KR20150010515A - Apparatus and method for photographing a medical image - Google Patents

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KR20150010515A
KR20150010515A KR1020130085683A KR20130085683A KR20150010515A KR 20150010515 A KR20150010515 A KR 20150010515A KR 1020130085683 A KR1020130085683 A KR 1020130085683A KR 20130085683 A KR20130085683 A KR 20130085683A KR 20150010515 A KR20150010515 A KR 20150010515A
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image
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medical
medical image
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Application number
KR1020130085683A
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Inventor
이만우
조상흠
김준수
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삼성전자주식회사
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/38Registration of image sequences
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5294Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving using additional data, e.g. patient information, image labeling, acquisition parameters

Abstract

The present invention relates to a method and apparatus for automatically setting an medical image photographing environment and automatically controlling the photographed image. A method of obtaining a medical image according to the present invention, which controls the medical image of a photographed object by a medical image photographing device, includes the steps of: obtaining information about a user who diagnoses the medical image of the object or about the object; extracting an image control parameter corresponding to the information about the user or the object from a database; and controlling characteristics of the medical image based on the extracted image control parameter.

Description

의료 영상 획득 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PHOTOGRAPHING A MEDICAL IMAGE}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR PHOTOGRAPHING A MEDICAL IMAGE [0002]

본 발명은 의료 영상 획득 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 의료 영상 촬영 환경을 자동으로 설정하고 촬영된 영상을 자동으로 조정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a medical image acquisition method and apparatus. More specifically, the present invention relates to a method and apparatus for automatically setting a medical image capturing environment and automatically adjusting a captured image.

의료 영상 장치의 사용자는 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜(Protocol) 또는 파라미터 값(parameter value)을 조정하여 의료 영상을 촬영하고 촬영된 영상에 대한 영상 조정을 수행한다.The user of the medical imaging apparatus adjusts a protocol or a parameter value set in the medical imaging apparatus to capture a medical image and perform image adjustment on the photographed image.

프로토콜 또는 파라미터 값은 촬영을 지시한 의사, 환자의 촬영 부위, 병명, 방사선사 등의 다양한 조건에 따라 달라지며 병원에 따라 특화되어 있는 경우가 많다. 또한, 영상 조정 방법도 의료 영상의 특성, 촬영을 지시한 의사, 방사선사, 환자, 해부학적 단면(Anatomical Planes), 영상의 대조도(Contrast) 등에 따라 달라진다. 특히, 영상조정의 파라미터는 의사에 따라 특화된 경우가 많으므로 의사의 요구사항이 정확히 반영되어야 한다.The protocol or parameter value depends on various conditions such as the physician who instructed the imaging, the patient's imaging site, the disease name, the radiologist, etc., and is often specialized according to the hospital. In addition, the image adjustment method also depends on the characteristics of the medical image, the physician who instructed the imaging, the radiologist, the patient, the anatomical planes, the contrast of the image, and the like. In particular, the parameters of the image adjustment are often specialized according to the physician, so the requirements of the physician must be accurately reflected.

본 발명은 의료 영상과 관련된 파라미터를 학습함으로써 의료 영상에 대한 영상 조정과 촬영이 사용자 또는 대상체에 관한 정보에 기반하여 자동으로 수행되는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.The present invention provides a method and an apparatus for automatically adjusting the image adjustment and shooting of a medical image based on information on a user or a target by learning parameters related to the medical image.

본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 대상체의 의료 영상을 조정하는 방법에 있어서, 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및 상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.A method of adjusting a medical image of a subject photographed by a medical image photographing apparatus according to an embodiment of the present invention includes the steps of acquiring information on a user diagnosing a medical image of the subject or information on the subject; Extracting image adjustment parameters corresponding to the information on the user or the information on the object from the database; And adjusting the characteristics of the medical image based on the extracted image adjustment parameter.

본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 촬영 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법에 있어서, 상기 의료 영상 촬영 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및 상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.A method for acquiring a medical image of a target object using a medical image capturing apparatus according to an embodiment of the present invention is a method for acquiring a medical image of a target object using a first user using the medical image capturing apparatus and a second user diagnosing a medical image of the target object Obtaining information about at least one object and information about the object; Extracting from the database information on at least one of the first user and the second user, and an imaging condition corresponding to the information about the object; And photographing the object based on the extracted photographing condition.

대상체의 의료 영상을 조정하는 의료 영상 장치에 있어서, 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및 상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 영상 특성 조정부를 포함할 수 있다.A medical imaging apparatus for adjusting a medical image of a target object, comprising: an information obtaining unit for obtaining information on a user diagnosing a medical image of the target object or information on the target object; A parameter extracting unit for extracting, from a database, image adjustment parameters corresponding to the information on the user or the information on the object; And an image characteristic adjustment unit that adjusts a characteristic of the medical image based on the extracted image adjustment parameter.

대상체의 의료 영상을 획득하는 의료 영상 장치에 있어서, 상기 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 상기 제 1사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및 상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 의료 영상 촬영부를 포함할 수 있다.A medical imaging apparatus for acquiring a medical image of a target object, the apparatus comprising: information acquiring means for acquiring information about at least one of a first user using the medical imaging apparatus and a second user diagnosing a medical image of the target object, An information acquisition unit A parameter extracting unit for extracting, from a database, information relating to at least one of the first user and the second user, and a photographing condition corresponding to the information about the object; And a medical image photographing unit for photographing the object based on the extracted photographing condition.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영된 영상의 특성을 조정하는 의료 영상 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 촬영된 영상의 영상 특성을 자동으로 조정하는 방법을 예시하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 사용자로부터 영상 특성 재조정 파라미터를 수신하여 사용자에 따른 영상 조정 파라미터를 갱신하는 방법을 예시하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터을 도시하는 도면이다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법의 순서를 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 촬영 조건을 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치(100)의 기능을 설명하는 블록 구성도를 예시한 도면이다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른, 대상체에 대한 복수의 의료 영상을 디스플레이하는 방법을 도시하는 도면이다.
1 is a conceptual diagram of a medical imaging system for adjusting characteristics of a photographed image according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of automatically adjusting an image characteristic of a photographed image according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of the controller 30 receiving an image characteristic re-adjustment parameter from a user and updating an image adjustment parameter according to a user according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating image adjustment parameters stored in a database, in accordance with an embodiment of the present invention.
5 is a diagram showing a procedure of a method of acquiring a medical image of a target object using a medical image device, according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram showing photographing conditions stored in a database according to an embodiment of the present invention.
7 is a block diagram illustrating a function of the medical imaging apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention.
8 is a diagram showing a method of displaying a plurality of medical images for a target object, according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

본 실시예에서 사용되는 '부'라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부'들로 더 분리될 수 있다.The term " part " used in this embodiment means a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and 'part' performs certain roles. However, 'minus' is not limited to software or hardware. The " part " may be configured to be in an addressable storage medium and configured to play back one or more processors. Thus, by way of example, and by no means, the terms " component " or " component " means any combination of components, such as software components, object- oriented software components, class components and task components, Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays and variables. The functions provided in the components and parts may be combined into a smaller number of components and parts or further separated into additional components and parts.

본 명세서에서 "의료 영상 촬영 장치"는, 대상체의 의료 영상을 촬영하는 장치로서, MRI(Magnetic Resonance Imaging), X-ray, CT(Computed Tomography), PET(Positron Emission Tomography) 등 당업계에서 자명한 범위 내에서 사용되는 의료 영상 촬영 장치들을 포함할 수 있다. The term "medical image capturing apparatus" as used herein refers to an apparatus for capturing a medical image of a target object, and includes an image capturing apparatus such as a magnetic resonance imaging (MRI), X-ray, computed tomography (CT), positron emission tomography And may include medical imaging devices used within the scope of the invention.

본 명세서에서 "영상"은 이산적인 영상 요소들(예를 들어, 2차원 영상에 있어서의 픽셀들 및 3차원 영상에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상은 X-ray, CT, MRI, 초음파 및 다른 의료 영상 촬영 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 영상 등을 포함할 수 있다.As used herein, the term "image" may refer to multi-dimensional data composed of discrete image elements (e.g., pixels in a two-dimensional image and voxels in a three-dimensional image). For example, the image may include X-ray, CT, MRI, ultrasound, and a medical image of an object acquired by another medical imaging device.

또한, 본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 대상체의 촬영부위 및 대상체의 촬영 방향 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. Also, in this specification, an "object" may include a person or an animal, or a part of a person or an animal. In the present specification, the information on the object may include information on at least one of a disease name of the object, a photographing region of the object, and a photographing direction of the object.

또한, 본 명세서에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 본 명세서에서 "제 1 사용자"는 의료 영상 장치를 사용하는 사용자로서, 방사선사 및 검사자를 포함할 수 있으며, "제 2 사용자"는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자로서, 의사를 포함할 수 있다. In this specification, the term "user" may be a medical professional such as a doctor, a nurse, a clinical pathologist, a medical imaging expert, and the like. As used herein, a " first user " may include a radiographer and an examiner as a user using a medical imaging device, and the "second user " may include a physician as a user diagnosing a medical image of the object .

또한, 본 명세서에서 "촬영 조건"은 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. "프로토콜"은 의료 영상 장치에서 반복적으로 인가되는 신호의 연속을 의미한다. 또한, "파라미터 값"은 프로토콜에 설정되는 개별 설정값으로서, TR(Repetition time), TE(Echo time), FOV(Field of view) 및 스캔 시간(Scan Time) 등을 포함할 수 있다. Further, the term "photographing condition" herein may include at least one of a protocol and a parameter value set in the medical imaging apparatus. "Protocol" refers to a sequence of signals that are repeatedly applied in a medical imaging device. The "parameter value" is an individual set value set in the protocol, and may include TR (Repetition time), TE (Echo time), FOV (Field of view) and Scan time.

또한 본 발명에서 영상 조정은 촬영된 영상의 특성을 변경하는 것으로, "영상의 특성"은 영상의 명도, 채도, 색상, 대조도, 선예도를 포함할 수 있다. 또한 본 발명에서 "영상 조정 파라미터"는 촬영된 영상에 대해 대조도를 조절하는 윈도우 레벨(Window level), 관심 영역의 밝기를 조절하는 윈도우 너비(Window width), 영상 처리에 사용되는 필터(filter)의 종류, 이미지 회전, 이미지 반전, MPR(multiplanar reconstruction), MIP(maximum intensity projuction)를 위한 파라미터, 영상에 ROI 표시 여부, 줌(Zoom)의 정도, 픽셀들의 밝기를 조절할 수 있는 하이라이트(High Light) 등 의료 영상의 후처리(post-processing)에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다. Also, in the present invention, the image adjustment changes the characteristics of the photographed image, and the "characteristics of the image" may include brightness, saturation, hue, contrast, sharpness of the image. In the present invention, the "image adjustment parameter" includes a window level for adjusting the contrast of the photographed image, a window width for adjusting the brightness of the ROI, a filter used for image processing, (High Light) that can control the brightness of the pixels, the type of image, the image rotation, image reversal, MPR (multiplanar reconstruction), parameters for MIP (maximum intensity projection) And parameters used for post-processing of the medical image, for example.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영된 영상의 특성을 조정하는 의료 영상 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a medical imaging system for adjusting characteristics of a photographed image according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 제어부(30), 파라미터 학습부(70)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a medical imaging apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may include a controller 30 and a parameter learning unit 70.

제어부(30)는 의료 영상 촬영 장치(100)를 조정하여 대상체에 대한 의료 영상을 획득 할 수 있다. 또한, 촬영된 의료 영상의 영상 특성을 조정 할 수 있다. The control unit 30 can adjust the medical image capturing apparatus 100 to acquire a medical image for the object. Further, it is possible to adjust the image characteristic of the photographed medical image.

또한, 제어부(30)는 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터 또는 촬영 조건 파라미터를 추출할 수 있고, 추출된 파라미터를 이용하여 대상체에 대한 의료 영상을 획득 또는 의료 영상의 특성을 조정 할 수 있다.In addition, the control unit 30 can extract image adjustment parameters or imaging condition parameters stored in the database, and can acquire a medical image for a target object or adjust characteristics of the medical image using the extracted parameters.

또한, 제어부(30)는 영상 특정이 조정된 의료 영상을 촬영 지시를 한 진단의에게 자동으로 전송할 수 있다. 진단의는 수신된 의료 영상에 대해 영상 특성을 재조정할 수 있다. 제어부(30)는 재조정된 의료 영상 또는 재조정에 사용된 영상 조정 파라미터를 수신 할 수 있다.In addition, the control unit 30 can automatically transmit the medical image whose image identification has been adjusted to the diagnosis instructed by the image capturing instruction. The diagnostic can readjust the image characteristics for the received medical image. The control unit 30 can receive the re-adjusted medical image or the image adjustment parameter used for the re-adjustment.

또한, 제어부(30)는 사용자로부터 촬영 파라미터 또는 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다. Further, the control unit 30 can receive the photographing parameter or the image adjusting parameter from the user.

또한, 제어부(30)는 외부 네트워크와 유무선 통신을 할 수 있다. 제어부(30)는 의료 영상 관련 정보를 외부 기기로 송신 할 수 있으며, 외부 기기로부터 의료 영상에 관련된 정보를 수신할 수 있다. 또한, 제어부(30)는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)에 따른 통신을 할 수 있다.Also, the control unit 30 can perform wired / wireless communication with the external network. The control unit 30 can transmit the medical image related information to the external device and can receive information related to the medical image from the external device. Also, the control unit 30 can perform communication according to DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

파라미터 학습부(70)는 사용자가 입력한 영상 조정 파라미터에 기초하여 사용자가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다.The parameter learning unit 70 can calculate a user-preferred image adjustment parameter based on the image adjustment parameter input by the user.

또한, 파라미터 학습부(70)는 사용자가 입력한 프로토콜 또는 파라미터에 기초하여 사용자가 선호하는 촬영 프로토콜 또는 파라미터를 산출할 수 있다.Further, the parameter learning unit 70 can calculate the user's preferred photographing protocol or parameter based on the protocol or parameter inputted by the user.

의료 영상 장치(100)는 데이터베이스(미도시)를 포함할 수 있다. 데이터베이스는 의료 영상 조정에 필요한 파라미터를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 의료 영상 촬영에 필요한 프로토콜 또는 파라미터를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 의료 영상 및 의료 영상과 관련된 정보를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 유무선 네트워크를 통해 연결된 외부의 데이터베이스 일 수 있다. The medical imaging device 100 may include a database (not shown). The database may store parameters needed for medical image adjustments. Further, the database may store protocols or parameters necessary for medical imaging. In addition, the database may store information related to medical images and medical images. The database may also be an external database connected via a wired or wireless network.

제어부(30), 파라미터 학습부(70), 데이터베이스는 콘솔(console) 또는 PACS(Picture Archiving and Communication System)의 일부 일 수 있다. The control unit 30, the parameter learning unit 70, and the database may be a console or a part of a Picture Archiving and Communication System (PACS).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어부(30)는 외부로부터 진단의, 방사선사를 포함하는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 수신하고, 수신한 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 파라미터 또는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the control unit 30 receives information about the user or information about the object including diagnosis of radiation from the outside, information about the user or information about the object The image pickup parameter or the image adjustment parameter can be extracted from the database.

제어부(30)는 추출된 파라미터에 기초하여 의료 영상을 촬영 할 수 있다. 제어부(30)는 촬영된 의료 영상에 대해 데이터베이스로부터 추출한 영상 조정 파라미터에 기초하여 영상 특성을 조정할 수 있다. 제어부(30)는 특성이 조정된 의료 영상을 촬영 지시를 내린 진단의에게 전송할 수 있다. 진단의가 수신한 의료 영상에 대한 특성을 재조정하는 경우, 제어부(30)는 재조정된 영상 특성에 대한 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다. The control unit 30 can take a medical image based on the extracted parameters. The control unit 30 can adjust the image characteristic based on the image adjustment parameter extracted from the database with respect to the photographed medical image. The control unit 30 can transmit the medical image whose characteristics have been adjusted to the diagnosis instructing the imaging instruction. In the case of re-adjusting the characteristics of the medical image received by the diagnosis, the control unit 30 can receive the image adjustment parameter for the re-adjusted image characteristic.

파라미터 학습부(70)는 수신한 재조정 파라미터에 기초하여 진단의가 선호하는 영상조정 파라미터를 산출할 수 있다. 진단의가 선호하는 영상조정 파라미터는 기 수신된 영상조정 파라미터의 통계값이 될 수 있다. The parameter learning unit 70 can calculate the preferred image adjustment parameter of the diagnosis based on the received re-adjustment parameter. The preferred image adjustment parameter of the diagnosis may be a statistical value of the received image adjustment parameter.

제어부(30)는 산출된 영상조정 파라미터를 진단의에 대응하여 데이터베이스에 갱신할 수 있다.The control unit 30 can update the calculated image adjustment parameter in the database in response to the diagnosis.

이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따르면, 방사선사 또는 진단의가 영상 조정 조건을 의료 영상 장치에 입력하지 않더라도 진단의의 식별 정보 만으로 진단의가 가장 많이 사용하는 또는 사용하리라 추측될 수 있는 영상 조정 조건이 설정되고 영상 조정이 자동으로 이루어져 방사선사 또는 진단의에게 편의를 제공 할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, even if the radiographic image or the diagnostic does not input the image adjustment condition to the medical image device, the image adjustment, which is the most used or likely to be used, The condition is set and the image adjustment is made automatically, which can provide convenience to radiologists or diagnostics.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 촬영된 영상의 영상 특성을 자동으로 조정하는 방법을 예시하는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of automatically adjusting an image characteristic of a photographed image according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 방법은 사용자 각각에 대응하는 영상 조정 조건이 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 경우를 가정한다.The method illustrated in FIG. 2 assumes that the image adjustment conditions corresponding to each user are already stored in the database.

S210 단계에서, 제어부(30)는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득 한다. In step S210, the control unit 30 acquires information on a user who diagnoses the medical image of the object or information on the object.

대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자는 의사, 진단의를 포함할 수 있다. 대상체의 의료 영상을 촬영하는 임상 병리사, 방사선사 또한 포함 할 수 있으나, 의료 영상을 진단하는 자인 것이 바람직하다. 사용자에 관한 정보란 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다.The user diagnosing the medical image of the object may include a physician and a doctor. It may include a clinical pathologist or a radiologist who takes a medical image of a subject, but it is preferable that the person diagnoses the medical image. The information about the user may include the identification information of the user.

대상체에 관한 정보란 대상체의 병명, 대상체의 촬영 부위 또는 대상체의 촬영 방향을 포함할 수 있다. The information on the target object may include a disease name of the target object, a photographing region of the target object, or a photographing direction of the target object.

제어부(30)는 사용자의 입력에 의해 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득할 수 있으며, 또는 외부 기기로부터 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득 할 수 있다. The control unit 30 can acquire information on the user or information on the object by the input of the user or information on the user or information on the object from the external apparatus.

S220 단계에서, 제어부(30)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. In step S220, the control unit 30 can extract, from the database, the image adjustment parameters corresponding to information on the user or information on the object.

예를 들면, 사용자가 의사A이고 촬영 부위가 뇌인 경우 이에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는, 사용자가 의사 B이고 대상체의 병명이 간암인 경우 이에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. 또는, 의사 B에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는, 특정 부위에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.For example, if the user is Doctor A and the imaging site is the brain, the corresponding image adjustment parameters can be extracted from the database. Alternatively, if the user is doctor B and the disease name of the subject is liver cancer, the corresponding image adjustment parameter can be extracted. Alternatively, the image adjustment parameter corresponding to the pseudo B can be extracted from the database. Alternatively, the image adjustment parameter corresponding to the specific region can be extracted from the database.

영상 조정 파라미터는 촬영된 영상의 특성을 조정하기 위한 파라미터이며, 촬영된 영상에 대해 대조도를 조절하는 윈도우 레벨(Window level), 관심 영역의 밝기를 조절하는 윈도우 너비(Window width), 영상 처리에 사용되는 필터(filter)의 종류, 이미지 회전, 이미지 반전, MPR(multiplanar reconstruction), MIP(maximum intensity projuction)를 위한 파라미터, 영상에 ROI 표시 여부, 줌(Zoom)의 정도, 픽셀들의 밝기를 조절할 수 있는 하이라이트(High Light) 등 의료 영상의 후처리(post-processing)에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다. The image adjustment parameters are parameters for adjusting the characteristics of the photographed image. The image adjustment parameters include a window level for adjusting the contrast of the photographed image, a window width for adjusting the brightness of the region of interest, You can control the type of filter used, image rotation, image reversal, multiplanar reconstruction, parameters for maximum intensity projection (MIP), whether the ROI is displayed on the image, the degree of zoom, And may include parameters used for post-processing of medical images such as highlights.

데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 사용자가 의료 영상의 특성을 조정하기 위해 기 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다. 예를 들면, 의사 A 및 뇌에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 의사 A가 뇌 촬영 영상을 진단할 때 가장 많이 사용하였던 영상 조정 파라미터 일 수 있다. 또는, 의사 B에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 의사 B가 선호하는 영상의 밝기, 영상의 대조도 등을 나타내는 파라미터 일 수 있다. 또는, 특정 촬영 방향 또는 특정 촬영 부위에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 복수의 사용자들이 해당 촬영 방향 또는 해당 촬영 부위에 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다. The image adjustment parameters extracted from the database may be statistical values of the image adjustment parameters used by the user to adjust the characteristics of the medical image. For example, the image adjustment parameters extracted in correspondence with the doctor A and the brain may be the image adjustment parameters most frequently used when the doctor A diagnoses the brain imaging image. Alternatively, the image adjustment parameter extracted corresponding to the pseudo B may be a parameter indicating the brightness of the image preferred by the pseudo B, the contrast of the image, and the like. Alternatively, the image adjustment parameter extracted corresponding to the specific shooting direction or the specific shooting region may be a statistical value of the image adjustment parameter used by the plurality of users in the shooting direction or the shooting region.

또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영 프로토콜에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 복부 MRI 영상 중 T1 강조 영상에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. Further, the image adjustment parameters extracted from the database can be extracted based on the photographing protocol. For example, an image adjustment parameter corresponding to a T1-weighted image among the abdominal MRI images can be extracted.

또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영 방향에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 뇌의 시상면(sagittal) 영상에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. Further, the image adjustment parameters extracted from the database can be extracted based on the photographing direction. For example, an image adjustment parameter corresponding to a sagittal image of the brain can be extracted.

또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영된 영상 픽셀의 히스토그램에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 촬영된 영상의 히스토그램 패턴에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출 할 수 있다. Further, the image adjustment parameters extracted from the database can be extracted based on the histogram of the photographed image pixels. For example, the image adjustment parameter corresponding to the histogram pattern of the photographed image can be extracted.

S230 단계에서, 제어부(30)는 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정할 수 있다.In step S230, the control unit 30 can adjust the characteristics of the medical image based on the extracted image adjustment parameters.

즉, 사용자의 조정 없이 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 촬영된 의료 영상의 특성이 자동으로 조정된다. That is, the characteristics of the photographed medical image are automatically adjusted based on the image adjustment parameters extracted from the database without user's adjustment.

하나의 특성을 조정하기 위해 데이터베이스로부터 추출되는 파라미터는 복수 일 수 있다., 또한, 하나의 정보에 대응하여 복수의 파라미터들이 추출될 수 있으며, 추출된 복수의 파라미터들을 이용하여 하나의 의료 영상이 각각 다른 특성으로 조정될 수 있다. A plurality of parameters may be extracted corresponding to one piece of information and a plurality of parameters may be extracted corresponding to one piece of information. Can be adjusted to other characteristics.

이와 같은 실시예를 통해, 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 따른 의료 영상 특성이 조정될 수 있다. 사용자가 촬영된 의료 영상에 대해 영상 특성을 조정하지 않더라도, 사용자가 선호하는 영상 특성으로 조정 될 수 있으므로, 영상 조정 시간이 단축 될 수 있으며, 진단의의 만족도가 증가할 수 있다. Through such an embodiment, the medical image characteristic according to the information about the user or the information about the object can be adjusted. Even if the user does not adjust the image characteristic for the captured medical image, since the user can adjust the image characteristic to the preferred image characteristic, the image adjustment time can be shortened and the satisfaction of the diagnosis can be increased.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 사용자로부터 영상 특성 재조정 파라미터를 수신하여 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 따른 영상 조정 파라미터를 갱신하는 방법을 예시하는 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method for the controller 30 to receive an image characteristic re-adjustment parameter from a user and update an image adjustment parameter according to information about the user or information about the object, according to an embodiment of the present invention.

S310 단계 내지 S330 단계는 제어부(30)가 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하여 촬영된 영상의 특성을 자동으로 조절하는 단계로 도2의 S210 단계 내지 S220 단계에 대응된다.In steps S310 to S330, the control unit 30 automatically extracts the image adjustment parameters corresponding to the information about the user or information on the object from the database, and automatically adjusts the characteristics of the photographed image. In steps S210 to S220 Respectively.

S340 단계에서, 제어부(30)는 사용자가 의료 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터를 수신한다.In step S340, the control unit 30 receives the image adjustment parameter used by the user for the medical image readjustment.

영상 특성을 재조정하기 위해 사용자가 입력한 영상 조정 파라미터는 사용자가 직접 입력한 영상 조정 파라미터 일 수 있으며, 외부 기기 또는 외부 서버로부터 수신된 영상 조정 파라미터 일 수 있다. The image adjustment parameter input by the user to readjust the image characteristics may be an image adjustment parameter directly input by the user and may be an image adjustment parameter received from an external device or an external server.

사용자가 입력한 영상 조정 파라미터는 파라미터 자체일 수 있으며, 사용자에 의해 조정된 영상 특성으로부터 추출된 파라미터 일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정 대조도와 특정 선예도를 조정한 경우 해당 대조도 또는 선예도에 따른 윈도우 레벨 또는 필터가 입력될 수 있다. The image adjustment parameter input by the user may be the parameter itself, or may be a parameter extracted from the image characteristic adjusted by the user. For example, if a user adjusts a particular contrast and a particular sharpness, a window level or filter according to that contrast or sharpness level may be entered.

S350 단계는, 제어부(30)는 수신한 영상 재조정 파라미터에 기초하여 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응한 데이터베이스의 영상 조정 파라미터를 갱신할 수 있다.In step S350, the control unit 30 can update the image adjustment parameter of the database corresponding to the information on the user or the information on the object based on the received image re-adjustment parameter.

제어부(30)는 파라미터 학습부(30)에게 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응한 영상 조정 파라미터를 산출하도록 지시할 수 있으며, 파라미터 학습부(30)로부터 산출된 영상 조정 파라미터를 데이터베이스에 갱신 할 수 있다. The control unit 30 can instruct the parameter learning unit 30 to calculate the image adjustment parameter corresponding to the information about the user or the information about the target object and the image adjustment parameter calculated from the parameter learning unit 30 to the database Can be updated.

파라미터 학습부(30)는 사용자가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터로부터 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터의 통계값을 산출할 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 사용자로부터 입력된 영상 조정 파라미터를 통계 처리하여 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다. The parameter learning unit 30 can calculate the statistical value of the image adjustment parameter corresponding to the information on the user from the image adjustment parameter used by the user for image re-adjustment. That is, the image adjustment parameters stored in the database and the image adjustment parameters input from the user can be statistically processed to calculate the image adjustment parameters corresponding to the information about the user.

예를 들면, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 기 입력된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 최근에 입력된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 특성 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다.For example, the image adjustment parameter corresponding to the information about the user may be an average value of the previously input image adjustment parameter. In addition, the image adjustment parameter corresponding to the information on the user may be a weighted average value in which the weighted value increases with a recently input parameter. In addition, the image adjustment parameter corresponding to the information about the user may be a weighted average value in which the user evaluates the characteristic adjusted medical image and changes the weight according to the score.

또한, 파라미터 학습부(30)는 사용자가 재조정한 영상의 특성을 분석하여 영상 조정 파라미터를 추출하고, 추출된 영상 조정 파라미터로부터 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다. Further, the parameter learning unit 30 can extract the image adjustment parameters by analyzing the characteristics of the image read by the user, and calculate the image adjustment parameters corresponding to the information about the user from the extracted image adjustment parameters.

또한, 파라미터 학습부(30)는 사용자의 영상 조정의 패턴을 분석하여 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다. Further, the parameter learning unit 30 can analyze the pattern of the image adjustment of the user and calculate the image adjustment parameter corresponding to the information about the user.

예를 들면, 사용자가 동일한 의료 영상에 대해 여러 대조도로 영상 특성을 조정하여 비교 진단하는 빈도가 높은 경우, 해당 사용자에 대해 복수의 대조도를 표현하는 복수의 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다. For example, when the user frequently adjusts the image characteristics of the same medical image and performs comparison diagnosis, it is possible to calculate a plurality of image adjustment parameters expressing a plurality of contrast degrees for the user.

다른 예를 들면, 촬영된 의료 영상의 히스토그램의 패턴에 따라 선택된 윈도우 너비/레벨 또는 필터의 종류를 분석하여 사용자에 관한 정보와 히스토그램 패턴에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다. In another example, the information about the user and the image adjustment parameter corresponding to the histogram pattern can be calculated by analyzing the type of window width / level or filter selected according to the histogram pattern of the captured medical image.

또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영 프로토콜에 기초하여 산출될 수 있다. 예를 들면, 복부 MRI 영상 중 T1 강조 영상에 대응하는 해당 사용자의 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다. 또한, 사용자에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영 방향에 기초하여 산출될 수 있다. 예를 들면, 뇌의 시상면(sagittal) 영상에 대응하는 해당 사용자의 영상 조정 파라미터가 산출할 수 있다. 또한, 사용자에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영된 영상 픽셀의 히스토그램에 기초하여 산출될 수 있다. Further, the image adjustment parameter corresponding to the information about the user can be calculated based on the user and the photographing protocol. For example, the image adjustment parameter of the corresponding user corresponding to the T1-weighted image in the abdominal MRI image can be calculated. Further, the image adjustment parameter corresponding to the user can be calculated based on the user and the photographing direction. For example, the image adjustment parameter of the user corresponding to the sagittal image of the brain can be calculated. Further, the image adjustment parameter corresponding to the user can be calculated based on the histogram of the user and the photographed image pixel.

파라미터 학습부(30)는 사용자가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터로부터 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터의 통계값을 산출할 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 복수의 사용자로부터 입력된 영상 조정 파라미터를 통계 처리하여 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다. 예를 들면, 뇌, 복부 또는 다리 등 특정 촬영 부위의 진단에 가장 많이 사용된 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다. 또한, 폐암, 치매 등과 같은 특정 질병 또는 뇌의 시상면 등과 같은 특정 부위의 특정 촬영 방향에 가장 많이 사용된 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다.The parameter learning unit 30 can calculate the statistical value of the image adjustment parameter corresponding to the information on the target object from the image adjustment parameter used by the user for image re-adjustment. That is, the image adjustment parameters stored in the database and the image adjustment parameters input from the plurality of users can be statistically processed to calculate the image adjustment parameters corresponding to the information on the object. For example, an image adjustment parameter most frequently used for diagnosis of a specific imaging region, such as the brain, abdomen, or leg, can be calculated. In addition, an image adjustment parameter most frequently used in a specific shooting direction of a specific region such as a specific disease such as lung cancer, dementia, or the sagittal plane of the brain can be calculated.

대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 대상체의 의료 영상의 영상 특성 조정에 사용된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 최근에 입력된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 특성 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다.The image adjustment parameter corresponding to the information on the object may be an average value of the image adjustment parameters used for adjusting the image characteristics of the medical image of the object. In addition, the image adjustment parameter corresponding to the information on the object may be a weighted average value in which the weighted value increases with the recently input parameter. Further, the image adjustment parameter corresponding to the information on the object may be a weighted average value in which the user evaluates the characteristic-adjusted medical image and changes the weight according to the score.

이러한 실시예를 통해, 사용자가 가장 많이 사용하는 또는 사용할 가능성이 높은 영상 조정 파라미터를 추출하여 영상의 특성이 자동으로 조정 될 수 있다. Through such an embodiment, the characteristics of the image can be automatically adjusted by extracting the image adjustment parameters most frequently used or likely to be used by the user.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터를 도시하는 도면이다.4 is a diagram illustrating image adjustment parameters stored in a database, in accordance with an embodiment of the present invention.

영상 조정 파라미터는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하여 데이터베이스에 저장 되어 있을 수 있다. 따라서, 특정 의사 또는 진단의의 식별 정보 또는 대상체의 촬영부위, 대상체의 병명, 촬영 프로토콜 시퀀스, 촬영 방향, 촬영된 영상의 히스토그램 등이 입력되면, 이에 대응하는 영상 조정 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. The image adjustment parameter may be stored in the database in correspondence with information on the user or information on the object. Therefore, when the identification information of a specific doctor or diagnosis or the imaging region of the object, the disease name of the object, the imaging protocol sequence, the photographing direction, the histogram of the photographed image, and the like are inputted, the corresponding image adjustment condition can be extracted from the database .

앞서 설명한 바와 같이, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터는 사용자가 기 입력한 영상 조정 파라미터 또는 사용자에 의해 선택된 영상 특성으로부터 추출된 파라미터에 기초하여 산출된 값일 수 있다.As described above, the image adjustment parameter stored in the database may be a value calculated on the basis of the image adjustment parameter previously input by the user or the parameter extracted from the image characteristic selected by the user.

전술한 바와 같이, 사용자가 촬영된 의료 영상에 대한 특성 조정을 반복함에 따라, 사용자가 선호하는 영상 조정 파라미터 값이 산출될 수 있고, 이후 촬영된 의료 영상이 산출된 파라미터 값으로 자동 조정될 수 있다. As described above, as the user repeatedly adjusts the characteristics of the captured medical image, the user's preferred image adjustment parameter value can be calculated, and the photographed medical image can then be automatically adjusted to the calculated parameter value.

한편, 의료 영상 조정 특성을 변경하는 영상 조정 파라미터 뿐만 아니라, 의료 영상의 촬영에 사용되는 프로토콜 또는 파라미터 또한 사용자에 따라 선호하는 값이 산출될 수 있고, 데이터베이스로부터 추출되어 자동 설정 될 수 있다. 이하 도 5 내지 도 6에서 설명 한다. On the other hand, not only the image adjustment parameter for changing the medical image adjustment characteristic, but also the protocol or parameter used for capturing the medical image, a preferred value may be calculated according to the user, and extracted from the database and automatically set. 5 to 6 below.

도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법의 순서를 도시하는 도면이다.5 is a diagram showing a procedure of a method of acquiring a medical image of a target object using a medical image device, according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 방법은 제 1 사용자와 제 2 사용자 각각에 대응하는 촬영 조건이 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 경우를 가정한 것이다.The method shown in FIG. 5 assumes that the shooting conditions corresponding to the first user and the second user are already stored in the database.

"제 1 사용자"는 MRI 장치를 사용하는 사용자로서, 방사선사 및 검사자를 포함할 수 있으며, "제 2 사용자"는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자로서, 의사를 포함할 수 있다.The "first user" may include a radiographer and an examiner as a user using the MRI apparatus, and the "second user " may include a doctor as a user diagnosing a medical image of the object.

S510 단계에서, 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보 및, 대상체에 관한 정보를 획득한다.  In step S510, information on at least one of the first user and the second user using the medical imaging apparatus and information on the object are obtained.

제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나의 식별 정보일 수 있다. The information about at least one of the first user and the second user may be identification information of at least one of the first user and the second user.

제 1 사용자, 제 2 사용자, 대상체에 관한 정보는 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 의해 집적 입력될 수 있으며, 외부 장치로부터 수신 될 수 있다. The information about the first user, the second user, and the object may be integrated by the first user or the second user and received from the external device.

S520 단계에서, 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보 및, 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출한다. In step S520, information on at least one of the first user and the second user and the photographing condition corresponding to the information about the object are extracted from the database.

예를 들면, 대상체의 촬영부위가 뇌이고 제 2 사용자가 의사 A인 경우, 의사 A 및 촬영부위 뇌에 대응되는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는 대상체의 병명이 간질이고 제 1 사용자가 방사선사 B인 경우, 의사 B 및 병명 간질에 대응되는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. For example, when the imaging region of the object is the brain and the second user is the doctor A, the imaging conditions corresponding to the doctor A and the imaging site brain can be extracted from the database. Or if the disease name of the subject is epileptic and the first user is radiation article B, the imaging condition corresponding to physician B and pathologic epilepsy can be extracted from the database.

추출된 촬영 조건은 의료 영상 촬영 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다. The extracted photographing condition may include at least one of a protocol and a parameter value set in the medical image photographing apparatus.

추출된 촬영 조건은 대상체에 대해 제 1 사용자 또는 제 2 사용자가 가장 많이 사용하였거나 사용하리라 추측될 수 있는 촬영 조건일 수 있다. The extracted photographing condition may be a photographing condition in which the first user or the second user has used the object most frequently or can be presumed to be used.

예를 들면, 대상체의 촬영부위가 뇌이고 제 2 사용자가 의사 A인 경우에 대응되는 촬영 조건을 추출하였다면 추출된 촬영 조건은 의사 A가 뇌를 진단할 때 최근에 가장 많이 사용한 촬영 조건일 수 있다. For example, if the photographing condition corresponding to the photographing part of the object is the brain and the second user is the doctor A, the extracted photographing condition may be the photographing condition most recently used most recently when the doctor A diagnoses the brain .

S530 단계에서, 추출된 촬영 조건에 기초하여 대상체를 촬영한다. 즉, 추출된 프로토콜 또는 파라미터 값에 기초하여 대상체를 촬영한다. In step S530, the object is photographed based on the extracted photographing conditions. That is, the object is photographed based on the extracted protocol or parameter value.

종래에는 제 1 사용자가 대상체에 관한 정보 등 다양한 조건들을 고려하여 촬영 조건을 설정하여야 하였고, 대상체의 병명 또는 촬영 부위 등에 따라 제 1 사용자가 설정하는 촬영 조건과 제 2 사용자가 원하는 촬영 조건이 서로 상이함으로써 제 1 사용자가 대상체를 반복적으로 촬영하여야 하는 문제점이 있었지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 MRI 장치는 제 1 사용자 및 제 2 사용자에 관한 정보를 통해 제 1 사용자와 제 2 사용자가 이전에 설정하였던 촬영 조건을 자동적으로 재설정함으로써 대상체를 반복적으로 촬영하여야 하는 문제점을 해결할 수 있다.Conventionally, a first user has to set photographing conditions in consideration of various conditions such as information on the object, and the photographing conditions set by the first user and the photographing conditions desired by the second user are different from each other However, the MRI apparatus according to an embodiment of the present invention may be configured such that the first user and the second user are previously set to the first user and the second user through the information about the first user and the second user, And automatically resets the photographing conditions that were previously set.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 촬영 조건을 도시하는 도면이다.6 is a diagram showing photographing conditions stored in a database according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 데이터베이스에는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 대응하는 촬영 조건을 저장하고 있을 수 있다. 따라서, 제 1 사용자 또는 제 2 사용자 및 대상체의 촬영부위 또는 병명이 결정되면, 이에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. As shown in FIG. 6, the database may store photographing conditions corresponding to at least one of the first user and the second user. Therefore, when the photographing part or the name of the first user or the second user and the object are determined, the corresponding photographing condition can be extracted from the database.

도 6의 촬영 조건 데이터베이스는 제 2 사용자의 식별 정보를 기본키로 하고, 각각의 제 2 사용자에 대응하는 뇌에 대한 하나의 프로토콜 시퀀스와 파라미터가 저장된 데이터베이스를 도시하고 있다. 제 2 사용자 A에 대응되는 프로토콜 시퀀스는 Sag T2 TSE, Ax T1 MPR, Ax DWI 순서이다. 이러한 프로토콜 시퀀스는 의사 A가 최근에 가장 많이 지시한 프로토콜 시퀀스 일수 있다. The photographing condition database of Fig. 6 shows a database in which the identification information of the second user is set as a primary key, and one protocol sequence and parameters for the brain corresponding to each second user are stored. The protocol sequence corresponding to the second user A is Sag T2 TSE, Ax T1 MPR, Ax DWI sequence. This protocol sequence may be the protocol sequence most recently indicated by the pseudo-A.

데이터베이스에 저장된 촬영 조건은 사용자가 기 입력한 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터에 기초하여 산출된 값일 수 있다.The photographing condition stored in the database may be a value calculated based on the protocol sequence or parameter previously input by the user.

예를 들면, 복수의 촬영에서 제 2 사용자가 지시한 프로토콜 시퀀스 중 가장 자주 지시한 프로토콜 시퀀스를 해당 제 2 사용자 에 대한 프로토콜 시퀀스로 저장할 수 있다. 또한, 복수의 촬영에서 동일한 제 1 사용자가 사용한 파라미터들의 평균값 또는 가중치 평균값을 해당 제 1 사용자에 대한 파라미터 값으로 저장할 수 있다. For example, in the plurality of photographs, the protocol sequence most frequently indicated among the protocol sequences indicated by the second user may be stored as a protocol sequence for the second user. In addition, the average value or the weighted average value of the parameters used by the same first user in a plurality of photographings can be stored as the parameter value for the first user.

한편, 촬영 조건 중 특정 조건만이 제 1 사용자, 제 2 사용자에 대응되어 저장 될 수 있다. 예를 들어, 의사에 대해서는 프로토콜만이 저장될 수 있으며 방사선사에 대해서는 파라미터 값 만이 저장될 수 있다.On the other hand, only specific conditions among the shooting conditions can be stored in correspondence with the first user and the second user. For example, only protocols may be stored for a physician, and only parametric values may be stored for radiologists.

앞선 실시예에서는 제 1 사용자 또는 제 2 사용자, 및 대상체에 대응하는 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터 값이 데이터베이스화 된 것을 예시했으나, 이 뿐만 아니라, 병원 특성, 플레인 방향, 임상 대조도를 기본키로 하여 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터가 데이터베이스화 될 수 있으며, 펄스 시퀀스를 기본키로 하여 파라미터 값이 데이터베이스화 될 수 있다.In the above embodiment, the protocol sequence or the parameter value corresponding to the first user or the second user and the object has been stored in the database. However, the protocol sequence or the parameter value The parameters can be databaseized and the parameter values can be databaseized with the pulse sequence as the primary key.

이러한 실시예를 통해 각각의 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 따라 특화된 촬영 조건이 생성되며, 각각의 제 1 사용자 또는 제 2 사용자가 최근에 많이 사용한 촬영 조건을 데이터 베이스에 저장할 수 있다.According to this embodiment, a shooting condition specialized for each first user or a second user is generated, and the shooting condition used most recently by each first user or the second user can be stored in the database.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치(100)의 기능을 설명하는 블록 구성도를 예시한 도면이다.7 is a block diagram illustrating a function of the medical imaging apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention.

의료 영상 장치(100)는 제어부(30), 파라미터 학습부(70)를 포함할 수 있다. 제어부(30)는 정보 획득부(32), 출력부(34), 의료 영상 촬영부(36), 영상 특성 조정부(38), 파라미터 추출부(40)를 포함할 수 있다. The medical imaging apparatus 100 may include a control unit 30 and a parameter learning unit 70. [ The control unit 30 may include an information obtaining unit 32, an output unit 34, a medical image capturing unit 36, an image characteristic adjusting unit 38, and a parameter extracting unit 40.

정보 획득부(32)는 사용자에 관한 정보, 대상체에 관한 정보, 영상 조정 조건, 촬영 조건을 사용자 또는 외부기기로부터 획득 할 수 있다. The information acquiring unit 32 can acquire information on the user, information on the object, image adjustment conditions, and shooting conditions from a user or an external device.

사용자에 관한 정보란, 대상체의 의료 영상을 촬영하는 자를 의미하는 제 1 사용자 또는 대상체의 의료 영상을 진단하는 자를 의미하는 제 2 사용자에 관한 정보일 수 있으며, 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 식별 정보를 포함할 수 있다. The information about the user may be information about a first user, which means a person who shoots a medical image of the object, or a second user, which means a person diagnosing a medical image of the object, and may include identification information of the user. Thus, the information about the first user or the second user may include identification information about at least one of the first user and the second user.

대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 촬영 방향 및 촬영 부위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The information on the object may include at least one of a disease name, a photographing direction, and a photographing region of the object.

또한, 정보 획득부(32)는 특정 병원, 임상 대조도 등의 정보를 획득할 수 있다.In addition, the information acquiring unit 32 can acquire information such as a specific hospital, clinical contrast, and the like.

정보 획득부(32)는 사용자의 입력으로부터 정보를 획득 할 수 있다. 또한, 정보 획득부(32)는 유무선 통신을 통해 외부 서버로부터 정보를 획득 할 수 있다. 예를 들면, 정보 획득부(32)는 PACS 시스템으로부터 영상 조정 조건, 촬영 조건 또는 대상체의 식별정보, 대상체의 진료 기록 등을 획득 할 수 있다. 정보 획득부(32)는 키보드, 마우스, 트랙볼, 음성 인식부, 제스처 인식부, 터치 스크린 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 입력 장치들을 포함할 수 있다.The information obtaining unit 32 can obtain information from the user's input. In addition, the information obtaining unit 32 can obtain information from an external server through wired / wireless communication. For example, the information obtaining unit 32 can obtain image adjustment conditions, photographing conditions or identification information of the object, a medical record of the object, etc. from the PACS system. The information obtaining unit 32 may include a keyboard, a mouse, a trackball, a voice recognition unit, a gesture recognition unit, a touch screen, and the like, and may include various input devices within a range that is obvious to those skilled in the art.

파라미터 추출부(40)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 데이터베이스(200)에 저장된 촬영 조건을 추출할 수 있다. 사용자에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보를 의미하며, 대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 촬영 방향 및 촬영 부위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보는 정보획득부(32)가 수신한 정보 일 수 있다.The parameter extracting unit 40 can extract the photographing condition stored in the database 200 corresponding to the information about the user or the information about the object. The information on the user means information on at least one of the first user and the second user, and the information on the object may include at least one of a disease name, a shooting direction, and a shooting region of the object. The information about the user or the information about the object may be the information received by the information obtaining unit 32. [

데이터베이스(200)로부터 추출된 촬영 조건은 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터를 포함할 수 있다.The shooting conditions extracted from the database 200 may include protocol sequences or parameters.

의료 영상 촬영부(36)는 의료 영상 장치와 연결된 의료 영상 촬영 장치를 조정하여 대상체에 관한 의료 영상을 획득할 수 있다. 의료 영상 촬영 장치는 대상체에 대한 의료 영상을 획득하는 장치로서 MRI, CT, X-ray 등을 포함할 수 있다. The medical image capturing unit 36 can acquire the medical image relating to the object by adjusting the medical image capturing apparatus connected to the medical image capturing apparatus. The medical image photographing apparatus is an apparatus for obtaining a medical image for a target object, and may include MRI, CT, X-ray, and the like.

의료 영상 촬영부(36)는 파라미터 추출부(40)가 데이터베이스로부터 추출한 촬영 조건에 기초하여 의료 영상 촬영 장치를 제어할 수 있다. The medical image capturing unit 36 can control the medical image capturing apparatus based on the capturing condition extracted by the parameter extracting unit 40 from the database.

파라미터 추출부는(40)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 데이터베이스(200)에 저장된 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. 영상 조정 파라미터는 윈도우 너비/레벨(Window width/level), 필터의 종류(Filter), 줌(Zoom)의 정도, MPR 또는 MIP에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다. The parameter extracting unit 40 can extract the image adjustment parameter stored in the database 200 corresponding to the information about the user or the information about the object. The image adjustment parameters may include window width / level, filter type, degree of zoom, parameters used in MPR or MIP.

영상 특성 조정부(38)는 영상 조정 파라미터 추출부(40)가 추출한 영상 조정 파라미터에 기초하여 의료 영상 촬영부(36)가 촬영한 의료 영상의 특성을 조정할 수 있다. 영상 특성이란 영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.The image characteristic adjustment unit 38 can adjust the characteristics of the medical image captured by the medical image capturing unit 36 based on the image adjustment parameter extracted by the image adjustment parameter extraction unit 40. [ The image characteristic may include at least one of brightness, saturation, color, contrast, and sharpness of the image.

영상 특성이 조정된 의료 영상은 출력부(34)에 표시될 수 있다. 또한, 영상 특성이 조정된 의료 영상은 통신부(미도시)를 통해 촬영 지시를 내린 진단의에게 전송 될 수 있다. The medical image whose image characteristics are adjusted can be displayed on the output unit 34. [ In addition, the medical image whose image characteristics are adjusted can be transmitted to the diagnosis unit which gave the imaging instruction through the communication unit (not shown).

출력부(34)는 영상 특성 조정부(38)에 의해 생성된 화상 데이터 또는 재구성 화상 데이터를 사용자에게 출력할 수 있다. 또한, 출력부(34)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 MRI 시스템을 조작하기 위해 필요한 정보를 출력할 수 있다. 출력부(34)는 스피커, 프린터, CRT 디스플레이, LCD 디스플레이, PDP 디스플레이, OLED 디스플레이, FED 디스플레이, LED 디스플레이, VFD 디스플레이, DLP 디스플레이, PFD 디스플레이, 3D 디스플레이, 투명 디스플레이 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 출력 장치들을 포함할 수 있다. The output unit 34 can output the image data or the reconstructed image data generated by the image characteristic adjustment unit 38 to the user. The output unit 34 may output information necessary for a user to operate the MRI system, such as a user interface (UI), user information, or object information. The output unit 34 may include a speaker, a printer, a CRT display, an LCD display, a PDP display, an OLED display, a FED display, an LED display, a VFD display, a DLP display, a PFD display, a 3D display, And may include a variety of output devices within the scope of what is known to those skilled in the art.

파라미터 학습부(70)는 통신부(미도시)를 통해 진단의로부터 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다. 진단의로부터 수신된 영상 조정 파라미터는 진단의에의해 재조정된 영상 특성에 사용된 파라미터 일 수 있다.The parameter learning unit 70 can receive the image adjustment parameter from the diagnosis through the communication unit (not shown). The image adjustment parameter received from the diagnosis may be a parameter used for the image characteristic readjusted by the diagnosis.

파라미터 학습부(70)는 수신된 영상 조정 파라미터로부터 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.The parameter learning unit 70 can calculate the preferable image adjustment parameter of the diagnosis from the received image adjustment parameter.

진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 진단의가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 진단의가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터를 통계처리하여 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.The preferred image adjustment parameter of the diagnosis may be the statistical value of the image adjustment parameter used for the image adjustment of the diagnosis. That is, the image adjustment parameters stored in the database and the image adjustment parameters used for the image re-adjustment of the diagnosis can be statistically processed, so that the image adjustment parameters preferred by the diagnosis can be calculated.

예를 들면, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 기 수신된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 최근에 수신된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다. For example, the preferred image adjustment parameter of the diagnosis may be an average value of the previously received image adjustment parameter. In addition, the preferred image adjustment parameter of the diagnosis may be a weighted average value in which the weighted value increases with a recently received parameter. In addition, the preferred image adjustment parameter of the diagnosis may be a weighted average value in which the user evaluates the adjusted medical image and changes the weight according to the score.

파라미터 학습부(70)는 통계처리에 의해 산출된 영상 조정 파라미터를 진단의에 대응하는 영상 조정 파라미터 값으로 데이터베이스에 갱신 할 수 있다. The parameter learning unit 70 can update the image adjustment parameter calculated by the statistical process with the image adjustment parameter value corresponding to the diagnosis.

도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른, 대상체에 대한 복수의 의료 영상을 디스플레이하는 방법을 도시하는 도면이다.8 is a diagram showing a method of displaying a plurality of medical images for a target object, according to an embodiment of the present invention.

각각의 화면은 프로토콜 시퀀스에 따라 대상체가 촬영 되어 영상 조정을 거친 후 차례로 디스플레이 된 것이다. 840 탭은 810화면에 대응되며, 850 탭은 820 화면에 대응되고, 860 탭은 830 화면에 대응된다. 화면 아래의 탭이 선택됨에 따라 대응되는 화면이 다른 화면보다 앞서 디스플레이 될 수 있다. 결과적으로, 의료 영상이 촬영된 또는 영상 조정 완료 된 순서로 자동으로 디스플레이 되고, 가능한 최대 크기로 디스플레이 되는 동시에 각각의 화면에 대한 선택 또한 가능할 수 있다.Each screen is displayed sequentially after the object is photographed and adjusted according to the protocol sequence. The 840 tab corresponds to the 810 screen, the 850 tab corresponds to the 820 screen, and the 860 tab corresponds to the 830 screen. The corresponding screen may be displayed before other screens as the tabs at the bottom of the screen are selected. As a result, the medical images may be automatically displayed in the order in which they were photographed or in the image-adjusted order, and may be displayed at the maximum possible size, and at the same time, selection for each screen may be possible.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다. The computer readable recording medium may be a magnetic storage medium such as a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc., an optical reading medium such as a CD-ROM or a DVD and a carrier wave such as the Internet Lt; / RTI > transmission).

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 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.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be understood. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (15)

의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 대상체의 의료 영상을 조정하는 방법에 있어서,
상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계;
상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및
상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 단계를 포함하는 의료 영상 조정 방법.
A method for adjusting a medical image of a subject photographed by a medical image photographing apparatus,
Acquiring information on a user diagnosing a medical image of the object or information on the object;
Extracting image adjustment parameters corresponding to the information on the user or the information on the object from the database; And
And adjusting a characteristic of the medical image based on the extracted image adjustment parameter.
제 1 항에 있어서,
상기 영상 조정 파라미터는,
상기 사용자가 기 사용하였던 영상 조정 파라미터에 기초하여 산출된 것을 특징으로 하는 의료 영상 조정 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the image adjustment parameter comprises:
And the image adjustment parameter is calculated based on the image adjustment parameter previously used by the user.
제 1 항에 있어서,
상기 의료 영상을 조정하는 방법은,
상기 사용자로부터 상기 의료 영상에 대한 재조정에 사용된 영상 조정 파라미터를 수신하는 단계; 및
상기 수신된 파라미터에 기초하여, 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응한 상기 데이터베이스의 영상 조정 파라미터 값을 갱신하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 조정 방법.
The method according to claim 1,
A method of adjusting a medical image,
Receiving an image adjustment parameter used for re-adjustment of the medical image from the user; And
And updating the image adjustment parameter value of the database corresponding to information on the user or information on the object based on the received parameter.
제 1 항에 있어서,
상기 영상 특성은,
영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
The method according to claim 1,
The image characteristic may be,
Wherein the medical image includes at least one of brightness, saturation, color, contrast, and sharpness of the image.
의료 영상 촬영 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법에 있어서,
상기 의료 영상 촬영 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계;
상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및
상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
A method for acquiring a medical image of a target object using a medical image capturing apparatus,
Acquiring information on at least one of a first user using the medical image photographing apparatus and a second user diagnosing a medical image of the object, and information on the object;
Extracting from the database information on at least one of the first user and the second user, and an imaging condition corresponding to the information about the object; And
And photographing the object based on the extracted photographing condition.
제 5 항에 있어서,
상기 촬영 조건은 상기 의료 영상 촬영 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the photographing condition includes at least one of a protocol and a parameter value set in the medical image photographing apparatus.
제 5 항에 있어서,
상기 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보는,
상기 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나의 식별 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the information about at least one of the first user and the second user includes:
And the identification information of at least one of the first user and the second user.
제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,
상기 대상체에 관한 정보는,
상기 대상체의 병명, 상기 대상체의 촬영부위, 상기 대상체의 촬영 방향 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
6. The method according to claim 1 or 5,
The information on the target object may be,
And information on at least one of a disease name of the object, a photographing region of the object, and a photographing direction of the object.
제 5 항에 있어서,
상기 의료 영상 획득 방법은,
상기 대상체에 대한 복수의 의료 영상이 획득된 경우, 상기 복수의 의료 영상 각각에 대응하는 복수의 선택 메뉴를 디스플레이하고, 상기 복수의 의료 영상 중 상기 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 의해 선택된 선택 메뉴에 대응하는 의료 영상을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
6. The method of claim 5,
The medical image acquisition method includes:
And displaying a plurality of selection menus corresponding to each of the plurality of medical images when the plurality of medical images for the target body are acquired and displaying the selection menus selected by the first user or the second user among the plurality of medical images Further comprising the step of displaying a corresponding medical image.
대상체의 의료 영상을 조정하는 의료 영상 장치에 있어서,
상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부;
상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및
상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 영상 특성 조정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
A medical imaging apparatus for adjusting a medical image of a target object,
An information obtaining unit for obtaining information on a user diagnosing the medical image of the object or information on the object;
A parameter extracting unit for extracting, from a database, image adjustment parameters corresponding to the information on the user or the information on the object; And
And an image characteristic adjustment unit for adjusting characteristics of the medical image based on the extracted image adjustment parameter.
제 10 항에 있어서,
상기 영상 조정 파라미터는,
상기 사용자가 기 사용하였던 영상 조정 파라미터에 기초하여 산출된 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
11. The method of claim 10,
Wherein the image adjustment parameter comprises:
And the image adjustment parameter is calculated based on the image adjustment parameter previously used by the user.
제 10 항에 있어서,
상기 정보 획득부는 상기 사용자로부터 상기 의료 영상을 재조정하는 영상 조정 파라미터 정보를 수신하는 것을 포함하고,
상기 의료 영상 장치는,
상기 수신된 파라미터에 기초하여, 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응한 상기 데이터베이스의 영상 조정 파라미터 값을 산출하여 데이터베이스에 갱신하는 파라미터 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
11. The method of claim 10,
Wherein the information obtaining unit includes receiving image adjustment parameter information for re-adjusting the medical image from the user,
Wherein the medical imaging device comprises:
Further comprising a parameter learning unit for calculating an image adjustment parameter value of the database corresponding to the information on the user or the information on the object based on the received parameter and updating the calculated image adjustment parameter value in the database.
제 10 항에 있어서,
상기 영상 특성은,
영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
11. The method of claim 10,
The image characteristic may be,
Wherein the medical image includes at least one of brightness, saturation, color, contrast, and sharpness of the image.
대상체의 의료 영상을 획득하는 의료 영상 장치에 있어서,
상기 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부;
상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및
상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 의료 영상 촬영부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
A medical imaging apparatus for acquiring a medical image of a target object,
An information obtaining unit that obtains information on at least one of a first user using the medical imaging apparatus and a second user diagnosing a medical image of the object, and information on the object;
A parameter extracting unit for extracting, from a database, information relating to at least one of the first user and the second user, and a photographing condition corresponding to the information about the object; And
And a medical image capturing section for capturing the object based on the extracted capturing condition.
제 14 항에 있어서,
상기 촬영 조건은,
상기 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
15. The method of claim 14,
Wherein,
And a protocol and parameter values set in the medical imaging device.
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