KR20160065674A - 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 - Google Patents

의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20160065674A
KR20160065674A KR1020140169972A KR20140169972A KR20160065674A KR 20160065674 A KR20160065674 A KR 20160065674A KR 1020140169972 A KR1020140169972 A KR 1020140169972A KR 20140169972 A KR20140169972 A KR 20140169972A KR 20160065674 A KR20160065674 A KR 20160065674A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
roi
measurement data
image
internal
data
Prior art date
Application number
KR1020140169972A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102379067B1 (ko
Inventor
남우현
박용섭
이재성
정윤섭
홍윤미
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020140169972A priority Critical patent/KR102379067B1/ko
Priority to PCT/KR2015/012952 priority patent/WO2016089071A1/en
Priority to US14/956,237 priority patent/US9839403B2/en
Publication of KR20160065674A publication Critical patent/KR20160065674A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102379067B1 publication Critical patent/KR102379067B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
    • A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4007—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a plurality of source units
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/44—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis
    • A61B6/4429—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units
    • A61B6/4435—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units the source unit and the detector unit being coupled by a rigid structure
    • A61B6/4441—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units the source unit and the detector unit being coupled by a rigid structure the rigid structure being a C-arm or U-arm
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/037—Emission tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48—Diagnostic techniques
    • A61B6/488—Diagnostic techniques involving pre-scan acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/424—Iterative
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/432—Truncation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득부 및 상기 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득하고, 상기 측정 데이터 및 상기 초기 영상에 기초하여 ROI(region of interest) 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하고, 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득하는 영상 처리부를 포함하는 의료 영상 장치가 개시된다.

Description

의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법{MEDICAL IMAGE APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING MEDICAL IMAGE}
본 개시는 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 의료 영상의 품질을 향상시킬 수 있는 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법에 관한 것이다.
의료 장치는 대상체의 내부 구조를 영상으로 획득하기 위한 장비이다. 의료 영상 장치는 비침습 검사 장치로서, 신체 내의 구조적 세부사항, 내부 조직 및 유체의 흐름 등을 촬영 및 처리하여 사용자에게 보여준다. 의사 등의 사용자는 의료 영상 장치에서 출력되는 의료 영상을 이용하여 환자의 건강 상태 및 질병을 진단할 수 있다.
대표적인 의료 장치로 엑스선 장치, 장치로는 컴퓨터 단층 촬영(CT: computed tomography) 장치 등이 있다. 엑스선 장치는 엑스선을 인체에 투과시켜 인체의 내부 구조를 영상으로 획득하는 의료 장치다. 엑스선 장치는 MRI 장치, CT 장치 등을 포함하는 다른 의료 장치에 비해 간편하고, 짧은 시간 내에 대상체의 의료 영상을 획득할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 엑스선 장치는 단순 흉부 촬영, 단순 복부 촬영, 단순 골격 촬영, 단순 부비동 촬영, 단순 경부 연조직(neck soft tissue) 촬영 및 유방 촬영 등에 널리 이용되고 있다.
컴퓨터 단층 촬영 장치는 대상체에 대하여 단면 영상을 제공할 수 있으므로, 대상체의 내부 구조(예컨대, 신장, 폐 등의 장기 등)를 겹치지 않게 표현할 수 있다.
엑스선 장치 및 컴퓨터 단층 촬영 장치 모두 대상체에 엑스선을 조사하여 의료 영상을 획득한다. 이때, 대상체에 노출되는 엑스선을 감소시키면서도, 고화질의 의료 영상을 획득할 수 있는 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법을 제공할 필요가 있다.
본 개시의 목적은, 의료 영상의 품질을 향상시킬 수 있는 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법을 제공하는 것이다.
일부 실시예에 따른 의료 영상 장치는, 엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득부 및 상기 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득하고, 상기 측정 데이터 및 상기 초기 영상에 기초하여 ROI(region of interest) 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하고, 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득하는 영상 처리부를 포함한다.
상기 영상 처리부는 상기 초기 영상에서 ROI 내부를 재투사(Re-projection)한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하고, 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하고, 상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하여, 상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고, 최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득된 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 사이의 차이가 임계값보다 작아지면, 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다.
상기 영상 처리부는 미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 상기 업데이트 동작을 반복한 후, 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다.
상기 의료 영상 장치는 사용자로부터 상기 업데이트 동작의 반복 횟수를 결정하는 정보를 입력부를 더 포함하는 의료 영상 장치.
상기 의료 영상 장치는 상기 ROI 내부 영상 또는 상기 업데이트된 ROI 내부 영상을 출력하는 출력부 및 사용자로부터 상기 출력된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 입력받는 입력부를 더 포함하고, 상기 입력부를 통해 승인이 입력되면, 상기 영상 처리부는 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다
상기 의료 영상 장치는 상기 ROI 외부 측정 데이터의 추정 또는 업데이트와 연관된 파라미터를 사용자로부터 설정받는 입력부를 더 포함할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성(iterative reconstruction) 기법으로 상기 ROI 외부 영상을 획득하고, 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 상기 ROI 내부 영상을 획득할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 측정 데이터에 기초하여 해석적 재구성(analytical reconstruction) 기법 또는 반복적 재구성 기법으로 상기 초기 영상을 획득할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 측정 데이터에 기초하여 재구성된 영상에서 ROI 외부를 제거하여 상기 초기 영상을 획득할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 초기 영상에서 ROI 외부를 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 초기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하고, 상기 초기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 초기 ROI 내부 영상을 획득하여, 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하고, 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하고, 상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하여, 상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트할 수 있다.
상기 영상 처리부는 상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고, 최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득할 수 있다.
상기 측정 데이터는 트런케이션(truncation)된 데이터 및 상기 엑스선 소스로부터 조사된 상기 엑스선의 조사량이 기준치보다 낮은 저선량으로 획득된 데이터 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 의료 영상 장치는 상기 엑스선 소스와 함께 회전하며, 상기 엑스선을 검출하는 검출부를 더 포함할 수 있다
상기 의료 영상 장치는 일단에 상기 엑스선 소스와 연결되며, 타단에 상기 검출부와 연결되는 C-arm을 더 포함할 수 있다.
상기 의료 영상 장치는 상기 엑스선 소스 및 상기 검출부를 포함하는 갠트리를 더 포함할 수 있다.
상기 데이터 획득부는, 상기 엑스선 소스를 포함하는 의료 장치로부터 상기 측정 데이터를 수신하는 통신부를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득하는 단계, 상기 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득하는 단계, 상기 측정 데이터 및 상기 초기 영상에 기초하여 ROI(region of interest) 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계 및 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득하는 단계단계를 포함한다.
상기 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계는, 상기 초기 영상에서 ROI 내부를 재투사(Re-projection)한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하는 단계, 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계를 포함할 수 있다
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하는 단계, 상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하는 단계 및 상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고, 최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 ROI 내부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득된 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 사이의 차이가 임계값보다 작아지면, 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 상기 업데이트 동작을 반복한 후, 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 사용자로부터 상기 업데이트 동작의 반복 횟수를 결정하는 정보를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 ROI 내부 영상 또는 상기 업데이트된 ROI 내부 영상을 출력하는 단계 및 사용자로부터 상기 출력된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 입력받는 단계를 더 포함하고, 승인이 입력되면, 상기 업데이트 동작을 중단할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 ROI 외부 측정 데이터의 추정 또는 업데이트와 연관된 파라미터를 사용자로부터 설정받는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성(iterative reconstruction) 기법으로 상기 ROI 외부 영상을 획득하고, 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 상기 ROI 내부 영상을 획득할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 측정 데이터에 기초하여 해석적 재구성(analytical reconstruction) 기법 또는 반복적 재구성 기법으로 상기 초기 영상을 획득할 수 있다.
상기 의료 영상 처리 방법은 상기 측정 데이터에 기초하여 재구성된 영상에서 ROI 외부를 제거하여 상기 초기 영상을 획득할 수 있다.
상기 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계는, 상기 초기 영상에서 ROI 외부를 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 초기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계, 상기 초기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 초기 ROI 내부 영상을 획득하여, 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하는 단계, 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 측정 데이터는 트런케이션(truncation)된 데이터 및 상기 엑스선 소스로부터 조사된 상기 엑스선의 조사량이 기준치보다 낮은 저선량으로 획득된 데이터 중 적어도 하나일 수 있다.
도 1은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른 도 1의 엑스선 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 통신부의 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 일부 실시예에 따른 도 1의 엑스선 장치가 대상체를 촬영하는 동작의 예를 도시한다.
도 5는 측정 데이터(Measured data)와 영상(Image)의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 트런케이션이 발생하는 경우의 예들을 도시한다.
도 7은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치가 고선량 또는 저선량으로 대상체를 촬영하는 경우의 예들을 도시한다.
도 8은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 9는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 10은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 11은 일부 실시예에 따라 의료 영상 장치에서 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.
도 12는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치가 측정 데이터로부터 반복적 재구성을 통해 추정 영상을 구하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 13은 일부 실시예에 따라 획득된 측정 데이터 및 초기 영상의 예시를 도시한다.
도 14는 일부 실시예에 따라 획득된 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 외부 영상의 예시를 도시한다.
도 15는 일부 실시예에 따라 획득된 ROI 내부 측정 데이터 및 ROI 내부 영상의 예시를 도시한다.
도 16은 일부 실시예와 달리 측정 데이터로부터 반복적 재구성 기법으로 재구성 영상을 획득하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 일부 실시예에 따라 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 재구성 영상의 예시들이다.
도 19는 트런케이션된 측정 데이터로부터 다양하게 획득되는 재구성 영상의 품질을 나타내는 그래프를 도시한다.
도 20은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 21은 일부 실시예에 따라 의료 영상 장치에서 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.
도 22 내지 도 24는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 25는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 26은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치의 구성을 도시한다.
도 27은 일부 실시예가 적용될 수 있는 컴퓨터 단층 촬영 장치의 개략도이다.
도 28은 일부 실시예에 따른 컴퓨터 단층 촬영 장치의 구성을 도시한다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 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.
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. 영상의 예로는 엑스선 장치, CT(Computed Tomography) 장치, MRI(magnetic resonance imaging) 장치, 초음파 장치 및 다른 의료 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 영상 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부일 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 및 혈관중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, "대상체"는 팬텀(phantom)일 수도 있다. 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사하고 또한 생물의 부피에 아주 근사한 물질을 의미하는 것으로, 신체와 유사한 성질을 갖는 구형(sphere)의 팬텀을 포함할 수 있다.
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.
도 1은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치(100)를 나타내는 도면이다.
도 1를 참조하면, 엑스선 장치(100)는 C 형태를 갖는 C-arm(102)을 구비하여, 소정 시간 동안 연속적으로 엑스선 촬영을 수행할 수 있다. C-arm(102)의 일단에는 엑스선 소스(106)가 구비되며, C-arm(102)의 다른 일단에는 검출부(108)가 구비된다. C-arm(102)은 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)를 연결하고, 엑스선 소스(106)와 검출부(108)의 위치를 조절할 수 있다. 도 1에서 도시되지 않았으나, C-arm(102)은 천장에 결합되거나, 바닥에 결합되거나, 또는 천장 및 바닥에 모두 결합될 수 있다. 또한, 엑스선 장치(100)는 대상체(10)가 위치할 수 있는 테이블(105)을 더 포함할 수 있다.
엑스선 소스(106)는 엑스선을 발생시키고 조사하도록 구성된다. 검출부(108)는 엑스선 소스(106)에서 조사되어 대상체(10)를 투과한 엑스선을 검출하도록 구성된다. 검출부(108)에서 검출된 엑스선에 기초하여 의료 영상이 획득될 수 있다. 이때, 엑스선 소스(106)는 회전하면서 대상체(10)로 엑스선을 조사할 수 있다. C-arm(102)의 회전에 의해 엑스선 소스(106)가 회전할 수 있고, 검출부(108) 역시 엑스선 소스(106)와 함께 회전하면서 대상체(10)를 투과한 엑스선을 검출할 수 있다.
사용자는 C-arm(102) 및 테이블(105) 중 적어도 하나의 위치를 조정함으로써, 다양한 위치 또는 다양한 각도에서 대상체(10)를 촬영할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 C-arm(102) 및 테이블(105) 중 적어도 하나를 회전시키거나, 상하좌우로 이동시키면서 대상체(10)를 촬영하여 의료 영상을 획득할 수 있다. 따라서 사용자는 엑스선 장치(100)를 이용하여, 일반적인 고정형 엑스선 장치에 비하여 연속되는 시간 동안에 대상체(10)를 더욱 효율적으로 촬영할 수 있다.
엑스선 장치(100)는 연속하는 시간에서 획득된 복수개의 엑스선 영상을 획득하여야 하는 경우, 또는 엑스선 동영상을 획득하여야 하는 경우에 유용하게 이용될 수 있다. 예를 들어, 엑스선 장치(100)는 엑스선 혈관조영술(X ray angiograpy), 또는 외과 수술 등과 같은 의료 시술에서 유용하게 이용될 수 있다. 의사가 혈관 질환 환자의 진단을 위하여 환자의 환자를 정밀하게 검사할 필요가 있는 경우, 의사는 검사 시간 동안에 계속적으로 엑스선 촬영을 수행한다. 그리고, 실시간으로 획득되는 엑스선 동영상인 플루오로스코피 영상을 통하여 환자의 혈관 상태를 검사하게 된다. 따라서, 혈관조영술과 같은 의료 시술에서는 시술 시간 동안에 대상체로 계속적으로 엑스선을 조사하며 플루오로스코피 영상을 획득하여야 한다.
예를 들어, 혈관조영술의 경우 대상체 부위에 가이드와이어(guide wire)를 설치하고 엑스선 촬영을 진행할 수 있으며, 또는 얇은 주사바늘(niddle) 또는 카테터(catheter)등을 이용하여 약물을 주입하며 엑스선 촬영을 진행할 수 있다.
또 다른 예로, 외과 시술의 경우, 신체에 카테터(catheter), 스텐트, 주사 바늘 등을 삽입하여 시술을 진행하는데 있어서, 의사 등의 사용자는 카테터 등이 대상체의 목표 지점에 제대로 삽입되는지 확인하여야 한다. 따라서, 사용자는 시술 동안에 플루오로스코피 영상을 획득하고, 획득된 플루오로스코피 영상을 통하여 카테터 등과 같은 목적물의 위치를 확인하며 시술을 진행할 수 있다.
엑스선 장치는 중재적 엑스선 장치(Interventional X ray), 중재적 혈관조영술 엑스선 장치(Interventional Angiography C-arm X ray) 또는 외과 시술용 엑스선 장치(Surgical C-arm X ray) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 일부 실시예에 따른 도 1의 엑스선 장치(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참고하면, 엑스선 장치(100)는 엑스선 소스(106), 검출부(108) 및 엑스선 소스(106)와 검출부(108)를 연결하는 C-arm(102)을 포함한다. 또한, 엑스선 장치(100)는 회전 구동부(110), 데이터 획득 회로(116), 데이터 송신부(120), 테이블(105), 제어부(118), 저장부(124), 영상 처리부(126), 입력부(128), 디스플레이부(130), 통신부(132)를 더 포함할 수 있다.
대상체(10)는 테이블(105) 상에 위치할 수 있다. 일부 실시예에 따른 테이블(105)은 소정의 방향(예컨대, 상, 하, 좌, 우 중 적어도 한 방향)으로 이동 가능하고, 제어부(118)에 의하여 움직임이 제어될 수 있다.
C-arm(102)에 연결되어 서로 대향하여 배치된 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)는 소정의 시야 범위(FOV; Field Of View)를 갖게 된다. 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)이 C-arm(102)에 의해 회전하면, FOV는 그에 따라 변화될 것이다.
엑스선 장치(100)는 검출부(108)상에 위치하는 산란 방지 그리드(anti-scatter grid, 114)를 더 포함할 수 있다.
검출부(108)에 도달하는 엑스선 방사선에는, 유용한 영상을 형성하는 감쇠된 주 방사선(attenuated primary radiation) 뿐만 아니라 영상의 품질을 떨어뜨리는 산란 방사선(scattered radiation) 등이 포함되어 있다. 주 방사선은 대부분 투과시키고 산란 방사선은 감쇠시키기 위해, 환자와 검출기(또는 감광성 필름)와의 사이에 산란 방지 그리드(114)를 위치시킬 수 있다.
예를 들어, 산란 방지 그리드는, 납 박편의 스트립(strips of lead foil)과, 중공이 없는 폴리머 물질(solid polymer material)이나 중공이 없는 폴리머(solid polymer) 및 섬유 합성 물질(fiber composite material) 등의 공간 충전 물질(interspace material)을 교대로 적층한 형태로 구성될 수 있다. 그러나, 산란 방지 그리드의 형태는 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
C-arm(102)은 회전 구동부(110)로부터 구동 신호, 파워를 수신하고, 엑스선 소스(106)와 검출부(108)를 소정의 회전 속도로 회전시킬 수 있다.
엑스선 소스(106)는 파워 분배부(PDU; Power Distribution Unit, 미도시)에서 고전압 생성부(미도시)를 통하여 전압, 전류를 인가 받아 엑스선을 생성하여 방출할 수 있다. 고전압 생성부가 소정의 전압(이하에서 튜브 전압으로 지칭함)을 인가할 때, 엑스선 소스(106)는 이러한 소정의 튜브 전압에 상응하게 복수의 에너지 스펙트럼을 갖는 엑스선들을 생성할 수 있다.
엑스선 소스(106)에 의하여 생성되는 엑스선은, 콜리메이터(collimator, 112)에 의하여 소정의 형태로 방출될 수 있다.
검출부(108)는 엑스선 소스(106)와 마주하여 위치할 수 있다. 검출부(108)는 복수의 엑스선 검출 소자들을 포함할 수 있다. 단일 엑스선 검출 소자는 단일 채널을 형성할 수 있지만, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
검출부(108)는 엑스선 소스(106)로부터 생성되고 대상체(10)를 통하여 전송된 엑스선을 감지하고, 감지된 엑스선의 강도에 상응하게 전기 신호를 생성할 수 있다.
검출부(108)는 방사선을 광으로 전환하여 검출하는 간접방식과 방사선을 직접 전하로 변환하여 검출하는 직접방식 검출기를 포함할 수 있다. 간접방식의 검출부는 신틸레이터(Scintillator)를 사용할 수 있다. 또한, 직접방식의 검출부는 포톤 카운팅 디텍터(photon counting detector)를 사용할 수 있다. 데이터 획득 회로(DAS; Data Acquisitino System)(116)는 검출부(108)와 연결될 수 있다. 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 DAS(116)에서 수집될 수 있다. 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 유선 또는 무선으로 DAS(116)에서 수집될 수 있다. 또한, 검출부(108)에 의하여 생성된 전기 신호는 증폭기(미도시)를 거쳐 아날로그/디지털 컨버터(미도시)로 제공될 수 있다.
슬라이스 두께(slice thickness)나 슬라이스 개수에 따라 검출부(108)로부터 수집된 일부 데이터만이 영상 처리부(126)에 제공될 수 있고, 또는 영상 처리부(126)에서 일부 데이터만을 선택할 수 있다.
이러한 디지털 신호는 데이터 송신부(120)를 통하여 영상 처리부(126)로 제공될 수 있다. 이러한 디지털 신호는 데이터 송신부(120)를 통하여 유선 또는 무선으로 영상 처리부(126)로 송신될 수 있다.
일부 실시예에 따른 제어부(118)는 엑스선 장치(100)에 포함되는 각각의 모듈의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(118)는 테이블(105), 회전 구동부(110), 콜리메이터(112), DAS(116), 저장부(124), 영상 처리부(126), 입력부(128), 디스플레이부(130), 통신부(132) 등의 동작들을 제어할 수 있다.
영상 처리부(126)는 DAS(116)로부터 획득된 데이터(예컨대, 가공 전인 러 데이터(raw data))를 데이터 송신부(120)을 통하여 수신하여, 전처리(pre-processing)하는 과정을 수행할 수 있다.
전처리는, 예를 들면, 채널들 사이의 감도 불균일 정정 프로세스, 신호 세기의 급격한 감소 또는 금속 같은 엑스선 흡수재로 인한 신호의 유실 정정 프로세스 등을 포함할 수 있다.
영상 처리부(126)에서 전처리된 데이터는 러 데이터(raw data) 또는 투사(projection) 데이터로 지칭될 수 있다. 이러한 투사 데이터는 데이터 획득시의 촬영 조건(예컨대, 튜브 전압, 촬영 각도 등) 등과 함께 저장부(124)에 저장될 수 있다.
투사 데이터는 대상체롤 통과한 엑스선의 세기에 상응하는 데이터 값의 집합일 수 있다. 설명의 편의를 위해, 모든 채널들에 대하여 동일한 촬영 각도로 동시에 획득된 투사 데이터의 집합을 투사 데이터 세트 또는 측정 데이터(measured data)로 지칭한다.
저장부(124)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(SD, XD 메모리 등), 램(RAM; Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM; Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 영상 처리부(126)는 획득된 측정 데이터에 기초하여 대상체에 대한 재구성 영상(reconstructed image)을 획득할 수 있다. 영상 처리부(126)는 측정 데이터로부터 ROI를 영상화한 재구성 영상을 획득할 수 있다. ROI는 엑스선 장치(100)가 영상으로 재구성할 수 있는 영역이다. 이러한 재구성 영상은 3차원 영상일 수 있다. 다시 말해서, 영상 처리부(126)는 획득된 측정 데이터에 기초하여 콘 빔 재구성(cone beam reconstruction) 방법 등을 이용하여 대상체에 대한 3차원 영상을 생성할 수 있다.
입력부(128)를 통하여 엑스선 단층 촬영 조건, 영상 처리 조건 등에 대한 외부 입력이 수신될 수 있다. 예를 들면, 엑스선 단층 촬영 조건은, 복수의 튜브 전압, 복수의 엑스선들의 에너지 값 설정, 촬영 프로토콜 선택, 영상 재구성 방법 선택, FOV 영역 설정, ROI 영역 설정, 슬라이스 개수, 슬라이스 두께(slice thickness), 영상 후처리 파라미터 설정 등을 포함할 수 있다. 또한 영상 처리 조건은 영상의 해상도, 영상에 대한 감쇠 계수 설정, 영상의 조합비율 설정 등을 포함할 수 있다.
입력부(128)는 외부로부터 소정의 입력을 인가 받기 위한 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 입력부(128)는 마이크로폰, 키보드, 마우스, 조이스틱, 터치 패드, 터치팬, 음성, 제스처 인식장치 등을 포함할 수 있다.
디스플레이부(130)는 영상 처리부(126)에 의해 재구성된 영상을 디스플레이할 수 있다.
전술한 엘리먼트들 사이의 데이터, 파워 등의 송수신은 유선, 무선 및 광통신 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다.
통신부(132)는 서버(134) 등을 통하여 외부 디바이스, 외부 의료 장치 등과의 통신을 수행할 수 있다. 또는, 엑스선 장치(100)는 통신부(132)를 통해 엑스선 장치(100)를 제어하도록 구성되는 워크스테이션과 연결될 수도 있다. 이와 관련하여서는 도 3을 참조하여 후술한다.
도 3은 도 2의 통신부(133)의 구성을 도시하는 도면이다.
통신부(132)는, 유선 또는 무선으로 네트워크(15)와 연결되어 외부 서버(134), 의료 장치(136), 휴대용 장치(138) 또는 워크스테이션(139)와의 통신을 수행할 수 있다. 통신부(132)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)을 통해 연결된 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고 받을 수 있다.
또한, 통신부(132)는 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준에 따라 휴대용 장치(138) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.
통신부(132)는 네트워크(15)를 통해 대상체의 진단과 관련된 데이터를 송수신할 수 있다. 또한 통신부(132)는 MRI 장치, 엑스선 장치 등 의료 장치(136)에서 획득된 의료 영상 등을 송수신할 수 있다.
나아가, 통신부(132)는 서버(134)로부터 환자의 진단 이력이나 치료 일정 등을 수신하여 환자의 임상적 진단 등에 활용할 수도 있다. 또한, 통신부(132)는 병원 내의 서버(134)나 의료 장치(136)뿐만 아니라, 사용자나 환자의 휴대용 장치(138), 워크스테이션(139) 등과 데이터 통신을 수행할 수도 있다.
또한 장비의 이상유무 및 품질 관리현황 정보를 네트워크를 통해 시스템 관리자나 서비스 담당자에게 송신하고 그에 대한 피드백(feedback)을 수신할 수 있다.
워크스테이션(139)은 엑스선 장치(100)와 물리적으로 분리된 공간에 존재할 수 있다. 엑스선 장치(100)는 실드 룸(shield room)에 있고, 워크스테이션(139)은 콘솔 룸(console room)에 있을 수 있다. 실드 룸은 엑스선 장치(100)가 위치하여 대상체를 촬영하는 공간을 뜻하며, '촬영실', '검사실', '검사 룸' 등으로 다양하게 호칭될 수 있다. 또한, 콘솔 룸은 엑스선 장치(100)를 제어하기 위하여 사용자가 위치하는 공간으로, 실드 룸과 분리된 공간을 뜻한다. 콘솔 룸과 실드 룸은, 실드 룸으로부터 전달되는 자기장, 방사선, RF 신호 등으로부터 사용자를 보호하기 위하여 차폐 벽을 통해 서로 분리될 수 있다.
도 4는 일부 실시예에 따른 도 1의 엑스선 장치(100)가 대상체(10)를 촬영하는 동작의 예를 도시한다. 도 2에서는 도시의 편의를 위해, 도 1의 엑스선 장치(100)에 포함되는 구성 중 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)만을 표시하였다.
도 1 및 도 4를 참고하면, C-arm(102)에 의해 서로 연결된 엑스선 소스(106)와 검출부(108)는 대상체(10) 주위를 회전할 수 있다. 엑스선 소스(106)는 대상체(10)로 엑스선을 조사하고, 검출부(108)는 엑스선 소스(106)에서 조사되어 대상체(10)를 투과한 엑스선을 검출한다. 서로 대향하여 배치된 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)는 소정의 시야 범위(FOV)를 갖게 된다. 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)가 회전하면, FOV는 그에 따라 변화될 것이다. 예를 들어, 엑스선 소스(106)가 P1 위치에 있을 때 검출부(108)는 P1 위치에 대향되는 위치에 있고, P1 위치에 대응하는 시야 범위(FOV-1)를 갖게 될 것이다. 또한, 엑스선 소스(106)가 P2 위치에 있을 때 검출부(108)는 P2 위치에 대향되는 위치에 있고, P2 위치에 대응하는 시야 범위(FOV-2)를 갖게 될 것이다.
엑스선 소스(106)는 미리 설정된 회전 각도만큼 이동하여 위치(예를 들어, P1, P2)를 변경하면서 엑스선을 조사하고, 검출부(108)는 회전하는 엑스선 소스(106)의 각 위치(예를 들어, P1, P2)에서 조사된 엑스선을 검출하여 투사 데이터를 획득할 수 있다. 투사 데이터는 검출부(108)에서 감지된 엑스선의 세기에 상응하는 신호 값의 집합일 수 있다. 구체적으로, 검출부(108)는 엑스선 소스(106)가 P1 위치에 있을 때, 대상체(10)로 조사된 엑스선을 감지하여 제1 투사 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 검출부(108)는 엑스선 소스(106)가 P2 위치에 있을 때, 대상체(10)로 조사된 엑스선을 감지하여 제2 투사 데이터를 획득할 수 있다. 이와 같이, 엑스선 장치(100)는 엑스선 소스(106)의 각 위치에 대응하는 복수의 투사 데이터를 획득할 수 있다. 엑스선 장치(100)는 복수의 투사 데이터를 조합하여 하나의 측정 데이터(measured data)를 획득할 수 있다. 측정 데이터는 사이노그램(sinogram)이라고도 할 수 있다. 엑스선 장치(100)는 측정 데이터로부터 ROI를 영상화한 재구성 영상(reconstructed image)을 획득할 수 있다. ROI는 엑스선 장치(100)가 영상으로 재구성할 수 있는 영역이다.
도 5는 측정 데이터(Measured data)와 영상(Image)의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참고하면, 도 4에서와 같이 회전하는 엑스선 소스(106)로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출부(108)가 검출하여 획득되는 복수의 투사 데이터를 조합하여 측정 데이터(40)를 획득할 수 있다.
측정 데이터(40)를 역투사(Back-Projection)하여 영상(50)이 획득될 수 있다. 또한, 영상(50)을 재투사(Re-Projection)하면 측정 데이터(40)가 획득될 수 있다.
측정 데이터(40)를 역투사하여 영상(50)을 획득하는 기법을 해석적 재구성(analytical reconstruction) 기법이라 한다. 해석적 재구성 기법에는 측정 데이터(40)를 필터링한 후 역투사하여 영상(50)을 획득하는 FBP(filtered back-projection) 기반 재구성 기법 및 측정 데이터(40)를 역투사한 후 필터링하여 영상(50)을 획득하는 BPF(back-projection and filtration) 기법 등이 있다.
다시 도 4를 참고하면, 도 1의 엑스선 장치(100)가 대상체(10)를 촬영할 때, 즉, 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)가 회전하는 동안, 대상체(10)는 FOV(예를 들어, FOV-1, FOV-2) 안에 들어있다. 그런데, 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)가 회전하는 동안 대상체(10)의 일부가 FOV 안에 들어있지 않는 경우, 트런케이션(Truncation)이 발생할 수 있다.
도 6은 트런케이션이 발생하는 경우의 예들을 도시한다. 도 6에서는 도시의 편의를 위해, 도 1의 엑스선 장치(100)에 포함되는 구성 중 엑스선 소스(106) 및 검출부(108)만을 표시하였다.
도 6을 참고하면, 대상체(10)의 크기가 너무 큰 경우(도 6(a)), 검출부(108)의 크기가 너무 작은 경우(도 6(b)), 또는 엑스선 소스(106)와 대상체(10)의 사이의 거리(DSO)가 너무 짧은 경우, 트런케이션이 발생할 수 있다.
그런데, 도 6과 같은 경우에 발생하는 트런케이션은 측정 데이터로부터 획득되는 영상에 아티팩트(artifact)를 야기시켜 영상의 화질을 감소시킬 수 있다. 따라서, 영상 획득 시 트런케이션으로 인한 아티팩트를 감소시킬 수 있는 영상 복원 방법이 요구될 것이다.
트런케이션 외에도 저선량으로 인한 아티팩트 역시 영상 화질을 열화시킬 수 있다. 일부 실시예에 따른 도 1의 엑스선 장치(100)는 C-arm(102)이 회전하면서 엑스선 촬영이 수행되므로, 촬영 시간이 증가되어 대상체에 조사되는 엑스선량(dose)이 증가할 수밖에 없다. 그런데, 엑스선은 방사선 물질로 인체에 유해하기 때문에, 엑스선 촬영 시 사용자는 대상체에게 노출되는 엑스선량을 최소화하여야 할 필요가 있다. 따라서, 일부 실시예에 따른 엑스선 장치(100)는 저선량으로 대상체(10)를 촬영할 수 있다.
도 7은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치(100)가 고선량 또는 저선량으로 대상체(10)를 촬영하는 경우의 예들을 도시한다. 도 7에서는 도시의 편의를 위해, 도 1의 엑스선 장치(100)에 포함되는 구성 중 엑스선 소스(106)만을 표시하였다.
도 7(a)에서 엑스선 소스(106)의 위치가 변경되는 회전 각도는 도 7(b)에서 엑스선 소스(106)의 회전 각도에 비해 작다. 따라서, 도 7(a)에서 엑스선 장치(100)가 도 7(b)에 비해 고선량으로 대상체(10)를 촬영할 것이다. 예를 들어, 도 7(b)의 회전 각도가 도 7(a)의 회전 각도에 비해 2배라면, 도 7(b)에서 엑스선 장치(100)는 도 7(a)의 엑스선량의 50%로 대상체를 촬영할 것이다. 도 7(a)가 100% 엑스선량으로 대상체를 촬영한 것이면, 도 7(b)는 50%의 엑스선량으로 대상체를 촬영한 것이다. 또한, 도 7(a)의 엑스선 장치(100)가 풀 샘플링으로 대상체(10)를 촬영하는 경우라면, 도 7(b)의 엑스선 장치(100)는 언더샘플링(undersampling)으로 대상체(10)를 촬영하는 경우일 것이다.
엑스선 장치(100)가 대상체(10)를 촬영하기 위해 조사하는 엑스선량이 고선량 또는 저선량인지 여부는 엑스선 소스(106)의 회전 각도에 의해 결정될 수 있다. 엑스선 소스(106)의 회전 각도가 미리 설정된 n도보다 큰 경우, 엑스선량은 저선량인 것으로 볼 수 있다. 예를 들어, n도는 1도일 수 있다. 즉, 엑스선 소스(106)가 한번에 1도보다 큰 각도로 회전하면서 엑스선을 조사하는 경우, 엑스선량이 저선량인 것으로 볼 수 있다. 다만, 이는 예시일 뿐이고, 엑스선량이 저선량인지 여부를 판단하는 회전 각도는 엑스선 소스(106)와 검출부(도 1의 108) 사이의 거리, 검출부(도 1의 108)의 크기 등 엑스선 장치(100) 자체의 특징에 따라 다르게 설정될 수 있을 것이다.
그런데, 도 7(b)와 같이 저선량으로 대상체(10)를 촬영할 경우, 도 7(a)의 경우에 비해 엑스선 장치(100)가 획득하는 프로젝션 데이터의 개수가 감소할 수밖에 없다. 따라서 불완전한 측정 데이터를 획득함으로써 재구성 영상의 화질이 열화되는 저선량 왜곡 현상이 발생할 수 있다.
따라서, 도 6에서와 같이 트런케이션이 발생하거나, 도 7(b)에서와 같이 엑스선 장치(도 1의 100)가 저선량으로 대상체(10)를 촬영하는 경우, 화질 열화를 방지할 수 있는 영상 복원 방법이 요구될 것이다. 이하, 트런케이션이나 저선량 문제를 극복할 수 있는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치 및 방법에 대해 상술한다.
도 8은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)의 구성을 도시하는 도면이다.
도 8을 참고하면, 의료 영상 장치(300)는 데이터 획득부(310) 및 영상 처리부(320)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(310)는 회전하는 엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 측정 데이터는 대상체를 엑스선 촬영하여 획득된 것일 수 있다. 측정 데이터는 트런케이션된 데이터 및 엑스선 소스로부터 조사된 엑스선의 조사량이 미리 설정된 기준치보다 낮은 저선량으로 획득된 데이터 중 적어도 하나일 수 있다. 즉, 측정 데이터는 도 6에서와 같이 트런케이션 환경 하에서 획득된 트런케이션된 데이터일 수 있다. 또는, 측정 데이터는 도 7(b)에서와 같이 대상체를 저선량으로 촬영하여 획득된 것일 수 있다. 도 7(b)에서 설명하였듯이, 엑스선 소스(106)의 회전 각도가 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 엑스선량이 저선량인 것으로 볼 수 있다. 영상 처리부(320)는 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다.
의료 영상 장치(300)는 도 1 및 도 2의 엑스선 장치(100)에 포함될 수 있다. 의료 영상 장치(300)가 도 2의 엑스선 장치(100)에 포함되는 경우, 데이터 획득부(310)는 도 2의 검출부(108), 데이터 획득 회로(116), 데이터 송신부(120) 중 적어도 하나에 대응될 것이다. 또한, 영상 처리부(320)는 도 2의 영상 처리부(126)에 대응될 것이다. 이 경우, 도 8의 의료 영상 장치(300)에는 전술한 내용이 모두 적용될 수 있다.
또는, 의료 영상 장치(300)는 도 1의 엑스선 장치(100)와 네트워크를 통해 연결되는 도 3의 서버(134), 의료 장치(136), 휴대용 장치(138) 또는 워크스테이션(139)에 포함될 수 있다. 이 경우, 의료 영상 장치(300)의 데이터 획득부(310)는 도 3의 네트워크(15)를 통해 엑스선 장치(도 2의 100)의 통신부(132)에서 전송하는 측정 데이터를 전달받을 수 있다.
이하, 영상 처리부(320)가 일부 실시예에 따라 재구성 영상을 획득하는 방법을 상술한다.
도 9는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법(S100)의 흐름도이다.
도 9를 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터를 획득할 수 있다(S110). 의료 영상 장치는 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득할 수 있다(S120).
의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정(estimation)할 수 있다(S130). 예를 들어, 의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터를 추정할 수 있다. 다음, 측정 데이터와 ROI 외부 측정 데이터의 차이에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 추정할 수 있다. 다른 예로, 의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 먼저 추정할 수도 있다. 이 경우, 측정 데이터와 ROI 내부 측정 데이터의 차이에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터를 추정할 수 있다. 다음, 추정된 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트할 수도 있다. 즉, ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터 중 어느 것이든 먼저 추정할 수 있을 것이다.
의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다(S140).
이와 같이, 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치는 측정 데이터에서 추정된 ROI 외부 측정 데이터를 제거함으로써 ROI 외부에 대한 불완전한 데이터의 영향을 측정 데이터에서 제거한 ROI 내부 측정 데이터를 획득할 수 있다. ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득되는 재구성 영상은 측정 데이터에 기초하여 획득되는 초기 영상에 비해 화질이 향상될 것이다.
도 10은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법(S200)의 흐름도이다.
도 10을 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터를 획득할 수 있다(S210). 의료 영상 장치는 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득할 수 있다(S220).
의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터를 추정할 수 있다(S230). 의료 영상 장치는 측정 데이터와 ROI 외부 측정 데이터의 차이에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 추정할 수 있다(S240).
의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정할 수 있다(S250). 업데이트가 결정되면, 의료 영상 장치는 단계 S230 및 단계 S240를 재수행함으로써 추정된 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 추정된 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트할 수 있다.
의료 영상 장치는 단계 S250에서 업데이트의 중단을 결정할 때까지 단계 S230, S240 및 S250을 반복적으로 수행함으로써 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 수행할 수 있다.
업데이트 동작이 중단되면, 의료 영상 장치는 최종 추정된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다(S260). 즉, 의료 영상 장치는 마지막으로 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다.
업데이트 여부의 결정 조건은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 단계 S230 내지 단계 S250의 업데이트 동작을 반복한 후, 업데이트 동작을 중단할 수 있다. 반복 횟수는 초기에 디폴트로 정해질 수 있다. 다음, 사용자에 의해서 조정되거나, 대상체의 특징, 측정 데이터의 특징 등에 기초하여 정해질 수도 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 중단 조건은 다른 도면을 참고하여 다시 설명할 것이다.
도 9 및 도 10의 의료 영상 장치의 동작 방법(S100, S200)은 도 8의 의료 영상 장치(300)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 8의 의료 영상 장치(300)의 영상 처리부(320)에서 수행될 수 있다. 또는, 의료 영상 장치의 동작 방법(S100, S200)은 도 2의 엑스선 장치(100)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 2의 엑스선 장치(100)의 영상 처리부(126)에서 수행될 수 있다. 또는, 의료 영상 장치의 동작 방법(S100, S200)은 도 3의 서버(134), 의료 장치(136), 휴대용 장치(138) 또는 워크스테이션(139)에서 수행될 수도 있다. 따라서, 도 9 및 도 10의 의료 영상 장치의 동작 방법(S100, S200)에는 전술한 내용이 모두 적용될 수 있다.
이와 같이, 일부 실시예에 따르면, ROI 외부 측정 데이터와 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정할 수 있다. ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터는 각각 독립적으로 추정될 수 있다. 또한, ROI 외부 측정 데이터와 ROI 내부 측정 데이터의 교차 추정을 반복적으로 수행함으로써 추정된 ROI 내부 측정 데이터의 정확도를 높일 수 있다. 추정된 ROI 측정 데이터의 정확도가 높아질수록 재구성되는 ROI 내부 영상의 화질 역시 증가될 것이다.
도 11은 일부 실시예에 따라 의료 영상 장치에서 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.
도 11을 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터(70)를 재구성(S21)하여 초기 영상(71)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 도 5에서 설명한 해석적 재구성 기법으로 초기 영상(71)을 획득할 수 있다. 또는, 의료 영상 장치는 측정 데이터(70)로부터 반복적 재구성(iterative reconstruction) 기법으로 초기 영상(71)을 획득할 수도 있다. 반복적 재구성 기법은 압축 센싱 기반(compressed sensing based) 반복적 재구성 기법일 수 있다. 반복적 재구성 기법에 대해서는 후술한다. 또한, 의료 영상 장치는 측정 데이터(71)를 재구성(S21)하여 초기 영상(71)을 획득할 때, 외삽법(extrapolation) 기반의 트런케이션 보정(truncation correction)을 함께 적용할 수 있다.
또는, 초기 영상(71)은 측정 데이터(70)를 재구성(S21)한 영상에서 ROI 내부만을 남기고, ROI 외부는 제거한 영상일 수 있다. 예를 들어, 측정 데이터(70)를 재구성(S21)한 영상에서 ROI 외부에 포함되는 픽셀들의 픽셀값들을 모두 '0'으로 처리함으로써, ROI 외부가 제거된 초기 영상(71)이 획득될 수 있다.
의료 영상 장치는 초기 영상(71)에서 ROI 내부를 재투사(RP)하여 ROI 내부 RP 데이터(72)를 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 초기 영상(71)에서 ROI 내부 부분만을 재투사(RP)하여 ROI 내부 RP 데이터(72)를 획득할 수 있다. 아니면, 초기 영상(71)이 ROI 외부가 제거된 영상인 경우에는, 초기 영상(71)을 재투사(RP)하여 ROI 내부 RP 데이터(72)를 획득할 수 있다. 재투사(RP)는 레이 주도(ray-driven), 복셀 주도(voxel-driven), 거리 주도(distance-driven) 등 다양한 형태로 수행될 수 있다.
의료 영상 장치는 초기 영상(71)에서 ROI 내부를 재투사한 데이터인 ROI 내부 RP 데이터(72) 및 측정 데이터(70) 사이의 차이를 ROI 외부 측정 데이터(73)로 추정할 수 있다(S22). 측정 데이터(70)는 ROI 내부에 대한 데이터 및 ROI 외부에 대한 데이터 모두를 포함하고 있을 것이다. 그런데, ROI 내부 RP 데이터(72)는 초기 영상(71)의 ROI 내부를 재투사한 데이터이므로, 측정 데이터(70)에서 ROI 내부 RP 데이터(72)를 제거한 ROI 외부 측정 데이터(73)는 측정 데이터(70) 중 ROI 외부에 대한 데이터로 추정될 수 있다.
의료 영상 장치는 추정된 ROI 외부 측정 데이터(73)를 재구성(S23)하여 ROI 외부 영상(74)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터(73)에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 ROI 외부 영상(74)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터(73)에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 획득된 영상에서 ROI 외부만을 남기고 ROI 내부는 제거함으로써 ROI 외부 영상(74)을 획득할 수도 있다.
의료 영상 장치는 ROI 외부 영상(74)을 재투사(RP)하여 ROI 외부 RP 데이터(75)를 획득될 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 외부 RP 데이터(75) 및 측정 데이터(70) 사이의 차이를 ROI 내부 측정 데이터(76)로 추정할 수 있다(S24).
의료 영상 장치는 추정된 ROI 내부 측정 데이터(76)를 재구성(S25)하여 ROI 내부 영상(77)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터(76)에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 ROI 내부 영상(77)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터(76)에 기초하여 반복적 재구성을 통해 획득된 영상에서 ROI 내부만을 남기고 ROI 외부는 제거함으로써 ROI 내부 영상(77)을 획득할 수도 있다.
의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정할 수 있다(S26).
업데이트가 결정되면, 의료 영상 장치는 초기 영상(71)이 아닌 ROI 내부 영상(77)에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터(73)를 업데이트하고, 업데이트된 ROI 외부 측정 데이터(73)에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터(76)를 업데이트하고, 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터(76)에 기초하여 ROI 내부 영상(77)을 업데이트할 수 있다.
구체적으로 설명하면, ROI 내부 영상(77)에서 ROI 내부를 재투사(RP)하여 업데이트된 ROI 내부 RP 데이터(72)를 획득할 수 있다. 업데이트 전 초기 영상(71)을 재투사(RP)한 ROI 내부 RP 데이터(72)와 ROI 내부 영상(77)을 재투사(RP)한 ROI 내부 데이터(72)는 차이가 있을 것이다. 의료 영상 장치는 ROI 내부 영상(77)에서 ROI 내부를 재투사한 데이터(72) 및 측정 데이터(70) 사이의 차이를 ROI 외부 측정 데이터로 재추정함으로써 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트할 수 있다(단계 S22의 재수행).
의료 영상 장치는 업데이트된 ROI 외부 측정 데이터(73)를 재구성(단계 S23의 재수행)하여 업데이트 ROI 외부 영상(74)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 업데이트된 ROI 외부 영상(74)을 재투사한 데이터(75) 및 측정 데이터 사이의 차이를 ROI 내부 측정 데이터로 재추정함으로써 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트할 수 있다(단계 S24의 재수행).
의료 영상 장치는 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터(76)를 재구성(단계 S25의 재수행)하여 업데이트된 ROI 내부 영상(77)을 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 업데이트 여부를 다시 결정할 수 있다(단계 S26의 재수행).
이와 같이, 의료 영상 장치는 단계 S26에서 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지, 단계 S22, S23, S24, S25 및 S26을 반복적으로 수행할 수 있다. 이를 통해, ROI 외부 측정 데이터(73)의 업데이트, ROI 내부 측정 데이터(76)의 업데이트 및 ROI 내부 영상(77)의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작이 반복적으로 수행될 수 있다.
업데이트를 중단하기로 결정되면(S26), 의료 영상 장치는 최종 업데이트된 ROI 내부 영상(77)에 기초하여 재구성 영상(78)을 획득할 수 있다. 재구성 영상(78)은 최종 업데이트된 ROI 내부 영상(77)일 수 있다.
업데이트 여부의 결정 조건은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 업데이트 동작을 반복한 후, 업데이트 동작을 중단할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 업데이트 반복 횟수는 2회 이상일 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 또는, 중단 여부를 결정하는 단계(S26) 직전에 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터(76) 및 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터(76)에 기초하여 획득된 ROI 내부 영상(77)을 재투사한 데이터 사이의 차이가 미리 설정된 임계값 이하인 경우, 업데이트 동작을 중단할 수 있다. 임계값은 초기에 디폴트로 정해질 수 있다. 다음, 사용자에 의해서 조정되거나, 대상체의 특징, 측정 데이터의 특징 등에 기초하여 정해질 수도 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 임계값은 소수점 6자리(0.00000x)인 감쇠값(attenuation)으로 설정할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니다.
또는, 사용자가 ROI 내부 영상(77)을 확인한 후, 업데이트 여부를 결정할 수도 있을 것이다.
도 12는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치가 측정 데이터로부터 반복적 재구성을 통해 추정 영상을 구하는 과정(S10)을 설명하는 흐름도이다.
도 12의 과정(S10)은 도 11에서 측정 데이터(70)로부터 초기 영상(71)을 재구성하는 단계(S21), ROI 외부 측정 데이터(73)로부터 ROI 외부 영상(74)을 재구성하는 단계(S23) 및 ROI 내부 측정 데이터(76)로부터 ROI 내부 영상(77)을 재구성하는 과정 등에 적용될 수 있다. 즉, 도 12의 측정 데이터는 도 11의 측정 데이터, ROI 외부 측정 데이터(73) 또는 ROI 내부 측정 데이터(76)일 수 있고, 도 12의 추정 영상은 측정 데이터가 무엇인지에 따라 초기 영상(71), ROI 외부 영상(74) 또는 ROI 내부 영상(77)이 될 것이다.
도 12를 참고하면, 의료 영상 장치는 초기 추정 영상을 재투사할 수 있다(S11). 초기 추정 영상은 디폴트 영상일 수 있다. 초기 추정 영상은 픽셀값들이 모두 일정한 영상일 수 있다. 예를 들어, 초기 추정 영상은 픽셀값들이 모두 '0'인 영상일 수 있다.
의료 영상 장치는 초기 추정 영상을 재투사한 데이터를 측정 데이터와 비교하여 차이값을 획득할 수 있다(S12). 의료 영상 장치는 차이값을 역투사할 수 있다(S13). 의료 영상 장치는 초기 추정 영상에 차이값을 역투사한 영상을 중첩하여 업데이트된 추정 영상을 획득할 수 있다(S14).
의료 영상 장치는 반복적 재구성 과정의 중단 여부를 결정할 수 있다(S15). 예를 들어, 단계 S12에서 획득한 차이값이 미리 설정된 임계값 이하인 경우 반복적 재구성 과정을 중단할 수 있다. 예를 들어, 임계값은 소수점 6자리(0.00000x)인 감쇠값(attenuation)으로 설정할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고 사용자가 원하는 영상의 품질이나 대상체의 특징 등에 따라 다르게 설정 가능할 것이다.
반복적 재구성 과정이 중단되지 않으면, 의료 영상 장치는 단계 S14에서 업데이트된 추정 영상을 재투사하는 단계(S11), 업데이트된 추정 영상을 재투사한 데이터를 측정 데이터와 비교하여 차이값을 획득하는 단계(S12), 차이값을 역투사하는 단계(S13), 업데이트된 추정 영상에 차이값을 역투사한 영상을 중첩하여 추정 영상을 다시 업데이트하는 단계(S14)를 다시 수행한다. 다음, 의료 영상 장치는 반복적 재구성 과정의 중단 여부를 다시 결정할 수 있다(S15).
반복적 재구성 과정이 중단되면, 의료 영상 장치는 최종 업데이트된 추정 영상을 추정 영상으로 결정할 수 있다. 의료 영상 장치는 추정 영상에 TV 최소화(TV minimization), 소프트 임계 처리(soft thresholding)와 같은 후필터링(post-filtering) 등을 더 수행할 수도 있다.
다음, 도 13 내지 도 15를 참고하여, 일부 실시예에 따라 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정에서 획득되는 데이터 및 영상을 설명한다.
도 13은 일부 실시예에 따라 획득된 측정 데이터(80) 및 초기 영상(81)의 예시를 도시한다.
도 13을 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터(80)를 재구성하여 초기 영상(81)을 획득할 수 있다. 측정 데이터(80)는 도 11의 측정 데이터(70)의 예시이고, 초기 영상(81)은 도 11의 초기 영상(71)의 예시이다.
초기 영상(81)은 아티팩트가 많이 보이는 등 화질이 좋지 않음을 알 수 있다. 초기 영상(81)의 화질 저하의 원인은 트런케이션 또는 저선량 등일 수 있다.
도 14는 일부 실시예에 따라 획득된 ROI 외부 측정 데이터(83) 및 ROI 외부 영상(84)의 예시를 도시한다.
도 14를 참고하면, 의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터(83)를 재구성하여 ROI 외부 영상(84)을 획득할 수 있다. ROI 외부 측정 데이터(83)는 도 11의 ROI 외부 측정 데이터(73)의 예시이고, ROI 외부 영상(84)은 도 11의 ROI 외부 영상(74)의 예시이다.
도 15는 일부 실시예에 따라 획득된 ROI 내부 측정 데이터(86) 및 ROI 내부 영상(87)의 예시를 도시한다.
도 15를 참고하면, 의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터(86)를 재구성하여 ROI 내부 영상(87)을 획득할 수 있다. ROI 내부 측정 데이터(86)는 도 11의 ROI 내부 측정 데이터(76)의 예시이고, ROI 내부 영상(87)은 도 11의 ROI 내부 영상(77)의 예시이다.
도 13 및 도 15을 비교하면, 측정 데이터(80)를 재구성한 도 13의 초기 영상(81)에 비해, ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성된 ROI 내부 영상(87)은 아티팩트가 제거되는 등 화질이 개선되었음을 확인할 수 있다.
도 16은 일부 실시예와 달리 측정 데이터로부터 반복적 재구성 기법으로 재구성 영상을 획득하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 16(a)에서 가로축은 검출부(도 4의 108)의 위치에 대응되고, 세로축은 데이터 크기에 대응된다. g510은 측정 데이터이고, g610은 초기 추정 영상을 재투사한 데이터이다. 도 12에서 설명한 것과 같이, 초기 추정 영상은 측정 데이터(g510)와 초기 추정 영상의 재투사 데이터(g610)의 차이가 최소화되도록 초기 추정 영상이 반복적으로 업데이트되어, 추정 영상이 획득될 수 있다. 도 16에서는 반복적으로 업데이트된 추정 영상이 재구성 영상이 될 것이다.
도 16(b)는 측정 데이터(g510)와 재구성 영상의 재투사 데이터(g620)를 비교한 것이다. 반복적인 업데이트를 통해 획득된 재구성 영상의 재투사 데이터(g620)는 측정 데이터(g510)와의 차이가 도 16(a)에 비해 크게 줄어들었다.
그러나, 재구성 영상의 재투사 데이터(g620)는 검출부의 중심부에서는 측정 데이터(g510)보다 크나, 검출부의 가장자리에서는 측정 데이터(g510)보다 작다. 이런 비선형 오프셋(non-linear offset)이 발생하는 이유는 측정 데이터가 트런케이션 상황에서 획득되었거나, 저선량 촬영으로 획득되었기 때문일 수 있다. 트런케이션 발생 시, 측정 데이터에는 ROI 내부 및 ROI 외부 모두에 대한 데이터를 포함한다. 즉, 반복적 재구성 중에는 ROI 외부에 대한 데이터가 고려되거나 처리되지 않아, 이런 비선형 오프셋이 반복적인 재구성을 통해서 제거될 수 없다. 따라서 재구성 영상의 화질 열화를 야기하고, 고화질의 재구성 영상을 획득하는 것을 불가능하게 만들 수 있다.
도 17은 일부 실시예에 따라 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 17(a)에서 g310은 측정 데이터이고, g410은 초기 영상을 재투사한 데이터이다. 일부 실시예에 따르면, 의료 영상 장치는 초기 영상을 재투사한 데이터(g410) 및 측정 데이터(g310)의 차이를 통해 ROI 외부 측정 데이터를 추정할 수 있다. 또한, ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 추정할 수 있다.
도 17(b)에서 g320은 ROI 내부 측정 데이터이다. 즉, 측정 데이터(g310)에서 ROI 외부 측정 데이터를 제거한 ROI 내부 측정 데이터(g320)를 추정할 수 있다. 다음, ROI 내부 측정 데이터(g320)로부터 반복적 재구성 기법을 통해 재구성 영상을 획득할 수 있다. 이때, ROI 내부 측정 데이터(g320) 및 초기 영상에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 재구성 영상을 획득할 수 있다.
도 17(c)에서 g420은 재구성 영상의 재투사 데이터이다. ROI 내부 측정 데이터(g320)와 재구성 영상의 재투사 데이터(g420)를 비교하면, 두 개의 데이터는 거의 일치하며 도 16(b)와 달리 비선형 오프셋이 발생하지 않음을 알 수 있다.
이와 같이, 일부 실시예에 따르면, 측정 데이터로부터 ROI 외부에 대한 불완전한 데이터의 영향이 제거된 ROI 내부 측정 데이터를 추정하고, ROI 내부 측정 데이터를 반복적 재구성을 통해 재구성 영상을 획득할 수 있다. 이 경우, 측정 데이터로부터 반복적 재구성을 통해 재구성 영상을 획득하는 경우에서는 해결할 수 없는 비선형 오프셋이 문제가 해결되는 등 재구성 영상의 화질이 향상될 수 있다. 또한, 일부 실시예에 따르면, 대상체를 저선량으로 촬영하더라도 고화질 영상이 제공될 수 있다. 따라서, 대상체에 대한 안전도가 높으면서, 사용자 만족도도 향상될 수 있는 의료 영상 장치가 제공될 수 있다.
도 18은 재구성 영상의 예시들이다. 도 18a는 영상 화질의 평가 기준이 되는 그라운드 트루스(ground truth) 영상이다. 도 18b, 도 18c 및 도 18d는 모두 50%선량으로 대상체를 촬영하여 획득된 측정 데이터로부터 획득된 영상들이다. 도 18b는 측정 데이터로부터 해석적 재구성 기법으로 획득한 재구성 영상이고, 도 18c는 측정 데이터로부터 반복적 재구성 기법으로 획득한 재구성 영상이고, 도 18d는 측정 데이터로부터 일부 실시예에 따라 획득한 재구성 영상이다. 도 18b, 도 18c 및 도 18d 중 일부 실시예에 따른 도 18d의 영상이 도 18a의 그라운드 트루스 영상에 가장 가까움을 확인할 수 있다. 또한, 도 18b의 영상에서 보이는 트런케이션으로 인한 아티팩트들이 도 18d의 일부 실시예에 따른 영상에서는 보이지 않음을 확인할 수 있다. 즉, 도 18d의 영상에서는 저선량 왜곡 현상이 개선되고, ROI 내부 및 외부의 경계, 즉 트런케이션 인접 영역에서 아티팩트들이 없어짐을 알 수 있다. 이와 같이, 도 18을 통해 일부 실시예에 따라 획득된 재구성 영상은 일부 실시예를 따르지 않는 경우에 비해 화질이 현격히 향상됨을 확인할 수 있다.
도 19는 트런케이션된 측정 데이터로부터 다양하게 획득되는 재구성 영상의 품질을 나타내는 그래프를 도시한다. 도 19a는 반복 횟수에 대한 RMSE(root mean square error)를 나타내고, 도 19b는 반복 횟수에 대한 rRMSE(relative RMSE)를 나타낸다. 도 19a에서 RMSE는 선형 감쇠(linear attenuation, mm-1)이고, 도 19b에서 rRMSE의 단위는 %이다.
도 19를 참고하면, t11은 100% 선량으로 대상체를 촬영하여 획득된 측정 데이터를 해석적 재구성으로 획득한 경우 RMSE, rRMSE를 도시한다. t12는 50% 선량으로 대상체를 촬영하여 획득된 측정 데이터를 해석적 재구성으로 획득한 경우 RMSE, rRMSE를 도시한다.
t13 및 t14는 모두 50% 선량으로 대상체를 촬영하여 획득된 측정 데이터를 일부 실시예에 따라 획득한 경우를 나타낸다. t13은 일부 실시예에 따라 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 과정을 1회 수행한 경우를 나타내고, t14는 상기 과정을 2회 수행한 경우를 나타낸다.
t13 및 t14는 각각 추정된 ROI 내부 측정 데이터로부터 반복적 재구성 기법으로 재구성 영상을 획득할 때, 반복적 재구성 과정의 반복 횟수에 따라 획득되는 재구성 영상의 RMSE 및 rRMSE를 나타낸다. t13에서 반복적 재구성 과정의 반복 횟수는 11회에서 최적화될 수 있다.
RMSE 및 rRMSE는 각각 다음 수학식 1 및 수학식 2를 통해 획득할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
수학식들에서, x는 재구성 영상이고, xref는 그라운드 트루스 영상이다.
t14는 t13에 비해 낮은 RMSE 및 rRMSE를 나타내므로, 일부 실시예에 따라 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 과정을 반복할수록 재구성 영상의 화질이 더욱 향상됨을 알 수 있다.
또한, 일부 실시예에 따른 t13, t14의 경우 해석적 재구성의 경우인 t12에 비해 낮은 RMSE, rRMSE를 가지므로 화질이 현저히 개선됨을 알 수 있다. 또한, 50% 선량인 경우의 t13, t14는 100% 선량의 경우인 t11보다도 낮은 RMSE, rRMSE를 가짐을 확인할 수 있다. 즉, 일부 실시예에 따르면 트런케이션에 인한 아티팩트들뿐 아니라 저선량으로 인한 오류 역시 극복할 수 있음을 알 수 있다.
도 20은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법(S300)의 흐름도이다.
도 20을 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터를 획득할 수 있다(S310). 의료 영상 장치는 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득할 수 있다(S320).
의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 초기 ROI 내부 측정 데이터를 추정할 수 있다(S330).
의료 영상 장치는 초기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터를 추정할 수 있다(S340). 의료 영상 장치는 측정 데이터와 ROI 외부 측정 데이터의 차이에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터를 추정할 수 있다(S350).
의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정할 수 있다(S360). 업데이트가 결정되면, 의료 영상 장치는 단계 S340 및 단계 S350를 재수행함으로써 추정된 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 추정된 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트할 수 있다.
의료 영상 장치는 단계 S360에서 업데이트의 중단을 결정할 때까지 단계 S340, S350 및 S360을 반복적으로 수행함으로써 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 수행할 수 있다.
업데이트 동작이 중단되면, 의료 영상 장치는 최종 추정된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다(S370).
도 20의 의료 영상 장치의 동작 방법(S300)은 도 8의 의료 영상 장치(300)에서 수행될 수 있다. 또한, 도 20의 의료 영상 장치의 동작 방법(S300)에는 전술한 내용이 모두 적용될 수 있다.
도 21은 일부 실시예에 따라 의료 영상 장치에서 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.
도 21을 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터(90)를 재구성(S31)하여 초기 영상(91)을 획득할 수 있다.
의료 영상 장치는 초기 영상(91)에서 ROI 외부를 재투사(RP)하여 초기 ROI 외부 RP 데이터(91r)를 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 초기 ROI 외부 RP 데이터(91r) 및 측정 데이터(90) 사이의 차이를 초기 ROI 내부 측정 데이터(92)로 추정할 수 있다(S32).
의료 영상 장치는 초기 ROI 내부 측정 데이터(92)를 재구성(S33)하여 초기 ROI 내부 영상(93)을 획득할 수 있다.
의료 영상 장치는 초기 ROI 내부 영상(93)을 재투사(RP)하여 ROI 내부 RP 데이터(93r)를 획득할 수 있다. 의료 영상 장치는 초 ROI 내부 RP 데이터(93r) 및 측정 데이터(90) 사이의 차이를 ROI 외부 측정 데이터(94)로 추정할 수 있다(S34).
의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터(94)를 재구성(S35)하여 ROI 외부 영상(95)을 획득할 수 있다.
의료 영상 장치는 ROI 외부 영상(95)을 재투사(RP)하여 ROI 외부 RP 데이터(95r)를 획득될 수 있다. 의료 영상 장치는 ROI 외부 RP 데이터(95r) 및 측정 데이터(90) 사이의 차이를 ROI 내부 측정 데이터(96)로 추정할 수 있다(S36).
의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터(96)를 재구성(S37)하여 ROI 내부 영상(97)을 획득할 수 있다.
의료 영상 장치는 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정할 수 있다(S38).
업데이트가 결정되면, 의료 영상 장치는 ROI 내부 영상(93)이 아닌 ROI 내부 영상(97)에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터(94)를 업데이트하고, 업데이트된 ROI 외부 측정 데이터(94)에 기초하여 ROI 내부 측정 데이터(96)를 업데이트하고, 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터(96)에 기초하여 ROI 내부 영상(97)을 업데이트할 수 있다. 이와 같이, 의료 영상 장치는 단계 S38에서 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지, 단계 S34, S35, S36, S37 및 S38을 반복적으로 수행할 수 있다.
업데이트를 중단하기로 결정되면(S38), 의료 영상 장치는 최종 업데이트된 ROI 내부 영상(97)에 기초하여 재구성 영상(98)을 획득할 수 있다.
도 22는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치(400)의 구성을 도시하는 도면이다.
도 22를 참고하면, 의료 영상 장치(400)는 통신부(410) 및 영상 처리부(420)를 포함할 수 있다. 통신부(410)는 도 8의 의료 영상 장치(300)의 데이터 획득부(310)에 대응되는 구성이거나, 데이터 획득부(310)에 포함될 수 있다. 통신부(410)는 외부 기기로부터 측정 데이터를 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 엑스선 소스를 포함하는 의료 장치일 수 있고, 그 의료 장치는 대상체를 촬영하여 측정 데이터를 획득한 후 의료 영상 장치(400)로 전송할 수 있다.
영상 처리부(420)는 통신부(410)에서 수신한 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득할 수 있다. 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 방법은 전술한 내용이 모두 적용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
도 23은 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치(500)의 구성을 도시하는 도면이다.
도 23을 참고하면, 의료 영상 장치(500)는 통신부(510), 영상 처리부(520) 및 출력부(530)를 포함할 수 있다. 의료 영상 장치(500)에 포함되는 각 구성은 유선 또는 무선 등의 다양한 연결 기법(590)으로 연결될 수 있다.
도 23의 통신부(510) 및 영상 처리부(520)는 도 22의 통신부(410) 및 영상 처리부(420)에 대응하므로 중복되는 설명은 생략한다.
출력부(530)는 영상 처리부(126)에서 획득된 재구성 영상을 출력할 수 있다. 출력부(530)는 일부 실시예에 따라 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정에서 획득되는 데이터 및 영상을 더 출력할 수 있다.
도 24는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치(600)의 구성을 도시하는 도면이다.
도 24를 참고하면, 의료 영상 장치(600)는 통신부(610), 영상 처리부(620), 출력부(630), 입력부(640) 및 저장부(650)를 포함할 수 있다. 의료 영상 장치(600)에 포함되는 각 구성은 유선 또는 무선 등의 다양한 연결 기법(690)으로 연결될 수 있다.
도 24의 통신부(610), 영상 처리부(620) 및 출력부(630)는 도 23의 통신부(510), 영상 처리부(520) 및 출력부(530)에 대응하므로 중복되는 설명은 생략한다.
입력부(640)는 사용자로부터 의료 영상 장치(600)를 제어하기 위한 명령을 입력받을 수 있다. 입력부(640)는 사용자로부터 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트 및 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작의 반복 횟수를 결정하는 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 입력부(640)는 ROI 외부 측정 데이터의 추정 또는 업데이트와 연관된 파라미터를 사용자로부터 설정받을 수 있다. 예를 들어, 파라미터의 예로는 대상체의 크기, ROI 외부 재구성 파라미터 등이 있을 수 있다.
출력부(630) 및 입력부(640)는 사용자에게 의료 영상 장치(600)의 조작을 위한 사용자 인터페이스(UI; user interface)를 제공할 수 있다. 출력부(630)는 UI를 출력할 수 있다.
저장부(650)는 의료 영상 장치(600)의 동작을 위한 각종 정보나 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 저장부(650)는 일부 실시예에 따라 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득하는 과정 동안에 획득되는 데이터 및 영상을 저장할 수 있다.
도 25는 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작 방법(S400)의 흐름도이다.
도 25를 참고하면, 의료 영상 장치는 측정 데이터를 획득할 수 있다(S410). 의료 영상 장치는 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득할 수 있다(S420).
의료 영상 장치는 측정 데이터 및 초기 영상에 기초하여 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정할 수 있다(S430). 의료 영상 장치는 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득된 ROI 내부 영상을 출력할 수 있다(S440).
의료 영상 장치는 사용자로부터 출력된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 입력받을 수 있다(S450). 승인이 입력되지 않으면, 의료 영상 장치는 단계 S430 및 단계 S440을 재수행함으로써 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 각각 업데이트하고, 업데이트된 ROI 내부 영상을 출력할 수 있다. 의료 영상 장치는 사용자로부터 업데이트된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 다시 입력받을 수 있다(S450). 즉, 의료 영상 처리 장치는 사용자의 승인이 입력될 때까지 단계 S430 내지 단계 S450을 반복적으로 재수행할 수 있다.
사용자의 승인이 입력되면, 의료 영상 장치는 업데이트 동작을 중단한다. 의료 영상 장치는 최종 출력된 ROI 내부 영상에 기초하여 재구성 영상을 획득할 수 있다(S460).
도 25의 의료 영상 장치의 동작 방법(S300)은 도 24의 의료 영상 장치(600)에서 수행될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 도 25의 의료 영상 장치의 동작 방법(S400)에는 전술한 내용이 모두 적용될 수 있다.
일부 실시예에 따른 의료 영상 장치는 엑스선 장치이거나, 엑스선 장치에 포함될 수 있다.
도 26은 일부 실시예에 따른 엑스선 장치(700)의 구성을 도시한다.
도 26을 참고하면, 엑스선 장치(700)는 엑스선 소스(710), 검출부(720) 및 영상 처리부(730)를 포함할 수 있다. 엑스선 장치(700)에 포함되는 각 구성은 유선 또는 무선 등의 다양한 연결 기법(790)으로 연결될 수 있다.
엑스선 장치(700)는 엑스선 소스(710) 및 검출부(720)를 통해 측정 데이터를 획득할 수 있다. 영상 처리부(730)는 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득할 수 있다. 각 구성의 동작에 대해서는 이미 상술하였으므로 중복되는 설명은 생략한다.
지금까지 의료 영상 장치는 엑스선 장치에 포함되거나, 엑스선 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 측정 데이터를 수신할 수 있는 장치로 설명하였다. 다만, 일부 실시예에 따른 의료 영상 장치와 연관된 의료 장치는 엑스선 장치에만 한정되는 것은 아니다. 일부 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은 엑스선 장치뿐만 아니라, 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography) 장치, 치과용 CT 장치, CBCT, PET, SPECT, OCT 등 다양한 의료 장치에서 활용될 수 있다.
도 27은 일부 실시예가 적용될 수 있는 컴퓨터 단층 촬영 장치(200)의 개략도이다.
도 27을 참조하면, 컴퓨터 단층 촬영 장치(200)은 갠트리(202), 테이블(105), 엑스선 소스(206) 및 검출부(208)를 포함할 수 있다. 갠트리(202)는 엑스선 소스(206) 및 검출부(208)를 포함할 수 있다. 대상체(10)는 테이블(205) 상에 위치될 수 있다.
테이블(205)은 CT 촬영 과정에서 소정의 방향(예컨대, 상, 하, 좌, 우 중 적어도 한 방향)으로 이동할 수 있다. 또한, 테이블(205)은 소정의 방향으로 소정의 각도만큼 기울어질 수 있거나(tilting) 또는 회전(rotating)될 수 있다.
또한, 갠트리(202)도 소정의 방향으로 소정의 각도만큼 기울어질 수 있다.
도 28은 일부 실시예에 따른 컴퓨터 단층 촬영 장치(800)의 구성을 도시한다.
도 28을 참고하면, 컴퓨터 단층 촬영 장치(800)는 엑스선 소스(810), 검출부(820)를 포함하는 갠트리(815)와 영상 처리부(830)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 단층 촬영 장치(800)에 포함되는 각 구성은 유선 또는 무선 등의 다양한 연결 기법(890)으로 연결될 수 있다.
컴퓨터 단층 촬영 장치(800)는 함께 회전하는 엑스선 소스(810) 및 검출부(820)를 통해 측정 데이터를 획득할 수 있다. 영상 처리부(830)는 측정 데이터로부터 재구성 영상을 획득할 수 있다. 각 구성의 동작에 대해서는 이미 상술한 내용이 그대로 적용 가능하므로 중복되는 설명은 생략한다.
한편, 상술한 본 개시의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시가 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.

Claims (35)

  1. 엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및
    상기 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득하고,
    상기 측정 데이터 및 상기 초기 영상에 기초하여 ROI(region of interest) 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하고,
    상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득하는 영상 처리부를 포함하는 의료 영상 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 초기 영상에서 ROI 내부를 재투사(Re-projection)한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하고,
    상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는, 의료 영상 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하고,
    상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하여, 상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트하는, 의료 영상 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고,
    최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득하는, 의료 영상 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득된 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 사이의 차이가 임계값보다 작아지면, 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 상기 업데이트 동작을 반복한 후, 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    사용자로부터 상기 업데이트 동작의 반복 횟수를 결정하는 정보를 입력부를 더 포함하는 의료 영상 장치.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 ROI 내부 영상 또는 상기 업데이트된 ROI 내부 영상을 출력하는 출력부; 및
    사용자로부터 상기 출력된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 입력받는 입력부를 더 포함하고,
    상기 입력부를 통해 승인이 입력되면, 상기 영상 처리부는 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 장치.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 ROI 외부 측정 데이터의 추정 또는 업데이트와 연관된 파라미터를 사용자로부터 설정받는 입력부를 더 포함하는 의료 영상 장치.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성(iterative reconstruction) 기법으로 상기 ROI 외부 영상을 획득하고,
    상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 상기 ROI 내부 영상을 획득하는, 의료 영상 장치.
  11. 제3항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 측정 데이터에 기초하여 해석적 재구성(analytical reconstruction) 기법 또는 반복적 재구성 기법으로 상기 초기 영상을 획득하는, 의료 영상 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 측정 데이터에 기초하여 재구성된 영상에서 ROI 외부를 제거하여 상기 초기 영상을 획득하는, 의료 영상 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 초기 영상에서 ROI 외부를 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 초기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하고,
    상기 초기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 초기 ROI 내부 영상을 획득하여, 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하고,
    상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는, 의료 영상 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하고,
    상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하여, 상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트하는, 의료 영상 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고,
    최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득하는, 의료 영상 장치.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 측정 데이터는 트런케이션(truncation)된 데이터 및 상기 엑스선 소스로부터 조사된 상기 엑스선의 조사량이 기준치보다 낮은 저선량으로 획득된 데이터 중 적어도 하나인, 의료 영상 장치.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 엑스선 소스와 함께 회전하며, 상기 엑스선을 검출하는 검출부를 더 포함하는, 의료 영상 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    일단에 상기 엑스선 소스와 연결되며, 타단에 상기 검출부와 연결되는 C-arm을 더 포함하는, 의료 영상 장치.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 엑스선 소스 및 상기 검출부를 포함하는 갠트리를 더 포함하는, 의료 영상 장치.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 획득부는, 상기 엑스선 소스를 포함하는 의료 장치로부터 상기 측정 데이터를 수신하는 통신부를 포함하는, 의료 영상 장치.
  21. 엑스선 소스로부터 대상체로 조사된 엑스선을 검출하여 획득되는 측정 데이터를 획득하는 단계;
    상기 측정 데이터에 기초하여 초기 영상을 획득하는 단계;
    상기 측정 데이터 및 상기 초기 영상에 기초하여 ROI(region of interest) 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계; 및
    상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 재구성 영상을 획득하는 단계단계를 포함하는 의료 영상 처리 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계는:
    상기 초기 영상에서 ROI 내부를 재투사(Re-projection)한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하는 단계;
    상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계를 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 ROI 내부 영상을 획득하는 단계;
    상기 ROI 외부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 업데이트가 결정되면 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 ROI 외부 측정 데이터를 업데이트하고, 업데이트된 상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 측정 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 상기 ROI 내부 영상을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 업데이트를 중단하기로 결정하기 전까지 상기 ROI 외부 측정 데이터의 업데이트, 상기 ROI 내부 측정 데이터의 업데이트 및 상기 ROI 내부 영상의 업데이트를 포함하는 업데이트 동작을 반복적으로 수행하고,
    최종 업데이트된 상기 ROI 내부 영상에 기초하여 상기 재구성 영상을 획득하는, 의료 영상 처리 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 ROI 내부 측정 데이터 및 상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 획득된 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 사이의 차이가 임계값보다 작아지면, 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 처리 방법.
  26. 제24항에 있어서,
    미리 결정된 업데이트 반복 횟수만큼 상기 업데이트 동작을 반복한 후, 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 처리 방법.
  27. 제26항에 있어서,
    사용자로부터 상기 업데이트 동작의 반복 횟수를 결정하는 정보를 입력받는 단계를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법.
  28. 제24항에 있어서,
    상기 ROI 내부 영상 또는 상기 업데이트된 ROI 내부 영상을 출력하는 단계; 및
    사용자로부터 상기 출력된 ROI 내부 영상의 승인 여부를 입력받는 단계를 더 포함하고,
    승인이 입력되면, 상기 업데이트 동작을 중단하는, 의료 영상 처리 방법.
  29. 제24항에 있어서,
    상기 ROI 외부 측정 데이터의 추정 또는 업데이트와 연관된 파라미터를 사용자로부터 설정받는 단계를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법.
  30. 제23항에 있어서,
    상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성(iterative reconstruction) 기법으로 상기 ROI 외부 영상을 획득하고,
    상기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 반복적 재구성 기법으로 상기 ROI 내부 영상을 획득하는, 의료 영상 처리 방법.
  31. 제23항에 있어서,
    상기 측정 데이터에 기초하여 해석적 재구성(analytical reconstruction) 기법 또는 반복적 재구성 기법으로 상기 초기 영상을 획득하는, 의료 영상 처리 방법.
  32. 제21항에 있어서,
    상기 측정 데이터에 기초하여 재구성된 영상에서 ROI 외부를 제거하여 상기 초기 영상을 획득하는, 의료 영상 처리 방법.
  33. 제21항에 있어서,
    상기 ROI 외부 측정 데이터 및 ROI 내부 측정 데이터를 교차로 추정하는 단계는:
    상기 초기 영상에서 ROI 외부를 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 초기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계;
    상기 초기 ROI 내부 측정 데이터에 기초하여 초기 ROI 내부 영상을 획득하여, 상기 ROI 내부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 외부 측정 데이터로 추정하는 단계;
    상기 ROI 외부 측정 데이터에 기초하여 ROI 외부 영상을 획득하여, 상기 ROI 외부 영상을 재투사한 데이터 및 상기 측정 데이터 사이의 차이를 상기 ROI 내부 측정 데이터로 추정하는 단계를 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  34. 제21항에 있어서,
    상기 측정 데이터는 트런케이션(truncation)된 데이터 및 상기 엑스선 소스로부터 조사된 상기 엑스선의 조사량이 기준치보다 낮은 저선량으로 획득된 데이터 중 적어도 하나인, 의료 영상 처리 방법.
  35. 제21항 내지 제34항 중 어느 한 항의 의료 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020140169972A 2014-12-01 2014-12-01 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 KR102379067B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140169972A KR102379067B1 (ko) 2014-12-01 2014-12-01 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
PCT/KR2015/012952 WO2016089071A1 (en) 2014-12-01 2015-12-01 Medical imaging apparatus and method for processing medical image
US14/956,237 US9839403B2 (en) 2014-12-01 2015-12-01 Medical imaging apparatus and method for processing medical image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140169972A KR102379067B1 (ko) 2014-12-01 2014-12-01 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160065674A true KR20160065674A (ko) 2016-06-09
KR102379067B1 KR102379067B1 (ko) 2022-03-25

Family

ID=56078405

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140169972A KR102379067B1 (ko) 2014-12-01 2014-12-01 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9839403B2 (ko)
KR (1) KR102379067B1 (ko)
WO (1) WO2016089071A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180080858A (ko) * 2017-01-05 2018-07-13 부산대학교 산학협력단 ｋ 에지 기반의 내부 토모그라피 영상 처리를 위한 장치 및 방법
KR102492949B1 (ko) * 2022-01-04 2023-01-31 주식회사 클라리파이 의료영상의 처리장치 및 처리방법

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102379067B1 (ko) * 2014-12-01 2022-03-25 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
CN108596993B (zh) * 2018-02-26 2022-07-12 上海奕瑞光电子科技股份有限公司 校正图像不饱和伪影的系统及校正方法
US10960232B2 (en) * 2018-07-28 2021-03-30 Varian Medical Systems, Inc. Single-pass imaging and radiation treatment delivery via an extended rotation gantry

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090060121A1 (en) * 2006-03-16 2009-03-05 Koninklijke Philips Electronics N. V. Computed tomography data acquisition apparatus and method
US20110105880A1 (en) * 2009-11-02 2011-05-05 Hengyong Yu Methods for improved single photon emission computed tomography using exact and stable region of interest reconstructions
US20120101733A1 (en) * 2010-10-21 2012-04-26 Samsung Electronics Co., Ltd Method and apparatus for processing image and medical image system performing the method
WO2012093364A1 (en) * 2011-01-06 2012-07-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Computed tomography system and method for tracking a bolus

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3707347B2 (ja) * 2000-04-07 2005-10-19 株式会社島津製作所 Ｘ線ｃｔ装置の画像処理方法及びｘ線ｃｔ装置並びにｘ線ｃｔ撮影用記録媒体
US6768782B1 (en) * 2002-12-16 2004-07-27 University Of Notre Dame Du Lac Iterative method for region-of-interest reconstruction
US7444010B2 (en) 2003-12-09 2008-10-28 General Electric Company Method and apparatus for the reduction of artifacts in computed tomography images
WO2005078632A2 (en) 2004-02-10 2005-08-25 University Of Chicago Imaging method and system
AU2005237517B2 (en) * 2004-04-26 2011-01-20 Claudia Ingrid Henschke Medical imaging system for accurate measurement evaluation of changes in a target lesion
US8103077B2 (en) * 2006-12-11 2012-01-24 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for locating opaque regions in chest X-ray radiographs
US8285021B2 (en) * 2007-05-07 2012-10-09 Siemens Aktiengesellschaft Three-dimensional (3D) reconstruction of the left atrium and pulmonary veins
KR100923094B1 (ko) 2008-01-15 2009-10-22 (주)이우테크놀로지 트렁케이션 아티팩트를 보정하는 방법
US7697658B2 (en) * 2008-02-01 2010-04-13 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Interior tomography and instant tomography by reconstruction from truncated limited-angle projection data
JP5028528B2 (ja) * 2008-09-30 2012-09-19 株式会社日立メディコ Ｘ線ｃｔ装置
US8811700B2 (en) 2009-04-15 2014-08-19 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Exact local computed tomography based on compressive sampling
EP2467830B1 (en) 2009-08-20 2014-10-29 Koninklijke Philips N.V. Reconstruction of a region-of-interest image
US8433119B2 (en) 2009-10-23 2013-04-30 Analogic Corporation Extension of the field of view of a computed tomography system in the presence of interfering objects
US8862206B2 (en) * 2009-11-12 2014-10-14 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Extended interior methods and systems for spectral, optical, and photoacoustic imaging
DE102010061949A1 (de) * 2010-11-25 2012-05-31 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Anordnung zur Überwachung von motorisch bewegbaren Anlageteilen
WO2012101548A2 (en) 2011-01-27 2012-08-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. Truncation compensation for iterative cone-beam ct reconstruction for spect/ct systems
US8625870B2 (en) 2011-10-19 2014-01-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for supplementing detail image in successive multi-scale reconstruction
US20140135623A1 (en) * 2012-11-15 2014-05-15 General Electric Company Systems and methods for x-ray and ultrasound imaging
KR102379067B1 (ko) * 2014-12-01 2022-03-25 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090060121A1 (en) * 2006-03-16 2009-03-05 Koninklijke Philips Electronics N. V. Computed tomography data acquisition apparatus and method
US20110105880A1 (en) * 2009-11-02 2011-05-05 Hengyong Yu Methods for improved single photon emission computed tomography using exact and stable region of interest reconstructions
US20120101733A1 (en) * 2010-10-21 2012-04-26 Samsung Electronics Co., Ltd Method and apparatus for processing image and medical image system performing the method
WO2012093364A1 (en) * 2011-01-06 2012-07-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Computed tomography system and method for tracking a bolus

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180080858A (ko) * 2017-01-05 2018-07-13 부산대학교 산학협력단 ｋ 에지 기반의 내부 토모그라피 영상 처리를 위한 장치 및 방법
KR102492949B1 (ko) * 2022-01-04 2023-01-31 주식회사 클라리파이 의료영상의 처리장치 및 처리방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102379067B1 (ko) 2022-03-25
US9839403B2 (en) 2017-12-12
US20160151036A1 (en) 2016-06-02
WO2016089071A1 (en) 2016-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10307129B2 (en) Apparatus and method for reconstructing tomography images using motion information
US10383590B2 (en) Methods and systems for adaptive scan control
US20190231288A1 (en) Systems and methods for contrast flow modeling with deep learning
US10163209B2 (en) Medical image processing apparatus, medical image processing method, and X-ray CT apparatus
US8818058B2 (en) Method for determining a correction function for correcting computed tomographic numbers of a small target object in a CT image
US10143433B2 (en) Computed tomography apparatus and method of reconstructing a computed tomography image by the computed tomography apparatus
US11497459B2 (en) Methods and system for optimizing an imaging scan based on a prior scan
KR20170060698A (ko) 컴퓨터 단층 촬영장치 및 그 제어방법
US10052077B2 (en) Tomography imaging apparatus and method
KR20170088681A (ko) 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법
US9836861B2 (en) Tomography apparatus and method of reconstructing tomography image
KR102367133B1 (ko) 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
KR102379067B1 (ko) 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
KR101534098B1 (ko) Ｃｔ 장치 및 이를 이용한 엑스선 제어 방법
KR20170105876A (ko) 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 재구성 방법
KR101686635B1 (ko) 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법
KR101783964B1 (ko) 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법
EP3349655B1 (en) Tomography apparatus and controlling method for the same
KR20190079371A (ko) 조영제를 주입하여 컴퓨터 단층 촬영하는 방법 및 장치
US10176568B2 (en) Tomographic apparatus and method
KR102273022B1 (ko) 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법
KR101812659B1 (ko) 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant