KR20180041007A - 의료 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents
의료 영상 처리 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180041007A KR20180041007A KR1020160133075A KR20160133075A KR20180041007A KR 20180041007 A KR20180041007 A KR 20180041007A KR 1020160133075 A KR1020160133075 A KR 1020160133075A KR 20160133075 A KR20160133075 A KR 20160133075A KR 20180041007 A KR20180041007 A KR 20180041007A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- motion
- data
- image
- parameter setting
- parameter
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 140
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 75
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 297
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 61
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 30
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 claims description 11
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 7
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 10
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 5
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 4
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 3
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5207—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
-
- 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
- G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
-
- 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]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- 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
-
- 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
- A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
- A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
-
- 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
- A61B6/5294—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving using additional data, e.g. patient information, image labeling, acquisition parameters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5269—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving detection or reduction of artifacts
- A61B8/5276—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving detection or reduction of artifacts due to motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/215—Motion-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
- A61B5/0013—Medical image data
-
- 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
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
-
- 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
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/503—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the heart
-
- 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
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
-
- 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
- A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/545—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving automatic set-up of acquisition parameters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B8/461—Displaying means of special interest
- A61B8/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 데이터 획득부; 및 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하고, 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하고, 움직임 정보를 이용하여 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 처리부를 포함하는 의료 영상 처리 장치가 개시된다.
Description
개시된 실시예들은 의료 영상 처리 장치, 의료 영상 처리 방법, 및 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 코드를 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
의료 영상 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.
환자에게 엑스레이를 조사하여 대상체를 촬영하기 위한 장치의 일례로 컴퓨터 단층 촬영(CT: Computed Tomography) 장치가 있다.
컴퓨터 단층 촬영(CT) 장치는 의료 영상 장치 또는 단층 촬영 장치의 일종이다. 컴퓨터 단층 촬영 장치는, 대상체에 대한 단면 영상을 제공할 수 있고, 일반적인 엑스레이 장치에 비하여 대상체의 내부 구조(예컨대, 신장, 폐 등의 장기 등)가 겹치지 않게 표현할 수 있다는 장점이 있어서, 질병의 정밀한 진단을 위하여 널리 이용된다.
그런데 단층 촬영 장치에서 움직이는 대상체를 촬영하는 경우, 시간에 따라 대상체의 상태가 변화하여, 원하는 시점 또는 위상의 단층 영상을 획득하기 힘든 어려움이 있다. 예를 들면, 심장을 단층 촬영하는 경우, 목표로 하는 위상의 단층 영상의 재구성이 가능하도록 하기 위해, 환자의 ECG를 지속적으로 모니터링 하고, 목표 위상에 대응하는 시점에 촬영을 수행한다. 이와 같은 방식은 ECG를 모니터링하고, 정확한 촬영 시점을 설정하는 등, 복잡한 처리가 수반됨에 의해, 시스템 제어의 복잡도가 증가하는 문제점이 있다.
개시된 실시예들은, 의료 영상의 움직임 아티팩트를 감소시키는 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 개시된 실시예들은, 대상체의 움직임 특성에 따라, 움직임 보정에 이용되는 파라미터를 다르게 설정하여, 움직임 보정의 성능을 향상시키기 위한 것이다.
본 개시의 일 실시예의 일 측면에 따르면,
대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 데이터 획득부; 및
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하고, 상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 처리부를 포함하는 의료 영상 처리 장치가 제공된다.
상기 움직임 보정 파라미터는 상기 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 이용할 로 데이터의 각도 구간 및 시간 구간(duration) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 처리부는, 상기 로 데이터 및 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜의 종류 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상체의 움직임 특성을 결정할 수 있다.
상기 대상체의 움직임 특성은 상기 대상체의 주된 움직임 방향일 수 있다.
상기 처리부는, 서로 다른 시점의 적어도 두 개의 프로젝션 데이터를 비교하여, 상기 대상체의 주된 움직임 방향을 측정할 수 있다.
상기 움직임 보정 파라미터는, 0도 보다 크고 180도보다 작은 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제1 파라미터 설정, 및 180도 이상 360도 이하의 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제2 파라미터 설정을 포함할 수 있다.
상기 처리부는, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 심장을 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 폐 또는 복부를 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용할 수 있다.
상기 처리부는, 상기 로 데이터에 기초하여, 상기 대상체의 움직임을 측정하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값보다 작은 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값 이상인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용할 수 있다.
상기 처리부는, 상기 제1 파라미터 설정을 이용하는 경우, 180도의 각도 차이를 갖는 적어도 한 쌍의 비교 영상을 이용하고, 상기 제2 파라미터 설정을 이용하는 경우, 0도보다 크고 360도보다 작은 각도 차이를 갖는 적어도 두 개의 비교 영상을 이용할 수 있다.
목표 위상은 상기 적어도 두 개의 비교 영상의 위상들 중 두 위상의 사이에 위치할 수 있다.
상기 처리부는, 상기 로 데이터 또는 상기 로 데이터를 재구성한 영상을 세그멘테이션(segmentation)하고, 상기 세그멘테이션 결과에 기초하여 각 영역에 따라 움직임 보정 파라미터를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시예의 다른 측면에 따르면,
대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 단계;
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성 에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계;
상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하는 단계; 및
상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 단계를 포함하는 의료 영상 처리 방법이 제공된다.
본 개시의 일 실시예의 다른 측면에 따르면, 프로세서에 의해 판독되어 수행되었을 때, 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로서, 상기 의료 영상 처리 방법은,
대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 단계;
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성 에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계;
상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하는 단계; 및
상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
개시된 실시예들에 따르면, 의료 영상의 움직임 아티팩트를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 개시된 실시예들에 따르면, 대상체의 움직임 특성에 따라, 움직임 보정에 이용되는 파라미터를 다르게 설정하여, 움직임 보정의 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 개시된 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(100a)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 움직임 보정 파라미터 및 비교 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a, 도 5b는 일 실시예에 따라 제1 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 5c, 도 5d는 제2 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따라 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따라 대상체를 촬영한 로 데이터를 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따라 비교 영상을 촬영하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 12는 일 실시예에 따라 미리 결정된 프로토콜에 따른 움직임 보정 파라미터를 나타낸 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 14는 일 실시예에 따라 z 축 구간에 따라 움직임 보정 파라미터를 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따라, 제2 파라미터 설정에서 움직임 정보를 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(100a)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 움직임 보정 파라미터 및 비교 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a, 도 5b는 일 실시예에 따라 제1 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 5c, 도 5d는 제2 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따라 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따라 대상체를 촬영한 로 데이터를 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따라 비교 영상을 촬영하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 12는 일 실시예에 따라 미리 결정된 프로토콜에 따른 움직임 보정 파라미터를 나타낸 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 14는 일 실시예에 따라 z 축 구간에 따라 움직임 보정 파라미터를 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따라, 제2 파라미터 설정에서 움직임 정보를 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
본 명세서는 본 발명의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있도록, 본 발명의 원리를 설명하고, 실시예들을 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부'(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부'가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 '부'가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 영상은 컴퓨터 단층 촬영(CT, Computed Tomography) 장치, 자기 공명 영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 장치, 초음파 촬영 장치, 또는 엑스레이 촬영 장치 등의 의료 영상 장치에 의해 획득된 의료 영상을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 '대상체(object)'는 촬영의 대상이 되는 것으로서, 사람, 동물, 또는 그 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 신체의 일부(장기 또는 기관 등; organ) 또는 팬텀(phantom) 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 'CT 시스템' 또는 'CT 장치'는 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 X선을 조사하고, X선을 검출하여 대상체를 촬영하는 시스템 또는 장치를 의미한다.
본 명세서에서 'CT 영상'은 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 조사된 X선을 검출하여 대상체를 촬영함으로써 획득된 로 데이터(raw data)로부터 구성된 영상을 의미한다.
도 1은 개시된 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
개시된 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)은 갠트리(110), 테이블(105), 제어부(130), 저장부(140), 영상 처리부(150), 입력부(160), 디스플레이부(170), 및 통신부(180)를 포함할 수 있다.
갠트리(110)는 회전 프레임(111), 엑스레이 생성부(112), 엑스레이 검출부(113), 회전 구동부(114), 및 리드아웃부(115)를 포함할 수 있다.
회전 프레임(111)은 회전 구동부(114)로부터 구동 신호를 수신하여, 회전축(RA)을 중심으로 회전할 수 있다.
산란 방지 그리드(116)는 대상체와 엑스레이 검출부(113) 사이에 배치되어, 주 방사선은 대부분 투과시키고, 산란 방사선은 감쇠시킬 수 있다. 대상체는 테이블(105) 상에 배치되고, 테이블(105)은 CT 촬영을 수행하는 동안 이동되거나, 기울어지거나(tilting), 회전(rotating)할 수 있다.
엑스레이 생성부(112)는 고전압 생성부(HVG, high voltage generator)로부터 전압, 전류를 인가 받아 X선을 생성하고 방출한다.
엑스레이 생성부(112)는 엑스레이 생성부(112) 및 엑스레이 검출부(113)가 각각 한 개씩 구비되는 단일 소스 방식, 각각 두 개씩 구비되는 듀얼 소스 방식 등으로 구현될 수 있다.
엑스레이 검출부(113)는 대상체를 통과한 방사선을 검출한다. 엑스레이 검출부(113)는 예를 들면, 신틸레이터(Scintillator), 포톤 카운팅 디텍터(photon counting detector) 등을 이용하여 방사선을 검출할 수 있다.
엑스레이 생성부(112)와 엑스레이 검출부(113)의 구동 방식은 대상체에 대한 스캔 방식에 따라 달라질 수 있다. 상기 스캔 방식은 엑스레이 검출부(113)의 이동 경로에 따라 축상(axial) 스캔 방식, 나선형(helical) 스캔 방식 등을 포함한다. 또한 상기 스캔 방식은 X선이 조사되는 시간 구간에 따라 프로스펙티브(prospective) 모드, 레트로스펙티브(retrospective) 모드 등을 포함한다.
제어부(130)는 CT 시스템(100)의 각각의 구성요소들의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(130)는 소정의 기능을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 데이터를 저장하는 메모리, 프로그램 코드 및 데이터를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(130)는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서의 다양한 조합으로 구현 가능하다. 프로세서는 CT 시스템(100)의 동작 상태에 따라 프로그램 모듈을 생성하고 삭제할 수 있으며, 프로그램 모듈의 동작들을 처리할 수 있다.
리드아웃부(115)는 엑스레이 검출부(113)에서 생성된 검출 신호를 입력 받아, 영상 처리부(150)로 출력한다. 리드아웃부(115)는 데이터 획득 회로(Data Acquisition System, 115-1) 및 데이터 송신부(115-2)를 포함할 수 있다. DAS(115-1)는 적어도 하나의 증폭 회로를 이용하여, 엑스레이 검출부(113)로부터 출력된 신호를 증폭하여, 데이터 송신부(115-2)로 출력한다. 데이터 송신부(115-2)는 멀티플렉서(MUX) 등의 회로를 이용하여, DAS(115-1)에서 증폭된 신호를 영상 처리부(150)로 출력한다. 슬라이스 두께(slice thickness)나 슬라이스 개수에 따라 엑스레이 검출부(113)로부터 수집된 일부 데이터만이 영상 처리부(150)로 제공되거나, 영상 처리부(150)가 일부 데이터만을 선택할 수 있다.
영상 처리부(150)는 리드아웃부(115)로부터 획득된 신호(예컨대, 가공 전 순수(pure) 데이터)로부터 단층 데이터를 획득한다. 영상 처리부(150)는 획득된 신호에 대한 전처리, 단층 데이터로의 변환 처리, 상기 단층 데이터에 대한 후처리 등을 수행할 수 있다. 영상 처리부(150)는 본 개시에서 예시된 처리들 중 일부 또는 전부를 수행하며, 실시예에 따라 영상 처리부(150)에서 수행되는 처리의 종류 및 순서는 달라질 수 있다.
영상 처리부(150)는 리드아웃부(115)로부터 획득된 신호에 대해, 채널들 사이의 감도 불균일 정정 처리, 신호 세기의 급격한 감소 정정 처리, X선 흡수재로 인한 신호의 유실 정정 처리 등의 전처리를 수행할 수 있다.
영상 처리부(150)는 실시예들에 따라, 단층 영상으로의 재구성 처리 중 일부 또는 전부를 수행하여 상기 단층 데이터를 생성한다. 실시예에 따라, 상기 단층 데이터는 역투영(back-projection)된 데이터, 또는 단층 영상 등의 형태를 가질 수 있다. 실시예들에 따라, 단층 데이터에 대한 추가적인 처리가 서버, 의료 장치, 휴대용 장치 등의 외부 장치에 의해 수행될 수 있다.
로 데이터는 대상체를 통과한 X선 세기에 상응하는 데이터 값의 집합으로서, 프로젝션 데이터(projection data) 또는 사이노그램(sinogram)을 포함할 수 있다. 역투영된 데이터는, X선이 방사된 각도 정보를 이용하여 상기 로 데이터를 역투영한 데이터이다. 단층 영상은 상기 로 데이터를 역투영하는 단계를 포함하는 재구성 영상기법들을 적용하여 획득된 영상이다.
저장부(140)는 제어 관련 데이터, 영상 데이터 등을 저장하는 저장매체로서, 휘발성 또는 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다.
입력부(160)는 사용자로부터 제어 신호, 데이터 등을 수신한다. 디스플레이부(170)는 CT 시스템(100)의 동작 상태를 나타내는 정보, 의료 정보, 의료 영상 데이터 등을 표시할 수 있다.
CT 시스템(100)은 통신부(180)를 포함하며, 통신부(180)를 통해 외부 장치(예를 들면, 서버, 의료 장치, 휴대 장치(스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등))와 연결할 수 있다.
통신부(180)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신부(180)가 외부 장치로부터 제어 신호 및 데이터를 수신하고, 수신된 제어 신호를 제어부(130)에 전달하여 제어부(130)로 하여금 수신된 제어 신호에 따라 CT 시스템(100)을 제어하도록 하는 것도 가능하다.
또는, 제어부(130)가 통신부(180)를 통해 외부 장치에 제어 신호를 송신함으로써, 외부 장치를 제어부의 제어 신호에 따라 제어하는 것도 가능하다.
예를 들어 외부 장치는 통신부를 통해 수신된 제어부의 제어 신호에 따라 외부 장치의 데이터를 처리할 수 있다.
외부 장치에는 CT 시스템(100)을 제어할 수 있는 프로그램이 설치될 수 있는바, 이 프로그램은 제어부(130)의 동작의 일부 또는 전부를 수행하는 명령어를 포함할 수 있다.
프로그램은 외부 장치에 미리 설치될 수도 있고, 외부 장치의 사용자가 어플리케이션을 제공하는 서버로부터 프로그램을 다운로드하여 설치하는 것도 가능하다. 어플리케이션을 제공하는 서버에는 해당 프로그램이 저장된 기록매체가 포함될 수 있다.
개시된 실시예들에 따른 CT 시스템(100)은 실시예에 따라 CT 촬영 시, 조영제를 이용하거나 이용하지 않을 수 있으며, 타 기기와 연계된 장치의 형태로 구현되는 것도 가능하다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(100a)의 구조를 나타낸 도면이다.
CT 촬영 중 발생하는 환자의 움직임은 최종 재구성 영상에 움직임 아티팩트를 발생시켜 화질 저하를 야기한다. 움직임 아티팩트를 방지하기 위해, 흉부나 복부의 CT 촬영 중에는 환자가 호흡을 참도록 하는 방법이 이용될 수 있는데, 환자가 호흡을 참지 못할 경우 화질 저하로 인해 진단이 어려워 진다. 특히 흉부-복부 촬영에서는 심장 촬영과 같은 고사양 장비가 사용되지 않는 경우도 있어, 스캔의 속도가 빠르지 않고, 환자가 숨을 참아야 하는 시간이 길어질 수 있다. 또한 폐에 이상이 있거나, 고령 또는 영유아 환자의 경우, 촬영이 진행되는 10여 초 간 호흡을 멈추는 것에 실패할 가능성이 있다. 개시된 실시예들에 따른 의료 영상 처리 장치는, 환자의 호흡 또는 신체 내부의 움직임으로 인해 발생하는 움직임 아티팩트를 효과적으로 제거하기 위한 것이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치(100a)는 데이터 획득부(210) 및 처리부(220)를 포함한다.
의료 영상 처리 장치(100a)는 CT 시스템, 범용 컴퓨터, 휴대용 단말, 또는 키오스크 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대용 단말은 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC(personal computer) 등의 형태로 구현될 수 있다.
데이터 획득부(210)는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다. 로 데이터는 프로젝션 데이터 또는 사이노그램에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 로 데이터는 CT 시스템에서 나선형 스캔(helical scan)에 의해 획득된 로 데이터이다.
일 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 엑스레이를 이용하여 대상체를 촬영하여 로 데이터를 획득하는 스캐너에 대응될 수 있다. 스캐너는 예를 들면, 엑스레이 생성부(112) 및 엑스레이 검출부(113)를 포함할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 처리부(220)의 제어에 따라 설정된 프로토콜로 대상체를 촬영하여 로 데이터를 획득할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 외부 장치로부터 로 데이터를 획득하는 통신부에 대응될 수 있다. 외부 장치는 예를 들면, CT 시스템, 의료 데이터 서버, 다른 사용자의 단말 등을 포함한다. 본 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 다양한 유무선 네트워크를 통하여 외부 장치와 연결될 수 있으며, 예를 들면 유선 케이블, LAN(Local Area Network), 이동 통신망, 인터넷 등을 통하여 외부 장치와 연결될 수 있다.
처리부(220)는 의료 영상 처리 장치(100a)의 전반적인 동작을 제어하고, 데이터를 처리할 수 있다. 처리부(220)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 처리부(220)는 스캐너를 제어하고 로 데이터를 처리하는 동작을 모두 수행하는 프로세서로서, 하나 또는 복수 개로 구현될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 처리부(220)는 외부 장치로부터 수신된 로 데이터를 처리하는 적어도 하나의 프로세서에 대응될 수 있다.
처리부(220)는 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하고, 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하고, 움직임 정보를 이용하여 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성한다.
대상체의 움직임 특성은 대상체의 움직임 방향 및 크기, 및 대상체의 관심 영역의 움직임 특성을 포함한다.
일 실시예에 따르면, 처리부(220)는 로 데이터, 로 데이터에 소정의 처리를 한 데이터, 또는 로 데이터로부터 재구성된 데이터를 이용하여, 대상체의 움직임 특성을 획득할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 180도의 각도 차이를 갖는 두 개의 프로젝션 데이터를 비교하여, 대상체의 움직임 특성을 획득한다. 일 실시예에 따르면, 대상체의 움직임 방향 및 크기는, X축, Y축, 및 Z축 각각에 대한 움직임 크기 또는 속도를 나타낸다. 여기서 Z축은 엑스레이 생성부가 회전하는 평면에 수직인 축을 의미한다. 일 실시예에 따르면, 대상체의 움직임 특성은 Z축 방향의 움직임 크기에 대응된다.
다른 실시예에 따르면, 대상체의 움직임 특성은 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜의 종류에 따라 결정된다. 예를 들면, 대상체를 촬영할 때, 심장 촬영 프로토콜이 이용된 경우, 대상체의 움직임 특성은 심장에 대응하는 움직임 특성으로 정의된다. 심장은 X축 및 Y축에 대한 움직임 속도가 빠르고, 움직임의 주기성을 갖고, 이러한 특성에 따라 심장의 움직임 특성이 정의될 수 있다. 다른 예로서, 대상체를 촬영할 때, 복부 촬영 프로토콜이 이용된 경우, 대상체의 움직임 특성은 복부에 대응하는 움직임 특성으로 정의된다. 복부는 횡경막에 의해 Z축 방향의 움직임의 크기가 크고, 호흡 특성에 따른 횡경막 움직임이 나타나며, 이러한 특성에 따라 복부의 움직임 특성이 정의될 수 있다.
처리부(220)는 로 데이터로부터 적어도 두 개의 영상을 재구성하여, 움직임 정보를 획득한다. 본 명세서에서는, 움직임 정보를 획득하는데 이용되는 영상을 비교 영상이라 지칭한다. 움직임 보정 파라미터는, 적어도 두 개의 비교 영상을 획득하는데 이용되는 파라미터를 의미한다. 일 실시예에 따르면, 움직임 보정 파라미터는 움직임 정보를 획득하는데 이용되는 로 데이터의 각도 구간의 크기를 나타낸다. 예를 들면, 움직임 보정 파라미터는, 서로 180도의 각도 차를 갖는 180도 미만의 크기의 두 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제1 파라미터 설정, 및 서로 소정의 각도 차를 갖는 180도 이상의 크기의 두 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제2 파라미터 설정을 포함할 수 있다.
처리부(220)는 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 적어도 두 개의 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다. 움직임 정보는 예를 들면, 2차원 또는 3차원 MVF(motion vector field)일 수 있다. 처리부(220)는 적어도 두 개의 영상을 영상 정합하여 움직임 정보를 획득할 수 있다.
처리부(220)는 움직임 정보가 획득되면, 움직임 정보를 이용하여 영상의 재구성 과정에서 움직임 보상(motion compensation)을 수행하여 단층 영상을 재구성한다. 처리부(220)는 로 데이터에 투과 역투영(filtered back projection) 처리를 수행하여, 단층 영상을 재구성할 수 있다. 처리부(220)는 재구성 과정에서, 움직임 정보를 이용하여 움직임 방향으로 레이(ray)을 와핑(warping)하여 움직임 보상 처리를 수행할 수 있다.
움직임 정보는 적어도 두 개의 비교 영상에 대응하는 적어도 두 개의 기준 위상 사이의 움직임을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 처리부(220)는 보간(interpolation)을 이용하여 기준 위상과 목표 위상까지의 목표 움직임 정보를 산출하고, 목표 움직임 정보를 이용하여 목표 위상에서의 단층 영상을 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 처리부(220)는 목표 위상이 설정되는 경우, 목표 위상이 적어도 두 개의 비교 영상의 위상들 사이에 위치하도록 움직임 보정 파라미터를 결정할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
개시된 실시예들에 따른 의료 영상 처리 방법의 각 단계들은, 적어도 하나의 처리부를 포함하는 다양한 전자 장치에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서에서는 본 명세서에서 개시된 의료 영상 처리 장치(100, 100a)가 의료 영상 처리 방법을 수행하는 실시예를 중심으로 설명한다. 따라서 의료 영상 처리 장치(100, 100a)에 대해 설명된 실시예들은 의료 영상 처리 방법에 적용 가능하고, 반대로 의료 영상 처리 방법에 대해 설명된 실시예들은 의료 영상 처리 장치(100, 100a)에 대한 실시예들에 적용 가능하다. 개시된 실시예들에 따른 의료 영상 처리 방법은 본 명세서에 개시된 의료 영상 처리 장치(100, 100a)에 의해 수행되는 것으로 그 실시예가 한정되지 않고, 다양한 형태의 전자 장치에 의해 수행될 수 있다.
의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다(S302). 로 데이터는 의료 영상 처리 방법을 수행하는 해당 장치에서 대상체를 촬영하여 획득되거나, 외부 장치로부터 수신하여 획득될 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 적어도 두 개의 비교 영상의 재구성에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정한다(S304). 대상체의 움직임 특성은, 예를 들면, 로 데이터, 재구성 영상, 프로토콜 종류 등에 기초하여 결정될 수 있다. 움직임 보정 파라미터는, 예를 들면, 비교 영상을 재구성할 때 이용되는 로 데이터의 각도 구간을 나타낸다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다(S306). 의료 영상 처리 장치는 예를 들면, 적어도 두 개의 비교 영상을 영상 정합하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 움직임 정보는, 예를 들면 2차원 또는 3차원 MVF일 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 움직임 정보를 재구성 과정에 적용하여, 로 데이터로부터 움직임 보상된 단층 영상을 재구성한다(S308). 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 단층 영상 재구성 과정에서, 움직임 정보에 기초하여 레이를 와핑하여 움직임 보상을 수행할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 움직임 보정 파라미터 및 비교 영상을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 엑스레이 생성부가 대상체(405) 주변을 회전하고, 대상체(405)가 Z축 방향으로 이동하면서 나선형 스캔이 수행될 수 있다. 엑스레이 생성부는 콘 빔(cone beam) 형태의 엑스레이를 조사하고, 엑스레이 검출부는 대상체(405)를 통과한 엑스레이를 검출하여 로 데이터를 생성할 수 있다. 의료 영상 처리 장치는, 콘 빔을 리비닝(rebinning)하여 생성된 평행 빔을 이용하여 로 데이터를 생성할 수 있다.
처리부(220)는 로 데이터를 재구성하여 단층 영상을 생성한다. 처리부(220)는 로 데이터로부터 다양한 재구성 방식을 이용하여 단층 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 180도 미만 구간의 로 데이터를 이용하여 단층 영상을 재구성하는 부분 각도 재구성(PAR, Partial Angle Reconstruction), 180도 + 추가 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 단층 영상을 재구성하는 절반 재구성(half reconstruction), 또는 360도 구간의 로 데이터를 이용하여 단층 영상을 재구성하는 전체 재구성(full reconstruction) 방식을 이용하여 단층 영상을 재구성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 추가 각도는 콘 빔 형태의 엑스레이에서 부채 모양의 꼭지점에서의 각도인 팬(fan) 각도일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 움직임 보정 파라미터는, 비교 영상을 재구성하는데 이용되는 로 데이터의 각도 구간의 크기를 나타낸다. 예를 들면, 처리부(220)는 대상체의 움직임 특성에 따라, 부분 각도 재구성, 절반 재구성, 또는 전체 재구성 방식을 이용할 수 있다. 부분 각도 재구성 방식은 짧은 각도 구간의 로 데이터를 이용하기 때문에, 움직임 아티팩트가 적은 반면에, 일부 방향의 대상체의 에지 정보만을 갖는다. 절반 재구성 및 전체 재구성은 부분 각도 재구성 방식에 비해 긴 각도 구간의 로 데이터를 이용하기 때문에, 모든 방향의 대상체의 에지 정보를 갖는 반면에, 부분 각도 재구성 방식에 비해 움직임 아티팩트가 발생할 가능성이 커진다.
일 실시예에 따르면, 처리부(220)는 움직임 보정 파라미터의 제1 파라미터 설정으로, 0도 이상 180도 미만의 두 개의 각도 구간(410, 412)의 로 데이터로부터 각각 획득된 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 이용할 수 있다. 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상은 부분 각도 재구성 영상일 수 있다. 예를 들면, 제1 각도 구간(410)의 로 데이터로부터 제1 비교 영상이 생성되고, 제2 각도 구간(412)의 로 데이터로부터 제2 비교 영상이 생성될 수 있다. 제1 각도 구간(410) 및 제2 각도 구간(412)은 서로 180도의 각도 차이를 갖는 켤레각 관계를 갖는다. 본 실시예에 따르면, 제1 각도 구간(410) 및 제2 각도 구간(412)에서의 뷰(view)가 동일하므로, 제1 각도 구간(410)에서 대상체(405)를 촬영할 때 감지되는 대상체(405)의 표면(surface)과 제2 각도 구간(412)에서 대상체(405)를 촬영할 때 감지되는 대상체(405)의 표면(surface)은 동일하다.
처리부(220)는 움직임 보정 파라미터의 제2 파라미터 설정으로, 180도 이상 360도 이하의 두 개의 각도 구간(420, 422)의 로 데이터로부터 각각 획득된 제3 비교 영상 및 제4 비교 영상을 이용할 수 있다. 제3 비교 영상 및 제4 비교 영상은 절반 재구성 방식 또는 전체 재구성 방식을 이용하여 재구성된 영상일 수 있다. 예를 들면, 제3 각도 구간(420)의 로 데이터로부터 제3 비교 영상이 생성되고, 제4 각도 구간(422)의 로 데이터로부터 제4 비교 영상이 생성될 수 있다. 제3 각도 구간(420) 및 제4 각도 구간(422)의 각도 차이는 임의로 결정될 수 있다.
제2 파라미터 설정은 온전한 에지 정보를 활용하므로, 제3 비교 영상과 제4 비교 영상은 180도 차이에 국한되지 않고, 임의의 각도 차이를 가질 수 있다. 따라서 180도 차이의 움직임뿐만이 아니고 나머지 각도 차이의 움직임도 검출이 가능하여, 움직임 보정 성능 향상이 가능하다. 또한 두 비교 영상간 시간 간격이 짧을 경우, 선형 모션(linear motion)의 가능성이 높아, 움직임 보정 성능 향상이 가능하고, 특히 호흡에 의해 발생한 복부 움직임과 같이 z축 방향의 큰 모션이 있을 경우, 모든 에지 정보를 사용하는 제2 파라미터 설정이 움직임 보정 성능을 향상시킬 수 있다.
또한 제2 파라미터 설정을 이용하는 경우, 두 개 이상의 시점에 대해 비교 영상을 얻고, 각각의 시간에 대한 움직임 정보를 추정할 수 있어, piecewise-linear 모션의 추정에도 활용이 가능하다. 실제로 복부 촬영 중, 호흡이 발생한 환자의 재구성 영상에서 부분 각도 재구성으로 비교 영상을 얻는 대신, 절반 각도 재구성 영상을 활용한 움직임 보정이 z축 방향의 움직임이 큰 경우에 움직임 보정에 보다 효과적으로 적용 가능함을 확인하였다.
도 5a, 도 5b는 일 실시예에 따라 제1 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 5c, 도 5d는 제2 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a의 각도 구간들 512, 514, 516, 518, 520, 522은 도 5b에서 동일한 참조 번호로 표시되었다. 도 5b의 각 각도 구간을 나타내는 화살표 범위는 FOV(field of view)를 고려한 재구성 범위(recon coverage)를 나타낸다. 또한, 기준선 524 및 526 사이의 구간은 엑스레이 검출부의 각 위치에서 커버 가능한 z축 범위인 로우 커버리지(row coverage)를 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 엑스레이 생성부가 대상체(510) 주변을 회전하면서 나선형 스캔이 수행된다. 처리부(220)는 제1 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 경우, 도 5a에 도시된 바와 같이, 180도 미만의 각도 구간들(512, 514, 516, 518, 520, 522)의 로 데이터를 이용하여 부분 각도 재구성 영상을 생성하여, 비교 영상으로 이용할 수 있다. 처리부(220)는 한 주기 내의 두 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 두 개의 비교 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 512 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상(532)을 재구성하고, 514 각도 구간의 로 데이터로부터 제2 비교 영상(534)을 재구성할 수 있다. 제1 비교 영상(532)과 제2 비교 영상(534)은 동일한 z축 위치에 대응할 수 있다. 512 각도 구간과, 514 각도 구간은 서로 다른 z축 위치를 갖지만, 공통의 z축 위치를 커버하는 row converage 구간을 갖기 때문에, 512 각도 구간과 514 각도 구간의 로 데이터는 동일할 z축 위치에 대한 데이터를 갖는다. 구체적으로, 512 각도 구간과 514 각도 구간은 z축 위치 차이를 가질 수 있지만, 두 각도 구간의 z축 위치 차이는 row coverage 범위 내에 있기 때문에, 동일 z축 위치에 대한 비교 영상을 획득할 수 있다. 또한, 512 각도 구간과 514 각도 구간은 켤레각 관계를 갖기 때문에, 동일 방향의 에지 정보를 갖는다. 따라서 제1 비교 영상(532)과 제2 비교 영상(534)은 동일 z축 위치에 대한 에지 정보를 나타내고, 처리부(220)는 제1 비교 영상(532)과 제2 비교 영상(534)을 비교함에 의해, 대상체의 x, y축 방향의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
처리부(220)는 목표 z축 위치를 포함하는 row coverage를 갖고 켤레각 관계를 갖는 두 각도 구간을 선택하여 부분 각도 재구성된 두 개의 비교 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 516 각도 구간 및 518 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성하거나, 520 각도 구간 및 522 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성할 수 있다. 또한 처리부(220)는 목표 z축 위치에 대해 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성할 수 있다.
도 5c의 각도 구간들 542, 544, 546, 548, 550, 552은 도 5d에서 동일한 참조 번호로 표시되었다. 도 5d의 각 각도 구간을 나타내는 화살표 범위는 FOV를 고려한 재구성 범위(recon coverage)를 나타낸다. 또한, 기준선 554 및 556사이의 구간은 엑스레이 검출부의 각 위치에서 커버 가능한 z축 범위인 로우 커버리지를 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 엑스레이 생성부가 대상체(510) 주변을 회전하면서 나선형 스캔이 수행된다. 처리부(220)는 제2 파라미터 설정으로 대상체를 촬영하는 경우, 도 5c에 도시된 바와 같이, 180도 이상의 각도 구간들(542, 544, 546, 548, 550, 552)의 로 데이터를 이용하여 절반 각도 재구성 영상을 생성하여, 비교 영상으로 이용할 수 있다. 처리부(220)는 두 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 두 개의 비교 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 542 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상(562)을 재구성하고, 544 각도 구간의 로 데이터로부터 제2 비교 영상(564)을 재구성할 수 있다. 제1 비교 영상(562)과 제2 비교 영상(564)은 동일한 z축 위치에 대응할 수 있다. 542 각도 구간과, 544 각도 구간은 서로 다른 z축 위치를 갖지만, 공통의 z축 위치를 커버하는 row converage 구간을 갖기 때문에, 542 각도 구간과 544 각도 구간의 로 데이터는 동일할 z축 위치에 대한 데이터를 갖는다. 구체적으로, 542 각도 구간과 544 각도 구간은 z축 위치 차이를 가질 수 있지만, 두 각도 구간의 z축 위치 차이는 row coverage 범위 내에 있기 때문에, 동일 z축 위치에 대한 비교 영상을 획득할 수 있다. 또한, 제1 비교 영상(562)와 제2 비교 영상(564)는 180도 이상의 각도 구간을 갖기 때문에 모든 방향, 즉 360도 방향에 대해 대상체의 표면(surface)에 의해 나타나는 에지 정보를 갖는다. 따라서 제1 비교 영상(562)과 제2 비교 영상(564)은 동일 z축 위치에 대한 에지 정보를 나타내고, 처리부(220)는 제1 비교 영상(562)과 제2 비교 영상(564)을 비교함에 의해, 대상체의 x, y축 방향의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
처리부(220)는 목표 z축 위치를 포함하는 row coverage를 갖고 켤레각 관계를 갖는 두 각도 구간을 선택하여 부분 각도 재구성된 두 개의 비교 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 처리부(220)는 516 각도 구간 및 518 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성하거나, 520 각도 구간 및 522 각도 구간의 로 데이터로부터 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성할 수 있다. 또한 처리부(220)는 목표 z축 위치에 대해 제1 비교 영상 및 제2 비교 영상을 생성할 수 있다. 제2 파라미터 설정에 따르면, 두 비교 영상을 생성하는 각도 구간의 각 도 차이는 임의로 결정될 수 있고, 처리부(220)는 목표 z축 위치를 포함하는 row coverage를 갖는 두 각도 구간의 로 데이터로부터 두 개의 비교 영상을 생성할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 대상체의 움직임 특성으로, 대상체의 z축 방향의 움직임을 이용한다. 본 실시예에 따르면, 의료 영상 처리 방법은, 로 데이터 또는 재구성 영상으로부터 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출하여, z축 방향의 움직임에 따라 움직임 보정 파라미터를 결정한다.
우선, 의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다(S602). 로 데이터는 의료 영상 처리 방법을 수행하는 해당 장치에서 대상체를 촬영하여 획득되거나, 외부 장치로부터 수신하여 획득될 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 로 데이터 또는 로 데이터를 재구성하여 생성된 재구성 영상으로부터 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출한다(S603). 일 실시예에 따르면, 의료 영상 처리 장치는, 서로 180도의 각도 차이를 갖는 두 개의 프로젝션 데이터를 비교하여 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출할 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 z축 방향의 움직임에 기초하여, 움직임 보정 파라미터를 결정한다(S604, S606, S608). 의료 영상 처리 장치는, z축 방향의 움직임이 기준 값 이상인 경우(S604), 제2 파라미터 설정을 이용하고(S608), 기준값 미만인 경우(S604), 제1 파라미터 설정을 이용한다(S606). 여기서 제1 파라미터 설정은 제2 파라미터 설정보다 비교 영상을 재구성하기 위해 이용되는 각도 구간이 작은 설정이다. 예를 들면, 제1 파라미터 설정은 비교 영상으로 부분 각도 재구성 영상을 이용하고, 제2 파라미터 설정은 비교 영상으로 절반 재구성 영상을 이용한다.
다음으로 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 적어도 두 개의 비교 영상을 재구성한다(S610).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다(S612). 의료 영상 처리 장치는 예를 들면, 적어도 두 개의 비교 영상을 영상 정합하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 움직임 정보는, 예를 들면 2차원 또는 3차원 MVF일 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 움직임 정보를 재구성 과정에 적용하여, 로 데이터로부터 움직임 보상된 단층 영상을 재구성한다(S614). 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 단층 영상 재구성 과정에서, 움직임 정보에 기초하여 레이를 와핑하여 움직임 보상을 수행할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따라 대상체의 z축 방향의 움직임을 검출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
대상체의 복부를 촬영하는 경우, 호흡 모션으로 인해, 대상체의 신체 부위가 x, y축 방향의 움직임뿐만 아니라, z축 방향의 움직임도 갖는다. 예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같이, 복부를 촬영하는 경우, 호흡 모션에 의해 횡경막(730)이 제1 위치(732)와 제2 위치(734) 사이에서 상하로 움직인다. 이와 같이 z축 방향의 움직임이 발생하는 경우, 일부 방향의 에지 정보만을 이용하면 대상체의 z축 방향의 움직임을 보상하는데 한계가 있다. 본 실시예에 따르면, 대상체의 z축 방향의 움직임이 기준값 이상으로 검출되는 경우, 180도 이상의 각도 구간의 로 데이터로부터 비교 영상을 생성하는 제2 파라미터 설정을 이용하여, z축 방향의 움직임까지 보상한다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상 처리 장치는, 서로 180도의 각도 차이를 갖는 두 개의 프로젝션 데이터(710, 720)를 이용하여 z축 방향의 움직임을 검출한다. 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 제1 프로젝션 데이터(710)와 제2 프로젝션 데이터(720) 각각의 z축 위치를 보상하고, 제1 프로젝션 데이터(710)와 제2 프로젝션 데이터(720)를 정합하여, z축 방향의 움직임을 검출할 수 있다. 다른 예로서, 의료 영상 처리 장치는, 로 데이터로부터 절반 재구성 영상 또는 전체 재구성 영상을 재구성하고, 재구성 영상을 이용하여 z축 방향의 움직임을 검출할 수 있다. 의료 영상 처리 장치는, z축 방향의 움직임이 있는 경우, 모든 방향의 에지 정보를 갖는 절반 재구성 영상 또는 전체 재구성 영상을 이용함에 의해, z축 방향의 움직임에 대한 움직임 정보를 획득하고, 영상의 재구성 과정에서 z축 방향의 움직임을 함께 보상하여, 움직임 아티팩트를 보다 효과적으로 감소시킬 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 대상체의 움직임 특성으로, 대상체의 x축 및 y축 방향의 움직임을 이용한다. 본 실시예에 따르면, 의료 영상 처리 방법은, 로 데이터 또는 재구성 영상으로부터 대상체의 x축 및 y축 방향의 움직임을 검출하여, x축 및 y축 방향의 움직임에 따라 움직임 보정 파라미터를 결정한다.
우선, 의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다(S802). 로 데이터는 의료 영상 처리 방법을 수행하는 해당 장치에서 대상체를 촬영하여 획득되거나, 외부 장치로부터 수신하여 획득될 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 로 데이터 또는 로 데이터를 재구성하여 생성된 재구성 영상으로부터 대상체의 x, y축 방향의 움직임을 검출한다(S803). 일 실시예에 따르면, 의료 영상 처리 장치는, 서로 180도의 각도 차이를 갖는 두 개의 프로젝션 데이터를 컨벌루션하여 대상체의 x, y축 방향의 움직임을 검출할 수 있다. 다른 예로서, 의료 영상 처리 장치는, 절반 재구성 또는 전체 재구성 방식으로 재구성된 재구성 영상을 이용하여, x, y 축 방향의 움직임을 검출할 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 x, y축 방향의 움직임에 기초하여, 움직임 보정 파라미터를 결정한다(S804, S806, S808). 의료 영상 처리 장치는, x, y축 방향의 움직임이 기준 값 이상인 경우(S804), 제1 파라미터 설정을 이용하고(S808), 기준값 미만인 경우(S804), 제2 파라미터 설정을 이용한다(S806). 여기서 제1 파라미터 설정은 제2 파라미터 설정보다 비교 영상을 재구성하기 위해 이용되는 각도 구간이 작은 설정이다. 예를 들면, 제1 파라미터 설정은 비교 영상으로 부분 각도 재구성 영상을 이용하고, 제2 파라미터 설정은 비교 영상으로 절반 재구성 영상을 이용한다.
다음으로 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 적어도 두 개의 비교 영상을 재구성한다(S810).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다(S812). 의료 영상 처리 장치는 예를 들면, 적어도 두 개의 비교 영상을 영상 정합하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 움직임 정보는, 예를 들면 2차원 또는 3차원 MVF일 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 움직임 정보를 재구성 과정에 적용하여, 로 데이터로부터 움직임 보상된 단층 영상을 재구성한다(S814). 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 단층 영상 재구성 과정에서, 움직임 정보에 기초하여 레이를 와핑하여 움직임 보상을 수행할 수 있다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는, x, y 방향의 움직임의 크기 또는 속도가 기준값 이상인 경우, 짧은 시간 구간의 로 데이터를 이용해서 시간 해상도가 높은 비교 영상을 생성하고, 움직임 정보를 획득한다. 예를 들면, 심장을 촬영하는 경우, 움직임이 빠르고 복잡하여, 높은 시간 해상도가 필요하다. 본 실시예에 따르면, 심장을 촬영할 때 부분 각도 재구성 영상인 비교 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득함으로써, 비교 영상에 나타나는 정보가 불완전하더라도 높은 시간 해상도의 비교 영상 및 움직임 정보를 획득할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따라 대상체를 촬영한 로 데이터를 나타낸 도면이다.
910 영상 및 920 영상은 심장을 포함하는 부위를 촬영하여 획득한 프로젝션 데이터를 나타낸다. 본 실시예에 따르면, 심장(930)을 촬영하는 경우, z축 방향의 움직임은 상대적으로 적은 반면에, x, y축 방향의 움직임(932, 934)의 크기 및 속도가 상대적으로 크게 나타난다. 본 실시예에 따르면, 부분 각도 재구성 영상을 이용하여 움직임 정보를 구함으로 인해, 빠르고 복잡한 움직임을 갖는 대상체의 움직임 정보를 높은 시간 해상도로 획득하여 움직임 아티팩트를 감소시킬 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따라 비교 영상을 촬영하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 대상체의 x, y 방향의 움직임이 큰 경우, 켤레각 관계를 갖는 제1 각도 구간 및 제2 각도 구간에서 각각 비교 영상을 생성하여 움직임 정보를 획득하고, 추가적으로 제1 각도 구간 및 제2 각도 구간과 각각 90도의 각도 차이를 갖는 제3 각도 구간 및 제4 각도 구간에서 각각 비교 영상을 생성하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 비교 영상은 180도 미만의 각도 구간의 로 데이터로부터 재구성된 부분 각도 재구성 영상이다. 예를 들면, 도 10에 도시된 바와 같이, 대상체 1010을 촬영하는 경우, 의료 영상 처리 장치는 0도에 대응하는 제1 비교 영상 및 180도 에 대응하는 제2 비교 영상으로부터 제1 움직임 정보를 획득하고, 90도에 대응하는 제3 비교 영상 및 270도에 대응하는 제4 비교 영상으로부터 제2 움직임 정보를 획득할 수 있다. 또한, 의료 영상 처리 장치는 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보로부터 최종 움직임 정보를 획득할 수 있다.
부분 각도 재구성 영상은 모든 방향에 대한 에지 정보를 갖지 못하고 일부 방향의 에지 정보만을 갖는다. 본 실시예에 따른 의료 영상 처리 장치는 서로 수직인 각도 구간에 대응되는 두 쌍의 비교 영상을 이용하여 두 세트의 움직임 정보를 획득함에 의해, 모든 또는 거의 모든 방향에 대한 움직임 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 비교 영상, 제2 비교 영상, 제3 비교 영상, 및 제4 비교 영상은 모두 소정의 z 위치를 포함하는 row coverage를 갖는 로 데이터로부터 재구성된 영상일 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 대상체를 촬영할 때 이용된 프로토콜의 종류로부터 대상체의 움직임 특성을 결정한다.
우선, 의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다(S1102). 로 데이터는 의료 영상 처리 방법을 수행하는 해당 장치에서 대상체를 촬영하여 획득되거나, 외부 장치로부터 수신하여 획득될 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영할 때 이용된 프로토콜의 종류에 기초하여, 움직임 보정 파라미터를 결정한다(S1104, S1106, S1108). 의료 영상 처리 장치는, 미리 결정된 기준에 따라, 제1 파라미터 설정을 이용하거나(S1106), 제2 파라미터 설정을 이용한다(S1108). 여기서 제1 파라미터 설정은 제2 파라미터 설정보다 비교 영상을 재구성하기 위해 이용되는 각도 구간이 작은 설정이다. 예를 들면, 제1 파라미터 설정은 비교 영상으로 부분 각도 재구성 영상을 이용하고, 제2 파라미터 설정은 비교 영상으로 절반 재구성 영상을 이용한다.
다음으로 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 적어도 두 개의 비교 영상을 재구성한다(S1110).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다(S1112).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 움직임 정보를 재구성 과정에 적용하여, 로 데이터로부터 움직임 보상된 단층 영상을 재구성한다(S1114). 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 단층 영상 재구성 과정에서, 움직임 정보에 기초하여 레이를 와핑하여 움직임 보상을 수행할 수 있다.
의료 영상 처리 장치는, 대상체에 따라 미리 설정된 촬영 방식인 프로토콜을 이용한다. 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는, 움직임이 빠른 부위(예를 들면, 심장)를 촬영하는 경우, 낮은 피치로 좁은 간격을 갖는 경로의 나선형 스캔을 수행하는 프로토콜을 이용하고, 움직임이 적은 넓은 부위(예를 들면, 흉/복부)를 촬영하는 경우, 높은 피치(예를 들면, 피치 0.5 이상)로 넓은 간격을 갖는 경로의 나선형 스캔을 수행하는 프로토콜을 이용할 수 있다. 즉, 프로토콜은 대상체의 움직임 특성을 반영할 수 있고, 본 실시예는 프로토콜에 따라 대상체의 움직임 특성을 판단하여, 움직임 보정 파라미터를 결정한다. 그런데 높은 피치로 스캔하는 경우, z축 슬라이스에 따라 에지의 방향이 달라지게 된다. 만약 이 경우, 호흡과 같이 z축 방향으로의 큰 모션이 발생한다면, 에지의 방향이 다른 슬라이스 간에 모션의 추정이 불가능하여 모션 추정의 정확도가 낮아지게 된다. 만약 매 180도 간격으로 모든 부분 재구성 영상을 비교 영상으로서 배치할 경우, z축 위치에 관계없이 모두 동일한 에지 방향을 갖게 되어 에지 방향에 따른 모션 추정 정확도 저하의 문제를 피할 수 있지만, 피치가 높을 경우 180도 간격으로 모든 슬라이스에 대해 부분 각도 재구성 영상을 재구성할 수 없게 되어 정밀한 모션 보정이 어려워진다.
의료 영상 처리 장치가 스캐너를 포함하여 구성되는 경우, 프로토콜에 대한 정보는 해당 장치에서 획득될 수 있다. 다른 실시예로서, 의료 영상 처리 장치가 외부 장치로부터 로 데이터를 수신하는 경우, 의료 영상 처리 장치는 프로토콜에 대한 정보를 외부 장치로부터 수신하거나, 로 데이터에 임베디드된 정보로부터 획득할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따라 미리 결정된 프로토콜에 따른 움직임 보정 파라미터를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 도 12에 도시된 바와 같이 룩업 테이블 형태로 프로토콜에 따라 움직임 보정 파라미터가 미리 설정될 수 있다. 다른 실시예로서 사용자에 의해 프로토콜에 따른 움직임 보정 파라미터가 설정되는 것도 가능하다.
도 13은 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 동일한 로 데이터를 이용하여 단층 영상을 재구성 할 때, z축 구간에 따라 서로 다른 움직임 보정 파라미터를 이용할 수 있다. Z축 구간에 따라 대상체의 부위 및 움직임 특성이 다른 경우, z축 구간에 따라 서로 다른 움직임 보정 파라미터를 이용함으로써, 움직임 아티팩트를 보다 효과적으로 감소시킬 수 있다.
우선, 의료 영상 처리 장치는 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다(S1302). 로 데이터는 의료 영상 처리 방법을 수행하는 해당 장치에서 대상체를 촬영하여 획득되거나, 외부 장치로부터 수신하여 획득될 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 대상체의 로 데이터 또는 로 데이터를 재구성하여 생성된 재구성 영상을 이용하여 세그멘테이션 처리를 수행한다(S1304). 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는 영상 정합 또는 객체 인식 방법을 이용하여, 로 데이터 또는 재구성 영상으로부터 각 신체 부위를 인식하여 세그멘테이션을 수행할 수 있다.
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 세그멘테이션 결과에 기초하여, 움직임 보정 파라미터를 결정한다(S1306). 의료 영상 처리 장치는, 각 신체 부위에 대해 미리 설정된 움직임 보정 파라미터에 대한 정보를 이용하여, 각 신체 부위에 해당하는 z축 구간에 미리 설정된 움직임 보정 파라미터를 적용할 수 있다. 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는, 심장에 해당하는 z축 구간에 대해 제1 파라미터 설정을 이용하고, 심장 이외의 복부에 해당하는 z축 구간에 대해 제2 파라미터 설정을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, z축 구간에 따라 움직임 보정 파라미터를 다르게 이용하는 경우, 제1 파라미터 설정에서의 비교 영상들 사이의 각도 차이를 180도로 설정하고, 제2 파라미터 설정에서의 비교 영상들 사이의 각도 차이도 180도로 설정할 수 있다. 제2 파라미터 설정은 비교 영상들 사이에 임의의 각도 차이를 가질 수 있지만, z축 구간에 따라 움직임 보정 파라미터 설정을 다르게 하는 경우, 제2 파라미터 설정에서의 비교 영상들 사이의 각도 차이가 제1 파라미터 설정에서의 비교 영상들 사이의 각도 차이와 동일하도록 설정한다.
다음으로 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 적어도 두 개의 비교 영상을 재구성한다(S1308).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 결정된 움직임 보정 파라미터를 이용하여 재구성된 비교 영상을 이용하여, 움직임 정보를 획득한다(S1310).
다음으로, 의료 영상 처리 장치는 움직임 정보를 재구성 과정에 적용하여, 로 데이터로부터 움직임 보상된 단층 영상을 재구성한다(S1312).
도 14는 일 실시예에 따라 z 축 구간에 따라 움직임 보정 파라미터를 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 세그멘테이션 결과에 따라, z축 위치 별로 움직임 보정 파라미터가 설정된다. 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는, 도 14에 도시된 바와 같이, 심장을 포함하는 제1 z축 구간(1420)에 대해서는 제1 파라미터 설정을 이용하고, 심장 이외의 복부 부위에 해당하는 제2 z축 구간(1430)에 대해서는 제2 파라미터 설정을 이용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 세그멘테이션 결과에 따라 각 신체 부위를 나타내는 볼륨(1440)이 설정되고, 각 볼륨(1440)에 대해, 움직임 보정 파라미터가 설정될 수 있다. 이러한 경우, 해당 볼륨(1440)에 대응하는 z축 구간에 대한 로 데이터에 설정된 움직임 보정 파라미터가 적용될 수 있다. 예를 들면, 심장에 해당하는 볼륨(1440)이 설정되고, 폐에 해당하는 볼륨이 설정되고, 횡경막을 포함하는 복부에 해당하는 볼륨이 설정될 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따라, 제2 파라미터 설정에서 움직임 정보를 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
제2 파라미터 설정을 이용하는 경우, 임의의 각도 차이를 갖는 두 개 이상의 비교 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 도 15에 도시된 바와 같이, 제1 시점에 해당하는 제1 로 데이터(volume 1), 제2 시점에 해당하는 제2 로 데이터(volume 2), 제3 시점에 해당하는 제3 로 데이터(volume 3)를 이용하여, 제1 시점과 제2 시점 사이의 움직임 정보(MVF1), 제2 시점과 제3 시점 사이의 움직임 정보(MVF2)를 획득할 수 있다. 제1 로 데이터, 제2 로 데이터, 및 제3 로 데이터는 서로 오버랩 되는 각도 구간을 갖는 것도 가능하다. 제1 로 데이터, 제2 로 데이터, 및 제3 로 데이터는 180도 이상 360도 미만의 각도 구간을 가질 수 있다. 본 실시예에 따르면, 임의의 시간 구간에 대한 움직임 정보를 획득할 수 있기 때문에, 보간 등의 처리를 통해 움직임 정보를 추정하는 처리 없이, 목표 시점의 움직임 정보를 정확하게 획득할 수 있는 효과가 있다. 예를 들면, 의료 영상 처리 장치는, 목표 슬라이스(volume 2)에 해당하는 z축 위치를 포함하는 row coverage 구간을 갖는 이전 시점의 로 데이터(volume 1) 및 이후 시점의 로 데이터(volume 3)을 이용하여, MVF1 및 MVF2를 산출하고, MVF1 및 MVF 2를 이용하여 목표 슬라이스(volume 2)에서의 움직임 아티팩트를 보정할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 임의의 위상까지의 움직임 정보를 보간 등의 방법을 통해 산출할 수 있어, 목표 슬라이스는 임의로 선택될 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 상기 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 상기 명령어는 프로세서에 의해 실행되었을 때, 개시된 실시예들의 소정의 동작들을 수행할 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
100, 100a: 의료 영상 처리 장치
210: 데이터 획득부
220: 처리부
210: 데이터 획득부
220: 처리부
Claims (20)
- 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 데이터 획득부; 및
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하고, 상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 처리부를 포함하는 의료 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터는 상기 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 이용할 로 데이터의 각도 구간 및 시간 구간(duration) 중 적어도 하나를 포함하는, 의료 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리부는, 상기 로 데이터 및 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜의 종류 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상체의 움직임 특성을 결정하는, 의료 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 대상체의 움직임 특성은 상기 대상체의 주된 움직임 방향인, 의료 영상 처리 장치. - 제4항에 있어서,
상기 처리부는, 서로 다른 시점의 적어도 두 개의 프로젝션 데이터를 비교하여, 상기 대상체의 주된 움직임 방향을 측정하는, 의료 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터는, 0도 보다 크고 180도보다 작은 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제1 파라미터 설정, 및 180도 이상 360도 이하의 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제2 파라미터 설정을 포함하는, 의료 영상 처리 장치. - 제6항에 있어서,
상기 처리부는, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 심장을 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 폐 또는 복부를 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용하는, 의료 영상 처리 장치. - 제6항에 있어서,
상기 처리부는, 상기 로 데이터에 기초하여, 상기 대상체의 움직임을 측정하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값보다 작은 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값 이상인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용하는, 의료 영상 처리 장치. - 제6항에 있어서,
상기 처리부는, 상기 제1 파라미터 설정을 이용하는 경우, 180도의 각도 차이를 갖는 적어도 한 쌍의 비교 영상을 이용하고, 상기 제2 파라미터 설정을 이용하는 경우, 0도보다 크고 360도보다 작은 각도 차이를 갖는 적어도 두 개의 비교 영상을 이용하는, 의료 영상 처리 장치. - 제9항에 있어서,
목표 위상은 상기 적어도 두 개의 비교 영상의 위상들 중 두 위상의 사이에 위치하는, 의료 영상 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리부는, 상기 로 데이터 또는 상기 로 데이터를 재구성한 영상을 세그멘테이션(segmentation)하고, 상기 세그멘테이션 결과에 기초하여 각 영역에 따라 움직임 보정 파라미터를 결정하는, 의료 영상 처리 장치. - 대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 단계;
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성 에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계;
상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하는 단계; 및
상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 단계를 포함하는 의료 영상 처리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터는 상기 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성에 이용할 로 데이터의 각도 구간 및 시간 구간(duration) 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상 처리 방법.
- 제12항에 있어서,
상기 로 데이터 및 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜의 종류 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상체의 움직임 특성을 측정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 대상체의 움직임 특성은 상기 대상체의 주된 움직임 방향인, 의료 영상 처리 방법. - 제15항에 있어서,
서로 다른 시점의 적어도 두 개의 프로젝션 데이터를 비교하여, 상기 대상체의 주된 움직임 방향을 측정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터는, 0도 보다 크고 180도보다 작은 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제1 파라미터 설정, 및 180도 이상 360도 이하의 각도 구간의 로 데이터를 이용하여 영상을 재구성하는 제2 파라미터 설정을 포함하는, 의료 영상 처리 방법. - 제17항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계는, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 심장을 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 대상체를 촬영할 때 수행된 프로토콜이 폐 또는 복부를 촬영하는 프로토콜인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용하도록 결정하는, 의료 영상 처리 방법. - 제17항에 있어서,
상기 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계는, 상기 로 데이터에 기초하여, 상기 대상체의 움직임을 측정하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값보다 작은 경우 상기 제1 파라미터 설정을 이용하고, 상기 움직임의 크기 또는 속도가 기준값 이상인 경우 상기 제2 파라미터 설정을 이용하도록 결정하는, 의료 영상 처리 방법. - 프로세서에 의해 판독되어 수행되었을 때, 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로서, 상기 의료 영상 처리 방법은,
대상체를 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득하는 단계;
상기 대상체의 움직임 특성에 기초하여, 움직임 정보를 획득하는데 이용할 영상의 재구성 에 사용되는 움직임 보정 파라미터를 결정하는 단계;
상기 결정된 움직임 보정 파라미터에 기초하여 재구성된 영상을 이용하여 움직임 정보를 획득하는 단계; 및
상기 움직임 정보를 이용하여 상기 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160133075A KR20180041007A (ko) | 2016-10-13 | 2016-10-13 | 의료 영상 처리 장치 및 방법 |
| EP17195380.5A EP3320845A1 (en) | 2016-10-13 | 2017-10-09 | Method and apparatus for processing medical image |
| US15/782,796 US10631827B2 (en) | 2016-10-13 | 2017-10-12 | Method and apparatus for processing medical image |
| CN201710953126.4A CN107945850B (zh) | 2016-10-13 | 2017-10-13 | 用于处理医学图像的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160133075A KR20180041007A (ko) | 2016-10-13 | 2016-10-13 | 의료 영상 처리 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180041007A true KR20180041007A (ko) | 2018-04-23 |
Family
ID=60043059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160133075A KR20180041007A (ko) | 2016-10-13 | 2016-10-13 | 의료 영상 처리 장치 및 방법 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10631827B2 (ko) |
| EP (1) | EP3320845A1 (ko) |
| KR (1) | KR20180041007A (ko) |
| CN (1) | CN107945850B (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020106092A1 (ko) * | 2018-11-23 | 2020-05-28 | 연세대학교 산학협력단 | 생체 4차원 영상 획득에서 볼륨 내 움직임 및 측정 시각 동시 보정 방법 및 장치 |
| KR20210105721A (ko) | 2020-02-19 | 2021-08-27 | 주식회사 삼우인터네셔널 | 의료 영상 처리 시스템 및 이를 이용한 의료 영상 처리 방법 |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11076823B2 (en) * | 2017-06-28 | 2021-08-03 | Canon Medical Systems Corporation | X-ray CT apparatus including a photon-counting detector and circuitry configured to set a control parameter corresponding to a position of each detecting element in the photon-counting detector |
| CN110458817B (zh) * | 2019-08-05 | 2023-07-18 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 医学图像的质量预测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111915516B (zh) * | 2020-07-21 | 2024-03-08 | 东软医疗系统股份有限公司 | 运动补偿方法、装置、ct设备及ct系统 |
| EP4178446A4 (en) * | 2020-08-10 | 2023-06-07 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | IMAGING SYSTEMS AND METHODS |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6904118B2 (en) * | 2002-07-23 | 2005-06-07 | General Electric Company | Method and apparatus for generating a density map using dual-energy CT |
| WO2004114063A2 (en) * | 2003-06-13 | 2004-12-29 | Georgia Tech Research Corporation | Data reconstruction using directional interpolation techniques |
| US7813783B2 (en) * | 2006-11-02 | 2010-10-12 | General Electric Company | Methods and systems for attenuation correction in medical imaging |
| US8219374B1 (en) * | 2007-02-21 | 2012-07-10 | University Of Central Florida Research Foundation, Inc. | Symbolic switch/linear circuit simulator systems and methods |
| WO2010095065A1 (en) * | 2009-02-17 | 2010-08-26 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Functional imaging |
| US8761478B2 (en) | 2009-12-15 | 2014-06-24 | General Electric Company | System and method for tomographic data acquisition and image reconstruction |
| US8478013B2 (en) | 2010-05-25 | 2013-07-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Automatic motion map generation in helical CT |
| JP5912237B2 (ja) | 2010-08-10 | 2016-04-27 | 株式会社東芝 | Ｘ線ｃｔ装置及び、ｘ線ｃｔ装置の信号処理プログラム |
| JP5725885B2 (ja) | 2011-01-27 | 2015-05-27 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線ｃｔ装置 |
| DE102013217351B4 (de) * | 2013-08-30 | 2023-05-11 | Siemens Healthcare Gmbh | Bildbasierte Bewegungskompensation von Bilddaten |
| US9576391B2 (en) * | 2014-02-21 | 2017-02-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Tomography apparatus and method of reconstructing a tomography image by the tomography apparatus |
| KR20150099375A (ko) | 2014-02-21 | 2015-08-31 | 삼성전자주식회사 | 컴퓨터 단층 촬영 장치 및 그에 따른 ct 영상 복원 방법 |
| US9959631B2 (en) * | 2014-02-21 | 2018-05-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Tomography apparatus and method for reconstructing tomography image thereof |
| JP6510198B2 (ja) * | 2014-08-19 | 2019-05-08 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
| US9836861B2 (en) * | 2014-12-12 | 2017-12-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Tomography apparatus and method of reconstructing tomography image |
| KR101665513B1 (ko) * | 2015-01-30 | 2016-10-12 | 삼성전자 주식회사 | 컴퓨터 단층 촬영 장치 및 그에 따른 ct 영상 복원 방법 |
| KR101725891B1 (ko) | 2015-08-05 | 2017-04-11 | 삼성전자주식회사 | 단층 영상 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법 |
| KR101698850B1 (ko) | 2016-04-15 | 2017-01-23 | 연세대학교 산학협력단 | 의료 영상 장치 및 그의 영상 보정 방법 |
-
2016
- 2016-10-13 KR KR1020160133075A patent/KR20180041007A/ko not_active Application Discontinuation
-
2017
- 2017-10-09 EP EP17195380.5A patent/EP3320845A1/en not_active Withdrawn
- 2017-10-12 US US15/782,796 patent/US10631827B2/en active Active
- 2017-10-13 CN CN201710953126.4A patent/CN107945850B/zh active Active
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020106092A1 (ko) * | 2018-11-23 | 2020-05-28 | 연세대학교 산학협력단 | 생체 4차원 영상 획득에서 볼륨 내 움직임 및 측정 시각 동시 보정 방법 및 장치 |
| KR20210105721A (ko) | 2020-02-19 | 2021-08-27 | 주식회사 삼우인터네셔널 | 의료 영상 처리 시스템 및 이를 이용한 의료 영상 처리 방법 |
| KR20210110281A (ko) | 2020-02-19 | 2021-09-07 | 주식회사 삼우인터네셔널 | 의료 영상 처리 시스템 및 이를 이용한 의료 영상 처리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20180103930A1 (en) | 2018-04-19 |
| CN107945850A (zh) | 2018-04-20 |
| CN107945850B (zh) | 2023-09-01 |
| US10631827B2 (en) | 2020-04-28 |
| EP3320845A1 (en) | 2018-05-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3143935B1 (en) | Tomography apparatus and method of reconstructing tomography images | |
| CN107945850B (zh) | 用于处理医学图像的方法和装置 | |
| US10213179B2 (en) | Tomography apparatus and method of reconstructing tomography image | |
| CN106920265B (zh) | 计算机断层扫描图像重建方法及装置 | |
| KR20150043204A (ko) | 윤곽 데이터로 영상 데이터를 재구성 | |
| KR20160107799A (ko) | 단층 영상 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법 | |
| KR101665513B1 (ko) | 컴퓨터 단층 촬영 장치 및 그에 따른 ct 영상 복원 방법 | |
| US10032295B2 (en) | Tomography apparatus and method of processing tomography image | |
| US9836861B2 (en) | Tomography apparatus and method of reconstructing tomography image | |
| CN102335004A (zh) | 用于进行血管造影检查的方法和计算机断层造影设备 | |
| KR20200095740A (ko) | 의료 영상 장치 및 그 제어방법 | |
| KR101946576B1 (ko) | 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 | |
| KR20170105876A (ko) | 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 재구성 방법 | |
| EP2862517A1 (en) | Computed tomography apparatus and method of controlling x-ray by using the same | |
| US20190192091A1 (en) | Method and apparatus for performing computed tomography (ct) imaging by injecting contrast medium | |
| US20200226800A1 (en) | Tomographic imaging apparatus and method of generating tomographic image | |
| KR20160065674A (ko) | 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 | |
| US9858688B2 (en) | Methods and systems for computed tomography motion compensation | |
| JP2007143954A (ja) | 断面像再構成装置およびそれを用いたｘ線撮影装置 | |
| KR20180063753A (ko) | 의료 영상 장치 및 동작 방법 | |
| KR20180054020A (ko) | 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 | |
| CN107341836B (zh) | 一种ct螺旋扫描图像重建方法及装置 | |
| US20200167977A1 (en) | Tomographic image processing apparatus and method, and computer program product | |
| KR20160072004A (ko) | 단층 촬영 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E601 | Decision to refuse application |