KR20200057563A - 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 - Google Patents
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200057563A KR20200057563A KR1020180142134A KR20180142134A KR20200057563A KR 20200057563 A KR20200057563 A KR 20200057563A KR 1020180142134 A KR1020180142134 A KR 1020180142134A KR 20180142134 A KR20180142134 A KR 20180142134A KR 20200057563 A KR20200057563 A KR 20200057563A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- lung
- image
- matching
- floating
- computer
- Prior art date
Links
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 title claims abstract description 341
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 93
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 24
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 40
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 210000001147 pulmonary artery Anatomy 0.000 claims abstract description 13
- 210000000621 bronchi Anatomy 0.000 claims description 55
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 claims description 16
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 13
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 8
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 abstract description 17
- 208000029523 Interstitial Lung disease Diseases 0.000 description 13
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 7
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 7
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 206010015037 epilepsy Diseases 0.000 description 3
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 3
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 2
- 208000019693 Lung disease Diseases 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 2
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 210000003123 bronchiole Anatomy 0.000 description 1
- 210000001736 capillary Anatomy 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 210000001365 lymphatic vessel Anatomy 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5235—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and 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
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법이 제공된다. 상기 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법은 컴퓨터가 단층 촬영에 의해 2개의 폐 영상을 획득하는, 폐 영상 획득 단계, 상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 상기 부유 영상과 다른 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합 단계 및 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합 단계를 포함하고, 흡기 폐 영상과 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 흡기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 호기 폐 영상이고, 다른 시점의 흡기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 기준 시점의 흡기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 흡기 폐 영상이고, 다른 시점의 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 기준 시점의 호기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 호기 폐 영상이고, 상기 제2 정합 단계는, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법 및 정합된 폐 영상의 분석 방법에 관한 것이다.
간질성 폐 질환(interstitial lung disease; ILD)은 폐의 간질에 영향을 미치는 일련의 폐 질환을 총칭하는 것이다. 폐포(허파 꽈리)와 폐포사이의 조직을 간질이라 하는데, 어떤 원인에 의해서 폐조직에 손상이 생기면, 폐포 또는 모세혈관, 세기관지, 림프관 등 간질 내 다른 조직에 염증이 발생한다. 이 염증이 점점 반복되고 그대로 진행되면 '섬유화' 즉, 조직이 딱딱하게 굳어지게 된다. 폐는 뻣뻣해지고 작아지게 되며 가스교환의 장애가 와서, 심하면 호흡부전으로 사망에 이르게 된다.
특히, 특발성 간질 섬유증(IPF)은 간질성 폐 질환의 가장 흔한 형태로, 원인 불명의 만성 진행성 섬유화 간질성 폐렴의 독특한 유형으로 주로 노인에서 발생한다. 특발성 간질 섬유증의 전반적인 예후는 지난 몇 년간 5년 생존률이 30%에서 50%로 낮아졌다.
간질성 폐 질환의 진단 방법으로는, 섬유화된 분위는 흉부 전산화 단층 촬영(computer tomography; CT) 상의 음영의 차이를 통해 확인할 수 있다. 일반적으로 폐 외부쪽부터 섬유화가 일어나는 경향이 있는데, 폐혈관에서 모세혈관으로 갈수록 혈관이 작아지고 좁아지면서 구석까지 도달하기 힘들어지는 부위에 더욱 많이 발생한다.
간질성 폐 질환의 진단은 흉부 CT에서 섬유증에 정도에 대하여 주관적으로 평가하므로 정확하게 진단하기 어렵기 때문에, 객관적 정량화가 중요하다.
상기와 같은 간질성 폐 질환의 진단에 있어서 객관적 정량화를 위한 호흡기 폐 팽창의 정도를 정량화하는 것은 흡기 및 호기 CT 스캔 사이의 영상 정합에 의할 수 있다. 그러나, 흡기 및 호기 CT 스캔 사이의 정확한 영상 정합이 어려워 호흡기 폐 팽창의 정도를 정량화하는 것 또한 어렵다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 흡기 폐 팽창의 정도를 정량화하기 위하여 정확한 호기 및 흡기의 영상 정합 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 정합된 폐 영상을 이용하여 폐 운동의 히스토그램 분석 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법은 컴퓨터가 단층 촬영에 의해 2개의 폐 영상을 획득하는, 폐 영상 획득 단계, 상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 상기 부유 영상과 다른 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합 단계 및 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합 단계를 포함하고, 흡기 폐 영상과 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 호기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 흡기 폐 영상이고, 다른 시점의 흡기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 기준 시점의 흡기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 흡기 폐 영상이고, 다른 시점의 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 상기 부유 영상은 기준 시점의 호기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 호기 폐 영상이고, 상기 제2 정합 단계는, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법은 상기 제2 정합 단계 이후에, 상기 컴퓨터가 상기 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합 단계를 더 포함한다.
상기 제1 정합 단계는, 상기 컴퓨터가 어파인 정합(affine registration)을 이용하여 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 정합 단계는, 상기 컴퓨터가 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
상기 제3 정합 단계는, 상기 컴퓨터가 데몬 알고리즘을 이용하여 정합하는 것을 특징으로 한다.
상기 흡기 폐 영상 및 상기 호기 폐 영상은, 동일 시점의 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 정합된 폐 영상의 분석 방법은, 컴퓨터가 호기 폐 영상 및 흡기 폐 영상에 대하여 정합된 폐 영상을 기준으로 상기 호기 폐 영상 및 상기 흡기 폐 영상 사이의 각 픽셀에 대하여 폐 팽창 정도(Degree of Lung Expansion; DLE)를 x축, y축, z축 및 3차원에 대하여 측정하는 단계, 상기 컴퓨터가 미리 정해진 기준에 의해 폐를 나누는 단계 및 상기 컴퓨터가 전체 폐, 상기 상부 폐, 하부 폐 및 각 폐엽 중 적어도 하나에 대하여 히스토그램 매개 변수를 이용하여 히스토그램을 형성하는 단계를 포함하고, 상기 정합된 폐 영상은, 컴퓨터가 단층 촬영에 의해 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는, 폐 영상 획득 단계, 상기 컴퓨터가 상기 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성 단계, 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합 단계 및 상기 컴퓨터가 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합 단계를 포함하고, 상기 제2 정합 단계는, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하여 정합되는 것이다.
상기 미리 정해진 기준은, 각 폐엽으로 나누는 것 또는, 우측 폐의 기관지 또는 좌측 폐의 기관지 중 하부 폐 기관지의 분기 지점에서 상기 우측 폐 또는 상기 좌측 폐를 각각 상부 폐 및 하부 폐로 나누는 것이다.
상기 히스토그램 매개 변수는, 상기 전체 폐, 상기 상부 폐 및 상기 하부 폐 중 적어도 하나의 각각의 폐 영상에서 평균, 표준 편차, 왜도, 첨도 및 백분위 중 적어도 하나의 폐 팽창 정도(Degree of lung expansion; DLE)의 확률 분포를 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 정합 단계는, 상기 컴퓨터가 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
상기 정합된 폐 영상은, 상기 컴퓨터가 상기 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합 단계를 더 포함하여 정합되는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치는, 단층 촬영에 의해 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는 폐 영상 획득부, 상기 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성부, 상기 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성부, 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합부, 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합부를 포함하고, 상기 제2 정합부는, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치는, 상기 제2 정합부에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합부를 더 포함한다.
상기 제2 정합부는, 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기의 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 정합된 폐 영상의 분석 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기의 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기 본 발명에 의하면, 기준 영상과 부유 영상에서 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 내부 구조를 일치시킴으로써, 폐 팽창의 정도를 정량화하여 보다 더 정확하게 폐 영상을 정합할 수 있다.
또한, 상기 본 발명에 의하면, 영상 정합의 오류를 계산함으로써, 폐 영상이 정확하게 정합된 것인지 확인할 수 있다.
또한, 상기 본 발명에 의하면, 정상인의 정합된 폐 영상 및 환자의 정합된 폐 영상의 각각의 폐 운동을 분석하는 방법을 이용하여, 폐 운동의 히스토그램을 분석할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위해 폐 영상 정합 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법 중 부유 영상 및 기준 영상을 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping; TPS warping)을 이용하여 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 정합하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 폐 영상 정합 방법에서, 국부적으로 정합하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 폐 영상 정합 방법에서 영상 정합의 정확도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 정합된 폐 영상의 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 폐 운동을 분석하는 방법에서 간질성 폐 질환 환자와 정상인의 폐 영상을 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법 중 부유 영상 및 기준 영상을 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping; TPS warping)을 이용하여 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 정합하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 폐 영상 정합 방법에서, 국부적으로 정합하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 폐 영상 정합 방법에서 영상 정합의 정확도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 정합된 폐 영상의 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 폐 운동을 분석하는 방법에서 간질성 폐 질환 환자와 정상인의 폐 영상을 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서 '컴퓨터'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book)뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 의료용 컴퓨터, 의료용 PC, 의료용 태블릿, 의료 장치도 해당될 수 있으며, 클라이언트로부터 요청을 수신하여 정보처리를 수행하는 서버도 해당될 수 있다.
본 명세서에서 '컴퓨터단층영상'은 컴퓨터 처리가 만들어내는 단층 촬영을 이용하는 의학 화상 처리 방식에 의해 획득된 영상은 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터단층촬영영상은 CT(Computer tomography), 핵자기공명 컴퓨터 단층촬영 영상(Nuclear Magnetic Resonance Computed Tomography, NMR-CT), 양전자 단층촬영 영상(positron emission tomography; PET), CBCT(conebeamCT)가 해당될 수 있다.
본 명세서에서 '기준 영상'은 영상 정합에 있어서 기준이 되는 영상이며, '부유 영상'은 기준 영상에 대하여 정합시키는 영상이다.
본 명세서에서 '어파인 정합'은 어파인 변환(Affine transformation)을 이용한 정합으로, 어파인 변형이란, 점, 직선 및 평면을 보존하는 어파인 공간 상의 함수로서, 어파인 변환 후에는 평행선 집합이 평행을 유지하고, 어파인 변환은 직선 상에 있는 점 사이의 거리 비율은 유지하지만 점 사이의 거리 또는 점 사이의 각도를 반드시 유지하는 것은 아니다.
본 명세서에서 '씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)'은 얇은 판 스플라인의 뒤틀림으로, '씬 플레이트 스플라인'은 입체 스플라인의 2차원 아날로그로서, 얇은 금속 시트를 구부리는 것과 관련된 물리적인 비유이며, '와핑'은 픽셀의 위치를 이동하는 기하학적 처리로, 일반적인 영상의 확대나 축소와 같은 기하학적 처리는 모든 픽셀에 대하여 일정한 규칙을 적용함으로써 균일한 반환 결과를 얻지만, 영상 와핑은 픽셀별로 이동 정도를 달리할 수 있어서, 고무판 위에 그려진 영상을 임의대로 구부리는 것과 같은 효과를 나타내는 것으로, 본 발명에서 두 영상을 정합시에 임의대로 구부려서 정합시키는 영상 처리 기법이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위해 폐 영상 정합 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법은 컴퓨터가 단층 촬영에 의해 2개의 폐 영상을 획득하는 폐 영상 획득 단계(S100), 컴퓨터가 2개의 폐 영상 중 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는 부유 영상 생성 단계(S120), 컴퓨터가 2개의 폐 영상 중 부유 영상과 다른 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는 기준 영상 생성 단계(S140), 컴퓨터가 부유 영상과 기준 영상을 전체적으로 정합하는 제1 정합 단계(S160) 및 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 부유 영상을 기준 영상에 정합하는 제2 정합 단계(S180)를 포함한다.
폐 영상 획득 단계(S100)는, 컴퓨터단층촬영에 의해 획득하는 폐 영상은 모두 포함되므로, CT(Computer tomography), 핵자기공명 컴퓨터 단층촬영 영상(Nuclear Magnetic Resonance Computed Tomography, NMR-CT), 양전자 단층촬영 영상(positron emission tomography; PET), CBCT(conebeamCT)을 이용하여 획득한 폐 영상은 모두 포함된다.
부유 영상 생성 단계(S120)에서 부유 영상은 2개의 폐 영상 중 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할한 영상이며, 기준 영상 생성 단계(S140)에서 기준 영상은 2개의 폐 영상 중 부유 영상과 다른 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할한 영상으로서, 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하는 것은, 예컨대, -400 내지 -200HU(하운스필드 단위)의 이진화에 의해 폐를 분할할 수 있으며, 상기 예에 한정되지 않고 하운스필드 값은 미리 정해진 일정 값에 의하여 폐를 분할할 수 있다.
일 실시예로, 흡기 폐 영상과 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 부유 영상은 호기 폐 영상이고 기준 영상은 흡기 폐 영상이다. 흡기 폐 영상 및 상기 호기 폐 영상은, 동일 시점의 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상이다.
다른 실시예로, 다른 시점의 흡기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 부유 영상은 기준 시점의 흡기 폐 영상이고 기준 영상은 부유 영상의 다음 시점의 흡기 폐 영상이다.
또 다른 실시예로, 다른 시점의 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는, 부유 영상은 기준 시점의 호기 폐 영상이고 기준 영상은 부유 영상의 다음 시점의 호기 폐 영상이다.
부유 영상과 기준 영상을 전체적으로 정합하는 제1 정합 단계(S160)는, 일 실시예로, 컴퓨터가 어파인 정합(affine registration)을 이용하여 부유 영상을 기준 영상에 정합할 수 있다. 즉, 거리 비율을 유지하여 부유 영상과 기준 영상을 전체적으로 정합할 수 있다.
부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 부유 영상을 기준 영상에 정합하는 제2 정합 단계(S180)는, 일 실시예로, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 정합한다.
또한, 다른 일 실시예로, 제2 정합 단계(S180)는 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키기 위하여, 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 정합할 수 있다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법 중 부유 영상 및 기준 영상을 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping; TPS warping)을 이용하여 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 정합하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2의 (a)는 씬 플레이트 스플라인 와핑을 이용한 이미지 정합을 위하여 기관지의 분기점을 표시한 도면으로 22 내지 30개의 분기점을 표시한 표지가 있으며, 도 2의 (b)는 씬 플레이트 스플라인 와핑을 이용한 이미지 정합을 위하여 기관지의 분기점 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 도면으로 미리 정해진 개수(예컨대, 38 내지 46개)의 분기점을 표시한 표지가 있다.
후술할 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 정합의 결과에서, 기관지의 분기점만을 이용하여 이미지 정합을 수행한 결과와 기관지의 분기점 및 말초 폐혈관의 분기점을 이용하여 이미지 정합을 수행한 결과의 비교를 확인할 수 있다.
도 3은 도 2의 (a) 및 도 2의 (b)에서 표시한 분기점을 이용하여 씬 플레이트 스플라인 와핑을 이용하여 이미지를 정합하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 3을 참고하면, 기준 영상의 표지와 부유 영상의 표지가 일치되어 있으며, 점들의 배치가 뒤틀려 있는 것을 확인할 수 있다.
씬 플레이트 스플라인 와핑은, 혈관과 기관지의 내부 구조를 보다 더 정확하게 일치시키기 위한 것으로, 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 영상 정합을 수행한다. 도 2와 같이, 기준 영상 및 부유 영상의 분기점을 표시한 표지로부터 씬 플레이트 스플라인 함수를 계산하여, 부유 영상을 기준 영상쪽으로 변형시킨다.
도 4는 폐 영상 정합 방법에서, 국부적으로 정합하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법은 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는 제3 정합 단계(S200)를 더 포함한다.
또한, 폐 영상을 폐 감쇠기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는 제3 정합 단계(S200)는 데몬 알고리즘을 이용하여 정합할 수 있다.
데몬 알고리즘은 하기의 수학식 1을 만족하는 알고리즘으로, 데몬 알고리즘은 기준 영상 및 부유 영상 각각의 폐 경계면에서 소정의 크기의 복셀(voxel)을 설정하고, 복셀에서 영상의 기울기(gradient)를 구한다. 데몬 알고리즘을 이용하여 영상을 정합하는 방법은, 기준 영상과 부유 영상의 상응하는 복셀을 탐색하고, 상응하는 복셀의 기울기 정보에 따라 데몬 힘(demon force)을 계산한다.
<수학식 1>
I는 기준 영상의 밀도 및 기울기, J는 부유 영상의 밀도, α는 가중치(I(x)-J(T(x))항에 대한 가중치로서 임의의 값)이다.
도 5는 폐 영상 정합 방법에서 영상 정합의 정확도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참고하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 영상 정합 방법은 흡기 폐 영상과 호기 폐 영상을 정합하는 경우에서, 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는 제3 정합 단계(S200) 이후, 영상 정합의 정확도를 판단하는 단계(S220)를 더 포함한다.
영상 정합의 정확도를 판단하는 단계(S200)는 제1 정합 단계, 제2 정합 단계 및 제3 정합 단계 중 적어도 하나의 단계에서, 각 단계에서의 기준 영상 및 부유 영상의 정합 시, 기준 영상 및 부유 영상의 기관지 표지의 평균 거리, 기준 영상 및 부유 영상의 말초 폐혈관의 표지의 평균 거리 중 적어도 하나를 이용하여 영상 정합 오류를 계산하고, 영상 정합의 정확도를 판단한다.
도 6은 정합된 폐 영상을 이용하여 폐 운동을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 폐 운동을 분석하는 방법에서 간질성 폐 질환 환자와 정상인의 폐 영상을 비교하여 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정합된 폐 영상의 분석 방법은 컴퓨터가 호기 폐 영상 및 흡기 폐 영상에 대하여 정합된 폐 영상의 정합 정확도를 판단하는 단계(S300), 정합된 폐 영상을 기준으로 호기 폐 영상 및 흡기 폐 영상 사이의 각 픽셀에 대하여 폐 팽창 정도를 x축, y축, z축 및 3차원에 대하여 측정하는 단계(S320), 미리 정해진 기준에 의해 폐를 나누는 단계(S340) 및 전체 폐, 상부 폐, 하부 폐 및 각 폐엽 중 적어도 하나에 대하여 히스토그램 매개 변수를 이용하여 히스토그램을 형성하는 단계(S360)를 포함한다.
정합된 폐 영상의 분석 방법에서, 정합된 폐 영상은, 도 1의 설명에서 상술한 바와 같이, 컴퓨터가 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는 폐 영상 획득 단계(S100), 컴퓨터가 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는 부유 영상 생성 단계(S120), 컴퓨터가 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는 기준 영상 생성 단계(S140), 컴퓨터가 부유 영상과 기준 영상을 전체적으로 정합하는 제1 정합 단계(S160) 및 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 부유 영상을 기준 영상에 정합하는 제2 정합 단계(S180)를 포함하여 정합된다.
부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 부유 영상을 기준 영상에 정합하는 제2 정합 단계(S180)는, 일 실시예로, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 정합한다.
또한, 다른 일 실시예로, 제2 정합 단계(S180)는 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키기 위하여, 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 정합할 수 있다.
정합된 폐 영상의 분석 방법에서, 정합된 폐 영상은, 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는 제3 정합 단계(S200)를 더 포함하여 정합될 수 있다.
상기 미리 정해진 기준은, 각 폐엽으로 나누는 것 또는, 우측 폐의 기관지 또는 좌측 폐의 기관지 중 하부 폐 기관지의 분기 지점에서 상기 우측 폐 또는 상기 좌측 폐를 각각 상부 폐 및 하부 폐로 나누는 것이다.
전체 폐, 상부 폐, 하부 폐 및 각 폐엽 중 적어도 하나에 대하여 히스토그램 매개 변수를 이용하여 히스토그램을 형성하는 단계(S360)에서 히스토그램 매개 변수는, 전체 폐, 상부 폐, 하부 폐 및 각 폐엽 중 적어도 하나의 각각의 폐 영상에서 평균, 표준 편차, 왜도, 첨도 및 백분위 중 적어도 하나의 폐 팽창 정도(Degree of lung expansion; DLE)의 확률 분포를 이용한다.
도 6의 순서는 예시일 뿐, 정합된 폐 영상은 도 1 내지 도 5의 설명에서 상술한 영상 정합 방법에 의해 정합된 영상이 모두 포함될 수 있다.
간질성 폐 질환 환자와 정상인의 폐 영상의 비교는 도 7을 참고할 수 있다.
도 7의 (a)는 간질성 폐 질환 환자의 폐 영상이며, 도 7의 (b)는 정상인의 폐 영상이다. 도 7의 (a) 및 도 7의 (b)를 참고하면, 간질성 폐 질환 환자의 경우, 정상인의 폐 영상과는 달리 섬유화가 진행되어 폐의 영역이 좁게 나타남을 확인할 수 있다.
이를, 정확하게 정량적으로 분석하기 위하여는 x축, y축, z축 및 3차원을 기준으로, 즉, 모든 축에서 우측 폐와 좌측 폐의 움직임에 대하여 정확하게 분석할 수 있다.
본 발명의 정합된 폐 영상의 분석 방법에서는, 일 실시예로, 히스토그램의 매개 변수로서 평균(Mean; M)은 하기의 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 2>
x는 히스토그램에서 개별적인 값이고, P(x)는 x의 확률이다.
또한, 다른 실시예로, 히스토그램의 매개 변수로서 표준 편차(Standard Deviation; SD)는 하기의 수학식 3에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 3>
또한, 또 다른 실시예로, 히스토그램의 매개 변수로서 폐 팽창 정도의 분포의 평균에 대한 비대칭의 척도인 왜도(Skewness; SK)는 하기의 수학식 4에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 4>
왜도에 의한 히스토그램의 꼬리가 오른쪽으로 확산되면 양수이고, 히스토그램의 꼬리가 왼쪽으로 퍼지면 음수이다.
또한, 또 다른 실시예로, 히스토그램의 상대적인 평탄도의 척도인 첨도(Kurtosis; K)는 하기의 수학식 5에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 5>
첨도가 높으면 분포의 최고점은 날카로우며 꼬리는 길고 두껍고, 첨도가 낮으면 분포의 최고점은 둥글고 꼬리는 더 짧고 더 얇다.
또한, 또 다른 실시예로, 폐 팽창 정도의 분포의 가변성을 측정하는 엔트로피(Entropy; E)는 하기의 수학식 6에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 6>
엔트로피(E)는 P(x)의 변동성이 증가함에 따라 증가한다.
또한, 또 다른 실시예로, 폐 팽창 정도의 분포의 균질성에 대한 척도인 균일성(Uniformity; U)은 하기의 수학식 7에 의해 계산될 수 있다.
<수학식 7>
균일성(U)은 모든 P(x)가 동일할 때 최대화된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 정합의 결과로서, 각각의 실시예에 대하여 영상 정합의 분석 결과를 설명한다.
폐의 운동 분석을 위한 영상 정합 방법의 효과를 평가하기 위하여 세 가지의 다른 변형된 정합 방법의 표지 에러율(landmark error)에 대하여 하기의 수학식 8에 의해 계산하여 비교하였다.
<수학식 8>
N은 전체 표지의 수, R은 기준 영상의 표지의 수, D는 부유 영상의 변형된 표지의 수이다.
방법 1은 제1 정합 단계(S160) 이후, 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)만을 수행한 것이고, 방법 2는 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (a)와 같이 기관지의 분기점만을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 것이고, 방법 3은 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (b)와 같이 기관지의 분기점 및 말초 폐 혈관의 분기점을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 것이다.
하기의 표 1은 간질성 폐 질환 환자의 폐 영상 중 오른쪽 폐에 대하여 방법 1, 방법 2 및 방법 3으로 영상 정합을 수행하여 표지 에러율을 계산한 결과이다. 평균, 표준편차, 최소값 및 최대값은 부유 영상 및 기준 영상의 각 표지간의 유클리디안 거리 차이를 계산하여 산정한 것이다.
| (mm) | 초기 | 어파인 정합 | 방법 1 | 방법 2 | 방법 3 |
| 평균 | 11.2 | 5.9 | 3.5 | 3.3 | 1.5 |
| 표준편차 | 5.5 | 5.2 | 3.6 | 2.9 | 1.0 |
| 최소값 | 1.3 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 0.3 |
| 최대값 | 18.7 | 19.7 | 15.8 | 12.8 | 4.3 |
상기 표 1을 참고하면, 환자의 오른쪽 폐의 영상 정합에 대하여, 방법 3, 즉, 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (b)와 같이 기관지의 분기점 및 말초 폐 혈관의 분기점을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 경우에 오차율이 가장 적은 결과를 확인할 수 있다.하기의 표 2는 간질성 폐 질환 환자의 폐 영상 중 왼쪽 폐에 대하여 방법 1, 방법 2 및 방법 3으로 영상 정합을 수행하여 표지 에러율을 계산한 결과이다.
| (mm) | 초기 | 어파인 정합 | 방법 1 | 방법 2 | 방법 3 |
| 평균 | 13.6 | 6.8 | 6.5 | 4.7 | 1.8 |
| 표준편차 | 8.0 | 6.9 | 7.6 | 3.2 | 0.8 |
상기 표 2를 참고하면, 환자의 왼쪽 폐의 영상 정합에 대하여도, 오른쪽 폐의 영상 정합과 같이, 방법 3, 즉, 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (b)와 같이 기관지의 분기점 및 말초 폐 혈관의 분기점을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 경우에 오차율이 가장 적은 결과를 확인할 수 있다.하기의 표 3은 정상인의 폐 영상 중 오른쪽 폐에 대하여 방법 1, 방법 2 및 방법 3으로 영상 정합을 수행하여 표지 에러율을 계산한 결과이다.
| (mm) | 초기 | 어파인 정합 | 방법 1 | 방법 2 | 방법 3 |
| 평균 | 17.1 | 12.6 | 10.1 | 5.7 | 2.8 |
| 표준편차 | 7.3 | 5.3 | 3.5 | 2.5 | 1.3 |
| 최소값 | 8.1 | 5.2 | 5.9 | 2.3 | 1.1 |
| 최대값 | 28.3 | 24.0 | 17.0 | 10.5 | 5.0 |
상기 표 3을 참고하면, 정상의 오른쪽 폐의 영상 정합의 경우에도 환자의 경우와 마찬가지로, 방법 3, 즉, 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (b)와 같이 기관지의 분기점 및 말초 폐 혈관의 분기점을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 경우에 오차율이 가장 적은 결과를 확인할 수 있다.하기의 표 4는 정상인의 폐 영상 중 왼쪽 폐에 대하여 방법 1, 방법 2 및 방법 3으로 영상 정합을 수행하여 표지 에러율을 계산한 결과이다.
| (mm) | 초기 | 어파인 정합 | 방법 1 | 방법 2 | 방법 3 |
| 평균 | 21.0 | 9.8 | 11.0 | 5.1 | 2.4 |
| 표준편차 | 9.0 | 5.8 | 6.4 | 2.4 | 1.2 |
상기 표 4를 참고하면, 정상의 왼쪽 폐의 영상 정합의 경우에도, 방법 3, 즉, 제1 정합 단계(S160) 이후, 제2 정합 단계(S180)를 수행하되, 도 2의 (b)와 같이 기관지의 분기점 및 말초 폐 혈관의 분기점을 표시한 표지를 이용하여 씬 플레이트 스플레인 와핑을 이용하여 제2 정합 단계를 수행하고 데몬 알고리즘을 이용한 제3 정합 단계(S200)를 수행한 경우에 오차율이 가장 적은 결과를 확인할 수 있다.본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치는, 컴퓨터단층촬영에 의해 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는 폐 영상 획득부, 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는 부유 영상 생성부, 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는 기준 영상 생성부, 부유 영상과 기준 영상을 전체적으로 정합하는 제1 정합부, 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 부유 영상을 기준 영상에 정합하는 제2 정합부를 포함한다.
제2 정합부는, 일 실시예로, 기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 영상을 정합한다.
또한, 제2 정합부는, 다른 실시예로, 씬 플레이트 스플라인 와핑을 이용하여 부유 영상 및 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 영상을 정합한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치는, 제2 정합부에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는 제3 정합부를 더 포함할 수 있다.
폐 영상 정합 장치의 각 구성에 대하여는 상술한 폐 영상 정합 방법의 내용이 동일하게 적용될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
Claims (16)
- 컴퓨터가 단층 촬영에 의해 2개의 폐 영상을 획득하는, 폐 영상 획득 단계;
상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성 단계;
상기 컴퓨터가 상기 2개의 폐 영상 중 상기 부유 영상과 다른 하나의 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성 단계;
상기 컴퓨터가 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합 단계; 및
상기 컴퓨터가 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합 단계를 포함하고,
흡기 폐 영상과 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는,
상기 부유 영상은 호기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 흡기 폐 영상이고,
다른 시점의 흡기 폐 영상을 정합하는 경우에는,
상기 부유 영상은 기준 시점의 흡기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 흡기 폐 영상이고,
다른 시점의 호기 폐 영상을 정합하는 경우에는,
상기 부유 영상은 기준 시점의 호기 폐 영상이고 상기 기준 영상은 상기 부유 영상의 다음 시점의 호기 폐 영상이고,
상기 제2 정합 단계는,
기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하는,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제2 정합 단계 이후에,
상기 컴퓨터가 상기 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합 단계
를 더 포함하는, 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 정합 단계는,
상기 컴퓨터가 어파인 정합(affine registration)을 이용하여 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는 것을 특징으로 하는,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제2 정합 단계는,
상기 컴퓨터가 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하는,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 제2항에 있어서,
상기 제3 정합 단계는,
상기 컴퓨터가 데몬 알고리즘을 이용하여 정합하는 것을 특징으로 하는, 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 제1항에 있어서,
상기 흡기 폐 영상 및 상기 호기 폐 영상은,
동일 시점의 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상인,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법. - 컴퓨터가 호기 폐 영상 및 흡기 폐 영상에 대하여 정합된 폐 영상을 기준으로 상기 호기 폐 영상 및 상기 흡기 폐 영상 사이의 각 픽셀에 대하여 폐 팽창 정도(Degree of Lung Expansion; DLE)를 x축, y축, z축 및 3차원에 대하여 측정하는 단계;
상기 컴퓨터가 미리 정해진 기준에 의해 폐를 나누는 단계; 및
상기 컴퓨터가 전체 폐, 나누어진 상부 폐, 하부 폐 및 각 폐엽 중 적어도 하나에 대하여 히스토그램 매개 변수를 이용하여 히스토그램을 형성하는 단계를 포함하고,
상기 정합된 폐 영상은,
컴퓨터가 단층 촬영에 의해 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는, 폐 영상 획득 단계;
상기 컴퓨터가 상기 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성 단계;
상기 컴퓨터가 상기 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성 단계;
상기 컴퓨터가 상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합 단계; 및
상기 컴퓨터가 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합 단계를 포함하고,
상기 제2 정합 단계는,
기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하여 정합되는 것인,
정합된 폐 영상의 분석 방법. - 제7항에 있어서,
상기 미리 정해진 기준은,
각 폐엽으로 나누는 것 또는, 우측 폐의 기관지 또는 좌측 폐의 기관지 중 하부 폐 기관지의 분기 지점에서 상기 우측 폐 또는 상기 좌측 폐를 각각 상부 폐 및 하부 폐로 나누는 것인,
정합된 폐 영상의 분석 방법. - 제7항에 있어서,
상기 히스토그램 매개 변수는,
상기 전체 폐, 나누어진 상기 상부 폐, 상기 하부 폐 및 상기 각 폐엽 중 적어도 하나의 각각의 폐 영상에서 평균, 표준 편차, 왜도, 첨도 및 백분위 중 적어도 하나의 폐 팽창 정도(Degree of lung expansion; DLE)의 확률 분포를 이용하는 것을 특징으로 하는,
정합된 폐 영상의 분석 방법. - 제7항에 있어서,
상기 제2 정합 단계는,
상기 컴퓨터가 씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하는,
정합된 폐 영상의 분석 방법. - 제7항에 있어서,
상기 정합된 폐 영상은,
상기 컴퓨터가 상기 제2 정합 단계에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합 단계를 더 포함하여 정합되는 것인,
정합된 폐 영상의 분석 방법. - 단층 촬영에 의해 흡기 폐 영상 및 호기 폐 영상을 획득하는 폐 영상 획득부;
상기 흡기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 부유 영상을 생성하는, 부유 영상 생성부;
상기 호기 폐 영상으로부터 폐 영역을 분할하여 기준 영상을 생성하는, 기준 영상 생성부;
상기 부유 영상과 상기 기준 영상을 전체적으로 정합하는, 제1 정합부;
상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시켜 상기 부유 영상을 상기 기준 영상에 정합하는, 제2 정합부를 포함하고,
상기 제2 정합부는,
기관지의 분기점을 표시한 표지 및 말초 폐혈관의 분기점을 표시한 표지를 기반으로 하여 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하는,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치. - 제12항에 있어서,
상기 제2 정합부에 의해 정합된 폐 영상을 폐 감쇠 기반 변형 정합을 이용하여 국부적으로 정합하는, 제3 정합부
를 더 포함하는, 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치. - 제12항에 있어서,
상기 제2 정합부는,
씬 플레이트 스플라인 와핑(thin plate spline warping)을 이용하여 상기 부유 영상 및 상기 기준 영상의 혈관과 기관지의 내부 구조를 일치시키는 것을 특징으로 하는,
폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 장치. - 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 프로그램.
- 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제7항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 정합된 폐 영상의 분석 프로그램.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180142134A KR102194797B1 (ko) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180142134A KR102194797B1 (ko) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200057563A true KR20200057563A (ko) | 2020-05-26 |
| KR102194797B1 KR102194797B1 (ko) | 2020-12-23 |
Family
ID=70915347
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180142134A KR102194797B1 (ko) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102194797B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210154731A (ko) * | 2020-06-12 | 2021-12-21 | 서울대학교병원 | 안저영상의 종단적 분석을 위한 안저 변화 검출 방법 및 이를 수행하는 장치 |
| KR20210154732A (ko) * | 2020-06-12 | 2021-12-21 | 서울대학교병원 | 광각 안저영상을 생성하기 위해 복수의 안저영상을 정합하는 방법 및 이를 수행하는 장치 |
| KR102513565B1 (ko) * | 2021-10-08 | 2023-03-24 | 주식회사 피맥스 | 폐 영역 자동 정합 방법 및 이를 위한 장치 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110018573A (ko) * | 2009-08-18 | 2011-02-24 | 서울여자대학교 산학협력단 | 호기 및 흡기 컴퓨터 단층촬영 영상의 비강체 폐 영상 정합 장치 및 방법 |
| KR101472558B1 (ko) * | 2013-10-04 | 2014-12-16 | 원광대학교산학협력단 | 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법 |
| KR20170069587A (ko) * | 2015-12-11 | 2017-06-21 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치 및 그의 영상처리방법 |
-
2018
- 2018-11-16 KR KR1020180142134A patent/KR102194797B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110018573A (ko) * | 2009-08-18 | 2011-02-24 | 서울여자대학교 산학협력단 | 호기 및 흡기 컴퓨터 단층촬영 영상의 비강체 폐 영상 정합 장치 및 방법 |
| KR101144579B1 (ko) | 2009-08-18 | 2012-05-09 | 서울여자대학교 산학협력단 | 호기 및 흡기 컴퓨터 단층촬영 영상의 비강체 폐 영상 정합 장치 및 방법 |
| KR101472558B1 (ko) * | 2013-10-04 | 2014-12-16 | 원광대학교산학협력단 | 흉부 단층영상에서 폐, 기관지 및 폐혈관 영상을 분할하기 위한 시스템 및 그 방법 |
| KR20170069587A (ko) * | 2015-12-11 | 2017-06-21 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치 및 그의 영상처리방법 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Martha M. Coselmon 외 3명, Mutual information based CT registration on the lung at exhale and inhale breathing states using thin-plate splines. Med. Phys. Vol. 31, pp.2942-2948* * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210154731A (ko) * | 2020-06-12 | 2021-12-21 | 서울대학교병원 | 안저영상의 종단적 분석을 위한 안저 변화 검출 방법 및 이를 수행하는 장치 |
| KR20210154732A (ko) * | 2020-06-12 | 2021-12-21 | 서울대학교병원 | 광각 안저영상을 생성하기 위해 복수의 안저영상을 정합하는 방법 및 이를 수행하는 장치 |
| KR102513565B1 (ko) * | 2021-10-08 | 2023-03-24 | 주식회사 피맥스 | 폐 영역 자동 정합 방법 및 이를 위한 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102194797B1 (ko) | 2020-12-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kim et al. | Web-based fully automated cephalometric analysis by deep learning | |
| US9402565B2 (en) | Method and system for analyzing craniofacial complex images | |
| Gietzen et al. | A method for automatic forensic facial reconstruction based on dense statistics of soft tissue thickness | |
| Li et al. | Establishing a normative atlas of the human lung: intersubject warping and registration of volumetric CT images | |
| US9076201B1 (en) | Volumetric deformable registration method for thoracic 4-D computed tomography images and method of determining regional lung function | |
| CN108428233B (zh) | 基于知识的自动图像分割 | |
| US20090022379A1 (en) | Method for Quantifying Organ Motion, Apparatus Therefor, Method for Estimating Organ Position, Apparatus Therefor, Method for Irradiating Radiation, Apparatus Therefor, and Apparatus for Detecting Abnormal Organ | |
| KR102194797B1 (ko) | 폐 운동의 히스토그램 분석을 위한 폐 영상 정합 방법, 그 장치, 그 프로그램 및 정합된 폐 영상의 분석 방법 및 그 프로그램 | |
| CN110838104B (zh) | 多时间点的感兴趣区域匹配方法、设备和存储介质 | |
| US8655040B2 (en) | Integrated image registration and motion estimation for medical imaging applications | |
| JP2011024799A (ja) | 医用画像処理装置および方法並びにプログラム | |
| CN111242931B (zh) | 一种单肺叶的小气道病变判断方法和装置 | |
| Samavati et al. | A hybrid biomechanical intensity based deformable image registration of lung 4DCT | |
| Riyahi et al. | Quantifying local tumor morphological changes with Jacobian map for prediction of pathologic tumor response to chemo-radiotherapy in locally advanced esophageal cancer | |
| CN106952285B (zh) | 基于先验统计运动模型及自适应配准的肺部运动估计方法 | |
| US9514384B2 (en) | Image display apparatus, image display method and storage medium storing image display program | |
| Amelon et al. | A measure for characterizing sliding on lung boundaries | |
| CN114092475A (zh) | 病灶长径确定方法、图像标注方法、装置及计算机设备 | |
| Li et al. | An integrated model‐driven method for in‐treatment upper airway motion tracking using cine MRI in head and neck radiation therapy | |
| CN113920114B (zh) | 图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品 | |
| CN111166332A (zh) | 一种基于磁共振波谱和磁共振影像的放疗靶区勾画方法 | |
| Silva et al. | Fast volumetric registration method for tumor follow‐up in pulmonary CT exams | |
| Narra et al. | Ricci-flow based conformal mapping of the proximal femur to identify exercise loading effects | |
| KR20200046507A (ko) | 폐 섬유화 진단을 위한 정보제공 방법 및 폐 섬유화 진단 컴퓨팅 장치 | |
| Tanner et al. | Robust exemplar model of respiratory liver motion and individualization using an additional breath-hold image |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |