KR20150107515A - medical image processor and method thereof for medical diagnosis - Google Patents

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KR20150107515A
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장선엽
조현철
손건호
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알피니언메디칼시스템 주식회사
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Abstract

Disclosed are a medical image processor for medical diagnosis and a method thereof. According to an embodiment of the present invention, the medical image processor for medical diagnosis comprises: a front-end processor which acquires channel data from ultrasonic signals reflected from an object; an image generating part which generates ultrasonic signals by manipulating image parameters of channel data acquired through the front-end processor; an image analyzing part which detects lesions by analyzing ultrasonic signals generated through the image generating part; and a display part which provides the results of analysis of the image analyzing part.

Description

의료진단을 위한 의료영상 처리장치 및 그 방법 {medical image processor and method thereof for medical diagnosis}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a medical image processing apparatus and a method thereof,

본 발명은 의료영상 처리기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 의료진단을 위해 다양한 의료영상을 생성하여 제공하는 기술에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a medical image processing technique, and more particularly, to a technique for generating and providing various medical images for medical diagnosis.

의료현장에서 의료영상을 이용하여 질병의 진단 및 치료 등을 수행할 때, 병변의 크기나 범위, 기능 등을 정량적으로 측정해야 하는 경우가 발생한다. 의료영상은 사용자의 눈에 따라 다른 의미를 부여할 수 있으므로, 사용자의 실수로 영상 내에 존재하는 병변을 인지하지 못할 수 있다. 또한, 의료영상을 이용하여 병변을 검출하는 경우 대용량의 의료영상으로부터 사용자의 숙련도나 피로도에 따라 병변을 인지하지 못할 수도 있다.When performing medical diagnosis and treatment using medical images at a medical site, it is necessary to quantitatively measure the size, range, and function of a lesion. Since the medical image may give different meanings depending on the user's eyes, the user may not recognize the lesion existing in the image by mistake. In addition, when a lesion is detected using a medical image, the lesion may not be recognized from a large-capacity medical image according to the skill or fatigue of the user.

컴퓨터 보조 진단(computer aided diagnosis: CAD) 기술은 지능적인 고성능 영상분석 시스템 컴퓨터에 의해 의료영상을 분석하여 병변 여부 등을 제공하는 기술이다. 그런데, 컴퓨터 보조 진단 기술에 있어서 대량의 의료영상 데이터가 존재하더라도, 의료현장에서 방대한 데이터 양에 의해 이를 효율적으로 사용할 수 없다. 따라서, 사용자에게 실질적으로 도움이 될 수 있는 의료영상을 자동으로 생성하여 제공할 수 있는 의료영상 처리기술이 필요하다.Computer aided diagnosis (CAD) technology is a technology that analyzes the medical images by intelligent high-performance image analysis system computer and provides lesion status. However, even if a large amount of medical image data exists in the computer-assisted diagnosis technology, it can not be efficiently used by a large amount of data in a medical field. Accordingly, there is a need for a medical image processing technology capable of automatically generating and providing a medical image that can substantially assist a user.

일 실시 예에 따라, 의료진단에 실질적인 도움이 되는 의료영상 처리장치 및 그 방법을 제안한다.According to one embodiment, a medical image processing apparatus and a method thereof that substantially assist medical diagnosis are proposed.

일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는, 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 프런트 앤드 프로세서와, 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 영상 생성부와, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하는 영상 분석부를 포함한다.A medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention includes a front end processor for acquiring channel data from an ultrasound signal reflected from a target object, an ultrasound image generating unit for generating ultrasound images by manipulating image parameters of the channel data acquired through the front end processor, And an image analyzing unit for analyzing the ultrasound image generated through the image generating unit to detect a lesion.

일 실시 예에 따른 채널 데이터는 영상 생성부에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)이다. 이때, 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호일 수 있다. 또는 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 IQ 데이터일 수 있다.The channel data according to an exemplary embodiment is raw data that does not include signal processing including beamforming in the image generating unit. At this time, the channel data may be a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflection signal through a transducer. Alternatively, the channel data may be IQ data demodulated into a baseband using an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflected signal through a transducer or a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF electric signal.

일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서는, 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털 알에프 전기신호로 변환하는 아날로그 디지털 변환부를 포함한다. 나아가, 프런트 앤드 프로세서는 아날로그 디지털 변환부의 전단 또는 후단에 위치하여 아날로그 알에프 전기신호 또는 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성하는 프런트 앤드 처리부를 더 포함할 수 있다.The front-end processor according to an exemplary embodiment includes an analog-to-digital converter for converting an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflected signal through a transducer into a digital RF electric signal. Further, the front-end processor may further include a front-end processor for generating IQ data by demodulating the analog RF electric signal or the digital RF signal to the baseband by being located at the front end or the rear end of the analog-digital converter.

일 실시 예에 따른 영상 생성부는, 영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다.The image generation unit performs software processing of channel data signal processing and ultrasound image generation through manipulation of image parameters through a computer.

일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서는 획득된 채널 데이터를 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장하고, 영상 생성부는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 다수의 새로운 초음파 영상을 생성한다.The front-end processor according to an exemplary embodiment stores the obtained channel data in the memory of the host computer. The image generator reads the channel data stored in the memory of the host computer, manipulates the image parameters of the read channel data, Thereby generating a new ultrasound image.

일 실시 예에 따른 영상 생성부는, 사용자에 의해 설정된 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성한다. 영상 생성부는 영상 분석부를 통해 병변 검출된 초음파 영상에 대응하는 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성할 수 있다.The image generating unit according to an embodiment generates an ultrasound image from channel data according to an image parameter set by a user. The image generating unit may generate the ultrasound image from the channel data according to the image parameter corresponding to the lesion-detected ultrasound image through the image analyzing unit.

일 실시 예에 따른 영상 분석부는, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 소프트웨어 인터페이스를 통한 메소드 호출 또는 네트워크를 통해 수신하고 수신된 초음파 영상을 분석하는 컴퓨터 보조진단장치(Computer aided diagnosis: CAD)이다.The image analysis unit according to an exemplary embodiment is a computer aided diagnosis (CAD) system that receives ultrasonic images generated through an image generation unit via a software interface or through a network and analyzes received ultrasound images.

일 실시 예에 따른 영상 분석부는, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 보정하는 전 처리부와, 전 처리부를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출하는 영상 특징 추출부와, 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.The image analysis unit may include a preprocessor for correcting the ultrasound image generated through the image generator, an image feature extraction unit for extracting image features from the ultrasound image corrected through the preprocessor, And determining whether the lesion is present in the ultrasound image.

일 실시 예에 따른 영상 분석부는 초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 초음파 영상을 분석한다. 일 실시 예에 따른 판단부는 퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단한다.The image analyzing unit analyzes an ultrasound image by reflecting additional information received from a user with respect to the ultrasound image. The judging unit according to an embodiment judges whether a lesion is present using a fuzzy neural network.

일 실시 예에 따른 영상 분석부는 판단부를 통한 판단 결과를 제공하고, 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 추후 판단을 위해 판단부에 제공하는 후 처리부를 더 포함한다. 일 실시 예에 따른 후 처리부는 병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 제공한다.The image analysis unit may further include a post-processing unit for providing a determination result through the determination unit and providing feedback information received from the user who has confirmed the determination result to the determination unit for later determination. The post-processing unit according to an exemplary embodiment provides an ultrasound image having a boundary outline in a lesion area to emphasize a lesion area detected when a lesion is detected.

일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 영상 분석부에 영상 분석을 요청하여 영상 분석 결과를 수신하고 수신된 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 표시부를 통해 제공하는 제어부를 더 포함한다.The medical image processing apparatus according to an embodiment further includes a controller for requesting an image analysis unit to analyze an image, receiving an image analysis result, and generating an alarm signal according to the received analysis result and providing the generated alarm signal through a display unit.

일 실시 예에 따른 제어부는 영상 분석부에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별하고 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 표시부를 통해 제공한다.The control unit according to an embodiment identifies the image and the manipulated image parameter through the identifier of the image detected by the image analyzing unit, and provides the alarm signal together with the detected image through the display unit.

일 실시 예에 따른 제어부는 초음파 영상을 표시부를 통해 제공하는 도중에 영상 분석부에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 표시부를 통해 제공하고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부를 통해 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 생성부에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공한다. 나아가, 제어부는 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 표시부를 통해 실시간으로 제공할 수 있다.The controller may provide an alarm signal through a display unit when a lesion is detected by the image analyzer during the provision of the ultrasound image through the display unit, and when the user's alarm check command for the provided alarm signal is input, Mode, the user acquires the ultrasound image including the ultrasound image and the lesion detected, and provides the ultrasound image through the display unit in non-real time so that the lesion can be precisely judged through comparison between the ultrasound images. And provides a multi-ultrasound image acquired through signal processing and re-scan while changing parameters. In addition, the controller may switch to a real-time mode while providing a multi-ultrasound image in a non-real-time mode in a non-real-time mode, and may provide a multi-ultrasound image including an ultrasound image and a lesion detected through the display unit in real time.

일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 미리 설정된 영상 파라미터 및 영상 파라미터 별 사용정보가 저장되고 저장된 영상 파라미터를 영상 생성부에 제공하는 제1 메모리를 더 포함한다.The medical image processing apparatus according to an embodiment further includes a first memory for storing preset image parameters and usage information for each image parameter and providing the stored image parameters to the image generator.

일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 영상 분석부의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장되고 저장된 채널 데이터를 영상 생성부에 제공하는 제2 메모리를 더 포함한다.The medical image processing apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention includes a channel data acquisition unit that acquires channel data obtained through a front end processor and an ultrasound image generated from the acquired channel data, To the image generating unit.

일 실시 예에 따른 표시부는 영상 분석부를 통해 분석된 초음파 영상을 실시간 영상, 정지 영상, 리뷰 영상 또는 이들의 결합 형태로 다중 초음파 영상 형태로 제공할 수 있다.The display unit according to an exemplary embodiment may provide the ultrasound image analyzed through the image analysis unit as a real-time image, a still image, a review image, or a combination thereof in the form of a multi-ultrasound image.

다른 실시 예에 따른 의료영상 처리방법은, 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 단계와, 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 단계와, 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제공하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a medical image processing method including the steps of acquiring channel data from an ultrasound signal reflected from a target object, generating an ultrasound image by manipulating image parameters of the obtained channel data, To detect a lesion and to provide a detection result.

일 실시 예에 따르면, 초음파 반사신호로부터 획득된 채널 데이터와 다양한 영상 파라미터를 이용하여 의미 있는 초음파 영상을 자동 생성하고 이를 의료 진단에 사용함에 따라 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 특히, 컴퓨터 보조 진단(computer aided diagnosis: CAD) 시스템에 활용되어 병변 검출 정확도가 높은 의료영상을 제공할 수 있다.According to an exemplary embodiment, a meaningful ultrasound image is automatically generated using channel data and various image parameters obtained from an ultrasound reflection signal, and the ultrasound image is used for medical diagnosis, thereby improving the accuracy of medical diagnosis. In particular, it can be used in a computer aided diagnosis (CAD) system to provide medical images with high accuracy of lesion detection.

나아가, 초음파 영상 생성을 위해 빔포밍 처리된 데이터를 사용하는 것이 아니라, 빔포밍 처리 이전의 원 데이터인 채널 데이터를 대상으로 새로운 초음파 영상을 생성함에 따라, 영상 획득이 용이하며 조작하는 영상 파라미터에 따라 다양한 초음파 영상을 획득할 수 있다.Further, instead of using the beamformed data for generating the ultrasound image, a new ultrasound image is generated based on the channel data, which is original data before the beamforming process, so that the image acquisition is easy, Various ultrasound images can be obtained.

또한, 채널 데이터에 다양한 영상 파라미터를 적용하여 다양한 초음파 영상을 생성할 수 있어서, 다양한 초음파 영상으로부터 비정상적인 병변의 존재 여부와 병변의 위치 등을 쉽게 찾을 수 있으므로 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 특히, 분석된 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.In addition, it is possible to generate various ultrasound images by applying various image parameters to the channel data, so that it is possible to easily detect the presence of abnormal lesions and the location of lesions from various ultrasound images, thereby improving the accuracy of medical diagnosis. In particular, the analyzed ultrasound images can be provided in real time.

나아가, 초음파 영상 생성을 위한 프로세스를 FPGA 등의 하드웨어가 아닌 소프트웨어 처리함에 따라, 다양한 영상 생성 기능을 하드웨어의 부피 제한을 받지 않고 제공하면서 동시에 정확도가 높고 다양한 초음파 영상들을 생성할 수 있다.Furthermore, by processing the process for generating an ultrasound image by software rather than hardware such as an FPGA, various image generation functions can be provided without limitation of the hardware, and various ultrasound images with high accuracy can be generated.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 프런트 앤드 프로세서의 세부 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 생성부의 세부 구성도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 분석부의 세부 구성도,
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 의료 영상 처리장치의 구성도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병변 판단을 위해 사용되는 퍼지 신경망의 원리를 설명하기 위한 참조도,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 영상 실시간 제공(multi live) 기술을 설명하기 위해 다중 영상(multi image) 제공 화면과 사용자 입력수단을 도시한 참조도,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료진단을 위한 의료영상 처리방법을 도시한 흐름도이다.
1 is a configuration diagram of a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention;
2 is a detailed configuration diagram of the front-end processor of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the image generating unit of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention,
FIG. 4 is a detailed configuration diagram of the image analysis unit of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention;
5 is a configuration diagram of a medical image processing apparatus according to another embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a view for explaining the principle of a fuzzy neural network used for lesion judgment according to an embodiment of the present invention;
7 is a block diagram illustrating a multi-image providing screen and user input means for explaining a multi-live technique according to an exemplary embodiment of the present invention;
8 is a flowchart illustrating a medical image processing method for medical diagnosis according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention of the user, the operator, or the custom. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치(1a)의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a medical image processing apparatus 1a according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 의료영상 처리장치(1a)는 프런트 앤드 프로세서(front end processor)(10), 영상 생성부(11), 영상 분석부(12) 및 표시부(13)를 포함하며, 제어부(17)를 더 포함할 수 있다.1, a medical image processing apparatus 1a includes a front end processor 10, an image generating unit 11, an image analyzing unit 12, and a display unit 13, 17).

영상 생성부(11), 영상 분석부(12) 및 제어부(17)를 포함하는 백 앤드 프로세서(back end processor)는 호스트 컴퓨터(host PC)에 위치할 수 있다. 프런트 앤드 프로세서(10)는 호스트 컴퓨터에 위치할 수 있으나, 호스트 컴퓨터의 외부에 위치하여 데이터 버스 등을 통해 호스트 컴퓨터와 연결될 수 있다.A back end processor including the image generating unit 11, the image analyzing unit 12 and the control unit 17 may be located in a host PC. The front end processor 10 may be located in the host computer, but may be located outside the host computer and connected to the host computer via a data bus or the like.

도 1을 참조로 도시된 의료영상 처리장치(1a)에는 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.Only the components related to the present embodiment are shown in the medical image processing apparatus 1a shown in Fig. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that other general-purpose components other than the components shown in FIG. 1 may be further included.

프런트 앤드 프로세서(10)는 진단대상인 대상체로부터 반사되는 초음파 반사신호로부터 채널 데이터(channel data)를 획득한다. 이를 위해, 트랜스듀서(transducer)가 대상체의 내부에 초음파 신호를 송신하고 대상체로부터 반사된 초음파 신호를 수신하여 초음파 반사신호를 전기신호로 변환하면, 프런트 앤드 프로세서(10)가 변환된 전기신호를 트랜스듀서로부터 수신할 수 있다. 채널 데이터는 영상 생성부(11)에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data) 또는 원 데이터에 준하는 최소한의 신호 처리를 거친 데이터이다. 예를 들어, 채널 데이터는 초음파 반사신호로부터 트랜스듀서를 통해 변환된 아날로그 알에프(RF) 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호이다. 또는 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 I 데이터와 Q 데이터이다. 일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서(10)의 세부 구성에 대해서는 도 2를 참조로 하여 후술한다.The front-end processor 10 obtains channel data from an ultrasonic reflection signal reflected from a target object to be diagnosed. To this end, when a transducer transmits an ultrasonic signal to the interior of the object, receives the ultrasonic signal reflected from the object, and converts the ultrasonic reflection signal into an electric signal, the front-end processor 10 transmits the converted electric signal to the trans- It can receive from the ducer. The channel data is data that has undergone minimal signal processing based on raw data or original data that has not been subjected to signal processing including beamforming in the image generating unit 11. For example, the channel data is a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF signal converted from an ultrasonic wave reflected signal through a transducer. Or channel data is I data and Q data which are demodulated into a baseband for an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflection signal through a transducer or a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF electric signal. The detailed configuration of the front end processor 10 according to one embodiment will be described later with reference to FIG.

영상 생성부(11)는 트랜스듀서에 의해 수신된 초음파 반사 신호를 대상으로신호 처리 및 스캔(scan)하여 초음파 영상을 생성한다. 그리고, 영상 생성부(11)는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 초음파 반사신호로부터 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 적용한 후 신호 처리 및 재 스캔(re-scan)하여 새로운 초음파 영상을 자동으로 생성한다. 이때, 영상 생성부(11)는 채널 데이터에 다양한 영상 파라미터를 적용하여 다양한 초음파 영상을 생성할 수 있다. 다양한 초음파 영상으로부터 비정상적인 병변의 존재 여부와 병변의 위치 등을 쉽게 찾을 수 있으므로 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다.The image generating unit 11 processes and scans the ultrasound reflection signal received by the transducer to generate an ultrasound image. Then, the image generating unit 11 applies image parameters to the channel data obtained from the ultrasound reflection signal through the front-end processor 10, performs signal processing and re-scans the image data, and automatically generates a new ultrasound image . At this time, the image generating unit 11 may generate various ultrasound images by applying various image parameters to the channel data. The presence of abnormal lesions and the location of the lesion can be easily found from various ultrasound images, which can improve the accuracy of medical diagnosis.

영상 파라미터는 초음파 영상의 해상도(resolution)을 변경할 수 있는 파라미터이다. 예를 들어, 영상 파라미터는 주파수(frequency), 이득(gain), 저주파 필터링 값(LPF), 추출 레이트(DR), 빔포밍 관련 파라미터 등일 수 있다. 영상 파라미터는 2개 이상이 조합된 형태일 수도 있다. 영상 파라미터는 사전에 정의된 디폴트(default) 값으로 설정되고, 사용자에 의해 변경이 가능하다. 영상 파라미터는 초음파 영상의 해상도에 영향을 주는데, 예를 들어 이득은 초음파 영상의 밝기에 영향을 줄 수 있다. 다양한 영상 파라미터를 조작하여 각각을 채널 신호에 적용함에 따라 다양한 초음파 영상들을 획득할 수 있다. 획득된 다양한 초음파 영상들은 정확한 의료 진단을 가능하게 한다.The image parameter is a parameter capable of changing the resolution of the ultrasound image. For example, the image parameters may be frequency, gain, low frequency filtering value (LPF), extraction rate (DR), beamforming related parameters, and the like. The image parameter may be a combination of two or more images. The image parameters are set to predefined default values and can be changed by the user. Image parameters affect the resolution of the ultrasound image, for example the gain can affect the brightness of the ultrasound image. Various ultrasonic images can be obtained by operating various image parameters and applying each to the channel signal. The obtained various ultrasound images enable accurate medical diagnosis.

영상 생성부(11)의 영상 파라미터와 채널 데이터를 이용한 새로운 초음파 영상 생성 프로세스를 설명하면, 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터로부터 미리 설정된 영상 파라미터에 적합한 채널 데이터를 추출하고, 추출된 채널 데이터를 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성한다. 예를 들어, 채널 데이터에서 사용자가 관심 있는 하모닉 주파수 신호만을 추출하고, 추출된 하모닉 주파수 신호를 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성한다. 영상 생성부(11)의 세부 구성에 대해서는 도 3을 참조로 하여 후술한다.A new ultrasound image generating process using the image parameters and the channel data of the image generating unit 11 will be described. The channel data matching the preset image parameters are extracted from the channel data obtained through the front-end processor 10, And performs signal processing and scan conversion on the channel data to generate a new image. For example, only the harmonic frequency signal of interest is extracted from the channel data, and the extracted harmonic frequency signal is subjected to signal processing and scan conversion to generate a new image. The detailed configuration of the image generating unit 11 will be described later with reference to Fig.

영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출한다. 그리고, 분석 결과를 표시부(13)를 통해 제공한다. 영상 분석부(12)는 소프트웨어 인터페이스를 통해 영상 생성부(11)로부터 메소드(method)를 직접 호출하는 방식을 사용하는 형태일 수 있다. 또는 영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)로부터 네트워크를 통해 초음파 영상을 수신하는 서버 형태일 수도 있다.The image analyzer 12 analyzes the ultrasound image generated through the image generator 11 to detect lesions. Then, the analysis result is provided through the display unit 13. The image analysis unit 12 may be configured to directly call a method from the image generation unit 11 through a software interface. Alternatively, the image analyzing unit 12 may be in the form of a server receiving the ultrasound image through the network from the image generating unit 11.

일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 컴퓨터 보조진단(computer aided diagnosis: CAD) 기술을 이용하여 초음파 영상을 분석하고 분석 결과를 제공한다. 컴퓨터 보조진단 기술은 지능적인 고성능 영상분석 시스템 컴퓨터에 의해 초음파 영상을 분석하여 병변 유무와 위치 또는 병변의 변화 등을 판단하고 판단 결과를 제공하는 것을 의미한다. 이러한 컴퓨터 보조진단 장치는 초음파 영상 내에서 자동으로 병변의 존재 여부를 판단하고 병변의 위치를 찾아서 표시해 줄 수 있다. 나아가 병변을 자동으로 분할하고 그 크기를 계산함으로써 수동 측정에 의한 정확도의 한계를 극복할 수 있다.The image analyzing unit 12 analyzes an ultrasound image using a computer aided diagnosis (CAD) technique and provides analysis results. Computer-assisted diagnostic technology means analyzing ultrasound images by intelligent high-performance image analysis system computer to judge the presence or absence of lesion, change of lesion or the like, and provide judgment result. Such a computer assisted diagnostic device can automatically detect the presence of a lesion in the ultrasound image and can locate and display the location of the lesion. Furthermore, by automatically segmenting the lesion and calculating its size, it is possible to overcome the limit of accuracy by manual measurement.

컴퓨터 보조진단 기술을 이용한 의료 진단 실시 예를 들면 다음과 같다. 사용자에 의해 영상 생성부(11)가 채널 데이터로부터 영상 파라미터를 조정한 후 재 스캔을 통해 초음파 영상을 생성하고, 이를 네트워크를 통해 영상 분석부(12)에 제공한다. 그러면, 영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)로부터 초음파 영상을 수신하여 컴퓨터 보조진단 기술을 이용하여 초음파 영상 내에서 병변의 존재 여부를 판단하고 판단 결과를 표시부(13)를 통해 사용자에게 제공하게 된다. 일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)의 세부 구성은 도 4를 참조로 하여 후술한다.Examples of medical diagnosis using computer assisted diagnostic technology are as follows. The image generating unit 11 adjusts the image parameters from the channel data by the user and generates an ultrasound image through re-scan, and provides the ultrasound image to the image analyzing unit 12 through the network. Then, the image analyzing unit 12 receives the ultrasound image from the image generating unit 11, determines whether the lesion is present in the ultrasound image by using the computer-assisted diagnostic technology, and outputs the determination result to the user through the display unit 13 . The detailed configuration of the image analysis unit 12 according to one embodiment will be described later with reference to FIG.

제어부(17)는 영상 분석부(12)에 영상 분석을 요청하고 영상 분석부(12)로부터 분석 결과를 수신한다. 그리고, 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 발생한 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공한다. 일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 표시부(13)를 통해 화면에 표시되는 초음파 영상을 대상으로 병변을 검출하면 제어부(17)에 병변이 검출된 영상과 해당 영상의 식별자를 제공한다. 제어부(17)는 영상 분석부(12)에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별한다. 그리고, 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공할 수 있다. 이때, 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 제어부(17)는 사용자의 초음파 영상 간 비교를 통한 병변 판단을 위해 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부(13)를 통해 제공할 수 있다.The control unit 17 requests the image analysis unit 12 to analyze the image and receives the analysis result from the image analysis unit 12. Then, an alarm signal is generated according to the analysis result, and an alarm signal generated by the alarm signal is provided through the display unit 13. The image analyzing unit 12 according to an embodiment provides an image of a lesion detected in the controller 17 and an identifier of the ultrasound image displayed on the screen through the display unit 13 when the lesion is detected. The control unit 17 identifies the image and the manipulated image parameter through the identifier of the image in which the lesion is detected by the image analysis unit 12. [ In addition, an alarm signal can be provided through the display unit 13 together with the image in which the lesion is detected. At this time, if a user's alarm confirmation command for the alarm signal is inputted, the controller 17 may acquire the multi-ultrasound image for the determination of the lesion through comparison between the ultrasound images of the user and provide the acquired ultrasound image through the display unit 13.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 프런트 앤드 프로세서(10)의 세부 구성도이다.2 is a detailed configuration diagram of the front end processor 10 of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 프런트 앤드 프로세서(10)는 아날로그 디지털 변환부(이하 ADC라 칭함)(102)를 포함하며, 프런트 앤드 처리부(104)를 더 포함할 수 있다.1 and 2, the front-end processor 10 includes an analog-to-digital converter (ADC) 102, and may further include a front-end processor 104.

ADC(102)는 트랜스듀서로부터 아날로그 알에프 신호를 입력받아 일정한 레이트(rate)로 샘플링하여 디지털 알에프 신호로 변환한다. 이때, ADC(102)는 트랜스듀서의 변환소자 수만큼 구비되어 각 변환소자에 ADC(102)에 일대일 대응될 수 있다. 변환된 디지털 알에프 신호는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 호스터 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 위치할 수 있으나 메모리 위치는 이에 한정되지는 않는다.The ADC 102 receives the analog RF signal from the transducer and samples it at a predetermined rate to convert it into a digital RF signal. At this time, the ADC 102 is provided for the number of conversion elements of the transducer so that each conversion element can correspond to the ADC 102 one to one. The converted digital RF signal can be stored in the memory of the host computer. For example, it may be located on the mainboard or graphics card of the host computer, but the memory location is not limited thereto.

프런트 앤드 처리부(104)는 ADC(102)의 전단 또는 후단에 위치할 수 있다. ADC(102)의 전단에 위치하는 경우 아날로그 알에프 신호를 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성한 후 ADC(102)에 전송한다. 이에 비해, ADC(102)의 후단에 위치하는 경우 ADC(102)를 통해 변환된 디지털 알에프 신호를 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성한다. 복조된 IQ 데이터는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 호스트 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 저장될 수 있으나 메모리 위치는 이에 한정되지는 않는다. 도 2에서는 프런트 앤드 처리부(104)가 ADC(102)의 후단에 위치하고 있으나, 전술한 바와 같이 ADC(102)의 전단에 위치할 수도 있다.The front-end processing unit 104 may be located at the front end or the rear end of the ADC 102. [ When it is located at the front end of the ADC 102, it demodulates the analog RF signal into baseband, generates IQ data, and transmits it to the ADC 102. On the other hand, when it is positioned at the rear end of the ADC 102, the digital RF signal converted through the ADC 102 is demodulated into baseband to generate IQ data. The demodulated IQ data may be stored in the memory of the host computer. For example, it may be stored on the main board or graphics card of the host computer, but the memory location is not limited thereto. In FIG. 2, the front-end processing unit 104 is located at the rear end of the ADC 102, but may be located at the front end of the ADC 102 as described above.

본 발명은 다양한 초음파 영상을 생성하기 위해서 빔포밍 처리된 신호를 사용하는 것이 아니라, 빔포밍 처리 이전의 원 데이터인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 새로운 초음파 영상을 생성한다. 채널 데이터는 알에프 데이터이거나 알에프 데이터를 복조한 IQ 데이터일 수 있다. 채널 데이터로부터 영상 파라미터를 조작하는 경우 새로운 초음파 영상 획득이 용이하며, 조작하는 영상 파라미터에 따라 다양한 초음파 영상을 획득할 수 있다.The present invention generates a new ultrasound image by manipulating image parameters on channel data, which is original data before beamforming processing, instead of using a beamformed signal to generate various ultrasound images. The channel data may be RF data or IQ data demodulating RF data. When manipulating image parameters from channel data, it is easy to acquire new ultrasound images and various ultrasound images can be obtained according to the manipulated image parameters.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 생성부(11)의 세부 구성도이다.FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the image generating unit 11 of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 3을 참조하면, 영상 생성부(11)는 채널 데이터와 다양한 영상 파라미터를 이용하여 다양한 초음파 영상을 자동 생성한다. 일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 빔포머(110), 신호 처리부(digital signal processor: DSP)(112) 및 스캔 변환부(digital scan converter: DSC)(114)를 포함한다.1 and 3, the image generating unit 11 automatically generates various ultrasound images using channel data and various image parameters. The image generating unit 11 includes a beamformer 110, a digital signal processor (DSP) 112, and a digital scan converter (DSC)

빔포머(110)는 프런트 앤드 프로세서(10)로부터 출력되는 채널 데이터를 수신 집속한다. 이때, 빔포머(110)는 대상체로부터 트랜스듀서의 각 변환소자에 도달하는 시간을 고려하여 채널 데이터에 적절한 지연을 가한 후 합산하여 수신 집속신호를 생성할 수 있다. 빔포머(110)는 빔포밍과 관련된 파라미터를 수신할 수 있다.The beam former 110 receives and stores channel data output from the front end processor 10. At this time, the beam former 110 may generate a reception focusing signal by adding an appropriate delay to the channel data in consideration of the time required to reach each conversion element of the transducer from the object. The beam former 110 may receive parameters related to beamforming.

신호 처리부(112)는 빔포머(110)로부터 수신 집속신호를 신호처리하여 영상 데이터를 생성한다. 일 실시 예에 따른 신호 처리부(112)는 수신 집속신호를 대상으로 기저대역 신호로 변환한 후 영상 데이터를 생성한다. 스캔 변환부(114)는 신호 처리부(112)로부터 입력된 영상 데이터를 디스플레이하기 위해 스캔 변환한다. 이때, 신호 처리부(112)가 빔포머(110)를 거쳐 채널 데이터를 수신하고, 미리 설정된 영상 파라미터를 획득하면 신호 처리부(112)와 스캔 변환부(114)가 채널 데이터를 대상으로 미리 설정된 영상 파라미터를 반영하여 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성할 수 있다.The signal processing unit 112 processes the receive focusing signal from the beam former 110 to generate image data. The signal processing unit 112 according to an embodiment converts the reception focusing signal into a baseband signal and generates image data. The scan conversion unit 114 performs scan conversion to display image data input from the signal processing unit 112. At this time, when the signal processing unit 112 receives the channel data via the beam former 110 and obtains the preset image parameters, the signal processing unit 112 and the scan conversion unit 114 convert the image parameters So that a new image can be generated by performing signal processing and scan conversion.

일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 초음파 영상 생성을 위한 일련의 프로세스, 예를 들어 빔포머(110), 신호 처리부(112) 및 스캔 변환부(114)의 프로세스를 호스트 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다. 이때, 영상 생성부(11)는 호스트 컴퓨터를 통해 프로그래밍된 알고리즘에 따라 프로세스를 수행한다. 이때, 호스트 컴퓨터의 GPU를 통해서 고속연산 처리를 할 수 있다.The image generating unit 11 according to an exemplary embodiment of the present invention may perform a series of processes for generating ultrasound images such as the beamformer 110, the signal processing unit 112, and the scan conversion unit 114, . At this time, the image generating unit 11 performs a process according to the algorithm programmed through the host computer. At this time, high-speed operation processing can be performed through the GPU of the host computer.

일반적으로 초음파 영상 생성을 위한 프로세스는 FPGA 등의 하드웨어를 통해 이루어진다. 그런데, 하드웨어의 경우에는 내부 메모리 등의 자원에 제약이 따르며, 개발 및 생산 단가가 높고 시스템의 업그레이드가 곤란하다. 아울러 하드웨어 부피로 인하여 진단 시스템의 물리적 크기가 증가한다. 따라서, 본 발명은 다양한 영상 생성 기능을 하드웨어의 부피 제한을 받지 않고 제공하면서 동시에 정확도가 높고 다양한 초음파 영상들을 생성하기 위해서 소프트웨어 기반 신호처리 프로세스를 수행할 수 있다.Generally, a process for generating an ultrasound image is performed through hardware such as an FPGA. However, in the case of hardware, there are restrictions on resources such as internal memory, and the development and production cost are high, and it is difficult to upgrade the system. In addition, the physical size of the diagnostic system increases due to the hardware volume. Accordingly, the present invention can perform a software-based signal processing process to provide various image generation functions without being limited by the hardware volume, and at the same time to generate various ultrasound images with high accuracy.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 분석부(12)의 세부 구성도이다.4 is a detailed configuration diagram of the image analysis unit 12 of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 4를 참조하면, 영상 분석부(12)는 전 처리부(pre-processor)(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)를 포함하며, 후 처리부(post processor)(126)를 더 포함할 수 있다.1 and 4, the image analysis unit 12 includes a pre-processor 120, an image feature extraction unit 122, and a determination unit 124. The post- (126).

일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 영상을 분석한다. 부가정보는 영상 분석부(12)의 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)의 기능 수행을 용이하게 하기 위한 배경정보로서, 예를 들어 애플리케이션(application) 신체 부위(body part), 트랜스듀서의 종류 등일 수 있다. 애플리케이션은 산부인과, 정형외과 등의 진료분야를 의미하고, 신체 부위는 관절, 복부 등의 대상체의 진단 부위를 의미한다.The image analyzing unit 12 analyzes the ultrasound image according to the additional information received from the user. The additional information is background information for facilitating the functions of the pre-processing unit 120, the image feature extraction unit 122, and the determination unit 124 of the image analysis unit 12. For example, a body part, a kind of transducer, and the like. The application means a medical field such as an obstetrician or an orthopedic surgeon, and a body part means a diagnostic region of a subject such as a joint or an abdomen.

전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)는 각각 부가정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)의 처리 대상이 부가정보에 따라 달라질 수 있다. 영상 분석부(12)는 부가정보에 따라 통합적으로 적절한 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)를 제어할 수 있다.The pre-processing unit 120, the image feature extraction unit 122, and the determination unit 124 may use the additional information, respectively. For example, an object to be processed by the pre-processing unit 120, the image feature extraction unit 122, and the determination unit 124 may vary depending on additional information. The image analysis unit 12 may control the appropriate pre-processing unit 120, the image feature extraction unit 122, and the determination unit 124 integrally according to the additional information.

이하 영상 분석부(12)의 세부 구성요소에 대해 상세히 설명한다. 전 처리부(120)와 영상 특징 추출부(122)는 판단부(124)의 병변 판단을 용이하게 하기 위해 초음파 영상의 상태를 알려주거나 상태를 개선하기 위한 것이다. 전 처리부(120)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 제어부(17)로부터 수신하여 보정한다. 예를 들어, 초음파 영상을 대상으로 피하 지방층을 제거하고, 밝기(brightness), 콘트라스트(contrast) 등을 조정하며, 평균 픽셀을 제거한다. 영상 특징 추출부(122)는 전 처리부(120)를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출한다. 영상 특징 정보는 각 대역 별 밝기 분포, 면적, 경계선 분리도 등일 수 있다. 영상 특징 추출부(122)는 전 처리부(120)를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 클러스터링(clustering)을 수행하고, 클러스터 별로 영상 특징을 추출할 수 있다.Hereinafter, the detailed components of the image analysis unit 12 will be described in detail. The pre-processing unit 120 and the image feature extracting unit 122 are used to inform the state of the ultrasound image or to improve the state of the ultrasound image to facilitate the determination of the lesion of the determination unit 124. The pre-processing unit 120 receives the ultrasound image generated through the image generating unit 11 from the control unit 17 and corrects the received ultrasound image. For example, the subcutaneous fat layer is removed from the ultrasound image, the brightness, contrast, etc. are adjusted and the average pixel is removed. The image feature extraction unit 122 extracts the image feature from the corrected ultrasound image through the preprocessing unit 120. The image feature information may be a brightness distribution, an area, a boundary separability, etc. for each band. The image feature extraction unit 122 performs clustering on the corrected ultrasound image through the preprocessing unit 120 and extracts image features for each cluster.

판단부(124)는 영상 특징 추출부(122)를 통해 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 유무와 위치 또는 병변의 변화 등을 판단한다. 그리고 판단 결과를 제어부(17)에 전송하고 제어부(17)는 이를 표시부(13)를 통해 표시한다. 일 실시 예에 따른 판단부(124)는 다양한 영상에 대하여 각 클러스터 별로 병변 검출 결과를 종합하여 미리 설정된 기준 값 이상이 참(True)인 경우 병변이 발생한 것으로 판단한다. 예를 들어, 전체 영상 내에 70% 이상의 영상에서 병변 여부 판정이 True인 경우 병변이 발생한 것으로 판단한다. 그러나, 그 기준 값은 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시 예에 따른 판단부(124)는 퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단한다. 퍼지 신경망에 대해서는 도 6을 참조로 후술한다.The determination unit 124 determines the presence or absence of a lesion, a change in a position, or a lesion in the ultrasound image using the image feature information extracted through the image feature extraction unit 122. [ The control unit 17 transmits the determination result to the control unit 17, and the control unit 17 displays the result of the determination through the display unit 13. The determination unit 124 according to an exemplary embodiment synthesizes the lesion detection results for each cluster for various images and determines that a lesion has occurred when a predetermined reference value or more is true. For example, if the lesion is judged True in 70% or more of images in the whole image, it is judged that the lesion has occurred. However, the reference value is not limited thereto. The determination unit 124 determines whether a lesion is present using the fuzzy neural network. The fuzzy neural network will be described later with reference to FIG.

후 처리부(126)는 판단부(124)를 통한 판단 결과를 제어부(17)에 전송하고, 제어부(17)가 이를 수신하여 표시부(13)를 통해 표시한다. 일 실시 예에 따른 후 처리부(126)는 병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 제공한다. 이때 제공되는 초음파 영상은 실시간으로 제공되는 Live 영상 또는 신호 유입을 중단한 상태에서 비 실시간 영상인 Cine 영상일 수 있다.The post-processing unit 126 transmits the determination result through the determination unit 124 to the control unit 17, and the control unit 17 receives the result and displays the result through the display unit 13. The post-processing unit 126 according to an exemplary embodiment provides an ultrasound image having a boundary outline in a lesion area to emphasize the lesion area detected when a lesion is detected. The ultrasound image provided at this time may be a live image provided in real time or a Cine image which is a non-real-time image in a state where signal inflow is stopped.

일 실시 예에 따른 제어부(17)는 영상 분석부(12)를 통해 병변이 검출된 경우, 알람 신호와 함께 해당되는 초음파 영상을 표시부(13)를 통해 제공한다. 후 처리부(126)는 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 제어부(17)의 제어 하에 판단부(124)에 제공하여 추후 병변 판단에 사용하도록 한다. 예를 들어, 판단부(124)의 판단 결과에 종괴를 의심하는 정보가 포함된 경우, 사용자가 제어부(17)의 알람을 True로 처리하면 해당 영상과 부가정보를 True 알람 학습 데이터로 판단부(124)에 피드백한다. 이에 비해, 사용자가 제어부(17)의 알람을 False로 처리하면, 해당 영상과 부가정보를 False 알람 학습 데이터로 판단부(124)에 피드백한다.The control unit 17 according to an embodiment provides an alarm signal and corresponding ultrasound image through the display unit 13 when a lesion is detected through the image analysis unit 12. [ The post-processing unit 126 supplies the feedback information received from the user who has confirmed the determination result to the determination unit 124 under the control of the control unit 17 so that the post-processing unit 126 can use it for future determination of the lesion. For example, if the determination result of the determination unit 124 includes information suspicious of the mass, if the user processes the alarm of the controller 17 as True, the corresponding image and the additional information are determined as True Alarm Learning Data Lt; / RTI > On the other hand, if the user processes the alarm of the control unit 17 as False, the corresponding image and the additional information are fed back to the determination unit 124 as false alarm learning data.

일 실시 예에 따른 제어부(17)는 초음파 영상을 표시부()를 통해 제공하는 도중에 영상 분석부(12)에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공한다. 그리고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면, 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부(13)를 통해 비 실시간으로 제공한다. 필요 시에 영상 생성부(11)에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공할 수 있다. 나아가, 제어부(17)는 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 표시부(13)를 통해 실시간으로 제공할 수 있다. 전술한 다중 초음파 영상 제공에 대한 실시 예는 도 7을 참조로 하여 상세히 후술한다.The control unit 17 according to the embodiment provides an alarm signal through the display unit 13 when a lesion is detected by the image analyzing unit 12 during the provision of the ultrasound image through the display unit. When the user's alarm confirmation command for the provided alarm signal is inputted, the user acquires the ultrasound image including the ultrasound image and the lesion-detected image which are provided for the user to precisely judge the lesion through comparison between the ultrasound images in the non- And provides it in non-real time through the display unit 13. It is possible to provide multiple ultrasound images obtained through signal processing and re-scan while changing image parameters in the image generating unit 11 when necessary. In addition, the control unit 17 switches the real-time mode while providing the multi-ultrasound image in the non-real-time mode in the non-real-time mode, and displays the ultrasound image including the provided ultrasound image and the lesion- . An embodiment of the above-mentioned multi-ultrasound image providing will be described later in detail with reference to FIG.

도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 의료 영상 처리장치(1b)의 구성도로서, 세부적으로 도 1의 의료 영상 처리장치(1a)에 세부 구성요소가 더 포함된 것이다.FIG. 5 is a block diagram of a medical image processing apparatus 1b according to another embodiment of the present invention, which further includes detailed components in the medical image processing apparatus 1a of FIG. 1 in detail.

도 5를 참조하면, 의료 영상 처리장치(1b)는 프런트 앤드 프로세서(10), 영상 생성부(11), 영상 분석부(12), 표시부(13), 입력부(14), 제1 메모리(15), 제2 메모리(16) 및 제어부(17)를 포함한다.5, the medical image processing apparatus 1b includes a front end processor 10, an image generating unit 11, an image analyzing unit 12, a display unit 13, an input unit 14, a first memory 15 ), A second memory 16, and a control unit 17.

프런트 앤드 프로세서(10)는 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하고, 영상 생성부(11)는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성한다. 프런트 앤드 프로세서(10)는 획득된 채널 데이터를 제2 메모리(16)에 저장할 수 있다. 제2 메모리(16)는 영상 생성부(11)의 초음파 영상을 위해 채널 데이터를 영상 생성부(11)의 빔포머(110)에 제공한다. 제2 메모리(16)는 호스트 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 위치할 수 있으나 제2 메모리(16)의 위치는 이에 한정되지는 않는다.The front-end processor 10 acquires channel data from the ultrasound signals reflected from the object, and the image generating unit 11 manipulates the image parameters of the channel data acquired through the front-end processor 10 to generate an ultrasound image . The front end processor 10 may store the obtained channel data in the second memory 16. [ The second memory 16 provides channel data for the ultrasound image of the image generating unit 11 to the beam former 110 of the image generating unit 11. The second memory 16 may be located on the main board or graphics card of the host computer, but the position of the second memory 16 is not limited thereto.

일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 빔포머(110), 신호 처리부(112) 및 스캔 변환부(114)를 포함한다. 빔포머(110)는 프런트 앤드 프로세서(10)로부터 출력되는 채널 데이터를 수신 집속하고, 신호 처리부(112)는 수신 집속신호를 입력받아 신호 처리하여 영상 데이터를 생성하고, 스캔 변환부(114)는 신호 처리부(112)로부터 입력된 영상 데이터를 표시부(13)를 통해 표시하기 위해 스캔 변환한다. 이때, 신호 처리부(112)가 제2 메모리(16)로부터 빔포머(110)를 거쳐 채널 데이터를 수신하고 제1 메모리(15)로부터 영상 파라미터를 수신하면, 신호 처리부(112)와 스캔 변환부(114)는 채널 데이터를 대상으로 미리 설정된 영상 파라미터를 반영하여 신호 처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성할 수 있다. 표시부(13)는 스캔 변환부(114)를 통해 스캔 변환된 영상 데이터를 입력받아 표시한다. 그리고, 영상 분석부(12)의 분석 결과를 표시한다.The image generation unit 11 includes a beamformer 110, a signal processing unit 112, and a scan conversion unit 114. The beam former 110 receives and focuses channel data output from the front end processor 10 and the signal processing unit 112 receives and processes a reception focusing signal to generate image data. The image data input from the signal processing unit 112 is scanned and converted for display through the display unit 13. [ At this time, when the signal processing unit 112 receives the channel data from the second memory 16 via the beam former 110 and receives the image parameter from the first memory 15, the signal processing unit 112 and the scan conversion unit 114 may generate a new image by performing signal processing and scan conversion on the channel data by reflecting preset image parameters. The display unit 13 receives and displays the scan-converted image data through the scan conversion unit 114. Then, the analysis result of the image analysis unit 12 is displayed.

영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제어부(17)에 제공한다. 이때, 제어부(17)는 병변이 검출된 초음파 영상과 함께 병변 발생을 알리는 알람 신호를 발생하여 표시부(13)에 제공한다. 표시부(13)는 기존에 사용자에게 제공되고 있는 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함하는 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다. 해당 기능을 Multi live 기능이라 하며, Multi live 기능에 대해서는 도 7을 참조로 상세히 후술한다.The image analyzer 12 analyzes the ultrasound image generated through the image generator 11 to detect a lesion and provides a detection result to the controller 17. [ At this time, the control unit 17 generates an alarm signal indicating the occurrence of the lesion together with the ultrasound image in which the lesion is detected, and provides the generated alarm signal to the display unit 13. The display unit 13 can provide a multi-ultrasound image including an ultrasound image and a lesion-detected image that are provided to the user in real time. This function is called a multi live function, and the multi live function will be described later in detail with reference to FIG.

일 실시 예에 따른 입력부(14)는 알람 신호에 대한 알람 확인 명령을 사용자로부터 입력받는다. 입력부(14)는 검출 결과를 확인한 사용자로부터 피드백 정보를 입력받아 이를 제어부(17)를 거쳐 영상 분석부(12)에 제공할 수 있다. 이 경우, 영상 분석부(12)는 입력받은 피드백 정보를 병변 판단에 반영할 수 있다.An input unit 14 according to an embodiment receives an alarm confirmation command for an alarm signal from a user. The input unit 14 may receive feedback information from a user who has confirmed the detection result, and may provide the feedback information to the image analysis unit 12 via the control unit 17. In this case, the image analysis unit 12 may reflect the inputted feedback information to the lesion judgment.

일 실시 예에 따른 입력부(14)는 사용자로부터 미리 설정된 영상 파라미터를 입력받아 이를 제1 메모리(15)에 저장한다. 제1 메모리(15)에는 영상 파라미터가 저장되고, 저장된 영상 파라미터를 영상 생성부(11)의 빔포머(110)와 신호 처리부(112)에 제공한다. 제1 메모리(15)에는 영상 파라미터 별 사용정보가 저장될 수 있다. 영상 파라미터 별 사용정보는 사용자의 사용빈도, 사용시간 등 각종 사용 내역에 관한 것이다. 이 경우, 영상 분석부(12)는 영상 파라미터 별 사용정보를 초음파 영상 분석에 반영할 수 있다. 제2 메모리(16)에는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 영상 분석부(12)의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장된다. 제1 메모리(15)와 제2 메모리(16)는 호스트 컴퓨터 내에서 그 영역만을 다르게 하여 위치할 수 있다.The input unit 14 according to an exemplary embodiment receives preset image parameters from a user and stores the input image parameters in the first memory 15. Image parameters are stored in the first memory 15 and the stored image parameters are provided to the beam former 110 and the signal processing unit 112 of the image generating unit 11. In the first memory 15, usage information for each image parameter may be stored. Usage information for each image parameter relates to various usage details such as the frequency of use of the user, the use time, and the like. In this case, the image analyzing unit 12 may reflect the usage information for each image parameter in the ultrasound image analysis. In the second memory 16, ultrasound images detected by lesion detection through the analysis of the image analyzing unit 12 are stored in the second memory 16 on the channel data obtained through the front-end processor 10 and the ultrasound images generated from the obtained channel data do. The first memory 15 and the second memory 16 may be located in the host computer only in different regions thereof.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병변 판단을 위해 사용되는 퍼지 신경망의 원리를 설명하기 위한 참조도이다.6 is a reference diagram for explaining the principle of a fuzzy neural network used for lesion judgment according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조로 하여 퍼지 신경망(fuzzy neural net)을 이용한 병변 판단 프로세스를 설명하면, 퍼지 신경망은 제1 레이어(610), 제2 레이어(620) 및 제3 레이어(630)로 구성된다. 제1 레이어(610)는 영상 특징 파라미터 별로 n개의 특징을 가진 입력 패턴이 입력되는 n개의 입력 노드로 구성된다. 제2 레이어(620)는 은닉층인 복수의 레이어로 구성된다. 제3 레이어(630)는 병변 판단 결과를 출력하는 출력 노드로 구성된다. 제3 레이어(630)의 병변 판단 결과는 참(True) 또는 거짓(False)으로 제공될 수 있다. 각 노드 간의 간선 연결 여부는 정해진 추론 규칙에 따라서 결정될 수 있다.Referring to FIG. 6, a fuzzy neural network includes a first layer 610, a second layer 620, and a third layer 630. The lesion determination process using the fuzzy neural net will be described. The first layer 610 includes n input nodes into which input patterns having n characteristics are inputted according to image feature parameters. The second layer 620 is composed of a plurality of layers that are hidden layers. The third layer 630 is configured as an output node for outputting a lesion judgment result. The lesion judgment result of the third layer 630 may be provided as True or False. Whether or not the trunk connection between the nodes can be determined according to a predetermined reasoning rule.

퍼지 신경망은 단순하고 신속한 처리가 가능하고, 비결정적 접근과 학습을 통한 높은 정확도를 제공함에 따라 노이즈에 강하다. 또한, 실제 영상 진단에 활용되는 의료지식을 개념적으로 적용 가능하며, 최종 생성된 신경망의 언어적 해석이 가능하다.Fuzzy neural networks are robust to noise because they can be processed quickly and with high accuracy through non-deterministic approaches and learning. In addition, medical knowledge used in actual image diagnosis can be conceptually applied, and verbal analysis of the final generated neural network is possible.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 영상 실시간 제공(multi live) 기술을 설명하기 위해 다중 영상(multi image) 제공 화면과 사용자 입력수단을 도시한 참조도이다.FIG. 7 is a reference diagram illustrating a multi-image providing screen and user input means for explaining a multi-live technique according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 의료영상 처리장치는 실시간(Live) 상태 또는 비 실시간(Cine) 상태에서 단일 영상(single image) 형태로 초음파 영상(700)을 제공하다가 사용자 입력수단을 통해 영상 분석 프로세스(CAD)가 활성화(ON)되면 병변을 자동 검출하고 알람 신호를 사용자에게 제공한다(720). 알람 신호를 확인한 사용자는 의료영상 처리장치의 병변 판단 결과가 맞는지 여부를 확인하기 위해서 알람 확인을 요청하고, 의료영상 처리장치는 알람 확인 명령을 입력받는다(720).Referring to FIG. 7, the medical image processing apparatus provides an ultrasound image 700 in a single image form in a live or non-real-time state, Is activated (ON), the lesion is automatically detected and an alarm signal is provided to the user (720). The user who has confirmed the alarm signal requests the alarm confirmation to check whether the lesion judgment result of the medical image processing apparatus is correct, and the medical image processing apparatus receives the alarm confirmation command (720).

그러면, 의료영상 처리장치는 비 실시간 모드인 Cine 모드로 진입하고, 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상(730)과 병변이 검출된 영상(740)을 포함한 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공한다. 필요 시에 영상 파라미터(750)를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공할 수 있다. 이때, 다중 초음파 영상을 제공하는 화면은 듀얼(dual), 쿼드(quad) 형태 등 다양하게 변형될 수 있다.Then, the medical image processing apparatus enters the Cine mode, which is a non-real-time mode, and the ultrasound image 730, which is being provided, and the image 740 in which the lesion is detected, so that the user can precisely judge the lesion through comparison between the ultrasound images, Provides ultrasound images in non-real time. Ultrasound images obtained through signal processing and re-scanning can be provided while changing the image parameters 750 when necessary. At this time, the screen providing the multi-ultrasound image may be modified in various forms such as a dual mode and a quad mode.

이어서, 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 의료영상 처리장치는 실시간(Live) 모드로 전환(760)하여 제공 중이던 초음파 영상(770)과 병변이 검출된 영상(780)을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.Then, while the multi-ultrasound image is being provided in the non-real-time mode in the non-real-time mode, the medical image processing apparatus switches to the live mode 760 and includes the ultrasound image 770 and the detected image 780 It is possible to provide multiple ultrasound images in real time.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료진단을 위한 의료영상 처리방법을 도시한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a medical image processing method for medical diagnosis according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 의료영상 처리장치는 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득한다(800). 이때, 획득된 채널 데이터를 메모리에 저장할 수 있다.Referring to FIG. 8, the medical image processing apparatus obtains channel data from ultrasound signals reflected from a target object (800). At this time, the obtained channel data can be stored in the memory.

이어서, 의료영상 처리장치는 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성한다(810). 일 실시 예에 따른 초음파 영상을 생성하는 단계(810)에서 의료영상 처리장치는 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 새로운 초음파 영상을 생성한다.Next, the medical image processing apparatus generates an ultrasound image by manipulating the image parameters of the obtained channel data (810). In operation 810 of generating an ultrasound image according to an exemplary embodiment, the medical image processing apparatus reads channel data stored in a memory and generates new ultrasound images by manipulating image parameters of the read channel data.

일 실시 예에 따른 초음파 영상을 생성하는 단계(810)에서, 의료영상 처리장치는 영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다.In operation 810 of generating an ultrasound image according to an exemplary embodiment, the medical image processing apparatus performs software processing of channel data signal processing and ultrasound image generation through manipulation of image parameters through a computer.

이어서, 의료영상 처리장치는 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제공한다(820). 일 실시 예에 따른 검출 결과를 제공하는 단계(820)에서 의료영상 처리장치는 초음파 영상을 제공하는 도중에 병변이 검출되면 알람 신호를 제공한다. 그리고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 파라미터를 변경하면서 다중 초음파 영상을 제공한다. 나아가, 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.Next, the medical image processing apparatus analyzes the generated ultrasound image to detect a lesion and provides a detection result (820). In a step 820 of providing a detection result according to an embodiment, the medical image processing apparatus provides an alarm signal when a lesion is detected while providing an ultrasound image. When a user's alarm confirmation command for the provided alarm signal is input, the user acquires a multi-ultrasound image including an ultrasound image and a lesion-detected image, which the user is providing to accurately determine the lesion through comparison between the ultrasound images And provides multiple ultrasound images while changing image parameters as needed. In addition, in the non-real-time mode, the multi-ultrasound image can be provided in real time while providing the multi-ultrasound image in non-real-time mode, and the ultrasound image and the ultrasound image including the detected lesion can be provided in real time.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments of the present invention have been described above. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

1a, 1b: 의료영상 처리장치 10: 프런트 앤드 프로세서
11: 영상 생성부 12: 영상 분석부
13: 표시부 14: 입력부
15: 제1 메모리 16: 제2 메모리
17: 제어부 102: ADC
104: 프런트 앤드 처리부 110: 빔포머
112: 신호 처리부 114: 스캔 변환부
120: 전 처리부 122: 영상 특징 추출부
124: 판단부 126: 후 처리부
1a, 1b: medical image processing apparatus 10: front-end processor
11: Image generation unit 12: Image analysis unit
13: display section 14: input section
15: first memory 16: second memory
17: control unit 102: ADC
104: front end processing unit 110: beam former
112: signal processing unit 114: scan conversion unit
120: Preprocessing unit 122: Image feature extraction unit
124: Determination unit 126: Post processing unit

Claims (29)

대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 프런트 앤드 프로세서;
상기 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 영상 생성부;
상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하는 영상 분석부; 및
상기 영상 분석부의 분석 결과를 제공하는 표시부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
A front end processor for acquiring channel data from the ultrasound signal reflected from the object;
An image generator for generating an ultrasound image by manipulating image parameters of the channel data obtained through the front-end processor;
An image analyzer for analyzing an ultrasound image generated through the image generator to detect a lesion; And
A display unit for providing an analysis result of the image analysis unit;
The medical image processing apparatus comprising:
제 1 항에 있어서,
상기 채널 데이터는 상기 영상 생성부에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The method according to claim 1,
Wherein the channel data is raw data that has not been subjected to signal processing including beamforming in the image generating unit.
제 2 항에 있어서,
상기 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the channel data is a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflection signal through a transducer.
제 2 항에 있어서,
상기 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 IQ 데이터인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the channel data is IQ data obtained by demodulating the analog RF signal converted from the ultrasound reflection signal through the transducer or the digital RF signal obtained by digitizing the analog RF signal to the baseband.
제 1 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털 알에프 전기신호로 변환하는 아날로그 디지털 변환부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
2. The apparatus of claim 1, wherein the front end processor
An analog / digital converter for converting an analog RF electric signal converted from an ultrasonic wave reflected signal through a transducer into a digital RF electric signal;
The medical image processing apparatus comprising:
제 5 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
상기 아날로그 디지털 변환부의 전단 또는 후단에 위치하여 아날로그 알에프 전기신호 또는 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성하는 프런트 앤드 처리부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
6. The apparatus of claim 5, wherein the front end processor
A front-end processing unit located at a front end or a rear end of the analog-to-digital conversion unit and demodulating an analog RF electric signal or a digital RF signal to a baseband to generate IQ data;
The medical image processing apparatus further comprising:
제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image generating unit
Wherein processing of channel data signal processing and generation of ultrasound image through manipulation of image parameters is performed through a computer.
제 1 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
획득된 채널 데이터를 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
2. The apparatus of claim 1, wherein the front end processor
And stores the acquired channel data in a memory of the host computer.
제 8 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
상기 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 다수의 새로운 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 8, wherein the image generating unit
And a plurality of new ultrasound images are generated by manipulating image parameters of the channel data read in and read from the memory of the host computer.
제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
사용자에 의해 설정된 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image generating unit
And generates an ultrasound image from the channel data according to the image parameter set by the user.
제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
상기 영상 분석부를 통해 병변 검출된 초음파 영상에 대응하는 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image generating unit
And generates an ultrasound image from the channel data according to an image parameter corresponding to the lesion-detected ultrasound image through the image analyzer.
제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 소프트웨어 인터페이스를 통한 메소드 호출 또는 네트워크를 통해 수신하고 수신된 초음파 영상을 분석하는 컴퓨터 보조진단장치(Computer aided diagnosis: CAD)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image analyzing unit
And a computer aided diagnosis (CAD) apparatus for receiving the ultrasound image generated through the image generating unit through a method call through a software interface or a network and analyzing the received ultrasound image.
제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 초음파를 판영상을 분석하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image analyzing unit
Wherein the ultrasound image is analyzed by reflecting additional information received from a user with respect to the ultrasound image.
제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 보정하는 전 처리부;
상기 전 처리부를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출하는 영상 특징 추출부; 및
상기 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 여부를 판단하는 판단부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus of claim 1, wherein the image analyzing unit
A preprocessor for correcting the ultrasound image generated through the image generator;
An image feature extraction unit for extracting an image feature of the ultrasound image corrected through the preprocessing unit; And
A determination unit for determining whether a lesion is present in the ultrasound image using the extracted image feature information;
The medical image processing apparatus comprising:
제 14 항에 있어서, 상기 판단부는
퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
15. The apparatus of claim 14, wherein the determination unit
Wherein the fuzzy neural network is used to determine whether or not a lesion is present.
제 14 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
상기 판단부를 통한 판단 결과를 상기 표시부를 통해 제공하고, 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 추후 판단을 위해 상기 판단부에 제공하는 후 처리부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
15. The apparatus of claim 14, wherein the image analyzing unit
A post-processing unit for providing the determination result through the display unit and providing the feedback information received from the user who has confirmed the determination result to the determination unit for later determination;
The medical image processing apparatus further comprising:
제 16 항에 있어서, 상기 후 처리부는
병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 상기 표시부를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The apparatus as claimed in claim 16, wherein the post-processing unit
And provides an ultrasound image having a boundary outline in the lesion area through the display unit to emphasize the lesion area when a lesion is detected.
제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
상기 영상 분석부에 영상 분석을 요청하여 영상 분석 결과를 수신하고 수신된 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 상기 표시부를 통해 제공하는 제어부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
2. The medical image processing apparatus according to claim 1,
A control unit for requesting the image analysis unit to analyze the image, receiving the image analysis result, generating an alarm signal according to the received analysis result, and providing the generated alarm signal through the display unit;
The medical image processing apparatus further comprising:
제 18 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
상기 표시부를 통해 화면에 표시되는 초음파 영상을 대상으로 병변을 검출하면 상기 제어부에 병변이 검출된 영상과 해당 영상의 식별자를 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
19. The apparatus of claim 18, wherein the image analysis unit
Wherein when the lesion is detected on the ultrasound image displayed on the screen through the display unit, the control unit provides the detected image and the identifier of the detected image.
제 19 항에 있어서, 상기 제어부는
상기 영상 분석부에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별하고 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 상기 표시부를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
20. The apparatus of claim 19, wherein the control unit
Wherein the image analyzing unit identifies the image and the manipulated image parameter through the identifier of the image in which the lesion is detected by the image analyzing unit, and provides the alarm signal together with the detected image through the display unit.
제 18 항에 있어서, 상기 제어부는
초음파 영상을 상기 표시부를 통해 제공하는 도중에 상기 영상 분석부에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 상기 표시부를 통해 제공하고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 상기 표시부를 통해 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 생성부에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
19. The apparatus of claim 18, wherein the controller
When a lesion is detected by the image analysis unit during the provision of the ultrasound image through the display unit, an alarm signal is provided through the display unit, and when a user's alarm confirmation command for the provided alarm signal is input, A multi-ultrasound image including an ultrasound image and an image of a lesion being provided is acquired through the display unit in non-real-time so as to precisely judge the lesion through comparison between the ultrasound images, and if necessary, And provides a multi-ultrasound image obtained through signal processing and re-scan.
제 21 항에 있어서, 상기 제어부는
비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 상기 표시부를 통해 실시간으로 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
22. The apparatus of claim 21, wherein the control unit
Real-time mode in which a multi-ultrasound image is provided in a non-real-time mode in a non-real-time mode, and a multi-ultrasound image including an ultrasound image and a lesion- Device.
제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
미리 설정된 영상 파라미터 및 영상 파라미터 별 사용정보가 저장되고 저장된 영상 파라미터를 상기 영상 생성부에 제공하는 제1 메모리;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
2. The medical image processing apparatus according to claim 1,
A first memory for storing preset image parameters and usage information for each image parameter and providing the stored image parameters to the image generator;
The medical image processing apparatus further comprising:
제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
상기 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 상기 영상 분석부의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장되고 저장된 채널 데이터를 상기 영상 생성부에 제공하는 제2 메모리;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
2. The medical image processing apparatus according to claim 1,
The channel data obtained through the front-end processor and the ultrasound image generated from the obtained channel data are stored in the ultrasound image detected through the analysis of the image analysis unit, and the stored ultrasound images are provided to the image generation unit A second memory;
The medical image processing apparatus further comprising:
제 1 항에 있어서, 상기 표시부는
상기 영상 분석부를 통해 분석된 초음파 영상을 실시간 영상, 비 실시간 영상, 리뷰 영상 또는 이들의 결합 형태로 다중 초음파 영상 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
The display device according to claim 1, wherein the display unit
Wherein the ultrasound image analyzing unit provides the ultrasound image analyzed through the image analyzing unit as a real-time image, a non-real-time image, a review image, or a combination thereof in the form of a multi-ultrasound image.
대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 분석 결과를 제공하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
Obtaining channel data from ultrasound signals reflected from a target object;
Generating an ultrasound image by manipulating image parameters of the obtained channel data; And
Analyzing the ultrasound image to detect a lesion and providing an analysis result;
Wherein the medical image processing method comprises the steps of:
제 26 항에 있어서,
상기 채널 데이터는 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
27. The method of claim 26,
Wherein the channel data is raw data that does not include signal processing including beamforming.
제 26 항에 있어서, 상기 분석 결과를 제공하는 단계는
초음파 영상을 제공하는 도중에 병변이 검출되면 알람 신호를 제공하는 단계: 및
제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공하는 단계:
를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
27. The method of claim 26, wherein providing the analysis results comprises:
Providing an alarm signal when a lesion is detected during the provision of an ultrasound image; and
When a user's alarm confirmation command for the provided alarm signal is inputted, the user acquires a multi-ultrasound image including the ultrasound image and the lesion-detected image so that the user can precisely judge the lesion by comparing the ultrasound images in non- Providing a multi-ultrasound image obtained through signal processing and re-scanning while providing image data in real time and changing image parameters when necessary;
Wherein the medical image processing method comprises the steps of:
제 28 항에 있어서, 상기 분석 결과를 제공하는 단계는
비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
29. The method of claim 28, wherein providing the analysis results comprises:
Providing a multi-ultrasound image including non-real-time ultrasound images and lesion-detected ultrasound images in real time while providing multi-ultrasound images in non-real-time mode in a non-real-time mode;
Wherein the medical image processing method further comprises:
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