KR20230119521A

KR20230119521A - Method and device to analyze medical image for detecting calcified part in vessel

Info

Publication number: KR20230119521A
Application number: KR1020220015772A
Authority: KR
Inventors: 권지훈; 김영학; 김영인
Original assignee: 재단법인 아산사회복지재단; 울산대학교 산학협력단
Priority date: 2022-02-07
Filing date: 2022-02-07
Publication date: 2023-08-16

Abstract

일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하며, 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하고, 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 프로세서를 포함할 수 있다.An apparatus for analyzing a medical image according to an embodiment includes an image acquisition unit that acquires a medical image having continuous frame images; A vessel part is determined from contrast agent frame images in which a contrast agent is observed among the consecutive frame images, and a vessel part is determined from non-contrast agent frame images in which a contrast agent is not observed among the consecutive frame images. Determine the located at least one calcium candidate region, and determine whether the at least one calcium candidate region is determined based on a comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region and a second movement direction of the blood vessel region by a heartbeat. It may include a processor that determines whether or not a calcification part is included.

Description

Medical image analysis device and method for detecting calcified part in blood vessel

이하, 의료 영상에서 분석 대상이 되는 혈관에 위치한 석회화된 병변 (calcified lesion)을 혈관조영술 영상 내에서 탐지하는 기술이 제공된다.Hereinafter, a technique for detecting a calcified lesion located in a blood vessel to be analyzed in a medical image within an angiography image is provided.

심혈관, 뇌혈관, 말초혈관을 치료하기 위해 카테터를 이용하여 스텐트 등을 삽입하는 중재적 시술이 널리 보급되어 있다. 시술을 진행하기 전에 환자 병변의 심각성이 심혈관 조영술을 통해 영상으로 평가된다. 조영술을 통해 확인하였을 때 동맥경화반의 특성에 따라 치료방침이 달라질 수 있다. 특히 석회화된 병변이 있을 경우, 병변의 파열로 인해 석회화된 파편들이 분지의 말단을 막음으로써 심근경색이 유발될 수 있다. 또한 씬텍스 점수(SYNTAX score)를 참조하면, 관상동맥에 복수의 병변이 있고 석회화된 병변이 많은 경우에 있어서 수술적 방법이 예후에 더 유리할 수 있다. 이와 관련하여, CT(Computer tomography) 대신, X 선에 기반한 혈관조영술 영상에 기초하여 석회화된 병변을 탐지하는 기술이 요구된다.An interventional procedure in which a stent is inserted using a catheter to treat cardiovascular, cerebrovascular, and peripheral blood vessels is widely spread. Before proceeding with the procedure, the severity of the patient's lesion is evaluated imaging by means of angiography. When confirmed through angiography, the treatment strategy may vary depending on the characteristics of the atherosclerotic plaque. In particular, when there is a calcified lesion, myocardial infarction may be induced as calcified fragments block the distal end of the branch due to rupture of the lesion. In addition, referring to the SYNTAX score, the surgical method may be more favorable in prognosis in cases where there are multiple lesions in the coronary artery and many calcified lesions. In this regard, a technique for detecting calcified lesions based on X-ray-based angiography images instead of computer tomography (CT) is required.

위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다. The background art described above is possessed or acquired by the inventor in the process of deriving the disclosure of the present application, and cannot necessarily be said to be known art disclosed to the general public prior to the present application.

일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하며, 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하고, 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 프로세서를 포함할 수 있다.An apparatus for analyzing a medical image according to an embodiment includes an image acquisition unit that acquires a medical image having continuous frame images; and determining a vessel part from contrast medium frame images in which a contrast medium is observed among the consecutive frame images, and determining a vessel part from non-contrast medium frame images in which a contrast medium is not observed among the consecutive frame images. determining at least one calcium candidate region located in the at least one calcium candidate region, and determining the at least one calcium candidate region based on a comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region and a second movement direction of the blood vessel region by a heartbeat; It may include a processor that determines whether or not a calcification part is included.

상기 프로세서는, 상기 의료 영상의 프레임 영상들로부터 혈관 영역을 탐지하고, 상기 탐지된 혈관 영역 중 병변(lesion portion)을 결정하고, 상기 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest) 내에서 상기 혈관 부위 및 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다.The processor may detect a blood vessel region from frame images of the medical image, determine a lesion portion among the detected blood vessel regions, and determine the lesion portion in a region of interest (ROI) including the lesion. A blood vessel site and the at least one calcium candidate region may be determined.

상기 프로세서는, 상기 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 상기 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함하는 비주얼 특징(visual feature)을 추출하고, 상기 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정할 수 있다.The processor extracts a visual feature including at least one of a boundary line, a center line, and a blood vessel segment into which the blood vessel region is divided, and the visual feature and a potentially calcified region The target calcium site can be determined based on the quantitative characteristics of the part).

상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역에 대해 산출된 제1 모션 벡터 및 상기 혈관 부위에 대해 산출된 제2 모션 벡터 간의 상관성 점수(correlation score)가 임계치를 초과하는 것에 기초하여, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 상기 잠재적인 칼슘화된 부위를 포함한다고 판단할 수 있다.The processor determines whether a correlation score between a first motion vector calculated for the at least one calcium candidate region and a second motion vector calculated for the blood vessel region exceeds a threshold, and It can be determined that the calcium candidate region of contains the potential calcified site.

상기 프로세서는, 상기 정량적 특성에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 및 폭 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다.The processor may determine whether the potential calcified site is a target calcium site based on at least one of a length and a width of the potential calcified site in the quantitative characteristic.

상기 프로세서는, 상기 비주얼 특징에서 상기 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 상기 혈관 부위의 중심축 방향에 기초하여, 상기 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다.The processor may determine whether the potential calcified region is a target calcium region based on an extension direction of the potential calcified region and a central axis direction of the blood vessel region in the visual feature.

상기 프로세서는, 상기 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로부터 상기 제1 비조영제 프레임 이후의 제2 비조영제 프레임에서 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터를 상기 제1 이동 방향으로서 산출할 수 있다.The processor may determine a position of the at least one calcium candidate region in a second non-contrast frame following the first non-contrast medium frame from a position of the at least one calcium candidate region in a first non-contrast medium frame among the non-contrast medium frame images. A motion vector representing motion of the row may be calculated as the first movement direction.

상기 프로세서는, 상기 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로부터 상기 제1 조영제 프레임 이후의 제2 조영제 프레임에서 상기 혈관 부위의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터를 상기 제2 이동 방향으로서 산출할 수 있다.The processor may perform the second movement of a motion vector representing a motion from a position of the blood vessel region in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to a position of the blood vessel region in a second contrast medium frame subsequent to the first contrast medium frame. direction can be calculated.

상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 상기 혈관 부위로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다.The processor may exclude a calcium candidate region detected at a position exceeding a threshold distance from the blood vessel region among the at least one calcium candidate region from determining the calcium region.

상기 프로세서는, 환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 상기 심박에 의한 상기 제1 이동 방향 및 상기 제2 이동 방향을 결정할 수 있다.The processor may determine the first movement direction and the second movement direction according to the heartbeat based on a cycle of the patient's ECG signal.

상기 프로세서는, 상기 혈관 부위의 이동 거리 대비 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 이동 거리의 비율이 임계 비율 이하인 경우, 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 타겟 칼슘 부위를 포함하지 않는다고 결정할 수 있다.The processor may determine that the at least one calcium candidate region does not include the target calcium region when a ratio of a movement distance of the at least one calcium candidate region to a movement distance of the blood vessel region is equal to or less than a threshold ratio.

상기 의료 영상은, X선에 기초한 혈관조영술(CAG, Cardiac Angiography) 영상일 수 있다.The medical image may be a Cardiac Angiography (CAG) image based on X-rays.

일 실시예에 따른 프로세서로 구현되는 의료 영상 분석 방법은, 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득하는 단계; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정하는 단계; 상기 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 상기 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정하는 단계; 및 심박에 의한 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 상기 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.A method of analyzing a medical image implemented by a processor according to an embodiment includes acquiring a medical image having consecutive frame images; determining a vessel part from contrast medium frame images in which the contrast medium is observed among the consecutive frame images; determining at least one calcium candidate region located in the periphery of the blood vessel region from non-contrast agent frame images in which no contrast agent is observed among the consecutive frame images; and whether the at least one calcium candidate region includes a calcification part based on a comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region and a second movement direction of the blood vessel region due to a heartbeat. It may include the step of determining.

도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치를 도시한다.
도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 병변(lesion portion) 탐지 및 혈관 부위의 비주얼 특징을 추출하는 동작을 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 검출을 설명한다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향을 설명한다.
도 8은 일 실시예에 따른 칼슘화된 부위(calcified part)의 확정을 설명하는 도면이다.1 illustrates a medical image analysis apparatus according to an exemplary embodiment.
2 and 3 are flowcharts illustrating a method for analyzing a medical image according to an exemplary embodiment.
4 illustrates an operation of detecting a lesion portion and extracting visual features of a blood vessel region according to an exemplary embodiment.
5 describes detection of a calcium candidate region according to an embodiment.
6 and 7 illustrate a first movement direction of a calcium candidate region and a second movement direction of a blood vessel region according to an exemplary embodiment.
8 is a diagram explaining determination of a calcified part according to an embodiment.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be changed and implemented in various forms. Therefore, the form actually implemented is not limited only to the specific embodiments disclosed, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical idea described in the embodiments.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, such terms should only be construed for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof exists, but one or more other features or numbers, It should be understood that the presence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this specification, it should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same components regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted.

도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치를 도시한다.1 illustrates a medical image analysis apparatus according to an exemplary embodiment.

일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(100)는 의료 영상을 분석하는 장치로서, 의료 영상 분석 장치(100)는 영상 획득부, 프로세서, 및 메모리를 포함할 수 있다.The medical image analysis apparatus 100 according to an embodiment is a device for analyzing medical images, and may include an image acquisition unit, a processor, and a memory.

영상 획득부(130)는 의료 영상(131)을 획득할 수 있다. 대상 객체(예를 들어, 피시술자(190))의 혈관이 촬영된 의료 영상(131)은 혈관 영상이라고도 나타낼 수 있다. 예를 들어, 영상 획득부(130)는 X선 촬영 장비를 포함하고, X선에 기초한 혈관조영술(coronary angiography, 이하 'CAG')을 통해 의료 영상(131)(예: X선에 기초한 CAG 영상)을 촬영할 수 있다.The image acquisition unit 130 may obtain a medical image 131 . The medical image 131 in which the blood vessels of the target object (eg, the person to be operated on 190) is photographed may also be referred to as a blood vessel image. For example, the image acquisition unit 130 includes X-ray imaging equipment, and the medical image 131 (eg, X-ray-based CAG image) is obtained through X-ray-based coronary angiography (hereinafter referred to as 'CAG'). ) can be taken.

의료 영상(131)은 복수의 연속된 프레임들(consecutive frames)을 포함할 수 있다. 혈관의 촬영을 위해 피시술자(190)의 혈관으로 조영제(contrast)가 투입될 수 있고, 조영제가 유지되는 동안 피시술자(190)의 혈관이 촬영될 수 있다. 투입된 조영제가 혈관 외부의 체내로 흡수되어 사라지면, 혈관이 촬영되지 않고, 피시술자(190)의 뼈 및 칼슘화된 부위(calcified part)를 포함하는 X선 흡수율이 높은 부분들이 촬영될 수 있다. 의료 영상(131)의 연속된 프레임들 중 조영제가 관측되지 않는 프레임을 비조영제 프레임(non-contrast frame)이라고 나타낼 수 있고, 조영제가 관측되는 프레임을 조영제 프레임(contrast frame)이라고 나타낼 수 있다. 연속된 프레임들은 조영제가 투입되기 전 일련의 비조영제 프레임들(예: 비조영제 프레임 셋트), 조영제가 투입된 후 일련의 조영제 프레임들(예: 조영제 프레임 셋트), 및 조영제가 흡수되어 사라진 후 일련의 비조영제 프레임들을 포함할 수 있다. 조영제가 반복 투입되는 경우, 비조영제 프레임 셋트 및 조영제 프레임 셋트가 반복적으로 나타날 수 있다. 비조영제 프레임의 영상을 비조영제 프레임 영상, 조영제 프레임의 영상을 조영제 프레임 영상이라고 나타낼 수 있다. X선에 기초한 CAG 영상에서 각 픽셀의 세기값은 X선의 투과에 따른 세기로서, 조영제나 칼슘에 의해 X선이 흡수된 지점의 세기값이 낮게 나타날 수 있다. The medical image 131 may include a plurality of consecutive frames. To photograph blood vessels, a contrast medium may be injected into the blood vessels of the person to be operated on 190, and the blood vessels of the person to be operated on 190 may be photographed while the contrast medium is maintained. When the injected contrast agent is absorbed into the body outside the blood vessel and disappears, the blood vessel is not photographed, and parts having high X-ray absorption including the bones and calcified parts of the person to be treated 190 may be photographed. Among the consecutive frames of the medical image 131, a frame in which the contrast agent is not observed may be referred to as a non-contrast frame, and a frame in which the contrast agent is observed may be referred to as a contrast frame. The successive frames are a series of non-contrast frames before the contrast medium is injected (eg, a set of non-contrast frames), a series of contrast medium frames after the contrast medium is injected (eg, a set of contrast medium frames), and a series of after the contrast medium is absorbed and disappears. Non-contrast medium frames may be included. When the contrast medium is repeatedly injected, non-contrast medium frame sets and contrast medium frame sets may appear repeatedly. An image of a non-contrast medium frame may be referred to as a non-contrast medium frame image, and an image of a contrast medium frame may be referred to as a contrast medium frame image. In the CAG image based on X-rays, the intensity value of each pixel is the intensity according to the transmission of X-rays, and the intensity value of a point where X-rays are absorbed by a contrast agent or calcium may appear low.

예를 들어, 비조영제 프레임 영상에서는 X선 흡수율이 높은 부분들에 대응하는 픽셀들이 낮은 세기값을 가질 수 있다. 비조영제 프레임 영상에서는 주로 뼈나 칼슘화된 병변이 어둡게 나타나고, 혈관은 밝게 나타날 수 있아. 비조영제 프레임 영상에서 혈관은 인체의 다른 장기들과 유사한 투과율을 가질 수 있다. 비조영제 프레임 영상에서는 혈관이 다른 장기들과 구별되지 않을 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 조영제가 투입된 혈관과 칼슘이 위치된 지점에 대응하는 픽셀들이 낮은 세기값을 가질 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 혈관이 칼슘과 유사한 투과율을 가질 수 있다. 조영제 프레임 영상에서는 혈관이 다른 장기들과 구별될 수 있다. 다만, 혈관 내 석회화된 병변이 존재하는 경우 칼슘화된 부위에 대응하는 지점과 혈관에 대응하는 지점은 서로 인접하거나 중첩되므로, 조영제 프레임 영상에서는 혈관과 칼슘의 구별이 어려울 수 있다.For example, in the non-contrast agent frame image, pixels corresponding to portions having high X-ray absorptivity may have low intensity values. In non-contrast frame images, mainly bones or calcified lesions appear dark, and blood vessels may appear bright. In the non-contrast agent frame image, blood vessels may have transmittance similar to that of other organs of the human body. Blood vessels may not be distinguished from other organs in non-contrast frame images. In the contrast medium frame image, pixels corresponding to blood vessels into which the contrast medium is injected and points where calcium is located may have low intensity values. In contrast agent frame images, blood vessels may have a permeability similar to that of calcium. In contrast agent frame images, blood vessels can be distinguished from other organs. However, when there is a calcified lesion in a blood vessel, a point corresponding to a calcified region and a point corresponding to a blood vessel are adjacent to or overlap each other, and thus it may be difficult to distinguish blood vessels from calcium in a contrast agent frame image.

참고로, 영상 획득부(130)가 X선 촬영 장비를 가지고 의료 영상(131) 을 촬영하는 예시를 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 영상 획득부 (130)는 유선 통신 및/또는 무선 통신을 위한 통신 모듈을 포함하고, 통신 모듈을 통해 외부 촬영 장치로부터 혈관 영상(예: X선에 기초한 CAG 영상)을 수신할 수도 있다.For reference, an example in which the image acquisition unit 130 captures the medical image 131 with X-ray imaging equipment has been described, but the present invention is not limited thereto, and the image acquisition unit 130 uses wired and/or wireless communication. A blood vessel image (eg, a CAG image based on X-rays) may be received from an external photographing device through the communication module.

프로세서(110)는 조영제 프레임 영상 및 비조영제 프레임 영상에 기초하여 석회화된 병변을 검출할 수 있다. 예를 들어, 혈관 협착을 유발하는 석회화된 병변에 의한 칼슘화된 부위는 혈관 내벽에서 발생하므로, 칼슘화된 부위는 혈관과 함께 움직일 수 있다. 심장의 심박에 의한 혈관의 움직임과 해당 혈관에서 발생한 칼슘화된 부위의 움직임은 동일 또는 유사할 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 비조영제 프레임 영상에서 검출된 칼슘 후보 영역의 움직임(movement) 및 조영제 프레임 영상에서 검출된 혈관 부위의 움직임에 기초하여, 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다. 프로세서(110)의 동작은 하기 도 2 내지 도 8에서 설명한다.The processor 110 may detect a calcified lesion based on the contrast agent frame image and the non-contrast agent frame image. For example, since a calcified site caused by a calcified lesion causing vascular stenosis occurs in the inner wall of a blood vessel, the calcified site can move along with the blood vessel. The movement of a blood vessel caused by the heartbeat of the heart and the movement of a calcified region generated in a corresponding blood vessel may be the same or similar. Accordingly, the processor 110 determines whether the calcium candidate region includes a calcified region based on the motion of the calcium candidate region detected in the non-contrast agent frame image and the movement of the blood vessel region detected in the contrast agent frame image. can be identified. The operation of the processor 110 is described with reference to FIGS. 2 to 8 below.

출력부(미도시됨)는 확정된 칼슘화된 부위를 시각화할 수 있다. 예를 들어 출력부(미도시됨)는 디스플레이를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 디스플레이를 통해 의료 영상(131)에서 칼슘화된 부위를 지시하는 그래픽 표현(graphical representation)을 시각화(예: 오버레이)할 수 있다.An output unit (not shown) may visualize the determined calcified site. For example, the output unit (not shown) may include a display. The processor 110 may visualize (eg, overlay) a graphical representation indicating a calcified region in the medical image 131 through a display.

메모리(120)는 의료 영상(131)의 적어도 일부 프레임 또는 전체 프레임을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 검출된 칼슘화된 부위에 관한 정보(예: 칼슘화된 부위의 위치, 크기)를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 의료 영상(131)의 분석을 위한 방법을 수행하기 위해 요구되는 데이터 및/또는 정보를 임시적으로 및/또는 영구적으로 저장할 수 있다.The memory 120 may store at least some frames or all frames of the medical image 131 . The memory 120 may store information about the detected calcified site (eg, location and size of the calcified site). Also, the memory 120 may temporarily and/or permanently store data and/or information required to perform a method for analyzing the medical image 131 .

도 2 및 도 3은 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 방법을 도시한 흐름도이다.2 and 3 are flowcharts illustrating a method for analyzing a medical image according to an exemplary embodiment.

우선, 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 도 1에서 전술한 바와 같이, 영상 획득부를 통해 연속된 프레임 영상들을 가지는 의료 영상을 획득할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 피시술자의 혈관에 관한 의료 영상을 촬영하거나, 해당 의료 영상을 촬영한 외부 촬영 장비로부터 수신할 수 있다.First of all, the medical image analysis apparatus (eg, the medical image analysis apparatus 100 of FIG. 1 ) may acquire a medical image having continuous frame images through an image acquisition unit as described above with reference to FIG. 1 . The medical image analysis apparatus may capture a medical image of a blood vessel of a person to be operated on or may receive the medical image from an external recording device that has captured the medical image.

그리고 단계(210)에서 의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상에서 혈관 부위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 단계(311)에서 의료 영상 분석 장치는 혈관조영술 영상의 조영제 프레임에서 혈관 영역을 탐지할 수 있다. 혈관 영역은 혈관조영술 영상에서 혈관에 대응하는 영역을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되는 조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위(vessel part)를 결정할 수 있다. 혈관 부위는 조영제 프레임 영상에서 혈관에 대응하는 부위로서, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 적어도 일부분을 혈관 부위로서 추출할 수 있다. In operation 210, the medical image analysis apparatus may determine a blood vessel region in the contrast agent frame image. For example, in operation 311, the apparatus for analyzing a medical image may detect a blood vessel region in a contrast agent frame of an angiography image. The blood vessel region may represent a region corresponding to a blood vessel in an angiography image. The medical image analysis apparatus may determine a vessel part from contrast medium frame images in which contrast medium is observed among consecutive frame images. The blood vessel region is a region corresponding to the blood vessel in the contrast medium frame image, and the medical image analysis apparatus may extract at least a portion of the blood vessel region as the blood vessel region.

단계(302)에서 의료 영상 분석 장치는 병변을 탐지할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 프레임 영상들로부터 혈관 영역을 탐지하고, 탐지된 혈관 영역 중 병변(lesion portion)을 결정할 수 있다. 병변은 혈관 영역 중 병변이 위치되는 영역을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 단계(302-1)에서 의료 영상 분석 장치는 비주얼 특징을 결정할 수 있다. 비주얼 특징은 혈관 영역 및/또는 혈관 부위에 대한 시각적 외형(visual appearance)에 관련된 특징으로서, 혈관 영역 및/또는 혈관 부위의 경계선, 중심선, 및 혈관 부위가 분할된 혈관 세그먼트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 단계(302-2)에서 의료 영상 분석 장치는 직경의 추세선을 통해 병변(lesion portion)을 탐지할 수 있다. 경계선, 중심선, 및 혈관 세그먼트를 포함하는 비주얼 특징의 결정, 및 병변의 탐지는 하기 도 4에서 설명한다. 의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 프레임 영상들에 대해 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)을 설정할 수도 있다. 참고로, 의료 영상 분석 장치는 설정된 관심 영역에 기초하여 혈관 부위를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 관심 영역 내에 포함된 부위를 혈관 부위로서 추출할 수도 있다.In step 302, the medical image analysis device may detect a lesion. The medical image analysis apparatus may detect a blood vessel region from frame images of the medical image and determine a lesion portion among the detected blood vessel regions. The lesion may indicate a region in which the lesion is located among blood vessel regions. For example, in step 302-1, the medical image analysis apparatus may determine visual characteristics. The visual feature is a feature related to the visual appearance of the blood vessel region and/or the blood vessel region, and may include at least one of a boundary line and a center line of the blood vessel region and/or the blood vessel region, and a blood vessel segment into which the blood vessel region is divided. there is. In step 302-2, the medical image analysis apparatus may detect a lesion portion through a diameter trend line. Determination of visual features, including borderlines, centerlines, and vessel segments, and detection of lesions are illustrated in FIG. 4 below. The medical image analysis apparatus may set a region of interest (ROI) including a lesion on frame images of the medical image. For reference, the medical image analysis apparatus may select a blood vessel site based on a set region of interest. For example, the medical image analysis apparatus may extract a portion included in a region of interest among blood vessel regions as a blood vessel region.

이어서 단계(220)에서 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상에서 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 연속된 프레임 영상들 중 조영제가 관측되지 않는 비조영제 프레임 영상들로부터 혈관 부위의 주변에 위치된 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수 있다. 칼슘 후보 영역은 칼슘화된 병변이 존재할 가능성이 있는 후보 영역일 수 있다. 칼슘 후보 영역의 결정은 하기 도 5에서 설명한다.Subsequently, in operation 220, the medical image analysis apparatus may determine a calcium candidate region in the non-contrast agent frame image. The medical image analysis apparatus may determine at least one calcium candidate region located in the periphery of a blood vessel site from non-contrast agent frame images in which no contrast agent is observed among consecutive frame images. The calcium candidate region may be a candidate region in which a calcified lesion may be present. Determination of calcium candidate regions is illustrated in FIG. 5 below.

그리고 단계(230)에서 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 칼슘화된 부위(calcified part)를 판별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 심박에 의한 적어도 하나의 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향 간의 비교에 기초하여 적어도 하나의 칼슘 후보 영역이 칼슘화된 부위(calcification part)를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다. 단계(331)에서 의료 영상 분석 장치는 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향 간의 상관성에 기초하여, 칼슘 후보 영역이 잠재적인 칼슘 부위를 포함하는지 판단할 수 있다. 잠재적인 칼슘 부위의 판단은 하기 도 6 및 도 7에서 설명한다.In operation 230, the medical image analysis apparatus may determine a calcified part based on a comparison between the first movement direction of the calcium candidate region and the second movement direction of the blood vessel region. For example, the medical image analysis apparatus may include at least one calcium candidate region based on a comparison between a first movement direction of at least one calcium candidate region and a second movement direction of a blood vessel region by a heartbeat (calcification part). ) can be determined. In operation 331, the medical image analysis apparatus may determine whether the calcium candidate region includes a potential calcium site based on the correlation between the first movement direction and the second movement direction. Determination of potential calcium sites is described in FIGS. 6 and 7 below.

이어서 단계(340)에서 의료 영상 분석 장치는 혈관 부위의 비주얼 특징 및 잠재적인 칼슘화된 부위(potentially calcification part)의 정량적 특성에 기초하여 타겟 칼슘 부위를 확정할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 정량적 특성은 해당 칼슘화된 부위의 길이 및 폭을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 정량적 특성에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 및 폭 중 적어도 하나에 기초하여, 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이가 미리 결정된 길이 범위 내인 것에 기초하여, 타겟 칼슘 부위라고 확정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 잠재적인 칼슘화된 부위의 폭이 미리 결정된 임계 폭(threshold width)이하인 것에 기초하여, 타겟 칼슘 부위라고 확정할 수도 있다. 미리 결정된 임계 폭은 예시적으로 잠재적인 칼슘화된 부위와 인접한 혈관(예: 혈관 부위들 중 잠재적인 칼슘화된 부위로부터 가장 가까운 혈관 부위)의 폭으로 결정될 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 폭은, 잠재적인 칼슘화된 부위의 길이 방향에 수직한 축을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 혈관 및/또는 혈관 부위의 폭은 혈관의 중심축에 수직한 축을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 비주얼 특징에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 혈관 부위의 중심축 방향에 기초하여, 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향에 기초한 타겟 칼슘 부위의 판별은 하기 도 8에서 설명한다.Subsequently, in step 340, the medical image analysis apparatus may determine a target calcium part based on the visual characteristics of the blood vessel part and the quantitative characteristics of the potential calcification part. Quantitative characteristics of a potential calcified site may include the length and width of the calcified site. For example, the medical image analysis apparatus may determine whether the potential calcified region is a target calcium region based on at least one of a length and a width of the potential calcified region in quantitative characteristics. The medical image analysis apparatus may determine that the potential calcium region is a target calcium region based on the fact that the length of the potential calcified region is within a predetermined length range. The medical image analysis apparatus may determine that the potential calcium region is a target calcium region based on the fact that the width of the potential calcified region is equal to or less than a predetermined threshold width. The predetermined critical width may be exemplarily determined as a width of a blood vessel adjacent to the potential calcified site (eg, a blood vessel site closest to the potential calcified site among blood vessel sites). The width of a potential calcified site may represent a length along an axis perpendicular to the longitudinal direction of the potential calcified site. The width of a blood vessel and/or a portion of a blood vessel may represent a length along an axis perpendicular to the central axis of the blood vessel. In another example, the medical image analysis device may determine whether the potential calcified region is a target calcium region based on the extension direction of the potential calcified region and the central axis direction of the blood vessel region in the visual feature. there is. Discrimination of target calcium sites based on the direction of extension of potential calcified sites is illustrated in FIG. 8 below.

도 4는 일 실시예에 따른 병변(lesion portion) 탐지 및 혈관 부위의 비주얼 특징을 추출하는 동작을 설명한다.4 illustrates an operation of detecting a lesion portion and extracting visual features of a blood vessel region according to an exemplary embodiment.

일 실시예에 따르면 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 의료 영상의 조영제 프레임 영상으로부터 혈관 영역을 식별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 각 조영제 프레임 영상에 대해 혈관에 대응하는 지점들(예: 픽셀들)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 각 조영제 프레임 영상의 픽셀들 중 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리(예: 블롭(blob))를 추출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리에 기초하여 의료 영상 중 혈관 영역을 결정할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 조영제가 투입된 혈관이 어둡게 나타날 수 있다.According to an embodiment, a medical image analysis apparatus (eg, the medical image analysis apparatus 100 of FIG. 1 ) may identify a blood vessel region from a contrast agent frame image of a medical image. For example, the medical image analysis apparatus may detect points (eg, pixels) corresponding to blood vessels for each frame image of the contrast agent. For example, the medical image analysis apparatus may extract a pixel cluster (eg, a blob) having an intensity value less than a threshold brightness among pixels of each contrast agent frame image. The apparatus for analyzing a medical image may determine a blood vessel region in a medical image based on a pixel mass having an intensity value less than a threshold brightness. As shown in FIG. 4 , blood vessels into which the contrast medium is injected may appear dark.

의료 영상 분석 장치는 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 식별할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 픽셀 세기에 기초하여 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 의료 영상(예: 혈관 영상)의 각 프레임 영상으로부터 기계 학습 모델을 이용하여, 혈관 영역과 나머지 영역 간의 경계(410)를 추출할 수 있다. 기계 학습 모델은 프레임 영상의 픽셀들 중 경계(410)에 대응하는 픽셀을 출력하도록 설계된 모델로서, 예시적으로 뉴럴 네트워크(예: DNN(deep neural network))를 포함할 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 다른 예를 들어 ,의료 영상 분석 장치는 의료 영상의 픽셀 별 그래디언트 값(gradient value)에 기초하여 엣지를 산출하고, 산출된 엣지에 기초하여 경계(410)를 식별할 수 있다. 또한, 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역의 중심선(420)을 추출할 수 있다. 중심선(420)은 혈관의 길이방향을 따라서 혈관의 중심이 되는 지점들(예: 중심점들)을 연결한 선을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 혈관 영역 중 혈관 세그먼트(430)를 분할할 수도 있다. 혈관 세그먼트(430)는 혈관 영역 및/또는 혈관 부위가 분지(branch)를 기준으로 단위 크기(unit size)로 분할된 것을 나타낼 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 중심선(420)을 기준으로 혈관의 직경에 대한 추세선(440)을 산출할 수도 있다. 도 4에 도시된 추세선(440)에서, 가로축은 혈관의 시작지점(예: 조영제 투입을 위한 카테터가 삽입된 지점)으로부터 혈관의 중심선(420)을 따른 길이를 나타낼 수 있다. 세로축은 중심선(420) 길이 별 해당 지점에서의 혈관의 직경(예: 혈관 너비)을 나타낼 수 있다.The medical image analysis apparatus may identify a boundary 410 between the blood vessel region and the remaining region. The medical image analysis apparatus may identify the boundary 410 between the blood vessel region and the remaining region based on the pixel intensity. For example, the apparatus for analyzing medical images may extract the boundary 410 between the blood vessel region and the remaining region by using a machine learning model from each frame image of the medical image (eg, blood vessel image). The machine learning model is a model designed to output a pixel corresponding to the boundary 410 among pixels of a frame image, and may include a neural network (eg, a deep neural network (DNN)), but is not limited thereto. no. For another example, the medical image analysis apparatus may calculate an edge based on a gradient value for each pixel of the medical image and identify the boundary 410 based on the calculated edge. Also, the medical image analysis apparatus may extract the center line 420 of the blood vessel region. The center line 420 may represent a line connecting central points (eg, center points) of the blood vessel along the longitudinal direction of the blood vessel. The medical image analysis apparatus may divide the blood vessel segment 430 from the blood vessel region. The blood vessel segment 430 may indicate that a blood vessel region and/or a blood vessel region is divided into unit sizes based on branches. The medical image analysis apparatus may calculate a trend line 440 for the diameter of a blood vessel based on the center line 420 . In the trend line 440 shown in FIG. 4 , the horizontal axis may indicate a length along the central line 420 of the blood vessel from the starting point of the blood vessel (eg, a point where a catheter for injecting contrast agent is inserted). The vertical axis may indicate the diameter (eg, the width of the blood vessel) of a blood vessel at a corresponding point for each length of the center line 420 .

의료 영상 분석 장치는 추세선(440)에 기초하여 병변을 검출할 수 있다. 예를 들어, 중심선(420) 길이를 따른 직경이 감소했다가 증가하는 구간(441)이 검출되는 경우, 의료 영상 분석 장치는 해당 구간(441)에 대응하는 부분을 병변으로서 검출할 수 있다. 전술한 바와 같이 의료 영상 분석 장치는 병변을 포함하는 관심 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 의료 영상에서 병변이 중심에 위치되는 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.The medical image analysis apparatus may detect a lesion based on the trend line 440 . For example, when a section 441 in which the diameter along the length of the center line 420 decreases and then increases is detected, the medical image analysis apparatus may detect a portion corresponding to the section 441 as a lesion. As described above, the medical image analysis apparatus may set a region of interest including a lesion. For example, the medical image analysis apparatus may set a region in which a lesion is centered in a medical image as a region of interest.

도 5는 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 검출을 설명한다.5 describes detection of a calcium candidate region according to an embodiment.

일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비조영제 프레임 영상(501)에서 칼슘 후보 영역을 검출하고, 조영제 프레임 영상(502)에서 혈관 부위(520)를 검출할 수 있다.A medical image analysis apparatus according to an embodiment (eg, the medical image analysis apparatus 100 of FIG. 1 ) detects a calcium candidate region in a non-contrast agent frame image 501 and detects a blood vessel region 520 in a contrast agent frame image 502. ) can be detected.

의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상(501)으로부터 칼슘 후보 영역을 검출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상(501)에서 임계 밝기 미만의 세기값을 가지는 픽셀 덩어리를 추출하고, 추출된 픽셀 덩어리 중 혈관 내 위치 및/또는 혈관 주변에 위치되는 픽셀 덩어리를 칼슘 후보 영역으로 결정할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 칼슘 후보 영역은 혈관 부위(520)의 길이방향(예: 혈관의 중심축 방향)에 나란하게 길게 연장된 형태를 가질 수 있다. 다만, 이는 순전히 예시적인 것으로서, 이로 한정하는 것은 아니다.The medical image analysis apparatus may detect a calcium candidate region from the non-contrast agent frame image 501 . The medical image analysis apparatus extracts pixel clusters having an intensity value less than a threshold brightness from the non-contrast agent frame image 501, and selects pixel clusters located within and/or around blood vessels among the extracted pixel clusters as calcium candidate regions. can decide As shown in FIG. 5 , the calcium candidate region may have a shape elongated parallel to the longitudinal direction of the blood vessel region 520 (eg, in the direction of the central axis of the blood vessel). However, this is purely illustrative, and is not limited thereto.

의료 영상 분석 장치는, 조영제 프레임 영상(502)에서 검출된 혈관 부위(520)를 이용하여 칼슘 후보 영역에 대해 분석을 수행할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 도 2에서 전술한 단계(210)에서 혈관 검출 결과에 기초하여, 비조영제 프레임 영상(501)에서 혈관 부위(520)에 대응하는 위치를 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는, 비조영제 프레임 영상(501)에서의 칼슘 후보 영역의 검출 결과(511)에 기초하여, 조영제 프레임 영상(502)에서 칼슘 후보 영역에 대응하는 위치(512)를 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 적어도 하나의 칼슘 후보 영역 중 혈관 부위(520)로부터 임계 거리를 초과한 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역으로부터 혈관의 경계까지의 거리(530)(예: 최단 거리)가 임계 거리를 초과하는 경우 해당 칼슘 후보 영역을 칼슘 부위 판별로부터 배제할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 혈관 부위(520)로부터 임계 거리 이하인 위치에서 검출된 칼슘 후보 영역에 대해 단계(230)에 따른 칼슘 부위 판별을 수행할 수 있다. 임계 거리를 초과한 위치에 나타난 칼슘 후보 영역은, 혈관에 협착되지 않고, 다른 장기에 붙거나 체내에서 돌아다니는 칼슘 덩어리일 수 있다. 혈관에 협착된 칼슘 덩어리를 칼슘화된 플라크(calcified plaque)라고도 부를 수 있다.The medical image analysis apparatus may determine whether to perform analysis on the calcium candidate region using the blood vessel region 520 detected in the contrast medium frame image 502 . For example, the medical image analysis apparatus may determine a location corresponding to the blood vessel portion 520 in the non-contrast agent frame image 501 based on the blood vessel detection result in step 210 described above with reference to FIG. 2 . In another example, the medical image analysis apparatus determines a position 512 corresponding to a calcium candidate region in the contrast medium frame image 502 based on the detection result 511 of the calcium candidate region in the non-contrast medium frame image 501. can decide The medical image analysis apparatus may exclude a calcium candidate region detected at a position exceeding a threshold distance from the blood vessel region 520 among at least one calcium candidate region from determining the calcium region. When the distance 530 (eg, the shortest distance) from the calcium candidate region to the blood vessel boundary exceeds a threshold distance, the medical image analysis apparatus may exclude the corresponding calcium candidate region from determining the calcium site. The medical image analysis apparatus may perform calcium site determination according to operation 230 on a calcium candidate region detected at a location less than or equal to a threshold distance from the blood vessel region 520 . The calcium candidate region appearing at a position exceeding the critical distance may be a calcium lump that does not constrict blood vessels and adheres to other organs or moves around in the body. A block of calcium in a blood vessel may also be referred to as a calcified plaque.

임계 거리는 혈관의 직경 및 의료 영상의 프레임율(frame rate)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 임계 거리는 혈관의 직경의 1배에 대응하는 거리로 결정될 수 있다. 혈관의 중심선을 따른 지점 별로 혈관의 직경이 달라지고 임계 거리는 해당 지점의 혈관 직경에 기초하여 결정되므로, 임계 거리도 검출된 칼슘 후보 영역에 대응하는 중심선 지점의 혈관 직경에 의해 달라질 수 있다. 임계 거리는, 칼슘 후보 영역으로부터 혈관의 중심선까지의 최단 거리를 가지는 직선이 혈관의 중심선과 교차하는, 지점의 혈관 직경에 따라 달라질 수 있다. 다만, 임계 거리를 혈관 직경의 1배로 한정하는 것은 아니고, 임계 거리는 혈관의 직경의 0.5배 이상 1배 이하의 거리로 결정될 수도 있다. 의료 영상의 프레임율이 피시술자의 심박수보다 낮기 때문에 불확실성이 있을 수 있다. 불확실성이 없다면 임계 거리가 혈관 직경의 0.5배로 설정되어도 무방하나, 마진을 확보하는 경우 임계 거리가 전술한 혈관 직경의 1배로 설정될 수도 있다.The threshold distance may be determined based on a diameter of a blood vessel and a frame rate of a medical image. For example, the threshold distance may be determined as a distance corresponding to one time the diameter of the blood vessel. Since the diameter of the blood vessel varies for each point along the center line of the blood vessel and the threshold distance is determined based on the diameter of the blood vessel at the corresponding point, the threshold distance may also vary depending on the diameter of the blood vessel at the center line point corresponding to the detected calcium candidate region. The threshold distance may vary according to the diameter of the blood vessel at a point where a straight line having the shortest distance from the calcium candidate region to the center line of the blood vessel intersects the center line of the blood vessel. However, the threshold distance is not limited to 1 time the diameter of the blood vessel, and the threshold distance may be determined as a distance of 0.5 times or more and 1 time or less of the diameter of the blood vessel. Since the frame rate of the medical image is lower than the heart rate of the subject, there may be uncertainty. If there is no uncertainty, the critical distance may be set to 0.5 times the vessel diameter, but if a margin is secured, the critical distance may be set to 1 times the aforementioned vessel diameter.

참고로, 도 5에서는 의료 영상의 전체 영역에 대해 칼슘 후보 영역의 결정이 수행되는 것으로 도시되었으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 의료 영상 분석 장치는 도 3에서 전술한 단계(302)에서 탐지된 병변을 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)에 기초하여 칼슘 후보 영역을 검출할 수도 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 관심 영역 내에서 도 5에서 설명한 동작을 수행함으로써 혈관 부위(520) 및 적어도 하나의 칼슘 후보 영역을 결정할 수도 있다.For reference, although it is shown in FIG. 5 that the calcium candidate region is determined for the entire region of the medical image, it is not limited thereto. The medical image analysis apparatus may detect a calcium candidate region based on a region of interest (ROI) including the lesion detected in step 302 described above in FIG. 3 . For example, the medical image analysis apparatus may determine the blood vessel region 520 and at least one calcium candidate region by performing the operation described in FIG. 5 within the region of interest.

도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향 및 혈관 부위의 제2 이동 방향을 설명한다.6 and 7 illustrate a first movement direction of a calcium candidate region and a second movement direction of a blood vessel region according to an exemplary embodiment.

혈관은 일종의 관으로서, 혈관 벽 내에서 플라크가 성장할 수 있다. 성장된 플라크 중 일부가 칼슘화될 수 있다. 칼슘화된 플라크는 혈관 벽에 부착되어 있으므로, 심박에 의해 움직이는 혈관과 동일 및/또는 유사한 주기로, 동일 및/또는 유사한 움직임을 나타낼 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비조영제 프레임 영상들(601)로부터 칼슘 후보 영역(610)의 제1 이동 방향(615)을 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상들(602)로부터 혈관 부위(620)의 제2 이동 방향(625)을 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 제1 이동 방향(615) 및 제2 이동 방향(625) 간의 비교에 기초하여 칼슘 후보 영역(610)이 혈관 부위(620)에 협착된 칼슘 덩어리(예: 칼슘화된 부위)를 포함하는 지 여부를 판별할 수 있다.Blood vessels are a type of tube, and plaque can grow within the vessel walls. Some of the grown plaques may become calcified. Since the calcified plaque is adhered to the blood vessel wall, it may exhibit the same and/or similar movement with the same and/or similar cycle as the blood vessel moved by the heartbeat. As shown in FIG. 6 , the medical image analysis apparatus (eg, the medical image analysis apparatus 100 of FIG. 1 ) determines the first movement direction 615 of the calcium candidate region 610 from the non-contrast agent frame images 601 . can be calculated. The medical image analysis apparatus may calculate a second movement direction 625 of the blood vessel region 620 from the contrast medium frame images 602 . Based on the comparison between the first movement direction 615 and the second movement direction 625, the medical image analysis device determines that the calcium candidate region 610 is a calcium lump (eg, a calcified region) constricted to the blood vessel region 620. It can be determined whether or not it contains.

일 실시예에 따르면 의료 영상 분석 장치는 환자의 심전도 신호의 주기에 기초하여 심박에 의한 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향을 결정할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 심박에 따른 복수의 심장 주기들(예: 심방 수축기, 심실 수축기, 및 심실이완기) 중 같은 타입의 심장 주기에 대해 제1 이동 방향 및 제2 이동 방향을 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 복수의 비조영제 프레임들 중 타겟 심장 주기(예: 심방 수축기)에 속하는 둘 이상의 비조영제 프레임들을 이용하여 칼슘 후보 영역(610)의 제1 이동 방향을 산출할 수 있다. 유사하게, 의료 영상 분석 장치는 복수의 조영제 프레임들 중 타겟 심장 주기(예: 전술한 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향의 산출에 이용된 것과 동일한 타입의 심장 주기로서 심방 수축기)에 속하는 둘 이상의 조영제 프레임들을 이용하여 혈관 부위(620)의 제2 이동 방향을 산출할 수 있다.According to an embodiment, the medical image analysis apparatus may determine a first movement direction and a second movement direction by a heartbeat based on a cycle of an electrocardiogram signal of a patient. The medical image analysis apparatus may determine a first movement direction and a second movement direction for the same type of cardiac cycle among a plurality of cardiac cycles (eg, atrial systole, ventricular systole, and ventricular diastole) according to the heartbeat. For example, the medical image analysis apparatus may calculate the first movement direction of the calcium candidate region 610 by using two or more non-contrast agent frames belonging to a target cardiac cycle (eg, atrial systole) among a plurality of non-contrast agent frames. there is. Similarly, the medical image analysis apparatus may use two or more contrast agents belonging to a target cardiac cycle (eg, atrial systole as the same type of cardiac cycle used for calculating the first movement direction of the calcium candidate region) among a plurality of contrast medium frames. A second movement direction of the blood vessel region 620 may be calculated using the frames.

의료 영상 분석 장치는 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(615)에 대해 산출된 제1 모션 벡터 및 혈관 부위(620)에 대해 산출된 제2 모션 벡터 간의 상관성 점수(correlation score)가 임계치를 초과하는 것에 기초하여, 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(615)이 잠재적인 칼슘화된 부위를 포함한다고 판단할 수 있다. 잠재적인 칼슘화된 부위는 비조영제 프레임들에서 칼슘 덩어리로 추정되는 부위로서 혈관 부위(620)와 동일 및/또는 유사한 움직임을 나타내는 부위를 나타낼 수 있다. 상관성 점수는 제1 모션 벡터 및 제2 모션 벡터의 상관성 및/또는 유사성을 나타내는 점수로서, 예시적으로 유클리드 거리(Euclidean distance)로서 산출될 수 있다. 다만, 상관성 점수를 이로 한정하는 것은 아니다. 두 모션 벡터들 간의 상관성 점수가 임계치를 초과하는 경우, 두 모션 벡터들이 동일 및/또는 유사한 움직임을 가지는 것으로 해석될 수 있다. 임계치는 두 벡터들의 움직임이 동일 및/또는 유사 여부를 판단하는 기준이 되는 수치를 나타낼 수 있다. 제1 모션 벡터는 제1 이동 방향(615)을 나타내는 벡터, 제2 모션 벡터는 제2 이동 방향(625)을 나타내는 벡터일 수 있다. 제1 모션 벡터 및 제2 모션 벡터는 하기 도 7에서 설명한다.The medical image analysis apparatus is based on a correlation score exceeding a threshold value between a first motion vector calculated for at least one calcium candidate region 615 and a second motion vector calculated for the blood vessel region 620. Thus, it can be determined that the at least one calcium candidate region 615 includes a potential calcified site. The potential calcified region is a region estimated to be a calcium lump in non-contrast medium frames and may indicate a region that exhibits the same and/or similar movement as the blood vessel region 620 . The correlation score is a score indicating correlation and/or similarity between the first motion vector and the second motion vector, and may be exemplarily calculated as a Euclidean distance. However, the correlation score is not limited thereto. When a correlation score between two motion vectors exceeds a threshold value, the two motion vectors may be interpreted as having the same and/or similar motion. The threshold may represent a numerical value that is a criterion for determining whether motions of two vectors are identical and/or similar. The first motion vector may be a vector representing the first movement direction 615 , and the second motion vector may be a vector representing the second movement direction 625 . The first motion vector and the second motion vector are described with reference to FIG. 7 below.

도 7에서는 모션 벡터의 산출을 설명한다.Figure 7 describes the calculation of motion vectors.

예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 비조영제 프레임 영상들 중 제1 비조영제 프레임(701-1)에서 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 위치로부터 제1 비조영제 프레임(701-1) 이후의 제2 비조영제 프레임(701-2)에서 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 위치로의 모션(motion)을 나타내는 모션 벡터(731)를 제1 이동 방향으로서 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 복수의 제1 모션 벡터들을 산출하고, 산출된 복수의 모션 벡터들의 제1 평균 모션 벡터(741)를 제1 이동 방향으로 결정할 수도 있다. 예시적으로 도 7에서는 제2 비조영제 프레임(701-2) 및 제3 비조영제 프레임(701-3) 간의 모션 벡터(731)도 산출될 수 있다.For example, the apparatus for analyzing medical images may include a location of at least one calcium candidate region 710 in a first non-contrast medium frame 701-1 among non-contrast medium frame images and subsequent positions of the first non-contrast medium frame 701-1. A motion vector 731 indicating motion from the second non-contrast agent frame 701 - 2 to the position of the at least one calcium candidate region 710 may be calculated as the first movement direction. The medical image analysis apparatus may calculate a plurality of first motion vectors and determine a first average motion vector 741 of the plurality of calculated motion vectors as a first movement direction. Illustratively, in FIG. 7 , a motion vector 731 between the second non-contrast medium frame 701 - 2 and the third non-contrast medium frame 701 - 3 may also be calculated.

의료 영상 분석 장치는 조영제 프레임 영상들 중 제1 조영제 프레임(702-1)에서 혈관 부위(720)의 위치로부터 제1 조영제 프레임(702-1) 이후의 제2 조영제 프레임(702-2)에서 혈관 부위(720)의 위치로의 모션을 나타내는 모션 벡터(732)를 제2 이동 방향으로서 산출할 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 복수의 제2 모션 벡터들을 산출하고, 산출된 복수의 모션 벡터들의 제2 평균 모션 벡터(742)를 제2 이동 방향으로 결정할 수도 있다. 예시적으로 도 7에서는 제2 조영제 프레임(702-2) 및 제3 비조영제 프레임(702-3) 간의 모션 벡터(732)도 산출될 수 있다.The apparatus for analyzing a medical image is a blood vessel in a second contrast medium frame 702-2 after the first contrast medium frame 702-1 from a location of a blood vessel portion 720 in a first contrast medium frame 702-1 among contrast medium frame images. A motion vector 732 representing the motion of the part 720 to the position may be calculated as the second movement direction. The medical image analysis apparatus may calculate a plurality of second motion vectors and determine a second average motion vector 742 of the plurality of calculated motion vectors as a second movement direction. Illustratively, in FIG. 7 , a motion vector 732 between the second contrast medium frame 702 - 2 and the third non-contrast medium frame 702 - 3 may also be calculated.

전술한 모션 벡터들은 관류(perfusion)에 기초하여 결정될 수 있다. 관류(perfusion)는 연속된 프레임들(예: 연속된 비조영제 프레임들 또는 연속된 조영제 프레임들) 간에 서로 대응하는 지점들(예: 픽셀들)의 이동을 추적한 결과로부터 추정될 수 있다. 다만, 모션 벡터의 결정을 이로 한정하는 것은 아니.The aforementioned motion vectors may be determined based on perfusion. Perfusion can be estimated from a result of tracking the movement of points (eg, pixels) corresponding to each other between consecutive frames (eg, non-contrast agent frames or consecutive contrast agent frames). However, the determination of the motion vector is not limited thereto.

참고로, 조영 프레임 및 비조영 프레임 간의 세기(intensity) 차이가 나타날 수 있는데, 이미지 전처리를 통해 전체적인 세기 차이가 최소화되도록 보상될 수 있다.For reference, an intensity difference between a contrasting frame and a non-contrasting frame may appear, and the overall intensity difference may be minimized through image preprocessing.

추가로, 의료 영상 분석 장치는, 혈관 부위(720)의 이동 거리 대비 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)의 이동 거리의 비율이 임계 비율 이하인 경우, 적어도 하나의 칼슘 후보 영역(710)이 타겟 칼슘 부위를 포함하지 않는다고 결정할 수도 있다.In addition, when the ratio of the movement distance of the blood vessel region 720 to the movement distance of the at least one calcium candidate region 710 is equal to or less than the threshold ratio, the medical image analysis apparatus determines that the at least one calcium candidate region 710 is the target calcium region. You can also decide not to include a site.

도 8은 일 실시예에 따른 칼슘화된 부위(calcified part)의 확정을 설명하는 도면이다.8 is a diagram explaining determination of a calcified part according to an embodiment.

일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치(예: 도 1의 의료 영상 분석 장치(100))는 비주얼 특징에서 잠재적인 칼슘화된 부위의 연장 방향 및 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)에 기초하여, 의료 영상(801)에 나타난 잠재적인 칼슘화된 부위가 타겟 칼슘 부위인 지 여부를 판별할 수 있다. According to an embodiment, the medical image analysis device (eg, the medical image analysis device 100 of FIG. 1 ) extends a potential calcified region in a visual feature and a central axis direction 821 of a blood vessel region 820. Based on this, it is possible to determine whether a potential calcified site shown in the medical image 801 is a target calcium site.

의료 영상 분석 장치는 혈관 구조 데이터(890)에 기초하여 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 혈관 구조 데이터(890)는 혈관의 분지 지점 및 분기된 혈관의 연결정보를 포함할 수 있다. 혈관 구조 데이터(890)는 분지 지점을 지시하는 노드(node) 데이터 및 분기된 혈관을 지시하는 엣지(edge) 데이터를 포함할 수 있다. 분기된 혈관은 서로 다른 두개의 분지 지점과 연결되어 있으므로, 하나의 엣지 데이터에 두개의 노드 데이터가 연결될 수 있다. 분지 지점 및 분기된 혈관의 연결정보는 분지 지점 및 분기된 혈관간의 연결 관계를 나타내는 정보일 수 있다. 연결정보는 노드 데이터에 매핑된 엣지 데이터와 엣지 데이터의 연결 대상이 되는 노드 데이터를 이용하여 생성될 수 있다. 혈관 구조 데이터(890)는 혈관 도입부로부터 가장 인접한 분지 지점을 루트 노드(root node)로 하여 노드와 엣지가 연결된 트리 구조를 포함할 수 있다. 루트 노드는 최상위 분지 지점에 해당하는 노드로서, 예를 들어, 시작 지점에 해당하는 노드일 수 있다. 의료 영상 분석 장치는 검출된 혈관 부위(820)가 속하는 혈관 분지를 식별하고, 전술한 혈관 구조 데이터(890)를 참조하여 혈관 부위(820)에서 상위 분지로부터 하위 분지로 향하는 중심축 방향(821)을 식별할 수 있다.The medical image analysis apparatus may identify the central axis direction 821 of the blood vessel region 820 based on the blood vessel structure data 890 . For example, the vascular structure data 890 may include branch points of blood vessels and connection information of the branched blood vessels. The vascular structure data 890 may include node data indicating branch points and edge data indicating branched blood vessels. Since the branched blood vessels are connected to two different branching points, two node data can be connected to one edge data. The connection information of the branching point and the branched blood vessel may be information indicating a connection relationship between the branching point and the branched blood vessel. Connection information may be generated using edge data mapped to node data and node data to which edge data is connected. The vascular structure data 890 may include a tree structure in which nodes and edges are connected by using a branch point closest to the vascular inlet as a root node. The root node is a node corresponding to an uppermost branching point, and may be, for example, a node corresponding to a starting point. The medical image analysis apparatus identifies a blood vessel branch to which the detected blood vessel region 820 belongs, and refers to the above-described vascular structure data 890 to determine a central axis direction 821 from an upper branch to a lower branch in the blood vessel region 820. can identify.

의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역의 연장방향(811)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 칼슘 덩어리는 혈관 내에서 길게 형성되므로, 후보 칼슘 영역도 일축(예: 연장방향(811)에 대응하는 축)을 따라 길게 형성되는 형태를 가질 수 있다. 예시적으로 의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역에서 중심점들을 연결한 선에 대응하는 방향을 연장방향(811)으로 결정할 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니다.The medical image analysis apparatus may identify an extension direction 811 of the candidate calcium region. For example, since a calcium lump is formed elongately in a blood vessel, the candidate calcium region may also have a form elongated along one axis (eg, an axis corresponding to the extension direction 811). For example, the medical image analysis apparatus may determine a direction corresponding to a line connecting central points in the candidate calcium region as the extension direction 811 . However, it is not limited thereto.

의료 영상 분석 장치는 후보 칼슘 영역의 연장방향(811)과 혈관 부위(820)의 중심축 방향(821)이 부합하는지 비교할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 연장방향(811)과 중심축 방향(821) 간의 각도 차이가 임계 각도 이하인 경우, 후보 칼슘 영역이 혈관 내벽에 칼슘화된 부위를 포함하는 것으로 최종적으로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 의료 영상 분석 장치는 연장방향(811)과 중심축 방향(821) 간의 각도 차이가 임계 각도를 초과하는 경우, 후보 칼슘 영역이 혈관 내벽에 칼슘화된 부위가 아닌 것으로 판별할 수 있다. 혈관 내벽에 형성된 칼슘 덩어리는 혈관의 길이 방향(예: 중심축 방향(821))에 수직하거나 교차하는 방향으로 형성될 수 없기 때문이다.The medical image analysis apparatus may compare whether the extension direction 811 of the candidate calcium region and the central axis direction 821 of the blood vessel region 820 match. For example, when the difference in angle between the extension direction 811 and the central axis direction 821 is less than or equal to a critical angle, the medical image analysis apparatus may finally determine that the candidate calcium region includes a calcium site on the inner wall of the blood vessel. . For another example, the medical image analysis apparatus may determine that the candidate calcium region is not a calcium-rich region on the inner wall of a blood vessel when the angle difference between the extension direction 811 and the central axis direction 821 exceeds a critical angle. there is. This is because the calcium lump formed on the inner wall of the blood vessel cannot be formed in a direction perpendicular to or crossing the longitudinal direction of the blood vessel (eg, the central axis direction 821).

또한, 의료 영상 분석 장치는 칼슘 후보 영역(810)의 정량적 특성(예: 칼슘 후보 영역(810)의 길이 및 폭)도 고려하여 최종적으로 칼슘 후보 영역(810)이 칼슘화된 부위를 포함하는지 여부를 판별할 수 있다.In addition, the medical image analysis device considers the quantitative characteristics of the calcium candidate region 810 (eg, the length and width of the calcium candidate region 810) to finally determine whether the calcium candidate region 810 includes a calcified region. can be identified.

동맥경화증은 혈관 내에서 혈액이 흐르는 내경이 좁아지는 질병으로서, 플라크 협착에 의해 발생할 수 있다. 일 실시예에 따른 의료 영상 분석 장치는 플라크 협착이 발생한 병변이 있을 때, 해당 병변이 칼슘인 지의 병변 타입을 정확하게 식별할 수 있다. 또한, 의료 영상 분석 장치는 CT가 아니더라도, X선에 기초한 혈관조영술 영상에 대해서도 정확하게 칼슘화된 부위(예 석회 부위)를 검출할 수 있다.Arteriosclerosis is a disease in which the inner diameter through which blood flows in blood vessels is narrowed, and may be caused by plaque stenosis. The medical image analysis apparatus according to an embodiment can accurately identify the lesion type, whether the corresponding lesion is calcium, when there is a lesion in which plaque stricture has occurred. In addition, the medical image analysis apparatus may accurately detect a calcified region (eg, a calcined region) even in an X-ray based angiography image, even if it is not CT.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 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 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

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 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 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. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination, and the program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in the art of computer software. may be Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.

위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The hardware device described above may be configured to operate as one or a plurality of software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on this. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims

In the medical image analysis device,
an image acquiring unit that acquires a medical image having consecutive frame images;
A vessel part is determined from contrast agent frame images in which a contrast agent is observed among the consecutive frame images, and a vessel part is formed around the vessel part from non-contrast agent frame images in which a contrast agent is not observed among the consecutive frame images. Determine the located at least one calcium candidate region, and determine whether the at least one calcium candidate region is determined based on a comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region and a second movement direction of the blood vessel region by a heartbeat. A processor that determines whether it contains a calcification part
A medical image analysis device comprising a.

According to claim 1,
the processor,
detecting a blood vessel region from frame images of the medical image, and determining a lesion among the detected blood vessel regions;
Determining the blood vessel site and the at least one calcium candidate region within a region of interest (ROI) including the lesion,
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
Extracting a visual feature including at least one of a boundary line, a center line, and a blood vessel segment into which the vessel region is divided;
Determining a target calcium site based on the visual characteristics and quantitative characteristics of the potential calcification part,
Medical image analysis device.

According to claim 3,
the processor,
Based on a correlation score between a first motion vector calculated for the at least one calcium candidate region and a second motion vector calculated for the blood vessel region exceeding a threshold value, the at least one calcium candidate region is determined to contain the potential calcified site,
Medical image analysis device.

According to claim 3,
the processor,
Based on at least one of the length and width of the potential calcified site in the quantitative characteristic, determining whether the potential calcified site is a target calcium site,
Medical image analysis device.

According to claim 3,
the processor,
Based on the extension direction of the potential calcified site and the central axis direction of the blood vessel site in the visual feature, determining whether the potential calcified site is a target calcium site,
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
Motion from a position of the at least one calcium candidate region in a first non-contrast agent frame among the non-contrast agent frame images to a position of the at least one calcium candidate region in a second non-contrast agent frame after the first non-contrast agent frame ( motion) as the first movement direction,
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
Calculating a motion vector representing a motion from a position of the blood vessel region in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to a position of the blood vessel region in a second contrast medium frame after the first contrast medium frame as the second movement direction ,
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
Excluding a calcium candidate region detected at a position exceeding a threshold distance from the blood vessel site among the at least one calcium candidate region from calcium site determination,
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
determining the first movement direction and the second movement direction by the heartbeat based on the period of the patient's electrocardiogram signal;
Medical image analysis device.

According to claim 1,
the processor,
determining that the at least one calcium candidate region does not include a target calcium region when a ratio of a movement distance of the at least one calcium candidate region to a movement distance of the blood vessel region is equal to or less than a threshold ratio;
Medical image analysis device.

According to claim 1,
The medical image,
An X-ray based angiography (CAG, Cardiac Angiography) image,
Medical image analysis device.

In the medical image analysis method implemented as a processor,
obtaining a medical image having continuous frame images;
determining a vessel part from contrast medium frame images in which the contrast medium is observed among the consecutive frame images;
determining at least one calcium candidate region located in the periphery of the blood vessel region from non-contrast agent frame images in which no contrast agent is observed among the consecutive frame images; and
Whether the at least one calcium candidate region includes a calcification part based on a comparison between a first movement direction of the at least one calcium candidate region and a second movement direction of the blood vessel region due to a heartbeat step to determine
Medical image analysis method comprising a.

According to claim 13,
extracting a visual feature including at least one of a boundary line, a center line, and a blood vessel segment from which the blood vessel region is divided; and
Determining a target calcium part based on the visual feature and quantitative characteristics of a potentially calcified part.
Medical image analysis method further comprising a.

According to claim 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calcified site,
Motion from a position of the at least one calcium candidate region in a first non-contrast agent frame among the non-contrast agent frame images to a position of the at least one calcium candidate region in a second non-contrast agent frame after the first non-contrast agent frame ( motion) as the first moving direction;
Medical image analysis method comprising a.

According to claim 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calcified site,
Calculating a motion vector representing a motion from a position of the blood vessel region in a first contrast medium frame among the contrast medium frame images to a position of the blood vessel region in a second contrast medium frame after the first contrast medium frame as the second movement direction step,
Medical image analysis method comprising a.

According to claim 13,
Determining the at least one calcium candidate region,
Excluding a calcium candidate region detected at a position exceeding a threshold distance from the blood vessel site among the at least one calcium candidate region from calcium site determination.
Medical image analysis method comprising a.

According to claim 13,
The step of determining whether the at least one calcium candidate region includes a calcified site,
determining the first movement direction and the second movement direction by the heartbeat based on a cycle of an electrocardiogram signal of the patient;
Medical image analysis method comprising a.

According to claim 13,
The medical image,
An X-ray based angiography (CAG, Cardiac Angiography) image,
Medical image analysis method.

A computer-readable recording medium storing one or more computer programs including instructions for performing the method of any one of claims 13 to 19.