KR20240013724A - 다중 펄스 x-선 소스 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 인공 지능 훈련 - Google Patents

다중 펄스 x-선 소스 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 인공 지능 훈련 Download PDF

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KR20240013724A
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ray
image
tomosynthesis
training
imaging system
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마낫 마오린베이
췐-유안 쿠
린보 양
지안치앙 리우
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에익스캔 인크.
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Abstract

동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 위한 영상 인식 인공 지능(AI) 트레이닝 방법이 개시된다. 영상 인식 AI 트레이닝은 세 가지 방법, 즉, 첫째, 알려진 결절이 있는 기존에 획득한 흉부 CT 데이터 세트를 사용하여 합성 단층합성 영상을 생성하며 X선 방사선이 인가되지 않는 방법; 둘째, 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하여 X선 미가공 영상을 취득하며 X선 빔이 팬텀상에만 인가되는 방법; 셋째, 알려진 실제 결절이 있거나 결절이 없는 실제 환자로부터 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 영상을 사용하여 X선 영상을 획득하는 방법으로 수행될 수 있다. X선 트레이닝 영상을 수신하도록 구성되는, 수신된 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 자동으로 결정하도록 구성되는 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크. 트레이닝 후, 영상 지식이 업데이트되고 지식 데이터베이스에 저장된다.

Description

다중 펄스 X-선 소스 이동 단층합성 영상화 시스템을 사용한 인공 지능 훈련
본 발명은 가출원 일련번호 제63182426호(2021년 4월 30일 출원); 제63226508호(2021년 7월 28일 출원); 제63170288호(2021년 4월 2일 출원), 제63175952호(2021년 4월 16일 출원); 제63194071호(2021년 5월 27일 출원); 제63188919호(2021년 5월 14일 출원); 제63225194호(2021년 7월 23일 출원); 제63209498호(2021년 6월 11일 출원); 제63214913호(2021년 6월 25일 출원); 제63220924호(2021년 7월 12일 출원); 제63222847호(2021년 7월 16일 출원); 제63224521호(2021년 7월 22일 출원); 및 미국 출원 일련번호 제17149133호(2021년 1월 24일 출원)에 대한 우선권을 주장하며, 이는 최종적으로 가출원 일련번호 제62967325호(2020년 1월 29일 출원)에 대한 우선권을 주장하며, 이는 전문이 참조로 원용된다.
본 발명은 일반적으로 X선 영상을 사용하는 인공 지능(AI) 기반 진단 트레이닝 방법 및 장치에 관한 것이며, 더 상세하게는, 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 객체의 폐, 유방 질환 또는 결함 식별을 위한 인공 지능(AI) 기반 진단 트레이닝 방법 및 장치에 관한 것이다.
단층합성, 또한, 디지털 단층합성(DTS)은 투영 방사선촬영과 비슷한 방사선량 수준으로 고해상도 제한각 단층촬영을 수행한다. 이는 혈관 촬상, 치과 영상, 정형외과 촬상, 유방촬영술 촬상, 근골격 촬상 및 폐 촬상을 포함하는 다양한 임상 응용분야를 위해 연구되어 왔다. 일 이점은 DTS X선 선량 수준이 CT 촬상 선량 수준보다 훨씬 더 낮다는 점이다. 또한, DTS는 CT보다 훨씬 더 빠르며 비용도 훨씬 더 저렴하다. 고속으로 실행될 수 있으나, 진단 목적을 위해 주로 인간에게 여전히 의존한다. 따라서, 작동 오버헤드가 추가되어 진단 과정이 느려질 것이다.
X선 단층합성 촬상은 트레이닝된 X선 전문가에 의해 임상 환경에서 전형적으로 수행된다. 임상적으로 유의한 진단용 X선 촬상을 위한 장기 또는 다른 조직에 대한 특정 뷰가 있다. 임상 표준은 진단 목적에 따라 X선 기술자가 캡처해야 하는 뷰를 규정할 수 있다. X선 기술자에게는 X선 단층합성 영상 그룹을 획득하는 경우 X선 촬상 장비를 적절하게 작동시키고 표준 임상 뷰로부터 폐 결절 또는 유방암을 인식하기 위한 전문 트레이닝이 일반적으로 필요하다.
그럼에도 불구하고, X선 기술자가 캡처한 X선 단층합성 영상은 임상 표준 뷰를 사용하여 캡처된 영상이 폐 결절 상태 또는 유방암 상태를 충분히 나타내는지 여부를 결정하기 위해 의사가 전형적으로 검토한다. 기존의 X선 촬상 시스템은 병원 또는 유사한 임상 환경에서 대부분의 환자에게 적합할 수 있으나, 이러한 시스템을 작동하려면 유의한 트레이닝이 필요하다. 이는 이러한 X선 촬상의 전체 비용이 추가되게 하며 일반 환자의 가용성을 더 제한하는데, 이는 잘 트레이닝된 전문가만이 기존의 X선 촬상 장치를 적절하게 작동시킬 수 있기 때문이다. 그 결과, 기존의 X선 촬상 시스템 인력을 트레이닝하려면 유의한 양의 자원이 필요하다.
따라서, 저비용으로 모든 사람을 위한 고속 폐암 선별 및 유방암 선별 수행하기 위해, 폐 또는 유방 상태를 진단하기 위한 더 개선된 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직하다. 따라서, 인공 지능(AI) 기반 진단 기법이 필요해지고 있다. 인공지능(AI) 기반 진단을 수행할 수 있기 전에, 지식 데이터베이스를 구축하기 위해 머신러닝을 통한 인공 지능(AI) 진단 트레이닝이 필요하다.
CT 촬상은 3D X선 영상 데이터의 주요 공급원으로서 전통적으로 사용되어 왔다. 또한, CT 영상은 환자의 기하학적 형태를 정확하게 표현한다. 따라서, 합성 단층합성 영상을 인공 지능 진단 트레이닝 목적으로 CT 영상으로부터 도출할 수도 있다. 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하는 것도 인공지능 진단 트레이닝을 위한 양호한 선택이다. 머신러닝을 위해 대량의 실제 인간 데이터를 취득할 필요가 있을 수도 있다.
인공 지능 접근법은 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지를 사용하여 이러한 종류의 동작 중인 고속 다중 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 캡처한 X선 영상에 대한 진단 결정을 내리는 것을 특징으로 한다. X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 엄청난 계산 능력이 필요하며 일반적으로 클라우드 AI 트레이닝 컴퓨팅 네트워크에서 실행된다. 또한, X선 단층합성 촬상 시스템은 AI 트레이닝 네트워크로부터 월별, 주별 또는 일일 업데이트를 자주 수신하여 업데이트마다 AI 트레이닝 네트워크에 저장된 가장 최근에 개발된 X선 영상 지식을 수신할 수 있다.
동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템에 대한 진단 목적을 위한 인공 지능 기반 트레이닝 방법이 제시된다. 또한, 트레이닝 과정은 인공 지능 진단 트레이닝 네트워크를 사용하여 클라우드 컴퓨팅에서 수행된다.
일 양태에서, 인공 지능 기반 트레이닝은 기존 CT 데이터를 사용하여 수행된다. 획득한 CT 3D 영상은 실제로 알려진 결절이 있는 실제 환자의 영상이다. 그 후, 단층합성 촬상 시스템의 기하학적 형태를 이용하면 X선 평면 패널 검출기에서와 같이 CT 정투영 데이터를 사용하여 합성 단층합성 미가공 영상 데이터를 생성하는 것이 가능하다. 역투영을 적용하여, CT 정투영 데이터는 사람들이 임상 표준 뷰에서 보는 것과 같은 합성 단층합성 영상 데이터로 재구성될 수 있다. 실제 주석이 있는 결절이 있는 합성 단층합성 영상 데이터를 사용하면, 인공 지능 기반 트레이닝을 수행할 수 있으며 지식 데이터베이스를 업데이트할 수 있다. 이러한 트레이닝 과정 동안, 관여하는 X선 빔이 없다. 이는 장점이다. 따라서, 의사 또는 합성 단층영상 합성 영상과 같은 "가성 단층합성 영상" 또는 "합성 영상"을 획득한 CT 영상으로부터 도출할 수 있는 경우 유리하다. 특히, 지도 학습 알고리즘은 알려진 입력 데이터 세트와 해당 데이터에 대한 알려진 응답 또는 출력을 사용한 후 모델을 트레이닝하여 신규 데이터에 대한 응답에 대한 합리적인 예측을 생성한다. 해당 시스템의 이점은 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 시스템은 신경망 및 AI 트레이닝을 위한 임상 표준 뷰를 갖는 폐 결절을 나타내기 위해 현실적이고 확인된 합성 데이터를 생성한다. 데이터는 모델 검증, AI 모델 트레이닝 및 데이터 증강을 포함하는 다양한 목적을 위해 사용될 수 있다. 합성 데이터는 실제 데이터에서 발견할 수 없는 특정 요구 또는 조건을 충족하기 위해 생성될 수 있다. 이는 많은 경우 유용하다. 예를 들어 의료 환경의 개인 정보 보호 요구 사항으로 인해 데이터 가용성 및 사용 방법이 제한될 수 있다. 개인 정보 보호 규칙 및 다른 규정에 따라 실제 데이터의 사용이 제한될 수 있다. 다른 예에서, 테스트할 제품에 대한 데이터가 필요하다. 그러나, 이러한 데이터는 이용 가능하지 않거나 테스터가 아직 이용 가능하지 않다. 머신러닝 알고리즘은 트레이닝 데이터를 필요로 한다. 이러한 데이터를 실생활에서 생성하는 데 비용이 많이 들 수 있기 때문에 방사선학 또는 다른 의료 용도의 경우 특히 그러하다. 실제 의료 데이터와 동일한 데이터를 생성하는 능력은 테스트 또는 개발을 위한 시나리오를 생성하기 위한 무한한 도구가 될 수 있으며, 합성 데이터는 실제 데이터에서 발견되는 통계적 특성을 복제할 수 있으나 임의의 실제 환자 데이터는 공개하지 않을 수 있다. 데이터 생성은 아직 경험하지 못한 조건을 시뮬레이션할 수 있으며, 실제 데이터를 사용할 수 없는 경우 사용할 수 있는 유일한 방법은 합성 데이터이다. 이러한 이점은 데이터가 더 복잡해지고 더 엄격하게 보호됨에 따라 합성 데이터 생성 및 사용이 계속해서 증가할 것임을 나타낸다.
다른 양태에서, 인공 지능 기반 트레이닝은 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하여 수행된다. 인공 지능 트레이닝 과정 동안, X선 단층합성 영상은 알려진 위치에 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하여 획득된다. 결절이 있는 팬텀 영상과 결절이 없는 팬텀 영상을 비교하여, 인공지능 기반 트레이닝을 수행할 수 있으며 지식 데이터베이스도 업데이트할 수 있다. 이러한 트레이닝 과정 동안, X선 방사선을 실제 환자가 아닌 팬텀상에만 조사한다.
다른 양태에서, 인공지능 트레이닝을 실제 폐 결절이 있는 실제 환자를 대상으로 수행한다. 첫째, X선 단층합성 영상을 실제 알려진 결절이 있는 실제 환자로부터 획득한다. 둘째, X선 단층합성 영상을 실제 결절이 없는 실제 환자로부터 획득한다. 결절이 있는 환자 영상과 결절이 없는 환자 영상을 비교하여, 인공지능 기반 트레이닝을 수행할 수 있으며 지식 데이터베이스도 업데이트할 수 있다. 이러한 트레이닝 과정 동안, X선 방사선을 환자상에 조사하여야 한다.
X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 X선 영상 지식을 수신하고 X선 단층합성 촬상 시스템으로부터 획득한 X선 영상을 수신하고, X선 영상 지식을 기준으로, 수신된 X선 영상이 폐 결절 또는 유방암 상태를 나타내는지 여부를 결정하도록 구성된다. 수신된 X선 영상은 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크로 전송되어 업데이트된 X선 영상 지식을 더 트레이닝하고 개발한다.
본원은 하기의 상세 설명과 첨부된 도면을 통해서 더욱 완전하게 이해될 수 있으며 도면에서 유사한 참조 번호는 유사한 요소를 지칭한다.
도 1은 예시적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 예시한다.
도 2는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 환자 또는 객체의 예시적인 진단 스캔을 나타낸다.
도 3은 5개의 X선원 관이 있는 예시적인 단층합성 촬상 시스템 스윕 스캔 기하학적 형태를 나타낸다.
도 4는 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하는 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템으로부터 획득한 일련의 X선 영상을 나타낸다.
도 5는 CT 영상 세트로부터 생성된 합성 단층합성 영상을 사용하는 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 스캔의 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다.
도 6은 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용한 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템의 다른 대안적인 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다.
도 7은 실제 환자를 사용한 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템의 다른 대안적인 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다.
다음 단락에서, 본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 예시적으로 상세히 설명한다. 본 설명 전반에 걸쳐 바람직한 실시예 및 예시는 본 발명에 대한 한정이 아닌 본보기로 간주되어야 한다. 본 명세서에 사용된 "본 발명"은 본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예 중 어느 하나 및 임의의 등가물을 지칭한다. 또한 본 문서 전반에 걸쳐 "본 발명"의 다양한 특징에 대한 언급은 모든 청구된 실시형태 또는 방법이 해당 언급된 특징을 반드시 포함해야 한다는 것을 의미하지 않는다.
하지만 본 발명은 많은 다양한 형태로 구현될 수 있으며 본원에서 제시하는 실시예에 한정되는 것으로 해석해서는 안 된다. 이들 실시예는 본 개시가 철저하고 완전하도록 그리고 통상의 기술자가 본 발명의 범위를 완전하게 파악할 수 있도록 제시된다. 또한, 본 발명의 실시형태 및 이들의 구체적인 예를 인용하는 본원의 모든 서술은 구조적 및 기능적 균등물을 포괄하도록 의도된다. 또한 본원의 취지는 그러한 등가물이 현재 알려진 등가물 및 미래에 개발될 등가물 둘 모두, 즉, 구조에 관계없이 동일한 기능을 수행하도록 개발된 모든 요소를 포함하도록 하는 것이다.
도1은 고효율 초고속 3D 방사선촬영을 수행하기 위해 동작 중인 다중 펄스형 X선원을 사용하는 예시적인 X선 촬상 시스템을 나타낸다. 이를 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)이라고 한다. 다중 펄스형 X선원이 선원의 어레이를 형성하기 위해 동작 중인 구조물상에 장착되어 있다. 다중 X선원 관(6)은 그룹으로서 일정한 속도로 기획정된 원호 트랙상의 객체에 대해 동시에 이동한다. 관 그룹은 1차 모터 스테이지(3)상에 있으며 이동은 1차 모터(2)에 의해 제어된다. 또한, 각각의 X선원 관은 고정 위치를 약간의 거리를 두고 신속하게 돌 수 있다. 각각의 관은 2차 모터 스테이지(5)상에 있으며 작은 진동 이동은 2차 모터(4)에 의해 제어된다. X선원이 그룹 속도와 동일한 속도를 가지나 이동 방향이 반대인 경우, X선원(6) 및 X선 평면 패널 검출기(8)는 외부 노출 제어 유닛을 통해 활성화되어 일시적으로 정지 상태를 유지한다. 이러한 구성은 각각의 X선원(6)에 대한 보다 감소되는 선원 주행 거리를 초래한다. 3D 스캔은 보다 더 짧은 시간 보다 더 넓은 스윕 각도를 커버할 수 있으며 영상 분석도 실시간으로 수행할 수 있다. 이러한 유형의 X선 기계는 훨씬 더 빠른 스캔 속도를 달성하기 위해 다른 유형의 X선 영상 기계보다 더 많은 X선원(6)을 사용한다.
단층합성 촬상 시스템의 일 실시형태는 디지털 방사선촬영 시스템, 3D 조각(slice) 투영 장비, 동작 중인 다중 펄스형 선원 제어 시스템 및 영상 인식 소프트웨어 패키지의 네 가지 유의한 부분을 갖는다. 3D 스캐너는 데이터 처리를 위한 산업용 컴퓨터, 신호 전송을 위한 네트워크 장치, 데이터 분석을 위한 충분한 저장 공간이 있는 컴퓨터, 처리된 데이터를 표시하기 위한 고성능 그래픽 카드를 사용한다. 촬상 시스템은 병원 네트워크에 연결될 수 있으며 영상 파일을 병원 중앙 네트워크로 전송할 수 있다. 시스템은 환자 정보 및 진단 결과를 진료실로 전송할 수 있다. 시스템은 초 단위 촬영을 달성할 수 있어서 스캔 시간을 감소시키면서 방사선 선량을 감소시킬 수 있는 다중 펄스형 선원의 사용을 통해 X선 선량을 감소시키고 진단 과정 속도를 증가시킬 수 있다.
도 2는 환자 또는 객체(7)의 진단 스캔을 나타낸다. 신규 X선 촬상 시스템은 동작 중인 다중 펄스형 X선원을 사용하여 주로 폐 촬상 또는 유방 유방촬영술을 위한 X선 촬상을 수행한다. 이러한 시스템은 팔 영상을 촬영할 필요가 없다. 수 초 안에 스캔하는 데 최대 120도 이상을 사용할 수 있다. 도 2에서, 다중 X선원(6)이 있으며, 환자(7)는 X선 평면 패널 검출기(8) 전방에 위치된다. 다중 X선원(6)은 촬상되는 신체 부위 또는 장기를 중심으로 회전한다. 예를 들어, 환자의 폐. X선 촬상 검출기(8)는 피사체의 신체 주위를 회전하여 상이한 각도로 각각의 선원 위치로부터 다중 선원 위치에서 다중 선원 영상을 캡처하고 이를 컴퓨터 저장 공간에 다중 선원 미가공 영상으로 저장하도록 설계되었다. 다중 선원 위치로부터, 영상을 더 처리하여 결절에 대한 추가 정보를 형성한다. 예를 들어, 이는 다중 뷰 검출기 및 선량 감소 검출기와 결합할 수 있다. 추가 처리는 데이터 세트 등록, 분할(segmentation), 배경 모델링, 객체 분류, 3D 재구성, 시각화 등과 같은 컴퓨터 비전을 포함할 수 있다. 컴퓨터 비전은 이러한 진단을 더 자동적이고 비용 효과적으로 제작할 수 있다. 전자 X선 촬상 검출기는 일반적으로 때로는 추가 필터가 장착된 여러 열의 고체 상태 영상 센서 및 여러 열의 이온화 챔버 그리고 일부 경우 섬광 물질로도 구성된다. 이는 때로는 애벌란시(avalanche) 포토다이오드로 제조되는 여러 열의 포토다이오드 또는 여러 열의 CCD CMOS 센서를 가질 것이며, 이들은 X선 광자를 전자로 변환하고 그 후 전자는 센서가 수신하는 방사선의 강도에 대응하는 디지털 값으로 변환될 것이다. 모두 사용되는 기술에 의존한다.
환자(7)는 진단 영상의학법 시술실의 검사대에 누워 있다. 환자는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)에 의한 촬상을 받는다. 단층합성 촬상 시스템은 환자에 대해 단층합성 촬상 시스템을 위치시키고 갠트리를 지지하는 외부 지지체를 포함할 수 있다.
도 3은 5개의 X선원 관(6)이 있는 예시적인 스윕 스캔 기하학적 형태를 나타낸다. 이는 전체 거리의 1/5만 각각 주행하여 25세트의 투영 데이터를 취득하는 예시적인 5개 X선원 관 구성을 예시한다. 이러한 구현에서, 병렬로 작동하는 5개의 X선원 관(6)이 있으며 5개의 X선원 관(6)은 상이한 각도 위치에서 총 25회의 X선 노출을 수행한다. 그러나, 각각의 2차 모터 스테이지(5)는 전체 커버 각도의 1/5만 주행하면 된다. 따라서, 다중 X선원 관(6)이 병렬로 작동하면, 적은 시간으로 대량의 투영 데이터를 획득할 수 있다. X선 평면 패널 검출기(8)는 X선 수신기 역할을 한다. 폐 디지털 단층합성을 사용하면 짧은 노출 시간 동안 전체 시계로부터 단층촬영 영상 데이터 세트를 획득할 수 있다. 전자 신호는 항상 기계적 동작보다 신속하게 진행되므로 병목 현상은 항상 기계적 측면에서 발생한다.
도 4는 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)으로부터 획득한 X선 영상을 나타낸다. X선 단층합성 영상의 표시는 임상 표준 뷰 또는 임상적으로 원하는 뷰를 갖는다. 이러한 종류의 영상 표시는 대부분의 방사선 전문의 및 의사가 허용한다. 스캔 시작 시 획득한 X선 단층합성 영상(9)은 상단에 있으며 스캔 종료 시 획득한 X선 단층합성 영상(10)은 하단에 있다. 단층합성 폐 영상이 실제로 뷰의 각도가 제한된 3D 영상이라는 점이 드러났다. 폐 단층합성에서, X선 관은 폐 위를 원호로 이동하며 상이한 각도로부터 폐의 다중 영상을 캡처한다. 그 후, 이러한 디지털 영상은 컴퓨터에 의해 3차원 영상 세트로 재구성되거나 "합성"된다. 폐 디지털 단층합성은 제한된 각도의 영상 단층촬영으로 방사선촬영 촬상에 비해 해부학적 가시성을 개선시킨다. 폐 디지털 단층합성의 획득 각도가 제한되어 있기 때문에, 일 방향의 해상도를 감소시키는 대신 환자 감시의 시간적 해상도를 유의하게 증가시킬 수 있는 잠재력이 있다. 폐 디지털 단층합성은 기존의 방사선 촬영에 비해 폐 결절을 식별하는 데 여러 배 더 효과적이며 일상적인 흉부 컴퓨터 단층촬영(CT) 검사에 비해 더 낮은 선량 및 비용으로 수행된다.　동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)은 매우 짧은 시간에 대량의 고품질 3D X선 촬상 데이터를 생성할 수 있다. 이러한 X선 영상은 방사선 전문의가 하나씩 검토하고 검사할 수 있으나, 이러한 기계는 실제로 인공 지능(AI)이 판독하고 빠른 진단 결정을 내릴 수 있도록 설계되었다.
X선 단층합성 촬상 시스템은 전형적으로 3차원 3D X선 영상 세트를 생성하며 각각의 X선 영상은 환자의 장기 또는 다른 조직의 얇은 조각을 나타낸다. X선 단층합성 촬상 시스템은 종종 전면, 후면 및 측면 영상을 포함하는 추가 영상을 획득한다. 3D X선 영상 세트는 순서대로 표시되거나 뷰 방향이 환자 주위를 회전함에 따라 단일 복합 뷰로 결합될 수 있다. 예를 들어, 폐암 선별은 환자 폐의 적어도 하나의 완전한 엽에 대한 적절한 시각화를 나타내는 X선 영상의 캡처를 필요로 한다. 임상적 허용 가능성의 결정은 다양할 수 있으며, 해부학적 구조를 기준으로 하든 영상을 패턴으로 스캔하든 상이한 시스템이 존재한다.
X선 검출기(8)는 X선을 감지하고 관심 영역의 위치를 나타내는 정보를 제공하는 X선 감지 요소의 어레이를 갖는다. 정보는 이러한 위치를 결정하기 위해 디지털화되거나 달리 처리될 수 있다. 저장 장치는 단층합성 촬상 시스템에 의해 생성되는 영상을 나타내는 데이터를 저장한다. 이러한 저장된 데이터는 단층합성 촬상으로 획득한 이미지 정보 및 데이터 세트의 다른 영상에 대해 획득한 각각의 영상의 위치를 나타내는 대응하는 조각 위치 데이터를 포함한다. 이러한 데이터는 신경망과 같은 인공지능 알고리즘을 트레이닝하는 데 사용된다. 인공 지능 시스템은 메모리에 결합되는 적어도 하나의 처리 요소로 구성된다. 처리 요소는 사용자 인터페이스를 통해 적어도 한 명의 사용자로부터 입력 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 입력 데이터는 의료 X선 영상 및/또는 환자의 폐 또는 흉부에서 검출된 결절 또는 종양을 나타내는 영상을 포함할 수 있다. 또한, 처리 요소는 본원에서 설명되는 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 영상을 기준 영상 또는 기결정된 진단 기준과 비교하도록 구성될 수 있다. 적합한 처리 요소는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 실행하는 범용 컴퓨터에 의해 제공될 수 있다.
환자 스캔으로부터 잠재적인 의료 문제를 식별하는 속도 및 정확도를 증가시키기 위해, 인공지능(AI)이 적용된다. 성능을 개선하고 비용을 절감하기 위해, 바람직한 실시형태는 AI를 진단 도구로 적용하여 데이터 획득을 수행하고 진단 결정을 내린다. AI를 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템에서 의사 결정자로 사용하기 전 우선 반드시 AI를 트레이닝해야 한다. 우선 AI 프로그램을 트레이닝해야 한다. AI 소프트웨어는 간유리음영(GGO) 결절 및 만성 폐쇄성 폐 질환(COPD) 결절을 포함하는 모의 폐 결절이 있는 단층합성 촬상 시스템 또는 인체 모형 흉부 팬텀의 미가공 데이터를 재구성하여 생성되는 가상 영상을 사용하여 트레이닝 데이터 세트를 수득한다. 인체 모형 팬텀은 정상적인 생물학적 유기체와 유사한 조직 특성을 갖는 물질로 제조된다. 제한된 가용성 및 실제 환자와의 유사성으로 인해 인체 모형 팬텀은 다양한 작업을 위해 사용될 수 있다.
인공 지능(AI) 또는 머신러닝 모델은 인간 전문가에게 동일한 정보가 제공되는 경우와 동일한 결과 또는 예측에 도달하도록 트레이닝된 수학적 알고리즘이다. 딥러닝 신경망 또는 인공 신경망은 데이터 입력, 가중치 및 편향의 조합을 통해 인간의 두뇌를 모방하려고 시도한다. 이러한 요소는 함께 작동하여 데이터 내의 객체를 정확하게 인식하고 분류하며 설명한다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합이며, 이는 그 자체가 인공 지능(AI)의 하위 집합이다. 심층 신경망은 시스템이 여러 계층의 노드를 사용하여 입력 정보로부터 높은 수준의 기능을 파생시키는 머신러닝 유형을 나타낸다. 딥러닝의 "딥"은 신경망이 시간 경과에 따라 축적되는 많은 계층을 의미하며, 네트워크가 심층적일수록 성능이 개선된다.　 컨볼루션 신경망은 입력 X선 단층합성 영상을 취득하여 학습 가능한 가중치 및 편향을 X선 단층합성 영상의 다양한 양태 또는 객체에 부여하며 서로 구별할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 가장 널리 사용되는 신경망 구조 중 하나이다. 이들은 X선 단층합성 영상 처리 시 극도로 유용하다. 머신러닝은 인간의 중재를 최소화하면서 사고하고 행동할 수 있는 컴퓨터에 관한 것이며, 딥러닝은 인간 두뇌를 모델로 한 구조를 사용하여 컴퓨터가 사고하는 방법을 학습하는 것이다. 딥러닝은 머신러닝이 쉽게 수행할 수 없는 방식으로 X선 단층합성 영상을 분석할 수 있다.
암성 병변이나 임의의 다른 종류의 병변을 검출하기 위해 X선 단층합성 영상을 처리할 수 있는 트레이닝된 AI 소프트웨어를 사용하면, 방사선 전문의가 X선 스캔 영상을 검토하는 횟수를 유의하게 감소시켜 의사의 업무량을 감소시킬 수 있다. 결과를 AI로 인식하는 단층합성 촬상은 특히 너무 고령이거나 아파서 CT 스캔을 받을 수 없는 환자의 시간 및 비용을 절약해 준다. AI 시스템을 트레이닝하기 위해, 세 가지 방법이 아래에서 상세하게 도 5 내지 7에서 개시되어 있다.
AI 트레이닝의 방법 1로서, 도 5는 CT 영상으로부터 생성된 합성 단층합성 영상을 사용하는 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 스캔의 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다. CT는 높은 비용 및 높은 X선 선량으로 보다 더 포괄적인 데이터를 수득할 수 있다. CT 주석이 있는 정투영은 가상 팬텀을 생성한다. 인공 지능(AI) 영상 인식 트레이닝의 경우, 이용 가능한 실제 환자 미가공 데이터가 없는 경우, 알려진 결절이 있는 주석이 있는 CT 폐 영상을 사용할 수 있다. CT 폐 영상의 정투영은 단층합성 촬상 시스템 기하학적 형태에 대한 가상 객체 팬텀의 역할을 할 수 있다. 정투영 데이터는 X선 검출기의 미가공 데이터와 동일하다. 그 후, 정투영 데이터로부터 역투영을 수행하여 임상 표준 뷰를 갖는 트레이닝 데이터 세트로 3D 단층합성 촬상을 생성할 수 있다.
전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템의 기하학적 형태는 X선원에서 검출기까지의 거리, X선원에서 객체까지의 거리, X선 스캔 스윕 각도, X선 평면 패널 검출기 크기 및 증분 각도 등을 포함하며 원추형 빔 투영 기하학적 형태는 도1에서 식별될 수 있다. 정투영을 이러한 기하학적 매개변수를 사용하여 수학적으로 수행할 수 있다.
CT 정투영 데이터 및 역투영을 사용하여 단층합성 영상을 생성하는 과정은 유사한 조직 감쇠를 사용하여 단층합성 영상을 수득할 수 있다는 사실을 기반으로 한다. 일 방법에서, 처리는 CT 스캔 영상 세트를 생성하기 위한 두께 보정이 있는 정투영 및 해당 데이터 세트를 단층합성 영상 형식으로 재구성하기 위한 역투영 재구성을 사용한다. 이러한 방법의 장점 중 하나는 정투영 촬상의 정확도가 높기 때문에 X선 선량에 대한 정확한 지식을 바탕으로 단층합성 영상을 생성한다는 점이며, 다른 장점은 단층합성 촬상의 속도가 상대적으로 빠르다는 점이다. 트레이닝 데이터 세트는 입력으로서 인공 지능(AI) 영상 인식 트레이닝 네트워크에 전송된다. 트레이닝 출력은 영상 지식 데이터베이스로 저장된다. 방법 1에서, 단층합성 촬상 시스템에서 실제 X선 빔 활성이 없다.
CT 영상 데이터 세트로부터 가상 환자를 생성하는 과정은 다음에서 상세히 설명된다. 일 실시형태에서, CT 영상 및 3D 팬텀 CT 영상 등록은 소수의 해부학적 특징을 기준으로 지점 대 지점 매칭을 사용하여 인체 모형 팬텀에 등록될 수 있다. 예를 들어, CT 영상을 참조 볼륨에 등록하는 데 도움이 되는 팬텀의 가장자리는 전형적으로 환자 당 4개 또는 5개 지점이면 등록에 충분하다. 그러나, 정확도 개선을 위해 더 많은 지점을 사용할 수 있다. 또한, 이러한 처리는 고정된 주요 지점(landmark) 대신 변형 가능한 템플릿에 적합해야 한다. 이러한 단계의 출력은 각각의 환자의 CT 영상 데이터 세트에 대응하는 환자 별 표적 볼륨 그룹일 것이다. 각각의 표적의 볼륨에 대한 정투영 데이터 세트 및 역투영 데이터 세트가 있을 것이다. 이러한 표적 볼륨은 본질적으로 동일한 기하학적 형태를 나타내나 CT 스캔 과정으로부터 발생하는 상이한 수준의 3D 화소 밀도를 특징으로 하는 물질을 사용하는 각 환자의 CT 영상 데이터 세트에 대한 대용물이다. 물질 값을 표적 볼륨의 모든 3D 화소에 대해 추정할 수 있다. 뼈와 연조직 사이의 경계면에서 물질 값의 정확한 추정치를 수득하기 위해 표적 볼륨을 순화하는 것이 바람직할 수 있다.
AI 트레이닝의 방법 2로서, 도 6은 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용한 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템의 다른 대안적인 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다. 폐 결절은 트레이닝 데이터 세트를 수득하기 위한 간유리음영(GGO) 결절 및 만성 폐쇄성 폐 질환(COPD) 결절을 포함한다. 인체 모형 팬텀은 정상적인 생물학적 유기체와 유사한 조직 특성을 갖는 물질로 제조된다. 제한된 가용성 및 실제 환자와의 유사성으로 인해 인체 모형 팬텀은 다양한 작업을 위해 사용될 수 있다. GGO 결절 및 COPD 결절은 영상 인식 소프트웨어를 통해 정확한 진단을 수득하기 위한 주요 작업이다. 흉부 팬텀은 표준 또는 전후 흉부 뷰와 같은 규정된 뷰에 있을 수 있다. 이러한 모의 결절을 사용하여, 시스템은 단층합성 촬상 시스템을 위한 여러 데이터베이스 영상을 구축하여 각각의 트레이닝 데이터 세트에 대해 상이한 결절 수 및 상이한 결절 위치를 갖는 트레이닝 데이터 세트를 수득할 수 있다. 최대 가능성 추정치(MLE)를 사용하여, 획득한 영상으로 이어질 정규 구조의 대응하는 개수가 결정된다. MLE는 획득 과정의 수학적 모델을 제작하여 획득한 X선 영상 대해 통계적으로 가능한 매개변수를 식별하는 데 사용된다. 어떠한 통계적 분포에 속할 가능성이 가장 높은지 결정하고 가정된 모델에 따른 영상의 가능성을 평가하여, 이러한 지식 기반이 향후 X선 영상 해석 및 의사 결정을 위해 시스템에 다시 공급될 수 있다. 그 후, 이러한 트레이닝된 인공 지능 학습 네트워크는 방사선 전문의와 협력하여 또는 오진을 방지하기 위해 원하는 추가 기능으로 독립적으로 작동할 수 있다. 제시된 방법은 제시된 방법으로 생성되는 영상에 대해 임상 결정을 내리기 전 기지정된 기준을 충족하여야 할 필요가 있다. 인체 모형 흉부 팬텀 트레이닝 데이터 세트는 인공 지능(AI) 영상 인식 트레이닝 네트워크에 입력으로 전송된다. 딥러닝 시스템 트레이닝을 위해 팬텀 환자 데이터가 현실적으로 생성되어야 한다. 트레이닝 출력은 영상 지식 데이터베이스로 저장된다. 방법 2에서, X선 빔 활성은 사람이 아닌 팬텀에서만 발생한다. CT 결과와 팬텀 결과를 비교하여 머신러닝을 개선할 수 있다.
AI 트레이닝의 방법 3으로서, 도 7은 실제 환자를 사용한 전형적인 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1)의 다른 대안적인 AI 트레이닝 흐름도를 나타낸다. 실제 환자를 사용하여 트레이닝 데이터 세트를 취득하려면 상당한 노력이 필요하다. 환자가 1000명, 알려진 결절이 있는 환자가 500명, 결정이 없는 환자가 500명인 경우 바람직하다. 문제는 환자가 충분하지 않을 수 있다는 것이다. 트레이닝 데이터 세트는 입력으로서 인공 지능(AI) 영상 인식 트레이닝 네트워크에 전송된다. 트레이닝 출력은 영상 지식 데이터베이스로 저장된다. 방법 3에서, X선 빔 활성이 실제로 사람들에게 발생한다. 전형적으로 결절이 없는 실제 환자로부터 X선 단층합성 영상을 획득하려면 상당한 노력과 많은 자원이 필요할 수 있다. 이러한 데이터는 abcdefg등과 같은 여러 그룹으로 분할하여 트레이닝 데이터 세트로 더 처리된다. 그 후, 각각의 그룹은 정투영 및 역투영 분할 영상 abcdefg 등을 갖게 된다. 이러한 처리 후, 이들은 abcdefg 등으로 표지될 수 있다. 영상을 표지한 후, 영상은 간유리음영(GGO) 결절 및 만성 폐쇄성 폐 질환(COPD) 결절을 모두 포함하는 2개의 그룹인 A 및 B로 구분되고, X선 영상 인식 소프트웨어를 위한 트레이닝 데이터 세트로 사용할 수 있으며, AI 시스템을 위한 X선 영상 지식 개발에도 사용할 수 있다. 팬텀 결과와 실제 환자 결과를 비교할 수 있다. 후속 임상 적용에서 자동화된 결절 검출의 정확도 및 위음성 비율을 개선하기 위해 제한된 수의 트레이닝 데이터 세트를 획득한다. 또한, 본 발명자들은 더 나은 성능을 제공할 수 있는 더 많은 이용 가능한 임상 영상을 사용하여 딥러닝 모델을 트레이닝한다. 따라서 본 발명에는 보다 더 높은 해상도를 제공하고 임상 상황에서 발생할 일을 시뮬레이션할 수 있는 모의 환자로부터의 정투영 트레이닝을 위해 각각의 미가공 CT 영상에 주석을 표시하기 위한 인력 비용을 제거하는 것과 같은 몇 가지 이점이 있다. 예를 들어, 심장 CT 사례의 경우, 몇 시간의 작업 시간을 걸려야 영상만 있으며, 심장 CT 사례를 사용하면 주석 표시를 하는 데 더 많은 시간이 필요하나 모의 환자의 경우 몇 분 정도의 시간만 필요하며, 더 많은 임상 사례로부터의 트레이닝에 의해 더 나은 결과를 달성하기 위해 얼마나 많이 딥 러닝 네트워크를 사용하여 행해져야 하는지에 대한 제한이 없다.
외부 노출 제어 유닛은 트레이닝 네트워크로부터 데이터를 수신하고 AI 기반 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크가 최적으로 개발될 수 있는 수준으로 방사선량을 조정하도록 구성될 수 있다. 외부 노출 제어 유닛은 방사선량의 원하는 조정을 수행할 수 있는 임의의 유닛 또는 유닛의 조합일 수 있다. 예를 들어, 외부 노출 제어 유닛은 촬상 시스템의 통합 부분일 수도 있고 촬상 시스템에 연결된 별도의 유닛(도시되지 않음)일 수도 있다. 유선 또는 무선 연결을 통해, 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 촬상 시스템의 실시형태는 X선 트레이닝 영상을 수신하고 X선 영상 지식 기반을 개발하도록 구성되는 인공 지능 기반 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크를 포함한다. 수신된 X선 트레이닝 영상에서, X선 촬상 시스템은 환자로부터 X선 영상을 획득하며 단층합성 영상 시스템은 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지를 포함한다. X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 X선 영상 지식을 수신하고 X선 촬상 시스템으로부터 획득한 X선 영상을 수신하도록 구성된다. X선 영상 지식을 기준으로 임상 표준 뷰가 정상적인 기능을 나타내는지 여부를 결정한다. 수신된 X선 영상은 업데이트된 X선 영상 지식 기반의 추가 트레이닝 및 개발을 위해 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크로 전송된다.
하나 이상의 방법을 사용하는 단일 단층합성 촬상 시스템은 개발된 X선 영상 지식에 대한 입력을 수신할 수 있다. 입력 정보는 트레이닝 네트워크에 의해 분석된 영상으로부터 수득한 트레이닝 지식을 포함하나 이에 제한되지 않는 지식에 관한 임의의 정보를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 획득한 X선 영상 지식과 협력하여 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 임상 표준 뷰를 사용한 영상이 폐의 정상적인 건강한 상태를 나타내는지 여부를 결정할 수 있다. 일부 실시형태에서, X선 데이터 정보 시스템은 X선 트레이닝 영상을 수신하고 수신된 X선 트레이닝 영상을 기준으로 X선 영상 지식을 개발하도록 구성되는 X선 영상 인식 트레이닝 네트워크를 포함한다.
단층합성 촬상 시스템은 환자의 동작 중인 다중 펄스형 선원 X선 영상 획득에 사용된다. 획득한 영상은 각각의 투영 영상이 특정 획득 각도로부터 획득한 영상의 X선 기반 정투영을 나타내는 투영 영상을 포함한다. 투영 영상을 X선 영상 지식 및 영상 인식 신경망 모델 개발을 위한 트레이닝 데이터 세트로 사용하여 가상 팬텀을 생성한다. 개발된 영상 인식 신경망 모델은 선택적으로 단층합성 영상을 재구성하는 데 사용될 수 있다. 인공지능 소프트웨어 패키지는 생성된 단층합성 영상을 수신하고 업데이트된 X선 영상 지식을 획득하여 선택적으로 더 업데이트된 단층합성 영상을 생성한다. 생성된 단층합성 영상은 인공 지능 소프트웨어 패키지로 전송되어 영상 인식 신경망 모델 및 인공지능 소프트웨어 패키지를 사용하여 영상인식 신경망 모델을 업데이트한다. X선 기술자는 적절한 획득 각도를 선택하여 환자의 임상 표준 뷰를 나타내는 선택된 단층합성 영상을 제공할 수 있다.
검증된 트레이닝 데이터를 통해 AI 시스템을 트레이닝할 수 있다. 수술 동안, 환자 데이터는 방사선촬영 X선 획득 시스템에 입력된다. 시스템은 적어도 하나의 투영 평면에서 환자로부터 적어도 하나의 X선 영상을 획득하도록 구성된다. 여기서 X선 영상은 정투영 및/또는 역투영 중 적어도 하나이며 X선 촬상 장치로 획득한 적어도 하나의 영상 볼륨으로부터 재구성된다. 단층합성 영상 재구성 모듈은 환자의 적어도 하나의 X선 영상으로부터 장기 또는 다른 조직의 X선 영상을 재구성하도록 구성된다. X선 영상 분석 모듈은 폐 또는 다른 조직의 결절 분포를 결정하도록 구성된다. 인공 지능 모듈은 결정된 결절의 분포를 기준으로 X선 영상 지식을 생성하도록 구성된다. 컴퓨터 시스템상에서 실행되는 소프트웨어 패키지는 X선 트레이닝 영상을 수신하고 수신된 X선 트레이닝 영상을 기준으로 X선 영상 지식을 개발하도록 구성되는 인공 지능(AI) 트레이닝 네트워크를 포함한다. 또한, 소프트웨어 패키지는 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지를 포함한다. X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 X선 영상 지식을 수신하고 X선 촬상 장치로부터 획득한 X선 영상을 수신하고 X선 영상 지식을 기준으로 임상 표준 뷰가 정상적인 기능을 나타내는지 여부를 결정하도록 구성된다.
생성된 시스템을 사용하여 진단 속도를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 폐암 선별 X선 영상을 캡처하는 경우 방사선 기술자는 일반적으로 환자의 좌측 폐 전체를 나타내는 영상을 획득한다. 그 후, 방사선 전문의가 X선 영상을 검토하고 필요한 경우 X선 기술자에게 환자의 우측 폐 전체를 나타내는 추가 X선 영상을 개발하도록 한다. 이러한 과정은 시간 소모적이기 때문에 폐암 진단이 유의하게 지연될 수 있다. X선 영상의 적절한 조합은 환자의 폐의 어느 부분이 깨끗하고 결절과 같은 이상이 없는지 나타낼 수 있다. 위에서 설명되는 과정을 사용하여 합성 팬텀이라고도 알려진 인체 모형 흉부 팬텀으로 트레이닝된 AI 시스템은 진단 촬상 장비의 작동을 개선할 수 있다.
동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 영상 인식 및 학습 알고리즘을 위한 방법은 다음에서 설명된다. 인공 지능을 사용하는 동작 중인 다중 펄스형 선원 단층합성 영상 인식을 위한 방법은 복수의 X선 영상을 X선 촬상 장치로부터 수신하는 단계를 포함한다. 복수의 X선 영상은 X선원이 객체를 스캔하는 동안 트레이닝 데이터로 획득된다. 시스템은 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 영상 인식 시스템에 트레이닝 데이터를 제공한다. 인공 지능을 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 위한 진단 도구로 사용하는 것은 인공 지능(AI)를 사용하여 단층합성 영상을 최대한 캡처하여 AI 모듈로 전송하는 것으로, 이는 예를 들어, 단일 결절 검출기, 종양 클러스터 검출기 및 오검출 거부 등 다양한 알고리즘을 적용한다.
본 발명의 실시형태는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템(1) 및 X선 영상 인식 방법을 위한 인공 지능 트레이닝 네트워크를 사용한다는 점을 위의 설명으로부터 확인할 수 있다. 과정은 두 부분으로 구성된다. 하나는 X선 트레이닝 영상을 기준으로 X선 영상 지식을 개발하는 부분이고, 다른 하나는 기존의 X선 트레이닝 영상을 사용하여 개발된 X선 영상 지식에 대한 업데이트를 통해 신규로 획득한 X선 영상을 인식하는 과정을 계속하여 업데이트된 X선 영상 지식을 생성하는 부분이다. 신뢰 가능한 X선 영상 지식 기반을 생성하여, 방법은 후속 진단 과정의 효율성을 더욱 증가시킬 수 있다. 또한, 개발된 X선 영상 지식은 더 많은 X선 영상이 수신됨에 따라 지속적으로 업데이트되며, 따라서, 해부학 및 생리학의 변화에 적응할 수 있다.
본 발명을 다양한 예시적인 실시양태 및 구현의 관점에서 위에서 설명하였으나, 하나 이상의 개별 실시형태에서 설명되는 다양한 특징, 양태 및 기능은 설명되는 특정 실시양태로 적용 가능성이 제한되는 것이 아니며, 대신 단독으로 또는 다양한 조합으로 본 발명의 하나 이상의 다른 실시형태에 적용될 수 있다는 점을 이해하여야 한다. 이러한 실시형태가 설명되는지 여부 그리고 이러한 특징이 예시되는 실시형태의 일부로서 제시되는지 여부를 막론한다. 따라서, 본 발명의 범위는 임의의 위에서 설명되는 예시적인 실시형태로 제한되지 않는다.

Claims (20)

  1. 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 인공 지능 트레이닝 방법으로서,
    인공 지능 트레이닝을 위해 알려진 결절이 있는 실제 환자로부터 획득한 CT 흉부 3D 영상 데이터 세트를 선택하는 단계;
    동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템 세트로부터 기하학적 매개변수가 있는 CT 정투영 데이터를 사용하여 합성 단층합성 미가공 영상 데이터를 생성하는 단계;
    역투영 재구성을 사용하여 미가공 영상 데이터로부터 합성 단층합성 영상을 생성하는 단계;
    영상 입력으로서 영상 인식 소프트웨어 패키지에 전송하는 단계;
    흉부 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 X선 영상 지식을 기준으로 결정하는 단계; 및
    출력 X선 영상을 지식 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 인공 지능 트레이닝은 딥러닝 네트워크 또는 컨볼루션 신경망 중 적어도 하나를 구현하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 수신된 X선 단층합성 영상이 결절 또는 병변을 나타내는지 여부를 결정하는 단계에 응답하여 피드백 신호를 CT 정투영 및 역투영 과정에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하는 인공 지능 트레이닝 방법으로서,
    인공 지능 트레이닝을 위해 모의 폐 결절이 있는 인체 모형 흉부 팬텀을 사용하는 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템 세트로부터 X선 미가공 영상을 획득하는 단계;
    재구성하여 임상 표준 뷰를 갖는 단층합성 영상이 되도록 하는 단계;
    입력 영상으로서 영상 인식 소프트웨어 패키지에 전송하는 단계;
    상기 단층합성 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 X선 영상 지식을 기준으로 결정하는 단계; 및
    출력 X선 영상을 지식 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 인공 지능 트레이닝은 딥러닝 네트워크 또는 컨볼루션 신경망 중 적어도 하나를 구현하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 수신된 X선 단층합성 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 결정하는 단계에 응답하여 피드백 신호를 상기 X선 단층합성 촬상 시스템에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 피드백 신호를 기준으로 상기 X선 단층합성 촬상 시스템에서 피드백 요소를 활성화시켜 피드백 효과를 상기 X선 단층합성 촬상 시스템의 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 수신된 X선 단층합성 영상이 결절 또는 병변을 나타내는지 여부를 결정하는 단계에 응답하여 피드백 신호를 상기 X선 단층합성 촬상 시스템에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 장치로서,
    인공 지능 트레이닝을 위해 인간 환자 또는 객체의 X선 영상을 획득하기 위한 동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 촬상 시스템 세트; 및
    X선 영상 인식 소프트웨어 패키지 세트로서,
    획득한 X선 단층합성 영상을 수신하도록 구성되고;
    상기 수신된 X선 영상이 인체의 결절 또는 병변 또는 객체의 결함을 나타내는지 여부를 자동으로 결정하도록 구성되는 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지 세트를 포함하는 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 인공 지능 트레이닝은 딥러닝 네트워크 또는 컨볼루션 신경망 중 적어도 하나를 구현하는 단계를 포함하는 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 X선 촬상 시스템은 임상 표준 뷰를 갖는 복수의 X선 단층합성 영상의 선택을 수신하도록 작동 가능한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 포함하는 장치.
  12. 제9항에 있어서, 상기 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 상기 수신된 X선 단층합성 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 자동으로 결정하도록 작동 가능한 장치.
  13. 제9항에 있어서, 상기 X선 영상 인식 소프트웨어 패키지는 상기 수신된 X선 단층합성 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 결정하는 단계에 응답하여 피드백 신호를 상기 X선 단층합성 촬상 시스템에 제공하도록 더 구성되는 장치.
  14. 제9항에 있어서, 상기 X선 단층합성 촬상 시스템은 피드백 요소를 포함하며, 상기 X선 단층합성 촬상 시스템은 상기 피드백 신호를 기준으로 상기 피드백 요소를 활성화시켜 피드백 효과를 상기 X선 단층합성 촬상 시스템의 사용자에게 제공하도록 구성되는 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    기결정된 형상의 원호 레일상에서 자유롭게 이동하는 1차 모터 스테이지;
    상기 1차 모터 스테이지와 맞물리며 상기 1차 모터 스테이지의 속도를 제어하는 1차 모터;
    상기 1차 모터 스테이지에 각각 장착되는 복수의 X선원;
    상기 1차 모터 스테이지에 하우징을 제공하는 지지 프레임 구조물; 및
    X선을 수신하고 X선 촬상 데이터를 전송하는 X선 평면 패널 검출기를 포함하는 장치.
  16. 제9항에 있어서, X선원의 각각의 X선 관상에 한 쌍의 전기 편향판을 포함하는 장치.
  17. 제9항에 있어서, X선원의 각각의 X선 관상에 하나 또는 한 쌍의 자기 편향 코일 요크(yoke)를 포함하는 장치.
  18. 제9항에 있어서, 하나 이상의 상기 X선원은 기결정된 스킴을 사용하여 활성화되며 상기 1차 모터 스테이지의 초기 공간적 위치는 소프트웨어에 의해 조정 가능한 장치.
  19. 제9항에 있어서,
    인공 지능 트레이닝을 위해 알려진 결절이 있는 실제 환자로부터 획득한 CT 흉부 3D 영상 데이터 세트를 선택하는 단계;
    동작 중인 다중 펄스형 X선원 단층합성 기하학적 형태를 갖는 CT 정투영 데이터를 사용하여 합성 단층합성 미가공 영상 데이터를 생성하는 단계;
    역투영 재구성을 사용하여 미가공 영상 데이터로부터 합성 단층합성 영상을 생성하는 단계;
    영상 입력으로서 영상 인식 소프트웨어 패키지에 전송하는 단계;
    흉부 영상이 결절 또는 병변 상태를 나타내는지 여부를 X선 영상 지식을 기준으로 결정하는 단계; 및
    출력 X선 영상을 지식 데이터베이스에 저장하는 단계를 위한 코드를 포함하는 장치.
  20. 제9항에 있어서,
    객체를 동작 중인 다중 X선원 단층합성 촬상 시스템을 사용하여 X선 파노라마로 스캔하는 단계;
    초기 스캔 후 인공 지능을 사용하여 관심 영역의 위치를 찾는 단계;
    각각의 X선 관에 대한 동적 시준 맵을 결정하는 단계;
    상기 X선 관의 동작 제어에 동적 시준 맵을 적용하는 단계; 및
    상기 객체를 상기 관심 영역상으로만 제한되는 X선 빔을 사용하는 다엽(multi-leaf) 동적 시준기를 사용하여 재스캔하는 단계를 위한 코드를 포함하는 장치.
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