KR20170044046A - Ct 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치 및 방법 - Google Patents

Ct 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법에 관한 것이며, CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법은, 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별하는 단계, 상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 단계, 상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 CT 영상에 대한 화질지수를 산출하는 단계, 및 상기 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 화질지수를 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING OF BODY SIZE SPECIFIC DOSE AND IMAGE QUALITY BASED ON CT IMAGE}
본원은 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
컴퓨터단층촬영(CT, Computed Tomography)은 X선 발생장치가 있는 원형의 기계에 들어간 피검자를 촬영하여 인체를 가로지르는 횡단면상을 획득할 수 있으며, 단순한 X선 촬영에 비해 구조물이 겹쳐지는 것이 적음에 따라 구조물 및 병변을 좀 더 명확히 볼 수 있는 장점이 있어 대부분의 장기 및 질환에 대한 정밀 검사에 폭넓게 활용되고 있다.
CT 이미지의 품질(해상도 또는 정밀도)은 병변에 대한 정확한 진단에 매우 중요한 요소로서, 관련 분야에서는 CT 시스템의 발전과 함께 CT 이미지의 품질을 향상시키기 위한 노력이 지속되고 있다. 일예로, CT 이미지의 품질 향상 기술로는 다채널 검출기 기술 및 고속 고해상도 영상 재구성 기술 등이 있으나, 종래의 CT 이미지의 품질 향상 기술들은 대부분 고선량의 방사선 피폭을 야기할 수 있어, 사회적으로 이에 대한 우려가 증대되고 있다.
이와 관련하여, 국제적인 보건안전 규제기관에서는 매 CT 검사마다 환자의 피폭선량을 기록 관리하는 방향으로 규제를 강화하고 있으나, 이에 따른 의료기관의 부담이 커지고 있다. 이에 따라 CT 제조사들은 CT 촬영에 따른 방사선 피폭수치를 검사 데이터의 일부로서 제공하고 있지만, 이는 환자의 신체를 단순히 특정한 크기의 아크릴 물체로 가정하고 구한 수치로서 환자의 신체크기를 고려하지 않았기 때문에 신뢰성이 매우 낮다는 문제가 있다.
이러한 문제를 극복하기 위해, 국제 기구들은 CT 검사에서 환자의 신체크기를 고려한 피폭선량을 구하여 기록하도록 권고안을 발표하고 있다.
일예로, 종래에는 환자의 체형을 고려해 환자에게 맞추어진 선량지수인 환자 특이적 선량(Size-specific dose estimates, SSDE)을 계산하거나, SSDE 계산시 CT 검사에서 얻어지는 감쇠지수를 이용한 환자신체의 물등가직경을 사용함으로써 보다 정확하게 환자의 신체크기와 X-선 감쇠도까지 고려한 피폭선량을 제공하는 기술이 제안된 바 있다.
그러나, 이러한 종래 기술은 환자신체의 물등가직경을 구하는 방법에 대하여 구체적으로 제시하고 있지 않아. 현재 일선 의료기관에서는 SSDE를 계산할 때 매 영상마다 담당자가 수동으로 환자 영상을 보고 등가직경을 추정해야 하는 번거로움이 존재한다.
한편, 방사선 피폭량과 동시에 CT 검사에서 중요하게 고려되어야 할 부분은 영상의 품질이라 할 수 있다. 방사선 피폭량을 너무 낮추어 진단에 필요한 최소한의 품질마저도 유지하지 못하는 경우에는 해당 CT 영상을 진단에 활용할 수 없음에 따라 환자와 의료기관 모두에게 손해를 발생시킬 수 있다.
그럼에도 불구하고, CT 검사에서 영상 품질을 정량화된 기준으로 측정하는 방법에 대한 연구는 비교적 미비한 상태이다. 종래에 영상에서 잡음을 측정하기 위한 방법으로는 영상 내에서 측정자가 직접 CT 값이 비교적 균일하다고 판단하는 영역에 관심영역(region of interest; ROI)을 그려 표준편차(standard deviation) 혹은 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR) 등의 화질지표를 계산하여 왔다. 그러나 잡음 측정 방법은 측정자에 의하여 수동으로 이루어짐에 따라 시간 소모가 많고 측정값의 재현성 또한 충분하지 못한 단점이 있다.
이에 따라, CT 영상에서 신체크기를 고려한 피폭선량과 영상의 품질을 자동으로 계산하여 제공할 수 있는 기술이 요구된다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 10-2014-0130784호(공개일: 2014.11.12)에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, CT 영상에서 자동으로 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량 및 CT 영상의 화질지수를 계산하여 제공할 수 있는 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법은, 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별하는 단계, 상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 단계, 상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 CT 영상에 대한 화질지수를 산출하는 단계 및 상기 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 화질지수를 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 식별하는 단계는, 상기 CT 영상의 중앙 영역에 씨앗점(seed point)을 지정하는 단계, 신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 상기 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키는 단계 및 상기 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 상기 신체영역을 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 씨앗점을 지정하는 단계는, 상기 CT 영상의 중앙 지점의 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하되, 상기 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 상기 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정할 수 있다.
또한, 상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 단계는, 상기 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산하는 단계, 상기 계산된 물등가직경 및 신체부위에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산하는 단계 및 외부에서 제공되는 데이터로부터 CT 선량지수를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 피폭선량 변환계수와 상기 CT 선량지수를 곱함으로써 상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출할 수 있다.
또한, 상기 화질지수를 산출하는 단계는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값을 계산하는 단계, 상기 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출하는 단계, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 픽셀값의 표준편차에 기초하여 잡음 크기 값을 계산하는 단계 및 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값에 기초하여 대조도 값을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 대조도 값의 상기 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 상기 화질지수를 산출할 수 있다.
또한, 상기 구조적 성분 값을 계산하는 단계는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분의 크기 성분 값 및 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산하고, 상기 계산된 엣지정도 값을 이용하여 상기 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 구조적 성분 값을 계산하는 단계는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산하고, 상기 엣지정도 값의 상기 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 상기 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 잡음 크기 값을 계산하는 단계는, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 잡음 크기 값을 계산하는 단계는, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 상기 연조직 성분에 대응하는 픽셀로서 추출하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 대조도 값을 계산하는 단계는, 상기 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분하되, 상기 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 상기 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 상기 대조도 값을 계산할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치는, 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별하는 신체영역 식별부, 상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 CT 영상에 대한 화질지수를 산출하는 산출부 및 산출된 상기 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 화질지수를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 신체영역 식별부는, 상기 CT 영상의 중앙 영역에 씨앗점(seed point)을 지정하고, 신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 상기 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키고, 상기 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 상기 신체영역을 식별할 수 있다.
또한, 상기 신체영역 식별부는, 상기 CT 영상의 중앙 지점의 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하되, 상기 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 상기 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산하고, 상기 계산된 물등가직경 및 신체부위에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산하고, 외부에서 제공되는 데이터로부터 CT 선량지수를 획득하며, 상기 피폭선량 변환계수와 상기 CT 선량지수를 곱함으로써 상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값을 계산하고, 상기 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출하고, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 픽셀값의 표준편차에 기초하여 잡음 크기 값을 계산하고, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값에 기초하여 대조도 값을 계산하며, 상기 대조도 값의 상기 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 상기 화질지수를 산출할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분의 크기 성분 값 및 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산하고, 상기 계산된 엣지정도 값을 이용하여 상기 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산하고, 상기 엣지정도 값의 상기 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 상기 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 상기 연조직 성분에 대응하는 픽셀로서 추출하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 산출부는, 상기 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분하되, 상기 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 상기 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 상기 대조도 값을 계산할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, CT 영상에서 자동으로 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량 및 CT 영상의 화질지수를 계산하여 제공할 수 있다.
또한, 본원은 CT 영상으로부터 환자의 신체내부 영역을 자동으로 분할하고, 이를 기반으로 물등가직경 및 물등가직경에 기반한 피폭선량 변환계수를 계산하여 제공할 수 있다.
또한, 본원은 CT 영상으로부터 구조적 성분을 자동으로 추출하여 신체내 평탄영역을 찾아내고, 이를 통해 CT 영상의 화질지수를 계산하여 제공할 수 있다.
또한 본원에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 피검자의 신체영역을 식별하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 화질지수를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 신체영역 식별부(110), 산출부(120) 및 디스플레이부(130)를 포함할 수 있다.
신체영역 식별부(110)는 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별할 수 있다. 이때, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 네트워크를 통해 연결된 CT 시스템(미도시)으로부터 CT 영상을 수신할 수 있으며, 이러한 네트워크의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
신체영역 식별부(110)를 통해 CT 영상에서 피검자의 신체영역을 식별하는 과정은 도 2를 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 피검자의 신체영역을 식별하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 신체영역 식별부(110)는 먼저, 입력된 CT 영상의 중앙 영역에 적어도 하나의 씨앗점(seed point)을 지정(21)할 수 있다.
이때, 신체영역 식별부(110)는 CT 영상의 중심 지점의 픽셀을 씨앗점으로 지정할 수 있으며, 여기서 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우에는, 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 씨앗점으로 지정할 수 있다. 달리 말해, 신체영역 식별부(110)는 CT 영상에서 전체 체적의 중앙 지점의 픽셀(pixel, 화소)을 초기의 씨앗 값으로 지정하되, 이때 중앙 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직의 기설정된 픽셀값 조건을 만족하지 못하는 경우에는, 사전에 지정된 거리 이내에서 신체영역의 신호 범위 조건을 만족하는 주변 픽셀을 탐색함으로써 해당 조건을 만족하는 픽셀을 초기의 씨앗 값으로 지정할 수 있다.
이후 신체영역 식별부(110)는 신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 씨앗점을 중심으로 영역을 확장(S22)시킬 수 있으며, 달리 표현하여, 신체의 주요조직이 가지는 픽셀값의 범위내에서 씨앗점을 중심으로 영역을 성장시켜 나갈 수 있다. 이때, 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키는 단계S22의 과정에서, 확장된 영역에는 피검자가 입은 옷, 링거 줄, CT 장치의 테이블 등과 같이 신체영역 이외의 물체들이 포함될 수 있다. 따라서, 단계S22 이후에 신체영역 식별부(110)는 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 CT 영상에서 신체영역을 식별(S23)할 수 있다. 이때, 단계S23에서 신체영역 식별부(110)는, 침식(erosion), 팽창(dilation) 등과 같은 형태학적 연산을 확장된 영역에 사전에 결정된 수만큼 반복적으로 적용함으로써, 확장된 영역 내에서 신체영역 이외의 물체들이 포함된 영역을 제거할 수 있다. 신체영역 식별부(110)는 이러한 과정을 통해, CT 영상으로부터 피검자의 신체영역만 식별(또는 분할)된 신체영역 데이터를 ?I득할 수 있다.
이후, 산출부(120)는 신체영역 식별부(110)를 통해 식별된 신체영역에 기초하여 피검자의 신체크기가 고려된 신체크기 특이적 피폭선량 및 CT 영상에 대한 화질지수를 산출함으로써, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 피폭선량 및 화질지수 산출시 신체 이외의 영역에 대하여 받는 영향을 방지할 수 있다.
한편, 입력된 CT 영상에는 잡음이 있을 수 있으므로, 이를 고려하여, 신체영역 식별부(110)는 씨앗점을 지정하는 단계S21 이전에, 잡음의 영향을 방지하기 위해 입력된 CT 영상을 가우시한 평활화로 전처리하는 과정을 수행할 수 있다.
산출부(120)는 신체영역 식별부(110)에서 식별된 신체영역에 기초하여, 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량 및 CT 영상에 대한 화질지수를 산출할 수 있다. 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 과정은 도 3을 통해 보다 쉽게 이해될 수 있고, 화질지수를 산출하는 과정은 도 4를 통해 보다 쉽게 이해될 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 3의 과정을 통해 CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 환자별 신체크기를 고려한 피폭선량을 산출할 수 있다.
도 3을 참조하면, 산출부(120)는 신체영역 식별부(110)에서 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산(S31)할 수 있다.
단계S31에서 산출부(120)는 수학식 1에 기초하여 물등가직경(Dw)을 계산할 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1을 참조하면, 산출부(120)는 식별된 신체영역 내에 각 픽셀이 갖는 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU)에 물분율과 각 픽셀이 갖는 면적(
Figure pat00002
)을 곱한 후 이를 원주율(π)로 나누고, 제곱근을 구한 값에 2를 곱함으로써 물등가직경을 계산할 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 계산된 물등가직경 및 신체부위(예를 들어, 머리, 몸통 등)에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산(S32)할 수 있다.
구체적으로, 산출부(120)는 수학식 2에 기초하여 피폭선량 변환계수(
Figure pat00003
)를 계산할 수 있다.
Figure pat00004
수학식 2를 참조하면, 산출부(120)는 수학식 1을 통해 계산된 피검자 신체에 대한 물등가직경 값(D)에 기설정된 상수 값 b를 곱하고, 이를 인자로 하는 자연상수 기반의 지수함수를 구한 후 기설정된 다른 상수 값 a를 곱함으로써 피폭선량 변환계수를 계산할 수 있다.
여기서, 상수값은, 일예로 신체부위가 몸통인 경우에는 a=4.378094, b=0.04331124의 값을 가지도록 기설정되고, 머리인 경우에는 a=1.874799, b=0.03871313의 값을 가지도록 기설정될 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 외부(예를 들어, CT 제조사)에서 제공되는 데이터로부터 체적 CT 선량지수(즉, CT 촬영시 환자가 받는 방사선량 권고 기준 값, CTDIvol)를 획득(S33)할 수 있다.
일예로, 산출부(120)는 CT 제조사에서 제공하는 선량보고서 영상에 광학문자인식(Optical character recognition, OCR) 방식을 적용함으로써 체적 CT 선량지수를 획득할 수 있다.
또 다른 일예로, 산출부(120)는, 의료 이미지, 파형, 그리고 부수적인 정보의 전송을 위한 응용계층의 네트워크 프로토콜인 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine)에 기초하여, CT 제조사에서 제공된 DICOM 헤더 중 CTDIvol정보를 지칭하는 태그 ID가 존재하는지 검색하고, 해당 태그 ID에 대한 수치가 존재하는 경우 이를 추출함으로써 체적 CT 선량지수를 획득할 수 있다.
산출부(120)는 앞서 계산된 피폭선량 변환계수와 앞서 획득된 체적 CT 선량지수를 곱함으로써 피검자별 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량을 산출할 수 있다.
한편, 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에서 화질지수를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4의 과정을 통해 CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 CT 영상에 대한 화질지수를 산출할 수 있다.
도 4를 참조하면, 산출부(120)는 신체영역 식별부(110)에서 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값 계산을 통해, 식별된 신체영역 내의 각 픽셀에서 구조적 성분을 추출할 수 있다. 보다 구체적인 설명은 다음과 같다.
구조적 성분을 추출하기 위해, 산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여 엣지정도 값을 계산하는 단계, 픽셀들 각각에 대하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산하는 단계 및 엣지정도 값의 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 구조적 성분 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
엣지정도 값을 계산하는 단계는 CT 영상 내에 구조적 성분이 있을 때 수반되는 엣지 특징을 구하기 위한 것으로서, 산출부(120)는 CT 영상에서 흔히 나타나는 구조적 특징을 반영하기 위해, 엣지정도 값 계산시 서로 다른 두 조직 영역간의 경계부에서 나타나는 신호 경사 특징과 혈관 등과 같은 관형 구조물에 의하여 나타나는 신호곡률 특징을 종합적으로 반영되도록 계산할 수 있다.
산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 1차 미분의 크기 성분 값 및 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산할 수 있다. 즉, 산출부(120)는 수학식 3과 같이, 각 픽셀의 1차 미분의 크기 성분값과 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값 각각에 가중치를 고려하고, 가중치가 고려된 각 성분 값을 합함으로써 엣지정도를 계산할 수 있다.
Figure pat00005
이때,
Figure pat00006
는 픽셀의 엣지정도를 나타내고,
Figure pat00007
는 1차 미분의 크기 성분 값을 나타내고,
Figure pat00008
는 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값을 나타내고, ω1 및 ω2는 두 성분 각각에 대한 가중치를 나타낸다.
다음으로, 산출부(120)는 수학식 4와 같이 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 수학식 5와 같이 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여, 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들에 대한 픽셀방향(또는 픽셀각도)의 임의도 값을 계산할 수 있다.
Figure pat00009
수학식 4에서, HG는 1차 미분 성분 값의 각도 엔트로피를 나타내고,
Figure pat00010
는 1차 미분한 수평축 성분과 수직축 성분 간의 각도를 나타내고,
Figure pat00011
는 확률밀도 함수를 나타내고, ln은 자연 로그 함수를 나타낸다.
Figure pat00012
수학식 5에서, HT는 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피를 나타내고,
Figure pat00013
는 구조텐서 행렬에서 얻어지는 고유벡터의 각도를 나타낸다.
수학식 4 및 수학식 5에서, ROI(Region Of Interest)는 해당 픽셀을 포함하는 주변의 관심영역을 의미하는 것으로서, 일예로 관심영역 ROI는 각 픽셀을 중심으로 하는 1cm 직경의 원형 영역으로 설정될 수 있다.
또한, 수학식 4 및 수학식 5에서 1차 미분 성분의 각도 및 구조텐서 행렬의 각도는 소수점 단위로 넓게 분포되어 있어, 그 지역적 엔트로피 값이 영상의 구조적 특성을 잘 반영하지 못할 수 있다. 이를 고려하여, 산출부(120)는 구조적 성분 값 계산 시, 10도 단위로 양자화한 1차 미분성분의 각도와 구조텐서 행렬의 각도를 이용할 수 있다.
산출부(120)는 앞서 계산된 엣지정도 값 및 픽셀방향의 임의도 값 각각을 이용하여 구조적 성분 값을 계산할 수 있다. 즉, 산출부(120)는 엣지정도 값을 이용하여 구조적 성분 값을 계산하거나 또는 픽셀방향의 임의도 값을 이용하여 구조적 성분 값을 계산할 수 있다. 또한, 산출부(120)는 엣지정도 값과 픽셀방향의 임의도 값의 비율로 구조적 성분 값을 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 산출부(120)는 엣지정도 값을 픽셀방향의 임의도 값으로 나눔으로써, 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들에 대하여 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 계산된 구조적 성분 값에 기초하여 식별된 신체영역 내에서 평탄영역을 식별할 수 있는데, 이때, 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여 계산된 구조적 성분 값은, 조직영역 간의 경계부나 관형 구조물이 있는 곳에서는 높은 값으로 나타나고, 평탄영역에서는 낮은 값으로 나타날 수 있다. 그러나, 구조적 성분 값에 대한 구체적인 절대값의 수치는 CT 영상 촬영시 절편 두께나 관전압, 관전류, 보다 중요하게는 CT 제조사마다 고유하게 제공하는 재구성 커널 등과 같이 다양한 인자에 따라 크게 달라질 수 있기 때문에, 사전에 미리 정해진 절대적인 기준으로 신체영역 식별부(110)를 통해 식별된 신체영역 내에서 구조영역과 평탄영역을 나누는 것은 어려울 수 있다. 이에 따라, 산출부(120)는 구조적 성분 값을 이용하여 식별된 신체영역 내에서 평탄영역을 식별할 때, 구조적 성분 값의 상대적인 분포를 이용할 수 있다.
산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출할 수 있다. 구체적으로, 산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여 산출된 구조적 성분 값을 크기순으로 정렬한 후 기설정된 값 이하의 값을 갖는 픽셀을 평탄영역에 포함되는 픽셀로서 선정할 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들이 갖는 픽셀값의 표준편차를 산출함으로써 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
이때, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
구체적으로, 평탄영역에 포함된 픽셀들에는 뼈조직, 칼슘성분, 또는 체내에 이식된 보철물 등과 같은 조직성분이 포함될 수 있는데, 이러한 조직성분에 대해서는 예외적으로 높은 잡음 값이 나타날 수 있다. 따라서, 산출부(120)는 평탄영역 내의 픽셀들 중 뼈조직, 칼슘성분, 보철물 등과 같은 조직성분에서 발생하는 예외적으로 높은 잡음 값을 잡음 크기 값 계산시 제외하기 위해, 기설정된 조직성분별 HU 픽셀값의 범위를 이용하여 주요 연조직 성분의 픽셀들만을 추출하고, 추출된 주요 연조직 성분의 픽셀들을 이용해 잡음 크기 값을 계산할 수 있다. 일예로, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 주요 연조직 성분에 대응하는 픽셀로 추출함으로써 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위 값에 기초하여 CT 영상에서 배경조직과 관심조직 간의 대조도를 구할 수 있는데, CT 영상에서 배경조직과 관심조직 간의 대조도는 CT 영상의 화질을 결정하는 주요 요소로서, CT 검사를 시행하는 목적이기도 하여 높은 대조도를 갖는 것이 바람직하다. 그러나, CT 검사에서는 절편두께, 관전압, 관전류, 조영제의 주입량, 피검자의 장기기능 등의 여러가지 인자가 대조도에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)는 산출부(120)를 통해 적절한 대조도가 산출되었는지 모니터링할 수 있다.
산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위 값에 기초하여 대조도 값을 계산할 수 있다. 또한, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분한 후, 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 대조도 값을 계산할 수 있다.
보다 구체적으로, 산출부(120)는 평탄영역에 속한 픽셀들의 하운스필드 단위(HU) 값에 기초하여, 평탄영역에 속한 픽셀들을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 분포 범위에 따라 배경조직 영역에 속하는 픽셀과 관심조직 영역에 속하는 픽셀로 구분할 수 있다. 일예로, 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 분포 범위는, 지방 조직의 경우에는 -200HU에서 -50HU의 범위로 구분되고, 연부조직은 -49HU에서 +40HU의 범위로 구분되고, 간 및 조영증강 조직은 +41HU에서 +300HU의 범위로 구분될 수 있다.
이러한 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 분포 범위를 고려하여, 산출부(120)는 평탄영역에 속한 픽셀들을 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분할 수 있으며, 이때, 산출부(120)는 각 조직별로 분류된 픽셀들의 평균값을 각 조직성분별 대표값으로 활용할 수 있다. 이에 따라, 산출부(120)는 배경조직의 대표값(즉, 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값)과 관심조직의 대표값(즉, 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값) 간의 차이 값을 통해 대조도 값을 계산할 수 있다.
이때, 산출부(120)는 CT 영상에서 획득한 CT 검사의 종류 정보에 기초하여 배경조직과 관심조직의 대표값 간의 차이 값을 산출할 수 있다.
일예로, 간 CT 검사에 대한 CT 영상인 경우, 산출부(120)는 연부조직을 배경조직으로 활용하고, 간 및 조영증강 조직이 관심조직으로 활용할 수 있으며, 이에 기초하여, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀 중에서 연부조직으로 구분된 픽셀들의 평균 픽셀값(즉, 연부조직의 대표값)과 간 및 조영증강 조직으로 구분된 픽셀들의 평균 픽셀값(즉, 간 및 조영증강 조직의 대표값)의 차이로 대조도 값을 계산할 수 있다.
또 다른 일예로, 비 특이적 장기의 CT 검사에 대한 CT 영상인 경우, 산출부(120)는 지방 조직을 배경조직으로 활용하고, 연부조직을 관심조직으로 활용할 수 있으며, 이에 기초하여, 산출부(120)는 연부조직의 대표값과 지방조직의 대표값의 차이로 대조도 값을 계산할 수 있다.
다음으로, 산출부(120)는 앞서 계산된 잡음 크기 값과 대조도 값을 이용하여 입력된 CT 영상에 대한 화질지수를 계산할 수 있다.
구체적으로, 산출부(120)는 대조도 값의 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 화질지수를 산출할 수 있으며, 달리 말해, 대조도 값을 잡음 크기 값으로 나눈 비율을 화질지수로서 계산할 수 있다.
디스플레이부(130)는 산출부(120)를 통해 산출된 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수를 디스플레이함으로써 사용자에게 제공할 수 있다.
디스플레이부(130)는 신체크기 특이적 피폭선량의 산출값과 화질지수 산출값 및 해당 값이 도출된 신체영역의 분할(즉, CT 영상에서 피검자의 신체영역의 식별)이 적정했는지를 사용자가 손쉽게 확인할 수 있도록, CT 영상 상에서 식별된 신체영역의 외곽선을 원래의 픽셀값과는 다른 색으로 제공할 수 있다. 또한, 디스플레이부(130)는 식별된 신체영역 내에서 평탄영역의 식별이 적정했는지를 사용자가 손쉽게 확인할 수 있도록, 평탄영역 중에서 대표적인 관심영역을 기설정된 개수만큼 임의로 선택하고, 선택된 관심영역의 외곽선을 원래의 픽셀값과는 다른 색으로 제공할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 산출된 신체크기 특이적 피폭선량과 산출된 화질지수에 기반이 되는 신체영역 및 평탄영역에 대응하는 부분(또는 위치)를 CT 영상 내에서 보다 쉽게 인지할 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 5에 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법은 앞서 설명된 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도 5에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 5를 참조하면, 단계S51에서 식별부(110)는 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별할 수 있다.
이때, 식별부(110)는 CT 영상의 중앙 영역에 씨앗점(seed point)을 지정하고, 신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키고, 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 신체영역을 식별할 수 있다.
또한, 식별부(110)는 씨앗점 지정시, CT 영상의 중앙 지점의 픽셀을 씨앗점으로 지정하되, 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우, 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 씨앗점으로 지정할 수 있다.
다음으로, 단계S52에서 산출부(120)는 단계S51에서 식별된 신체영역에 기초하여 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량을 산출할 수 있다.
이때, 단계S52에서 산출부(120)는 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산하고, 계산된 물등가직경 및 신체부위에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산하고, 외부에서 제공되는 데이터로부터 CT 선량지수를 획득하고, 피폭선량 변환계수와 CT 선량지수를 곱함으로써 신체크기 특이적 피폭선량을 산출할 수 있다.
다음으로, 단계S53에서 산출부(120)는 단계S51에서 식별된 신체영역에 기초하여 CT 영상에 대한 화질지수를 산출할 수 있다.
이때, 단계S53에서 산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값을 계산하고, 상기 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출하고, 평탄영역에 포함된 픽셀들의 픽셀값의 표준편차에 기초하여 잡음 크기 값을 계산하고, 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값에 기초하여 대조도 값을 계산하고, 대조도 값의 상기 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 화질지수를 산출할 수 있다.
또한, 단계S53에서 산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여 엣지정도 값 및 픽셀방향의 임의도 값을 계산할 수 있으며, 엣지정도 값을 이용하여 구조적 성분 값을 계산하거나 픽셀방향의 임의도 값을 이용하여 구조적 성분 값을 계산할 수 있다. 또한 산출부(120)는 엣지정도 값의 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 구조적 성분 값을 계산할 수 있다.
또한, 구조적 성분 값 계산시, 산출부(120)는 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분의 크기 성분 값 및 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산하고, 상기 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산할 수 있다.
또한, 단계S53에서 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산할 수 있다. 이때, 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 연조직 성분에 대응하는 픽셀로서 추출함으로써 잡음 크기 값을 계산할 수 있다.
또한, 단계S53에서 산출부(120)는 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분하되, 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 대조도 값을 계산할 수 있다.
다음으로, 단계S54에서 디스플레이부(130)는 앞서 산출된 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수를 디스플레이할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S51 내지 S54는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시 예에 따른 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치
110: 신체영역 식별부
120: 산출부
130: 디스플레이부

Claims (21)

  1. 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별하는 단계;
    상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 단계;
    상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 CT 영상에 대한 화질지수를 산출하는 단계; 및
    상기 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 화질지수를 디스플레이하는 단계,
    를 포함하는 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 식별하는 단계는,
    상기 CT 영상의 중앙 영역에 씨앗점(seed point)을 지정하는 단계;
    신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 상기 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키는 단계; 및
    상기 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 상기 신체영역을 식별하는 단계를 포함하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 씨앗점을 지정하는 단계는,
    상기 CT 영상의 중앙 지점의 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하되,
    상기 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 상기 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 단계는,
    상기 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산하는 단계;
    상기 계산된 물등가직경 및 신체부위에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산하는 단계; 및
    외부에서 제공되는 데이터로부터 CT 선량지수를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 피폭선량 변환계수와 상기 CT 선량지수를 곱함으로써 상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 화질지수를 산출하는 단계는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값을 계산하는 단계;
    상기 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출하는 단계;
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 픽셀값의 표준편차에 기초하여 잡음 크기 값을 계산하는 단계; 및
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값에 기초하여 대조도 값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 대조도 값의 상기 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 상기 화질지수를 산출하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 구조적 성분 값을 계산하는 단계는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분의 크기 성분 값 및 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산하고, 상기 계산된 엣지정도 값을 이용하여 상기 구조적 성분 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 구조적 성분 값을 계산하는 단계는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산하고,
    상기 엣지정도 값의 상기 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 상기 구조적 성분 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 잡음 크기 값을 계산하는 단계는,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 잡음 크기 값을 계산하는 단계는,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 상기 연조직 성분에 대응하는 픽셀로서 추출하여 잡음 크기 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 대조도 값을 계산하는 단계는,
    상기 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분하되,
    상기 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 상기 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 상기 대조도 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 방법.
  11. 입력된 CT 영상으로부터 피검자의 신체영역을 식별하는 신체영역 식별부;
    상기 식별된 신체영역에 기초하여 상기 피검자의 신체크기를 고려한 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 CT 영상에 대한 화질지수를 산출하는 산출부; 및
    산출된 상기 신체크기 특이적 피폭선량 및 상기 화질지수를 디스플레이하는 디스플레이부,
    를 포함하는 CT 영상 기반의 신체크기 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 신체영역 식별부는,
    상기 CT 영상의 중앙 영역에 씨앗점(seed point)을 지정하고,
    신체조직이 가지는 픽셀값의 범위를 고려하여 상기 씨앗점을 중심으로 영역을 확장시키고,
    상기 확장된 영역 내에 신체 이외의 영역을 제거함으로써 상기 신체영역을 식별하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 신체영역 식별부는,
    상기 CT 영상의 중앙 지점의 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하되,
    상기 중심 지점의 픽셀이 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하지 못하는 경우, 상기 중심 지점으로부터 기설정된 거리 이내에서 상기 기설정된 신체조직 픽셀값 조건을 충족하는 픽셀을 상기 씨앗점으로 지정하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 식별된 신체영역에 대한 물등가직경을 계산하고,
    상기 계산된 물등가직경 및 신체부위에 따라 기설정된 상수 값에 기초하여 피폭선량 변환계수를 계산하고,
    외부에서 제공되는 데이터로부터 CT 선량지수를 획득하며,
    상기 피폭선량 변환계수와 상기 CT 선량지수를 곱함으로써 상기 신체크기 특이적 피폭선량을 산출하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대한 구조적 성분 값을 계산하고,
    상기 픽셀들 중 구조적 성분 값이 기설정된 기준을 충족하는 픽셀을 평탄영역의 픽셀로서 추출하고,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 픽셀값의 표준편차에 기초하여 잡음 크기 값을 계산하고,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들의 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값에 기초하여 대조도 값을 계산하며,
    상기 대조도 값의 상기 잡음 크기 값에 대한 비율을 통해 상기 화질지수를 산출하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분의 크기 성분 값 및 구조텐서 행렬의 1차 고유값의 크기 성분 값에 가중치를 고려함으로써 엣지정도 값을 계산하고, 상기 계산된 엣지정도 값을 이용하여 상기 구조적 성분 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 식별된 신체영역에 포함된 픽셀들 각각에 대하여, 1차 미분한 성분의 각도 엔트로피 값 및 구조텐서 행렬의 각도 엔트로피 값의 합에 기초하여 픽셀방향의 임의도 값을 계산하고,
    상기 엣지정도 값의 상기 픽셀방향의 임의도 값에 대한 비율을 통해 상기 구조적 성분 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 추출된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 이용하여 잡음 크기 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 평탄영역에 포함된 픽셀들 중 -200 HU에서 300 HU 사이의 하운스필드 단위 값을 갖는 픽셀을 상기 연조직 성분에 대응하는 픽셀로서 추출하여 잡음 크기 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 평탄영역에 포함된 연조직 성분에 대응하는 픽셀을 기설정된 조직성분별 하운스필드 단위 값의 범위를 고려하여 배경조직 영역의 픽셀과 관심조직 영역의 픽셀로 구분하되,
    상기 배경조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값과 상기 관심조직 영역에 포함된 픽셀의 평균 픽셀값의 차이를 이용하여 상기 대조도 값을 계산하는 것인, CT 영상 기반의 신체크기별 특이적 피폭선량 및 화질지수 제공 장치.
  21. 제1항 내지 제10 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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