WO2016068449A1 - Tomographic image reading system and tomographic image reading method - Google Patents

Tomographic image reading system and tomographic image reading method Download PDF

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WO2016068449A1
WO2016068449A1 PCT/KR2015/007218 KR2015007218W WO2016068449A1 WO 2016068449 A1 WO2016068449 A1 WO 2016068449A1 KR 2015007218 W KR2015007218 W KR 2015007218W WO 2016068449 A1 WO2016068449 A1 WO 2016068449A1
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image
pixel difference
pixel
tomography
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PCT/KR2015/007218
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Inventor
정복동
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(주)헬스허브
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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]

Definitions

  • the present invention relates to a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method, and more particularly, to reduce overall processing data and storage capacity of a tomography image, and extracting image difference values from a series of tomography images.
  • the patient's lesion location can be read quickly and easily, and the reading ignore range can be set to reduce the readout data and storage capacity of the tomography image and increase the readout speed to improve the overall readout efficiency of the tomography image.
  • a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method that can be improved.
  • tomography refers to an X-ray examination of only one section of the human body, which can be performed as a detailed examination of microscopic lesions that are unknown to simple imaging in one direction. will be.
  • tomography The principle of tomography is to place the center of motion of the axis on the section to be photographed as an example, and then take pictures with the tube and the film on the opposite side of the axis. I) is taken clearly and everything except the surface becomes blurry. In this way, tomography at intervals of 1-2 cm reveals fine lesions. In addition, it is possible to take photographs of the front and rear, left and right longitudinal sections or the cross section.
  • a plurality of x-ray radiographic views of an object produce projection data sets.
  • Each line of projection data represents an integration of density values of internal structures in the plane or slice of the subject.
  • a CT imaging system From the plurality of projection data sets, a CT imaging system generates two-dimensional cross-sectional images and three-dimensional images of the internal structures of the object under test.
  • the images are obtained through well known image reconstruction algorithms on projection data sets. Such techniques for reconstructing cross-sectional images or three-dimensional images from a plurality of projection data sets are commonly referred to as "tomography". 1 shows a tomography image obtained through tomography.
  • imaging medical devices such as CT / MR have been developed to take a tomography image every narrow gap (for example, several mm) of continuous positions. As the gap is made smaller, the number and capacity of the acquired tomography images increase.
  • CT / MR imaging results in a smaller gap, a higher resolution in a cross section, an imaging section, and a higher resolution that a unit pixel can display. That is, the capacity and the number to be processed and transmitted are increased, which means that the pixel information to be identified by the image reader increases exponentially due to the increase in the capacity and the number to be processed and transmitted.
  • the reading accuracy is higher but adjacent pixels and adjacent tomography are increased.
  • the minute change of the pixel value of the same position of the photographed image has a problem that it is difficult to visually identify.
  • the resolution of the recent unit image increases, the pixel value expressing section increases, and the number of generated images in the section increases while reducing the thickness (section) of the unit image.
  • the capacity of the image to be stored, processed, transmitted, and read-marked rapidly increases, thereby increasing the burden of data storage, thereby reducing processing efficiency.
  • the present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems, and reduces the overall processing data and storage capacity of the tomography image, and extracts the image difference value from the series of tomography images to quickly determine the position of the patient's lesion.
  • An object thereof is to provide a photographed image reading processing system and a tomographic image reading processing method.
  • the present invention minimizes the data volume of tomography images obtained through computed tomography (CT) imaging or magnetic resonance (MR) imaging to reduce processing data and storage capacity of tomography images, and to quickly recover tomography images.
  • CT computed tomography
  • MR magnetic resonance
  • Another object of the present invention is to provide a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method which can improve the data processing efficiency of an overall tomography image by increasing the processing speed by performing the same.
  • a system for reading out an image obtained through tomography comprising: a tomography image receiving / storing unit for storing a tomography image; A pixel difference image generation unit configured to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomographic image stored in the tomography image receiving / storing unit; And a readout display unit for highlighting pixel differences in a series of tomography images displayed based on values according to pixel differences of n images received from the pixel difference image generator. do.
  • the pixel difference image processing unit selects a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and pixel information of the image.
  • An image comparison unit for comparing A pixel difference value extracting unit configured to sequentially extract pixel differences between the reference image and the adjacent image compared by the image comparing unit; And a difference image generating unit generating a difference image based on the pixel difference extracted by the pixel difference value extracting unit.
  • the image comparison unit compares the n-th reference image and the n + 1 th adjacent image
  • the pixel difference value extraction unit compares the pixel difference value with respect to the comparison image compared in the image comparison unit. And extract the pixel difference value based on the generated pixel difference value, and the difference image generation unit generates a difference image according to the pixel value.
  • the image comparison unit extracts and compares the image of a specific section or a cumulative image for each specific section, and the pixel difference value extracting unit accumulates the specific section of the image or the specific section compared in the image comparison section
  • the pixel difference value is generated for the image, and the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generating unit is preferably configured to generate a difference image according to the pixel value.
  • the image comparison unit partially compares a designated or preselected region of interest (ROI), and the pixel difference value extracting unit generates a pixel difference value for the image of the specific region.
  • the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is configured to generate a difference image according to the pixel value.
  • ROI region of interest
  • the pixel difference value extracting unit sets a position coordinate for each pixel, extracts a pixel difference value by comparing a pixel of a reference image and an adjacent image at the set position coordinates, and the difference image generating unit extracts a pixel difference. It is desirable to create a difference image with a value according to.
  • an initial coordinate value of the position coordinate at which the first pixel difference occurs is provided from a reference coordinate, and then to a position coordinate at which the pixel difference occurs.
  • the coordinate value is preferably calculated based on the initial coordinate value.
  • the pixel difference image processing unit may further include an extraction value ignore range setting unit that ignores the extracted value when the range of the value extracted by the pixel difference value extracting unit is within a preset range. .
  • a compression / storing unit for compressing and storing data of n tomography images and n-1 difference images generated by the pixel difference image processing unit.
  • the readout display unit receives n-1 difference images of the reference image and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images of the n tomography images.
  • a restoration unit configured to restore the;
  • a read identification unit for highlighting the series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted by the pixel difference image processing unit.
  • the read identification part highlights a black-and-white color or a gradient of a specific color or a color having a different chromaticity according to the size of the pixel difference value.
  • the readout display portion may further include an enlargement execution unit for enlarging a specific reconstructed image or designating and enlarging a specific region.
  • a method for reading out an image obtained through tomography comprising: receiving tomography images transmitted by tomography and storing the tomography images and storing the tomography images; A pixel difference image generation step of processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the tomography image storing step; And a readout display step of highlighting the pixel difference based on a value according to the pixel difference for the n images received in the pixel difference image generation step.
  • the tomography image storing step receives n tomography images obtained through tomography and stores them in an image file format
  • the pixel difference image processing step includes image segmentation values, image numbers, and images.
  • An image comparison comparing the reference image and the adjacent image with respect to the time series image based on the meta information of the image including the configuration information and the pixel information of the image; Sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared in the image comparison; It is preferable to include generating a difference image based on the pixel difference extracted in the pixel difference value extraction.
  • the image comparison is compared with respect to the n-th reference image and the n + 1-th adjacent image, the pixel difference value extraction generates a pixel difference value for the comparison image, the generated pixel The pixel difference value is extracted based on the difference value, and the difference image generation is preferably performed to generate only the difference image according to the pixel value.
  • the image comparison extracts and compares a reference image of a specific section and a neighboring image or a cumulative image of a reference image and a neighboring image of a specific section, and extracting the pixel difference value is a pixel with respect to the comparison image.
  • the difference value is generated, and the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is preferably configured to generate a difference image according to the pixel value.
  • the image comparison partially compares a designated reference or predetermined reference image with a region of interest (ROI) of an adjacent image, and the pixel difference value extraction is performed on the image of the specific region.
  • ROI region of interest
  • the pixel difference value is generated, the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is configured to generate the difference image according to the pixel value.
  • the pixel difference value extraction is to set the position coordinates for each pixel, extract the pixel difference value by comparing the pixel of the reference image and the adjacent image at the set position coordinates, the position where the pixel difference occurs In the case where there are a plurality of coordinates, an initial coordinate value for a position coordinate where an initial pixel difference occurs from a reference coordinate is given, and a coordinate value is calculated based on the initial coordinate value for a position coordinate after which a pixel difference occurs. desirable.
  • the method further comprises a compression / storing step of compressing and storing the data of the received n tomography images and the data of n-1 pixel difference images generated in the pixel difference generating step, wherein the pixel
  • the difference image is preferably made to have a value for the coordinate and a data size assigned to the pixel difference value.
  • the pixel difference image processing step may be configured to exclude the extracted pixel difference value when the range of the pixel difference value extracted in the pixel difference value extraction step is within a preset range.
  • the readout display step receives n-1 difference images of the reference image and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images to n tomography images. Restoring the image; And a read identification step of highlighting the series of n-I tomographic images restored based on the pixel difference value extracted in the pixel difference image processing step.
  • the read-identifying step is preferably highlighted in black and white or in a gradient of a specific color, or in a color having a different chromaticity according to the magnitude of the pixel difference value.
  • the read-out step preferably includes enlarging a specific reconstructed image or enlarging a specific region.
  • Tomography image reading processing system and tomography image reading processing method by extracting the image difference value from a series of tomography images taken by the tomography equipment to quickly and easily read the position of the patient lesion By processing, and setting the range of disregarding the extraction value, it is possible to reduce the read processing data and storage capacity of the tomography image and to increase the read processing speed to improve the overall read processing efficiency of the tomography image.
  • the present invention is to minimize the data capacity of the tomography image to reduce the processing data and storage capacity of the tomography image, and to quickly execute the restoration of the tomography image to increase the processing speed to increase the overall tomography image data There is an effect that can improve the processing efficiency.
  • 1 is a view showing a tomography image obtained through tomography.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of a tomography image reading processing system according to the present invention.
  • FIG. 3 is an exemplary view showing an example of a read identification method by a tomography image reading processing system according to the present invention.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram schematically showing an outline of a processing procedure by the tomography image reading processing system according to the present invention.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating an entire process of tomography images according to the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a reading processing method of a tomography image according to the present invention.
  • FIG. 7 is an example factor used in the pixel difference image generation step in the tomography image data processing method according to the present invention, (a) is an example showing a color display and pixel values / bits, (b) is Here is an example showing the position coordinates for each pixel.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of extracting a pixel difference image that is executed in a pixel difference image generation step in the tomography image data processing method according to the present invention.
  • ... unit ... unit
  • ... module etc. described in the specification may mean a unit for processing at least one function or operation.
  • tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
  • the tomography image data processing system and tomography image data processing method described below are implemented through a hardware configuration such as a computer including each component described below and software and / or software capable of performing the operations thereof.
  • a hardware configuration such as a computer including each component described below and software and / or software capable of performing the operations thereof.
  • FIGS. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of a tomography image reading processing system according to the present invention
  • FIG. 3 is an exemplary view showing an example of a reading identification method by a tomography image reading processing system according to the present invention
  • 4 is an explanatory diagram schematically showing a process of the processing by the tomography image reading processing system according to the present invention
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing the entire processing process of the tomography image according to the present invention.
  • n tomography images (images) transmitted by tomography are received, and the received tomography images (images) are received.
  • Tomography image (image) receiving / storing unit 100 for storing;
  • a pixel difference image generating unit (200) for processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the receiving / storage unit (100);
  • a readout display unit 300 for highlighting a pixel difference with respect to a series of tomography images displayed on a display such as a monitor based on a value according to the pixel difference of n images received from the pixel difference image generator 200. It includes.
  • the reception / storage unit 100 receives and receives n tomography images (images) obtained through tomography such as CT or MR imaging, and receives the received tomography images (receive files). Is stored in the storage 110 (see FIG. 5) in the form of a file (image file).
  • the pixel difference image processor 200 compares a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and the like, and pixel information of the image.
  • a pixel difference value extracting unit 220 for sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared by the image comparing unit 210;
  • a difference image generator 230 generating a difference image based on the pixel difference extracted by the pixel difference value extractor 220.
  • the image comparison unit 210 of the pixel difference image processing unit 200 may be, for example, a reference image (reference image) with respect to the nth image number (reference image number) and n + 1th (or n ⁇ ).
  • the pixel difference value is extracted based on the difference, and the difference image generator 230 is configured to generate a difference image according to the pixel value.
  • pixel difference extraction is performed by setting a position coordinate for each pixel, and comparing pixels of a reference image (reference image or reference image) and a comparison image (comparative image or adjacent image) at the set position coordinates.
  • the pixel difference value is extracted, and the difference image generator 230 generates a difference image (difference image) based only on the pixel difference value.
  • the pixel difference value extraction unit 200 extracts the pixel difference value as an example.
  • the maximum value of the first extracted pixel difference values may be secondly extracted to calculate and extract a data storage unit.
  • the extraction of the pixel difference value is only a difference value between the corresponding position coordinate where the pixel difference occurs and the minimum, median, and maximum values (for example, in units of bits) given for white, gray, and black in the corresponding position coordinate. Can be extracted.
  • sequence coordinate value for the index coordinate (order coordinate value) is given to the position coordinate at which the first pixel difference occurs from the reference coordinate, and then the pixel difference occurs.
  • sequence coordinate values are calculated based on the sequence coordinate values. An example of this is described in detail in the tomography image reading processing method below.
  • the image comparison unit 210 of the pixel difference image processor 200 basically compares the entire image of the reference image n with the adjacent images n-1 and n + 1.
  • the image comparison unit 210 of the pixel difference image processing unit 200 may be configured to extract and compare an image of a specific section or a cumulative image for each specific section.
  • the image comparison unit 210 of the pixel difference image processor 200 may be configured to partially compare a user's selection or a predetermined region of interest (ROI).
  • ROI region of interest
  • the pixel difference value extractor 220 generates a pixel difference value for an image of a specific section, a cumulative image for each specific section, or a specific region compared by the image comparator 210, and generates the pixel difference value.
  • the pixel difference value is extracted based on the difference, and the difference image generator 230 is configured to generate a difference image according to the pixel value.
  • the pixel difference image processing unit 200 ignores the extracted value when the range of the value (extraction pixel difference value) extracted by the pixel difference value extraction unit 220 is within a preset range set by the user.
  • the method further includes an extraction value ignore range setting unit 240 (except the extracted value).
  • the extracted value ignore range setting unit 240 does not extract the difference value when the difference value is about 0 to ⁇ 20, and thus is excluded from the highlight display in the highlighting process to be described later, and within ⁇ 30
  • the difference value may be highlighted in black and white or a specific color gradient or different colors. Accordingly, the present invention ignores (excludes) very small pixel differences through the extraction value ignore range setting unit 240 because it is impossible to visually identify them, thereby reducing data processing capacity and improving processing speed. Can increase the processing efficiency of the highlighted display.
  • the present invention also compresses and stores the data (file) of the received image, and compresses and stores the data (file) of the difference image generated by the pixel difference image processing unit 200 (difference image generator 230).
  • Storage unit 400 further includes.
  • the compression / storage unit 400 compresses and stores the data of the received n tomography images and the data of n-1 difference images (image files) generated by the pixel difference image processing unit 200.
  • the readout display unit 300 receives n-1 difference images of the reference image (reference image) and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images of the n tomography layers.
  • a restoration unit 310 configured to restore the captured image; And highlighting a series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted by the pixel difference image processing unit 200 (pixel difference value extracting unit 220) and displaying them on a display (for example, And a read identification unit 320 for displaying the output in a matrix form.
  • the read identification unit 320 may be displayed in a gradient of a black and white or a specific color, that is, a step contrast of black and white or color, as shown in the example of FIG. 3 according to the magnitude (change value) of the pixel difference value.
  • the color is displayed in different colors (for example, yellow, blue, and red), preferably including step-by-step contrast. Accordingly, even if the image has a change in the fine pixel difference value and is difficult to visually identify, the lesion state or position can be clearly read through the highlighting according to the pixel difference value.
  • the readout display unit 300 further includes a magnification executing unit 330 that can enlarge a specific reconstructed image or enlarge a specific region (such as a lesion region) by designating a range.
  • a magnification executing unit 330 that can enlarge a specific reconstructed image or enlarge a specific region (such as a lesion region) by designating a range.
  • the magnification execution unit 330 may be executed by receiving a 2 click command. At this time, in both cases it is made to be reduced / expanded through the scroll command.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a reading processing method of a tomography image according to the present invention.
  • the tomography image storing step (S100) receives and receives tomography images (images) obtained by tomography such as CT or MR imaging, and receives the tomography images (received files). ) As a file (image file).
  • the pixel difference image processing step (S200) includes comparing a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and the like, and pixel information of the image.
  • a difference image generation step S230 of generating a difference image based on the pixel difference extracted in the pixel difference value extraction step.
  • the image comparison step S210 of the pixel difference image processing step S200 may include, for example, a reference image (reference image) for the nth image number (reference image number) and an n + 1th image number (adjacent image). ).
  • the pixel difference value extracting step (S220) extracts a pixel difference value based on the pixel difference value generated by generating a pixel difference value with respect to the comparison image to be compared, and the difference image generating step (S230) It is made to generate an image.
  • pixel difference extraction sets position coordinates for each pixel, and extracts pixels of the reference image (reference image or reference image) and the comparison image (comparative image or adjacent image) at the set position coordinates. By comparison, the pixel difference value is extracted.
  • FIGS. 7 and 8 A specific example of the pixel difference value extraction step S220 will be described with reference to FIGS. 7 and 8.
  • 7 is an example of a factor used for extracting pixel difference values in the tomography image reading processing method according to the present invention, where (a) shows color display and pixel values / bits, and (b) shows pixels. It shows the star position coordinate.
  • 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of extracting a pixel difference image executed in a pixel difference image generating step in the tomography image reading processing method according to the present invention.
  • step 255 implemented with 8 bits will be described.
  • the present invention is the same for the pixel value section of step 65536 composed of 16 bits. Is applied.
  • the pixel difference value extracting step (S220) extracts a pixel difference with respect to the time series image based on the meta information of the image including the image segmentation value, the image number, the image composition information, and the like, and the pixel information of the image. Calculate the value of
  • the pixel difference value extraction step (S220) for example, the reference image (reference image) for the n-th image number (reference image number) and the comparison image (neighbor image) for the n + 1st image number ) And generate a difference image by extracting the pixel difference based on the generated pixel difference value (S230).
  • the extraction of the pixel difference value sets a position coordinate for each pixel, and the reference image or the reference image (reference image) and the comparison image or adjacent image (A pixel difference value is extracted from the position coordinates at which the pixel difference occurs by comparing the pixels of the comparison image, and a difference image (difference image) is generated based only on the pixel difference value.
  • the extraction of the pixel difference value is the difference between the corresponding position coordinates at which the pixel difference occurs and the minimum, median and maximum values (for example, in units of bits) assigned to white, gray and black in the corresponding position coordinates. Only values will be extracted.
  • the position coordinates (3, 3) or the 9th position and the position coordinates The pixel difference occurs at (4,4) or 10th, and the pixel difference is based on the value (0) of 8-bit white, respectively, in the position coordinates (3, 3) and (4, 4) of 255 and 128, respectively. Pixel value difference occurs.
  • a value (sequence coordinate value: +9) for the index coordinate (the sequence coordinate value) is given to the position coordinate at which the first pixel difference occurs from the reference coordinate.
  • the position coordinate at which is generated is calculated from the sequence coordinate value, and the sequence coordinate value (+1 in the case of position coordinates (4, 4)) is given.
  • the pixel difference image processing step S200 may be performed when the range of the value (extracted pixel difference value) extracted in the pixel difference value extraction step S220 is within a preset range set by the user. It may further include the step of ignoring the extraction value (except the extracted value) to ignore. Accordingly, the present invention can reduce the data processing capacity and improve the processing speed by ignoring (excluding) a minute pixel difference through the extraction value disregarding step.
  • the present invention compresses and stores the data (file) of the received image, and compresses and stores the data (file) of the difference image generated in the pixel difference image processing step S200 (pixel difference image generation step S220). It further comprises a compression / storage step (S400).
  • the compression / storage step (S400) compresses and stores the received n tomography images and the n-1 difference images (image files) generated by the pixel difference image processing unit 200.
  • the read display step (S300) is received by receiving the reference image (reference image) and n-1 difference image for the reference image, and by combining and integrating the reference image and n-1 difference image sequentially
  • a reconstruction step (S310) configured to reconstruct the tomography image; And highlighting a series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted in the pixel difference image processing step S200 (pixel difference value extracting step S220). output identification in the form of a matrix).
  • the read identification step (S320) may be displayed in a gradient of a black and white or a specific color, that is, a step contrast of black and white or a color, as shown in the example of FIG. 3 according to the magnitude (change value) of the pixel difference value.
  • the color is displayed in a different color (for example, yellow, blue, red), preferably in a multicolored color including a step contrast. Accordingly, even if the image has a change in the fine pixel difference value and is difficult to visually identify, the lesion state or position can be clearly read through the highlighting according to the pixel difference value.
  • the readout display step S300 may further include an enlargement execution step of enlarging a specific reconstructed image or enlarging by specifying a range of a specific area (lesion area, etc.).
  • this enlargement execution step (S330) the magnification of the specific restoration image may be executed by receiving a two-click command, and in the case of enlarging a specific portion, the range may be immediately expanded so that a specific region may be designated.
  • programmed At this time, in both cases it is made to be reduced / expanded through the scroll command.
  • the image comparison step (S210) basically describes the comparison of the entire image of the reference image (n) and the adjacent image (n-1, n + 1), but the image of a specific section or The cumulative image for each section may be extracted and compared.
  • the image comparing step S210 may be performed to partially compare the user's selection or a predetermined region of interest (ROI).
  • the reading processing system and reading processing method of the tomography image according to the present invention by extracting the image difference value from the series of tomography images taken by the tomography equipment to quickly and easily read the position of the patient lesion By processing, and setting the range of disregarding the extraction value, it is possible to reduce the read processing data and storage capacity of the tomography image and increase the read processing speed to improve the overall read processing efficiency of the tomography image.
  • the present invention is to minimize the data capacity of the tomography image to reduce the processing data and storage capacity of the tomography image, and to quickly execute the restoration of the tomography image to increase the processing speed to increase the overall tomography image data Processing efficiency can be improved.

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Abstract

The purpose of the present invention is to provide a tomographic image reading system and a tomographic image reading method, the tomographic image reading system in which total processed data and storage capacity of a tomographic image are decreased, a lesion site of a patient is quickly and easily read by extracting an image differential value from a series of tomographic images, and read data and storage capacity of the tomographic image are decreased and reading speed is increased by setting a reading exemption range, thereby enhancing overall tomographic image reading efficiency. In order to attain said purpose, the present invention provides a tomographic image reading system for reading an image obtained by means of tomography, the system comprising: a tomographic image reception/storage unit for storing a tomographic image; a pixel differential image generation unit for extracting, from the tomographic image that is stored in the tomographic image reception/storage unit, a pixel differential image which has a pixel differential value with respect to a time-series image and generating same; and a reading display unit for emphasizing and displaying the pixel differential on a series of tomographic images being displayed on the basis of the pixel differential value of n images that has been received from the pixel differential image generation unit.

Description

단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법Tomography image reading processing system and tomography image reading processing method
본 발명은 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 단층촬영이미지의 전체 처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고, 일련의 단층촬영이미지로부터 영상 차이값을 추출하여 환자의 병변 위치를 신속하고 용이하게 판독할 수 있도록 처리하고, 판독 무시 범위를 설정하여 단층촬영이미지의 판독처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고 판독처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 판독처리 효율을 향상시킬 수 있는 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method, and more particularly, to reduce overall processing data and storage capacity of a tomography image, and extracting image difference values from a series of tomography images. The patient's lesion location can be read quickly and easily, and the reading ignore range can be set to reduce the readout data and storage capacity of the tomography image and increase the readout speed to improve the overall readout efficiency of the tomography image. A tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method that can be improved.
잘 알려진 바와 같이, 단층촬영이라 함은 인체의 한 단면만을 촬영하는 X선 검사법을 말하는 것으로, 한 방향만의 단순촬영으로는 잘 알 수 없는 미세한 병변(病變)에 대한 정밀검사로서 실시할 수 있는 것이다.As is well known, tomography refers to an X-ray examination of only one section of the human body, which can be performed as a detailed examination of microscopic lesions that are unknown to simple imaging in one direction. will be.
단층촬영의 원리는 그 일 예로 촬영하려고 하는 단면 위에 축(軸)의 운동중심을 놓은 다음, 관구(管球)와 필름을 각각 축의 반대쪽에 놓고 원 운동시키면서 촬영하는 것으로, 그 단면만의 상(像)이 뚜렷하게 촬영되고 면 이외의 것은 모두 흐릿하게 되어 버린다. 이렇게 해서 1~2cm 간격으로 단층촬영하면 미세한 병변을 알 수 있다. 그리고 전후나 좌우의 종단면, 또는 횡단면의 촬영도 가능해질 수 있다.The principle of tomography is to place the center of motion of the axis on the section to be photographed as an example, and then take pictures with the tube and the film on the opposite side of the axis. I) is taken clearly and everything except the surface becomes blurry. In this way, tomography at intervals of 1-2 cm reveals fine lesions. In addition, it is possible to take photographs of the front and rear, left and right longitudinal sections or the cross section.
CT 영상 시스템에서, 피검사체(object)에 대한 복수의 x-레이 방사선 촬영 뷰들(radiographic views)이 투사 데이터 세트들을 생성한다. 투사 데이터의 각각의 라인은 피검사체의 평면 또는 슬라이스 내의 내부 구조들의 밀도 값들의 적분(integration)을 나타낸다. 복수의 투사 데이터 세트들로부터, CT 영상 시스템(imaging system)은 피검사체의 내부 구조들에 대한 2차원 단면 영상들 및 3차원 영상들을 생성한다.In a CT imaging system, a plurality of x-ray radiographic views of an object produce projection data sets. Each line of projection data represents an integration of density values of internal structures in the plane or slice of the subject. From the plurality of projection data sets, a CT imaging system generates two-dimensional cross-sectional images and three-dimensional images of the internal structures of the object under test.
상기 영상들은 투사 데이터 세트들에 대한 잘 알려진 영상 복원(reconstruction) 알고리즘들을 통해 얻어진다. 복수의 투사 데이터 세트들로부터 단면 영상들 또는 3차원 영상들을 복원하는 이러한 기법들은 일반적으로 "단층촬영(tomography)"이라 지칭된다. 도 1은 단층촬영을 통해 얻어진 단층촬영 이미지를 나타낸 것이다.The images are obtained through well known image reconstruction algorithms on projection data sets. Such techniques for reconstructing cross-sectional images or three-dimensional images from a plurality of projection data sets are commonly referred to as "tomography". 1 shows a tomography image obtained through tomography.
최근 CT/MR 등의 영상의료기기는 연속적인 위치의 좁은 간극(예를 들면, 수mm)마다 단층촬영 이미지를 촬영할 수 있게 발달해 있다. 이 간극을 작게 할수록 획득되는 단층촬영 이미지의 개수 및 용량은 증가하게 된다.In recent years, imaging medical devices such as CT / MR have been developed to take a tomography image every narrow gap (for example, several mm) of continuous positions. As the gap is made smaller, the number and capacity of the acquired tomography images increase.
예를 들면, 10mm 간극으로 10cm구간을 촬영할 경우, 10장의 단층촬영 이미지가 발생되며, 0.5mm간극으로 25cm 구간을 촬영할 경우에는 50장의 단층촬영 이미지가 발생된다.For example, when a 10 cm section is photographed with a 10 mm gap, 10 tomographic images are generated. When a 25 cm section is photographed with a 0.5 mm gap, 50 tomographic images are generated.
통상 CT/MR 촬영은 간극이 작아지고 단면의 해상도는 높아지고 촬영구간은 증가시키며, 단위 화소가 표시할 수 있는 분해능을 높여 촬영하게 된다. 즉, 처리 및 전송해야 하는 용량과 개수가 증가되며, 이는 처리 및 전송해야 하는 용량과 개수가 증가되어 영상 판독자가 식별해야 하는 화소 정보가 기하급수적으로 증가하는 것을 의미한다.In general, CT / MR imaging results in a smaller gap, a higher resolution in a cross section, an imaging section, and a higher resolution that a unit pixel can display. That is, the capacity and the number to be processed and transmitted are increased, which means that the pixel information to be identified by the image reader increases exponentially due to the increase in the capacity and the number to be processed and transmitted.
예를 들어, 판독 정확성을 위해 분해능을 높이기 위하여 분해능이 8bit로 구현되는 255단계의 화소값 구간을 16bit로 구현하는 65536단계의 화소값 구간으로 확장할 경우, 판독 정밀도는 높아지지만 인접 화소 및 인접 단층촬영이미지의 동일 위치의 화소값의 미세한 변화는 육안으로 식별하기 어려움이 따르는 문제점이 있다.For example, if the pixel value section of 255 steps with 8 bits resolution is extended to 65536 pixel value sections with 16 bits to improve the resolution for reading accuracy, the reading accuracy is higher but adjacent pixels and adjacent tomography are increased. The minute change of the pixel value of the same position of the photographed image has a problem that it is difficult to visually identify.
또한, 단층촬영 의료기기에서 판독 정밀도를 높이기 위하여 화소값 구간을 확장할 경우, 이에 따른 데이터 판독 데이터의 전달 및 데이터 저장에 대한 부담을 야기한다. 데이터 전달 대역폭에서의 제약은 단층촬영되는 피검사체 영상의 복원 및 디스플레이를 위한 투사 데이터의 사용 가능성을 지연시킨다.In addition, when the pixel value section is extended in order to increase the reading accuracy in the tomography medical device, the burden on the transmission and data storage of the data read data is caused. Constraints in the data transfer bandwidth delay the availability of projection data for the restoration and display of the tomographed subject image.
다시 말해서, 종래 단층촬영이미지 판독처리에 있어서, 최근 단위 이미지의 해상도가 증가하고, 픽셀값 표현 구간이 증가하며, 단위 이미지의 두께(구간)를 줄이면서 구간 내 이미지의 생성 개수가 증가하는 추세로 인해 저장, 처리, 전송, 판독표시해야 하는 영상의 용량이 급격히 늘어나 이에 따른 데이터 저장 부담이 커져 처리 효율성이 떨어지는 문제점이 있다.In other words, in the conventional tomography image reading processing, the resolution of the recent unit image increases, the pixel value expressing section increases, and the number of generated images in the section increases while reducing the thickness (section) of the unit image. As a result, the capacity of the image to be stored, processed, transmitted, and read-marked rapidly increases, thereby increasing the burden of data storage, thereby reducing processing efficiency.
따라서, 본 발명은 상기한 종래의 문제점들을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 단층촬영이미지의 전체 처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고, 일련의 단층촬영이미지로부터 영상 차이값을 추출하여 환자의 병변 위치를 신속하고 용이하게 판독할 수 있도록 처리하고, 추출값 무시 범위를 설정하여 단층촬영이미지의 판독처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고 판독처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 판독처리 효율을 향상시킬 수 있는 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems, and reduces the overall processing data and storage capacity of the tomography image, and extracts the image difference value from the series of tomography images to quickly determine the position of the patient's lesion. To reduce the readout data and storage capacity of the tomography image and increase the readout speed to increase the readout efficiency of the tomography image. An object thereof is to provide a photographed image reading processing system and a tomographic image reading processing method.
또한, 본 발명은 컴퓨터 단층(CT)촬영 또는 자기공명(MR)촬영을 통해 얻어진 단층촬영이미지의 데이터 용량을 최소화하여 단층촬영 이미지의 처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고, 단층촬영 이미지의 복원도 신속하게 실행할 수 있도록 하여 처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있는 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, the present invention minimizes the data volume of tomography images obtained through computed tomography (CT) imaging or magnetic resonance (MR) imaging to reduce processing data and storage capacity of tomography images, and to quickly recover tomography images. Another object of the present invention is to provide a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method which can improve the data processing efficiency of an overall tomography image by increasing the processing speed by performing the same.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기한 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 단층촬영을 통해 얻어진 이미지를 판독처리하기 위한 시스템으로서, 단층촬영이미지를 저장하는 단층촬영이미지 수신/저장부; 상기 단층촬영이미지 수신/저장부에 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성부; 및 상기 화소차이 이미지 생성부로부터 전송받은 n개의 이미지의 화소 차이에 따른 값에 근거하여 디스플레이되는 일련의 단층촬영이미지에 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시부;를 포함하는 단층촬영이미지 판독처리 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention for achieving the above objects and other features, a system for reading out an image obtained through tomography, comprising: a tomography image receiving / storing unit for storing a tomography image; A pixel difference image generation unit configured to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomographic image stored in the tomography image receiving / storing unit; And a readout display unit for highlighting pixel differences in a series of tomography images displayed based on values according to pixel differences of n images received from the pixel difference image generator. do.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 화소차이 이미지 처리부는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보를 포함하는 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하는 이미지 비교부; 상기 이미지 비교부에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하는 화소 차이값 추출부; 및 상기 화소 차이값 추출부에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 차이 이미지 생성부를 포함하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the pixel difference image processing unit selects a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and pixel information of the image. An image comparison unit for comparing; A pixel difference value extracting unit configured to sequentially extract pixel differences between the reference image and the adjacent image compared by the image comparing unit; And a difference image generating unit generating a difference image based on the pixel difference extracted by the pixel difference value extracting unit.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 이미지 비교부는 n번째의 기준 이미지와 n+1번째의 인접 이미지에 대하여 비교하고, 상기 화소 차이값 추출부는 상기 이미지 비교부에서 비교되는 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the image comparison unit compares the n-th reference image and the n + 1 th adjacent image, and the pixel difference value extraction unit compares the pixel difference value with respect to the comparison image compared in the image comparison unit. And extract the pixel difference value based on the generated pixel difference value, and the difference image generation unit generates a difference image according to the pixel value.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 이미지 비교부는 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지를 추출하여 비교하고, 상기 화소 차이값 추출부는 상기 이미지 비교부에서 비교되는 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the image comparison unit extracts and compares the image of a specific section or a cumulative image for each specific section, and the pixel difference value extracting unit accumulates the specific section of the image or the specific section compared in the image comparison section The pixel difference value is generated for the image, and the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generating unit is preferably configured to generate a difference image according to the pixel value.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 이미지 비교부는 지정 선택되거나 미리 설정된 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하고, 상기 화소 차이값 추출부는 상기 특정 영역의 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the image comparison unit partially compares a designated or preselected region of interest (ROI), and the pixel difference value extracting unit generates a pixel difference value for the image of the specific region. The pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is configured to generate a difference image according to the pixel value.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 화소 차이값 추출부는 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지와 인접 이미지의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소 차이에 따른 값을 갖는 차이 이미지를 생성하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the pixel difference value extracting unit sets a position coordinate for each pixel, extracts a pixel difference value by comparing a pixel of a reference image and an adjacent image at the set position coordinates, and the difference image generating unit extracts a pixel difference. It is desirable to create a difference image with a value according to.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대한 최초 좌표값을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 상기 최초 좌표값에서 기산하여 좌표값을 부여하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, when there are a plurality of position coordinates at which the pixel difference occurs, an initial coordinate value of the position coordinate at which the first pixel difference occurs is provided from a reference coordinate, and then to a position coordinate at which the pixel difference occurs. For example, the coordinate value is preferably calculated based on the initial coordinate value.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 화소차이 이미지 처리부는 상기 화소 차이값 추출부에서 추출된 값의 범위가 기설정 범위 내인 경우 추출된 값을 무시하는 추출값 무시범위 설정부를 더 포함하는 것이 바람직하다.In an aspect of the present disclosure, the pixel difference image processing unit may further include an extraction value ignore range setting unit that ignores the extracted value when the range of the value extracted by the pixel difference value extracting unit is within a preset range. .
본 발명의 일 관점에 있어서, n개의 단층촬영이미지와 상기 화소차이 이미지 처리부에서 생성된 n-1개의 차이 이미지의 데이터를 압축 저장하는 압축/저장부를 더 포함하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, it is preferable to further include a compression / storing unit for compressing and storing data of n tomography images and n-1 difference images generated by the pixel difference image processing unit.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 판독표시부는 기준 이미지와 이 기준 이미지에 대한 n-1개의 차이 이미지를 전송받고, 기준 이미지와 n-1개의 차이 이미지를 순차적으로 연계 통합시켜 n개의 단층촬영이미지를 복원하도록 구성되는 복원부; 및 상기 화소차이 이미지 처리부에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시하는 판독 식별부를 포함하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the readout display unit receives n-1 difference images of the reference image and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images of the n tomography images. A restoration unit configured to restore the; And a read identification unit for highlighting the series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted by the pixel difference image processing unit.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 판독 식별부는 화소 차이값의 크기에 따라 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 또는 색도를 달리하는 칼라로 강조 표시하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, it is preferable that the read identification part highlights a black-and-white color or a gradient of a specific color or a color having a different chromaticity according to the size of the pixel difference value.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 판독표시부는 특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위의 범위를 지정하여 확대하기 위한 확대 실행부를 더 포함하는 것이 바람직하다.In one aspect of the present invention, the readout display portion may further include an enlargement execution unit for enlarging a specific reconstructed image or designating and enlarging a specific region.
본 발명의 다른 관점에 따르면, 단층촬영을 통해 얻어진 이미지를 판독처리하기 위한 방법으로서, 단층촬영되어 전송되는 n개의 단층촬영이미지를 수신하고, 수신된 단층촬영이미지를 저장하는 단층촬영이미지 저장 단계; 상기 단층촬영이미지 저장 단계에서 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성 단계; 및 상기 화소차이 이미지 생성 단계에서 전송받은 n개의 이미지에 대한 화소 차이에 따른 값에 근거하여 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시 단계;를 포함하는 단층촬영이미지 판독처리 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for reading out an image obtained through tomography, comprising: receiving tomography images transmitted by tomography and storing the tomography images and storing the tomography images; A pixel difference image generation step of processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the tomography image storing step; And a readout display step of highlighting the pixel difference based on a value according to the pixel difference for the n images received in the pixel difference image generation step.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 단층촬영이미지 저장 단계는 단층 촬영을 통해 얻어진 n개의 단층촬영이미지를 전송받아 이미지 파일 형태로 저장하고, 상기 화소차이 이미지 처리 단계는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보를 포함하는 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하는 이미지 비교하고; 상기 이미지 비교에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하며; 상기 화소 차이값 추출에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 것을 포함하는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the tomography image storing step receives n tomography images obtained through tomography and stores them in an image file format, and the pixel difference image processing step includes image segmentation values, image numbers, and images. An image comparison comparing the reference image and the adjacent image with respect to the time series image based on the meta information of the image including the configuration information and the pixel information of the image; Sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared in the image comparison; It is preferable to include generating a difference image based on the pixel difference extracted in the pixel difference value extraction.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 이미지 비교는 n번째의 기준 이미지와 n+1번째의 인접 이미지에 대하여 비교하고, 상기 화소 차이값 추출은 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성은 화소값에 따른 차이 이미지만을 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the invention, the image comparison is compared with respect to the n-th reference image and the n + 1-th adjacent image, the pixel difference value extraction generates a pixel difference value for the comparison image, the generated pixel The pixel difference value is extracted based on the difference value, and the difference image generation is preferably performed to generate only the difference image according to the pixel value.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 이미지 비교는 특정 구간의 기준 이미지와 인접 이미지 또는 특정 구간별 기준 이미지와 인접 이미지의 누적 이미지를 추출하여 비교하고, 상기 화소 차이값 추출은 상기 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the image comparison extracts and compares a reference image of a specific section and a neighboring image or a cumulative image of a reference image and a neighboring image of a specific section, and extracting the pixel difference value is a pixel with respect to the comparison image. The difference value is generated, and the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is preferably configured to generate a difference image according to the pixel value.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 이미지 비교는 지정 선택되거나 미리 설정된 기준 이미지와 인접 이미지의 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하고, 상기 화소 차이값 추출은 상기 특정 영역의 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the image comparison partially compares a designated reference or predetermined reference image with a region of interest (ROI) of an adjacent image, and the pixel difference value extraction is performed on the image of the specific region. Preferably, the pixel difference value is generated, the pixel difference value is extracted based on the generated pixel difference value, and the difference image generator is configured to generate the difference image according to the pixel value.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 화소 차이값 추출은 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지와 인접 이미지의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출하고, 상기 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대한 최초 좌표값을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 상기 최초 좌표값에서 기산하여 좌표값을 부여하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the pixel difference value extraction is to set the position coordinates for each pixel, extract the pixel difference value by comparing the pixel of the reference image and the adjacent image at the set position coordinates, the position where the pixel difference occurs In the case where there are a plurality of coordinates, an initial coordinate value for a position coordinate where an initial pixel difference occurs from a reference coordinate is given, and a coordinate value is calculated based on the initial coordinate value for a position coordinate after which a pixel difference occurs. desirable.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 수신된 n개의 단층촬영이미지의 데이터와 상기 화소차이 생성 단계에서 생성된 n-1개의 화소차이 이미지의 데이터를 압축 저장하는 압축/저장 단계를 더 포함하고, 상기 화소차이 이미지는 상기 좌표에 대한 값과 상기 화소 차이값에 할당된 데이터 크기를 갖도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the method further comprises a compression / storing step of compressing and storing the data of the received n tomography images and the data of n-1 pixel difference images generated in the pixel difference generating step, wherein the pixel The difference image is preferably made to have a value for the coordinate and a data size assigned to the pixel difference value.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 화소차이 이미지 처리 단계는 상기 화소 차이값 추출 단계에서 추출된 화소 차이값의 범위가 기설정된 범위 내인 경우 추출된 화소 차이값을 제외하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the pixel difference image processing step may be configured to exclude the extracted pixel difference value when the range of the pixel difference value extracted in the pixel difference value extraction step is within a preset range.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 판독표시 단계는 기준 이미지와 이 기준 이미지에 대한 n-1개의 차이 영상을 전송받고, 기준 이미지와 n-1개의 차이 이미지를 순차적으로 연계 통합시켜 n개의 단층촬영이미지를 복원하는 복원 단계; 및 상기 화소차이 이미지 처리 단계에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시하는 판독 식별 단계를 포함하는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the readout display step receives n-1 difference images of the reference image and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images to n tomography images. Restoring the image; And a read identification step of highlighting the series of n-I tomographic images restored based on the pixel difference value extracted in the pixel difference image processing step.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 판독 식별 단계는 화소 차이값의 크기에 따라 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 또는 색도를 달리하는 칼라로 강조 표시하는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the read-identifying step is preferably highlighted in black and white or in a gradient of a specific color, or in a color having a different chromaticity according to the magnitude of the pixel difference value.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 판독표시 단계는 특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위의 범위를 지정하여 확대하도록 이루어지는 것을 포함하는 것이 바람직하다.In another aspect of the present invention, the read-out step preferably includes enlarging a specific reconstructed image or enlarging a specific region.
본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법은, 단층촬영장비에서 촬영된 일련의 단층촬영이미지로부터 영상 차이값을 추출하여 환자의 병변 위치를 신속하고 용이하게 판독할 수 있도록 처리하고, 추출값 무시범위를 설정하여 단층촬영이미지의 판독처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고 판독처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 판독처리 효율을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.Tomography image reading processing system and tomography image reading processing method according to the present invention, by extracting the image difference value from a series of tomography images taken by the tomography equipment to quickly and easily read the position of the patient lesion By processing, and setting the range of disregarding the extraction value, it is possible to reduce the read processing data and storage capacity of the tomography image and to increase the read processing speed to improve the overall read processing efficiency of the tomography image.
또한, 본 발명은 단층촬영이미지의 데이터 용량을 최소화하여 단층촬영 이미지의 처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고, 단층촬영 이미지의 복원도 신속하게 실행할 수 있도록 하여 처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention is to minimize the data capacity of the tomography image to reduce the processing data and storage capacity of the tomography image, and to quickly execute the restoration of the tomography image to increase the processing speed to increase the overall tomography image data There is an effect that can improve the processing efficiency.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 단층촬영을 통해 얻어진 단층촬영 이미지를 나타낸 도면이다.1 is a view showing a tomography image obtained through tomography.
도 2는 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.2 is a block diagram schematically showing the configuration of a tomography image reading processing system according to the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템에 의한 판독식별 방법의 예시를 도시한 예시도다.3 is an exemplary view showing an example of a read identification method by a tomography image reading processing system according to the present invention.
도 4는 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템에 의한 처리 과정의 개요를 개략적으로 도시한 설명도이다.4 is an explanatory diagram schematically showing an outline of a processing procedure by the tomography image reading processing system according to the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 전체 처리 과정을 도시한 개념도이다.5 is a conceptual diagram illustrating an entire process of tomography images according to the present invention.
도 6은 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 판독처리 방법을 도시한 플로차트이다.6 is a flowchart showing a reading processing method of a tomography image according to the present invention.
도 7은 본 발명에 따른 단층촬영 이미지 데이터 처리 방법에 있어서 화소차이 이미지 생성 단계에서 이용되는 예시 인자(factor)로서, (a)는 색표시와 화소값/비트를 나타낸 예시이고, (b)는 픽셀별 위치 좌표를 나타낸 예시이다.7 is an example factor used in the pixel difference image generation step in the tomography image data processing method according to the present invention, (a) is an example showing a color display and pixel values / bits, (b) is Here is an example showing the position coordinates for each pixel.
도 8은 본 발명에 따른 단층촬영 이미지 데이터 처리 방법에서 화소차이 이미지 생성 단계에서 실행되는 화소차이 이미지의 추출 과정을 예시 설명하는 설명도이다.FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of extracting a pixel difference image that is executed in a pixel difference image generation step in the tomography image data processing method according to the present invention.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다. Further objects, features and advantages of the present invention can be more clearly understood from the following detailed description and the accompanying drawings.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Prior to the detailed description of the present invention, the present invention may be variously modified and may have various embodiments, and the examples described below and illustrated in the drawings are intended to limit the present invention to specific embodiments. It is to be understood that the present invention includes all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that other components may be present in between. Should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in between.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. As used herein, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described on the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.
또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다.In addition, the terms "... unit", "... unit", "... module", etc. described in the specification may mean a unit for processing at least one function or operation.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components regardless of reference numerals will be given the same reference numerals and duplicate description thereof will be omitted. In the following description of the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템 및 단층촬영이미지 판독처리 방법에 대하여 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 아래에서 설명된 단층촬영 이미지 데이터 처리 시스템 및 단층촬영 이미지 데이터 처리 방법에 있어서 아래에서 설명되는 각 구성요소와 이의 동작을 실행할 수 있는 소프트웨어 및/또는 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터와 같은 하드웨어적 구성을 통해 구현될 수 있는 것임은 해당 기술분야의 당업자라면 충분히 이해할 수 있으므로 이에 대한 주체와 세부 설명은 생략한다.Hereinafter, a tomography image reading processing system and a tomography image reading processing method according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The tomography image data processing system and tomography image data processing method described below are implemented through a hardware configuration such as a computer including each component described below and software and / or software capable of performing the operations thereof. As will be understood by those skilled in the art, the subject and detailed description thereof will be omitted.
먼저, 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템을 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한다. 도 2는 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템에 의한 판독식별 방법의 예시를 도시한 예시도이고, 도 4는 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 시스템에 의한 처리 과정의 개요를 개략적으로 도시한 설명도이며, 도 5는 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 전체 처리 과정을 도시한 개념도이다.First, the tomography image reading processing system according to the present invention will be described with reference to FIGS. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of a tomography image reading processing system according to the present invention, and FIG. 3 is an exemplary view showing an example of a reading identification method by a tomography image reading processing system according to the present invention. 4 is an explanatory diagram schematically showing a process of the processing by the tomography image reading processing system according to the present invention, and FIG. 5 is a conceptual diagram showing the entire processing process of the tomography image according to the present invention.
본 발명에 따른 단층촬영이미지의 판독처리 시스템은, 도 2 내지 도 4에 도시된 바와 같이, 단층촬영되어 전송되는 n개의 단층촬영이미지(영상)를 수신하고, 수신된 단층촬영이미지(영상)를 저장하는 단층촬영이미지(영상) 수신/저장부(100); 상기 수신/저장부(100)에 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성부(200); 및 상기 화소차이 이미지 생성부(200)로부터 전송받은 n개의 이미지의 화소 차이에 따른 값에 근거하여 모니터와 같은 디스플레이에 표시되는 일련의 단층촬영이미지에 대하여 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시부(300)를 포함한다.In the tomography image reading processing system according to the present invention, as shown in FIGS. 2 to 4, n tomography images (images) transmitted by tomography are received, and the received tomography images (images) are received. Tomography image (image) receiving / storing unit 100 for storing; A pixel difference image generating unit (200) for processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the receiving / storage unit (100); And a readout display unit 300 for highlighting a pixel difference with respect to a series of tomography images displayed on a display such as a monitor based on a value according to the pixel difference of n images received from the pixel difference image generator 200. It includes.
상기 수신/저장부(100)는 CT촬영 또는 MR촬영 등의 단층 촬영을 통해 얻어진 n개(n은 자연수)의 단층촬영이미지(영상)를 전송받아 수신하고, 수신된 단층촬영이미지(수신 파일)를 파일 형태(이미지 파일 형태)로 저장소(110)(도 5 참조)에 저장한다. The reception / storage unit 100 receives and receives n tomography images (images) obtained through tomography such as CT or MR imaging, and receives the received tomography images (receive files). Is stored in the storage 110 (see FIG. 5) in the form of a file (image file).
상기 화소차이 이미지 처리부(200)는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보 등을 포함한 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하는 이미지 비교부(210); 상기 이미지 비교부(210)에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하는 화소 차이값 추출부(220); 및 상기 화소 차이값 추출부(220)에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 차이 이미지 생성부(230)를 포함한다.The pixel difference image processor 200 compares a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and the like, and pixel information of the image. 210; A pixel difference value extracting unit 220 for sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared by the image comparing unit 210; And a difference image generator 230 generating a difference image based on the pixel difference extracted by the pixel difference value extractor 220.
구체적으로, 상기 화소차이 이미지 처리부(200)의 이미지 비교부(210)는 예를 들면, n번째의 영상번호(기준 영상번호)에 대한 기준 영상(기준 이미지)과 n+1번째(또는 n-1번째)의 영상번호(인접 이미지)에 대하여 비교하고, 상기 화소 차이값 추출부(220)는 상기 이미지 비교부(210)에서 비교되는 비교 영상에 대하여 화소 차이값을 생성하여 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부(230)는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어진다.Specifically, the image comparison unit 210 of the pixel difference image processing unit 200 may be, for example, a reference image (reference image) with respect to the nth image number (reference image number) and n + 1th (or n−). A pixel difference value generated by comparing the first image number (adjacent image) and generating the pixel difference value with respect to the comparison image compared by the image comparison unit 210. The pixel difference value is extracted based on the difference, and the difference image generator 230 is configured to generate a difference image according to the pixel value.
상기 화소 차이값 추출부(220)에서 화소 차이 추출은 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지(기준 영상 또는 기준 이미지)와 비교 이미지(비교 영상 또는 인접 이미지)의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부(230)는 화소 차이값에만 따른 차이 이미지(차이 영상)를 생성한다.In the pixel difference value extracting unit 220, pixel difference extraction is performed by setting a position coordinate for each pixel, and comparing pixels of a reference image (reference image or reference image) and a comparison image (comparative image or adjacent image) at the set position coordinates. The pixel difference value is extracted, and the difference image generator 230 generates a difference image (difference image) based only on the pixel difference value.
여기에서, 상기 화소 차이값 추출부(200)에서의 화소 차이값의 추출은 일 예로 1차 추출된 화소 차이값들의 최대값을 2차 추출하여 데이터 저장 단위를 산정하여 추출할 수 있으며, 다른 예로, 화소 차이값의 추출은 화소 차이가 발생하는 해당 위치 좌표와, 이 해당 위치 좌표에서 백색, 회색, 흑색에 대하여 부여된 최소값, 중간값 및 최대값(예를 들면, 비트 단위) 간의 차이값만을 추출할 수 있다.Here, the pixel difference value extraction unit 200 extracts the pixel difference value as an example. The maximum value of the first extracted pixel difference values may be secondly extracted to calculate and extract a data storage unit. The extraction of the pixel difference value is only a difference value between the corresponding position coordinate where the pixel difference occurs and the minimum, median, and maximum values (for example, in units of bits) given for white, gray, and black in the corresponding position coordinate. Can be extracted.
여기에서, 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 색인 좌표(순번 좌표)에 대한 값(순번 좌표값)을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 순번 좌표값에서 기산하여 순번 좌표값을 부여하게 된다. 이에 대한 예시는 아래 단층촬영이미지 판독처리 방법에서 상세히 설명한다.Here, when there are a plurality of position coordinates at which the pixel difference occurs, a value (sequence coordinate value) for the index coordinate (order coordinate value) is given to the position coordinate at which the first pixel difference occurs from the reference coordinate, and then the pixel difference occurs. For the position coordinates to be calculated, the sequence coordinate values are calculated based on the sequence coordinate values. An example of this is described in detail in the tomography image reading processing method below.
한편, 상기한 내용에서, 상기 화소차이 이미지 처리부(200)의 이미지 비교부(210)는 기본적으로 기준이미지(n)와 인접 이미지(n-1, n+1)의 이미지 전체를 비교하는 것을 설명하고 있지만, 상기 화소차이 이미지 처리부(200)의 이미지 비교부(210)는, 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지를 추출하여 비교하도록 이루어질 수 있다. 또한, 상기 화소차이 이미지 처리부(200)의 이미지 비교부(210)는 사용자의 선택 또는 미리 설정된 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하도록 이루어질 수 있다.Meanwhile, in the above description, the image comparison unit 210 of the pixel difference image processor 200 basically compares the entire image of the reference image n with the adjacent images n-1 and n + 1. However, the image comparison unit 210 of the pixel difference image processing unit 200 may be configured to extract and compare an image of a specific section or a cumulative image for each specific section. In addition, the image comparison unit 210 of the pixel difference image processor 200 may be configured to partially compare a user's selection or a predetermined region of interest (ROI).
이에 따라, 상기 화소 차이값 추출부(220)는 상기 이미지 비교부(210)에서 비교되는 특정 구간의 이미지, 특정 구간별 누적 이미지 또는 특정 영역에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며, 상기 차이 이미지 생성부(230)는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어진다.Accordingly, the pixel difference value extractor 220 generates a pixel difference value for an image of a specific section, a cumulative image for each specific section, or a specific region compared by the image comparator 210, and generates the pixel difference value. The pixel difference value is extracted based on the difference, and the difference image generator 230 is configured to generate a difference image according to the pixel value.
또한, 본 발명에서 상기 화소차이 이미지 처리부(200)는 상기 화소 차이값 추출부(220)에서 추출된 값(추출 화소 차이값)의 범위가 사용자가 설정한 기설정 범위 내인 경우 추출된 값을 무시하는(추출된 값을 제외하는) 추출값 무시범위 설정부(240)를 더 포함한다.In addition, in the present invention, the pixel difference image processing unit 200 ignores the extracted value when the range of the value (extraction pixel difference value) extracted by the pixel difference value extraction unit 220 is within a preset range set by the user. The method further includes an extraction value ignore range setting unit 240 (except the extracted value).
예를 들면, 상기 추출값 무시범위 설정부(240)는 차이값이 0~±20 내외인 경우 차이값을 추출하지 않고 이에 따라 후술하는 강조 표시 과정에서 강조 표시에서 제외되며, ±30 이내의 경우에는 차이값을 추출하여 후술하는 강조 표시 과정에서 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트나, 색도가 다른 색깔들로 강조 표시할 수 있다. 이에 따라 본 발명은 추출값 무시범위 설정부(240)를 통해 아주 미세한 화소 차이는 육안으로 식별이 불가능하므로 이를 무시(제외)하고, 이에 따라 데이터 처리 용량을 감소시키고 처리 속도는 향상시키며, 이와 연계되는 강조 표시의 처리 효율성을 증대시킬 수 있다.For example, the extracted value ignore range setting unit 240 does not extract the difference value when the difference value is about 0 to ± 20, and thus is excluded from the highlight display in the highlighting process to be described later, and within ± 30 In the highlighting process described later, the difference value may be highlighted in black and white or a specific color gradient or different colors. Accordingly, the present invention ignores (excludes) very small pixel differences through the extraction value ignore range setting unit 240 because it is impossible to visually identify them, thereby reducing data processing capacity and improving processing speed. Can increase the processing efficiency of the highlighted display.
또한, 본 발명은 상기 수신 이미지의 데이터(파일)를 압축 저장하며, 상기 화소차이 이미지 처리부(200)(차이 이미지 생성부(230))에서 생성된 차이 이미지의 데이터(파일)를 압축 저장하는 압축/저장부(400)를 더 포함한다.The present invention also compresses and stores the data (file) of the received image, and compresses and stores the data (file) of the difference image generated by the pixel difference image processing unit 200 (difference image generator 230). / Storage unit 400 further includes.
상기 압축/저장부(400)는 수신된 n개의 단층촬영이미지의 데이터와 상기 화소차이 이미지 처리부(200)에서 생성된 n-1개의 차이 이미지(이미지 파일)의 데이터를 압축 저장한다.The compression / storage unit 400 compresses and stores the data of the received n tomography images and the data of n-1 difference images (image files) generated by the pixel difference image processing unit 200.
계속해서, 상기 판독표시부(300)는 기준 영상(기준 이미지)과 이 기준 영상에 대한 n-1개의 차이 영상을 전송받고, 기준 영상과 n-1개의 차이 영상을 순차적으로 연계 통합시킴으로써 n개의 단층촬영이미지를 복원하도록 구성되는 복원부(310); 및 상기 화소차이 이미지 처리부(200)(화소 차이값 추출부(220))에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시하여 디스플레이에 표시(예를 들면, 매트릭스(matrix) 형태로 출력 표시)하는 판독 식별부(320)를 포함한다.Subsequently, the readout display unit 300 receives n-1 difference images of the reference image (reference image) and the reference image, and sequentially connects and integrates the reference image and n-1 difference images of the n tomography layers. A restoration unit 310 configured to restore the captured image; And highlighting a series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted by the pixel difference image processing unit 200 (pixel difference value extracting unit 220) and displaying them on a display (for example, And a read identification unit 320 for displaying the output in a matrix form.
여기에서, 상기 판독 식별부(320)는 화소 차이값의 크기(변화값)에 따라 도 3의 예시에 나타낸 바와 같이 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 즉 흑백 또는 칼라의 단계별 명암으로 표시하거나, 색도를 달리하는 칼라(예를 들면, 노란색, 파란색, 빨간색)로 표시, 바람직하게는 단계별 명암을 포함하여 표시하도록 한다. 이에 따라 미세 화소 차이값의 변화를 갖게 되어 육안으로 쉽게 식별이 어려운 이미지에 대해서도 화소 차이값에 따른 강조 표시를 통하여 병변 상태나 위치를 명확하게 판독할 수 있게 된다.Here, the read identification unit 320 may be displayed in a gradient of a black and white or a specific color, that is, a step contrast of black and white or color, as shown in the example of FIG. 3 according to the magnitude (change value) of the pixel difference value. In this case, the color is displayed in different colors (for example, yellow, blue, and red), preferably including step-by-step contrast. Accordingly, even if the image has a change in the fine pixel difference value and is difficult to visually identify, the lesion state or position can be clearly read through the highlighting according to the pixel difference value.
또한, 상기 판독표시부(300)는 특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위(병변 부위 등)의 범위를 지정하여 확대할 수 있는 확대 실행부(330)를 더 포함한다. 상기 확대 실행부(330)가 특정 복원 이미지를 확대하는 경우 2클릭 명령을 받아 실행될 수 있고, 특정 부위를 확대하고자 하는 경우 특정 부위의 범위를 지정하는 경우 바로 해당 범위가 확대되도록 실행될 수 있다. 이때, 두 경우 모두에서 스크롤 명령의 통해 축소/확장될 수 있도록 이루어진다.In addition, the readout display unit 300 further includes a magnification executing unit 330 that can enlarge a specific reconstructed image or enlarge a specific region (such as a lesion region) by designating a range. When the magnification execution unit 330 enlarges a specific restored image, the magnification execution unit 330 may be executed by receiving a 2 click command. At this time, in both cases it is made to be reduced / expanded through the scroll command.
다음으로, 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 판독처리 방법에 대하여 설명한다. 도 6은 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 판독처리 방법을 도시한 플로차트이다.Next, a reading processing method of a tomography image according to the present invention will be described with reference to FIG. 6 is a flowchart showing a reading processing method of a tomography image according to the present invention.
본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 방법은, 도 6에 도시된 바와 같이, 단층촬영되어 전송되는 n개의 단층촬영이미지(영상)를 수신하고, 수신된 단층촬영이미지(영상)를 저장하는 단층촬영이미지 저장 단계(S100); 상기 단층촬영이미지 저장 단계에서 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성 단계(S200); 및 상기 화소차이 이미지 생성 단계에서 전송받은 n개의 이미지에 대한 화소 차이에 따른 값에 근거하여 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시 단계(S300)를 포함한다.In the tomography image reading processing method according to the present invention, as shown in FIG. 6, tomography image receiving n tomography images (images) transmitted by tomography and storing the received tomography images (images) Image storage step (S100); A pixel difference image generation step (S200) of processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the tomography image storing step; And a read display step (S300) of highlighting the pixel difference based on the value according to the pixel difference for the n images received in the pixel difference image generation step.
상기 단층촬영이미지 저장 단계(S100)는 CT촬영 또는 MR촬영 등의 단층 촬영을 통해 얻어진 n개(n은 자연수)의 단층촬영이미지(영상)를 전송받아 수신하고, 수신된 단층촬영이미지(수신 파일)를 파일 형태(이미지 파일 형태)로 저장한다.The tomography image storing step (S100) receives and receives tomography images (images) obtained by tomography such as CT or MR imaging, and receives the tomography images (received files). ) As a file (image file).
상기 화소차이 이미지 처리 단계(S200)는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보 등을 포함한 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하는 이미지 비교 단계(S210); 상기 이미지 비교 단계에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하는 화소 차이값 추출 단계(S220); 및 상기 화소 차이값 추출 단계에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 차이 이미지 생성 단계(S230)를 포함한다.The pixel difference image processing step (S200) includes comparing a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image segmentation value, an image number, image composition information, and the like, and pixel information of the image. Step S210; A pixel difference value extraction step (S220) of sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared in the image comparison step; And a difference image generation step S230 of generating a difference image based on the pixel difference extracted in the pixel difference value extraction step.
상기 화소차이 이미지 처리 단계(S200)의 이미지 비교 단계(S210)는 예를 들면, n번째의 영상번호(기준 영상번호)에 대한 기준 영상(기준 이미지)과 n+1번째의 영상번호(인접 이미지)에 대하여 비교한다.The image comparison step S210 of the pixel difference image processing step S200 may include, for example, a reference image (reference image) for the nth image number (reference image number) and an n + 1th image number (adjacent image). ).
상기 화소 차이값 추출 단계(S220)는 비교되는 비교 영상에 대하여 화소 차이값을 생성하여 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값를 추출하며, 상기 차이 이미지 생성 단계(S230)는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어진다.The pixel difference value extracting step (S220) extracts a pixel difference value based on the pixel difference value generated by generating a pixel difference value with respect to the comparison image to be compared, and the difference image generating step (S230) It is made to generate an image.
즉, 상기 화소 차이값 추출 단계(S220)에서 화소 차이 추출은 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지(기준 영상 또는 기준 이미지)와 비교 이미지(비교 영상 또는 인접 이미지)의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출한다.That is, in the pixel difference value extraction step (S220), pixel difference extraction sets position coordinates for each pixel, and extracts pixels of the reference image (reference image or reference image) and the comparison image (comparative image or adjacent image) at the set position coordinates. By comparison, the pixel difference value is extracted.
상기 화소 차이값 추출 단계(S220)에 대한 구체적인 일 예를 도 7 및 도 8을 참조하여 설명한다. 도 7은 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 방법에 있어서 화소 차이값 추출에 이용되는 인자(factor)의 예로서, (a)는 색표시와 화소값/비트를 나타낸 것이고, (b)는 픽셀별 위치 좌표를 나타낸 것이다. 도 8은 본 발명에 따른 단층촬영이미지 판독처리 방법에서 화소차이 이미지 생성 단계에서 실행되는 화소차이 이미지의 추출 과정을 예시 설명하는 설명도이다.A specific example of the pixel difference value extraction step S220 will be described with reference to FIGS. 7 and 8. 7 is an example of a factor used for extracting pixel difference values in the tomography image reading processing method according to the present invention, where (a) shows color display and pixel values / bits, and (b) shows pixels. It shows the star position coordinate. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of extracting a pixel difference image executed in a pixel difference image generating step in the tomography image reading processing method according to the present invention.
아래의 도 7 및 도 8의 예시 설명에서는 8비트(bit)로 구현되는 255단계의 화소값 구간에 대하여 설명하며, 본 발명은 16비트(bit)로 구성되는 65536단계의 화소값 구간에 대해서도 동일하게 적용된다.In the following description of FIGS. 7 and 8, the pixel value section of step 255 implemented with 8 bits will be described. The present invention is the same for the pixel value section of step 65536 composed of 16 bits. Is applied.
상기 화소 차이값 추출 단계(S220)는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보 등을 포함한 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이를 추출하고, 이 화소 차이에 대한 값을 산출한다.The pixel difference value extracting step (S220) extracts a pixel difference with respect to the time series image based on the meta information of the image including the image segmentation value, the image number, the image composition information, and the like, and the pixel information of the image. Calculate the value of
구체적으로, 상기 화소 차이값 추출 단계(S220)는 예를 들면, n번째의 영상번호(기준 영상번호)에 대한 기준 영상(기준 이미지)과 n+1번째의 영상번호에 대한 비교 영상(인접 이미지)에 대하여 화소 차이값을 생성하며, 상기 차이 이미지 생성 단계(S230)는 상기 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이를 추출함으로써 차이 이미지를 생성하게 된다.Specifically, the pixel difference value extraction step (S220), for example, the reference image (reference image) for the n-th image number (reference image number) and the comparison image (neighbor image) for the n + 1st image number ) And generate a difference image by extracting the pixel difference based on the generated pixel difference value (S230).
여기에서, 상기 화소 차이값 추출과 화소 차이 이미지를 생성함에 있어서 화소 차이값의 추출은 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지 또는 기준 이미지(기준 영상)와 비교 이미지 또는 인접 이미지(비교 영상)의 화소를 비교하여 화소차이가 발생한 위치 좌표에서의 화소 차이값을 추출하며, 이 화소 차이값에만 따른 차이 이미지(차이 영상)를 생성하게 된다.Here, in the extraction of the pixel difference value and the generation of the pixel difference image, the extraction of the pixel difference value sets a position coordinate for each pixel, and the reference image or the reference image (reference image) and the comparison image or adjacent image ( A pixel difference value is extracted from the position coordinates at which the pixel difference occurs by comparing the pixels of the comparison image, and a difference image (difference image) is generated based only on the pixel difference value.
이때, 상기 화소 차이값의 추출은 화소 차이가 발생하는 해당 위치 좌표와, 이 해당 위치 좌표에서 백색, 회색, 흑색에 대하여 부여된 최소값, 중간값 및 최대값(예를 들면, 비트 단위) 간의 차이값만을 추출하게 된다.At this time, the extraction of the pixel difference value is the difference between the corresponding position coordinates at which the pixel difference occurs and the minimum, median and maximum values (for example, in units of bits) assigned to white, gray and black in the corresponding position coordinates. Only values will be extracted.
예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 8비트(bit) 화이트를 기준으로 기준 영상(이미지)과 비교 영상(이미지)을 비교할 때, 위치좌표(3,3) 또는 9번째 위치와 위치좌표(4,4) 또는 10번째에서 화소 차이가 발생하고, 이때 화소 차이는 각각 8비트 화이트의 값(0)을 기준으로 위치좌표 (3, 3)과 (4,4)에서는 각각 255와 128의 화소값 차이가 발생하게 되는 것이다.For example, as shown in FIG. 8, when comparing the reference image (image) and the comparison image (image) based on 8-bit white, the position coordinates (3, 3) or the 9th position and the position coordinates The pixel difference occurs at (4,4) or 10th, and the pixel difference is based on the value (0) of 8-bit white, respectively, in the position coordinates (3, 3) and (4, 4) of 255 and 128, respectively. Pixel value difference occurs.
이와 같이 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 색인 좌표(순번 좌표)에 대한 값(순번 좌표값: +9)을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 순번 좌표값에서 기산하여 순번 좌표값(위치좌표 (4,4)의 경우는 +1)을 부여하게 된다.As described above, when there are a plurality of position coordinates at which the pixel difference occurs, a value (sequence coordinate value: +9) for the index coordinate (the sequence coordinate value) is given to the position coordinate at which the first pixel difference occurs from the reference coordinate. The position coordinate at which is generated is calculated from the sequence coordinate value, and the sequence coordinate value (+1 in the case of position coordinates (4, 4)) is given.
이때, 저장되는 데이터(즉, 위치: 차이값)는 도 8의 우측 하단부의 색인과 값의 표로 되며, 저장데이터의 크기 할당(1Byte=8Bit)는 25개 화소*8Bit=25Byte, 위치좌표 (3,3)과 (4,4) 각각에서의 위치색인값 1Byte+1개 화소8Bit=2Byte*2=4Byte로 된다.At this time, the data to be stored (that is, the position: difference value) is a table of indexes and values in the lower right part of FIG. 8, and the size allocation of the stored data (1Byte = 8Bit) is 25 pixels * 8Bit = 25Byte, and the position coordinate (3 The position index value of 1 byte + 1 pixel 8 bit = 2 bytes * 2 = 4 bytes in each of (3) and (4, 4).
계속해서, 본 발명에서 상기 화소차이 이미지 처리 단계(S200)는 상기 화소 차이값 추출 단계(S220)에서 추출된 값(추출 화소 차이값)의 범위가 사용자가 설정한 기설정 범위 내인 경우 추출된 값을 무시하는(추출된 값을 제외하는) 추출값 무시 단계를 더 포함할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 추출값 무시 단계를 통하여 아주 미세한 화소 차이는 무시(제외)함으로써 데이터 처리 용량을 감소시키며 처리 속도는 향상시킬 수 있다.Subsequently, in the present invention, the pixel difference image processing step S200 may be performed when the range of the value (extracted pixel difference value) extracted in the pixel difference value extraction step S220 is within a preset range set by the user. It may further include the step of ignoring the extraction value (except the extracted value) to ignore. Accordingly, the present invention can reduce the data processing capacity and improve the processing speed by ignoring (excluding) a minute pixel difference through the extraction value disregarding step.
한편, 본 발명은 상기 수신 이미지의 데이터(파일)를 압축 저장하며, 상기 화소차이 이미지 처리 단계(S200)(화소차이 이미지 생성 단계(S220))에서 생성된 차이 이미지의 데이터(파일)를 압축 저장하는 압축/저장 단계(S400)를 더 포함한다.Meanwhile, the present invention compresses and stores the data (file) of the received image, and compresses and stores the data (file) of the difference image generated in the pixel difference image processing step S200 (pixel difference image generation step S220). It further comprises a compression / storage step (S400).
상기 압축/저장 단계(S400)는 수신된 n개의 단층촬영이미지와 상기 화소차이 이미지 처리부(200)에서 생성된 n-1개의 차이 이미지(이미지 파일)를 압축 저장한다.The compression / storage step (S400) compresses and stores the received n tomography images and the n-1 difference images (image files) generated by the pixel difference image processing unit 200.
다음으로, 상기 판독표시 단계(S300)는 기준 영상(기준 이미지)과 이 기준 영상에 대한 n-1개의 차이 영상을 전송받고, 기준 영상과 n-1개의 차이 영상을 순차적으로 연계 통합시킴으로써 n개의 단층촬영이미지를 복원하도록 구성되는 복원 단계(S310); 및 상기 화소차이 이미지 처리 단계(S200)(화소 차이값 추출 단계(S220))에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시(예를 들면, 매트릭스(matrix) 형태로 출력 표시)하는 판독 식별 단계(S320)를 포함한다.Next, the read display step (S300) is received by receiving the reference image (reference image) and n-1 difference image for the reference image, and by combining and integrating the reference image and n-1 difference image sequentially A reconstruction step (S310) configured to reconstruct the tomography image; And highlighting a series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted in the pixel difference image processing step S200 (pixel difference value extracting step S220). output identification in the form of a matrix).
여기에서, 상기 판독 식별 단계(S320)는 화소 차이값의 크기(변화값)에 따라 도 3의 예시에 나타낸 바와 같이 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 즉 흑백 또는 칼라의 단계별 명암으로 표시하거나, 색도를 달리하는 칼라(예를 들면, 노란색, 파란색, 빨간색)로 표시, 바람직하게는 단계별 명암을 포함하는 다색 칼라로 표시하도록 한다. 이에 따라 미세 화소 차이값의 변화를 갖게 되어 육안으로 쉽게 식별이 어려운 이미지에 대해서도 화소 차이값에 따른 강조 표시를 통하여 병변 상태나 위치를 명확하게 판독할 수 있게 된다.Here, the read identification step (S320) may be displayed in a gradient of a black and white or a specific color, that is, a step contrast of black and white or a color, as shown in the example of FIG. 3 according to the magnitude (change value) of the pixel difference value. In other words, the color is displayed in a different color (for example, yellow, blue, red), preferably in a multicolored color including a step contrast. Accordingly, even if the image has a change in the fine pixel difference value and is difficult to visually identify, the lesion state or position can be clearly read through the highlighting according to the pixel difference value.
또한, 상기 판독표시 단계(S300)는 특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위(병변 부위 등)의 범위를 지정하여 확대할 수 있는 확대 실행 단계를 더 포함할 수 있다. 이러한 확대 실행 단계(S330)에서 특정 복원 이미지를 확대하는 경우는 2클릭 명령을 받아 실행될 수 있고, 특정 부위를 확대하고자 하는 경우는 특정 부위의 범위를 지정하는 경우 바로 해당 범위가 확대되도록 실행될 수 있도록 프로그램화된다. 이때, 두 경우 모두에서 스크롤 명령의 통해 축소/확장될 수 있도록 이루어진다.In addition, the readout display step S300 may further include an enlargement execution step of enlarging a specific reconstructed image or enlarging by specifying a range of a specific area (lesion area, etc.). In this enlargement execution step (S330), the magnification of the specific restoration image may be executed by receiving a two-click command, and in the case of enlarging a specific portion, the range may be immediately expanded so that a specific region may be designated. Programmed At this time, in both cases it is made to be reduced / expanded through the scroll command.
한편, 상기한 내용에서, 상기 이미지 비교 단계(S210)는 기본적으로 기준이미지(n)와 인접 이미지(n-1, n+1)의 이미지 전체를 비교하는 것을 설명하고 있지만, 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지를 추출하여 비교하도록 이루어질 수 있다. 또한, 상기 이미지 비교 단계(S210)는 사용자의 선택 또는 미리 설정된 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하도록 이루어질 수 있다.On the other hand, in the above description, the image comparison step (S210) basically describes the comparison of the entire image of the reference image (n) and the adjacent image (n-1, n + 1), but the image of a specific section or The cumulative image for each section may be extracted and compared. In addition, the image comparing step S210 may be performed to partially compare the user's selection or a predetermined region of interest (ROI).
상기한 본 발명에 따른 단층촬영이미지의 판독처리 시스템 및 판독처리 방법은, 단층촬영장비에서 촬영된 일련의 단층촬영이미지로부터 영상 차이값을 추출하여 환자의 병변 위치를 신속하고 용이하게 판독할 수 있도록 처리하고, 추출값 무시범위를 설정하여 단층촬영이미지의 판독처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고 판독처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 판독처리 효율을 향상시킬 수 있다.The reading processing system and reading processing method of the tomography image according to the present invention, by extracting the image difference value from the series of tomography images taken by the tomography equipment to quickly and easily read the position of the patient lesion By processing, and setting the range of disregarding the extraction value, it is possible to reduce the read processing data and storage capacity of the tomography image and increase the read processing speed to improve the overall read processing efficiency of the tomography image.
또한, 본 발명은 단층촬영이미지의 데이터 용량을 최소화하여 단층촬영 이미지의 처리 데이터 및 저장 용량을 감소시키고, 단층촬영 이미지의 복원도 신속하게 실행할 수 있도록 하여 처리 속도를 증대시켜 전반적인 단층촬영이미지의 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.In addition, the present invention is to minimize the data capacity of the tomography image to reduce the processing data and storage capacity of the tomography image, and to quickly execute the restoration of the tomography image to increase the processing speed to increase the overall tomography image data Processing efficiency can be improved.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments and the accompanying drawings described herein are merely illustrative of some of the technical ideas included in the present invention. Therefore, since the embodiments disclosed herein are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, it is obvious that the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. Modifications and specific embodiments that can be easily inferred by those skilled in the art within the scope of the technical idea included in the specification and drawings of the present invention should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims (23)

  1. 단층촬영을 통해 얻어진 이미지를 판독처리하기 위한 시스템으로서,A system for reading out an image obtained through tomography,
    단층촬영이미지를 저장하는 단층촬영이미지 수신/저장부;A tomography image receiving / storing unit for storing a tomography image;
    상기 단층촬영이미지 수신/저장부에 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성부; 및A pixel difference image generation unit configured to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomographic image stored in the tomography image receiving / storing unit; And
    상기 화소차이 이미지 생성부로부터 전송받은 n개의 이미지의 화소 차이에 따른 값에 근거하여 디스플레이되는 일련의 단층촬영이미지에 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시부;를 포함하는A readout display for highlighting pixel differences in a series of tomography images displayed based on values according to pixel differences of n images received from the pixel difference image generator;
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 화소차이 이미지 처리부는The pixel difference image processor
    영상구분값, 영상번호, 영상구성정보를 포함하는 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하는 이미지 비교부;An image comparison unit comparing the reference image and the adjacent image with respect to the time series image based on the meta information of the image including the image classification value, the image number, the image composition information, and the pixel information of the image;
    상기 이미지 비교부에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하는 화소 차이값 추출부; 및A pixel difference value extracting unit configured to sequentially extract pixel differences between the reference image and the adjacent image compared by the image comparing unit; And
    상기 화소 차이값 추출부에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 차이 이미지 생성부를 포함하는And a difference image generator configured to generate a difference image based on the pixel difference extracted by the pixel difference value extractor.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  3. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 이미지 비교부는 n번째의 기준 이미지와 n+1번째의 인접 이미지에 대하여 비교하고,The image comparison unit compares the n th reference image with the n + 1 th adjacent image,
    상기 화소 차이값 추출부는 상기 이미지 비교부에서 비교되는 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extracting unit generates a pixel difference value with respect to the comparison image compared by the image comparing unit, and extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value.
    상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는The difference image generator is configured to generate a difference image according to a pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  4. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 이미지 비교부는 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지를 추출하여 비교하고,The image comparison unit extracts and compares an image of a specific section or a cumulative image for each specific section,
    상기 화소 차이값 추출부는 상기 이미지 비교부에서 비교되는 특정 구간의 이미지 또는 특정 구간별 누적 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extracting unit generates a pixel difference value for an image of a specific section or a cumulative image for each specific section compared by the image comparing unit, and extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value,
    상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는The difference image generator is configured to generate a difference image according to a pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  5. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 이미지 비교부는 지정 선택되거나 미리 설정된 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하고,The image comparator partially compares a region of interest (ROI) that is designated or preset.
    상기 화소 차이값 추출부는 상기 특정 영역의 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extracting unit generates a pixel difference value for the image of the specific region, and extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value.
    상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는The difference image generator is configured to generate a difference image according to a pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  6. 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 3 to 5,
    상기 화소 차이값 추출부는 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 이미지의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extracting unit sets a position coordinate for each pixel, extracts a pixel difference value by comparing pixels of the image at the set position coordinates,
    상기 차이 이미지 생성부는 화소 차이에 따른 값을 갖는 차이 이미지를 생성하는The difference image generator generates a difference image having a value corresponding to a pixel difference.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  7. 제6항에 있어서,The method of claim 6,
    상기 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대한 최초 좌표값을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 상기 최초 좌표값에서 기산하여 좌표값을 부여하도록 이루어지는When there are a plurality of position coordinates at which the pixel difference occurs, a first coordinate value for the position coordinate at which the first pixel difference occurs is provided from a reference coordinate, and then a position coordinate at which the pixel difference occurs is calculated based on the initial coordinate value. To give the coordinates
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  8. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 화소차이 이미지 처리부는The pixel difference image processor
    상기 화소 차이값 추출부에서 추출된 값의 범위가 기설정 범위 내인 경우 추출된 값을 무시하는 추출값 무시범위 설정부를 더 포함하는If the range of the value extracted by the pixel difference value extraction unit is within a predetermined range further comprises an extraction value ignore range setting unit for ignoring the extracted value
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  9. 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 3 to 5,
    n개의 단층촬영이미지와 상기 화소차이 이미지 처리부에서 생성된 n-1개의 차이 이미지의 데이터를 압축 저장하는 압축/저장부를 더 포함하는and a compression / storing unit configured to compress and store data of n tomography images and n-1 difference images generated by the pixel difference image processing unit.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  10. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 판독표시부는The read display unit
    기준 이미지와 이 기준 이미지에 대한 n-1개의 차이 이미지를 전송받고, 기준 이미지와 n-1개의 차이 이미지를 순차적으로 연계 통합시켜 n개의 단층촬영이미지를 복원하도록 구성되는 복원부; 및A reconstructing unit configured to receive the reference image and n-1 difference images of the reference image, and restore the n tomography images by sequentially linking and integrating the reference image and the n-1 difference images; And
    상기 화소차이 이미지 처리부에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시하는 판독 식별부를 포함하는And a read identification unit for highlighting the series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted by the pixel difference image processing unit.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  11. 제10항에 있어서,The method of claim 10,
    상기 판독 식별부는The read identification section
    화소 차이값의 크기에 따라 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 또는 색도를 달리하는 칼라로 강조 표시하는Depending on the size of the pixel difference values, you can highlight in black and white, or in a gradient or chromaticity of a particular color.
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,The method according to claim 10 or 11, wherein
    상기 판독표시부는The read display unit
    특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위의 범위를 지정하여 확대하기 위한 확대 실행부를 더 포함하는Further comprising a magnification execution unit for enlarging a specific restoration image or to enlarge by specifying a range of a specific region
    단층촬영이미지 판독처리 시스템.Tomography image reading processing system.
  13. 단층촬영을 통해 얻어진 이미지를 판독처리하기 위한 방법으로서,A method for reading out an image obtained through tomography,
    단층촬영되어 전송되는 n개의 단층촬영이미지를 수신하고, 수신된 단층촬영이미지를 저장하는 단층촬영이미지 저장 단계;A tomography image storage step of receiving n tomography images transmitted by tomography and storing the received tomography images;
    상기 단층촬영이미지 저장 단계에서 저장된 단층촬영이미지로부터 시계열적 이미지에 대하여 화소 차이값를 갖는 화소차이 이미지를 추출 생성하도록 처리하는 화소차이 이미지 생성 단계; 및A pixel difference image generation step of processing to extract and generate a pixel difference image having a pixel difference value with respect to a time series image from the tomography image stored in the tomography image storing step; And
    상기 화소차이 이미지 생성 단계에서 전송받은 n개의 이미지에 대한 화소 차이에 따른 값에 근거하여 화소 차이를 강조 표시하는 판독표시 단계;A read display step of highlighting pixel differences based on values according to pixel differences of the n images received in the pixel difference image generating step;
    를 포함하는 단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method comprising a.
  14. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 단층촬영이미지 저장 단계는 단층 촬영을 통해 얻어진 n개의 단층촬영이미지를 전송받아 이미지 파일 형태로 저장하고,The tomography image storing step receives n tomography images obtained through tomography and stores them in an image file form.
    상기 화소차이 이미지 처리 단계는 영상구분값, 영상번호, 영상구성정보를 포함하는 이미지의 메타 정보 및 이미지의 화소 정보에 근거하여 시계열적 이미지에 대하여 기준 이미지와 인접 이미지를 비교하고; 상기 이미지 비교에서 비교된 기준 이미지와 인접 이미지의 화소 차이를 일련하게 추출하며; 상기 화소 차이값 추출에서 추출된 화소 차이에 근거하여 차이 이미지를 생성하는 것을 포함하는The pixel difference image processing step may include comparing a reference image and an adjacent image with respect to a time series image based on meta information of an image including an image classification value, an image number, image composition information, and pixel information of the image; Sequentially extracting pixel differences between the reference image and the adjacent image compared in the image comparison; Generating a difference image based on the pixel difference extracted in the pixel difference value extraction.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  15. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 이미지 비교는 n번째의 기준 이미지와 n+1번째의 인접 이미지에 대하여 비교하고,The image comparison is compared with respect to the n th reference image and the n + 1 th adjacent image,
    상기 화소 차이값 추출은 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extraction generates a pixel difference value with respect to a comparison image, and extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value.
    상기 차이 이미지 생성은 화소값에 따른 차이 이미지만을 생성하도록 이루어지는The difference image generation is performed to generate only the difference image according to the pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  16. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 이미지 비교는 특정 구간의 기준 이미지와 인접 이미지 또는 특정 구간별 기준 이미지와 인접 이미지의 누적 이미지를 추출하여 비교하고,The image comparison may be performed by extracting and comparing a reference image and a neighboring image of a specific section or a cumulative image of a reference image and a neighboring image of each section
    상기 화소 차이값 추출은 상기 비교 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extraction generates a pixel difference value with respect to the comparison image, and extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value.
    상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는The difference image generator is configured to generate a difference image according to a pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  17. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 이미지 비교는 지정 선택되거나 미리 설정된 기준 이미지와 인접 이미지의 특정 영역(ROI: Region of Interest)을 부분적으로 비교하고,The image comparison partially compares a designated reference or preset reference image with a region of interest (ROI) of an adjacent image,
    상기 화소 차이값 추출은 상기 특정 영역의 이미지에 대하여 화소 차이값을 생성하고, 생성된 화소 차이값에 근거하여 화소 차이값을 추출하며,The pixel difference value extraction generates a pixel difference value for the image of the specific region, extracts a pixel difference value based on the generated pixel difference value,
    상기 차이 이미지 생성부는 화소값에 따른 차이 이미지를 생성하도록 이루어지는The difference image generator is configured to generate a difference image according to a pixel value.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  18. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 15 to 17,
    상기 화소 차이값 추출은 픽셀별 위치 좌표를 설정하고, 설정된 위치 좌표에서 기준 이미지와 인접 이미지의 화소를 비교하여 화소 차이값을 추출하고,The pixel difference value extraction is to set a position coordinate for each pixel, extract a pixel difference value by comparing the pixels of the reference image and the adjacent image at the set position coordinates,
    상기 화소 차이가 발생하는 위치 좌표가 복수인 경우, 기준 좌표로부터 최초 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대한 최초 좌표값을 부여하고, 이후 화소 차이가 발생하는 위치 좌표에 대해서는 상기 최초 좌표값에서 기산하여 좌표값을 부여하도록 이루어지는When there are a plurality of position coordinates at which the pixel difference occurs, a first coordinate value for the position coordinate at which the first pixel difference occurs is provided from a reference coordinate, and then a position coordinate at which the pixel difference occurs is calculated based on the initial coordinate value. To give the coordinates
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  19. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 15 to 17,
    수신된 n개의 단층촬영이미지의 데이터와 상기 화소차이 생성 단계에서 생성된 n-1개의 화소차이 이미지의 데이터를 압축 저장하는 압축/저장 단계를 더 포함하고,And compressing and storing the data of the received n tomography images and the data of the n-1 pixel difference images generated in the pixel difference generating step.
    상기 화소차이 이미지는 상기 좌표에 대한 값과 상기 화소 차이값에 할당된 데이터 크기를 갖도록 이루어지는The pixel difference image is configured to have a value for the coordinate and a data size assigned to the pixel difference value.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  20. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 화소차이 이미지 처리 단계는The pixel difference image processing step
    상기 화소 차이값 추출 단계에서 추출된 화소 차이값의 범위가 기설정된 범위 내인 경우 추출된 화소 차이값을 제외하도록 이루어지는When the range of the pixel difference value extracted in the pixel difference value extraction step is within a preset range, the extracted pixel difference value is excluded.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  21. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 판독표시 단계는The readout step is
    기준 이미지와 이 기준 이미지에 대한 n-1개의 차이 영상을 전송받고, 기준 이미지와 n-1개의 차이 이미지를 순차적으로 연계 통합시켜 n개의 단층촬영이미지를 복원하는 복원 단계; 및Receiving a reference image and n-1 difference images of the reference image, and restoring n tomographic images by sequentially linking and integrating the reference image and n-1 difference images; And
    상기 화소차이 이미지 처리 단계에서 추출된 화소 차이값에 근거하여 복원된 일련의 n-1개의 단층촬영이미지에 강조 표시하는 판독 식별 단계를 포함하는And a read-identifying step of highlighting a series of n-1 tomographic images reconstructed based on the pixel difference value extracted in the pixel difference image processing step.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  22. 제21항에 있어서,The method of claim 21,
    상기 판독 식별 단계는The read identification step is
    화소 차이값의 크기에 따라 흑백 또는 특정 칼라의 그라디언트(gradient), 또는 색도를 달리하는 칼라로 강조 표시하는Depending on the size of the pixel difference values, you can highlight in black and white, or in a gradient or chromaticity of a particular color.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
  23. 제21항 또는 제22항에 있어서,The method of claim 21 or 22,
    상기 판독표시 단계는The readout step is
    특정 복원 이미지를 확대하거나 특정 부위의 범위를 지정하여 확대하도록 이루어지는 것을 포함하는Including enlarging a specific reconstructed image or enlarging a specific area.
    단층촬영이미지 판독처리 방법.Tomography image reading processing method.
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JP2002010062A (en) * 2000-06-22 2002-01-11 Hitachi Medical Corp Image constructor
JP2006006797A (en) * 2004-06-29 2006-01-12 Toshiba Corp Medical image data compressing method and medical image data storing apparatus
JP2012030048A (en) * 2010-07-02 2012-02-16 Toshiba Corp Ultrasonic diagnostic apparatus, image processing device, and analysis program
KR20140092437A (en) * 2012-12-27 2014-07-24 삼성전자주식회사 Medical image system and method for controlling the medical image system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002010062A (en) * 2000-06-22 2002-01-11 Hitachi Medical Corp Image constructor
JP2006006797A (en) * 2004-06-29 2006-01-12 Toshiba Corp Medical image data compressing method and medical image data storing apparatus
JP2012030048A (en) * 2010-07-02 2012-02-16 Toshiba Corp Ultrasonic diagnostic apparatus, image processing device, and analysis program
KR20140092437A (en) * 2012-12-27 2014-07-24 삼성전자주식회사 Medical image system and method for controlling the medical image system

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