습을 통하여 상기 의료 지식 모델을 구축할 수 있다.
의료 지식 서비스 장치는 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 최종 영상별 또는 환자별로 병변을 진단하거나, 질병의 예후를 예측하여 그 결과를 요청한 사용자에게 제공할 수 있다.
저주파, 비방사선 물질 기반의 자성 입자와 활성 산호의 3차원 분포를 기초로 분석하고자 하는 대상의 의료 영상 정보를 제공할 수 있다.
이와 같이, 활성 산소 또는 자성 입자를 이용함으로써 안전하게 인체 영상을 획득할 수 있고, 영상 획득에 소요되는 비용을 줄일 수 있다.
또한, 의료진 등의 사용자에게 이와 같이 획득된 영상 정보를 기초로 구축된 모델 정보를 이용하여 의료 지식 서비스를 제공함으로써 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치에서 제공하는 서비스들의 예이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 블록도이다.
도 4는 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 중의 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 5 내지 도 10은 도 4의 영상 처리 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 11은 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 중의 의료 지식 서비스 장치의 블록도이다.
도 12 내지 도 16은 도 6의 의료 지식 서비스 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 17은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 의해 수행되는 영상 처리 방법의 흐름도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 의료 지식 서비스 장치에 의해 수행되는 의료 영상 지식 서비스 방법의 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 블록도이다.
도 4는 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 중의 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 5 내지 도 10은 도 4의 영상 처리 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 11은 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 중의 의료 지식 서비스 장치의 블록도이다.
도 12 내지 도 16은 도 6의 의료 지식 서비스 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 17은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 의해 수행되는 영상 처리 방법의 흐름도이다.
도 18은 일 실시예에 따른 의료 지식 서비스 장치에 의해 수행되는 의료 영상 지식 서비스 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, 의료 영상 지식 서비스 제공 장치, 영상 처리 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치에서 제공하는 서비스들의 예이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따르면 의료 영상 지식 서비스 제공 장치(1)는 크게 네 가지 기술(I,M,K,S)과 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
즉, 첫 번째 기술 I는 하드웨어 장치를 이용하여 생체/인체 영상을 획득하는 기술에 관한 것으로, 영상 정밀 좌표 시스템을 이용하여 FR(Free Radical)/MP(Magnetic Particle) 기반의 생체/인체 영상을 획득함으로써 이를 이용한 의료 영상 지식 서비스를 제공할 수 있다.
두 번째 기술 M은 획득된 생체/인체 영상을 처리하는 기술에 관한 것으로, 기술 I에서 영상이 획득되면 획득된 영상의 3D 위치 결정하고, 결정된 위치를 기초로 영상들 간의 정합을 수행하고, 그 결과 필요한 의료 영상을 생성할 수 있다. 이때, 정합되는 영상들은 기술 I에서 획득된 영상뿐만 아니라 기존의 MRI/CT 촬영 영상들이 될 수 있다. 또한, 2D/3D 영상에서 특징 데이터를 추출하고, 특징데이터를 매칭함으로써 영상들을 정합할 수 있다. 이때, 기술 I에서 획득된 2D 영상은 3D 영상으로 변환하고, 2D/3D 영상들은 데이터베이스에 저장 관리될 수 있다.
세 번째 기술 K는 기술 M에서 생성된 의료 영상을 기반으로 지식 모델을 구축하는 기술에 관한 것으로, 기술 M에서 생성된 FR/MP 기반의 의료 영상을 분석하고, 이상 징후 검출 및 추적을 통하여 의료 지식 모델을 구축하고, 이를 이용하여 병변 진단 및 예측을 할 수 있다. 이 기술 K에서는 획득된 영상을 가지고 실제 질병의 진단에 유용한 정보를 생성하기 위하여 기존의 의학 자료나 의료진들의 의견 등을 통합하여 의료 지식 모델을 구축할 수 있다.
네 번째 기술 S는 구축된 의료 지식 모델을 기초로 다양한 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 기술에 관한 것으로, 구축된 의료 영상이나 개인건강정보(Personal Health Record, PHR)를 Open API(Application Programming Programming)를 통해 연계된 시스템, 예컨대, 병원 등에 제공하거나, 예방 가이드 웹/앱 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 의미 기반 3D 영상 및 의료 지식 통합 검색 서비스를 제공할 수 있고, 이를 위해 직관적인 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 바와 같은 다양한 기술 관련 서비스를 제공할 수 있는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치(1)는 영상 획득 및 분석 기능(10), 3D 의료 영상 및 지식 관리 기능(30) 및 의료 지식 서비스 기능(40)을 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 영상 획득 및 분석 기능(10)은 도 1에서 설명한 기술 I 및 M과 관련되며, 본 발명의 일 실시예에 따라 활성산소(Reactive Oxygen Species)/자성입자(Magnetic Particle) 기반 영상을 획득하고, 획득된 활성산소/자성입자 기반 영상과, 일반적인 MRI 등에 의해 획득한 영상에서 공간 위치 정보를 획득하고, 3D 의료 영상 및 지식관리 기능(30)으로 전달할 수 있다. 이때, 일반적인 PACS(Picture Archiving Communication System)(20)나 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)을 통하여 3D 의료 영상 및 지식관리 기능(30)으로 전달할 수 있다. PACS(20)는 도시된 바와 같이, 영상 획득 및 분석 기능(10)으로부터 수신된 의료 영상 정보 등을 의료 영상 DB(21)에 저장할 수 있다.
3D 의료 영상 및 지식관리 기능(30)은 영상 획득 및 분석 기능(10)으로부터 수신된 의료 영상을 영상 지식 기반 검출 기능(34)에 포함된 3D 영상 처리 엔진(35)에 의해 처리하여 3D 의료 영상 DB(37)에 저장하여 관리할 수 있다. 또한, 지식 생성 엔진(36)에 의해 3D 의료 영상 DB(37)에 저장된 의료 영상을 기초로 추론 및 이상 부위 검출 등을 수행하고, 수행된 검출 결과 등과 개인 건강 기록 DB(31)에 저장되어 있는 개인건강정보(PHR), 의료진의 의견 등을 통합하여 의료 지식 모델(33)을 구축할 수 있다..
의료 지식 서비스 기능(40)은 이와 같이 의료 지식 모델(33)이 구축되면, 이를 이용하여 질병 예방 가이드, 의료 지식 통합 검색 서비스 등을 제공할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 지식 서비스 제공 장치(1)는 영상 처리 장치(100) 및 의료 지식 서비스 장치(200)를 포함할 수 있다.
영상 처리 장치(100)는 활성산소/자성입자 기반의 영상을 획득하고, 획득된 영상을 처리하여 최종 의료 영상을 생성할 수 있다. 이때, 영상 처리 장치(100)는 도 1에 도시된 기술 I 및 M과 관련되며, 도 2의 영상 획득 및 분석 기능(10)과 3D 의료 영상 및 지식관리 기능(30) 중의 3D 영상 처리 엔진(35)의 기능을 수행할 수 있다.
의료 지식 서비스 장치(200)는 영상 처리 장치(100)에 의해 생성된 최종 영상을 이용하여 의료 지식 모델을 구축하고, 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 의료 지식 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 의료 지식 서비스 장치(200)는 도 1에 도시된 기술 K 및 S와 관련되며, 도 2의 3D 의료 영상 및 지식 관리 기능(30) 중에서 3D 영상 처리 엔진(35)의 기능을 제외한 기능과 의료 지식 서비스 기능(40)의 기능을 수행할 수 있다. ,
도 4는 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치(1) 중의 영상 처리 장치(100)의 블록도이다. 도 5 내지 도 10은 도 4의 영상 처리 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
이하, 도 4 내지 도 10을 참조하여, 영상 처리 장치(100)를 좀 더 상세하게 설명한다.
도 4를 참조하면, 영상 처리 장치(100)는 좀 더 구체적으로 영상 획득부(110), 영상 분석부(120) 및 영상 생성부(130)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(110)는 본 실시예에 따라 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 제1 영상 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 분석 대상이 신체라면, 영상 획득부(110)는 무릎, 겨드랑이, 머리 등과 같이 신체 일부에 대한 제1 영상(61)을 획득할 수 있다.
영상 분석부(120)는 영상 획득부(110)에 의해 제1 영상이 획득되면, 제1 영상을 분석할 수 있다.
예를 들어, 영상 분석부(120)는 도 7에 도시된 바와 같은 정밀 영상 좌표 시스템을 이용하여 제1 영상의 공간상의 위치 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해, 1mm 이내의 기준점 정보를 가지는 정밀 영상 좌표 시스템을 미리 구축할 수 있다. 이때, 정밀 영상 좌표 시스템은 3D 좌표 시스템일 수 있다.
또한, 영상 분석부(120)는 MRI(300) 등과 같이 일반적인 영상 촬영 장치를 통하여 획득된 제2 영상(62)의 공간 위치 정보를 획득할 수 있다. 이때, 제2 영상(62)은 MRI, CT 및 양전자 단층 촬영(Position Emission Tomography, PET) 등의 알려진 다양한 기법을 통해 획득된 영상일 수 있다.
이때, MRI(300) 등에 의해 획득된 영상(62)은 전술한 정밀 영상 좌표 시스템 상의 공간 위치 정보를 획득할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 미리 구축된 정밀 영상 좌표 시스템과는 다른 이종의 좌표 시스템을 이용할 수도 있다.
이때, 영상 분석부(120)는 도 8에 도시된 바와 같이 타임 태깅(Time Tagging) 기법의 적용을 위한 가상 좌표 시스템을 이용하여 도 9에 도시된 바와 같이 획득된 활성 산소 또는 자성 입자의 위치를 결정함으로써 제1 영상의 공간 위치 정보를 획득할 수 있다. 즉, 결정될 포인트(활성 산소의 위치)가 검출되는 파장 대역(wave band)에 파장을 투사할 때의 시간 정보로써 공간 위치를 추정(estimation)할 수 있다.
영상 생성부(130)는 영상 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 영상 생성부(130)는 영상 획득부(110)에 의해 획득된 분석 대상의 일부 영역에 대한 자유 라디칼(Free Radical) 기반의 제1 영상(61)과 MRI(300) 등에 의해 획득된 분석 대상의 전체 영역에 대한 제2 영상(62)에 대해 획득된 공간 위치 정보를 기초로 제1 영상(61) 및 제2 영상(62)을 정합하여 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상(63)을 생성할 수 있다.
이때, 영상 생성부(130)는 MRI(300) 등에 의해 획득된 제2 영상(62)의 좌표 시스템과 영상 획득부(110)에 의해 획득된 제1 영상(61)의 좌표 시스템이 서로 다른 이종 시스템인 경우 도 10에 도시된 바와 같이 이종 좌표계의 자동 변환을 통하여 영상을 정합할 수 있다. 이때, 이종 좌표계의 자동 변환 기법 자체는 이미 알려진 모든 기법이 적용될 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따르면, 영상 분석부(120)는 제1 영상(61)이 획득되면, 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출할 수 있다.
영상 생성부(130)는 영상 분석부(120)에 의해 특징 데이터가 추출되면, 추출된 특징 데이터를 이용해 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하여 최종 영상 정보를 생성할 수 있다.
영상 생성부(130)는 획득된 2D 영상을 3D 정밀 영상 좌표 시스템을 이용하여 3D 의료 영상을 생성할 수 있으며, 도 2에 도시된 바와 같은 3D 의료 영상 DB(37)에 저장할 수 있다. 이때, 3D 의료 영상 DB(37)에 개인별, 질병별 등 다양한 기준에 따라 생성된 의료 영상을 분류하여 관리할 수 있다.
도 11은 도 3의 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 중의 의료 지식 서비스 장치의 블록도이다. 도 12 내지 도 16은 도 6의 의료 지식 서비스 장치를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 11을 참조하면, 의료 지식 서비스 장치(200)는 의료 지식 모델 구축부(210) 및 의료 지식 서비스 제공부(220)를 포함할 수 있다.
의료 지식 모델 구축부(210)는 영상 처리 장치(100)에 의해 분석 대상에 대한 최종 영상이 생성되면, 생성된 최종 영상 정보를 기초로 하여 의료 지식 모델을 구축할 수 있다.
예를 들어, 의료 지식 모델 구축부(210)는 도 2에 도시된 바와 같이 3D 의료 영상으로 저장되어 있는 영상 정보 및 개인건강정보(PHR) 등을 활용하여 의료 지식 모델(33)을 구축할 수 있다. 이때, 도시되지는 않았지만 추가적으로 의료진 등의 사용자가 환자의 진찰 소견 등의 의견을 입력 받을 수 있는 인터페이스를 사용자들에게 제공하고, 사용자들이 그 인터페이스를 통해 입력한 다양한 의견 정보를 통합하여 의료 지식 모델(33)을 구축할 수 있다.
도 12는 임상 정보에 따른 활성산소 패턴 표현을 모델링하는 단계의 예이며, 도 13은 활성산소 패턴을 분석하여 획득된 영상의 특징과 질병 간의 관계 패턴을 발견하는 단계의 예이며, 도 14는 활성산소 및 임상 지식의 연계를 통하여 의료 정보를 지식화하는 단계의 예이며, 도 15는 활성산소 기반의 지식 추론 단계로서 영상별/개인별 병변 진단 및 예측을 수행하는 단계의 예이다.
의료 지식 모델 구축부(210)는 도 12 내지 도 15에 도시된 바와 같이, 생성된 최종 영상 정보 및 임상 지식 정보, 예컨대, 개인건강정보, 사용자의 진료 소견 등의 의견 정보를 기초로 영상 특징과 질병 간의 관계 패턴을 발견하고, 발견된 관계 패턴의 분석 및 학습을 통하여 의료 지식 모델을 구축할 수 있다. 또한, 의료 지식 모델 구축부(210)는 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 최종 영상별 또는 환자별 병변을 진단하거나, 질병의 예후를 예측하여 그 결과를 학습하여 새로운 의료 지식 모델로 구축할 수 있다.
의료 지식 서비스 제공부(220)는 구축된 모델을 이용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 16은 일 실시예에 따른 의료 지식 서비스 제공을 위해 구축된 플랫폼의 예로서, 도시된 바와 같이 의료 지식 서비스 제공부(220)는 클라우드 서비스 플랫폼을 구축하고 그 플랫폼을 통하여 연계된 병원이나, 의료진, 의료 연구자 등에게 의료 지식 서비스를 제공할 수 있다.
즉, 의료 지식 서비스 제공부(220)는 연계된 병원 시스템에 Open API를 제공할 수 있고, 그 API를 통하여 병원 시스템의 요청이 입력되면, 그 요청에 대한 각종 정보, 예컨대, 2D/3D 의료 영상, 질병 분석, 예후 예측 기록 및 개인건강정보 등을 제공할 수 있다. 또한, 의료진이나 의료 연구자 등의 단말(예: PC, 스마트폰, 태블릿 PC)에 필요한 인터페이스를 제공하고, 그 인터페이스를 통해 원하는 정보를 제공할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 의해 수행되는 영상 처리 방법의 흐름도이다.
도 17을 참조하면, 영상 처리 장치는 먼저, 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상에 대한 제1 영상 정보를 획득할 수 있다(단계 510). 이때, 분석 대상의 전체 영역 중에서 무릎, 겨드랑이, 머리, 허리 등과 같이 집중적으로 분석하고자 하는 신체의 일부 영역에 대한 제1 영상을 획득할 수 있다.
그 다음, 제1 영상이 획득되면 제1 영상을 분석할 수 있다(단계 520). 이때, 정밀 영상 좌표 시스템을 이용하여 제1 영상의 공간상의 위치 정보를 획득할 수 있다. 이때, 정밀 영상 좌표 시스템은 1mm 이내의 기준점 정보를 가지는 3D의 초정밀 영상 좌표 시스템일 수 있다.
또한, 영상 분석 단계(520)는 MRI, CT 및 PET와 같은 일반적인 영상 촬영 장치를 통하여 획득된 제2 영상을 분석하여 제2 영상의 공간 위치 정보를 획득할 수 있다. 이때, 일반적인 촬영 장치에 의해 획득된 제2 영상은 전술한 정밀 영상 좌표 시스템 상의 공간 위치 정보를 획득할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 미리 구축된 정밀 영상 좌표 시스템과는 다른 이종의 좌표 시스템을 이용할 수도 있다.
또한, 영상 분석 단계(520)는 도 8 및 도 9를 참조하여 설명한 바와 같이 타임 태깅(Time Tagging) 기법의 적용을 위한 가상 좌표 시스템을 이용하여 획득된 활성 산소 또는 자성 입자의 위치를 결정함으로써 영상의 공간 위치 정보를 획득할 수 있다.
그 다음, 분석 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성할 수 있다(단계 530). 예를 들어, 제1 영상과 제2 영상에 대하여 획득된 공간 위치 정보를 기초로 영상 간의 정합을 수행하여 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성할 수 있다. 이때, 제1 영상과 제2 영상(62)의 좌표 시스템이 다른 이종 시스템인 경우 이종 좌표계의 자동 변환을 수행하고, 이를 통해 영상을 정합할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따르면, 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용해 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하여 최종 영상 정보를 생성하는 것도 가능하다.
또한, 영상 생성 단계(530)는 획득된 2D 영상을 3D 정밀 영상 좌표 시스템을 이용하여 3D 의료 영상을 생성할 수 있으며, 3D 의료 영상 DB에 저장하여 관리할 수 있으며, 개인별, 질병별 등 다양한 기준에 따라 생성된 의료 영상을 분류하여 관리할 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따른 의료 지식 서비스 장치에 의해 수행되는 의료 영상 지식 서비스 방법의 흐름도이다.
도 18을 참조하면, 의료 지식 서비스 장치는 먼저, 영상 처리 장치에 의해 생성된 최종 영상 정보를 기초로 의료 지식 모델을 구축할 수 있다(단계 610). 이때, 3D 의료 영상 DB에 저장 관리되고 있는 의료 영상 정보 외에도 임상 지식 정보, 예컨대, 개인건강정보, 사용자의 진료 소견 등의 의견 정보를 기초로 영상 특징과 질병 간의 관계 패턴을 발견하고, 발견된 관계 패턴의 분석 및 학습을 통하여 의료 지식 모델을 구축할 수 있다. 또한, 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 최종 영상별 또는 환자별 병변을 진단하거나, 질병의 예후를 예측하여 그 결과를 학습하여 새로운 의료 지식 모델로 구축할 수 있다.
그 다음, 구축된 모델을 이용하여 다양한 의료 지식 서비스를 제공할 수 있다(단계 620).
단계(620)는 도 16에 도시된 바와 같이 클라우드 서비스 플랫폼을 구축하고 그 플랫폼을 통하여 연계된 병원이나, 의료진, 의료 연구자 등에게 의료 지식 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 연계된 병원 시스템에 인터페이스를 제공하고, 그 인터페이스를 통하여 병원 시스템의 요청이 입력되면, 그 요청에 대응하여 2D/3D 의료 영상, 질병 분석, 예후 예측 기록 및 개인건강정보 등을 제공할 수 있다. 또한, 의료진이나 의료 연구자 등의 단말과 미리 제공된 인터페이스를 통해 연동하여 다양한 정보를 의료진이나 의료 연구자 등에게 제공할 수 있다.
본 실시예들이 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.
1: 의료 영상 지식 서비스 제공 장치 100: 영상 처리 장치
110: 영상 획득부 120: 영상 분석부
130: 영상 생성부 200: 의료 지식 서비스 장치
210: 의료 지식 모델 구축부 220: 의료 지식 서비스 제공부
110: 영상 획득부 120: 영상 분석부
130: 영상 생성부 200: 의료 지식 서비스 장치
210: 의료 지식 모델 구축부 220: 의료 지식 서비스 제공부
Claims (18)
- 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 제1 영상 정보를 획득하는 영상획득부;
상기 제1 영상 정보가 획득되면, 획득된 제1 영상 정보를 분석하는 영상분석부; 및
상기 분석 결과를 기초로 상기 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 영상생성부를 포함하는 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 영상분석부는
상기 제1 영상 정보를 분석하여, 상기 제1 영상에 대한 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하는 영상 처리 장치. - 제2항에 있어서,
상기 영상분석부는
타임 태깅(Time Tagging)을 통해 상기 활성 산소 또는 자성 입자의 상기 미리 정의된 좌표계 상의 위치를 결정하여 상기 제1 영상에 대한 위치를 결정하는 영상 처리 장치. - 제2항에 있어서,
상기 영상생성부는
상기 제1 영상에 대해 결정된 위치를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하여 상기 최종 영상 정보를 생성하는 영상 처리 장치. - 제4항에 있어서,
상기 영상분석부는
상기 제2 영상 정보를 분석하여, 제2 영상에 대한 상기 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하고,
상기 영상생성부는
제1 영상에 대한 위치 및 제2 영상에 대한 위치를 기초로 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하는 영상 처리 장치. - 제4항에 있어서,
상기 제2 영상 정보는
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 및 컴퓨터 단층 촬영(Computer Tomography, CT) 영상 및 양전자 단층 촬영(Positron Emission Tomography, PET) 영상 중의 어느 하나를 포함하는 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 영상분석부는
상기 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출하고,
상기 영상생성부는
상기 추출된 특징 데이터를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하여 상기 최종 영상 정보를 생성하는 영상 처리 장치. - 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 제1 영상 정보를 획득하는 단계;
상기 제1 영상 정보가 획득되면, 획득된 제1 영상 정보를 분석하는 단계; 및
상기 분석 결과를 기초로 상기 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제1 영상 정보를 분석하는 단계는
상기 제1 영상 정보를 분석하여 상기 제1 영상에 대한 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하는 영상 처리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 영상 정보를 분석하는 단계는
타임 태깅(Time Tagging)을 통해 상기 활성 산소 또는 자성 입자의 상기 미리 정의된 좌표계 상의 위치를 결정하여 상기 제1 영상에 대한 위치를 결정하는 영상 처리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 최종 영상을 생성하는 단계는
상기 제1 영상에 대해 결정된 위치를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법. - 제11항에 있어서,
상기 제2 영상 정보를 분석하여 제2 영상에 대한 상기 미리 정의된 좌표계상의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하고,
상기 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하는 단계는
제1 영상에 대한 위치 및 제2 영상에 대한 위치를 기초로 제1 영상 정보 및 제2 영상 정보를 정합하는 영상 처리 방법. - 제11항에 있어서,
상기 제2 영상 정보는
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 및 컴퓨터 단층 촬영(Computer Tomography, CT) 영상 및 양전자 단층 촬영(Positron Emission Tomography, PET) 영상 중의 어느 하나를 포함하는 영상 처리 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제1 영상 정보를 분석하는 단계는
상기 제1 영상 정보를 분석하여, 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 특징 데이터를 추출하고,
상기 최종 영상을 생성하는 단계는
상기 추출된 특징 데이터를 기초로, 제1 영상 정보 및 분석 대상의 전체 영역에 대해 미리 획득된 제2 영상 정보를 정합하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법. - 활성 산소 또는 자성 입자의 분포를 기반으로 분석 대상의 적어도 일부 영역에 대한 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석한 결과를 기초로 분석 대상의 전체 영역에 대한 최종 영상 정보를 생성하는 영상 처리 장치; 및
상기 획득된 최종 영상 정보를 기초로 의료 지식 모델을 구축하고, 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 사용자에게 의료 영상 지식 서비스를 제공하는 의료 지식 서비스 장치를 포함하는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치. - 제15항에 있어서,
상기 의료 지식 서비스 장치는
상기 생성된 최종 영상 정보 및 임상 지식 정보의 연계를 통하여 상기 의료 지식 모델을 구축하는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치. - 제16항에 있어서,
상기 의료 지식 서비스 장치는
상기 생성된 최종 영상 정보 및 임상 지식 정보를 기초로 영상 특징과 질병 간의 관계 패턴의 발견하여, 발견된 관계 패턴의 분석 및 학습을 통하여 상기 의료 지식 모델을 구축하는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치. - 제16항에 있어서,
상기 의료 지식 서비스 장치는
상기 구축된 의료 지식 모델을 이용하여 최종 영상별 또는 환자별로 병변을 진단하거나, 질병의 예후를 예측하여 그 결과를 요청한 사용자에게 제공하는 의료 영상 지식 서비스 제공 장치.
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Cited By (2)
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| KR20210087370A (ko) | 2020-01-02 | 2021-07-12 | 한국원자력의학원 | 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법 |
| WO2023090880A1 (ko) * | 2021-11-18 | 2023-05-25 | 재단법인 아산사회복지재단 | 동적 영상데이터 기반 대상체 상태 예측 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 장치 |
-
2014
- 2014-02-25 KR KR1020140022143A patent/KR20150009915A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210087370A (ko) | 2020-01-02 | 2021-07-12 | 한국원자력의학원 | 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법 |
| WO2023090880A1 (ko) * | 2021-11-18 | 2023-05-25 | 재단법인 아산사회복지재단 | 동적 영상데이터 기반 대상체 상태 예측 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 장치 |
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