KR20160126195A - 컴퓨터를 이용한 x-선 영상처리 골 모델링 작성방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 2차원 X-선 영상을 이용하여 3차원으로 골을 모델링하고 3차원 모델로부터 골의 구조를 추정하는 변수를 계산하는 알고리즘에 관한 것으로, 미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 단계; 및 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수값을 구하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 골질 평가 알고리즘에 관한 것으로, 보다 상세하게는 2차원 X-선 영상을 이용하여 3차원으로 골을 모델링하고 3차원 모델로부터 골의 구조를 추정하는 변수를 계산하는 알고리즘에 관한 것이다.
골다공증은 가장 흔한 대사성 골질환의 하나로서 최근 노인인구의 증가로 그 유병률이 증가하고 있다. 따라서 골다공증성 골절도 급격히 증가하고 있으며, 이는 고연령군에서 주요한 유병원인이기 때문에 골다공증의 조기발견과 예방 및 치료는 중요한 문제로 대두되고 있다. 골다공증이 임상적으로 관심을 끌게 되는 것은 골다공증성 골절이 발생한 경우이지만 통상적인 골다공증의 진단은 외래 진찰에서 그 위험인자를 파악하고 골밀도 검사를 시행하여 이루어지며, 추가로 혈액검사 및 소변검사 등을 통해 이차성 골다공증 여부를 확인한다.
일반적으로 골 강도는 골 양(quantity)과 골 질(quality)에 의해 결정되고, 여기서 골 양은 주로 골밀도에 의해 표현되며 골 대사의 정적 지표가 될 수 있고, 골 질은 구조, 골 교체율, 무기질화 등으로 표현되며 특히 생화학적 골 표지자는 골 교체율을 반영하는 비침습적인 지표로서 골대사의 동적 지표가 될 수 있다. 골다공증의 진단 기구를 사용하는 목적은 골 양을 정확하게 측정하는 것이며, 골 양을 측정하는 목적은 골 양으로 골절을 예측할 수 있기 때문이다. 골밀도 측정방법이 골절 전에 골절의 위험을 정확하게 예측할 수는 없지만, 현재까지는 골 양의 감소가 골절의 위험을 예측할 수 있는 가장 좋은 인자이며 특히 척추와 대퇴골의 경우는 더욱 그러하다. 골다공증 진단을 위한 방사선학적 골밀도 측정에는 단순 방사선 사진과 정량적 골밀도 측정법이 있고, 정량적 골밀도 측정법에는 방사선 흡수법, 이중에너지 방사선 흡수법, 그리고 정량적 초음파법, 정량적 컴퓨터 단층촬영, 말단골 정량적 컴퓨터 단층좔영 등이 있다.
단순 방사선 사진은 과거에 골 감소 정도를 평가할 수 있는 유일한 방법이었다. 척추 측면사진을 이용하여 골 음영 감소 및 골 소주(trabeculae) 변화, 추체(등골뼈 몸체) 형태 변화 등을 평가하여 골 감소 여부를 간접적으로 측정하였고, 종골 측면사진을 이용한 종골(발뒤꿈치 뼈)지표 등이 사용되기도 하였다. 하지만 이는 골 무기질이 최소한 30~40% 이상 소실되어야만 발견될 수 있다는 단점이 있어 골다공증의 예방 및 치료에 많은 제한점이 있었다. Singh 등이 1970년에 대퇴골 근위부 골소주 양상을 기초로 한 Singh 지표가 장골 생검에 의한 조직학적 등급과 높은 상관성과 높은 재현성을 보인다고 발표한 이후로 골다공증 정도를 반영하는 간편하고 경제적인 방법으로 이용되어 왔으나, 판독자 간의 차이가 심하고 재현성이 적다는 보고들이 잇따르면서 현재는 임상적 유용성이 많이 낮아진 상태이다.
정량적 골밀도 측정법의 하나인 방사선 흡수법(RA; Radiographic Absorptiometry)은 단순 방사선 사진으로 중수골(손바닥을 이루는 다섯 개의 뼈)이나 지골(손가락 뼈)을 촬영할 때 알루미늄 합금 참조자 (reference)를 함께 촬영하여 비교하여 골밀도를 간접적으로 평가한다. 이중 에너지 방사선흡수법(DXA; Dual energy X-ray Absorptiometry)은 기존의 단일 에너지 광(single photon, iodine 125)이나 이중 에너지 광(dual energy photon, gadolinium 153)을 이용하는 방법과는 달리, X-선을 이용하여 생체를 투과하면서 나타나는 투과물질의 흡수율 차이를 측정하여 투과물질의 밀도(g/cm2)를 계산하는 방법이다. 요추(lumbar), 대퇴골(thighbone) 및 전신의 골밀도 이외에도 요골 원위부, 종골 등 거의 모든 골의 골밀도 측정이 가능하다. 정량적 초음파법(QUS; Quantitative Ultrasound)은 X-선이 아닌 초음파를 사용하므로 가격이 저렴하고 검사가 간편하며 방사선 장애가 없는 장점이 있다. 골 다공증의 영향을 많이 받는 해면골을 반영하는 기종은 종골과 슬개골(kneepan)에서, 딱딱하고 치밀한 피질골을 반영하는 기종은 경골(tibia)과 요골(radius)에서, 해면골과 피질골을 모두 반영하는 기종은 손가락에서 측정한다. 정밀오차가 높아서 치료 후 경과관찰에는 사용할 수 없는 단점이 있다. 정량적 전산화 단층촬영(QCT; Quantitative Computed Tomography)은 복부 전산화 단층촬영(CT)과 동일한 조건으로 수산화인회석(hydroxyapatite, K2HPO4)으로 구성된 골밀도 대조용 팬텀(phantom) 위에 누워서 촬영한다. 3차원적 정량을 할 수 있으며(g/cm3), 해면골과 피질골에 관계없이 선택적으로 측정 가능하지만 주로 요추골을 측정한다. 정밀도와 정확도가 높으나 가격이 비싸고 방사선 노출이 심한(100~1000mR) 단점이 있다. 말단골 정량적 전산화 단층촬영(PQCT; Peripheral Quantitative Computed Tomography)는 골밀도 측정만을 위해 개발된 작은 CT로서 요골과 경골 등 말단 골의 골밀도를 측정한다.
DXA는 방사성 동위원소 대신에 X-선을 사용하므로 해상력이 좋고 짧은 시간에 측정이 가능하며, 피폭량이 적은(< 3mR)장점이 있다. DXA의 기본 원리는 두개의 다른 에너지 X-선 광자를 사용하여 신체를 통과할 때 감쇠정도를 측정하는 것으로, X-선 빔이 물질을 통과하여 지나갈 때 X-선의 강도가 물질의 기본 특성 즉, 두께, 밀도 및 원자 구성 등에 의해 결정되는 양에 의해서 감쇠된다는 사실을 기초로 한다. DXA로는 요추와 대퇴골이 가장 많이 측정되는 표준 부위이며 이 두 부위에서 측정된 골밀도 중 낮은 수치를 기준으로 진단하는데, 이는 임상적으로도 골다공증성 골절이 흔히 발생하는 부위이고 요추와 대퇴골의 골밀도 검사가 불가능할 경우에는 원위 요골(distal radius) 부위를 측정한다. DXA가 골밀도 측정에 가장 유용한 방법으로 알려져 있으나, 요추부 골밀도 측정시 척추 후궁의 관절염 변화에 의한 골극 및 골경화 등 여러 변수 때문에 정확한 측정에 어려움이 있다는 한계가 있다.
컴퓨터 단층촬영은 뼈를 입체적으로 나타내는 3차원 골영상을 얻는 방법으로 X-선 촬영을 대략 1mm 정도의 간격으로 반복한다. 이렇게 촬영된 각 영상에 대하여 CAD나 그래픽 시스템을 이용하여 필요로 하는 뼈 영역의 외곽선을 그려서 복수개의 2차원(x-y축) 영상을 얻고, 복수개의 2차원 영상이 이루는 평면에 수직을 이루는 방향(z축)으로 1mm씩 이동시키면서 2차원 영상들을 그려 3차원 영상을 얻은 후에 3차원 영상의 각 부위를 메쉬(mesh)로 나누어 표현하면 3차원 뼈 모델에 대한 기하학적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 뼈 외곽선 추출의 정교함에 따라 3차원 모델의 정교함이 높아지기 때문에 대단히 노동집약적이고, 매우 많은 시간을 요구한다. 또한, 컴퓨터 단층촬영기의 사용은 피험자에게 방사능 노출이 많고 가격이 비싸 비교적 간단한 수술에 사용되는 3차원 인체 모델을 재구성하기가 어렵다.
국제 방사선방호위원회 간행물인 '컴퓨터 단층촬영(CT)에서 환자선량관리'에 따르면 순간적으로 촬영되는 일반 X-선 촬영과 달리 CT는 피검자 주변을 X-선 관이 회전하면서 키 방향으로 스캔하여 수많은 단층영상을 얻는 기술이므로 촬영과정에서 피검자가 피폭하는 유효선량이 10mSv 안팎으로 상당히 높다. 원전 등에서 종사하는 방사선작업종사자의 연간 평균 선량이 3mSv 정도이고 법정 한도가 연간 20 mSv이라는 사실과 비교하면 CT로 인한 환자선량의 크기를 알 수 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 한국 공개특허 2011-0115762호는 환자 맞춤형 3차원 인체 뼈 모델 재구성 방법에 관한 기술을 개시한다. 상기 방법은 소정의 간격으로 단층 촬영된 2차원 영상을 이용하기 때문에 X-선 촬영으로 인한 방사선 피폭량을 줄이는데는 근본적인 한계를 가진다.
따라서, X-선 영상 촬영을 최소화하면서도 3차원 인체 모델의 정밀도를 높일 수 있는 모델링 방법을 개발할 필요가 있다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 최소 숫자로 촬영한 골의 X-선 이미지를 이용하여 골의 구조를 추정할 수 있도록 하는 3D 모델링 기법을 제공하고자 한다.
본 발명자들은 오랜 연구를 통하여 CT를 촬영하지 않고, 복수 개의 2차원 X-선 영상을 사용하여 3차원 뼈 형상을 구현하는 골 모델링 알고리즘을 개발하여 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
본 발명은 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성방법으로, 미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 단계; 및 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 단계를 포함하고, 상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 단계; 및 상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 단계를 포함하는, 골 모델링 작성방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 상기 공간영역 방식은 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 방식을 활용하여 영상정합하는, 골 모델링 작성방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 상기 3차원 영상처리 단계는 상기 2차원 X-선 영상을 3차원 모델의 투영상과 대응시키는, 골 모델링 작성방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 상기 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 평균 두께, Tb.N(Trabecular Number)은 2차원 X-선 영상에서 단위당 가로지르는 소주골의 평균 개수, Tb.Sp(Trabecular Separation)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 사이의 평균 거리, Conn.D(Connectivity Density)는 2차원 X-선 영상에서 단위 부피당 루프(loop)의 개수로 계산하는, 골 모델링 작성방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성 시스템으로, 상기 시스템은 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 2차원 X-선 영상을 저장하도록 지시하는 영상저장 지시부; 상기 데이터베이스에 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하도록 지시하는 3차원 영상처리(image processing) 지시부; 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 3차원변수 계산부; 및 상기 3차원변수를 이용하여 3차원 골 형상을 표시하는 표시부를 포함하는, 골 모델링 작성 시스템을 제공한다.
본 발명은 또한, 골 모델링 작성을 위하여 컴퓨터 판독 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 동작; 상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 동작; 및 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 동작을 포함하고, 상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 동작; 및 상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 발명의 골 모델링 방법은 CT에 비해 방사능 피폭량, 시간 및 비용을 단축할 수 있고, DXA에 비해 분석의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 특히, 획일화된 골의 모양이 아닌 촬영된 영상을 기반으로 특징점을 추출하여 환자마다 다른 골의 구조적 특성을 반영할 수 있고, 본 발명의 알고리즘을 활용하여 촬영할 때 환자의 움직임으로 인한 오차를 보정할 수 있기 때문에 골질 평가의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 3차원 모델링을 나타내는 개념도로, 2차원 영상의 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 단계를 표시한다.
도 2는 본 발명에 따른 3차원 변수를 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 3차원 골모델링 알고리즘과 관련 도면을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 3차원 변수를 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 3차원 골모델링 알고리즘과 관련 도면을 나타낸 개념도이다.
다양한 구현예가 도면을 참조하여 개시된다. 아래 설명에서는 하나 이상의 구현예에서 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나 각 구현예는 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점이 인식되어야 한다. 이후의 기재 및 첨부된 도면은 하나 이상의 구현예의 특정한 예시를 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 예시는 예시적인 것이고 다양한 구현예의 원리에서 다양한 방법 중 일부가 이용될 수 있으며 기술되는 설명은 그러한 구현예 및 균등물을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
다양한 구현예 및 특징이 다수의 부품 및 구성부를 포함할 수 있는 장치에 의하여 제시될 것이다. 다양한 장치가 추가적인 부품, 구성부를 포함할 수 있고 그리고/또는 도면과 관련하여 논의된 부품, 구성부 모두를 포함할 수 없다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 "실시예", "구현예", "예시" 등은 기술된 임의의 구현예 또는 설계가 다른 구현예 또는 설계보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않아야 한다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 각 경우 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 항목 중 하나 이상의 항목의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징, 단계, 동작, 구성요소 및/또는 구성부가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 단계, 동작, 구성요소, 구성부 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명의 일 구현예에 따른 영상 정합 혹은 영상 맞추기 알고리즘은 세기 바탕 방식과 특징 바탕 방식으로 나뉘며, 고정된 영상을 참조영상 혹은 원본영상이라고 하고, 맞추어질 영상을 맞출영상이라고도 한다. 영상 정합은 맞출영상을 공간적으로 변형해 참조영상에 맞추는 과정을 포함한다. 세기 바탕 방식은 영상의 세기의 형태를 비교하는 방식이고, 특징 바탕 방식은 영상 속의 점, 선, 테두리 등을 찾아 서로 맞추는 방식이다. 세기 바탕 방식은 그림을 통째로 비교해 정합하는 데 반해, 특징 바탕 방식은 둘 이상의 그림 속에서 여러 개의 특징을 찾아 비교한다. 두 영상 속에서 몇 개의 특징점의 대응관계를 알면 두 영상의 변환 관계를 결정할 수 있기 때문에, 그로부터 영상 속의 다른 점들의 대응관계를 계산할 수 있다.
일반적으로, 영상 정합 알고리즘은 참조영상과 맞출영상 사이의 변환관계에 따라 분류될 수도 있다. 넓게 분류하면, 첫 번째 범주로 변위, 회전, 확대·축소, 아핀변환 등을 포함한 선형 변환을 들 수 있다. 하지만, 선형변환은 영상들 사이의 기하학적 변형은 설명할 수 없다. 둘째 범주로 탄성, 혹은 비강체 변환을 들 수 있다. 이와 같은 변환은 국소적인 변형을 설명할 수 있다. 비강체 변환은 물리적 연속체 모델(점성 유체)나 미분동형사상과 같은 변형을 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서 골 모델링을 위한 영상 정합 알고리즘은 선형 변환을 사용한다.
도 1은 본 발명에 따른 3차원 모델링을 나타내는 개념도로, 2차원 영상의 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 단계를 표시한다. 본 발명의 일 구현예에 따른 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성방법은, 미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 단계; 및 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 단계를 포함한다.
상기 변수 중 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number) 및 Tb.Sp(Trabecular Separation)는 다음 식과 같이 계산될 수 있으며, 다음 식에서 BV, TV, BS 값은 X-선 촬영시 얻게 된다.
도 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 단계; 및 상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 단계를 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서 상기 3차원 영상처리 단계는 상기 2차원 X-선 영상을 3차원 모델의 투영상과 대응시킨다.
본 발명의 일 구현예에 따른 영상정합 알고리즘 방식 중 공간 영역 방식은 영상의 공간 속에서 그림의 픽셀 세기 패턴이나 특징을 맞추는 방식이다. 특징 맞추기는 사람이 일일이 그림 속의 특징점을 손으로 맞추는 수동 영상 정합을 자동화한 방식으로, 두 그림 속의 특징점 쌍의 개수가 해당 영상 변형에 필요한 최소 개수보다 많은 경우, RANSAC("RANdom SAmple Consensus")과 같은 방식을 이용해 두 영상 사이의 영상 변형을 찾아낼 수 있다. 본 발명의 일 구현예에서 상기 공간영역 방식은 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 방식을 활용하여 영상정합한다.
RANSAC("RANdom SAmple Consensus") 알고리즘은 측정 노이즈가 심한 원본 데이터로부터 모델 파라미터를 예측하는 방법으로 Fischler와 Bolles에 의해서 제안되었다. RANSAC은 전체 원본 데이터 중에서 모델 변수를 결정하는데 필요한 최소의 데이터를 임의로 샘플링하면서 반복적으로 해를 계산함으로써 최적의 해를 찾는다. 이 방법은 전통적인 통계적 방법과는 반대의 개념을 가진다. 즉, 대부분의 방법들이 초기의 해를 획득하기 위해서 가능한 많은 데이터를 사용하고 그 결과로부터 유효하지 않은 데이터를 제거한다. 반면에 이 방법은 가능한 적은 양의 초기 데이터를 사용해서 일관된 데이터의 집합(consensus set)을 확장시켜가는 방식을 사용한다. 즉, 주어진 원본 데이터에서 일부를 임의로 선택한 후 최적 변수를 예측하는 과정을 반복하면서 좋은 모델 변수를 찾는다.
도 2는 본 발명에 따른 3차원 변수를 나타내는 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에 따른 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 평균 두께이고, Tb.N(Trabecular Number)은 2차원 X-선 영상에서 단위당 가로지르는 소주골의 평균 개수이며, Tb.Sp(Trabecular Separation)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 사이의 평균 거리이고, Conn.D(Connectivity Density)는 2차원 X-선 영상에서 단위 부피당 루프(loop)의 개수이다.
본 발명의 일 구현예에 따른 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성 시스템은, 상기 시스템은 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 2차원 X-선 영상을 저장하도록 지시하는 영상저장 지시부; 상기 데이터베이스에 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하도록 지시하는 3차원 영상처리(image processing) 지시부; 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 3차원변수 계산부; 및 상기 3차원변수를 이용하여 3차원 골 형상을 표시하는 표시부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 구현예에 따른 골 모델링 작성을 위하여 컴퓨터 판독 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 동작; 상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 동작; 및 상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 동작을 포함하고, 상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 동작; 및 상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 동작을 포함한다.
[실시예]
이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘을 설명한다. 도 3a는 골 모델링 알고리즘으로 2차원 영상을 이용하여 3차원 모델을 작성하는 흐름을 설명한다.
제1 허리뼈(L1)에서 제4 허리뼈(L4)까지는 척추뼈몸통(body)과 척추뼈고리(arch)로 구성되고, 척추뼈고리는 척추뼈뿌리(pedicle)와 한쌍의 척추뼈고리판(lamina)을 포함하는 공통점이 있으므로 L1 내지 L4를 관심영역으로 설정하였다. 상기 L1 내지 L4의 정면 및 측면 2차원 X-선 영상을 이용한 3차원 모델링을 진행하기 위해 각각의 꼭지점까지의 거리를 이용하여 L1 내지 L4 각각에 상응하는 4개의 직육면체를 만들었다. 도 3b에 상기 직육면체를 형성한 내용을 나타내었다. 상기 영상을 이루는 픽셀에서 0에서 255까지의 표준회색 색표(grey scale)의 값을 이용하여 색표 값이 0일때는 1, 색표값이 255일때는 0이 되도록 선형 변환(linear transformation) 및 크기 조정(scaling)하여 지수(index)를 부여했다. 상기 지수를 부여하는 과정을 반복하여 정면 및 측면 영상 전체에서 지수를 계산하였다. 이렇게 계산한 지수의 좌표별 값은 도 3c에 도시하였다. 측면과 정면 영상에서 계산된 픽셀의 지수를 좌표에 맞게 곱하여 3차원 화소(voxel)의 지수를 계산하였고 이 값을 구하는 과정은 도 3d에 도시하였다. 상기 3차원 화소의 지수값 계산과정을 반복하여 직육면체 3차원 화소 전체에 지수를 부여하고, 3차원 화소의 지수가 일정 수치 이상일 경우에는 직육면체에서 해당 부분을 구의 형태로 제거하여 완성하였다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 일 구현 예를 이용하여 설명한 것으로써, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에서 설명된 구현 예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이런 구현 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (6)
- 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성방법으로,
미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 단계; 및
상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 단계를 포함하고,
상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 단계; 및
상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 단계를 포함하는,
골 모델링 작성방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 공간영역 방식은 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 방식을 활용하여 영상정합하는,
골 모델링 작성방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 3차원 영상처리 단계는 상기 2차원 X-선 영상을 3차원 모델의 투영상과 대응시키는,
골 모델링 작성방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 평균 두께,
Tb.N(Trabecular Number)은 2차원 X-선 영상에서 단위당 가로지르는 소주골의 평균 개수,
Tb.Sp(Trabecular Separation)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 사이의 평균 거리,
Conn.D(Connectivity Density)는 2차원 X-선 영상에서 단위 부피당 루프(loop)의 개수로 계산하는,
골 모델링 작성방법.
- 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골 모델링 작성 시스템으로,
상기 시스템은 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스;
상기 데이터베이스에 2차원 X-선 영상을 저장하도록 지시하는 영상저장 지시부;
상기 데이터베이스에 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하도록 지시하는 3차원 영상처리(image processing) 지시부;
상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 3차원변수 계산부; 및
상기 3차원변수를 이용하여 3차원 골 형상을 표시하는 표시부를 포함하는,
골 모델링 작성 시스템.
- 골 모델링 작성을 위하여 컴퓨터 판독 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로,
상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
미리 정한 뼈 부위에 대해 정면과 측면을 포함한 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 동작;
상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 동작; 및
상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number), Tb.Sp(Trabecular Separation) 및 Conn.D(Connectivity Density) 값을 구하는 동작을 포함하고,
상기 3차원 영상처리 단계는, 상기 복수 개의 X-선 영상을 가상 3차원 공간에서 수직으로 배치하는 동작; 및
상기 복수 개의 X-선 영상에서 측정한 뼈 내부 구멍(bone pore)의 지름을 이용하여 3차원 구 형태의 뼈 내부 구멍을 모델링하는 동작을 포함하는,
컴퓨터 프로그램.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150056955A KR20160126195A (ko) | 2015-04-23 | 2015-04-23 | 컴퓨터를 이용한 x-선 영상처리 골 모델링 작성방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150056955A KR20160126195A (ko) | 2015-04-23 | 2015-04-23 | 컴퓨터를 이용한 x-선 영상처리 골 모델링 작성방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160126195A true KR20160126195A (ko) | 2016-11-02 |
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ID=57518601
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|---|---|---|---|
| KR1020150056955A KR20160126195A (ko) | 2015-04-23 | 2015-04-23 | 컴퓨터를 이용한 x-선 영상처리 골 모델링 작성방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20160126195A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200009982A (ko) * | 2018-07-20 | 2020-01-30 | 박진희 | 고령자의 고관절 골절 실험을 위한 인체 모델링 방법, 시스템 |
| WO2022267939A1 (zh) * | 2021-06-23 | 2022-12-29 | 展讯通信（上海）有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110115762A (ko) | 2010-04-16 | 2011-10-24 | 경희대학교 산학협력단 | 환자 맞춤형 3차원 인체 뼈 모델 재구성 방법 |
-
2015
- 2015-04-23 KR KR1020150056955A patent/KR20160126195A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110115762A (ko) | 2010-04-16 | 2011-10-24 | 경희대학교 산학협력단 | 환자 맞춤형 3차원 인체 뼈 모델 재구성 방법 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200009982A (ko) * | 2018-07-20 | 2020-01-30 | 박진희 | 고령자의 고관절 골절 실험을 위한 인체 모델링 방법, 시스템 |
| WO2022267939A1 (zh) * | 2021-06-23 | 2022-12-29 | 展讯通信（上海）有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质 |
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| Guglielmi et al. | Bone mineral density and quantitative imaging | |
| US20220296192A1 (en) | Bone trabeculae index for x-ray dark-field radiography | |
| Chen | Finite element modeling of trabecular bone from multi-row detector CT imaging | |
| Moore et al. | Computed Tomography Image-Based Kinematic Analysis: An Overview |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E601 | Decision to refuse application |