KR20180063773A - 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 - Google Patents

혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20180063773A
KR20180063773A KR1020160178108A KR20160178108A KR20180063773A KR 20180063773 A KR20180063773 A KR 20180063773A KR 1020160178108 A KR1020160178108 A KR 1020160178108A KR 20160178108 A KR20160178108 A KR 20160178108A KR 20180063773 A KR20180063773 A KR 20180063773A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
matching
blood vessel
characteristic information
dimensional
rigid body
Prior art date
Application number
KR1020160178108A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101900679B1 (ko
Inventor
강승우
박태용
신용빈
임선혜
구교영
정희렬
이정진
Original Assignee
숭실대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 숭실대학교산학협력단 filed Critical 숭실대학교산학협력단
Publication of KR20180063773A publication Critical patent/KR20180063773A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101900679B1 publication Critical patent/KR101900679B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/503—Clinical applications involving diagnosis of heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Clinical applications
    • A61B6/504—Clinical applications involving diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. 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

Abstract

혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은, 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 단계; 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 단계; 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 단계; 및 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 움직임이 큰 심장의 3D CT 심혈관 대해서도 정확하고 신속한 자동 정합이 가능하다.

Description

혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치{METHOD FOR 3D CORONARY REGISTRATION BASED ON VESSEL FEATURE, RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상 간의 정합을 자동으로 수행하기 위한 기술에 관한 것이다.
최근 서구식 식생활, 평균수명의 연장, 운동부족 등의 원인으로 관상동맥 질환 환자가 급격하게 증가하면서, 이 질환의 진단 및 치료 과정에 도움을 주는 컴퓨터 보조 기술의 필요성도 증가하고 있다. 관상동맥 질환은 관상동맥에 노폐물이 생겨 혈관이 좁아지거나 폐쇄되어 심근에 대사요구를 충족시키지 못하여 발생하는 질환이다.
관상동맥 질환에 대한 대표적 치료방법으로, 금속 그물망인 스텐트를 병변에 삽입하여 전개시킴으로써 협착을 완화시키는 스텐트 삽입술이 이용되고 있다. 스텐트 삽입술은 비수술적 치료방법으로 최소한의 절개와 마취, 침습적 조작을 이용하기 때문에 환자가 느끼는 육체적, 정신적, 경제적 부담이 적다는 장점이 있다.
이 경우, 시술 후 외래에서 주기적으로 CT 촬영을 시행하여 치료 효과를 판정하고 새로운 병변 유무를 검사하게 된다. 이를 위하여 동일 환자의 시간차를 두고 촬영한 3D CT 심혈관 조영 영상 간 분석이 효율적으로 이루어져야 한다. 하지만 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따른 영상 간 차이로 인해 분석을 수작업으로 하는데 어려움이 있다.
이러한 단점을 보완하기 위하여 동일 환자의 시간차를 두고 촬영된 일련의 3D CT 심혈관 조영 영상과 같이 많은 정보를 자동으로 처리하고, 이를 활용하는 진단 보조 기술에 대한 연구가 필요하다. 이와 관련된 종래 기술로는 간, 뇌 등의 움직임이 적거나 거의 없는 장기들의 혈관 정합 기술들이 있다.
종래 기술들은 움직임이 적은 장기들의 3D 혈관 정합에 초점이 맞춰져 있다. 이들은 주된 정합 기법으로 ICP(Iterative Closest Point) 정합 기법을 채택하여 지역적 오류에 빠지질 위험이 있다.
KR 1655910 B1 KR 1059312 B1
John H. Hipwell, Intensity-Based 2-D-3-D Registration of Cerebral Angiograms, IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL.22, NO.11
이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은, 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 단계; 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 단계; 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 단계; 및 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계는, 각 혈관 구조에 대한 지역적 정합을 반복적으로 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계는, 혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로 비강체 정합을 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 단계는, 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된 바운딩 박스를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 단계는, 상기 3차원 거리 맵에서 상기 혈관의 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되는 최적화 기법을 적용할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 단계는, 변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 단계; 상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 혈관 특징 정보를 추출하는 단계; 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 단계; 및 상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 혈관 특징 정보는 세그먼트들 간의 두께, 기울기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
상기한 본 발명의 또 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치는, 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 초기 정합부; 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 강체 정합부; 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 유사도 비교부; 및 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 수행하는 비강체 정합부를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 비강체 정합부는, 혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로, 각 혈관 구조에 대한 지역적 정합을 반복적으로 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 초기 정합부는, 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된 바운딩 박스를 설정할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 강체 정합부는, 상기 3차원 거리 맵에서 상기 혈관의 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되는 최적화 기법을 적용할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 유사도 비교부는, 변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 후보군 설정부; 상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 두께, 기울기 중 적어도 하나를 포함하는 혈관 특징 정보를 추출하는 특징 추출부; 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 유사도 측정부; 및 상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 매칭부를 포함할 수 있다.
이와 같은 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법에 따르면, 시간차를 두고 촬영된 동일 환자의 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 유사성 비교를 통해 자동 정합을 수행한다. 본 발명은, 움직임이 큰 심장의 3D CT 심혈관 모델 정합에 특화되어있으며, 두께, 기울기 등 혈관 특징 정보를 활용한 정합을 통해 빠른 수행시간을 보장함과 동시에 지역적 오류에 빠질 위험을 줄였다.
또한, 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따른 차이로 인한 수작업 분석의 어려움을 개선함과 동시에 자동화 기술 도입을 통한 다량의 데이터 처리가 용이한 진단 보조 기술로서 유용하게 활용될 수 있다.
또한, 환자의 병변 진행상황이나 시술 후 경과를 확인하기 위한 추적 연구(Follow-up Study) 기술로서 활용될 수 있다. 나아가, 4D(3D+ t) 데이터 생성 시 인접 시점 사이의 보간 모델 생성 기술로서 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법의 흐름도이다.
도 2는 혈관 간 매칭을 수행하는 단계의 상세한 흐름도이다.
도 3은 바운딩 박스를 통한 전역적 이동 변위 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 3차원 거리 맵 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 3차원 CT 심혈관 조영 영상의 혈관 매칭 정보 기반 샘플링을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 5의 일부를 확대한 도면이다.
도 7 및 도 8은 비강체 정합을 설명하기 위한 예시 도면들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치의 블록도이다.
도 10은 도 9의 유사도 비교부의 상세 블록도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법의 흐름도이다. 도 2는 혈관 간 매칭을 수행하는 단계의 상세한 흐름도이다.
본 발명에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은, 시간차를 두고 촬영한 3차원(이하, 3D) CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상 간 수작업 분석의 어려움을 개선하기 위해 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 자동 정합을 수행하는 기법이다.
본 발명에서는 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 자동 정합을 위해 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT 심혈관 조영 영상을 강체 정합, 혈관 간 혈관 특징 정보를 활용한 유사성 비교, 비강체 정합을 수행하는 단계로 이루어진다. 이를 통해, 본 발명은 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 두 개의 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 정합을 자동으로 수행한다. 이하, 도면을 참고하여 보다 구체적으로 설명한다.
본 발명에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합을 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)에 의해 실행될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은, 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행한다(단계 S10).
동일 환자의 시간차를 두고 촬영된 3D CT 심혈관 조영 영상에서 심혈관의 위치는 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서, 초기정합을 통한 전역적 보정이 필요하다.
본 발명에서는 초기 정합 과정과 정밀 정합 과정의 두 단계의 강체 정합을 수행한다. 먼저, 정합의 수행시간을 단축하고 전역적 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스를 이용한 초기 정합을 수행한다.
도 3을 참조하면, 정합 과정에서의 기하학적 변환을 고려한 소정의 이동 변위(d)만큼 거리적으로 확장된 바운딩 박스를 설정한다. 예를 들어, 바운딩 박스는 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된다.
다시 말해, 바운딩 박스는 최대 이동 변위의 3차원 좌표(xmax, ymax, zmax)에 소정의 이동 변위(d)를 각각 더한 좌표들(xmax+d, ymax+d, zmax+d) 및 최소 이동 변위의 3차원 좌표(xmin, ymin, zmin)에 소정의 이동 변위(d)를 각각 뺀 좌표들(xmin-d, ymin-d, zmin-d)로 생성될 수 있다.
상기 3D CT 심혈관 조영 영상에 바운딩 박스가 설정되면, 정밀 정합을 수행한다. 구체적으로, 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성한다(단계 S30).
도 4를 참조하면, 단계 S10에서 설정한 바운딩 박스 내에서, 거리 맵 생성을 위해 심혈관의 중심선을 기준으로, 주변 인접 영역에 대하여 지역적 거리 전파를 수행한다. 이때, 초기 정합을 통해 전역적 이동 변위를 보정하기 때문에 전체 영상 영역에 대한 거리 맵 생성이 불필요하고, 이는 거리 맵 생성 시간을 단축할 수 있음을 의미한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 혈관의 이동 변위는 그 깊이에 따라 단계적인 명암도 차이로 구별할 수 있다.
이때, 생성된 거리 맵을 활용하여 혈관 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되도록 최적화 기법을 적용한 강체 변환을 수행함으로써 정밀 정합을 수행할 수 있다.
상기 3차원 거리 맵이 완성되면, 상기 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행한다(단계 S50).
본 발명에서는 명암도 변화에 강건하면서도 빠른 수행속도를 위해 혈관 특징 정보를 활용한 특징 기반 유사성 비교 방법을 사용하여, 두 3D CT 심혈관 조영 영상의 혈관 간 유사도를 비교한다.
동일 환자의 시간차를 두고 촬영한 두 3D CT 심혈관 조영 영상을 강체 정합하면, 매칭되어야 하는 세그먼트(Segment)들은 서로 인접하다고 가정한다. 따라서, 변환될 영상의 혈관 세그먼트를 중심으로 일정 영역 이내에 들어오는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정한다.
단순히 인접 정보만을 사용하면 불필요한 후보군이 존재할 수 있으므로, 후보군을 선별하는 과정이 필요하다. 이를 위해 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 두께, 기울기 등 혈관 특징 정보 기반 유사도 비교를 진행한다. 이렇게 측정된 유사도 비교 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립한다.
도 2를 참조하여, 혈관 간 매칭을 수행 단계(단계 S50)를 구체적으로 설명하면, 변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 단계(단계 S51), 상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 혈관 특징 정보를 추출하는 단계(단계 S53), 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 단계(단계 S55) 및 상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 단계(단계 S57)를 포함한다.
상기 혈관 간 매칭(단계 S50)이 완료되면, 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 비강체 정합을 진행한다(단계 S70). 이러한 비강체 정합은 각 혈관 구조에 대해 지역적으로 계층적 또한 반복적으로 진행될 수 있다(단계 S90).
이때, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 단계 S50를 통해 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용할 수 있다. 이에 따라, 두 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 비강체 정합 정확도를 유지하며 수행 속도를 향상시킬 수 있다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 본 발명은 혈류 방향에 따른 자연스러운 형태의 비강체 정합을 위해 혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로 비강체 정합을 진행할 수 있다.
이때, 상위 레벨에서 진행된 혈관의 비강체 변형을 하위 레벨에 전파하여 전체적인 비강체 정합 과정이 실제 혈관의 토폴로지(Topology) 정보를 유지할 수 있도록 한다. 또한, 혈관의 변형을 정확하고 자연스럽게 수행하기 위하여 각 혈관 구조에 대해 반복적으로 지역적(Local) 정합을 수행한다.
이에 따라, 본 발명은 움직임이 큰 심장의 3D CT 심혈관 모델 정합에 특화되어있으며, 두께, 기울기 등 혈관 특징 정보를 활용한 정합을 통해 빠른 수행시간을 보장함과 동시에 지역적 오류에 빠질 위험을 줄일 수 있다.
또한, 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따른 차이로 인한 수작업 분석의 어려움을 개선함과 동시에 자동화 기술 도입을 통한 다량의 데이터 처리가 용이한 진단 보조 기술로서 유용하게 활용될 수 있으며, 환자의 병변 진행상황이나 시술 후 경과를 확인하기 위한 추적 연구(Follow-up Study) 기술로서 활용될 수 있다.
이와 같은, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치의 블록도이다. 도 10은 도 9의 유사도 비교부의 상세 블록도이다.
본 발명에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치(10, 이하 장치)는 시간차를 두고 촬영한 3차원(이하, 3D) CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상 간 수작업 분석의 어려움을 개선하기 위해 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 자동 정합을 수행한다.
도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 장치(10)는 초기 정합부(100), 강체 정합부(300), 유사도 비교부(500) 및 비강체 정합부(700)를 포함한다.
본 발명의 상기 장치(10)는 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합을 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)가 설치되어 실행될 수 있으며, 상기 초기 정합부(100), 상기 강체 정합부(300), 상기 유사도 비교부(500) 및 상기 비강체 정합부(700)의 구성은 상기 장치(10)에서 실행되는 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합을 수행하기 위한 소프트웨어에 의해 제어될 수 있다.
상기 장치(10)는 별도의 단말이거나 또는 단말의 일부 모듈일 수 있다. 또한, 상기 초기 정합부(100), 상기 강체 정합부(300), 상기 유사도 비교부(500) 및 상기 비강체 정합부(700)의 구성은 통합 모듈로 형성되거나, 하나 이상의 모듈로 이루어 질 수 있다. 그러나, 이와 반대로 각 구성은 별도의 모듈로 이루어질 수도 있다.
상기 장치(10)는 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 상기 장치(10)는, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
상기 장치(10)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
상기 초기 정합부(100)는 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행한다,
동일 환자의 시간차를 두고 촬영된 3D CT 심혈관 조영 영상에서 심혈관의 위치는 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서, 초기정합을 통한 전역적 보정이 필요하다.
본 발명에서는 초기 정합 과정과 정밀 정합 과정의 두 단계의 강체 정합을 수행한다. 먼저, 정합의 수행시간을 단축하고 전역적 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스를 이용한 초기 정합을 수행한다.
도 3을 참조하면, 정합 과정에서의 기하학적 변환을 고려한 소정의 이동 변위(d)만큼 거리적으로 확장된 바운딩 박스를 설정한다. 예를 들어, 바운딩 박스는 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된다.
다시 말해, 바운딩 박스는 최대 이동 변위의 3차원 좌표(xmax, ymax, zmax)에 소정의 이동 변위(d)를 각각 더한 좌표들(xmax+d, ymax+d, zmax+d) 및 최소 이동 변위의 3차원 좌표(xmin, ymin, zmin)에 소정의 이동 변위(d)를 각각 뺀 좌표들(xmin-d, ymin-d, zmin-d)로 생성될 수 있다.
상기 강체 정합부(300)는 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성한다.
도 4를 참조하면, 단계 S10에서 설정한 바운딩 박스 내에서, 거리 맵 생성을 위해 심혈관의 중심선을 기준으로, 주변 인접 영역에 대하여 지역적 거리 전파를 수행한다. 이때, 초기 정합을 통해 전역적 이동 변위를 보정하기 때문에 전체 영상 영역에 대한 거리 맵 생성이 불필요하고, 이는 거리 맵 생성 시간을 단축할 수 있음을 의미한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 혈관의 이동 변위는 그 깊이에 따라 단계적인 명암도 차이로 구별할 수 있다.
이때, 생성된 거리 맵을 활용하여 혈관 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되도록 최적화 기법을 적용한 강체 변환을 수행함으로써 정밀 정합을 수행할 수 있다.
상기 유사도 비교부(500)는 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행한다.
본 발명에서는 명암도 변화에 강건하면서도 빠른 수행속도를 위해 혈관 특징 정보를 활용한 특징 기반 유사성 비교 방법을 사용하여, 두 3D CT 심혈관 조영 영상의 혈관 간 유사도를 비교한다.
동일 환자의 시간차를 두고 촬영한 두 3D CT 심혈관 조영 영상을 강체 정합하면, 매칭되어야 하는 세그먼트(Segment)들은 서로 인접하다고 가정한다. 따라서, 변환될 영상의 혈관 세그먼트를 중심으로 일정 영역 이내에 들어오는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정한다.
단순히 인접 정보만을 사용하면 불필요한 후보군이 존재할 수 있으므로, 후보군을 선별하는 과정이 필요하다. 이를 위해 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 두께, 기울기 등 혈관 특징 정보 기반 유사도 비교를 진행한다. 이렇게 측정된 유사도 비교 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립한다.
도 10을 참조하면, 상기 유사도 비교부(500)는 변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 후보군 설정부(510), 상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 두께, 기울기 중 적어도 하나를 포함하는 혈관 특징 정보를 추출하는 특징 추출부(530), 상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 유사도 측정부(550) 및 상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 매칭부(570)를 포함할 수 있다.
상기 비강체 정합부(700)는 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 수행한다. 이러한 비강체 정합은 각 혈관 구조에 대해 지역적으로 계층적 또한 반복적으로 진행될 수 있다.
이때, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 단계 S50를 통해 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용할 수 있다. 이에 따라, 두 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 비강체 정합 정확도를 유지하며 수행 속도를 향상시킬 수 있다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 본 발명은 혈류 방향에 따른 자연스러운 형태의 비강체 정합을 위해 혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로 비강체 정합을 진행할 수 있다.
이때, 상위 레벨에서 진행된 혈관의 비강체 변형을 하위 레벨에 전파하여 전체적인 비강체 정합 과정이 실제 혈관의 토폴로지(Topology) 정보를 유지할 수 있도록 한다. 또한, 혈관의 변형을 정확하고 자연스럽게 수행하기 위하여 각 혈관 구조에 대해 반복적으로 지역적(Local) 정합을 수행한다.
이에 따라, 본 발명은 움직임이 큰 심장의 3D CT 심혈관 모델 정합에 특화되어있으며, 두께, 기울기 등 혈관 특징 정보를 활용한 정합을 통해 빠른 수행시간을 보장함과 동시에 지역적 오류에 빠질 위험을 줄일 수 있다.
또한, 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따른 차이로 인한 수작업 분석의 어려움을 개선함과 동시에 자동화 기술 도입을 통한 다량의 데이터 처리가 용이한 진단 보조 기술로서 유용하게 활용될 수 있으며, 환자의 병변 진행상황이나 시술 후 경과를 확인하기 위한 추적 연구(Follow-up Study) 기술로서 활용될 수 있다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명은 3D CT 심혈관 조영 영상 간의 CT 촬영 프로토콜, 환자의 자세 변화 등에 따른 차이로 인한 수작업 분석의 어려움을 개선함과 동시에 자동화 기술 도입을 통한 다량의 데이터 처리가 용이한 진단 보조 기술로서 유용하게 활용될 수 있다. 또한, 환자의 병변 진행상황이나 시술 후 경과를 확인하기 위한 추적 연구(Follow-up Study) 기술로서 활용될 수 있다. 나아가, 4D(3D+t) 데이터 생성 시 인접 시점 사이의 보간 모델 생성 기술로서 활용될 수 있다.
10: 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치
100: 초기 정합부
300: 강체 정합부
500: 유사도 비교부
700: 비강체 정합부
510: 후보군 설정부
530: 특징 추출부
550: 유사도 측정부
570: 매칭부

Claims (13)

  1. 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 단계;
    상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 단계;
    상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 단계; 및
    획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계는,
    각 혈관 구조에 대한 지역적 정합을 반복적으로 수행하는 단계를 더 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 진행하는 단계는,
    혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로 비강체 정합을 수행하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 단계는,
    상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된 바운딩 박스를 설정하는 단계를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 단계는,
    상기 3차원 거리 맵에서 상기 혈관의 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되는 최적화 기법을 적용하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 단계는,
    변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 단계;
    상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 혈관 특징 정보를 추출하는 단계;
    상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 단계; 및
    상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 단계를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 혈관 특징 정보는 세그먼트들 간의 두께, 기울기 중 적어도 하나를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  9. 동일한 환자의 시간차를 두고 촬영한 적어도 두 개의 3D CT(Computed Tomography) 심혈관 조영 영상에 대하여, 전역적(Global) 이동 변위를 보정하기 위해 바운딩 박스(Bounding Box)를 이용한 초기 정합을 수행하는 초기 정합부;
    상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 중심선을 기준으로 주변 인접 영역에 대한 지역적(Local) 거리 전파를 수행하여, 3차원 거리 맵(Distance Map)을 생성하는 강체 정합부;
    상기 3차원 거리 맵에서 혈관의 특징 정보를 이용한 유사도 비교를 통해, 혈관 간 매칭을 수행하는 유사도 비교부; 및
    획득한 혈관 간 매칭 정보를 기반으로 포인트 샘플링(Point Sampling)을 이용하여, 비강체 정합을 수행하는 비강체 정합부를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 비강체 정합부는,
    혈관의 상위 레벨부터 하위 레벨 순으로, 각 혈관 구조에 대한 지역적 정합을 반복적으로 수행하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 초기 정합부는,
    상기 각 3D CT 심혈관 조영 영상에서 혈관의 최대 이동 변위의 3차원 좌표에 소정의 이동 변위(d)만큼 확장된 바운딩 박스를 설정하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치.
  12. 제9항에 있어서, 상기 강체 정합부는,
    상기 3차원 거리 맵에서 상기 혈관의 중심선 간 최소의 값을 갖는 거리차이 절대값의 평균이 최소가 되는 최적화 기법을 적용하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치.
  13. 제9항에 있어서, 상기 유사도 비교부는,
    변환될 영상의 혈관 세그먼트(Segment)를 중심으로 일정 영역 이내에 포함되는 기준 영상의 혈관 세그먼트들을 매칭 후보군으로 설정하는 후보군 설정부;
    상기 변환될 영상의 혈관 세그먼트와 후보군으로 선정된 세그먼트들 간의 두께, 기울기 중 적어도 하나를 포함하는 혈관 특징 정보를 추출하는 특징 추출부;
    상기 혈관 특징 정보를 기반으로 혈관 간 유사도를 측정하는 유사도 측정부; 및
    상기 유사도 측정 결과를 이용하여 두 영상의 혈관 간 매칭 관계를 성립하는 매칭부를 포함하는, 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 장치.
KR1020160178108A 2016-12-02 2016-12-23 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 KR101900679B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20160163404 2016-12-02
KR1020160163404 2016-12-02

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180063773A true KR20180063773A (ko) 2018-06-12
KR101900679B1 KR101900679B1 (ko) 2018-09-20

Family

ID=62622351

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160178108A KR101900679B1 (ko) 2016-12-02 2016-12-23 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101900679B1 (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200129229A (ko) * 2019-05-07 2020-11-18 울산대학교 산학협력단 가이드와이어의 내비게이션 장치 및 방법
WO2021075826A1 (ko) * 2019-10-18 2021-04-22 연세대학교 산학협력단 생체 추출 데이터를 전처리하여 질병을 진단하는 방법 및 그를 위한 장치
WO2021096120A1 (ko) * 2019-11-12 2021-05-20 울산대학교 산학협력단 가이드와이어 이동 장치의 제어 방법 및 장치
KR20210112436A (ko) * 2020-03-04 2021-09-15 숭실대학교산학협력단 혈관 특징 정보 기반 다중 모달리티 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
KR20230021544A (ko) * 2021-08-05 2023-02-14 숭실대학교산학협력단 Cta 영상에서 계층적 변형을 이용한 심혈관 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
KR102542972B1 (ko) * 2022-07-04 2023-06-15 재단법인 아산사회복지재단 3차원 혈관 구조를 생성하는 방법 및 장치

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010510859A (ja) * 2006-11-30 2010-04-08 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 血管構造の可視化
KR20110013026A (ko) * 2009-07-31 2011-02-09 주식회사 메디슨 2차원 초음파 영상에 대응하는 2차원 ｃｔ 영상을 제공하는 시스템 및 방법
KR101059312B1 (ko) 2008-06-05 2011-08-24 한국과학기술원 밝기값과 그레디언트 정보를 이용한 초음파 영상과 ｃｔ 영상의 비강체 영상정합 장치
KR20160103482A (ko) * 2015-02-24 2016-09-01 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
KR101655910B1 (ko) 2015-05-06 2016-09-09 재단법인 아산사회복지재단 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010510859A (ja) * 2006-11-30 2010-04-08 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 血管構造の可視化
KR101059312B1 (ko) 2008-06-05 2011-08-24 한국과학기술원 밝기값과 그레디언트 정보를 이용한 초음파 영상과 ｃｔ 영상의 비강체 영상정합 장치
KR20110013026A (ko) * 2009-07-31 2011-02-09 주식회사 메디슨 2차원 초음파 영상에 대응하는 2차원 ｃｔ 영상을 제공하는 시스템 및 방법
KR20160103482A (ko) * 2015-02-24 2016-09-01 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
KR101655910B1 (ko) 2015-05-06 2016-09-09 재단법인 아산사회복지재단 혈관조영영상 정합 방법 및 정합 프로그램

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
John H. Hipwell, Intensity-Based 2-D-3-D Registration of Cerebral Angiograms, IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL.22, NO.11
수술 중 촬영된 2D XA 영상과 수술전 촬영된 3D CTA 영상의 고속 강체 정합 기법, 박태용 외 3명, Journal of Korea Multimedia Society vol.16, No.12, 2013.12, 1454-1464쪽 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200129229A (ko) * 2019-05-07 2020-11-18 울산대학교 산학협력단 가이드와이어의 내비게이션 장치 및 방법
WO2021075826A1 (ko) * 2019-10-18 2021-04-22 연세대학교 산학협력단 생체 추출 데이터를 전처리하여 질병을 진단하는 방법 및 그를 위한 장치
WO2021096120A1 (ko) * 2019-11-12 2021-05-20 울산대학교 산학협력단 가이드와이어 이동 장치의 제어 방법 및 장치
KR20210057439A (ko) * 2019-11-12 2021-05-21 울산대학교 산학협력단 가이드와이어 이동 장치의 제어 방법 및 장치
KR20210112436A (ko) * 2020-03-04 2021-09-15 숭실대학교산학협력단 혈관 특징 정보 기반 다중 모달리티 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
KR20230021544A (ko) * 2021-08-05 2023-02-14 숭실대학교산학협력단 Cta 영상에서 계층적 변형을 이용한 심혈관 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
KR102542972B1 (ko) * 2022-07-04 2023-06-15 재단법인 아산사회복지재단 3차원 혈관 구조를 생성하는 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR101900679B1 (ko) 2018-09-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101900679B1 (ko) 혈관 특징 정보를 기반으로 하는 삼차원 심혈관 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
US11816837B2 (en) Vascular characteristic determination with correspondence modeling of a vascular tree
US11615894B2 (en) Diagnostically useful results in real time
US10470730B2 (en) Creating a vascular tree model
JP2022169579A (ja) リアルタイムで診断上有用な結果
US8582854B2 (en) Method and system for automatic coronary artery detection
Groher et al. Deformable 2D-3D registration of vascular structures in a one view scenario
JP2019500146A (ja) 体部の３次元モデル
US20150141818A1 (en) Vascular imaging method and device
KR20190084380A (ko) 2차원 x-선 조영영상의 혈관 구조 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
KR101785293B1 (ko) 3d cta 영상 정보를 활용한 2d xa 영상에서의 자동 혈관 구조 해석 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN109717932A (zh) 脉管穿刺位置的确定
Toth et al. 3D/2D Registration with superabundant vessel reconstruction for cardiac resynchronization therapy
CN111260704B (zh) 基于启发式树搜索的血管结构3d/2d刚性配准方法及装置
CN115511997A (zh) 一种血管造影图像处理方法和系统
KR101957605B1 (ko) 3d cta 영상 간의 심혈관 강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
Shiffman et al. Semiautomated editing of computed tomography sections for visualization of vasculature
KR102350998B1 (ko) 혈관 특징 정보 기반 다중 모달리티 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN114209344A (zh) 一种侧枝循环状态评估方法、装置、存储介质及电子设备
Park et al. Rapid and accurate registration method between intraoperative 2D XA and preoperative 3D CTA images for guidance of percutaneous coronary intervention
CN111242915B (zh) 基于蒙特卡洛树搜索的血管3d/2d配准方法及装置
KR102629331B1 (ko) Cta 영상에서 계층적 변형을 이용한 심혈관 비강체 정합 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
Park et al. Research Article Rapid and Accurate Registration Method between Intraoperative 2D XA and Preoperative 3D CTA Images for Guidance of Percutaneous Coronary Intervention
CN116228689A (zh) 基于呼吸弹性校正的x射线图像实时增强显示方法及装置
Chen Development and validation of vascular image processing techniques for image-guided neurovascular surgery

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)