WO2015137542A1 - 의료진단을 위한 의료영상 처리장치 및 그 방법 - Google Patents

의료진단을 위한 의료영상 처리장치 및 그 방법 Download PDF

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WO2015137542A1
WO2015137542A1 PCT/KR2014/002197 KR2014002197W WO2015137542A1 WO 2015137542 A1 WO2015137542 A1 WO 2015137542A1 KR 2014002197 W KR2014002197 W KR 2014002197W WO 2015137542 A1 WO2015137542 A1 WO 2015137542A1
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WO
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image
ultrasound
lesion
signal
channel data
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PCT/KR2014/002197
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임용섭
장선엽
조현철
손건호
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알피니언메디칼시스템 주식회사
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Publication date
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    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion

Definitions

  • the present invention relates to a medical image processing technology, and more particularly to a technology for generating and providing a variety of medical images for medical diagnosis.
  • the medical image may have different meanings according to the eyes of the user, the medical image may not recognize a lesion existing in the image by mistake.
  • the lesion may not be recognized from the large-capacity medical image according to the user's skill or fatigue.
  • Computer aided diagnosis (CAD) technology is a technology that analyzes medical images by intelligent high performance image analysis system computer and provides lesions.
  • CAD Computer aided diagnosis
  • a medical image processing apparatus and a method thereof which substantially help medical diagnosis are proposed.
  • a medical image processing apparatus includes a front end processor obtaining channel data from an ultrasound signal reflected from an object, and an ultrasound image generated by manipulating image parameters on channel data acquired through the front end processor.
  • the image generator may include an image analyzer configured to detect the lesion by analyzing the ultrasound image generated by the image generator.
  • the channel data is raw data that is not subjected to signal processing including beamforming in the image generator.
  • the channel data may be a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF electric signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer.
  • the channel data may be IQ data demodulated at baseband to an analog RF electric signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer or a digital RF signal obtained by digitizing the analog RF electric signal.
  • the front end processor includes an analog-to-digital converter for converting an analog RF electric signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer into a digital RF electric signal. Furthermore, the front end processor may further include a front end processor disposed at the front end or the rear end of the analog to digital converter to generate IQ data by demodulating the analog RF electric signal or the digital RF signal to baseband.
  • the image generating unit performs software processing of channel data signal processing and ultrasonic image generation through image parameter manipulation through a computer.
  • the front-end processor stores the acquired channel data in a memory of the host computer
  • the image generator manipulates a plurality of image parameters by reading the channel data stored in the host computer's memory and manipulates a plurality of image parameters. Create a new ultrasound image.
  • the image generator generates an ultrasound image from channel data according to an image parameter set by a user.
  • the image generator may generate the ultrasound image from the channel data according to an image parameter corresponding to the ultrasound image detected by the image analyzer.
  • the image analyzer is a computer aided diagnosis (CAD) for receiving an ultrasound image generated by the image generator through a method call or a network through a software interface and analyzing the received ultrasound image.
  • CAD computer aided diagnosis
  • the image analyzer may include a preprocessor configured to correct an ultrasound image generated by the image generator, an image feature extractor configured to extract an image feature from an ultrasound image corrected through the preprocessor, and extracted image feature information. It includes a determination unit for determining whether the lesion in the ultrasound image.
  • the image analyzer analyzes the ultrasound image by reflecting additional information received from a user with respect to the ultrasound image.
  • the determination unit determines whether the lesion is using a fuzzy neural network.
  • the image analyzer may further include a post-processing unit providing a determination result through the determination unit and providing feedback information input from the user who confirmed the determination result to the determination unit for later determination.
  • the post-processing unit when the lesion is detected, provides an ultrasound image having a boundary outline to the lesion region to emphasize the detected lesion region.
  • the medical image processing apparatus further includes a control unit which requests an image analysis unit to receive an image analysis result, receives an image analysis result, generates an alarm signal based on the received analysis result, and provides the same through the display unit.
  • the control unit identifies the image and the manipulated image parameter through the identifier of the image from which the lesion is detected by the image analyzer, and provides an alarm signal along with the image from which the lesion is detected through the display.
  • the controller provides an alarm signal through the display unit when a lesion is detected by the image analyzer while providing an ultrasound image through the display unit, and when a user's alarm confirmation command is input to the provided alarm signal,
  • the user acquires multiple ultrasound images including the ultrasound image provided and the image from which the lesion is detected and provides them in real time through the display unit so that the user can accurately determine the lesion through comparison between the ultrasound images.
  • Multiple ultrasound images obtained through signal processing and rescanning are provided while changing parameters.
  • the controller may switch to the real-time mode while providing the multi-ultrasound image in the non-real time mode in real time, and provide the multi-ultrasound image including the ultrasound image that is being provided and the image in which the lesion is detected in real time.
  • the medical image processing apparatus may further include a first memory configured to store a predetermined image parameter and usage information for each image parameter and provide the stored image parameter to the image generator.
  • a medical image processing apparatus may store channel data obtained through a front-end processor and an ultrasound image detected and analyzed by an image analyzer of an ultrasound image generated from the acquired channel data.
  • the apparatus may further include a second memory configured to provide an image generating unit.
  • the display unit may provide an ultrasound image analyzed by the image analyzer in the form of a multiple ultrasound image in the form of a real time image, a still image, a review image, or a combination thereof.
  • a method of processing a medical image includes obtaining channel data from an ultrasound signal reflected from an object, generating an ultrasound image by manipulating an image parameter on the acquired channel data, and generating the generated ultrasound image Analyzing to detect the lesion and provide a detection result.
  • an accurate ultrasound diagnosis may be improved by automatically generating a meaningful ultrasound image by using channel data obtained from an ultrasound reflection signal and various image parameters and using the same in a medical diagnosis.
  • the present invention may be utilized in computer aided diagnosis (CAD) systems to provide medical images with high lesion detection accuracy.
  • CAD computer aided diagnosis
  • new ultrasound images are generated for channel data, which is the original data before beamforming, so that image acquisition is easy and according to manipulated image parameters.
  • channel data which is the original data before beamforming
  • various ultrasound images may be generated by applying various image parameters to the channel data, the presence of abnormal lesions and the location of the lesions may be easily found from the various ultrasound images, thereby improving the accuracy of medical diagnosis.
  • the analyzed multiple ultrasound images may be provided in real time.
  • the process for generating an ultrasound image is software instead of hardware such as an FPGA, it is possible to generate various ultrasound images with high accuracy while providing various image generation functions without hardware limitation.
  • FIG. 1 is a block diagram of a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the front end processor of FIG. 1 according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the image generating unit of FIG. 1 according to an exemplary embodiment
  • FIG. 4 is a detailed configuration diagram of the image analyzer of FIG. 1 according to an exemplary embodiment
  • FIG. 5 is a block diagram of a medical image processing apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining the principle of a fuzzy neural network used for lesion determination according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a reference diagram illustrating a multi image providing screen and user input means to explain a multi live technology according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a medical image processing method for medical diagnosis according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a medical image processing apparatus 1a according to an exemplary embodiment.
  • the medical image processing apparatus 1a includes a front end processor 10, an image generator 11, an image analyzer 12, and a display unit 13. 17) may further include.
  • the back end processor including the image generator 11, the image analyzer 12, and the controller 17 may be located in a host PC.
  • the front end processor 10 may be located in the host computer, but may be located outside the host computer and connected to the host computer through a data bus.
  • the front end processor 10 acquires channel data from the ultrasonic reflection signal reflected from the object to be diagnosed. To this end, when a transducer transmits an ultrasonic signal to the inside of the object, receives an ultrasonic signal reflected from the object, and converts the ultrasonic reflected signal into an electrical signal, the front and processor 10 converts the converted electrical signal into an electrical signal. Can receive from the producer.
  • the channel data is raw data that has not been processed by the signal generation unit including beamforming in the image generating unit 11 or data that has undergone minimal signal processing corresponding to the raw data.
  • the channel data is a digital RF signal obtained by digitizing an analog RF (RF) electrical signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer.
  • RF analog RF
  • the channel data may be I data and Q data demodulated at baseband to an analog RF electric signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer or a digital RF signal obtained by digitizing the analog RF electric signal.
  • I data and Q data demodulated at baseband to an analog RF electric signal converted from an ultrasonic reflection signal through a transducer or a digital RF signal obtained by digitizing the analog RF electric signal.
  • the image generator 11 generates an ultrasound image by signal processing and scanning the ultrasound reflection signal received by the transducer. Then, the image generator 11 applies the image parameter to the channel data obtained from the ultrasonic reflection signal through the front end processor 10, and then automatically processes a new ultrasonic image by signal processing and re-scanning. Create In this case, the image generator 11 may generate various ultrasound images by applying various image parameters to the channel data. The presence of abnormal lesions and the location of the lesions can be easily found from various ultrasound images, thereby improving the accuracy of medical diagnosis.
  • the image parameter is a parameter that can change the resolution of the ultrasound image.
  • the image parameter may be a frequency, a gain, a low frequency filtering value (LPF), an extraction rate DR, a beamforming related parameter, or the like.
  • the image parameter may be a combination of two or more.
  • the image parameter is set to a predefined default value and can be changed by the user.
  • the imaging parameter affects the resolution of the ultrasound image, for example the gain may affect the brightness of the ultrasound image.
  • Various ultrasound images may be obtained by manipulating various image parameters and applying each to a channel signal. The various ultrasound images obtained allow for accurate medical diagnosis.
  • the channel data suitable for the preset image parameter is extracted from the channel data acquired through the front end processor 10, and extracted Signal processing and scan conversion of the channel data generates a new image.
  • a harmonic frequency signal of interest to the user is extracted from the channel data, and a new image is generated by signal processing and scan converting the extracted harmonic frequency signal.
  • the image analyzer 12 detects the lesion by analyzing the ultrasound image generated by the image generator 11. The analysis result is then provided through the display unit 13.
  • the image analyzer 12 may use a method of directly calling a method from the image generator 11 through a software interface.
  • the image analyzer 12 may be a server type that receives an ultrasound image from the image generator 11 through a network.
  • the image analyzer 12 analyzes an ultrasound image and provides an analysis result by using computer aided diagnosis (CAD) technology.
  • Computer-assisted diagnostic technology means to analyze the ultrasound image by intelligent high-performance image analysis system computer to determine the presence and location of the lesion or the change of the lesion and provide the judgment result.
  • Such a computer-assisted diagnostic apparatus can automatically determine the presence of a lesion in an ultrasound image and find and display the location of the lesion. Furthermore, by automatically segmenting the lesion and calculating its size, the limitation of accuracy by manual measurement can be overcome.
  • Examples of medical diagnosis using computer-assisted diagnosis technology are as follows. After the image generator 11 adjusts the image parameter from the channel data by the user, the image generator 11 generates an ultrasound image through rescanning, and provides the ultrasound image to the image analyzer 12 through a network. Then, the image analyzer 12 receives the ultrasound image from the image generator 11, determines whether the lesion is present in the ultrasound image by using a computer-assisted diagnostic technique, and displays the determination result to the user through the display unit 13. Will be provided. A detailed configuration of the image analyzer 12 according to an embodiment will be described later with reference to FIG. 4.
  • the controller 17 requests an image analysis from the image analyzer 12 and receives an analysis result from the image analyzer 12. Then, the alarm signal generated by generating an alarm signal according to the analysis result is provided through the display unit 13.
  • the image analyzer 12 detects a lesion on an ultrasound image displayed on the screen through the display unit 13
  • the image analyzer 12 provides an identifier of the image and the image of which the lesion is detected.
  • the controller 17 identifies the image and the manipulated image parameter through the identifier of the image in which the lesion is detected by the image analyzer 12.
  • the alarm signal may be provided through the display unit 13 together with the image of the lesion detected. In this case, when a user's alarm confirmation command for an alarm signal is input, the controller 17 may obtain multiple ultrasound images and provide them through the display unit 13 to determine lesions by comparing the ultrasound images of the user.
  • FIG. 2 is a detailed block diagram of the front end processor 10 of FIG. 1 according to an exemplary embodiment. Referring to FIG.
  • the front end processor 10 may include an analog-to-digital converter (hereinafter, referred to as an ADC) 102, and may further include a front-end processor 104.
  • ADC analog-to-digital converter
  • the ADC 102 receives an analog RF signal from a transducer and samples the analog RF signal at a predetermined rate and converts it into a digital RF signal.
  • the ADC 102 may be provided as many as the number of conversion elements of the transducer may correspond one-to-one to the ADC 102 to each conversion element.
  • the converted digital RF signal may be stored in a memory of the host computer. For example, it may be located on a motherboard or graphics card of a host computer, but the memory location is not limited thereto.
  • the front end processing unit 104 may be located at the front end or the rear end of the ADC 102.
  • the analog RF signal When located in front of the ADC 102, the analog RF signal is demodulated to baseband to generate IQ data and then transmitted to the ADC 102.
  • the digital RF signal converted by the ADC 102 is demodulated to baseband to generate IQ data.
  • the demodulated IQ data may be stored in the memory of the host computer.
  • the memory location may be stored in a motherboard or a graphics card of a host computer, but the memory location is not limited thereto.
  • the front end processing unit 104 is located at the rear end of the ADC 102, but may be located at the front end of the ADC 102 as described above.
  • the present invention does not use a beamformed signal to generate various ultrasound images, but generates new ultrasound images by manipulating image parameters on channel data, which is raw data before beamforming.
  • the channel data may be RF data or IQ data demodulated to RF data.
  • FIG. 3 is a detailed block diagram of the image generator 11 of FIG. 1 according to an exemplary embodiment.
  • the image generator 11 automatically generates various ultrasound images using channel data and various image parameters.
  • the image generator 11 includes a beamformer 110, a digital signal processor (DSP) 112, and a digital scan converter (DSC) 114.
  • DSP digital signal processor
  • DSC digital scan converter
  • the beamformer 110 receives and focuses channel data output from the front end processor 10.
  • the beamformer 110 may add the appropriate delay to the channel data in consideration of the time to reach the respective conversion elements of the transducer from the object and add the sum to generate the reception focus signal.
  • the beamformer 110 may receive a parameter related to beamforming.
  • the signal processor 112 processes the received focus signal from the beamformer 110 to generate image data.
  • the signal processor 112 according to an embodiment converts the received focus signal into a baseband signal and generates image data.
  • the scan converter 114 scan-converts to display the image data input from the signal processor 112. In this case, when the signal processor 112 receives the channel data through the beamformer 110 and obtains a preset image parameter, the signal processor 112 and the scan converter 114 preset the image parameter for the channel data. By reflecting the signal processing and scan conversion can be generated a new image.
  • the image generator 11 may perform a series of processes for generating an ultrasound image, for example, a process of the beamformer 110, the signal processor 112, and the scan converter 114 through a host computer. Process. At this time, the image generating unit 11 performs a process according to an algorithm programmed through the host computer. At this time, a high-speed operation can be performed through the GPU of the host computer.
  • a process for generating an ultrasound image is performed through hardware such as an FPGA.
  • hardware such as an FPGA.
  • resources such as internal memory, high development and production costs, and difficulty in upgrading the system.
  • the hardware volume increases the physical size of the diagnostic system. Accordingly, the present invention can perform a software-based signal processing process to provide various image generation functions without hardware limitations while generating high accuracy and various ultrasonic images.
  • FIG. 4 is a detailed block diagram of the image analyzer 12 of FIG. 1 according to an exemplary embodiment.
  • the image analyzer 12 includes a pre-processor 120, an image feature extractor 122, and a determiner 124, and post-processors. 126 may be further included.
  • the image analyzer 12 analyzes an image by reflecting additional information input from a user to an ultrasound image.
  • the additional information is background information for facilitating the performance of the preprocessing unit 120, the image feature extraction unit 122, and the determination unit 124 of the image analyzer 12, for example, an application body part. (body part), type of transducer, and the like.
  • the application refers to a medical field such as gynecology and orthopedics, and the body part refers to a diagnosis site of a subject such as a joint and an abdomen.
  • the preprocessor 120, the image feature extractor 122, and the determiner 124 may use additional information.
  • the processing targets of the preprocessor 120, the image feature extractor 122, and the determiner 124 may vary according to additional information.
  • the image analyzer 12 may collectively control the appropriate preprocessor 120, the image feature extractor 122, and the determiner 124 according to the additional information.
  • the preprocessing unit 120 and the image feature extraction unit 122 are for informing or improving the state of the ultrasound image in order to facilitate the determination of the lesion of the determination unit 124.
  • the preprocessor 120 receives and corrects the ultrasound image generated by the image generator 11 from the controller 17. For example, a subcutaneous fat layer is removed from an ultrasound image, brightness, contrast, and the like are removed, and average pixels are removed.
  • the image feature extractor 122 extracts an image feature of the ultrasound image corrected by the preprocessor 120.
  • the image feature information may be brightness distribution, area, boundary separation degree, etc. for each band.
  • the image feature extractor 122 may cluster the ultrasound image corrected by the preprocessor 120 and extract the image feature for each cluster.
  • the determination unit 124 determines the presence or absence of a lesion and the change of the position or the like in the ultrasound image by using the image feature information extracted by the image feature extractor 122. In addition, the determination result is transmitted to the controller 17, and the controller 17 displays it on the display unit 13.
  • the determination unit 124 aggregates lesion detection results for respective clusters of various images, and determines that a lesion has occurred when a predetermined reference value or more is true. For example, if the lesion is true in 70% or more of the images, it is determined that the lesion has occurred. However, the reference value is not limited to this. Determination unit 124 according to an embodiment determines whether the lesion using a fuzzy neural network. The fuzzy neural network will be described later with reference to FIG. 6.
  • the post-processing unit 126 transmits the determination result through the determination unit 124 to the control unit 17, and the control unit 17 receives it and displays it on the display unit 13.
  • the processor 126 may provide an ultrasound image having a boundary around the lesion area to emphasize the detected lesion area.
  • the provided ultrasound image may be a live image provided in real time or a Cine image which is a non real-time image in a state in which signal inflow is stopped.
  • the controller 17 when the lesion is detected through the image analyzer 12, the controller 17 provides the corresponding ultrasound image through the display unit 13 together with an alarm signal.
  • the post-processing unit 126 provides the feedback information received from the user who confirmed the determination result to the determination unit 124 under the control of the control unit 17 to be used for later lesion determination.
  • the determination result of the determination unit 124 includes information suspecting the mass
  • the image and the additional information are determined as true alarm learning data ( 124).
  • the image and the additional information are fed back to the determination unit 124 as False alarm learning data.
  • the controller 17 When the lesion is detected by the image analyzer 12 while providing the ultrasound image through the display unit, the controller 17 provides an alarm signal through the display unit 13.
  • the ultrasound image obtained by the user in the non-real time mode is precisely determined by comparing the ultrasound images, and the multiple ultrasound images including the detected ultrasound image and the detected image are acquired.
  • the image generator 11 may provide a multiple ultrasound image obtained through signal processing and rescanning while changing an image parameter.
  • the controller 17 switches to the real-time mode while providing the multi-ultrasound image in the non-real time mode in the non-real time mode, and displays the multi-ultrasound image including the ultrasound image and the image in which the lesion is detected in real time through the display unit 13. Can provide. An embodiment of providing the aforementioned multiple ultrasound image will be described later in detail with reference to FIG. 7.
  • FIG. 5 is a configuration diagram of the medical image processing apparatus 1b according to another embodiment of the present invention, and the detailed components are further included in the medical image processing apparatus 1a of FIG. 1.
  • the medical image processing apparatus 1b may include a front end processor 10, an image generator 11, an image analyzer 12, a display unit 13, an input unit 14, and a first memory 15. ), A second memory 16, and a controller 17.
  • the front end processor 10 acquires channel data from the ultrasonic signal reflected from the object, and the image generator 11 manipulates an image parameter on the channel data acquired through the front end processor 10 to generate an ultrasound image.
  • Create The front and processor 10 may store the acquired channel data in the second memory 16.
  • the second memory 16 provides the channel data to the beamformer 110 of the image generator 11 for the ultrasound image of the image generator 11.
  • the second memory 16 may be located on a motherboard or a graphics card of the host computer, but the position of the second memory 16 is not limited thereto.
  • the image generator 11 includes a beamformer 110, a signal processor 112, and a scan converter 114.
  • the beamformer 110 receives and focuses channel data output from the front-end processor 10, and the signal processor 112 receives the received focus signal and processes the signal to generate image data, and the scan converter 114
  • the image data input from the signal processing unit 112 is scanned and converted to be displayed on the display unit 13.
  • the signal processor 112 receives the channel data from the second memory 16 via the beamformer 110 and receives the image parameter from the first memory 15
  • the signal processor 112 and the scan converter ( 114 may generate a new image by signal processing and scan conversion by reflecting a preset image parameter for the channel data.
  • the display unit 13 receives and displays the scan-converted image data through the scan converter 114. Then, the analysis result of the image analyzer 12 is displayed.
  • the image analyzer 12 detects the lesion by analyzing the ultrasound image generated by the image generator 11 and provides the detection result to the controller 17.
  • the controller 17 generates an alarm signal indicating the lesion occurrence along with the ultrasound image from which the lesion is detected, and provides the generated alarm signal to the display unit 13.
  • the display unit 13 may provide, in real time, a multiple ultrasound image including an ultrasound image that is previously provided to a user and an image in which a lesion is detected. This function is called a multi live function, and the multi live function will be described later in detail with reference to FIG. 7.
  • the input unit 14 receives an alarm confirmation command for an alarm signal from a user.
  • the input unit 14 may receive feedback information from the user who has confirmed the detection result, and provide the feedback information to the image analyzer 12 through the controller 17.
  • the image analyzer 12 may reflect the received feedback information in the lesion determination.
  • the input unit 14 receives a preset image parameter from a user and stores it in the first memory 15.
  • Image parameters are stored in the first memory 15, and the stored image parameters are provided to the beamformer 110 and the signal processor 112 of the image generator 11.
  • Usage information for each image parameter may be stored in the first memory 15.
  • the usage information for each image parameter relates to various usage details such as user's frequency of use and usage time.
  • the image analyzer 12 may reflect usage information for each image parameter in the ultrasound image analysis.
  • the second memory 16 stores the channel data acquired through the front end processor 10 and the ultrasound image detected through the analysis of the image analyzer 12 with respect to the ultrasound image generated from the acquired channel data. do.
  • the first memory 15 and the second memory 16 may be located in different regions of the host computer.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining the principle of a fuzzy neural network used for lesion determination according to an embodiment of the present invention.
  • the fuzzy neural network includes a first layer 610, a second layer 620, and a third layer 630.
  • the first layer 610 is composed of n input nodes into which an input pattern having n features is input for each image feature parameter.
  • the second layer 620 is composed of a plurality of layers, which are hidden layers.
  • the third layer 630 is configured with an output node that outputs a lesion determination result.
  • the lesion determination result of the third layer 630 may be provided as true or false. Whether the trunk line is connected between nodes may be determined according to a predetermined inference rule.
  • Fuzzy neural networks are simple and fast, and are noise resistant as they provide high accuracy through nondeterministic approaches and learning.
  • FIG. 7 is a reference diagram illustrating a multi image providing screen and user input means to explain a multi live technology according to an embodiment of the present invention.
  • the medical image processing apparatus provides an ultrasound image 700 in the form of a single image in a live state or a non-real time state, and then performs an image analysis process (CAD) through a user input means. If is activated (ON), the lesion is automatically detected and an alarm signal is provided to the user (720). The user who confirms the alarm signal requests an alarm confirmation to confirm whether the lesion determination result of the medical image processing apparatus is correct, and the medical image processing apparatus receives an alarm confirmation command (720).
  • CAD image analysis process
  • the medical image processing apparatus enters the Cine mode, which is a non-real time mode, and includes the ultrasound image 730 and the image 740 in which the lesion is detected, so that the user can accurately determine the lesion through comparison between the ultrasound images.
  • the Cine mode which is a non-real time mode
  • the multiple ultrasound image obtained through signal processing and rescanning may be provided while changing the image parameter 750.
  • the screen providing the multiple ultrasound images may be variously modified, such as a dual or quad shape.
  • the medical image processing apparatus switches to a live mode (760) to include an ultrasound image 770 provided and an image 780 in which a lesion is detected.
  • a live mode 760
  • Multiple ultrasound images can be provided in real time.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a medical image processing method for medical diagnosis according to an embodiment of the present invention.
  • the medical image processing apparatus obtains channel data from an ultrasound signal reflected from an object (800). At this time, the acquired channel data may be stored in the memory.
  • the medical image processing apparatus generates an ultrasound image by manipulating image parameters based on the acquired channel data.
  • the medical image processing apparatus reads channel data stored in a memory and manipulates image parameters to generate new ultrasound images.
  • the medical image processing apparatus performs software processing of channel data signal processing and ultrasound image generation through image parameter manipulation through a computer.
  • the medical image processing apparatus analyzes the generated ultrasound image to detect a lesion and provide a detection result (820).
  • the medical image processing apparatus provides an alarm signal when a lesion is detected while providing an ultrasound image.
  • the ultrasound image is obtained by comparing the ultrasound images in a non-real time mode, and the ultrasound image is provided to accurately determine the lesion. It provides non-real time and multiple ultrasound images while changing image parameters as needed.
  • the multi ultrasound image including the ultrasound image and the lesion detected image may be provided in real time by switching to the real time mode while providing the multi ultrasound image in non real time.

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Abstract

의료진단을 위한 의료영상 처리장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 프런트 앤드 프로세서와, 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 영상 생성부와, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하는 영상 분석부와, 영상 분석부의 분석 결과를 제공하는 표시부를 포함한다.

Description

의료진단을 위한 의료영상 처리장치 및 그 방법
본 발명은 의료영상 처리기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 의료진단을 위해 다양한 의료영상을 생성하여 제공하는 기술에 관한 것이다.
의료현장에서 의료영상을 이용하여 질병의 진단 및 치료 등을 수행할 때, 병변의 크기나 범위, 기능 등을 정량적으로 측정해야 하는 경우가 발생한다. 의료영상은 사용자의 눈에 따라 다른 의미를 부여할 수 있으므로, 사용자의 실수로 영상 내에 존재하는 병변을 인지하지 못할 수 있다. 또한, 의료영상을 이용하여 병변을 검출하는 경우 대용량의 의료영상으로부터 사용자의 숙련도나 피로도에 따라 병변을 인지하지 못할 수도 있다.
컴퓨터 보조 진단(computer aided diagnosis: CAD) 기술은 지능적인 고성능 영상분석 시스템 컴퓨터에 의해 의료영상을 분석하여 병변 여부 등을 제공하는 기술이다. 그런데, 컴퓨터 보조 진단 기술에 있어서 대량의 의료영상 데이터가 존재하더라도, 의료현장에서 방대한 데이터 양에 의해 이를 효율적으로 사용할 수 없다. 따라서, 사용자에게 실질적으로 도움이 될 수 있는 의료영상을 자동으로 생성하여 제공할 수 있는 의료영상 처리기술이 필요하다.
일 실시 예에 따라, 의료진단에 실질적인 도움이 되는 의료영상 처리장치 및 그 방법을 제안한다.
일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는, 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 프런트 앤드 프로세서와, 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 영상 생성부와, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하는 영상 분석부를 포함한다.
일 실시 예에 따른 채널 데이터는 영상 생성부에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)이다. 이때, 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호일 수 있다. 또는 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 IQ 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서는, 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털 알에프 전기신호로 변환하는 아날로그 디지털 변환부를 포함한다. 나아가, 프런트 앤드 프로세서는 아날로그 디지털 변환부의 전단 또는 후단에 위치하여 아날로그 알에프 전기신호 또는 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성하는 프런트 앤드 처리부를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 생성부는, 영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다.
일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서는 획득된 채널 데이터를 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장하고, 영상 생성부는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 다수의 새로운 초음파 영상을 생성한다.
일 실시 예에 따른 영상 생성부는, 사용자에 의해 설정된 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성한다. 영상 생성부는 영상 분석부를 통해 병변 검출된 초음파 영상에 대응하는 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부는, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 소프트웨어 인터페이스를 통한 메소드 호출 또는 네트워크를 통해 수신하고 수신된 초음파 영상을 분석하는 컴퓨터 보조진단장치(Computer aided diagnosis: CAD)이다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부는, 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 보정하는 전 처리부와, 전 처리부를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출하는 영상 특징 추출부와, 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부는 초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 초음파 영상을 분석한다. 일 실시 예에 따른 판단부는 퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단한다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부는 판단부를 통한 판단 결과를 제공하고, 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 추후 판단을 위해 판단부에 제공하는 후 처리부를 더 포함한다. 일 실시 예에 따른 후 처리부는 병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 제공한다.
일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 영상 분석부에 영상 분석을 요청하여 영상 분석 결과를 수신하고 수신된 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 표시부를 통해 제공하는 제어부를 더 포함한다.
일 실시 예에 따른 제어부는 영상 분석부에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별하고 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 표시부를 통해 제공한다.
일 실시 예에 따른 제어부는 초음파 영상을 표시부를 통해 제공하는 도중에 영상 분석부에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 표시부를 통해 제공하고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부를 통해 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 생성부에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공한다. 나아가, 제어부는 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 표시부를 통해 실시간으로 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 미리 설정된 영상 파라미터 및 영상 파라미터 별 사용정보가 저장되고 저장된 영상 파라미터를 영상 생성부에 제공하는 제1 메모리를 더 포함한다.
일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 영상 분석부의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장되고 저장된 채널 데이터를 영상 생성부에 제공하는 제2 메모리를 더 포함한다.
일 실시 예에 따른 표시부는 영상 분석부를 통해 분석된 초음파 영상을 실시간 영상, 정지 영상, 리뷰 영상 또는 이들의 결합 형태로 다중 초음파 영상 형태로 제공할 수 있다.
다른 실시 예에 따른 의료영상 처리방법은, 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 단계와, 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 단계와, 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제공하는 단계를 포함한다.
일 실시 예에 따르면, 초음파 반사신호로부터 획득된 채널 데이터와 다양한 영상 파라미터를 이용하여 의미 있는 초음파 영상을 자동 생성하고 이를 의료 진단에 사용함에 따라 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 특히, 컴퓨터 보조 진단(computer aided diagnosis: CAD) 시스템에 활용되어 병변 검출 정확도가 높은 의료영상을 제공할 수 있다.
나아가, 초음파 영상 생성을 위해 빔포밍 처리된 데이터를 사용하는 것이 아니라, 빔포밍 처리 이전의 원 데이터인 채널 데이터를 대상으로 새로운 초음파 영상을 생성함에 따라, 영상 획득이 용이하며 조작하는 영상 파라미터에 따라 다양한 초음파 영상을 획득할 수 있다.
또한, 채널 데이터에 다양한 영상 파라미터를 적용하여 다양한 초음파 영상을 생성할 수 있어서, 다양한 초음파 영상으로부터 비정상적인 병변의 존재 여부와 병변의 위치 등을 쉽게 찾을 수 있으므로 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 특히, 분석된 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.
나아가, 초음파 영상 생성을 위한 프로세스를 FPGA 등의 하드웨어가 아닌 소프트웨어 처리함에 따라, 다양한 영상 생성 기능을 하드웨어의 부피 제한을 받지 않고 제공하면서 동시에 정확도가 높고 다양한 초음파 영상들을 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 프런트 앤드 프로세서의 세부 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 생성부의 세부 구성도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 분석부의 세부 구성도,
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 의료 영상 처리장치의 구성도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병변 판단을 위해 사용되는 퍼지 신경망의 원리를 설명하기 위한 참조도,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 영상 실시간 제공(multi live) 기술을 설명하기 위해 다중 영상(multi image) 제공 화면과 사용자 입력수단을 도시한 참조도,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료진단을 위한 의료영상 처리방법을 도시한 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치(1a)의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 의료영상 처리장치(1a)는 프런트 앤드 프로세서(front end processor)(10), 영상 생성부(11), 영상 분석부(12) 및 표시부(13)를 포함하며, 제어부(17)를 더 포함할 수 있다.
영상 생성부(11), 영상 분석부(12) 및 제어부(17)를 포함하는 백 앤드 프로세서(back end processor)는 호스트 컴퓨터(host PC)에 위치할 수 있다. 프런트 앤드 프로세서(10)는 호스트 컴퓨터에 위치할 수 있으나, 호스트 컴퓨터의 외부에 위치하여 데이터 버스 등을 통해 호스트 컴퓨터와 연결될 수 있다.
도 1을 참조로 도시된 의료영상 처리장치(1a)에는 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
프런트 앤드 프로세서(10)는 진단대상인 대상체로부터 반사되는 초음파 반사신호로부터 채널 데이터(channel data)를 획득한다. 이를 위해, 트랜스듀서(transducer)가 대상체의 내부에 초음파 신호를 송신하고 대상체로부터 반사된 초음파 신호를 수신하여 초음파 반사신호를 전기신호로 변환하면, 프런트 앤드 프로세서(10)가 변환된 전기신호를 트랜스듀서로부터 수신할 수 있다. 채널 데이터는 영상 생성부(11)에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data) 또는 원 데이터에 준하는 최소한의 신호 처리를 거친 데이터이다. 예를 들어, 채널 데이터는 초음파 반사신호로부터 트랜스듀서를 통해 변환된 아날로그 알에프(RF) 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호이다. 또는 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 I 데이터와 Q 데이터이다. 일 실시 예에 따른 프런트 앤드 프로세서(10)의 세부 구성에 대해서는 도 2를 참조로 하여 후술한다.
영상 생성부(11)는 트랜스듀서에 의해 수신된 초음파 반사 신호를 대상으로신호 처리 및 스캔(scan)하여 초음파 영상을 생성한다. 그리고, 영상 생성부(11)는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 초음파 반사신호로부터 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 적용한 후 신호 처리 및 재 스캔(re-scan)하여 새로운 초음파 영상을 자동으로 생성한다. 이때, 영상 생성부(11)는 채널 데이터에 다양한 영상 파라미터를 적용하여 다양한 초음파 영상을 생성할 수 있다. 다양한 초음파 영상으로부터 비정상적인 병변의 존재 여부와 병변의 위치 등을 쉽게 찾을 수 있으므로 의료 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
영상 파라미터는 초음파 영상의 해상도(resolution)을 변경할 수 있는 파라미터이다. 예를 들어, 영상 파라미터는 주파수(frequency), 이득(gain), 저주파 필터링 값(LPF), 추출 레이트(DR), 빔포밍 관련 파라미터 등일 수 있다. 영상 파라미터는 2개 이상이 조합된 형태일 수도 있다. 영상 파라미터는 사전에 정의된 디폴트(default) 값으로 설정되고, 사용자에 의해 변경이 가능하다. 영상 파라미터는 초음파 영상의 해상도에 영향을 주는데, 예를 들어 이득은 초음파 영상의 밝기에 영향을 줄 수 있다. 다양한 영상 파라미터를 조작하여 각각을 채널 신호에 적용함에 따라 다양한 초음파 영상들을 획득할 수 있다. 획득된 다양한 초음파 영상들은 정확한 의료 진단을 가능하게 한다.
영상 생성부(11)의 영상 파라미터와 채널 데이터를 이용한 새로운 초음파 영상 생성 프로세스를 설명하면, 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터로부터 미리 설정된 영상 파라미터에 적합한 채널 데이터를 추출하고, 추출된 채널 데이터를 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성한다. 예를 들어, 채널 데이터에서 사용자가 관심 있는 하모닉 주파수 신호만을 추출하고, 추출된 하모닉 주파수 신호를 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성한다. 영상 생성부(11)의 세부 구성에 대해서는 도 3을 참조로 하여 후술한다.
영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출한다. 그리고, 분석 결과를 표시부(13)를 통해 제공한다. 영상 분석부(12)는 소프트웨어 인터페이스를 통해 영상 생성부(11)로부터 메소드(method)를 직접 호출하는 방식을 사용하는 형태일 수 있다. 또는 영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)로부터 네트워크를 통해 초음파 영상을 수신하는 서버 형태일 수도 있다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 컴퓨터 보조진단(computer aided diagnosis: CAD) 기술을 이용하여 초음파 영상을 분석하고 분석 결과를 제공한다. 컴퓨터 보조진단 기술은 지능적인 고성능 영상분석 시스템 컴퓨터에 의해 초음파 영상을 분석하여 병변 유무와 위치 또는 병변의 변화 등을 판단하고 판단 결과를 제공하는 것을 의미한다. 이러한 컴퓨터 보조진단 장치는 초음파 영상 내에서 자동으로 병변의 존재 여부를 판단하고 병변의 위치를 찾아서 표시해 줄 수 있다. 나아가 병변을 자동으로 분할하고 그 크기를 계산함으로써 수동 측정에 의한 정확도의 한계를 극복할 수 있다.
컴퓨터 보조진단 기술을 이용한 의료 진단 실시 예를 들면 다음과 같다. 사용자에 의해 영상 생성부(11)가 채널 데이터로부터 영상 파라미터를 조정한 후 재 스캔을 통해 초음파 영상을 생성하고, 이를 네트워크를 통해 영상 분석부(12)에 제공한다. 그러면, 영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)로부터 초음파 영상을 수신하여 컴퓨터 보조진단 기술을 이용하여 초음파 영상 내에서 병변의 존재 여부를 판단하고 판단 결과를 표시부(13)를 통해 사용자에게 제공하게 된다. 일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)의 세부 구성은 도 4를 참조로 하여 후술한다.
제어부(17)는 영상 분석부(12)에 영상 분석을 요청하고 영상 분석부(12)로부터 분석 결과를 수신한다. 그리고, 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 발생한 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공한다. 일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 표시부(13)를 통해 화면에 표시되는 초음파 영상을 대상으로 병변을 검출하면 제어부(17)에 병변이 검출된 영상과 해당 영상의 식별자를 제공한다. 제어부(17)는 영상 분석부(12)에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별한다. 그리고, 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공할 수 있다. 이때, 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 제어부(17)는 사용자의 초음파 영상 간 비교를 통한 병변 판단을 위해 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부(13)를 통해 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 프런트 앤드 프로세서(10)의 세부 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 프런트 앤드 프로세서(10)는 아날로그 디지털 변환부(이하 ADC라 칭함)(102)를 포함하며, 프런트 앤드 처리부(104)를 더 포함할 수 있다.
ADC(102)는 트랜스듀서로부터 아날로그 알에프 신호를 입력받아 일정한 레이트(rate)로 샘플링하여 디지털 알에프 신호로 변환한다. 이때, ADC(102)는 트랜스듀서의 변환소자 수만큼 구비되어 각 변환소자에 ADC(102)에 일대일 대응될 수 있다. 변환된 디지털 알에프 신호는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 호스터 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 위치할 수 있으나 메모리 위치는 이에 한정되지는 않는다.
프런트 앤드 처리부(104)는 ADC(102)의 전단 또는 후단에 위치할 수 있다. ADC(102)의 전단에 위치하는 경우 아날로그 알에프 신호를 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성한 후 ADC(102)에 전송한다. 이에 비해, ADC(102)의 후단에 위치하는 경우 ADC(102)를 통해 변환된 디지털 알에프 신호를 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성한다. 복조된 IQ 데이터는 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 호스트 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 저장될 수 있으나 메모리 위치는 이에 한정되지는 않는다. 도 2에서는 프런트 앤드 처리부(104)가 ADC(102)의 후단에 위치하고 있으나, 전술한 바와 같이 ADC(102)의 전단에 위치할 수도 있다.
본 발명은 다양한 초음파 영상을 생성하기 위해서 빔포밍 처리된 신호를 사용하는 것이 아니라, 빔포밍 처리 이전의 원 데이터인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 새로운 초음파 영상을 생성한다. 채널 데이터는 알에프 데이터이거나 알에프 데이터를 복조한 IQ 데이터일 수 있다. 채널 데이터로부터 영상 파라미터를 조작하는 경우 새로운 초음파 영상 획득이 용이하며, 조작하는 영상 파라미터에 따라 다양한 초음파 영상을 획득할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 생성부(11)의 세부 구성도이다.
도 1 및 도 3을 참조하면, 영상 생성부(11)는 채널 데이터와 다양한 영상 파라미터를 이용하여 다양한 초음파 영상을 자동 생성한다. 일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 빔포머(110), 신호 처리부(digital signal processor: DSP)(112) 및 스캔 변환부(digital scan converter: DSC)(114)를 포함한다.
빔포머(110)는 프런트 앤드 프로세서(10)로부터 출력되는 채널 데이터를 수신 집속한다. 이때, 빔포머(110)는 대상체로부터 트랜스듀서의 각 변환소자에 도달하는 시간을 고려하여 채널 데이터에 적절한 지연을 가한 후 합산하여 수신 집속신호를 생성할 수 있다. 빔포머(110)는 빔포밍과 관련된 파라미터를 수신할 수 있다.
신호 처리부(112)는 빔포머(110)로부터 수신 집속신호를 신호처리하여 영상 데이터를 생성한다. 일 실시 예에 따른 신호 처리부(112)는 수신 집속신호를 대상으로 기저대역 신호로 변환한 후 영상 데이터를 생성한다. 스캔 변환부(114)는 신호 처리부(112)로부터 입력된 영상 데이터를 디스플레이하기 위해 스캔 변환한다. 이때, 신호 처리부(112)가 빔포머(110)를 거쳐 채널 데이터를 수신하고, 미리 설정된 영상 파라미터를 획득하면 신호 처리부(112)와 스캔 변환부(114)가 채널 데이터를 대상으로 미리 설정된 영상 파라미터를 반영하여 신호처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 초음파 영상 생성을 위한 일련의 프로세스, 예를 들어 빔포머(110), 신호 처리부(112) 및 스캔 변환부(114)의 프로세스를 호스트 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다. 이때, 영상 생성부(11)는 호스트 컴퓨터를 통해 프로그래밍된 알고리즘에 따라 프로세스를 수행한다. 이때, 호스트 컴퓨터의 GPU를 통해서 고속연산 처리를 할 수 있다.
일반적으로 초음파 영상 생성을 위한 프로세스는 FPGA 등의 하드웨어를 통해 이루어진다. 그런데, 하드웨어의 경우에는 내부 메모리 등의 자원에 제약이 따르며, 개발 및 생산 단가가 높고 시스템의 업그레이드가 곤란하다. 아울러 하드웨어 부피로 인하여 진단 시스템의 물리적 크기가 증가한다. 따라서, 본 발명은 다양한 영상 생성 기능을 하드웨어의 부피 제한을 받지 않고 제공하면서 동시에 정확도가 높고 다양한 초음파 영상들을 생성하기 위해서 소프트웨어 기반 신호처리 프로세스를 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 영상 분석부(12)의 세부 구성도이다.
도 1 및 도 4를 참조하면, 영상 분석부(12)는 전 처리부(pre-processor)(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)를 포함하며, 후 처리부(post processor)(126)를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 영상 분석부(12)는 초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 영상을 분석한다. 부가정보는 영상 분석부(12)의 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)의 기능 수행을 용이하게 하기 위한 배경정보로서, 예를 들어 애플리케이션(application) 신체 부위(body part), 트랜스듀서의 종류 등일 수 있다. 애플리케이션은 산부인과, 정형외과 등의 진료분야를 의미하고, 신체 부위는 관절, 복부 등의 대상체의 진단 부위를 의미한다.
전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)는 각각 부가정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)의 처리 대상이 부가정보에 따라 달라질 수 있다. 영상 분석부(12)는 부가정보에 따라 통합적으로 적절한 전 처리부(120), 영상 특징 추출부(122) 및 판단부(124)를 제어할 수 있다.
이하 영상 분석부(12)의 세부 구성요소에 대해 상세히 설명한다. 전 처리부(120)와 영상 특징 추출부(122)는 판단부(124)의 병변 판단을 용이하게 하기 위해 초음파 영상의 상태를 알려주거나 상태를 개선하기 위한 것이다. 전 처리부(120)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 제어부(17)로부터 수신하여 보정한다. 예를 들어, 초음파 영상을 대상으로 피하 지방층을 제거하고, 밝기(brightness), 콘트라스트(contrast) 등을 조정하며, 평균 픽셀을 제거한다. 영상 특징 추출부(122)는 전 처리부(120)를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출한다. 영상 특징 정보는 각 대역 별 밝기 분포, 면적, 경계선 분리도 등일 수 있다. 영상 특징 추출부(122)는 전 처리부(120)를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 클러스터링(clustering)을 수행하고, 클러스터 별로 영상 특징을 추출할 수 있다.
판단부(124)는 영상 특징 추출부(122)를 통해 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 유무와 위치 또는 병변의 변화 등을 판단한다. 그리고 판단 결과를 제어부(17)에 전송하고 제어부(17)는 이를 표시부(13)를 통해 표시한다. 일 실시 예에 따른 판단부(124)는 다양한 영상에 대하여 각 클러스터 별로 병변 검출 결과를 종합하여 미리 설정된 기준 값 이상이 참(True)인 경우 병변이 발생한 것으로 판단한다. 예를 들어, 전체 영상 내에 70% 이상의 영상에서 병변 여부 판정이 True인 경우 병변이 발생한 것으로 판단한다. 그러나, 그 기준 값은 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시 예에 따른 판단부(124)는 퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단한다. 퍼지 신경망에 대해서는 도 6을 참조로 후술한다.
후 처리부(126)는 판단부(124)를 통한 판단 결과를 제어부(17)에 전송하고, 제어부(17)가 이를 수신하여 표시부(13)를 통해 표시한다. 일 실시 예에 따른 후 처리부(126)는 병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 제공한다. 이때 제공되는 초음파 영상은 실시간으로 제공되는 Live 영상 또는 신호 유입을 중단한 상태에서 비 실시간 영상인 Cine 영상일 수 있다.
일 실시 예에 따른 제어부(17)는 영상 분석부(12)를 통해 병변이 검출된 경우, 알람 신호와 함께 해당되는 초음파 영상을 표시부(13)를 통해 제공한다. 후 처리부(126)는 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 제어부(17)의 제어 하에 판단부(124)에 제공하여 추후 병변 판단에 사용하도록 한다. 예를 들어, 판단부(124)의 판단 결과에 종괴를 의심하는 정보가 포함된 경우, 사용자가 제어부(17)의 알람을 True로 처리하면 해당 영상과 부가정보를 True 알람 학습 데이터로 판단부(124)에 피드백한다. 이에 비해, 사용자가 제어부(17)의 알람을 False로 처리하면, 해당 영상과 부가정보를 False 알람 학습 데이터로 판단부(124)에 피드백한다.
일 실시 예에 따른 제어부(17)는 초음파 영상을 표시부()를 통해 제공하는 도중에 영상 분석부(12)에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 표시부(13)를 통해 제공한다. 그리고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면, 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 표시부(13)를 통해 비 실시간으로 제공한다. 필요 시에 영상 생성부(11)에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공할 수 있다. 나아가, 제어부(17)는 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 표시부(13)를 통해 실시간으로 제공할 수 있다. 전술한 다중 초음파 영상 제공에 대한 실시 예는 도 7을 참조로 하여 상세히 후술한다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 의료 영상 처리장치(1b)의 구성도로서, 세부적으로 도 1의 의료 영상 처리장치(1a)에 세부 구성요소가 더 포함된 것이다.
도 5를 참조하면, 의료 영상 처리장치(1b)는 프런트 앤드 프로세서(10), 영상 생성부(11), 영상 분석부(12), 표시부(13), 입력부(14), 제1 메모리(15), 제2 메모리(16) 및 제어부(17)를 포함한다.
프런트 앤드 프로세서(10)는 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하고, 영상 생성부(11)는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성한다. 프런트 앤드 프로세서(10)는 획득된 채널 데이터를 제2 메모리(16)에 저장할 수 있다. 제2 메모리(16)는 영상 생성부(11)의 초음파 영상을 위해 채널 데이터를 영상 생성부(11)의 빔포머(110)에 제공한다. 제2 메모리(16)는 호스트 컴퓨터의 메인보드나 그래픽 카드에 위치할 수 있으나 제2 메모리(16)의 위치는 이에 한정되지는 않는다.
일 실시 예에 따른 영상 생성부(11)는 빔포머(110), 신호 처리부(112) 및 스캔 변환부(114)를 포함한다. 빔포머(110)는 프런트 앤드 프로세서(10)로부터 출력되는 채널 데이터를 수신 집속하고, 신호 처리부(112)는 수신 집속신호를 입력받아 신호 처리하여 영상 데이터를 생성하고, 스캔 변환부(114)는 신호 처리부(112)로부터 입력된 영상 데이터를 표시부(13)를 통해 표시하기 위해 스캔 변환한다. 이때, 신호 처리부(112)가 제2 메모리(16)로부터 빔포머(110)를 거쳐 채널 데이터를 수신하고 제1 메모리(15)로부터 영상 파라미터를 수신하면, 신호 처리부(112)와 스캔 변환부(114)는 채널 데이터를 대상으로 미리 설정된 영상 파라미터를 반영하여 신호 처리 및 스캔 변환하여 새로운 영상을 생성할 수 있다. 표시부(13)는 스캔 변환부(114)를 통해 스캔 변환된 영상 데이터를 입력받아 표시한다. 그리고, 영상 분석부(12)의 분석 결과를 표시한다.
영상 분석부(12)는 영상 생성부(11)를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제어부(17)에 제공한다. 이때, 제어부(17)는 병변이 검출된 초음파 영상과 함께 병변 발생을 알리는 알람 신호를 발생하여 표시부(13)에 제공한다. 표시부(13)는 기존에 사용자에게 제공되고 있는 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함하는 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다. 해당 기능을 Multi live 기능이라 하며, Multi live 기능에 대해서는 도 7을 참조로 상세히 후술한다.
일 실시 예에 따른 입력부(14)는 알람 신호에 대한 알람 확인 명령을 사용자로부터 입력받는다. 입력부(14)는 검출 결과를 확인한 사용자로부터 피드백 정보를 입력받아 이를 제어부(17)를 거쳐 영상 분석부(12)에 제공할 수 있다. 이 경우, 영상 분석부(12)는 입력받은 피드백 정보를 병변 판단에 반영할 수 있다.
일 실시 예에 따른 입력부(14)는 사용자로부터 미리 설정된 영상 파라미터를 입력받아 이를 제1 메모리(15)에 저장한다. 제1 메모리(15)에는 영상 파라미터가 저장되고, 저장된 영상 파라미터를 영상 생성부(11)의 빔포머(110)와 신호 처리부(112)에 제공한다. 제1 메모리(15)에는 영상 파라미터 별 사용정보가 저장될 수 있다. 영상 파라미터 별 사용정보는 사용자의 사용빈도, 사용시간 등 각종 사용 내역에 관한 것이다. 이 경우, 영상 분석부(12)는 영상 파라미터 별 사용정보를 초음파 영상 분석에 반영할 수 있다. 제2 메모리(16)에는 프런트 앤드 프로세서(10)를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 영상 분석부(12)의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장된다. 제1 메모리(15)와 제2 메모리(16)는 호스트 컴퓨터 내에서 그 영역만을 다르게 하여 위치할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병변 판단을 위해 사용되는 퍼지 신경망의 원리를 설명하기 위한 참조도이다.
도 6을 참조로 하여 퍼지 신경망(fuzzy neural net)을 이용한 병변 판단 프로세스를 설명하면, 퍼지 신경망은 제1 레이어(610), 제2 레이어(620) 및 제3 레이어(630)로 구성된다. 제1 레이어(610)는 영상 특징 파라미터 별로 n개의 특징을 가진 입력 패턴이 입력되는 n개의 입력 노드로 구성된다. 제2 레이어(620)는 은닉층인 복수의 레이어로 구성된다. 제3 레이어(630)는 병변 판단 결과를 출력하는 출력 노드로 구성된다. 제3 레이어(630)의 병변 판단 결과는 참(True) 또는 거짓(False)으로 제공될 수 있다. 각 노드 간의 간선 연결 여부는 정해진 추론 규칙에 따라서 결정될 수 있다.
퍼지 신경망은 단순하고 신속한 처리가 가능하고, 비결정적 접근과 학습을 통한 높은 정확도를 제공함에 따라 노이즈에 강하다. 또한, 실제 영상 진단에 활용되는 의료지식을 개념적으로 적용 가능하며, 최종 생성된 신경망의 언어적 해석이 가능하다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 영상 실시간 제공(multi live) 기술을 설명하기 위해 다중 영상(multi image) 제공 화면과 사용자 입력수단을 도시한 참조도이다.
도 7을 참조하면, 의료영상 처리장치는 실시간(Live) 상태 또는 비 실시간(Cine) 상태에서 단일 영상(single image) 형태로 초음파 영상(700)을 제공하다가 사용자 입력수단을 통해 영상 분석 프로세스(CAD)가 활성화(ON)되면 병변을 자동 검출하고 알람 신호를 사용자에게 제공한다(720). 알람 신호를 확인한 사용자는 의료영상 처리장치의 병변 판단 결과가 맞는지 여부를 확인하기 위해서 알람 확인을 요청하고, 의료영상 처리장치는 알람 확인 명령을 입력받는다(720).
그러면, 의료영상 처리장치는 비 실시간 모드인 Cine 모드로 진입하고, 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상(730)과 병변이 검출된 영상(740)을 포함한 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공한다. 필요 시에 영상 파라미터(750)를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공할 수 있다. 이때, 다중 초음파 영상을 제공하는 화면은 듀얼(dual), 쿼드(quad) 형태 등 다양하게 변형될 수 있다.
이어서, 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 의료영상 처리장치는 실시간(Live) 모드로 전환(760)하여 제공 중이던 초음파 영상(770)과 병변이 검출된 영상(780)을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료진단을 위한 의료영상 처리방법을 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 의료영상 처리장치는 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득한다(800). 이때, 획득된 채널 데이터를 메모리에 저장할 수 있다.
이어서, 의료영상 처리장치는 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성한다(810). 일 실시 예에 따른 초음파 영상을 생성하는 단계(810)에서 의료영상 처리장치는 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 새로운 초음파 영상을 생성한다.
일 실시 예에 따른 초음파 영상을 생성하는 단계(810)에서, 의료영상 처리장치는 영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리한다.
이어서, 의료영상 처리장치는 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 검출 결과를 제공한다(820). 일 실시 예에 따른 검출 결과를 제공하는 단계(820)에서 의료영상 처리장치는 초음파 영상을 제공하는 도중에 병변이 검출되면 알람 신호를 제공한다. 그리고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 파라미터를 변경하면서 다중 초음파 영상을 제공한다. 나아가, 비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (29)

  1. 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 프런트 앤드 프로세서;
    상기 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 영상 생성부;
    상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하는 영상 분석부; 및
    상기 영상 분석부의 분석 결과를 제공하는 표시부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 채널 데이터는 상기 영상 생성부에서의 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 채널 데이터는 트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호 또는 아날로그 알에프 전기신호를 디지털화한 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조한 IQ 데이터인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
    트랜스듀서를 통해 초음파 반사신호로부터 변환된 아날로그 알에프 전기신호를 디지털 알에프 전기신호로 변환하는 아날로그 디지털 변환부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
    상기 아날로그 디지털 변환부의 전단 또는 후단에 위치하여 아날로그 알에프 전기신호 또는 디지털 알에프 신호를 대상으로 기저대역으로 복조하여 IQ 데이터를 생성하는 프런트 앤드 처리부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
    영상 파라미터 조작을 통한 채널 데이터 신호 처리 및 초음파 영상 생성을 컴퓨터를 통하여 소프트웨어 처리하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 프런트 앤드 프로세서는
    획득된 채널 데이터를 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
    상기 호스트 컴퓨터의 메모리에 저장된 채널 데이터를 읽어들여 읽어들인 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 다수의 새로운 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
    사용자에 의해 설정된 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 생성부는
    상기 영상 분석부를 통해 병변 검출된 초음파 영상에 대응하는 영상 파라미터에 따라 채널 데이터로부터 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 소프트웨어 인터페이스를 통한 메소드 호출 또는 네트워크를 통해 수신하고 수신된 초음파 영상을 분석하는 컴퓨터 보조진단장치(Computer aided diagnosis: CAD)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    초음파 영상을 대상으로 사용자로부터 입력받은 부가정보를 반영하여 초음파를 판영상을 분석하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 영상 생성부를 통해 생성된 초음파 영상을 보정하는 전 처리부;
    상기 전 처리부를 통해 보정된 초음파 영상에 대해 영상 특징을 추출하는 영상 특징 추출부; 및
    상기 추출된 영상 특징 정보를 이용하여 초음파 영상에서 병변 여부를 판단하는 판단부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 판단부는
    퍼지 신경망을 이용하여 병변 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  16. 제 14 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 판단부를 통한 판단 결과를 상기 표시부를 통해 제공하고, 판단 결과를 확인한 사용자로부터 입력받은 피드백 정보를 추후 판단을 위해 상기 판단부에 제공하는 후 처리부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 후 처리부는
    병변이 검출되면 검출된 병변 영역을 강조하기 위해서 병변 영역에 경계 외곽선을 갖는 초음파 영상을 상기 표시부를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  18. 제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
    상기 영상 분석부에 영상 분석을 요청하여 영상 분석 결과를 수신하고 수신된 분석 결과에 따라 알람 신호를 발생하여 상기 표시부를 통해 제공하는 제어부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 영상 분석부는
    상기 표시부를 통해 화면에 표시되는 초음파 영상을 대상으로 병변을 검출하면 상기 제어부에 병변이 검출된 영상과 해당 영상의 식별자를 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 영상 분석부에 의해 병변이 검출된 영상의 식별자를 통해 해당 영상과 조작된 영상 파라미터를 식별하고 병변이 검출된 영상과 함께 알람 신호를 상기 표시부를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  21. 제 18 항에 있어서, 상기 제어부는
    초음파 영상을 상기 표시부를 통해 제공하는 도중에 상기 영상 분석부에 의해 병변이 검출되면, 알람 신호를 상기 표시부를 통해 제공하고, 제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 상기 표시부를 통해 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 생성부에서 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 제어부는
    비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 상기 표시부를 통해 실시간으로 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  23. 제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
    미리 설정된 영상 파라미터 및 영상 파라미터 별 사용정보가 저장되고 저장된 영상 파라미터를 상기 영상 생성부에 제공하는 제1 메모리;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  24. 제 1 항에 있어서, 상기 의료영상 처리장치는
    상기 프런트 앤드 프로세서를 통해 획득된 채널 데이터와, 획득된 채널 데이터로부터 생성된 초음파 영상을 대상으로 상기 영상 분석부의 분석을 통해 병변 검출된 초음파 영상이 저장되고 저장된 채널 데이터를 상기 영상 생성부에 제공하는 제2 메모리;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  25. 제 1 항에 있어서, 상기 표시부는
    상기 영상 분석부를 통해 분석된 초음파 영상을 실시간 영상, 비 실시간 영상, 리뷰 영상 또는 이들의 결합 형태로 다중 초음파 영상 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
  26. 대상체로부터 반사된 초음파 신호로부터 채널 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 채널 데이터를 대상으로 영상 파라미터를 조작하여 초음파 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 초음파 영상을 분석하여 병변을 검출하고 분석 결과를 제공하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 채널 데이터는 빔포밍을 포함한 신호 처리가 되지 않은 원 데이터(raw data)인 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
  28. 제 26 항에 있어서, 상기 분석 결과를 제공하는 단계는
    초음파 영상을 제공하는 도중에 병변이 검출되면 알람 신호를 제공하는 단계: 및
    제공된 알람 신호에 대한 사용자의 알람 확인 명령이 입력되면 비 실시간 모드에서 사용자가 초음파 영상 간 비교를 통해 병변을 정밀 판단하도록, 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 획득하여 비 실시간으로 제공하며 필요 시에 영상 파라미터를 변경하면서 신호처리 및 재 스캔을 거쳐 획득된 다중 초음파 영상을 제공하는 단계:
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
  29. 제 28 항에 있어서, 상기 분석 결과를 제공하는 단계는
    비 실시간 모드에서 다중 초음파 영상을 비 실시간으로 제공하는 도중에 실시간 모드로 전환하여 제공 중이던 초음파 영상과 병변이 검출된 영상을 포함한 다중 초음파 영상을 실시간으로 제공하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리방법.
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