WO2016148351A1 - 의료 영상 재구성 장치 및 그 방법 - Google Patents

의료 영상 재구성 장치 및 그 방법 Download PDF

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WO2016148351A1
WO2016148351A1 PCT/KR2015/007737 KR2015007737W WO2016148351A1 WO 2016148351 A1 WO2016148351 A1 WO 2016148351A1 KR 2015007737 W KR2015007737 W KR 2015007737W WO 2016148351 A1 WO2016148351 A1 WO 2016148351A1
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image
arch
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임세열
김태우
서동완
최성일
한태희
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주식회사 바텍
(주)바텍이우홀딩스
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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus for reconstructing a medical image and a method thereof and a computer-readable recording medium recording a program for implementing the method. More particularly, the present invention relates to a medical image reconstruction apparatus. After correction, the arch path is detected and a two-dimensional (2D) medical image (eg, a panoramic image) is automatically generated from a 3D medical image (eg, computed tomography image) based on the detected arch path.
  • 2D two-dimensional
  • 3D medical image eg, computed tomography image
  • CT computed tomography
  • three-dimensional medical images such as computed tomography (CT) images, ultrasound images, etc.
  • CT computed tomography
  • ultrasound images etc.
  • CT computed tomography
  • 2D medical image rather than the 3D medical image. Therefore, if the 3D medical image and the 2D medical image are displayed together, the user can simultaneously perform an overview and close observation of the subject.
  • the conventional apparatus for displaying a 3D medical image and a 2D medical image includes a 3D image acquisition unit for obtaining a 3D medical image of a subject, and a 3D medical image to a subject based on an external input to the acquired 3D medical image.
  • the section selector may include a window generator configured to generate at least one window to be positioned on the acquired 3D medical image, a window controller to move the generated at least one window on the 3D medical image, and at least one selected. And an additional cross section selector for further selecting at least one cross section adjacent to the cross section.
  • the 2D image acquisition unit may include: a first image acquisition unit configured to scan at least one first two-dimensional medical image by scanning the subject in correspondence with the selected at least one cross-section; A second image acquisition unit configured to scan and acquire at least one second two-dimensional medical image, and acquire at least one synthesized two-dimensional medical image by synthesizing at least one first two-dimensional medical image and at least one second two-dimensional medical image It includes a synthesized image acquisition unit.
  • the prior art may obtain at least one synthetic two-dimensional medical image by acquiring and synthesizing at least one cross section and first and second two-dimensional medical images corresponding to at least one cross section adjacent to the cross section, respectively.
  • the obtained synthetic 2D medical image has a problem that it is different from the actual 2D medical image, in particular, a panoramic image.
  • the computed tomography image photographed with the patient's imaging position misaligned cannot prevent the symmetrical and skeletal structure of the patient from being distorted.
  • the computed tomography image may be distorted.
  • a panoramic image reconstructed by a manual method is generated from a computed tomography image. That is, in the related art, a user manually inputs an arch form trajectory manually from an axial axis cross section image of a computed tomography image, and generates a panorama image by reconstructing image information of an arbitrary section perpendicular to the manually entered arch form trajectory. It was. At this time, a reconstructed panoramic image was generated after applying the arch paths specified by the user by manually inputting a specific cross-sectional image to all cross sections.
  • the present invention does not additionally take a two-dimensional medical image (e.g., a panoramic image), and inaccurate posture of the patient at the time of taking a photograph by using the previously photographed three-dimensional medical image information so that the corresponding image is positioned in a three-dimensional space.
  • the medical image reconstruction apparatus for generating a 2D medical image by the automatic reconstruction method based on the detected archery trajectory after correcting the error caused by the error, and the program and the program for realizing the method are recorded. Its purpose is to provide a computer readable recording medium.
  • the geometry correction unit for correcting the geometry of the three-dimensional medical image information so that the three-dimensional medical image is positioned in the three-dimensional space;
  • An arch path detection unit for detecting a arch path from the 3D medical image information;
  • An image information utilization section setting unit configured to set an image information utilization section to the 3D medical image information and to set an X-ray irradiation path for the arch path;
  • a reconstruction unit configured to reconstruct the 2D medical image by summating the 3D medical image information of the image information utilization section to the X-ray irradiation path.
  • the arch path trajectory detecting unit for detecting the arch path in the three-dimensional medical image information including the arch;
  • An image information utilization section setting unit configured to set an image information utilization section to the 3D medical image information and to set an X-ray irradiation path for the arch path;
  • a reconstruction unit configured to reconstruct the 2D medical image by summating the 3D medical image information of the image information utilization section to the X-ray irradiation path.
  • the method of the present invention for achieving the above object in the medical image reconstruction method of the medical image reconstruction device, (a) the geometry of the three-dimensional medical image information so that the three-dimensional medical image is positioned in the three-dimensional space; Correcting; (b) detecting an arch of the arch from the 3D medical image information; (c) setting an image information utilization section in the 3D medical image information and setting an X-ray irradiation path for the arch path; And (d) summing the 3D medical image information of the image information utilization section to the X-ray irradiation path to reconstruct a 2D medical image.
  • the present invention as described above, by using the pre-recorded three-dimensional medical image information to position the image on the three-dimensional space to correct the error caused by the patient's incorrect posture during shooting to detect the arch of the arch
  • By generating a panoramic image by the automatic reconstruction method based on the detected trajectory trajectory there is no need to take an additional panorama image, and additional exposure is not necessary, thereby reducing the exposure dose of the subject (patient). There is.
  • the present invention has the effect of improving the user's convenience and image quality as compared to the conventional reconstructed panorama image.
  • the present invention by correcting the error caused by the incorrect position of the patient during the computed tomography, it is possible to improve the position accuracy of the cross-sectional image, thereby enabling a more accurate medical diagnosis have.
  • the present invention by applying a computer tomography geometry correction when automatically generating a panoramic image by the automatic reconstruction method using computerized tomography information, it is possible to prevent the distortion of the facial skeleton, according to the position accuracy of the image per section It can be improved, and also has the effect of improving the magnification.
  • the present invention does not require a separate or additional device configuration for implementing the panoramic image capturing apparatus, the size of the medical equipment can be reduced, and the installation space of the medical apparatus can be reduced.
  • FIG. 1 is a block diagram of a medical image reconstruction apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a detailed configuration diagram of a geometry correction unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a detailed configuration diagram of a correction angle extraction unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a detailed configuration diagram of a count map extracting unit for each rotation angle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a detailed configuration diagram of the arch path generating unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating superimposed image extraction of values satisfying thresholds t1 and t2;
  • FIG. 7 is a view for explaining the X, Y axis position coordinate detection method of the front occlusal surface
  • FIG. 8 is a view showing an average image and a gradient image of an anterior occlusal surface
  • FIG. 9 is a view illustrating an angle extraction image in a gradient image
  • FIG. 10 is a view showing a search area for calculating a fixed archery coordinate of a 45 ° angle
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of extracting arch coordinates using a histogram distribution of a search region
  • FIG. 12 is a view showing a search area for calculating a fixed archery coordinate of a 90 ° angle
  • FIG. 13 is a diagram for explaining a method of extracting arch coordinates using a histogram distribution of a search region
  • FIG. 14 is a view showing a search area for calculating an anterior arch form coordinates
  • FIG. 15 is a diagram for explaining a method of extracting an anterior arch form coordinate using a histogram distribution of a search region
  • 16 is a flowchart illustrating a medical image reconstruction method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a detailed flowchart illustrating a geometry correction process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a detailed flowchart illustrating a count map extraction process for each rotation angle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a detailed flowchart of a process for generating a arch form trajectory 620 according to an embodiment of the present invention.
  • the panoramic image is automatically reconstructed using a computer tomography image.
  • the X-ray source for each position of the archery trajectory through the rotation center point (RCP) coordinate calculated using the archery trajectory detected by the feature information of the tooth and the equipment photographing sequence information in the computed tomography image Set the position coordinates of the, and reconstruct the image information of the cross section between the X-ray irradiation path and the arch path around each position coordinates to generate a panoramic image.
  • RCP rotation center point
  • the position error is first corrected by applying a computed tomography geometry correction algorithm to correct an error caused by an incorrect posture of a patient during computed tomography.
  • a computed tomography geometry correction algorithm to correct an error caused by an incorrect posture of a patient during computed tomography.
  • an optimized position is calculated by using a feature value of the ROI designated in the computed tomography image.
  • the arch path trajectory detection algorithm using the tooth feature value is applied to the computed tomography image to detect the arch path and the RCP coordinates are calculated using the arch path and the equipment photographing sequence information.
  • an automatic reconstruction algorithm is applied to generate a panoramic image from the computed tomography image.
  • the position coordinates of the X-ray source for each position of the archery trajectory are set by using the detected archery trajectory and the RCP coordinates, and the image information on the cross section of the X-ray irradiation path and the archery trajectory generated from each position coordinate is summed up.
  • a panoramic image is generated by arranging along the arch path.
  • FIG. 1 is a block diagram of a medical image reconstruction apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the apparatus for reconstructing a medical image includes applying CT computed tomography information to computed tomography information to obtain a computed tomography image in a three-dimensional space.
  • Geometry correction unit 100 for correcting the position to be correct, archery trajectory detection unit 200 for detecting the arch path, image information utilization section setting unit 300 for setting the image information section and X-ray irradiation path, and the arch The image information of the computed tomography image corrected by the geometry correction unit 100 in the image information utilization section set by the image information utilization section setting unit 300 based on the trajectory trajectory detected by the trajectory detection unit 200.
  • It includes a reconstruction unit 400 for summation for each X-ray irradiation path and reconstructing along the arch path to implement a panoramic image.
  • the geometry correction unit 100 performs computed tomography geometry correction to correct an error caused by an incorrect posture of a patient during computed tomography.
  • the image after applying the computed tomography geometry correction is the shape of the patient's face facing the front, and the left or right symmetrical organs or feature points such as the position of the left and right jaws and the eyes are horizontal, and the head is not too bowed or held up. It is a deformed image.
  • the geometry correction unit 100 will be described in more detail with reference to FIGS. 2 to 4 as follows.
  • FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the geometry correction unit 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the geometry correction unit 100 receives the computed tomography information and extracts a correction angle in each cross-sectional direction for correcting the position of the computed tomography information.
  • the correction angle extractor 110 and the correction angle extractor 120 are configured to rotate the computed tomography image using the correction angles of the respective cross-sectional directions extracted by the correction angle extractor 110 to perform geometry correction.
  • a computed tomography (CT) device photographs the head of a subject as an example and transfers the computed tomography information (CT data) to the geometry correction device of the medical image information.
  • CT computed tomography
  • the correction angle extraction unit 110 receives the computed tomography information from the computed tomography apparatus, and each cross section (kernel, sagittal, axial) of the MPR (Multi Planar Reconstruction) to correct the position of the computed tomography information. Extract the correction angle in the () direction.
  • a subroutine (correction angle extraction unit in FIG. 3) is performed for each cross-sectional direction to extract the correction angles in the respective cross-sectional directions of the MPR.
  • MPR means reconstructing a plurality of two-dimensional cross-sectional images from a three-dimensional image, and the kernel, the digital, and the axial are related to each cross section of the X, Y, and Z axes of the three-dimensional image.
  • the correction unit 120 performs geometry correction by rotating the computed tomography image using the rotation angle (correction angle) extracted for each cross-sectional direction by the correction angle extractor 110.
  • the rotation angle (correction angle) can be calculated with three parameters according to the kernel, digital, and axial directions.
  • FIG. 3 is a detailed block diagram of the correction angle extraction unit 110 according to an embodiment of the present invention.
  • the correction angle extractor 110 includes a reference point information extractor 111 and a reference point information extractor 111 for extracting reference point information from computed tomography information.
  • a count map extractor 112 for each rotation angle for extracting a count map for each preset rotation angle by using image information of the ROI including the reference point information extracted from the ROI, and for each rotation angle. It includes a rotation angle extraction unit 113 for extracting the rotation angle of the minimum count map of the count map extracted for each rotation angle in the count map extraction unit 112.
  • the reference point information extracting unit 111 receives computer computed tomography information from a computed tomography apparatus and extracts any one of reference point information that can be extracted from the computed tomography information.
  • the reference point information may include jaw line information, information indicating a tooth arrangement, reference point information using an ear plug, a location information of a Temporo-Mandibular Joint (TMJ), eye location information, and the like.
  • TMJ Temporo-Mandibular Joint
  • x, y, and z are position values of the X, Y, and Z axes in the computed tomography image
  • w is the horizontal size of the cross-sectional image
  • h is the vertical size of the cross-sectional image
  • Zs is a start point set for image superposition on the Z axis
  • ze is an end point set for image superimposition on the Z axis.
  • the overlapping start and end points of the computed tomography images can be changed because they can be changed according to the characteristics of the patient, and can be experimentally obtained and optimized. Looking at the example is as shown in [Equation 2].
  • Equation 3 The superimposed image generating condition equation f (x, y, z) is shown in Equation 3 below.
  • I (x, y, z) means each pixel value of the computed tomography image, and when the specified threshold is satisfied, the value of the overlapping image g (x, y) is increased.
  • the specified threshold t1 is 1000 and t2 is 2000. In this case, the thresholds t1 and t2 can be changed because they can be changed according to the computed tomography apparatus or the imaging conditions, and can be experimentally obtained and optimized.
  • the center region of the mandibular jawline is calculated using the superimposed image information.
  • Image information of the central region of the mandibular jawline is extracted in the axial cross-sectional image of the designated section on the computed tomography.
  • the coordinates of the cross section satisfying the conditions for which the extracted image information is described below are used as the center region of the mandible jaw line. Equation h (x, y) for detecting the central region of the mandible jawline is as shown in Equation 4 below.
  • bx by are center coordinates of a section designated to detect the center region of the mandible jawline in the overlapping image, and sx, sy are region size values of the section.
  • equation for setting the section is as shown in [Equation 5].
  • Equations X (x, y) and Y (x, y) for detecting the X-axis center coordinates of the designated section are shown in Equation 6 below.
  • an arbitrary threshold value t is referenced.
  • the threshold t is 40.
  • the value of the threshold value t can be changed because it can be changed according to the characteristics of the image, and can be experimentally obtained and used.
  • the area size values sx and sy for setting the interval based on the detected center coordinates are all 100.
  • the size value of the region may be changed according to the characteristics of the image, and may be experimentally obtained and used.
  • Equation j (x, y, z) for detecting the mandible jawline information within the finally set section is shown in Equation 7 below.
  • m denotes a mask size
  • the mask area around each pixel is searched within a designated area, and the total number TC of pixel values satisfying the threshold values t1 and t2 is calculated by [Equation 8] below. do.
  • the corresponding position point is used as the position coordinate of the mandible jaw line.
  • the count map extractor 112 for each rotation angle uses image information of a region of interest (ROI) extracted based on the reference point information extracted by the reference point information extractor 111 for each preset rotation angle. Extract the count map. At this time, to extract the count map for each rotation angle, a subroutine (count map extraction unit for each rotation angle of FIG. 4) is performed for each rotation angle.
  • ROI region of interest
  • the rotation angle extractor 113 measures the number of effective pixels of the count map extracted for each rotation angle by the count map extractor 112 for each rotation angle, and thus has a count map having the smallest number of pixels (that is, a minimum count map). Extract the angle of rotation.
  • FIG. 4 is a detailed configuration diagram of the count map extractor 112 for each rotation angle according to an embodiment of the present invention.
  • the count map extractor 112 for each rotation angle may include an image rotation unit 112a and an image rotation unit for rotating the computed tomography image for each preset rotation angle.
  • An image information extracting unit 112b for extracting image information of the ROI based on the reference point information extracted by the reference point information extracting unit 111 from the computed tomography image rotated at 112a, and the image information extracting unit 112b
  • a count map extractor 112c for extracting a count map using the image information of the ROI extracted from.
  • the image rotating unit 112a repeatedly rotates the computed tomography image at a predetermined rotation angle (for example, 0.1 degree) at a predetermined rotation angle section.
  • a predetermined rotation angle for example, 0.1 degree
  • the rotation angle interval can be arbitrarily changed, and can be set at intervals other than 0.1 degree interval, which can be set and used according to the trade-off relationship between processing time and accuracy.
  • image rotation processing may be performed by reducing a computed tomography image to improve processing speed.
  • the original information of size 800 * 800 * 600 can be reduced to 400 * 400 * 600, 400 * 400 * 300, 400 * 800 * 300, and the like.
  • the image rotation processing may be performed after applying a preprocessing algorithm such as a noise removing filter to accurately calculate the rotation angle for image correction.
  • the rotation angle range of the computed tomography image specified for each section is axial (-10 ° to 10 °), digital (-9 ° to 9 °), and kernel (-3 ° to 3). °) can be set, which corresponds to one embodiment.
  • the setting of the rotation angle may be parameterized for each device in consideration of the range in which the computed tomography output information may be distorted.
  • the image rotation is performed by changing the angle at a rotation angle interval (for example, 0.1 degree) specified according to the axial direction, the digital direction, and the kernel direction.
  • a rotation angle interval for example, 0.1 degree
  • the order of image rotation can be arbitrarily selected, and it is also possible to find the rotation angle by obtaining a count map for all directions.
  • the rotation angle can be determined by finding the axial direction first, finding the digital direction, and finding the kernel direction. You can also find it.
  • the image information extracting unit 112b is a region of interest ROI designated for each section based on the mandible jaw line information (reference point information) extracted from the reference point information extracting unit 111 from the computed tomography image rotated by the image rotating unit 112a. Extract video information).
  • the ROI may be set to a size that may include both the maxilla and the mandible.
  • the setting of the region of interest is also an element that can influence the performance of the apparatus (or algorithm) according to the exemplary embodiment of the present invention, it is possible to set it in various forms other than the form including both the maxilla and the mandible.
  • the count map extractor 112c extracts a count map based on a specified threshold value using the image information in the ROI extracted by the image information extractor 112b.
  • the count map generation equation g (x, y) is as shown in Equation 9 below.
  • r1 and r2 mean height values of the ROI.
  • Equation 10 The count map generation condition equation f (x, y, z) is shown in Equation 10 below.
  • the specified threshold value t1 is 500
  • t2 may be set to 1500, and may be changed and set according to the CT apparatus or the photographing environment.
  • the archery path detecting unit 200 uses the standard archery set by the information setting unit 210 and the information setting unit 210 for setting the standard archery and the rotation center point (RCP) coordinates by using the equipment photographing sequence information.
  • the arch path generating unit 220 for generating the arch path.
  • the information setting unit 210 sets the standard archery and the RCP coordinates by using the equipment photographing sequence information based on the position coordinates of the anterior occlusal surface.
  • the standard archery and RCP coordinates set in this way are used to calculate the X-ray path for each position of the archery trajectory. Afterwards, the image information of the designated section is saturated based on the intersection of the X-ray path and the archery trajectory. A panoramic image is realized by reconstructing along the arch. At this time, the X-ray path summing is determined according to the positions of the standard archery and the RCP coordinates. The X-ray path is generated by the X-ray source at the position of the X-ray source when shooting with the actual panoramic imaging device to calculate the path passing through the position of each voxel of the computed tomography volume Can be used.
  • the position of the standard arch and the RCP coordinates are set after 8 mm movement in the Y axis based on the position coordinates of the anterior occlusal surface.
  • the position movement distance of the standard archery and the RCP coordinates can be experimentally optimized, and a value of 8 mm is set in consideration of a position that can minimize the enlargement and reduction of the reconstructed panoramic image. to be. Therefore, these values can be changed and applied by parameterization.
  • the archery trajectory generation unit 220 uses a cubic spline curve to generate the archery trajectory using the standard archery set by the information setting unit 210. With reference to FIGS. 5 to 15, the arch path generator 220 is described in more detail as follows.
  • FIG. 5 is a detailed block diagram of the arch path generator 220 according to an embodiment of the present invention.
  • the arch arch trajectory generation unit 220 detects the position coordinate detection unit 221 and the position coordinate detection unit 221 for detecting the position coordinates of the anterior occlusal surface.
  • the fixed arch coordinate coordinate detection unit 222 and the position coordinate detection unit 221 for detecting the fixed arch coordinates based on the position coordinates of the prefrontal occlusal surface of each prefrontal arch coordinates Archbow coordinate beam for correcting arch coordinates using the fixed arch coordinate coordinates detected by the anterior arch arch coordinate detector 223 and the fixed arch coordinate coordinate detector 222 and the anterior arch arch coordinates detected by the anterior arch arch coordinate detector 223.
  • an arch path calculation unit 225 for calculating the arch path using the arch coordinates that are corrected and detected for each cross section through the government unit 224 and the arch coordinate coordinate correcting unit 224.
  • the position coordinate detector 221 extracts an overlapping image having a value satisfying the specific threshold values t1 and t2 up to the cross section of the height specified based on the cross section of the lower jaw end position (see FIG. 6).
  • the threshold t1 is 1000
  • t2 may be set to 2000, and may be changed and set according to the CT apparatus or the photographing environment.
  • a noise filter may be applied to improve the accuracy.
  • the Y-axis coordinates satisfying a specific threshold t3 are extracted to detect a point where the overlapping degree of teeth is high in the extracted overlapping image.
  • the threshold t3 may be set to 50, and may be changed and set according to the CT apparatus or the photographing environment.
  • X-axis coordinates are extracted by calculating the median value by extracting the X-axis start and end points at a distance of 1 ⁇ 1.5cm from the Y-axis.
  • the above Y-axis moving distance can be applied to the value calculated by experimental optimization, and the value of 1 ⁇ 1.5cm is one example set in consideration of the shape of the archery, so it can be changed and applied by parameterization. have.
  • the Z-axis coordinate is arbitrarily assigned to the 3.5cm upper point with respect to the jaw tip position coordinate.
  • the 3.5cm setting reflects the experimental results.
  • the distance from the tip of the jaw to the occlusal surface is 2.4cm in children and 4.0cm in adults. Therefore, the optimized distance setting value can be changed and parameterized in consideration of the size or age of the patient.
  • an image is generated using an average value of each pixel in a specific ROI by using the position coordinates of the first extracted anterior occlusal surface, and a gradient image is extracted from the average image.
  • the ROI means a quadrangular region that may include translocations, and a value for setting an ROI size may be used as a parameter.
  • the tooth angles of the maxilla and the mandible are calculated in the extracted gradient image.
  • the tooth angle calculation formula A (x, y) is shown in Equation 11 below.
  • G (x, y) means a pixel value of the gradient image.
  • an angle other than 45 ° and 135 ° is arbitrarily set to zero. This is because the distribution of 45 ° angle in the maxilla and 135 ° angle in the mandible is very high.
  • the fixed arch coordinate coordinate detection unit 222 moves 1.5 cm from the Y axis based on the position coordinates of the anterior occlusal surface detected by the position coordinate detection unit 221, and then specifies a search area designated at 45 ° left and right (see FIG. 10). Generate a histogram satisfying the thresholds t1 and t2.
  • the above Y-axis reference movement distance can be applied to the value calculated by experimental optimization, and the value of 1.5cm is one example set in consideration of the shape of the arch.
  • the threshold t1 may be set to 1000 and t2 may be set to 2000, and may be changed and set according to a computed tomography apparatus or a photographing environment.
  • the center point is extracted as the arch coordinates after cutting the Min and Max 20% from the total number of histograms.
  • the coordinates are used in all cross sections.
  • the fixed arch coordinate coordinate detector 222 moves 2.5 cm and 6.5 cm from the Y axis based on the position coordinates of the anterior occlusal surface detected by the position coordinate detector 221, and then specifies a search area designated at a left / right 90 ° angle (FIG. Generate a histogram satisfying the thresholds t1 and t2.
  • the above Y-axis moving distance can be applied to the value calculated by experimental optimization, and the values of 2.5cm and 6.5cm are one example set in consideration of the shape of the archery, so they can be changed and parameterized.
  • the threshold t1 may be set to 1000 and t2 may be set to 2000, and may be changed and set according to a computed tomography apparatus or a photographing environment.
  • the center point is extracted as the arch coordinates after cutting the minimum (Min) and maximum (Max) 20% from the total number of histograms.
  • the fixed arch form coordinates of 90 ° angle are extracted from the position coordinates of the occlusal surface and then the corresponding coordinates are used in all cross sections.
  • the anterior arch arch coordinate detector 223 generates a histogram that satisfies the thresholds t1 and t2 of the search region (see FIG. 14) designated based on the position coordinates of the anterior occlusal surface detected by the position coordinate detector 221.
  • the threshold t1 may be set to 1000 and t2 may be set to 2000, and may be changed and set according to a computed tomography apparatus or a photographing environment.
  • the center point is extracted in the arch form coordinates after cutting the Min and Max 20% from the total number of histograms.
  • the arch coordinate coordinate correcting unit 224 deforms the curve of the arch path when the fixed arch coordinate coordinates detected by the fixed arch coordinates detecting unit 222 are located at the upper end on the Y axis rather than the front arch form coordinates detected by the anterior arch arch coordinates detecting unit 223. To avoid this problem, correct the fixed arch coordinates at the bottom of 1mm with respect to the anterior arch coordinates.
  • the correction distance can be applied to the value calculated by the experimental optimization, the value of 1mm is one example set in consideration of the shape of the arch, it is possible to change and apply it parameterized.
  • the arch path calculation unit 225 is a cubic spline curve (Cubic) as shown in the following [Equation 12] to calculate the arch path using the arch coordinate coordinates detected by corrected for each cross section through the arch coordinate coordinate correction unit 224 (Spline Curve).
  • trajectory trajectory calculated using the cubic spline curve is divided at equal intervals according to the voxel size of the computed tomography volume or by using the equipment photographing sequence information.
  • left and right moving directions are divided based on the detected center point of the arch path.
  • the image information utilization section setting unit 300 calculates an intersection point of the trajectory of the standard archery set by the position information setting unit 210 and the archery trajectory detected by the archery trajectory detection unit 200 to set the image information utilization section.
  • the orthogonal section coordinates are orthogonal to the slope of the standard archery and the RCP coordinates.
  • the summing section image information utilization section
  • the summing section of the anterior and posterior teeth is set using a predetermined value.
  • the image information utilization section setting unit 300 calculates the X-ray irradiation path for each position of the arch path and the X-ray source position coordinates based on the RCP coordinates.
  • the reconstructor 400 adjusts the weight map generator 410 for generating the weight map, the adjuster 420 for adjusting the ratio of the image information reflected in the reconstructed panoramic image, and the adjuster 420.
  • a medical image reconstruction unit 430 for reconstructing the panoramic image by summing "image information in the image information utilization section set by the image information utilization section setting unit 300" according to the weight of the weight map generator 410. do.
  • the reconstructor 400 further includes an image size adjuster 440 for adjusting the size of the panoramic image reconstructed by the medical image reconstructor 430.
  • the reconstructor 400 further includes a medical image processor 450 for performing image processing on the panoramic image reconstructed by the medical image reconstructor 430.
  • the weight map generator 410 may generate a 3D gradient map of the computed tomography volume to improve the features and clarity of the teeth when reconstructing the panoramic image using the arch traces detected by the computed tomography volume. It is generated so that it can be used as a weight in summing.
  • the 3D gradient map is extracted for each cross section (axial, sagittal, and kernel) using a Sobel Mask as shown in [Equation 13] below.
  • the gradient information of the cross section of the digital and the kernel is synthesized.
  • the adjusting unit 420 generates and uses an Opacity Table.
  • the gamma curve is applied to an area below a specific threshold in consideration of the characteristics of the CT number to generate an opacity table.
  • the error table is a kind of look-up table and is used as a method of adjusting the ratio of image information reflected in the panoramic image to be reconstructed in the present invention.
  • the expression table generation formula T (x) is shown in Equation 14 below.
  • s means the size of the Opacity Table
  • g means Gamma Curve Power.
  • the threshold t can be optimally calculated and applied experimentally. If the threshold t is 2000, this value is an embodiment set in consideration of the CT number.
  • the medical image reconstructor 430 is within the image information utilization section set by the “image information utilization section setter 300 adjusted by the adjustment unit 420 of the image information of the computed tomography image corrected by the geometry correction unit 100.
  • the image information is summed into an X-ray irradiation path for each position of the arch trajectory according to the weight of the weight map generator 410, and the summation result is appropriately superimposed and / or arranged along the arch trajectory to reconstruct the panoramic image.
  • the point where the orthogonal section of the standard archery crosses with the detected archery coordinates is calculated and the image information of the section designated based on the point is summed.
  • the value of the video information utilization section is applied to the opacity table during the summation and then weighted.
  • the weights may be applied by combining Gaussian weights and gradient weights, or may be applied independently of Gaussian weights and gradient weights.
  • an intensity value of a pixel in the summing section may be used as the weight value.
  • the information of the corresponding section is obtained on the 3D gradient map by using the position coordinate information of the summing section.
  • the interval information uses interpolation result value by applying Bi-Linear Interpolation.
  • the Gaussian mask is applied to smooth the edge information and the surrounding information.
  • the result information is then normalized and converted into gradient weights. And merge with Gaussian weight for final weight generation.
  • the final generated weight is applied to the result value passing through the transparency table and summing.
  • the above process is applied to all X-ray path sections of the arch trajectory detected for each section to reconstruct the panoramic image.
  • the medical image resizing unit 440 adjusts the size of the reconstructed panoramic image on the computed tomography information. That is, in order to derive a resultant image similar to the image photographed by the panoramic image capturing apparatus or to remove unnecessary edges, a specific area is cut to adjust the image size. In this case, when the image size adjustment is unnecessary, the medical image size adjusting unit 440 may be omitted.
  • the medical image processor 450 performs post processing on the reconstructed panoramic image to improve the quality of the image.
  • a pre-processing process may be applied before the geometry correction unit 100 is performed.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating a medical image reconstruction method according to an embodiment of the present disclosure. Since a specific embodiment has been described above in detail with respect to the medical image reconstruction apparatus, the operation process thereof will be briefly described. do.
  • the geometry correction unit 100 corrects the computed tomography image to be correctly positioned in a three-dimensional space by applying CT tomography information to CT computed tomography information (500).
  • the geometry correction process 500 will be described later with reference to FIGS. 17 to 19.
  • the archery trajectory detection unit 200 detects the archery trajectory (600).
  • the arch path trajectory detection step 600 is a process in which the information setting unit 210 sets the standard arch and the rotation center point (RCP) coordinates using the equipment photographing sequence information (610), and the arch path trajectory generation unit 220
  • the process of generating the archery trajectory using the standard archery set by the information setting unit 210 may be included (620).
  • the arch path generation process 620 will be described later with reference to FIG. 20.
  • the image information utilization section setting unit 300 sets the image information utilization section and sets the position coordinates of the X-ray source for each position of the archery trajectory in the image information utilization section by using the RCP coordinates to investigate the X-ray irradiation for each position of the archery trajectory Compute the path (700).
  • the reconstruction unit 400 is corrected by the geometry correction unit 100 in the image information utilization section set by the image information utilization section setting unit 300 based on the archery trajectory detected by the archery trajectory detection unit 200.
  • the image information of the computed tomography image is summing for each X-ray irradiation path and then arranged along the trajectory of the arch to reconstruct the panoramic image (800).
  • the panoramic image reconstruction process 800 may include a process in which the weight map generator 410 generates a weight map 810, and a process of adjusting a ratio of image information reflected in the panoramic image reconstructed by the adjuster 420 (820).
  • the panoramic image reconstruction process 800 further includes a process 840 in which the image resizing unit 440 adjusts the size of the panoramic image reconstructed by the medical image reconstruction unit 430.
  • the panoramic image reconstruction process 800 further includes a process 850 in which the medical image processor 450 performs image processing on the panoramic image reconstructed by the medical image reconstruction unit 430.
  • FIG. 17 is a detailed flowchart of a geometry correction process 500 according to an embodiment of the present invention.
  • the correction angle extractor 110 receives the computed tomography information and extracts the correction angle in each cross-sectional direction to correct the position of the computed tomography information (510). At this time, a subroutine (correction angle extraction process of FIG. 18) is performed for each section to extract the correction angle for each section.
  • the correction unit 120 rotates the computed tomography image using the correction angles of the respective cross-sectional directions extracted by the correction angle extractor 110 to perform geometry correction (520).
  • 18 is a detailed flowchart of a correction angle extraction process 510 according to an embodiment of the present invention.
  • the reference point information extraction unit 111 extracts reference point information from the computed tomography information (511).
  • the count map extractor 112 for each rotation angle extracts the count map for each preset rotation angle using the image information according to the reference point information extracted by the reference point information extractor 111 (512).
  • a subroutine count map extraction process for each rotation angle of FIG. 19 is performed for each rotation angle.
  • the rotation angle extractor 113 extracts the rotation angle of the minimum count map among the count maps extracted for each rotation angle by the count map extractor 112 for each rotation angle (513).
  • 19 is a detailed flowchart of a count map extraction process 512 for each rotation angle according to an embodiment of the present invention.
  • the image rotating unit 112a rotates the computed tomography image for each preset rotation angle (512a).
  • the image information extracting unit 112b extracts image information of the ROI based on the reference point information extracted by the reference point information extracting unit 111 from the computed tomography image rotated by the image rotating unit 112a (512b).
  • the count map extracting unit 112c extracts the count map using the image information of the ROI extracted by the image information extracting unit 112b (512c).
  • FIG. 20 is a detailed flowchart of a process for generating a arch form trajectory 620 according to an embodiment of the present invention.
  • the position coordinate detection unit 221 detects the position coordinates of the front occlusal surface (621).
  • the fixed arch form coordinate detector 222 detects the fixed arch form coordinates based on the position coordinates of the front occlusal surface detected by the position coordinate detector 221 (622).
  • the anterior arch form coordinate detector 223 detects the anterior arch form coordinates for each section based on the position coordinates of the anterior occlusal surface detected by the position coordinate detector 221 (623).
  • the arch form coordinate correcting unit 224 corrects the arch form coordinates using the fixed arch form coordinates detected by the fixed arch form coordinates detecting unit 222 and the anterior arch form coordinates detected by the anterior arch form coordinates detecting unit 223 (624).
  • the arch path calculation unit 225 calculates the arch path using the arch coordinate coordinates detected and corrected for each cross section through the arch coordinate coordinate correcting unit 224 (625).
  • the computed tomography geometry correction is applied to the computed tomography information so that the computed tomography image is correctly positioned in the three-dimensional space.
  • the organ or feature points such as left and right eyes, left and right ears, and ear rods, which are symmetrical to the subject and the shooting position, are constantly present. Arranged on a horizontal plane.
  • the medical image reconstruction method according to the present invention as described above is implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means may be recorded on a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include a program command, an information file, an information structure, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Magneto-optical media and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • the medium may be a transmission medium such as an optical or metal wire, a waveguide, or the like including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command, an information structure, or the like.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

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Abstract

본 발명은 의료 영상 재구성 장치 및 그 방법과 기록매체를 제공하고자 한다. 이를 위하여, 본 발명은, 3차원 의료 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 3차원 의료 영상 정보의 지오메트리를 보정하는 지오메트리 보정부; 상기 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 악궁 궤적 검출부; 상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 영상 정보 활용 구간 설정부; 및 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 재구성부를 포함한다.

Description

의료 영상 재구성 장치 및 그 방법
본 발명은 의료 영상 재구성 장치 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 3차원(3D) 의료 영상 정보의 3차원 공간 상의 위치를 보정한 후에 악궁 궤적을 검출하고 검출된 악궁 궤적을 기준으로 3차원 의료 영상(예를 들어, 컴퓨터 단층 촬영 영상)으로부터 자동 재구성 방식으로 2차원(2D) 의료 영상(예를 들어, 파노라마 영상)을 생성하기 위한 의료 영상 재구성 장치 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
이하의 본 발명의 실시예에서는 3차원 의료 영상의 일예로 컴퓨터 단층 촬영(CT: Computed Tomography) 영상을 예로 들어 설명하고, 2차원 의료 영상의 일예로 파노라마 영상(Panorama Image)을 예로 들어 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것이 아님을 미리 밝혀둔다.
일반적으로, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 영상, 초음파 영상 등의 3차원 의료 영상은 피검체를 개괄적이고 일목요연하게 파악할 수 있는 장점이 있다. 그러나 피검체의 내부 구조 등을 더욱 자세히 관찰하기 위해서는 3차원 의료 영상보다는 2차원 의료 영상을 이용하는 것이 효과적일 수 있다. 따라서 3차원 의료 영상과 2차원 의료 영상을 함께 디스플레이한다면 사용자가 피검체에 대하여 개괄적이고 면밀한 관찰을 동시에 할 수 있다.
이러한 종래의 3차원 의료 영상과 2차원 의료 영상을 디스플레이하는 방식의 일예로서 대한민국공개특허번호 제10-2013-0138612호(2013년 12월 19일 공개)를 살펴보면 다음과 같다.
종래의 3차원 의료 영상과 2차원 의료 영상을 디스플레이하는 장치는, 피검체에 대한 3차원 의료 영상을 획득하는 3차원 영상 획득부, 획득된 3차원 의료 영상에 대한 외부 입력에 기초하여 피검체에 대한 적어도 하나의 단면을 선택하는 단면 선택부, 선택된 적어도 하나의 단면에 상응하게 피검체를 스캔하여 2차원 의료 영상을 획득하는 2차원 영상 획득부, 및 2차원 의료 영상과 3차원 의료 영상을 디스플레이하는 디스플레이부를 포함한다.
이때, 단면 선택부는, 획득된 3차원 의료 영상 상에 위치할 적어도 하나의 윈도우를 생성하는 윈도우 생성부, 3차원 의료 영상 상에서 상기 생성된 적어도 하나의 윈도우를 이동시키는 윈도우 제어부, 및 선택된 적어도 하나의 단면과 인접한 적어도 하나의 단면을 추가로 선택하는 추가 단면 선택부를 포함한다.
그리고 2차원 영상 획득부는, 선택된 적어도 하나의 단면에 상응하게 피검체를 스캔하여 적어도 하나의 제 1 이차원 의료 영상을 획득하는 제 1 영상 획득부, 단면과 인접한 적어도 하나의 단면에 상응하게 피검체를 스캔하여 적어도 하나의 제 2 이차원 의료 영상을 획득하는 제 2 영상 획득부, 및 적어도 하나의 제 1 이차원 의료 영상 및 적어도 하나의 제 2 이차원 의료 영상을 합성함으로써 적어도 하나의 합성 2차원 의료 영상을 획득하는 합성 영상 획득부를 포함한다.
그러나 상기 종래 기술은 적어도 어느 하나의 단면과 그 단면에 인접한 적어도 하나의 단면에 상응하는 제 1, 2 이차원 의료 영상을 각각 획득하여 합성함으로써 적어도 하나의 합성 2차원 의료 영상을 획득할 수 있으나, 이렇게 얻어진 합성 2차원 의료 영상은 실제 촬영된 2차원 의료 영상, 특히 파노라마 영상과 다르다는 문제점이 있다.
왜냐하면, 일반적인 파노라마 영상은 악궁 궤적을 따라 엑스선 빔을 일정간격 이동 및 중첩(shift and add)시킴으로써 악궁 궤적 내 원하는 포커스 레이어에 대한 투과영상을 펼쳐 표시한다. 하지만, 종래 기술에서 사용하는 방식과 같은 단순한 영상 합성 방식으로 선택 영역(범위) 내의 의료 영상을 중첩하여 2차원 의료 영상을 획득하는 경우 부정확한 2차원 의료 영상이 획득되게 되는 문제점이 있다.
한편, 컴퓨터 단층 촬영 시 촬영자의 경험 정도에 따른 숙련도에 따라 환자(피검자)의 촬영 자세를 정확히 잡지 못한 상태에서 촬영하는 경우가 빈번히 발생하고 있다.
이처럼 환자의 촬영 위치가 틀어진 상태로 촬영된 컴퓨터 단층 촬영 영상은 좌우 대칭 및 안면 골격의 구조가 틀어져 보이는 현상을 방지할 수 없다.
따라서 컴퓨터 단층 촬영 시 환자의 자세가 부정확한 상태에서 획득된 컴퓨터 단층 촬영 영상을 의료 진단용 3차원 뷰어(3D Viewer)를 통해 디스플레이할 경우, 컴퓨터 단층 촬영 영상이 틀어져 보이는 현상이 발생하게 되는 문제점이 있다.
한편, 종래에는 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 수동 방식으로 재구성된 파노라마 영상을 생성하였다. 즉, 종래에는 컴퓨터 단층 촬영 영상 중 액시얼(Axial) 축 단면 영상에서 사용자가 임의로 악궁 궤적을 수동으로 입력하고, 수동으로 입력된 악궁 궤적에 수직하는 임의 구간의 영상 정보를 재구성하여 파노라마 영상을 생성하였다. 이때, 특정 단면 영상에서 사용자가 임의로 수동 입력하여 지정한 악궁 궤적을 모든 단면에 적용한 후 재구성된 파노라마 영상을 생성하였다.
그런데, 각 단면 별로 악궁 궤적의 위치가 다르기 때문에 수동 방식으로 파노라마 영상을 재구성할 때 치아가 악궁 궤적 외부에 존재할 경우 파노라마 영상에 나타나지 않는 문제점이 있다.
따라서 상기와 같은 종래 기술은 전술한 바와 같은 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.
따라서 본 발명은 2차원 의료 영상(예: 파노라마 영상)을 추가적으로 촬영하지 않고, 기 촬영된 3차원 의료 영상 정보를 이용하여 해당 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 하여 촬영 시 환자의 부정확한 자세로 인하여 발생되는 오차를 보정한 후에 악궁 궤적을 검출하고 검출된 악궁 궤적을 기준으로 자동 재구성 방식으로 2차원 의료 영상을 생성하기 위한 의료 영상 재구성 장치 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 3차원 의료 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 3차원 의료 영상 정보의 지오메트리를 보정하는 지오메트리 보정부; 상기 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 악궁 궤적 검출부; 상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 영상 정보 활용 구간 설정부; 및 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 재구성부를 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 악궁을 포함하는 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 악궁 궤적 검출부; 상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 영상 정보 활용 구간 설정부; 및 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 재구성부를 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 의료 영상 재구성 장치의 의료 영상 재구성 방법에 있어서, (a) 3차원 의료 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 3차원 의료 영상 정보의 지오메트리를 보정하는 단계; (b) 상기 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 단계; (c) 상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 단계; 및 (d) 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 단계를 포함한다.
상기와 같은 본 발명은, 기 촬영된 3차원 의료 영상 정보를 이용하여 해당 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 하여 촬영 시 환자의 부정확한 자세로 인하여 발생되는 오차를 보정한 후에 악궁 궤적을 검출하고 검출된 악궁 궤적을 기준으로 자동 재구성 방식으로 파노라마 영상을 생성함으로써, 파노라마 영상을 추가적으로 촬영할 필요가 없고, 추가 촬영이 필요 없으므로 추가적인 피폭을 제거하여 피검자(환자)의 피폭선량을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은, 기존의 수동 방식으로 재구성된 파노라마 영상과 대비하여 사용자의 편의성 및 영상 품질을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은, 컴퓨터 단층 촬영 시 환자의 부정확한 자세로 인하여 발생되는 오차를 보정함으로써, 단면 별 영상의 위치 정확도를 개선할 수 있고, 그에 따라 보다 정확한 의료 진단이 가능하도록 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은, 컴퓨터 단층 촬영 정보를 이용하여 자동 재구성 방식으로 파노라마 영상을 자동 생성 시 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정을 적용함으로써, 안면 골격의 틀어짐을 방지할 수 있고, 그에 따라 단면 별 영상의 위치 정확도를 개선할 수 있으며, 또한 확대도를 개선할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 파노라마 영상 촬영 장치를 구현하기 위한 별도 또는 추가의 장치 구성을 필요로 하지 않으므로 의료 장비의 크기를 소형화할 수 있으며, 또한 의료 장치의 설치 공간을 축소시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 재구성 장치의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지오메트리 보정부의 상세 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 각도 추출부의 상세 구성도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도별 카운트 맵 추출부의 상세 구성도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 악궁 궤적 생성부의 상세 구성도,
도 6은 임계값 t1, t2를 만족하는 값의 중첩 영상 추출을 나타내는 도면,
도 7은 전치 교합면의 X, Y축 위치 좌표 검출 방식을 설명하기 위한 도면,
도 8은 전치 교합면의 평균 영상 및 그래디언트 영상을 나타내는 도면,
도 9는 그래디언트 영상에서 각도 추출 영상을 나타내는 도면,
도 10은 45°각도의 고정 악궁 좌표 계산을 위한 검색 영역을 나타내는 도면,
도 11은 검색 영역의 히스토그램 분포를 이용하여 악궁 좌표를 추출하는 방식을 설명하기 위한 도면,
도 12는 90°각도의 고정 악궁 좌표 계산을 위한 검색 영역을 나타내는 도면,
도 13은 검색 영역의 히스토그램 분포를 이용하여 악궁 좌표를 추출하는 방식을 설명하기 위한 도면,
도 14는 전치 악궁 좌표 계산을 위한 검색 영역을 나타내는 도면,
도 15는 검색 영역의 히스토그램 분포를 이용하여 전치 악궁 좌표를 추출하는 방식을 설명하기 위한 도면,
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 재구성 방법에 대한 흐름도,
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 지오메트리 보정 과정에 대한 상세 흐름도,
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 각도 추출 과정에 대한 상세 흐름도,
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도별 카운트 맵 추출 과정에 대한 상세 흐름도,
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 악궁 궤적 생성 과정(620)에 대한 상세 흐름도이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
그리고 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체의 기재에 있어서 일부 구성요소들을 단수형으로 기재하였다고 해서, 본 발명이 그에 국한되는 것은 아니며, 해당 구성요소가 복수 개로 이루어질 수 있음을 알 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 기술 요지를 정리하여 살펴보면, 다음과 같다.
본 발명의 실시예에서는 컴퓨터 단층 촬영 정보에 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정을 적용하여 3차원 공간 상에 컴퓨터 단층 촬영 영상이 정 위치하도록 보정한 후에, 컴퓨터 단층 촬영 영상을 이용하여 자동 재구성 방식으로 파노라마 영상을 생성한다.
이때, 본 발명의 실시예에서는 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 치아의 특징 정보를 이용하여 검출된 악궁 궤적과 장비 촬영 시퀀스 정보를 이용하여 산출된 RCP(Rotate Center Point) 좌표를 통해 악궁 궤적의 위치 별 엑스레이 소스의 위치 좌표를 설정하고, 각각의 위치 좌표를 중심으로 한 엑스선 조사 경로와 악궁 궤적 간 교차 구간의 영상 정보를 재구성하여 파노라마 영상을 생성한다.
즉, 본 발명의 실시예에서는, 먼저 컴퓨터 단층 촬영 시 환자의 부정확한 자세로 인하여 발생되는 오차를 보정하기 위하여 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정 알고리즘을 적용하여 위치 오차를 보정한다. 이때, 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 지정된 관심 영역(ROI)의 특징값을 이용하여 최적화된 위치를 산출한다. 이후에, 컴퓨터 단층 촬영 영상에 치아 특징값을 이용하는 악궁 궤적 검출 알고리즘을 적용하여 악궁 궤적을 검출하고, 악궁 궤적 및 장비 촬영 시퀀스 정보를 이용하여 RCP 좌표를 산출한다. 이후에, 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 파노라마 영상을 생성하기 위하여 자동 재구성 방식 알고리즘을 적용한다. 이때, 검출된 악궁 궤적과 RCP 좌표를 이용하여 악궁 궤적의 위치 별 엑스레이 소스의 위치 좌표를 설정하고, 각각의 위치 좌표로부터 발생되는 엑스선 조사 경로와 악궁 궤적의 교차 구간에 대한 영상 정보를 서메이션해서 악궁 궤적을 따라 배치함으로써 파노라마 영상을 생성한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 재구성 장치의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 재구성 장치는, 컴퓨터 단층 촬영 정보에 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정(CT Geometry Correction)을 적용하여 3차원 공간 상에 컴퓨터 단층 촬영 영상이 정 위치하도록 보정하기 위한 지오메트리 보정부(100), 악궁 궤적을 검출하기 위한 악궁 궤적 검출부(200), 영상 정보 활용 구간 및 엑스선 조사 경로를 설정하기 위한 영상 정보 활용 구간 설정부(300), 및 악궁 궤적 검출부(200)에서 검출된 악궁 궤적을 기준으로 "영상 정보 활용 구간 설정부(300)에서 설정된 영상 정보 활용 구간" 내의 "지오메트리 보정부(100)에서 보정된 컴퓨터 단층 촬영 영상의 영상 정보"를 엑스선 조사 경로 별로 서메이션(Summation)하여 악궁 궤적을 따라 재구성하여 파노라마 영상을 구현하는 재구성부(400)를 포함한다.
다음으로, 상기 각 구성 요소에 대하여 좀 더 구체적으로 살펴보면, 다음과 같다.
먼저, 지오메트리 보정부(100)는 컴퓨터 단층 촬영 시 환자의 부정확한 자세로 인하여 발생되는 오차를 보정하기 위해 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정을 수행한다. 이때, 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정을 적용한 후의 영상은 환자의 얼굴이 정면을 주시한 형태이고, 좌우 턱 및 눈의 위치 등 좌우 대칭인 기관 또는 특징점이 수평을 유지하며, 고개를 너무 숙이거나 들고 있지 않도록 변형된 영상이다. 이러한 지오메트리 보정부(100)에 대하여 도 2 내지 도 4를 참조하여 좀 더 상세히 살펴보면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지오메트리 보정부(100)의 상세 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 지오메트리 보정부(100)는, 컴퓨터 단층 촬영 정보를 전달받아 컴퓨터 단층 촬영 정보의 위치 보정을 위해 각 단면 방향의 보정 각도를 추출하기 위한 보정 각도 추출부(110), 및 보정 각도 추출부(110)에서 추출된 각 단면 방향의 보정 각도를 이용하여 컴퓨터 단층 촬영 영상을 회전시켜 지오메트리 보정을 수행하기 위한 보정부(120)를 포함한다.
다음으로, 상기 각 구성 요소에 대하여 좀 더 구체적으로 살펴보면, 다음과 같다.
먼저, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 장치(도면에 도시되지 않음)가 일예로 피검자의 두부를 촬영하여 컴퓨터 단층 촬영 정보(CT Data)를 의료 영상 정보의 지오메트리 보정 장치로 전달한다.
그러면, 보정 각도 추출부(110)는 컴퓨터 단층 촬영 장치로부터 컴퓨터 단층 촬영 정보를 전달받아 컴퓨터 단층 촬영 정보의 위치 보정을 위해 MPR(Multi Planar Reconstruction)의 각 단면(커로우널, 새지털, 액시얼) 방향의 보정 각도를 추출한다. 이때, MPR의 각 단면 방향의 보정 각도를 추출하기 위해 서브 루틴(도 3의 보정 각도 추출부)을 단면 방향 별로 수행한다. 여기서, MPR은 다수의 2차원 단면 영상을 3차원 영상으로부터 재구성한 것을 의미하며, 커로우널, 새지털, 액시얼은 3차원 영상의 X, Y, Z 축의 각 단면과 관련된다.
그리고 보정부(120)는 보정 각도 추출부(110)에서 단면 방향 별로 추출된 회전 각도(보정 각도)를 이용하여 컴퓨터 단층 촬영 영상을 회전시켜 지오메트리 보정을 수행한다. 이때, 회전 각도(보정 각도)는 커로우널, 새지털, 액시얼 방향에 따라 3개의 파라미터(Parameter)로 산출할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 각도 추출부(110)의 상세 구성도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 각도 추출부(110)는, 컴퓨터 단층 촬영 정보에서 기준점 정보를 추출하기 위한 기준점 정보 추출부(111), 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 기준점 정보를 포함하는 관심영역(ROI)의 영상 정보를 이용하여 기 설정된 회전 각도별로 카운트 맵(Count Map)을 추출하기 위한 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112), 및 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)에서 각 회전 각도별로 추출된 카운트 맵 중 최소 카운트 맵의 회전 각도를 추출하기 위한 회전 각도 추출부(113)를 포함한다.
다음으로, 상기 각 구성 요소에 대하여 좀 더 구체적으로 살펴보면, 다음과 같다.
먼저, 기준점 정보 추출부(111)는 컴퓨터 단층 촬영 장치로부터 컴퓨터 단층 촬영 정보를 전달받아 컴퓨터 단층 촬영 정보 내에서 추출할 수 있는 기준점 정보 중의 어느 하나를 추출한다. 이때, 기준점 정보로는 턱선 정보, 치아 배열을 나타내는 정보, 이어 플러그(Ear Plug) 등을 활용한 기준점 정보, TMJ(Temporo-Mandibular Joint)의 위치 정보, 눈의 위치 정보 등이 있을 수 있다.
일예로, 기준점 정보로 하악 턱선 정보(3차원 상의 좌표)를 이용하는 경우를 예를 들어 살펴보면, 컴퓨터 단층 촬영 상에서 지정된 구간의 액시얼 단면 영상을 중첩하여 중첩 영상을 획득한다. 중첩 영상 획득 시 하악 턱선 정보만을 추출하기 위해 후술되는 임의의 임계값을 사용한다. 이때, 중첩 영상 생성 수식 g(x,y)는 하기의 [수학식 1]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000001
여기서, x, y, z는 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 X, Y, Z 축의 위치값을 의미하고, w는 단면 영상의 가로 크기이며, h는 단면 영상의 세로 크기이다. 그리고 zs는 Z축에서 영상 중첩을 위해 설정된 시작 지점이고, ze는 Z축에서 영상 중첩을 위해 설정된 종료 지점이다. 컴퓨터 단층 촬영 영상의 중첩 시작, 종료 지점값은 환자의 특성에 따라 변동이 가능하기 때문에 변경이 가능하며, 실험적으로 얻어 최적화하여 사용할 수 있다. 그 일예를 살펴보면 하기의 [수학식 2]와 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000002
그리고 중첩 영상 생성 조건 수식 f(x,y,z)는 하기의 [수학식 3]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000003
여기서, I(x,y,z)는 컴퓨터 단층 촬영 영상의 각 픽셀값을 의미하고, 지정된 임계값을 만족하는 경우 중첩 영상 g(x,y)의 값을 증가시킨다. 지정된 임계값 t1은 1000이고, t2는 2000이다. 이때, 임계값 t1, t2는 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 조건에 따라 변동이 가능하기 때문에 변경이 가능하며, 실험적으로 얻어 최적화하여 사용할 수 있다.
그리고 중첩한 영상 정보를 이용하여 하악 턱선의 중심 영역을 산출한다. 컴퓨터 단층 촬영 상에서 지정된 구간의 액시얼 단면 영상 내에서 하악 턱선의 중심 영역의 영상 정보를 추출한다. 추출된 영상 정보가 후술되는 조건을 만족하는 단면의 좌표를 하악 턱선의 중심 영역으로 활용한다. 하악 턱선의 중심영역을 검출하기 위한 수식 h(x,y)는 하기의 [수학식 4]와 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000004
여기서, bx, by는 중첩 영상 내에서 하악 턱선의 중심영역을 검출하기 위해 지정한 구간의 중심 좌표이고, sx, sy는 해당 구간의 영역 크기값이다. 이때, 해당 구간 설정을 위한 수식은 하기의 [수학식 5]와 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000005
그리고 지정 구간의 X축 중심 좌표를 검출하기 위한 수식 X(x,y), Y(x,y)는 하기의 [수학식 6]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000006
중첩 영상 내에서 유효 지점을 설정하기 위해 임의의 임계값 t를 기준으로 한다. 일예로, 임계값 t는 40이다. 여기서, 임계값 t의 값은 영상의 특성에 따라 변동이 가능하기 때문에 변경이 가능하며, 실험적으로 얻어 최적화하여 사용할 수 있다.
일예로, 검출된 중심 좌표를 기준으로 구간 설정을 위한 영역 크기값 sx, sy는 모두 100이다. 이때, 영역의 크기값은 영상의 특성에 따라 변경이 가능하며, 실험적으로 얻어 최적화하여 사용할 수 있다.
최종적으로 설정된 구간 내에서 하악 턱선 정보를 검출하기 위한 수식 j(x,y,z)는 하기의 [수학식 7]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000007
여기서, m은 마스크(Mask) 크기를 의미하고, 지정된 영역 내에서 각 픽셀 주변의 마스크 영역을 검색하여 픽셀값이 임계값 t1, t2를 만족하는 총 개수 TC를 하기의 [수학식 8]과 계산한다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000008
이때, TC의 값이 마스크 영역의 크기와 동일한 경우 해당 위치 지점을 하악 턱선의 위치 좌표로 활용한다.
그리고 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)는 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 기준점 정보를 기준으로 추출된 관심 영역(ROI : Region Of Interest)의 영상 정보를 이용하여, 기 설정된 회전 각도별로 카운트 맵을 추출한다. 이때, 각 회전 각도별로 카운트 맵을 추출하기 위해 서브 루틴(도 4의 회전 각도별 카운트 맵 추출부)을 각 회전 각도별로 수행한다.
그리고 회전 각도 추출부(113)는 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)에서 각 회전 각도별로 추출된 카운트 맵의 유효 픽셀 개수를 측정하여 가장 적은 픽셀 개수를 갖는 카운트 맵(즉, 최소 카운트 맵)의 회전 각도를 추출한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)의 상세 구성도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)는, 기 설정된 회전 각도별로 컴퓨터 단층 촬영 영상을 회전시키기 위한 영상 회전부(112a), 영상 회전부(112a)에서 회전된 컴퓨터 단층 촬영 영상으로부터 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 기준점 정보를 기준으로 관심 영역의 영상 정보를 추출하기 위한 영상 정보 추출부(112b), 및 영상 정보 추출부(112b)에서 추출된 관심 영역의 영상 정보를 이용하여 카운트 맵을 추출하기 위한 카운트 맵 추출부(112c)를 포함한다.
다음으로, 상기 각 구성 요소에 대하여 좀 더 구체적으로 살펴보면, 다음과 같다.
먼저, 영상 회전부(112a)는 컴퓨터 단층 촬영 영상을 기 지정(설정)된 회전 각도 구간만큼 기 설정된 임의의 회전 각도(예 : 0.1도) 간격으로 반복하여 회전시킨다. 이때, 회전 각도 간격은 임의로 변경이 가능하고, 0.1도 간격 이외의 간격으로도 설정이 가능하며, 이는 처리시간과 정확도 사이의 트레이드-오프(Trade-off) 관계에 따라 설정하여 사용할 수 있다.
그리고 처리 속도 개선을 위해 컴퓨터 단층 촬영 영상을 축소하여 영상 회전 처리를 수행할 수도 있다. 예를 들면, 800*800*600 크기의 원본 정보를 400*400*600, 400*400*300, 400*800*300 등으로 축소하여 처리할 수 있다. 또한, 영상 보정을 위한 회전 각도의 정확한 산출을 위해 노이즈 제거 필터 등의 전처리 알고리즘을 적용한 후에 영상 회전 처리를 수행할 수도 있다.
일예로, 각 단면별로 지정된 컴퓨터 단층 촬영 영상의 회전 각도 구간은 액시얼은 (-10°~ 10°), 새지털은 (-9°~ 9°), 커로우널은 (-3°~ 3°)와 같이 설정할 수 있으며, 이는 하나의 실시 예에 해당한다.
그리고 회전 각도의 설정은 컴퓨터 단층 촬영 출력 정보가 틀어질 수 있는 범위를 고려하여 각 장비에 맞게 파라미터화하여 사용할 수 있다.
그리고 영상 회전은 액시얼 방향, 새지털 방향, 커로우널 방향에 따라 지정된 회전 각도 간격(예 : 0.1도)으로 각도를 변경하면서 후술되는 영상 정보 추출부(112b) 및 카운트 맵 추출부(112c)의 동작을 반복한다.
그리고 영상 회전의 순서는 임의로 선택할 수 있으며, 모든 방향에 대해 카운트 맵을 구하여 회전 각도를 찾는 방법도 가능하고, 액시얼 방향을 먼저 찾고 새지털 방향을 찾고 커로우널 방향을 찾는 방식으로 회전 각도를 찾는 방법도 가능하다.
그리고 영상 정보 추출부(112b)는 영상 회전부(112a)에서 회전된 컴퓨터 단층 촬영 영상으로부터 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 하악 턱선 정보(기준점 정보)를 기준으로 각 단면별로 지정된 관심 영역(ROI)의 영상 정보를 추출한다. 이때, 관심 영역은 상악 및 하악이 모두 포함될 수 있는 크기로 설정할 수 있다. 여기서, 관심 영역의 설정도 본 발명의 일 실시예에 따른 장치(또는 알고리즘)의 성능을 좌우할 수 있는 요소이기 때문에 상악 및 하악이 모두 포함되는 형태 외의 다양한 형태로 설정이 가능하다.
그리고 카운트 맵 추출부(112c)는 영상 정보 추출부(112b)에서 추출된 관심 영역 내의 영상 정보를 이용하여 지정된 임계값을 기준으로 카운트 맵을 추출한다. 이때, 카운트 맵 생성 수식 g(x,y)는 하기의 [수학식 9]와 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000009
여기서, r1, r2는 설정된 관심 영역의 높이값을 의미한다.
그리고 카운트 맵 생성 조건 수식 f(x,y,z)는 하기의 [수학식 10]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000010
이때, 지정된 임계값 t1은 500이고, t2는 1500으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
한편, 악궁 궤적 검출부(200)는 장비 촬영 시퀀스 정보를 활용하여 표준 악궁과 RCP(Rotate Center Point) 좌표를 설정하기 위한 정보 설정부(210), 및 정보 설정부(210)에서 설정된 표준 악궁을 이용하여 악궁 궤적을 생성하기 위한 악궁 궤적 생성부(220)를 포함한다.
이때, 정보 설정부(210)는 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 장비 촬영 시퀀스 정보를 활용하여 표준 악궁과 RCP 좌표를 설정한다.
이렇게 설정된 표준 악궁과 RCP 좌표는 악궁 궤적의 위치별 엑스레이 경로(X-ray Path) 산출 시 사용되며, 이후에 해당 엑스레이 경로와 악궁 궤적이 교차하는 지점을 기준으로 지정된 구간의 영상 정보를 서메이션하여 악궁 궤적을 따라 재구성하여 파노라마 영상을 구현한다. 이때, 표준 악궁과 RCP 좌표의 위치에 따라 서메이션하는 엑스레이 경로가 결정된다. 엑스레이 경로는 실제 파노라마 영상 촬영 장치로 촬영하였을 때 엑스레이 소스(X-ray Source)의 위치에서 엑스레이(X-ray)가 발생하여 컴퓨터 단층 촬영 볼륨의 각 복셀(Voxel)의 위치를 지나가는 경로를 계산하여 사용할 수 있다.
일예로, 컴퓨터 단층 촬영 정보의 복셀 사이즈를 고려하여 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 Y축에서 8mm 이동 후 표준 악궁 및 RCP 좌표의 위치를 설정한다. 이러한 표준 악궁 및 RCP 좌표의 위치 이동 거리는 실험적으로 최적화하여 산출된 값을 적용할 수 있으며, 8mm라는 값은 재구성된 파노라마 영상의 확대 및 축소를 최소화할 수 있는 위치를 고려하여 설정한 하나의 실시 예이다. 따라서 이러한 값은 변경이 가능하며 파라미터화하여 적용할 수 있다.
그리고 악궁 궤적 생성부(220)는 정보 설정부(210)에서 설정된 표준 악궁을 이용하여 악궁 궤적을 생성하기 위해 큐빅 스플라인 커브(Cubic-Spline Curve)를 이용한다. 이러한 악궁 궤적 생성부(220)에 대하여 도 5 내지 도 15를 참조하여 좀 더 상세히 살펴보면 다음과 같다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 악궁 궤적 생성부(220)의 상세 구성도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 악궁 궤적 생성부(220)는, 전치 교합면의 위치 좌표를 검출하기 위한 위치 좌표 검출부(221), 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 고정 악궁 좌표를 검출하기 위한 고정 악궁 좌표 검출부(222), 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 각 단면별로 전치 악궁 좌표를 검출하기 위한 전치 악궁 좌표 검출부(223), 고정 악궁 좌표 검출부(222)에서 검출된 고정 악궁 좌표와 전치 악궁 좌표 검출부(223)에서 검출된 전치 악궁 좌표를 이용하여 악궁 좌표를 보정하기 위한 악궁 좌표 보정부(224), 및 악궁 좌표 보정부(224)를 통해 각 단면별로 보정되어 검출된 악궁 좌표를 이용하여 악궁 궤적을 산출하기 위한 악궁 궤적 산출부(225)를 포함한다.
여기서, 위치 좌표 검출부(221)는 하악 턱 끝 위치의 단면을 기준으로 지정된 높이의 단면까지 특정 임계값 t1, t2를 만족하는 값의 중첩 영상을 추출한다(도 6 참조). 일예로, 임계값 t1은 1000이고, t2는 2000으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다. 이때, 추출된 중첩 영상에서 전치 교합면의 위치 좌표를 검출하는 경우 그 정확도를 향상시키기 위해 노이즈 필터를 적용할 수 있다.
도 7을 참조하여 살펴보면, 추출된 중첩 영상에서 치아의 중첩도가 높은 지점을 검출하기 위해 특정 임계값 t3을 만족하는 Y축 좌표를 추출한다. 일예로, 임계값 t3는 50으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
해당 Y축 기준으로 1~1.5cm 거리에서 X축 시작, 종료 지점을 추출하여 중간값을 계산하여 X축 좌표를 추출한다. 위의 Y축 기준 이동 거리는 실험적으로 최적화하여 산출된 값을 적용할 수 있으며, 1~1.5cm라는 값은 악궁의 형태를 고려하여 설정한 하나의 예이므로, 변경이 가능하고 파라미터화하여 적용할 수 있다.
Z축 좌표는 턱 끝 위치 좌표를 기준으로 3.5cm 상단 지점으로 임의로 지정한다. 여기서, 3.5cm로 설정한 것은 실험적인 결과 수치를 반영한 것으로, 통계적으로 턱 끝에서 교합면까지 거리는 소아가 2.4cm이고, 성인이 4.0cm이다. 따라서 환자의 크기나 연령을 고려하여 최적화된 거리 설정값은 변경이 가능하고 파라미터화하여 적용할 수 있다.
도 8을 참조하여 살펴보면, 1차 추출된 전치 교합면의 위치 좌표를 이용하여 특정 관심 영역(ROI) 내의 각 픽셀별 평균값으로 영상을 생성하고 해당 평균 영상에서의 그래디언트 영상을 추출한다. 이때, 관심 영역은 전치를 포함할 수 있는 사각형 형태의 영역을 의미하고, 관심 영역 크기 설정을 위한 값은 파라미터화하여 사용할 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, 상기 추출된 그래디언트 영상에서 상악 및 하악의 치아 각도를 계산한다. 치아 각도 계산 수식 A(x,y)는 하기의 [수학식 11]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000011
여기서, G(x,y)는 그래디언트 영상의 픽셀값을 의미한다.
계산의 효율을 높이기 위해 임의로 45°, 135° 이외의 각도는 0으로 설정한다. 상악의 경우 45°각도, 하악의 경우 135°각도의 분포가 매우 높기 때문이다.
이때, 치아 교합면의 위치 검출을 위해 치아 각도가 계산된 영상에서 특정 영역에 분포하는 각도 정보 개수를 파악하여 45°, 135° 각도 개수의 차이가 가장 적은 지점을 추출하여 해당 좌표를 전치 교합면의 위치 좌표로 활용한다.
그리고 고정 악궁 좌표 검출부(222)는 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 Y축에서 1.5cm 이동한 후 좌/우 45°각도로 지정된 검색 영역(도 10 참조)의 임계값 t1, t2를 만족하는 히스토그램을 생성한다. 위의 Y축 기준 이동 거리는 실험적으로 최적화하여 산출된 값을 적용할 수 있으며, 1.5cm라는 값은 악궁의 형태를 고려하여 설정한 하나의 예이므로, 변경이 가능하고 파라미터화하여 적용할 수 있다. 일예로, 임계값 t1은 1000으로 정하고, t2는 2000으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
도 11에 도시된 바와 같이, 히스토그램의 총 개수에서 최소(Min), 최대(Max) 20% 커팅(Cutting) 후 중심점을 악궁 좌표로 추출한다.
전술한 바와 같이, 전치 교합면의 위치 좌표에서 45° 각도의 고정 악궁 좌표를 추출한 후 모든 단면에서 해당 좌표를 사용한다.
또한, 고정 악궁 좌표 검출부(222)는 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표 기준으로 Y축에서 2.5cm, 6.5cm 이동한 후 좌/우 90°각도로 지정된 검색 영역(도 12 참조)의 임계값 t1, t2를 만족하는 히스토그램을 생성한다. 위의 Y축 기준 이동 거리는 실험적으로 최적화하여 산출된 값을 적용할 수 있으며, 2.5cm, 6.5cm라는 값은 악궁의 형태를 고려하여 설정한 하나의 예이므로, 변경이 가능하고 파라미터화하여 적용할 수 있다. 일예로, 임계값 t1은 1000으로 정하고, t2는 2000으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
도 13에 도시된 바와 같이, 히스토그램의 총 개수에서 최소(Min), 최대(Max) 20% 커팅 후 중심점을 악궁 좌표로 추출한다.
전술한 바와 같이, 전치 교합면의 위치 좌표에서 90°각도의 고정 악궁 좌표를 추출한 후 모든 단면에서 해당 좌표를 사용한다.
그리고 전치 악궁 좌표 검출부(223)는 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 지정된 검색 영역(도 14 참조)의 임계값 t1, t2를 만족하는 히스토그램을 생성한다. 일예로, 임계값 t1은 1000으로 정하고, t2는 2000으로 정할 수 있으며, 컴퓨터 단층 촬영 장치 또는 촬영 환경에 따라 변경하여 설정할 수 있다.
도 15에 도시된 바와 같이, 히스토그램의 총 개수에서 최소(Min), 최대(Max) 20% 커팅 후 중심점을 악궁 좌표로 추출한다.
각 단면별로 상기와 같은 전치 악궁 좌표 추출 과정을 반복 수행한다.
그리고 악궁 좌표 보정부(224)는 전치 악궁 좌표 검출부(223)에서 검출된 전치 악궁 좌표보다 고정 악궁 좌표 검출부(222)에서 검출된 고정 악궁 좌표가 Y축 상에서 상단에 존재할 경우 악궁 궤적의 곡선에 변형이 생기는 문제를 방지하기 위해 전치 악궁 좌표를 기준으로 1mm 하단에 고정 악궁 좌표가 위치하도록 보정한다. 여기서, 보정 거리는 실험적으로 최적화하여 산출된 값을 적용할 수 있으며, 1mm라는 값은 악궁의 형태를 고려하여 설정한 하나의 예이므로, 변경이 가능하고 파라미터화하여 적용할 수 있다.
각 단면별로 상기와 같은 악궁 좌표 보정 과정을 반복 수행한다.
그리고 악궁 궤적 산출부(225)는 악궁 좌표 보정부(224)를 통해 각 단면별로 보정되어 검출된 악궁 좌표를 이용하여 악궁 궤적을 산출하기 위해 하기의 [수학식 12]와 같은 큐빅 스플라인 커브(Cubic-Spline Curve)를 이용한다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000012
그리고 큐빅 스플라인 커브를 이용해 산출된 악궁 궤적을 컴퓨터 단층 촬영 볼륨의 복셀 크기에 맞게 등간격으로 분할하거나 장비 촬영 시퀀스 정보를 활용하여 분할한다. 이때, 검출된 악궁 궤적의 중심점을 기준으로 좌측 및 우측 방향으로 이동하며 분할한다.
한편, 영상 정보 활용 구간 설정부(300)는 위치 정보 설정부(210)에서 설정된 표준 악궁의 궤적과 악궁 궤적 검출부(200)에서 검출된 악궁 궤적의 교차 지점을 산출하여 영상 정보 활용 구간을 설정하기 위해 표준 악궁에서 지정된 거리의 직교 구간 좌표를 산출한다. 이때, 해당 직교 구간 좌표는 표준 악궁과 RCP 좌표의 기울기와 직교한다. 또한, 전치와 구치는 치아의 두께 및 참조 구간이 차이나기 때문에 서메이션 구간(영상 정보 활용 구간)을 다르게 적용할 수 있다. 해당 특성을 고려하여 전치와 구치의 서메이션 구간을 기 지정된 값을 이용하여 설정한다.
그리고 영상 정보 활용 구간 설정부(300)는 RCP 좌표를 기초로 악궁 궤적의 위치 별 엑스선 조사 경로 및 이를 위한 엑스선 소스의 위치 좌표를 산출한다.
한편, 재구성부(400)는 가중치 맵을 생성하기 위한 가중치 맵 생성부(410), 재구성하는 파노라마 영상에 반영되는 영상 정보의 비율을 조정하기 위한 조정부(420), 및 조정부(420)에서 조정된 "영상 정보 활용 구간 설정부(300)에서 설정된 영상 정보 활용 구간 내의 영상 정보"를 가중치 맵 생성부(410)의 가중치에 따라 서메이션하여 파노라마 영상을 재구성하기 위한 의료 영상 재구성부(430)를 포함한다.
이때, 재구성부(400)는 의료 영상 재구성부(430)에서 재구성된 파노라마 영상의 크기를 조정하기 위한 영상 크기 조정부(440)를 더 포함한다.
또한, 재구성부(400)는 의료 영상 재구성부(430)에서 재구성된 파노라마 영상에 대하여 영상 처리를 수행하기 위한 의료 영상 처리부(450)를 더 포함한다.
여기서, 가중치 맵 생성부(410)는 컴퓨터 단층 촬영 볼륨에서 검출한 악궁 궤적을 이용하여 파노라마 영상을 재구성할 때 치아의 특징 및 선명도를 향상시키기 위해 컴퓨터 단층 촬영 볼륨의 3D 그래디언트 맵(Gradient Map)을 생성하여 서메이션 시 가중치로 활용되도록 한다.
이때, 3D 그래디언트 맵은 하기의 [수학식 13]과 같이 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 각 단면(액시얼, 새지털, 커로우널)별로 추출하되, 엑스레이 경로의 특성을 고려하여 각 경로별 각도(Angle) 정보를 이용하여 새지털, 커로우널 단면의 그래디언트 정보를 합성하여 사용한다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000013
그리고 조정부(420)는 오패서티 테이블(Opacity Table)를 생성하여 이용한다. 즉, 컴퓨터 단층 촬영 넘버(CT Number)의 특성을 고려하여 특정 임계값 이하의 영역에 감마 커브(Gamma Curve)를 적용하여 오패서티 테이블을 생성한다. 이때, 오패서티 테이블은 룩업 테이블(Look-Up Table)의 일종으로서, 본 발명에서 재구성하는 파노라마 영상에 반영되는 영상 정보의 비율을 조정할 수 있는 하나의 방법으로 이용된다. 오패서티 테이블 생성 수식 T(x)는 하기의 [수학식 14]과 같다.
Figure PCTKR2015007737-appb-M000014
여기서, s는 오패서티 테이블(Opacity Table) 크기를 의미하고, g는 감마 커브 파워(Gamma Curve Power)를 의미한다. 임계값 t는 실험적으로 최적으로 산출하여 적용이 가능하며, 임계값 t은 2000이라고 하는 경우 이 값은 컴퓨터 단층 촬영 넘버(CT Number)를 고려하여 설정한 하나의 실시 예이다.
그리고 의료 영상 재구성부(430)는 지오메트리 보정부(100)에서 보정된 컴퓨터 단층 촬영 영상의 영상 정보 중 조정부(420)에서 조정된 "영상 정보 활용 구간 설정부(300)에서 설정된 영상 정보 활용 구간 내의 영상 정보"를 가중치 맵 생성부(410)의 가중치에 따라 악궁 궤적의 위치 별 엑스선 조사 경로로 서메이션하고, 서메이션 결과를 악궁 궤적을 따라 적절히 중첩 및/또는 배치하여 파노라마 영상을 재구성한다. 이때, 표준 악궁의 직교 구간과 검출한 악궁 좌표가 교차하는 지점을 산출하여 해당 지점을 기준으로 지정된 구간의 영상 정보를 서메이션한다.
그리고 서메이션 시 영상 정보 활용 구간의 값을 오패서티 테이블에 적용한 후 가중치를 적용한다. 이때, 가중치는 가우시안(Gaussian) 가중치와 그래디언트 가중치를 병합하여 적용하거나 가우시안 가중치와 그래디언트 가중치를 각각 독립적으로 적용할 수도 있다. 또한, 기중치로 서메이션 구간 내의 픽셀(Pixel)의 인텐시티(Intensity) 값을 이용할 수도 있다.
여기서, 그래디언트 가중치를 사용할 경우 서메이션 구간의 위치 좌표 정보를 이용하여 3D 그래디언트 맵 상에서 해당 구간의 정보를 획득한다. 해당 구간 정보는 바이-리니어 인터폴레이션(Bi-Linear Interpolation) 방식을 적용하여 보간 결과값을 사용한다. 이때, 그래디언트 정보값은 엣지(Edge) 주변에서 큰 값을 가지는 특성을 가지고 있기 때문에 엣지 내부 정보 및 주변 정보를 활용하기 위해 가우시안 마스크(Gaussian Mask)를 적용하여 스무딩(Smoothing)시킨다. 그리고 결과 정보를 정규화(Normalize)하여 그래디언트 가중치로 변환한다. 그리고 최종 가중치 생성을 위해 가우시안 가중치와 병합한다. 그리고 최종 생성된 가중치를 오패서티 테이블을 통과한 결과값에 적용하여 서메이션한다.
상기와 같은 처리를 각 단면별로 검출한 악궁 궤적의 모든 엑스레이 경로 구간에 적용하여 파노라마 영상을 재구성한다.
그리고 의료 영상 크기 조정부(440)는 컴퓨터 단층 촬영 정보 상에서 재구성된 파노라마 영상의 크기를 조정한다. 즉, 파노라마 영상 촬영 장치에서 촬영한 영상과 유사한 결과 영상을 도출하거나 불필요한 테두리 부분을 제거하기 위해 특정 영역을 커팅(Cutting)하여 영상 크기를 조절한다. 이때, 영상 크기 조정이 불필요한 경우에는 의료 영상 크기 조정부(440)를 생략할 수도 있다.
그리고 의료 영상 처리부(450)는 재구성된 파노라마 영상에 대하여 후 처리(Post Processing)를 수행하여 영상의 품질을 향상시킨다. 영상의 품질 향상을 극대화하기 위해 지오메트리 보정부(100)의 수행 이전에 전 처리(Pre-Processing) 과정을 적용할 수도 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 재구성 방법에 대한 흐름도로서, 그 구체적인 실시 예는 의료 영상 재구성 장치에 대한 설명에서 상세히 전술한 바 있으므로, 여기서는 그 동작 과정에 대하여 간략하게 설명하기로 한다.
먼저, 지오메트리 보정부(100)가 컴퓨터 단층 촬영 정보에 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정(CT Geometry Correction)을 적용하여 3차원 공간 상에 컴퓨터 단층 촬영 영상이 정 위치하도록 보정한다(500). 이러한 지오메트리 보정 과정(500)에 대해서는 도 17 내지 도 19를 참조하여 후술하기로 한다.
이후, 악궁 궤적 검출부(200)가 악궁 궤적을 검출한다(600). 이때, 악궁 궤적 검출 과정(600)은 정보 설정부(210)가 장비 촬영 시퀀스 정보를 활용하여 표준 악궁과 RCP(Rotate Center Point) 좌표를 설정하는 과정(610), 및 악궁 궤적 생성부(220)가 정보 설정부(210)에서 설정된 표준 악궁을 이용하여 악궁 궤적을 생성하는 과정(620)을 포함한다. 이러한 악궁 궤적 생성 과정(620)에 대해서는 도 20을 참조하여 후술하기로 한다.
이후, 영상 정보 활용 구간 설정부(300)가 영상 정보 활용 구간을 설정하고, RCP 좌표를 이용하여 영상 정보 활용 구간 내 악궁 궤적의 위치 별 엑스선 소스의 위치 좌표를 설정하여 악궁 궤적의 위치 별 엑스선 조사경로를 산출한다(700).
이후, 재구성부(400)가 악궁 궤적 검출부(200)에서 검출된 악궁 궤적을 기준으로 "영상 정보 활용 구간 설정부(300)에서 설정된 영상 정보 활용 구간" 내의 "지오메트리 보정부(100)에서 보정된 컴퓨터 단층 촬영 영상의 영상 정보"를 엑스선 조사 경로 별로 서메이션한 후 악궁 궤적을 따라 배치하여 파노라마 영상을 재구성한다(800). 이때, 파노라마 영상 재구성 과정(800)은 가중치 맵 생성부(410)가 가중치 맵을 생성하는 과정(810), 조정부(420)가 재구성하는 파노라마 영상에 반영되는 영상 정보의 비율을 조정하는 과정(820), 및 의료 영상 재구성부(430)가 조정부(420)에서 조정된 "영상 정보 활용 구간 설정부(300)에서 설정된 영상 정보 활용 구간 내의 영상 정보"를 가중치 맵 생성부(410)의 가중치에 따라 서메이션하여 파노라마 영상을 재구성하는 과정(830)을 포함한다. 그리고 파노라마 영상 재구성 과정(800)은 영상 크기 조정부(440)가 의료 영상 재구성부(430)에서 재구성된 파노라마 영상의 크기를 조정하는 과정(840)을 더 포함한다. 또한, 파노라마 영상 재구성 과정(800)은 의료 영상 처리부(450)가 의료 영상 재구성부(430)에서 재구성된 파노라마 영상에 대하여 영상 처리를 수행하는 과정(850)을 더 포함한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 지오메트리 보정 과정(500)에 대한 상세 흐름도이다.
먼저, 보정 각도 추출부(110)가 컴퓨터 단층 촬영 정보를 전달받아 컴퓨터 단층 촬영 정보의 위치 보정을 위해 각 단면 방향의 보정 각도를 추출한다(510). 이때, 각 단면별로 보정 각도를 추출하기 위해 서브 루틴(도 18의 보정 각도 추출 과정)을 각 단면별로 수행한다.
이후, 보정부(120)가 보정 각도 추출부(110)에서 추출된 각 단면 방향의 보정 각도를 이용하여 컴퓨터 단층 촬영 영상을 회전시켜 지오메트리 보정을 수행한다(520).
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 각도 추출 과정(510)에 대한 상세 흐름도이다.
먼저, 기준점 정보 추출부(111)가 컴퓨터 단층 촬영 정보에서 기준점 정보를 추출한다(511).
이후, 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)가 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 기준점 정보에 따른 영상 정보를 이용하여, 기 설정된 회전 각도별로 카운트 맵을 추출한다(512). 이때, 각 회전 각도별로 카운트 맵을 추출하기 위해 서브 루틴(도 19의 회전 각도별 카운트 맵 추출 과정)을 각 회전 각도별로 수행한다.
이후, 회전 각도 추출부(113)가 회전 각도별 카운트 맵 추출부(112)에서 각 회전 각도별로 추출된 카운트 맵 중 최소 카운트 맵의 회전 각도를 추출한다(513).
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도별 카운트 맵 추출 과정(512)에 대한 상세 흐름도이다.
먼저, 영상 회전부(112a)가 기 설정된 회전 각도별로 컴퓨터 단층 촬영 영상을 회전시킨다(512a).
이후, 영상 정보 추출부(112b)가 영상 회전부(112a)에서 회전된 컴퓨터 단층 촬영 영상으로부터 기준점 정보 추출부(111)에서 추출된 기준점 정보를 기준으로 관심 영역의 영상 정보를 추출한다(512b).
이후, 카운트 맵 추출부(112c)가 영상 정보 추출부(112b)에서 추출된 관심 영역의 영상 정보를 이용하여 카운트 맵을 추출한다(512c).
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 악궁 궤적 생성 과정(620)에 대한 상세 흐름도이다.
먼저, 위치 좌표 검출부(221)가 전치 교합면의 위치 좌표를 검출한다(621).
이후, 고정 악궁 좌표 검출부(222)가 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 고정 악궁 좌표를 검출한다(622).
이후, 전치 악궁 좌표 검출부(223)가 위치 좌표 검출부(221)에서 검출된 전치 교합면의 위치 좌표를 기준으로 각 단면별로 전치 악궁 좌표를 검출한다(623).
이후, 악궁 좌표 보정부(224)가 고정 악궁 좌표 검출부(222)에서 검출된 고정 악궁 좌표와 전치 악궁 좌표 검출부(223)에서 검출된 전치 악궁 좌표를 이용하여 악궁 좌표를 보정한다(624).
이후, 악궁 궤적 산출부(225)가 악궁 좌표 보정부(224)를 통해 각 단면별로 보정되어 검출된 악궁 좌표를 이용하여 악궁 궤적을 산출한다(625).
한편, 이상의 실시예에서는 컴퓨터 단층 촬영 정보에 컴퓨터 단층 촬영 지오메트리 보정을 적용하여 3차원 공간 상에 컴퓨터 단층 촬영 영상이 정 위치하도록 보정한다.
따라서 본 발명의 실시예에 따라 보정된 컴퓨터 단층 촬영 영상은 뷰어 등을 통해 디스플레이될 경우, 촬영대상, 촬영자세와 무관하게 좌우측 눈, 좌우측 귀, 이어로드 등 좌우 대칭인 기관 내지는 특징점이 상시적으로 수평면 상에 배열된다.
전술한 바와 같은 본 발명에 따른 의료 영상 재구성 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 정보 파일, 정보 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 정보 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 가능하다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (12)

  1. 3차원 의료 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 3차원 의료 영상 정보의 지오메트리를 보정하는 지오메트리 보정부;
    상기 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 악궁 궤적 검출부;
    상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 영상 정보 활용 구간 설정부; 및
    상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 재구성부
    를 포함하는 의료 영상 재구성 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 지오메트리 보정부는,
    커로우널, 새지털, 액시얼 중 적어도 하나의 단면 방향에 대한 상기 3차원 의료 영상 정보의 보정각도를 산출하는 보정 각도 추출부; 및
    상기 보정 각도에 따라 상기 3차원 의료 영상을 회전시키는 보정부
    를 포함하는 의료 영상 재구성 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 보정 각도 추출부는,
    상기 3차원 의료 영상 정보로부터 기준점 정보를 추출하는 기준점 정보 추출부;
    상기 기준점 정보를 포함하는 관심 영역의 영상 정보로부터 커로우널, 새지털, 액시얼 중 적어도 하나의 단면 방향에 대한 회전각도 별 유효 픽셀 개수에 의한 카운트 맵(Count Map)을 추출하는 회전 각도 별 카운트 맵 추출부; 및
    상기 회전각도 별 카운트 맵 중 최소 카운트 맵의 회전 각도를 상기 보정 각도로 추출하는 회전 각도 추출부
    를 포함하는 의료 영상 재구성 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 설정부는, 상기 엑스선 조사경로를 상기 악궁 궤적의 위치 별로 설정하고,
    상기 재구성부는, 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로 별로 서메이션(Summation)하여 상기 악궁 궤적을 따라 배치하는, 의료 영상 재구성 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 3차원 의료 영상은 좌우 대칭인 기관 또는 특징점이 수평선 상에 배열되는, 의료 영상 재구성 장치.
  6. 의료 영상 재구성 장치의 의료 영상 재구성 방법에 있어서,
    (a) 3차원 의료 영상이 3차원 공간 상에 정 위치하도록 3차원 의료 영상 정보의 지오메트리를 보정하는 단계;
    (b) 상기 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 단계;
    (c) 상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 단계; 및
    (d) 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 재구성 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    (a1) 커로우널, 새지털, 액시얼 중 적어도 하나의 단면 방향에 대한 상기 3차원 의료 영상 정보의 보정 각도를 추출하는 단계; 및
    (a2) 상기 보정 각도에 따라 상기 3차원 의료 영상을 회전시키는 단계
    를 포함하는 의료 영상 재구성 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 (a1) 단계는,
    (a11) 상기 3차원 의료 영상 정보로부터 기준점 정보를 추출하는 단계;
    (a12) 상기 기준점 정보를 포함하는 관심 영역의 영상 정보로부터 커로우널, 새지털, 액시얼 중 적어도 하나의 단면 방향에 대한 회전각도 별 유효 픽셀 개수에 의한 카운트 맵을 추출하는 단계; 및
    (a13) 상기 회전 각도별로 추출된 카운트 맵 중 최소 카운트 맵의 회전 각도를 상기 보정 각도로 추출하는 단계
    를 포함하는 의료 영상 재구성 방법.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 (c) 단계는, 상기 엑스선 조사경로를 상기 악궁 궤적의 위치 별로 설정하고,
    상기 (d) 단계는, 상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로 별로 서메이션(Summation)하여 상기 악궁 궤적을 따라 배치하는, 의료 영상 재구성 방법.
  10. 상기 제 6항 내지 제 9항 중 어느 한 항의 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  11. 악궁을 포함하는 3차원 의료 영상 정보에서 악궁 궤적을 검출하는 악궁 궤적 검출부;
    상기 3차원 의료 영상 정보에 영상 정보 활용 구간을 설정하고, 상기 악궁 궤적에 대한 엑스선 조사경로를 설정하는 영상 정보 활용 구간 설정부; 및
    상기 영상 정보 활용 구간의 상기 3차원 의료 영상 정보를 상기 엑스선 조사 경로로 서메이션(Summation)하여 2차원 의료 영상을 재구성하는 재구성부
    를 포함하는 의료 영상 재구성 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 2차원 의료 영상은 파노라마 영상인, 의료 영상 재구성 장치.
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