KR20170046105A - 의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선 정보를 이용한 판독 효율 증대 방법 및 그 장치 - Google Patents

의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선 정보를 이용한 판독 효율 증대 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

실시예에 따르면, 의료 영상의 판독 효율을 증대시키는 방법이 제공된다. 의료 영상의 판독 효율을 증대시키는 방법은, 의료 영상 판독 과정에서 시선 추적 장치를 이용하여 획득한 사용자의 시선 정보를 수신하는 단계, 상기 시선 정보를 이용하여 의료 영상에 대한 상기 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계, 상기 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별하는 단계 및 판별된 서비스를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선 정보를 이용한 판독 효율 증대 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AIDING READING EFFICIENCY USING EYE TRACKING INFORMATION IN MEDICAL IMAGE READING PROCESSING}
본 발명은 의료 영상 판독의 효율을 증대시키기 위해 판독에 도움이 되는 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
컴퓨터 단층촬영(CT: Computer Tomography), 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료 영상 장치들은 현대의학에서는 필수적인 장비가 되었으며, 의료 기술의 발전으로 인하여 환자의 생명을 다루는 의료 행위에 있어서 의료 영상 장비를 이용한 임상 진단의 역할은 더욱 비중이 높아질 전망이다.
임상 진단의 편의를 위하여 의료 영상(예를 들어 X-선 촬영 영상, CT 영상, MRI 영상 또는 초음파 영상)을 디지털 데이터로 변환하여 데이터베이스화한 다음, 서버와 연결된 대형 저장매체에 저장하여 두고, 필요 시에 각 진료실에서 컴퓨터 모니터를 통해 원하는 환자의 의료 영상을 조회할 수 있도록 하는 의료 영상 저장 전송 시스템(PACS: Picture Archiving and Communication System)이 도입되었다.
종래 의료 영상의 판독 과정에서는 관찰하려는 조직 및 피촬영자의 특성에 따라 영상의 밝기가 달라지므로, 판독의가 영상의 판독 중 화면에 표시되는 밝기 영역을 조정해가면서 영상을 관찰하게 된다.
또, 3차원 영상의 경우, 3차원적인 모양이 중요하나, 한장의 슬라이스 만으로는 이를 판단할 수가 없어, 판독의는 여러 인접 슬라이스를 반복적으로 이동 관찰하여 판단하였다. 예를 들면, 폐에 발생한 결절은 한장의 슬라이스만으로는 혈관과 결절의 구별이 어려워 인접 슬라이스를 반복적으로 이동 관찰해야 한다.
그리고, 질환의 객관적인 판독을 위해서는 병변의 정량적인 측정이 필요하지만, 종래에는 의사의 주관적인 판단에 따라 판독할 수 밖에 없었다.
따라서, 의료 영상을 판독하는 과정에서 판독 효율을 증대시킬 수 있는 방법의 필요성이 대두된다.
본 발명의 목적은 의료 영상의 판독시 판독자의 시선을 추적하여 판독자가 관심있게 관찰하고 있는 영역을 추정하여 의료 영상의 판독 효율을 증대시키기 위함이다.
실시예에 따르면, 의료 영상 판독 효율 증대 방법은 의료 영상 판독 과정에서 시선 추적 장치를 이용하여 획득한 사용자의 시선 정보를 수신하는 단계, 시선 정보를 이용하여 의료 영상에 대한 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계, 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별하는 단계 및 판별된 서비스를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계는, 사용자의 시선 정보에서 시선의 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계는, 사용자의 시선 정보의 변화를 분석하는 단계 및 시선 정보의 변화에 따른 의심 질환을 유추하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 판별된 서비스를 제공하는 단계는, 의심 질환의 판독 또는 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 서비스 유형을 판별하는 단계는, 관심 영역의 가독성을 극대화 하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 서비스 유형을 판별하는 단계는, 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 조직 또는 병변의 3차원 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 서비스 유형을 판별하는 단계는, 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 서비스 유형을 판별하는 단계는, 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 의료 영상 판독 장치는 의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선을 추적하는 시선 추적부, 추적된 사용자의 시선에 기초하여 의료 영상에 대한 사용자의 관심 영역을 판단하고, 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별하는 서비스 판별부 및 판별된 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함할 수 있다.
여기서, 서비스 판별부는, 사용자의 시선의 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성할 수 있다.
서비스 판별부는, 사용자의 시선의 변화를 분석하고, 시선의 변화에 따른 의심 질환을 유추할 수 있다.
서비스 제공부는, 의심 질환의 판독 또는 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 제공할 수 있다.
서비스 판별부는, 관심 영역의 가독성을 극대화 하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 탐색할 수 있다.
서비스 판별부는, 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 조직 또는 병변의 3차원 정보를 생성할 수 있다.
서비스 판별부는, 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성할 수 있다.
서비스 판별부는, 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 의료 영상의 판독시 판독자가 주시하고 있는 관심 영역에 대해 판독자가 보다 빠르고 정확하게 판독할 수 있다.
실시예에 따르면, 환자의 과거 의료 영상과의 비교를 통해 병변의 진행 정도를 용이하게 분석할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 실시예에 따른 의료 영상 판독 효율 증대 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 실시예에 따른 판별된 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 실시예에 따라 의료 영상 판독 장치가 판독자의 시선을 추적하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초한 관심 영역의 가독성을 극대화하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초하여 관심 영역에 관련된 추가 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초하여 관심 영역에 관련된 질환 관련 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 의료 영상 판독 장치(100)는 시선 추적부(110), 서비스 판별부(120) 및 서비스 제공부(130)를 포함할 수 있다. 의료 영상 판독 장치(100)는 사용자(의사) 또는 판독자가 의료 영상을 판독할 때, 사용자 또는 판독자의 시선 정보를 이용하여 관심 영역을 특정하고, 판독에 도움이 되는 추가 서비스를 제공함으로써 의료 영상의 판독 효율을 증대시킬 수 있다.
실시예에 따른 시선 추적부(110)는 디스플레이되는 의료 영상 중 사용자가 어느 부분을 주시하고 있는지 사용자의 시선을 추적할 수 있다. 여기서, 시선 추적부는 종래의 시선 추적(eye tracking) 기술을 이용할 수 있다. 예를 들면, 시선 추적부(110)는 디스플레이(모니터) 내에 디스플레이되는 의료 영상 내에서 사용자가 바라보는 위치를 추적할 수 있다. 이때, 시선 추적부(110)는 사용자의 동공 움직임을 찍는 카메라를 이용하여 사용자가 바라보는 위치를 추적할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 시선 추적부(110)는 별도의 시선 추적 장치로부터 사용자의 시선 정보를 수신할 수 있다. 이때의 시선 추적부는 유선 또는 무선의 통신부로서 역할을 하게 되며, 수신된 시선 정보를 이용하여 디스플레이되는 의료 영상 중 사용자가 어느 부분을 주시하고 있는지를 판단할 수 있다.
실시예에 따른 서비스 판별부(120)는 사용자의 시선 정보에 기초하여 의료 영상에 대한 사용자의 관심 영역을 판단할 수 있다. 여기서 시선 정보는 시선 추적부에서 추적한 사용자의 시선 정보 또는 시선 추적부에서 수신한 시선 정보를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 서비스 판별부(120)는 사용자의 시선의 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 서비스 판별부(120)는 사용자의 시선 변화를 이용하여 사용자가 특정 시간 동안 관심있게 바라보고 있는 관심 영역(ROI; Region of Interest)을 추출할 수 있다.
이때, 서비스 판별부(120)는 사용자의 시선의 변화를 분석하여 시선 변화에 따른 의심 질환을 유추할 수 있다. 예를 들면, 의료 영상의 환자의 폐 영상이고, 사용자가 주시하고 있는 관심 영역에 종양이 있는 경우, 서비스 판별부는 암을 의심 질환으로 유추할 수 있다.
실시예에 따른 서비스 판별부(120)는 사용자의 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별할 수 있다. 이때, 서비스 판별부(120)는 사용자가 현재 필요로 하는 서비스의 유형을 예측할 수 있다.
서비스 판별부(120)는 사용자 또는 판독자가 어느 과를 담당하는 의사인지를 판단할 수 있다. 또한 서비스 판별부(120)는 디스플레이되고 있는 의료 영상이 어느 영상인지를 스스로 판단할 수 있다. 즉, 디스플레이되고 있는 의료 영상이 2차원 영상인지, 3차원 영상인지를 알 수 있으며, X ray, CT, MRI 영상인지를 판단할 수도 있고, 의료 영상의 형태를 보고 어느 부위인지를 알아낼 수도 있다.
그리고, 서비스 판별부(120)는 사용자 또는 판독자가 무엇을 판독하고 있는지, 무엇을 제공해야 하는지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 서비스 판별부(120)는 사용자에게 관심 영역의 세그먼트를 제공해야 할 지, 3D 이미지를 제공해야 할 지, 다른 환자의 유사 영상을 제공해야 할 지를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 실시예에 따른 서비스 판별부(120)는 디스플레이되고 있는 의료 영상 중 관심 영역이 종양에 해당하는 경우, 종양의 세그먼트를 3D 이미지로 제공할 수 있다. 또, 다른 실시예에 따른 서비스 판별부(120)는 디스플레이되고 있는 의료 영상 중 관심 영역이 뼈의 골절을 나타내고 있는 경우, 비슷한 부위를 다친 다른 환자의 수술 경과에 대한 영상을 제공할 수 있다.
실시예에 따른 서비스 판별부(120)는 관심 영역에 대한 판독 효율을 높여주기 위해서 필요한 밝기 레벨 및 구간을 제공하고 있는지 탐색할 수 있다. 만일, 관심 영역에 필요한 밝기 레벨이 제공되고 있지 않은 경우, 서비스 제공부를 통해서 보정된 밝기 값을 제공할 수 있다.
실시예에 따른 서비스 판별부(120)는, 사용자의 관심 영역을 추출하여 확대하는 세그먼트화 모듈을 포함할 수 있다. 구체적으로, 세그먼트화 모듈은 사용자가 주시하고 있는 관심 영역에 존재하는 조직에 대해서 현재 슬라이스 뿐만 아니라 인접한 다수의 슬라이스 내에서 해당 조직을 추출할 수 있다. 예를 들면, 현재 관찰 중인 관심 영역이 혈관일 경우, 상하로 n장의 슬라이스에서 해당 혈관을 추출할 수 있다. 다른 예를 들면, 현재 관찰 중인 관심 영역이 결절인 경우, 구형의 결절이 포함된 모든 슬라이스 내의 영역을 추출할 수 있다.
이때, 세그먼트화 모듈은 사용자의 관심 영역을 확대하여 3차원 모델을 생성할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역에 대한 인접 슬라이스의 세그먼트들을 각각 크롭(crop)된 영상을 동시에 제공할 수 있다. 다른 예를 들면, 해당 영역들을 3차원으로 재구성하여 렌더링한 모델을 제공할 수도 있다. 이때, 3차원 정보의 제공은 화면 내 특정 영역에 제공할 수 있으며, 의료 영상에서 관찰 중인 조직 근처에 플로팅(floating)하여 제공할 수도 있다.
또, 세그먼트화 모듈은 사용자의 관심 영역에 존재하는 관심 대상(혈관, 결절, 종양 등)의 정량화 정보를 생성할 수 있다. 또, 세그먼트화 모듈은 사용자의 관심 영역에 존재하는 관심 대상만을 추출하여 나머지 부분을 제거하여 관심 대상만을 영상으로 제공할 수 있다.
다른 예를 들면, 서비스 판별부(120)는 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 그 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 조직 또는 병변에 대한 과거 히스토리가 존재하는 경우, 관심 영역의 과거 히스토리와의 비교를 통해 병변 또는 질환의 진행 정도를 추정할 수 있다. 또, 동일한 병을 가진 다른 환자의 진행 과정과 비교를 통해 병변 또는 질환의 진행 정도를 추정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 서비스 판별부(120)는 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 그 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 관심 영역에서 종양이 관찰되는 경우, 서비스 판별부(120)는 과거 히스토리를 탐색하여, 동일한 환자의 과거 종양 크기에 대한 정량적 데이터의 변화 또는 3D 모델을 생성할 수 있다.
실시예에 따른 서비스 제공부(130)는 판별된 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들면, 서비스 제공부(130)는 관심 영역의 가독성을 높이기 위해 영상의 밝기 구간 및 레벨을 조정하는 밝기 조정 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 환자의 폐 영상을 보고 있으면 폐 영상의 분석에 맞는 HU 값을 조정하여 제공할 수 있다.
실시예에 따르면, 서비스 제공부(130)는 서비스 판별부(120)에서 추정한 의심 질환이나 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 제공할 수 있다.
예를 들면, 서비스 제공부(130)는 관찰 대상인 의료 영상에 사용자 인터페이스을 통해 부가적인 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 의료 영상 판독 효율 증대 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계(210)에서, 의료 영상 판독 장치는, 의료 영상 판독 과정에서 획득된 사용자의 시선 정보를 수신할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 의료 영상 판독 장치는 의료 영상을 판독 중인 사용자의 동공 움직임을 추적하여, 사용자의 시선 정보를 수집할 수 있다.
단계(220)에서, 의료 영상 판독 장치는, 의료 영상에 대한 사용자의 관심 영역을 판단할 수 있다. 예를 들면, 사용자의 시선 정보 중 시선의 움직임 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성할 수 있다.
이때, 단계(220)는 사용자의 시선 움직임 변화를 분석하여, 시선 움직임의 변화에 따라 의심 질환을 유추할 수 있다. 만약, 사용자가 의료 영상 중 종양 부분에 시선에 고정되어 있다면, 암을 의심 질환으로 유추할 수 있다.
단계(230)에서, 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별할 수 있다.
여기서, 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는 관심 영역의 밝기 값이 영상의 판독에 알맞지 않은 경우, 가독성을 극대화하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 탐색할 수 있다.
다른 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성할 수 있다.
또 다른 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 그 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성할 수 있다.
단계(240)에서, 의료 영상 판독 장치는, 판별된 서비스를 의료 영상의 판독자에게 제공할 수 있다.
실시예에 따르면, 의료 영상 판독 장치는 관심 영역의 가독성을 극대화하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 설정하여 제공할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 의료 영상 판독 장치는 의심 질환의 판독 또는 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 3은 실시예에 따른 판별된 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계(310)에서, 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는, 표시되는 의료 영상을 보정할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 주시하고 있는 관심 영역의 관찰이 용이하도록 영상의 밝기 값 등을 보정하여 제공할 수 있다.
단계(320)에서, 다른 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역을 세그먼트화 할 수 있다. 여기서 세그먼트화는 영상의 관심 영역에 대응하는 부분을 잘라서 확대하여 제공하는 것을 의미한다.
실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는, 세그먼트화한 관심 영역을 관찰하는데 도움이 되는 추가 정보를 제공할 수 있다.
단계(321)에서, 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역에 대한 3차원 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 폐 종양을 찾고 있는 경우, 폐 종양에 대한 3차원 모델을 렌더링하여 제공할 수 있다.
단계(322)에서, 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역에 대한 정량화 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 뼈에서 성장판을 검사하고 있는 경우, 각각의 골 연령과 각 주요 부위의 수치를 표시하여 제공할 수 있다.
예를 들면, 관심 영역의 종류를 특정하는데 도움이 되는 추가 정보를 제공할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 관심 영역의 크기 또는 부피를 측정하여 정량화된 정보를 제공할 수 있다.
단계(330)에서, 또 다른 실시예에 따른 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역에 관련 정보를 수집 및 분석할 수 있다. 이때, 관련 정보의 수집은 피촬영자 또는 환자의 과거 히스트리 정보가 될 수 있다. 예를 들면, 환자 또는 피촬영자가 과거에 동일한 부위의 의료 영상을 촬영한 경우, 관심 영역에 대응하는 부분과 관련된 정량적 정보 및 세그먼트 정보 등을 수집 및 분석할 수 있다.
단계(331)에서, 의료 영상 판독 장치는, 관심 영역과 관련된 의심 질환을 판단할 수 있다. 이때, 의료 영상 판독 장치는 수집된 관심 영역에 관련된 정보를 이용하여 사용자에게 의심 질환에 대해서 제공할 수 있으며, 의심 질환에 대한 신뢰도를 부여할 수 있다.
단계(332)에서, 의료 영상 판독 장치는, 의심 질환과 관련된 정량화 정보를 제공할 수 있다.
예를 들면, 의료 영상 판독 장치는 관심 영역의 의심 질환의 진행 과정에 대해서 과거 히스토리를 검색하여 시간에 따른 변화 정보를 제공할 수 있다. 즉, 이전에 환자의 종양 크기가 x이고, 현재의 종양 크기가 y이므로 질환이 얼마나 진행되고 있는지, 앞으로 진행은 어떻게 될지를 예측하여 사용자에게 제공할 수 있다.
다른 예를 들면, 골다공증 환자의 골밀도에 대한 측정의 경우, 의료 영상 판독 장치는 상태가 유사한 다른 환자의 영상을 검색하여 제공할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 기존에 동일한 환자의 의료 영상이 있는 경우, 의료 영상 판독 장치는 가장 변화가 많은 부분을 자동으로 추적하여 표시할 수 있다.
도 4는 실시예에 따라 의료 영상 판독 장치가 판독자의 시선을 추적하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 사용자(410)가 의료 영상을 제공하는 디스플레이 장치(420)를 통해서 의료 영상을 판독하는 상황이 개시되어 있다.
사용자(410)의 시선 분석 과정은 디스플레이 장치(420)에 디스플레이되는 대상 영상이 무엇인지를 먼저 판단할 수 있다. 먼저, 대상 영상이 폐 영상인지, 안구의 영상인지, 뇌 영상인지를 판단할 수 있다.
의료 영상 판독 장치의 시선 추적부(430)는 사용자(410)의 동공(411)을 센싱하여 사용자의 시선을 추적할 수 있다. 예를 들면, 도 4에서 시선 추적부(430)는 사용자가 의료 영상에서 오른쪽에 디스플레이되는 객체의 중심부(421)를 주시하고 있음을 센싱할 수 있다.
추적된 사용자의 시선은 의료 영상에 매핑될 수 있다. 의료 영상 판독 장치의 시선 추적부(430)는 일련의 과정을 통해서 사용자가 주시하고 있는 관심 영역을 추출할 수 있다.
도 5는 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초한 관심 영역의 가독성을 극대화하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 사용자(510)가 의료 영상 판독 장치의 디스플레이(520)를 통해 제공되는 의료 영상을 주시하고 있는 상황을 확인할 수 있다. 이때, 의료 영상 판독 장치는 디스플레이(520)에 디스플레이되는 의료 영상(521)에서 사용자가 주시하고 있는 부분이 어디인지 확인할 수 있다. 시선 추적에 대한 기술은 종래의 다양한 시선 추적 기술을 이용할 수 있다.
CT 영상 및 X선 영상은 X선이 투과가 잘 될수록 검은색으로 보이고, 투과가 잘 안될수록 흰 색으로 보인다. 즉, 의료 영상(521)에서, 뼈 또는 기관들은 흰색으로 보이며, 투과가 잘 되는 부위는 어둡게 보이게 된다.
실시예에 따르면, 디스플레이(520)에 디스플레이되는 영상은 사람의 폐 영상일 수 있다. 종래에는 관찰하려는 조직이나 피촬영자의 특성에 따라 영상의 밝기 값이 달라져 판독자 또는 사용자들이 의료 영상의 판독 중에 화면에 표시되는 영상의 밝기 값을 조절해가면서 영상을 관찰하였다. 만약, 사용자(510)가 폐 영상(521)에서 주시하고 있는 부분이 폐의 주변부에 해당하는 경우, 실시예에 따른 영상 판독 장치는 디스플레이되는 영상의 밝기 레벨 및 밝기 표현 구간을 폐의 주변부 판독에 알맞게 보정하여 밝기 값이 보정된 폐영상(522)을 디스플레이하도록 할 수 있다.
도 6 및 도 7은 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초하여 관심 영역에 관련된 추가 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 사용자(610)가 의료 영상 판독 장치의 디스플레이(630)를 통해 제공되는 의료 영상(631)을 주시하고 있는 상황을 확인할 수 있다. 시선 추적 장치(620)는 사용자(610)의 동공의 움직임을 추적하여 의료 영상(631) 중 특정 부분(632)을 주시하고 있음을 검출할 수 있다. 여기서 시선 추적 장치는 종래의 다양한 방식에 따른 시선 추적 장치를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 디스플레이(630)에 디스플레이되는 영상은 사람의 폐 영상일 수 있다. 만약, 사용자(610)가 폐 영상(631)에서 주시하고 있는 부분(632)에서 병변이 발생한 경우, 영상 판독 장치는 추가 정보(633)를 제공할 수 있다.
도 7을 참조하면, 실시예에 따른 추가 정보(633)는 관심 영역에 대한 인접 슬라이스 영상들에서의 세그먼트 정보(710)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 추가 정보(633)는 관심 영역에 대한 세그먼트 영역을 모델링한 3차원 모델(720)을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 다른 추가 정보(633)는 관심 영역의 정량적 분석 정보(730)를 포함할 수 있다. 종래에는 판독자의 주관적 판단에 따라 종양의 크기를 분석하여 환자의 상태를 진단하였다. 그러나, 실시예에 따른 영상 판독 장치는 환자의 관심 영역에 발생한 종양의 크기를 정량화하여 제공하므로, 보다 정확한 병변 및 질환의 판단이 가능하다.
도 8 및 도 9는 실시예에 따라 사용자의 시선 추적에 기초하여 관심 영역에 관련된 질환 관련 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 사용자(810)가 의료 영상 판독 장치의 디스플레이(830)를 통해 제공되는 의료 영상(831)을 주시하고 있는 상황을 확인할 수 있다. 시선 추적 장치(820)는 사용자(810)의 동공의 움직임을 추적하여 의료 영상(831) 중 특정 부분들(832)을 관찰하고 있음을 검출할 수 있다. 여기서 시선 추적 장치는 종래의 다양한 방식에 따른 시선 추적 장치를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 디스플레이(830)에 디스플레이되는 영상은 사람의 폐 영상일 수 있다. 만약, 사용자(810)가 폐 영상(831)에서 주시하고 있는 부분(832)에서 특이사항이 발생한 경우, 영상 판독 장치는 의심 질환 진단 정보(833)를 제공할 수 있다.
종래에는 질병의 진행 과정 판단 시 과거 의료 영상을 직접 육안으로 비교하거나, 환자의 차트에 판독자가 기록한 정보에 의존하기 때문에, 판독자가 바뀌거나, 병원을 옮긴 경우, 질병의 정확한 판단이 어려웠다.
도 9를 참조하면, 실시예에 따른 의심 질환 진단 정보(833)는 해당 환자의 시간에 따른 상태 변화 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 의심 질환 진단 정보는 의심 질환에 대응하는 정량적 분석 정보를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 영상 판독 장치는 기존의 해당 환자의 촬영 정보를 분석하여, 시간에 따른 정량적 분석 정보를 제공할 수 있다.
실시예에 따른 상태 변화 정보는, 관심 영역의 시간에 따른 크기 변화 정보(910)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역이 폐에 생긴 종양인 경우, 상태 변화 정보는 시간의 변화에 따른 종양 크기 변화 그래프를 포함할 수 있다. 이때, 상태 변화 정보는 현재 관찰 중인 슬라이스 뿐만 아니라, 전체 영상에서 획득 가능한 정보를 포함하며, 해당 환자의 과거 촬영한 의료 영상 정보 및 동일한 증상을 가진 다른 환자의 영상 정보를 포함할 수도 있다.
다른 실시예에 따른 상태 변화 정보는, 관심 영역의 시간에 따른 성질 변화 정보(920)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역이 환자의 폐인 경우, 상태 변화 정보는 미만성 간질성 폐질활(DILD; Diffuse Interstitial Lung Disease) 판독시 시간에 따른 폐 조직의 전반적인 변이 정도 및 변이 타입의 비율 변화 그래프를 포함할 수 있다.
실시예에 따른 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 실시예를 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (17)

  1. 의료 영상 판독 과정에서 시선 추적 장치를 이용하여 획득한 사용자의 시선 정보를 수신하는 단계;
    상기 시선 정보를 이용하여 의료 영상에 대한 상기 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계;
    상기 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별하는 단계; 및
    판별된 서비스를 제공하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계는,
    상기 사용자의 시선 정보에서 시선의 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 관심 영역을 판단하는 단계는,
    상기 사용자의 시선 정보의 변화를 분석하는 단계; 및
    상기 시선 정보의 변화에 따른 의심 질환을 유추하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 판별된 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 의심 질환의 판독 또는 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 유형을 판별하는 단계는,
    상기 관심 영역의 가독성을 극대화 하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 탐색하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 유형을 판별하는 단계는,
    상기 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 상기 조직 또는 병변의 3차원 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 유형을 판별하는 단계는,
    상기 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 상기 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 유형을 판별하는 단계는,
    상기 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 상기 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 판독 효율 증대 방법.
  9. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 의료 영상 판독 장치에 있어서,
    의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선을 추적하는 시선 추적부;
    상기 추적된 사용자의 시선에 기초하여 의료 영상에 대한 상기 사용자의 관심 영역을 판단하고, 상기 관심 영역에 대응하는 서비스의 유형을 판별하는 서비스 판별부; 및
    판별된 서비스를 제공하는 서비스 제공부
    를 포함하는 의료 영상 판독 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 사용자의 시선의 변화 및 시선의 고정 시간에 기초하여 관심 영역 정보를 생성하는
    의료 영상 판독 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 사용자의 시선의 변화를 분석하고, 상기 시선의 변화에 따른 의심 질환을 유추하는
    를 포함하는 의료 영상 판독 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 서비스 제공부는,
    상기 의심 질환의 판독 또는 진단에 도움이 되는 정량적 정보를 제공하는
    의료 영상 판독 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 관심 영역의 가독성을 극대화 하기 위해 필요한 밝기 레벨 및 구간을 탐색하는
    의료 영상 판독 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 상기 조직 또는 병변의 3차원 정보를 생성하는
    의료 영상 판독 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 관심 영역이 조직 또는 병변인 경우, 상기 조직 또는 병변의 정량화 정보를 생성하는
    의료 영상 판독 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 서비스 판별부는,
    상기 관심 영역에서 병변 또는 질환이 관찰되는 경우, 상기 병변 또는 질환의 시간에 따른 변화 정보를 생성하는
    의료 영상 판독 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019098399A1 (ko) * 2017-11-15 2019-05-23 주식회사 뷰노 골밀도 추정 방법 및 이를 이용한 장치
WO2022231206A1 (ko) * 2021-04-30 2022-11-03 삼성전자 주식회사 객체의 깊이 정보를 획득하는 증강 현실 디바이스 및 그 동작 방법

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190252061A1 (en) * 2016-06-28 2019-08-15 Koninklijke Philips N.V. System and architecture for seamless workflow integration and orchestration of clinical intelligence
KR102139856B1 (ko) * 2017-06-23 2020-07-30 울산대학교 산학협력단 초음파 영상 처리 방법
KR101849072B1 (ko) * 2017-08-29 2018-04-16 주식회사 뷰노 콘텐츠 기반 의료 영상 검색 방법 및 시스템
EP3756135A4 (en) * 2018-02-21 2021-12-01 Genscape Intangible Holding, Inc. PROCESS AND SYSTEM FOR ASSESSING THE OPERATING STATUS OF A PLANT BY IMAGING ELECTROMAGNETIC RADIATION
US10959696B1 (en) * 2019-11-25 2021-03-30 Robert Edwin Douglas Method and apparatus for an improved localizer for 3D imaging
CN110491481A (zh) * 2019-08-23 2019-11-22 杭州依图医疗技术有限公司 一种用于影像分析的信息显示方法、设备和存储介质
KR20210026305A (ko) * 2019-08-29 2021-03-10 주식회사 룩시드랩스 선호도 결정 방법 및 이를 이용한 선호도 결정용 디바이스
CN113126762B (zh) * 2021-04-21 2022-08-16 惠东县人民医院 一种用于监测医疗行为的医疗数据核查装置及方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8793620B2 (en) * 2011-04-21 2014-07-29 Sony Computer Entertainment Inc. Gaze-assisted computer interface
KR20140024788A (ko) * 2010-09-20 2014-03-03 보드 오브 리전츠, 더 유니버시티 오브 텍사스 시스템 고급 멀티미디어 구조화 리포트
KR101978299B1 (ko) 2012-10-24 2019-05-14 에스케이플래닛 주식회사 콘텐츠 서비스 시스템에서의 콘텐츠 서비스를 위한 장치
US20140195918A1 (en) * 2013-01-07 2014-07-10 Steven Friedlander Eye tracking user interface
KR102099086B1 (ko) * 2013-02-20 2020-04-09 삼성전자주식회사 디지털 텔레비전 및 사용자 디바이스를 이용하여 사용자 맞춤형 인터랙션을 제공하는 방법, 그 디지털 텔레비전 및 사용자 디바이스
CN111616666A (zh) * 2014-03-19 2020-09-04 直观外科手术操作公司 使用眼球凝视跟踪的医疗装置、系统和方法
KR20160071242A (ko) * 2014-12-11 2016-06-21 삼성전자주식회사 안구 움직임에 기반한 컴퓨터 보조 진단 장치 및 방법
JP2016202721A (ja) * 2015-04-27 2016-12-08 コニカミノルタ株式会社 医用画像表示装置及びプログラム
JP6529144B2 (ja) * 2015-08-24 2019-06-12 富士フイルム株式会社 読影支援装置及び方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019098399A1 (ko) * 2017-11-15 2019-05-23 주식회사 뷰노 골밀도 추정 방법 및 이를 이용한 장치
WO2022231206A1 (ko) * 2021-04-30 2022-11-03 삼성전자 주식회사 객체의 깊이 정보를 획득하는 증강 현실 디바이스 및 그 동작 방법

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