KR20210120716A - 초음파 진단 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
대상체의 제1 초음파 영상을 획득하는 단계; 상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하는 단계; 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계; 및 상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법이 개시된다.
Description
초음파 진단 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
초음파 진단 장치는 프로브(probe)의 트랜스듀서(transducer)로부터 생성되는 초음파 신호를 대상체로 조사하고, 대상체로부터 반사된 신호의 정보를 수신하여 대상체 내부의 부위(예를 들면, 연조직 또는 혈류)에 대한 적어도 하나의 영상을 얻는다.
초음파 영상에서 검출된 신경 영역에 이상이 있는지 판단하고, 판단 결과에 기초하여 신경 영역의 비정상적인 영역의 정보 또는 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보를 제공하고자 한다.
실시간으로 획득되는 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하고, 신경의 이상 여부 및 이상으로 판단한 근거에 대한 근거 정보를 정확하게 제공하고자 한다.
일실시예에 따르면, 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하는 단계; 상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하는 단계; 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계; 및 상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법이 제공된다.
다른 일실시예에 따르면, 대상체로 초음파 신호를 송신하고, 상기 대상체로부터 반사된 초음파 신호를 수신하는 프로브; 사용자 인터페이스 장치; 디스플레이; 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 반사된 초음파 신호에 기초하여, 상기 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하고, 상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하고, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하고, 상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 디스플레이를 통해 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는, 초음파 진단 장치가 제공된다.
또 다른 실시예에 따르면, 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하는 단계; 상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하는 단계; 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계; 및 상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치와 결합되어 실행시키기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
초음파 영상에서 검출된 신경 영역에 이상이 있는지 판단하고, 판단 결과에 기초하여 신경 영역의 비정상적인 영역의 정보 또는 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보를 제공할 수 있다.
실시간으로 획득되는 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하고, 신경의 이상 여부 및 이상으로 판단한 근거에 대한 근거 정보를 정확하게 제공할 수 있다.
신경에 이상이 있다고 판단한 근거에 대한 근거 정보를 제공함으로써, 사용자는 신경에 대한 진단을 정확하게 할 수 있다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 초음파 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2의 (a) 내지 (c)는 일 실시 예에 따른 초음파 진단 장치를 나타내는 도면들이다.
도 3은 일실시예에 따라, 초음파 영상 내에서 대상 신경의 신경 영역을 검출하여 이상 여부를 판단하고, 판단 결과를 표시하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하고, 초음파 영상에서 비정상적인 영역을 표시하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역 내의 해부학적 구조에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 모양에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 단면적의 크기에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9a는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 이용되는 인공 신경망을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9b는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델의 생성 방법 및 학습 모델의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9c는 일실시예에 따라, 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 코너 정보에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 신경에서 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나가 표시되는 예시 도면이다.
도 11b는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 비정상적인 영역으로 판단한 근거들의 우선 순위에 따라 근거 정보가 표시되는 예시 도면이다.
도 11c는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 비정상적인 영역의 추이 정보가 표시되는 예시 도면이다.
도 12는 일실시예에 따른 초음파 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 초음파 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2의 (a) 내지 (c)는 일 실시 예에 따른 초음파 진단 장치를 나타내는 도면들이다.
도 3은 일실시예에 따라, 초음파 영상 내에서 대상 신경의 신경 영역을 검출하여 이상 여부를 판단하고, 판단 결과를 표시하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하고, 초음파 영상에서 비정상적인 영역을 표시하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역 내의 해부학적 구조에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 모양에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 단면적의 크기에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9a는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 이용되는 인공 신경망을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9b는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델의 생성 방법 및 학습 모델의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9c는 일실시예에 따라, 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 코너 정보에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 신경에서 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나가 표시되는 예시 도면이다.
도 11b는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 비정상적인 영역으로 판단한 근거들의 우선 순위에 따라 근거 정보가 표시되는 예시 도면이다.
도 11c는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치에서, 비정상적인 영역의 추이 정보가 표시되는 예시 도면이다.
도 12는 일실시예에 따른 초음파 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
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 자기 공명 영상(MRI) 장치, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 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.
명세서 전체에서 "초음파 영상"이란 대상체로 송신되고, 대상체로부터 반사된 초음파 신호에 근거하여 처리된 대상체(object)에 대한 영상을 의미한다.
명세서 전체에서 "대상 신경"은 이상이 있는지를 확인하기 위해 대상이 되는 신경을 의미하고, "대상 신경 영역"은 초음파 영상에서 대상 신경에 대응하는 영역을 의미한다. 예를 들면, 대상 신경은 기준 신경과 동일한 종류의 신경이고, 검사 또는 진단의 대상이 되는 신경을 의미한다.
명세서 전체에서 "기준 신경"은 대상 신경에 이상이 있는지를 판단하는 데에 기준이 되는 신경을 의미하고, "기준 신경 영역"은 초음파 영상에서 기준 신경에 대응하는 영역을 의미한다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다. 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치(100)는 프로브(20), 초음파 송수신부(110), 제어부(120), 영상 처리부(130), 디스플레이부(140), 저장부(150), 통신부(160), 및 입력부(170)를 포함할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 카트형뿐만 아니라 휴대형으로도 구현될 수 있다. 휴대형 초음파 진단 장치의 예로는 프로브 및 어플리케이션을 포함하는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로브(20)는 복수의 트랜스듀서들을 포함할 수 있다. 복수의 트랜스듀서들은 송신부(113)로부터 인가된 송신 신호에 따라 대상체(10)로 초음파 신호를 송출할 수 있다. 복수의 트랜스듀서들은 대상체(10)로부터 반사된 초음파 신호를 수신하여, 수신 신호를 형성할 수 있다. 또한, 프로브(20)는 초음파 진단 장치(100)와 일체형으로 구현되거나, 또는 초음파 진단 장치(100)와 유무선으로 연결되는 분리형으로 구현될 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 구현 형태에 따라 하나 또는 복수의 프로브(20)를 구비할 수 있다.
제어부(120)는 프로브(20)에 포함되는 복수의 트랜스듀서들의 위치 및 집속점을 고려하여, 복수의 트랜스듀서들 각각에 인가될 송신 신호를 형성하도록 송신부(113)를 제어한다.
제어부(120)는 프로브(20)로부터 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환하고, 복수의 트랜스듀서들의 위치 및 집속점을 고려하여, 디지털 변환된 수신 신호를 합산함으로써, 초음파 데이터를 생성하도록 수신부(115)를 제어 한다.
영상 처리부(130)는 초음파 수신부(115)에서 생성된 초음파 데이터를 이용하여, 초음파 영상을 생성한다.
디스플레이부(140)는 생성된 초음파 영상 및 초음파 진단 장치(100)에서 처리되는 다양한 정보를 표시할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 구현 형태에 따라 하나 또는 복수의 디스플레이부(140)를 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이부(140)는 터치패널과 결합하여 터치 스크린으로 구현될 수 있다.
제어부(120)는 초음파 진단 장치(100)의 전반적인 동작 및 초음파 진단 장치(100)의 내부 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어할 수 있다. 제어부(120)는 초음파 진단 장치(100)의 기능을 수행하기 위한 프로그램 또는 데이터를 저장하는 메모리, 및 프로그램 또는 데이터를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 입력부(170) 또는 외부 장치로부터 제어신호를 수신하여, 초음파 진단 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 통신부(160)를 포함하며, 통신부(160)를 통해 외부 장치(예를 들면, 서버, 의료 장치, 휴대 장치(스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등))와 연결할 수 있다.
통신부(160)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(160)가 외부 장치로부터 제어 신호 및 데이터를 수신하고, 수신된 제어 신호를 제어부(120)에 전달하여 제어부(120)로 하여금 수신된 제어 신호에 따라 초음파 진단 장치(100)를 제어하도록 하는 것도 가능하다.
또는, 제어부(120)가 통신부(160)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 초음파 진단 장치(100)를 제어할 수 있는 프로그램이 설치될 수 있는 바, 이 프로그램은 제어부(120)의 동작의 일부 또는 전부를 수행하는 명령어를 포함할 수 있다.
프로그램은 외부 장치에 미리 설치될 수도 있고, 외부장치의 사용자가 어플리케이션을 제공하는 서버로부터 프로그램을 다운로드하여 설치하는 것도 가능하다. 어플리케이션을 제공하는 서버에는 해당 프로그램이 저장된 기록매체가 포함될 수 있다.
저장부(150)는 초음파 진단 장치(100)를 구동하고 제어하기 위한 다양한 데이터 또는 프로그램, 입/출력되는 초음파 데이터, 획득된 초음파 영상 등을 저장할 수 있다.
입력부(170)는, 초음파 진단 장치(100)를 제어하기 위한 사용자의 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 입력은 버튼, 키 패드, 마우스, 트랙볼, 조그 스위치, 놉(knop) 등을 조작하는 입력, 터치 패드나 터치 스크린을 터치하는 입력, 음성 입력, 모션 입력, 생체 정보 입력(예를 들어, 홍채 인식, 지문 인식 등) 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 초음파 진단 장치(100)의 예시는 도 2의 (a) 내지 (c)를 통해 후술된다.
도 2의 (a) 내지 (c)는 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치를 나타내는 도면들이다.
도 2의 (a) 및 도 2의 (b)를 참조하면, 초음파 진단 장치(100a, 100b)는 메인 디스플레이부(121) 및 서브 디스플레이부(122)를 포함할 수 있다. 메인 디스플레이부(121) 및 서브 디스플레이부(122) 중 하나 이상은 터치스크린으로 구현될 수 있다. 메인 디스플레이부(121) 및 서브 디스플레이부(122)는 초음파 영상 또는 초음파 진단 장치(100a, 100b)에서 처리되는 다양한 정보를 표시할 수 있다. 또한, 메인 디스플레이부(121) 및 서브 디스플레이부(122)는 터치 스크린으로 구현되고, GUI 를 제공함으로써, 사용자로부터 초음파 진단 장치(100a, 100b)를 제어하기 위한 데이터를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 메인 디스플레이부(121)는 초음파 영상을 표시하고, 서브 디스플레이부(122)는 초음파 영상의 표시를 제어하기 위한 컨트롤 패널을 GUI 형태로 표시할 수 있다. 서브 디스플레이부(122)는 GUI 형태로 표시된 컨트롤 패널을 통하여, 영상의 표시를 제어하기 위한 데이터를 입력 받을 수 있다. 초음파 진단 장치(100a, 100b)는 입력 받은 제어 데이터를 이용하여, 메인 디스플레이부(121)에 표시된 초음파 영상의 표시를 제어할 수 있다.
도 2의 (b)를 참조하면, 초음파 진단 장치(100b)는 메인 디스플레이부(121) 및 서브 디스플레이부(122) 이외에 컨트롤 패널(165)을 더 포함할 수 있다. 컨트롤 패널(165)은 버튼, 트랙볼, 조그 스위치, 놉(knop) 등을 포함할 수 있으며, 사용자로부터 초음파 진단 장치(100b)를 제어하기 위한 데이터를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 컨트롤 패널(165)은 TGC(Time Gain Compensation) 버튼(171), Freeze 버튼(172) 등을 포함할 수 있다. TGC 버튼(171)은, 초음파 영상의 깊이 별로 TGC 값을 설정하기 위한 버튼이다. 또한, 초음파 진단 장치(100b)는 초음파 영상을 스캔하는 도중에 Freeze 버튼(172) 입력이 감지되면, 해당 시점의 프레임 영상이 표시되는 상태를 유지시킬 수 있다.
한편, 컨트롤 패널(165)에 포함되는 버튼, 트랙볼, 조그 스위치, 놉(knop) 등은, 메인 디스플레이부(121) 또는 서브 디스플레이부(122)에 GUI로 제공될 수 있다.
도 2의 (c)를 참조하면, 초음파 진단 장치(100c)는 휴대형으로도 구현될 수 있다. 휴대형 초음파 진단 장치(100c)의 예로는, 프로브 및 어플리케이션을 포함하는 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
초음파 진단 장치(100c)는 프로브(20)와 본체(40)를 포함하며, 프로브(20)는 본체(40)의 일측에 유선 또는 무선으로 연결될 수 있다. 본체(40)는 터치 스크린(145)을 포함할 수 있다. 터치 스크린(145)은 초음파 영상, 초음파 진단 장치에서 처리되는 다양한 정보, 및 GUI 등을 표시할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따라, 초음파 영상 내에서 대상 신경의 신경 영역을 검출하여 이상 여부를 판단하고, 판단 결과를 표시하는 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3의 블록(310)을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 대상체의 초음파 영상을 획득할 수 있다. 예를 들면, 초음파 영상은 대상 신경이 스캔된 영상이고, 대상 신경에 대응하는 신경 영역을 포함할 수 있다. 이미지(311)에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 초음파 영상을 초음파 진단 장치(100)의 디스플레이 상에 표시할 수 있다.
도 3의 블록(320)을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역을 검출하는 알고리즘에 기초하여, 초음파 영상 내에서 대상 신경에 대응하는 신경 영역을 검출할 수 있다. 이미지(322)에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 초음파 영상에서 신경 영역(321)을 표시할 수 있다.
도 3의 블록(330)을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 초음파 영상의 대상 신경에 이상이 있는지를 판단할 수 있다. 대상 신경에 이상이 있으면, 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역 내에 비정상적인 영역을 검출할 수 있다. 이미지(331)에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 초음파 영상에서 비정상적인 영역(332)을 표시할 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보(333)를 표시할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참고하면, 단계 S410에서, 초음파 진단 장치(100)는 대상체의 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100) 내의 프로브는 대상체의 제1 대상 신경이 포함된 영역으로 초음파 신호를 송신하고, 제1 대상 신경이 포함된 영역으로부터 반사된 초음파 신호를 수신할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 반사된 초음파 신호에 기초하여, 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 제1 초음파 영상은 실시간으로 획득될 수 있다. 예를 들면, 제1 초음파 영상은, 영상 단위 또는 동영상 단위로 획득될 수 있다.
단계 S420에서, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 소정의 자동 검출 알고리즘 또는 소정의 자동 분할 알고리즘에 기초하여, 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 검출된 제1 신경 영역을 제1 초음파 영상 상에 표시할 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 검출된 제1 신경 영역만을 표시할 수도 있다. 도 5에서는 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하는 과정을 설명한다.
단계 S430에서, 초음파 진단 장치(100)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 판단 기준은, 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 해부학적 구조, 기준 신경 영역의 모양, 기준 신경 영역의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 획득될 수 있다. 여기서, 해부학적 구조는 신경을 구성하는 구조물의 모양, 크기, 상대적 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경 영역에서 관찰되는 해부학적 구조인 벌집 구조(Honeycomb structure)에 기초하여, 제1 대상 신경에 이상이 있는지를 판단할 수 있다. 구체적으로, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역 내의 대상 벌집 구조 간의 유사도에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다. 도 6에서는 초음파 영상에서 관찰되는 벌집 구조에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명한다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역을 학습 모델에 적용하여, 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 벌집 구조가 존재하는 영역을 검출할 수 있다.
여기서, 학습 모델은, 복수의 초음파 영상들에 포함된 벌집 구조의 형상, 패턴, 및 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나에 기초하여, 기준 벌집 구조가 학습된 모델일 수 있다. 또한, 학습 모델은, 소정의 대상 신경 내의 대상 벌집 구조가 포함된 초음파 영상이 획득되면, 소정의 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 모델일 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 템플릿의 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 간의 매칭율에 기초하여 유사도를 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 획득된 유사도에 기초하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다. 도 9a 및 도 9b에서는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 획득하고, 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델과 관련하여 설명한다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조 및 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 각각에 대한 코너 정보 및 특징점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 유사도를 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 획득된 유사도에 기초하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 종횡비의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제2 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다. 도 7에서는 대상 신경 영역의 종횡비에 기초하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명한다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 단면적의 크기와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 단면적의 크기의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제3 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다. 도 8에서는 대상 신경 영역의 단면적의 크기에 기초하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명한다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 획득할 수 있다. 예를 들면, 파라미터는, 신경 영역에서 관찰되는 벌집 구조의 해당 여부, 벌집 구조의 유사도, 신경 영역의 형태, 신경 영역의 종횡비, 신경 영역의 단면적의 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 예시에 제한되지 않는다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상으로부터 획득된, 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값의 차이가 미리 설정된 범위를 벗어나면, 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단할 수 있다.
단계 S440에서, 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
예를 들면, 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보는, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 정보, 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상에 비정상적인 영역의 경계를 표시할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역에 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단한 근거들을 미리 설정된 우선 순위에 따라 표시할 수 있다. 예를 들면, 미리 설정된 우선 순위는, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 파라미터들의 값이 미리 설정된 범위를 벗어난 정도에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상에 비정상적인 영역의 정보를 표시할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 대상체에 대한 이전 초음파 영상을 참고하여, 대상체에 대한 비정상적인 영역의 추이 정보를 표시할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역을 검출하고, 초음파 영상에서 비정상적인 영역을 표시하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 도 5의 이미지(510)은 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 나타낸다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 초음파 진단 장치(100) 내의 프로브를 이용하여 제1 초음파 영상을 실시간으로 획득하거나, 초음파 진단 장치(100) 내에 저장된 초음파 영상들로부터 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 외부 장치로부터 제1 초음파 영상을 수신할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상의 전체 영역을 분석하고, 소정의 자동 검출 알고리즘을 이용하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 소정의 자동 검출 알고리즘은 초음파 영상 내에서 대상 신경에 대응하는 신경 영역을 검출하는 학습 모델일 수 있다. 도 5의 이미지(520)는 제1 초음파 영상에서 제1 신경 영역으로 검출된 영역(521)이 표시된 영상을 나타낸다. 또한, 프로브의 움직임에 따라 실시간으로 획득되는 제1 초음파 영상에서 관찰되는 단면이 변경되면, 변경된 단면에 따라 제1 신경 영역이 자동으로 트래킹 될 수 있고, 제1 신경 영역이 표시될 수 있다. 즉, 초음파 진단 장치(100)는 검출된 제1 신경 영역만을 트래킹하여 표시할 수 있다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 도 5의 이미지(520)에 도시된 바와 같이, 제1 신경 영역을 바운딩 박스로 표시할 수 있다. 여기서, 바운딩 박스로 표시된 경계의 강도는 조절될 수 있다.
또한, 초음파 진단 장치(100)는 소정의 자동 분할 알고리즘을 이용하여 제1 초음파 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 분할된 복수의 영역 전체를 분석하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 소정의 자동 분할 알고리즘은 초음파 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 분할된 영역을 분석하여 대상 신경에 대응하는 신경 영역을 검출하는 학습 모델일 수 있다. 도 5의 이미지(530)는 제1 초음파 영상에서 제1 신경 영역으로 검출된 영역(531)이 표시된 영상을 나타낸다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 소정의 자동 분할 알고리즘에 기초하여, 도 5의 이미지(520)에서 제1 신경 영역으로 검출된 영역(521)을 분석함으로써, 제1 신경 영역에 영역(531)을 세밀하게 검출할 수 있다.
한편, 초음파 진단 장치(100)는 사용자의 입력에 기초하여, 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역이 결정될 수도 있다.
초음파 진단 장치(100)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다. 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는 것으로 결정되면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 영역을 검출하고 표시할 수 있다. 도 5의 이미지(540)는 제1 초음파 영상에서 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 영역(541)이 표시된 영상을 나타낸다.
도 6은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역 내의 해부학적 구조에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 해부학적 구조에 기반하여 획득된, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역 내에서 관찰되는 구조를 나타내는 벌집 구조를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제1 판단 기준에 기초하여, 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 제1 판단 기준은, 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 대상 신경 영역 내의 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 기준일 수 있다. 여기서, 기준 벌집 구조는 기준 신경 영역 내에서 관찰되는 구조를 나타낸다. 또한, 기준 벌집 구조는 정상적인 신경의 신경 영역 내에서 관찰되는 구조일 수 있다. 예를 들면, 유사도는, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 매칭율을 나타낼 수 있다.
예를 들면, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도는, 학습 모델, 템플릿 매칭, 특징점의 정보 및 코너 정보 중 적어도 하나에 기초하여 획득될 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역을 학습 모델에 적용하여, 기준 벌집 구조와 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 간의 유사도를 획득할 수 있다. 도 9a 및 도 9b에서는, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 획득하고, 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델과 관련하여 설명한다.
다른 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는, 기준 신경에 대한 기준 템플릿의 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 간의 매칭율에 기초하여, 유사도를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 복수의 기준 템플릿을 저장할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에서 제1 대상 벌집 구조를 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 복수의 기준 템플릿 각각의 기준 벌집 구조와 제1 대상 벌집 구조를 비교하여, 제1 대상 벌집 구조와 가장 유사한 구조를 갖는 제1 기준 벌집 구조를 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 기준 벌집 구조와 제1 대상 벌집 구조의 형상 또는 패턴에 기초하여, 제1 기준 벌집 구조와 제1 대상 벌집 구조 간의 매칭율을 나타내는 유사도를 획득할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조 및 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 각각에 대한 코너 정보 및 특징점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 유사도를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는, 기준 벌집 구조에 기초하여, 벌집 구조를 특정할 수 있는 기준 특징점들을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조에서 기준 특징점들에 대응하는 특징점들을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 기준 특징점들의 개수, 위치, 분포도, 최대 밝기값, 최소 밝기값, 밝기값들의 평균값 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 기준 특징점들의 정보를 획득할 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 기준 특징점들에 대응하는 특징점들의 개수, 위치, 분포도, 최대 밝기값, 최소 밝기값, 밝기값들의 평균값 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 특징점들의 정보를 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 기준 특징점들의 정보 및 특징점들의 정보에 기초하여, 적어도 하나의 파라미터의 값들을 비교하고, 비교한 결과에 기초하여 유사도를 획득할 수 있다. 도 10에서는, 코너 정보를 이용하여 유사도를 획득하고, 유사도에 따라 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명한다.
한편, 유사도가 미리 설정된 유사도보다 크거나 같으면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경이 정상인 것으로 판단할 수 있다. 도 6의 이미지(610)는, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역에서 관찰되는, 정상적인 제1 대상 벌집 구조(611)를 도시한 도면이다. 반면에, 유사도가 미리 설정된 유사도보다 작으면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 학습 모델에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 벌집 구조가 존재하는 영역을 검출할 수 있다. 도 6의 이미지(620)는, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역에서 관찰되는, 비정상적인 제1 대상 벌집 구조(621)를 도시한 도면이다. 도 9c에서는, 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 설명한다.
도 7은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 모양에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 종횡비의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제2 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
도 7의 이미지(710)을 참고하면, 종횡비(Aspect ratio)는, 신경 영역(711)에서 단축(713)의 길이에 대한 장축(712)의 길이의 비율을 나타낼 수 있다. 또한, 종횡비는, 신경 영역(711)에서 장축(712)의 길이에 대한 단축(713)의 길이의 비율을 나타낼 수도 있다.
도 7의 이미지(720)는 신경 영역(721)에서 장축을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역(721)에서 무게 중심을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역(721)의 무게 중심을 지나는 직선과 신경 영역(721)의 교점을 양 끝점으로 하는 선분 중에서 가장 긴 선분(722)을 장축으로 검출할 수 있다.
도 7의 이미지(730)는 신경 영역(731)에서 단축을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역(731)에서 무게 중심을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역(731)의 무게 중심을 지나는 직선과 신경 영역(731)의 교점을 양 끝점으로 하는 선분 중에서 가장 짧은 선분(732)을 단축으로 검출할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비를 획득할 수 있다. 예를 들면, 기준 종횡비는 사용자에 의해 설정되거나, 외부 장치로부터 획득될 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 획득하고, 제1 초음파 영상에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역에 대한 장축의 길이 및 단축의 길이를 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 단축의 길이에 대한 장축의 길이의 비율을 나타내는 종횡비를 산출할 수 있다. 기준 종횡비와 종횡비 간의 차이가 미리 설정된 범위 내이면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경이 정상인 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 기준 종횡비와 종횡비 간의 차이가 미리 설정된 범위를 벗어나면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 초음파 진단 장치(100)는 종횡비가 산출된 제1 신경 영역을 비정상적인 영역으로 결정할 수 있다. 제1 초음파 영상에서 제1 대상 신경에 대응하는 신경 영역이 복수 개인 경우, 초음파 진단 장치(100)는 복수의 신경 영역 각각에 대해 종횡비를 산출하고, 산출된 종횡비와 기준 종횡비를 비교한 결과에 기초하여, 비정상적인 신경 영역을 검출할 수 있다.
도 8은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 신경 영역의 단면적의 크기에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 단면적의 크기와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 단면적의 크기의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제3 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
신경이 압박 등을 받으면, 신경의 단면적의 크기가 기준 단면적의 크기보다 작을 수 있다. 여기서, 기준 단면적의 크기는 신경이 정상임을 판단하는 데에 기준이 되는 임계값일 수 있다. 예를 들면, 기준 신경에 대한 기준 단면적의 크기는 사용자에 의해 설정되거나, 외부 장치로부터 획득될 수 있다.
도 8의 이미지(810)을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 획득하고, 제1 초음파 영상에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역(811)을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역(811)의 단면적의 크기를 산출할 수 있다. 제1 신경 영역(811)의 단면적의 크기가 기준 단면적의 크기와 같거나 기준 단면적의 크기보다 크면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경(811)이 정상인 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 제1 신경 영역(811)의 단면적의 크기가 기준 단면적의 크기보다 작으면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 초음파 진단 장치(100)는 단면적의 크기가 산출된 제1 신경 영역(811)을 비정상적인 영역으로 결정할 수 있다.
한편, 제1 초음파 영상에서 제1 대상 신경에 대응하는 신경 영역이 복수 개인 경우, 초음파 진단 장치(100)는 복수의 신경 영역 각각에 대해 단면적의 크기를 산출하고, 산출된 단면적의 크기와 기준 단면적의 크기를 비교한 결과에 기초하여, 비정상적인 신경 영역을 검출할 수 있다.
도 8의 이미지(820)을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 예를 들면, 제1 신경 영역의 단면적은 길이 방향에 수직한 방향에 대한 단면의 넓이일 수 있다. 도 8의 이미지(820)을 참고하면, 제1 신경 영역의 오른쪽 길이 방향에서 왼쪽 길이 방향으로 갈수록 단면적의 크기는 감소되고 있다. 단면의 지름의 길이는 제1 지름(821), 제2 지름(822), 제3 지름(823)의 순서로 증가될 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 지름(821)에 대응하는 제1 단면적, 제2 지름(822)에 대응하는 제2 단면적, 제3 지름(823)에 대응하는 제3 단면적을 산출할 수 있다. 제1 단면적 내지 제3 단면적 중 제1 단면적의 크기가 기준 단면적의 크기보다 작을 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역 중 제1 단면적의 크기를 갖는 영역을 비정상적인 영역으로 결정할 수 있다.
도 9a는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 이용되는 인공 신경망을 개략적으로 도시한 도면이다.
기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 획득하고, 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델은, 인공 신경망의 구조에 기반하여 생성될 수 있다.
도 9a를 참고하면, 인공 신경망은 입력 레이어(911), 적어도 하나 이상의 히든 레이어(912, 913) 및 출력 레이어(914)를 포함할 수 있다. 인공 신경망을 통한 연산은 서버 내의 프로세서 또는 초음파 진단 장치(100) 내의 프로세서에서 수행될 수 있다. 여기서, 서버는 초음파 진단 장치(100)에서 이용되는 소프트웨어, 프로그램, 데이터, 파일 등을 관리하는 서버일 수 있다. 서버 내의 프로세서는 서버에서 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 포함하는 프로그램을 저장하고, 관리할 수 있다. 서버는 초음파 진단 장치(100)로 학습 모델을 포함하는 프로그램을 송신할 수 있다.
한편, 히든 레이어(912, 913)에서 수행된 학습 및 훈련을 통해 각 레이어와 노드 사이의 가중치가 학습될 수 있다. 예를 들면, 서버의 프로세서 또는 초음파 진단 장치(100)의 프로세서는 반복적인 학습을 통해 신경 영역에서 관찰되는 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조를 판단하는 히든 레이어(912, 913)와 노드 사이의 가중치의 값을 획득할 수 있다. 서버의 프로세서 또는 초음파 진단 장치(100)의 프로세서는 획득된 가중치의 값이 적용되어 훈련된 인공 신경망에서, 초음파 영상에 포함된 신경 영역에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하고, 비정상적인 영역을 검출하는 학습 모델을 생성할 수 있다.
도 9b는 일실시예에 따라, 초음파 영상 내의 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델의 생성 방법 및 학습 모델의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델(900)을 이용하여, 제1 초음파 영상에서 관찰되는 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하고, 비정상적인 영역을 검출할 수 있다.
학습 모델(900)의 동작 901에서, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 신경 영역을 포함하는 복수의 초음파 영상들을 획득할 수 있다. 여기서, 복수의 초음파 영상들은, 정상적인 신경에 대한 초음파 영상들 및 비정상적인 신경에 대한 초음파 영상들을 포함할 수 있다.
예를 들면, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 복수의 초음파 영상들 및 복수의 초음파 영상들에 포함된 신경에 이상이 있는지 여부에 대한 정보를 입력 데이터로 획득할 수 있다.
또한, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나의 데이터 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나의 데이터를 입력 데이터로 획득할 수 있다.
학습 모델(900)의 동작 902에서, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 복수의 초음파 영상들에 포함된 신경 영역 내의 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나에 기초하여 기준 벌집 구조를 학습할 수 있다. 또한, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 기준 벌집 구조를 학습한 결과에 기초하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델(900)을 학습할 수 있다.
예를 들면, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나의 데이터에 기초하여, 벌집 구조의 형상, 패턴 및 주변 영역의 구조 중 적어도 둘 간의 상관 관계를 학습함으로써, 기준 벌집 구조를 학습하고, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 산출하는 학습 모델(900)을 생성할 수 있다.
또한, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조의 형상, 패턴, 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나의 데이터에 기초하여, 벌집 구조의 형상, 패턴 및 주변 영역의 구조 중 적어도 둘 간의 상관 관계를 학습할 수 있다. 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 학습한 결과, 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 학습한 결과를 학습함으로써, 기준 벌집 구조를 정밀하게 학습하고, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 산출하는 학습 모델(900)의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도와 미리 설정된 유사도를 비교한 결과에 기초하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델(900)을 학습할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 유사도는, 대상 벌집 구조를 정상적인 벌집 구조로 판단하는 데에 기준이 되는 임계 유사도일 수 있다. 구체적인 예를 들면, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도가 미리 설정된 유사도보다 크거나 같으면, 대상 신경이 정상인 것으로 판단하고, 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도가 미리 설정된 유사도보다 작으면, 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단하는 학습 모델(900)을 학습하고 생성할 수 있다.
학습 모델(900)의 동작 903에서, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경의 제1 초음파 영상(921)을 학습 모델(900)의 입력 데이터로 획득하고, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 제1 대상 신경의 제1 초음파 영상(921)은 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 포함하는 초음파 영상이다.
구체적으로, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(921)에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하고, 제1 신경 영역에서 관찰되는 제1 대상 벌집 구조를 학습 모델(900)에 적용하여, 기준 벌집 구조와 제1 대상 벌집 구조 간의 유사도를 산출할 수 있다. 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 산출된 유사도와 미리 설정된 유사도를 비교한 결과에 기초하여 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단할 수 있다.
예를 들면, 산출된 유사도가 미리 설정된 유사도보다 크거나 같으면, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경이 정상인 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 산출된 유사도가 미리 설정된 유사도보다 작으면, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단하고, 제1 대상 신경에서 이상이 있는 비정상적인 영역을 검출할 수 있다. 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 학습 모델(900)을 통해 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단한 결과를 출력할 수 있다.
예를 들면, 블록(922)를 참고하면, 제1 대상 신경이 정상으로 판단된 경우, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경이 정상임을 나타내는 정보를 표시할 수 있다.
다른 예를 들면, 블록(923)을 참고하면, 제1 대상 신경이 비정상으로 판단된 경우, 서버 또는 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 하나를 표시할 수 있다.
한편, 서버에서 제1 초음파 영상(921)에 대해 제1 대상 신경의 이상 여부가 판단된 경우, 서버는 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단한 결과에 대한 정보를 초음파 진단 장치(100)로 전송할 수 있다.
도 9c는 일실시예에 따라, 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조 및 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 9c의 이미지(930), 이미지(940), 이미지(950)는 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 나타낸다. 이미지(930), 이미지(940), 이미지(950)에 도시된 바와 같이, 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조는, 벌집 구조를 구성하는 단위 벌집 또는 단위 벌집들의 형상이 일정할 수 있고, 단위 벌집의 밝기값에 따른 패턴이 일정할 수 있다. 또한, 신경의 종류 또는 신경의 위치에 따라 정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조는 이미지(930), 이미지(940), 이미지(950) 내의 벌집 구조로 분류될 수 있다. 이 경우, 벌집 구조의 주변 영역의 구조도 벌집 구조에 따라 다를 수 있다.
한편, 도 9c의 이미지(960), 이미지(970), 이미지(980)는 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조를 나타낸다. 이미지(960), 이미지(970), 이미지(980)에 도시된 바와 같이, 비정상적인 신경에서 관찰되는 벌집 구조는, 벌집 구조를 구성하는 단위 벌집 또는 단위 벌집들의 형상이 일정하지 않고, 단위 벌집의 밝기값에 따른 패턴이 존재하지 않을 수 있다.
도 10은 일실시예에 따라, 초음파 영상에서 코너 정보에 기초하여 신경의 이상 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조 및 제1 대상 신경에 대한 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 각각에 대한 코너 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 유사도를 획득할 수 있다.
구체적인 예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는, 기준 벌집 구조에 기초하여, 기준 벌집 구조로 특정할 수 있는 기준 단위 벌집들의 코너를 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 기준 단위 벌집들에 대응하는 코너 영역의 개수, 코너 영역의 최대 밝기값, 최소 밝기값, 밝기값들의 평균값 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 기준 코너 정보를 획득할 수 있다.
또한, 도 10을 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역(1010) 내의 제1 대상 벌집 구조에서 기준 단위 벌집들의 코너에 대응하는 단위 벌집들(1011, 1012, 1013, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019, 1020, 1021)의 코너를 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 단위 벌집들(1011, 1012, 1013, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019, 1020, 1021)에 대응하는 코너 영역의 개수, 코너 영역의 최대 밝기값, 최소 밝기값, 밝기값들의 평균값 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 코너 정보를 획득할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 기준 코너 정보 및 제1 신경 영역(1010)의 코너 정보에 기초하여, 적어도 하나의 파라미터의 값들을 비교하고, 비교한 결과에 기초하여 유사도를 획득할 수 있다. 유사도가 미리 설정된 유사도보다 크거나 같으면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경이 정상인 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 유사도가 미리 설정된 유사도보다 작으면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역(1010)을 비정상적인 영역으로 검출하고, 표시할 수 있다.
도 11a는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치(100)에서, 신경에서 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나가 표시되는 예시 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
도 11a를 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1101)에서 스캔된 제1 대상 신경에 이상이 있는지를 판단하고, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 영역(1102)을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1101) 상에 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역에서 비정상적인 영역(1102)을 표시할 수 있다. 예를 들면, 비정상적인 영역(1102)은 실선, 점선으로 표시될 수 있고, 소정의 컬러가 적용되어 표시될 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역에서 정상적인 영역도 표시할 수 있고, 정상적인 영역과 비정상적인 영역(1102)은 서로 다른 컬러가 적용되어 표시될 수 있다.
또한, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 신경에 이상이 있다고 판단하는 데에 이용된 적어도 하나의 파라미터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 파라미터는, 신경 영역에서 관찰되는 벌집 구조의 해당 여부, 벌집 구조의 유사도, 신경 영역의 형태, 신경 영역의 종횡비, 신경 영역의 단면적의 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 예시에 제한되지 않는다. 초음파 진단 장치(100)는 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 적어도 하나의 파라미터의 값, 적어도 하나의 파라미터의 기준값, 및 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 11a를 참고하면, 초음파 진단 장치(100)는 벌집 구조의 유사도, 신경 영역의 형태, 신경 영역의 종횡비에 기초하여, 제1 신경 영역에 비정상적인 영역(1102)이 있는 것으로 판단한 근거에 대한 근거 정보(1103)를 표시할 수 있다. 구체적으로, 초음파 진단 장치(100)는, "벌집 구조가 명확하지 않음", "불규칙한 형상으로 타원체 형상이 아님", "종횡비가 기준값 이하임"과 같은 근거 정보(1103)를 표시할 수 있다.
도 11b는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치(100)에서, 비정상적인 영역으로 판단한 근거들의 우선 순위에 따라 근거 정보가 표시되는 예시 도면이다.
도 11b에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1111)에서 스캔된 제1 대상 신경에 이상이 있는지를 판단하고, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 영역(1112)을 검출할 수 있다. 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1111) 상에 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역에서 비정상적인 영역(1112)을 표시할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 신경 영역에 비정상적인 영역(1112)이 있는 것으로 판단한 근거들에 대한 근거 정보(1113)를 표시할 수 있다. 이 경우, 판단한 근거들은 미리 설정된 우선 순위에 따라 표시될 수 있다. 각 근거들은 우선 순위에 기초하여 숫자, 문자, 기호가 할당될 수 있다. 예를 들면, 미리 설정된 우선 순위는, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 파라미터들의 값이 미리 설정된 범위를 벗어난 정도에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 대상 벌집 구조와 기준 벌집 구조 간의 유사도가 70% 미만이면, 대상 벌집 구조가 관찰되는 대상 신경에 이상이 있는 것으로 설정될 수 있다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 제1 대상 벌집 구조와 기준 벌집 구조 간의 유사도는 40%로 산출될 수 있다. 따라서, 초음파 진단 장치(100)는 제1 대상 벌집 구조가 관찰되는 제1 대상 신경에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 한편, 제1 대상 벌집 구조와 기준 벌집 구조 간의 유사도가 미리 설정된 유사도를 벗어난 정도가 다른 파라미터의 값이 미리 설정된 범위를 벗어난 정도보다 높은 경우, 제1 대상 벌집 구조와 기준 벌집 구조 간의 유사도는, 제1 대상 신경에 이상이 있다고 판단한 주요 근거가 될 수 있고, 우선 순위는 1 순위로 설정될 수 있다.
한편, 초음파 진단 장치(100)는 소정 파라미터의 값이 정상 범위에 있더라도, 근거 정보 내에 소정 파라미터의 정보를 표시할 수 있다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 단면적의 크기와 관련된 정보를 나타내는 "단면적의 크기는 정상 범위"를 근거 정보(1113) 내에 표시할 수 있다.
또한, 초음파 진단 장치(100)는 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 구체적인 수치로 표시할 수 있다.
도 11c는 일실시예에 따라, 초음파 진단 장치(100)에서, 비정상적인 영역의 추이 정보가 표시되는 예시 도면이다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1121)에 비정상적인 영역(1122)을 표시하고, 비정상적인 영역(1122)으로 판단한 근거에 대한 근거 정보(1123)를 표시할 수 있다.
초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1121)이 획득되기 이전에 획득되었던 이전 초음파 영상(1111)을 참고하여, 제1 대상 신경에 대한 비정상적인 영역의 추이 정보를 표시할 수 있다.
예를 들면, 초음파 진단 장치(100)는 제1 초음파 영상(1121)에서 비정상적인 영역(1122)으로 판단한 근거에 대한 근거 정보(1123)와 이전 초음파 영상(1111)에서 비정상적인 영역(1112)으로 판단한 근거에 대한 근거 정보(1113)를 함께 표시할 수 있다.
도 12는 일실시예에 따른 초음파 진단 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 초음파 진단 장치(100)는 프로브(1210), 사용자 인터페이스 장치(1220), 디스플레이(1230), 메모리(1240) 및 프로세서(1240)를 포함할 수 있다. 그러나, 도시된 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 초음파 진단 장치(100)가 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 초음파 진단 장치(100)가 구현될 수 있다. 이하 상기 구성 요소들에 대해 살펴본다. 도 12에 도시된 초음파 진단 장치(100)는 도 1 및 도 2에서 설명한 초음파 진단 장치(100)와 동일할 수 있다. 또한, 도 12의 초음파 진단 장치(100)는 도 3 내지 도 11에서 설명한 초음파 진단 장치(100)의 동작 방법을 수행할 수 있다.
프로브(1210)는 초음파 신호와 전기 신호를 상호 변환하기 위한 복수의 트랜스듀서 소자들을 포함할 수 있다. 즉, 프로브(1210)는 복수의 트랜스듀서 소자들로 구성된 트랜스듀서 어레이를 포함할 수 있고, 복수의 트랜스듀서 소자들은 1차원 또는 2차원으로 배열될 수 있다. 복수의 트랜스듀서 소자들 각각은 별도로 초음파 신호를 발생시키기도 하고, 복수의 트랜스듀서 소자들이 동시에 초음파 신호를 발생시키기도 한다. 각 트랜스듀서 소자들에서 송신된 초음파 신호는 대상체 내부의 임피던스의 불연속면에서 반사된다. 각 트랜스듀서 소자들은 반사된 초음파 신호를 전기적 수신신호로 변환할 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(1220)는 사용자로부터 초음파 진단 장치(100)를 제어하기 위한 데이터 또는 신호를 입력 받는 장치를 의미한다. 프로세서(1240)는 사용자로부터 소정 명령 또는 데이터를 입력 받기 위한 사용자 인터페이스 화면이 생성 및 출력되도록 디스플레이(1230)를 제어할 수 있다.
디스플레이(1230)는 소정 화면을 표시한다. 구체적으로, 디스플레이(1230)는 프로세서(1240)의 제어에 따라서 소정 화면을 표시한다. 디스플레이(1230)는 디스플레이(1230) 패널을 포함하며, 디스플레이(1230) 패널 상으로, 초음파 영상 등을 표시할 수 있다.
한편, 초음파 진단 장치(100)는 메모리(1240)를 더 포함할 수 있다. 메모리(1240)는 초음파 진단 장치(100)의 동작 방법을 실행하는 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1240)는 초음파 진단 장치(100)의 동작 방법을 나타낸 코드를 저장할 수 있다.
프로세서(1240)는 대상체의 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 예를 들면, 초음파 진단 장치 내의 프로브(1210)는 대상체의 제1 대상 신경이 포함된 영역으로 초음파 신호를 송신하고, 제1 대상 신경이 포함된 영역으로부터 반사된 초음파 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(1240)는 반사된 초음파 신호에 기초하여, 제1 대상 신경에 대한 제1 초음파 영상을 획득할 수 있다. 제1 초음파 영상은 실시간으로 획득될 수 있다.
프로세서(1240)는 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 소정의 자동 검출 알고리즘 또는 소정의 자동 분할 알고리즘에 기초하여, 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출할 수 있다. 프로세서(1240)는 디스플레이(1230)를 통해 검출된 제1 신경 영역을 제1 초음파 영상 상에 표시할 수 있다.
프로세서(1240)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 제1 초음파 영상의 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 판단 기준은, 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 해부학적 구조, 기준 신경 영역의 모양, 기준 신경 영역의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 획득될 수 있다. 여기서, 해부학적 구조는 신경을 구성하는 구조물의 모양, 크기, 상대적 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 제1 대상 신경 영역에서 관찰되는 해부학적 구조인 벌집 구조에 기초하여, 제1 대상 신경에 이상이 있는지를 판단할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(1240)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역 내의 대상 벌집 구조 간의 유사도에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 기준 벌집 구조와 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 획득할 수 있다. 프로세서(1240)는 제1 신경 영역을 학습 모델에 적용하여, 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 벌집 구조가 존재하는 영역을 검출할 수 있다.
여기서, 학습 모델은, 복수의 초음파 영상들에 포함된 벌집 구조의 형상, 패턴, 및 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나에 기초하여, 기준 벌집 구조가 학습된 모델일 수 있다. 또한, 학습 모델은, 소정의 대상 신경 내의 대상 벌집 구조가 포함된 초음파 영상이 획득되면, 소정의 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 모델일 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 기준 신경에 대한 기준 템플릿의 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 간의 매칭율에 기초하여 유사도를 획득할 수 있다. 프로세서(1240)는 획득된 유사도에 기초하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조 및 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 각각에 대한 코너 정보 및 특징점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 유사도를 획득할 수 있다. 프로세서(1240)는 획득된 유사도에 기초하여 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 종횡비의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제2 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 단면적의 크기와 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 단면적의 크기의 차이를 이용하여, 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제3 판단 기준에 기초하여, 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(1240)는 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 획득할 수 있다. 예를 들면, 파라미터는, 신경 영역에서 관찰되는 벌집 구조의 해당 여부, 벌집 구조의 유사도, 신경 영역의 형태, 신경 영역의 종횡비, 신경 영역의 단면적의 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 예시에 제한되지 않는다. 프로세서(1240)는 제1 초음파 영상으로부터 획득된, 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값의 차이가 미리 설정된 범위를 벗어나면, 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(1240)는 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 비정상적인 영역의 정보 및 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 디스플레이(1230)를 통해 표시할 수 있다.
예를 들면, 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보는, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 정보, 적어도 하나의 파라미터의 값과 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 디스플레이(1230)는 제1 초음파 영상에 비정상적인 영역의 경계를 표시할 수 있다. 프로세서(1240)는 제1 신경 영역에 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단한 근거들을 디스플레이(1230)를 통해 미리 설정된 우선 순위에 따라 표시할 수 있다. 예를 들면, 미리 설정된 우선 순위는, 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 파라미터들의 값이 미리 설정된 범위를 벗어난 정도에 기초하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 디스플레이(1230)는 제1 초음파 영상에 비정상적인 영역의 정보를 표시할 수 있다. 프로세서(1240)는 대상체에 대한 이전 초음파 영상을 참고하여, 대상체에 대한 비정상적인 영역의 추이 정보를 디스플레이(1230)를 통해 표시할 수 있다.
이상에서 설명된 초음파 진단 장치(100)는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.
처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.
이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.
소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
Claims (20)
- 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하는 단계;
상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하는 단계;
대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계; 및
상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 해부학적 구조, 상기 기준 신경 영역의 모양, 상기 기준 신경 영역의 크기 중 적어도 하나에 기반하여 획득된, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역 내의 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제1 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제3항에 있어서,
상기 제1 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
상기 기준 벌집 구조와 상기 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 획득하는 단계; 및
상기 제1 신경 영역을 상기 학습 모델에 적용하여, 상기 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 벌집 구조가 존재하는 영역을 검출하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제4항에 있어서,
상기 학습 모델은, 복수의 초음파 영상들에 포함된 벌집 구조의 형상, 패턴, 및 상기 벌집 구조의 주변 영역의 구조 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 기준 벌집 구조가 학습된 모델이고, 소정의 대상 신경 내의 대상 벌집 구조가 포함된 초음파 영상이 획득되면 상기 소정의 대상 신경의 이상 여부를 판단하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제3항에 있어서,
상기 제1 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
상기 기준 신경에 대한 기준 템플릿의 상기 기준 신경 영역 내의 상기 기준 벌집 구조와 상기 제1 신경 영역 내의 제1 대상 벌집 구조 간의 매칭율에 기초하여, 상기 유사도를 획득하는 단계; 및
상기 기준 신경에 대한 상기 기준 신경 영역 내의 상기 기준 벌집 구조 및 상기 제1 신경 영역 내의 상기 제1 대상 벌집 구조 각각에 대한 코너 정보 및 특징점 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 유사도를 획득하는 단계 중 하나의 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 종횡비의 차이를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제2 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 단면적의 크기와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 단면적의 크기의 차이를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제3 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계는,
상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 획득하는 단계; 및
상기 제1 초음파 영상으로부터 획득된, 상기 적어도 하나의 파라미터의 값과 상기 적어도 하나의 파라미터의 기준값의 차이가 미리 설정된 범위를 벗어나면, 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보는,
상기 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 정보, 및 상기 적어도 하나의 파라미터의 값과 상기 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계는,
상기 제1 초음파 영상에 상기 비정상적인 영역의 경계를 표시하는 단계; 및
상기 제1 신경 영역에 상기 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단한 근거들을 미리 설정된 우선 순위에 따라 표시하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제11항에 있어서,
상기 미리 설정된 우선 순위는, 상기 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 파라미터들의 값이 미리 설정된 범위를 벗어난 정도에 기초하여 결정되는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 제1항에 있어서,
상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계는,
상기 제1 초음파 영상에 상기 비정상적인 영역의 정보를 표시하는 단계; 및
상기 대상체에 대한 이전 초음파 영상을 참고하여, 상기 대상체에 대한 상기 비정상적인 영역의 추이 정보를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치의 동작 방법. - 대상체로 초음파 신호를 송신하고, 상기 대상체로부터 반사된 초음파 신호를 수신하는 프로브;
사용자 인터페이스 장치;
디스플레이;
프로세서; 및
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
상기 반사된 초음파 신호에 기초하여, 상기 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하고,
상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하고,
대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하고,
상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 디스플레이를 통해 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는, 초음파 진단 장치. - 제14항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역 내의 기준 벌집 구조와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역 내의 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제1 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는, 초음파 진단 장치. - 제15항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
상기 기준 벌집 구조와 상기 대상 벌집 구조 간의 유사도를 이용하여 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 학습 모델을 획득하고,
상기 제1 신경 영역을 상기 학습 모델에 적용하여, 상기 제1 신경 영역 내에서 비정상적인 벌집 구조가 존재하는 영역을 검출하는, 초음파 진단 장치. - 제14항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 종횡비와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 종횡비의 차이를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제2 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하거나,
기준 신경에 대한 기준 신경 영역의 기준 단면적의 크기와 상기 대상 신경에 대한 대상 신경 영역의 단면적의 크기의 차이를 이용하여, 상기 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 제3 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 대상 신경에 대응하는 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는, 초음파 진단 장치. - 제14항에 있어서,
상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보는,
상기 제1 대상 신경의 이상 여부를 판단하는 데에 기준이 되는 적어도 하나의 파라미터의 정보, 및 상기 적어도 하나의 파라미터의 값과 상기 적어도 하나의 파라미터의 기준값을 비교한 정보를 포함하는, 초음파 진단 장치. - 제14항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 상기 디스플레이를 통해,
상기 제1 초음파 영상에 상기 비정상적인 영역의 경계를 표시하거나,
상기 제1 신경 영역에 상기 비정상적인 영역이 있는 것으로 판단한 근거들을 미리 설정된 우선 순위에 따라 표시하는, 초음파 진단 장치. - 대상체의 제1 초음파 영상을 획득하는 단계;
상기 제1 초음파 영상 내에서 제1 대상 신경에 대응하는 제1 신경 영역을 검출하는 단계;
대상 신경의 이상 여부를 판단하는 판단 기준에 기초하여, 상기 제1 초음파 영상의 상기 제1 신경 영역 내에 비정상적인 영역이 있는지를 판단하는 단계; 및
상기 제1 신경 영역 내에 상기 비정상적인 영역이 있는지를 판단한 결과에 기초하여, 상기 비정상적인 영역의 정보 및 상기 비정상적인 영역으로 판단한 근거에 대한 근거 정보 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 포함하는, 초음파 진단 장치와 결합되어 실행시키기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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