WO2016208799A1 - 혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법 - Google Patents

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WO2016208799A1
WO2016208799A1 PCT/KR2015/006892 KR2015006892W WO2016208799A1 WO 2016208799 A1 WO2016208799 A1 WO 2016208799A1 KR 2015006892 W KR2015006892 W KR 2015006892W WO 2016208799 A1 WO2016208799 A1 WO 2016208799A1
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blood vessel
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장혁재
심학준
한동진
전병환
정성희
홍영택
장영걸
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Industry Academic Cooperation Foundation of Yonsei University
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a computed tomography image, and more particularly, to a blood vessel detecting device for detecting blood vessels in a computed tomography image and a blood vessel detecting method thereof.
  • a computed tomography (CT) device includes an X-ray generator, an X-ray detector, a data acquisition device (DAS), and an image forming device.
  • CT computed tomography
  • DAS data acquisition device
  • Such a computed tomography apparatus is a X-ray generator that allows a certain amount of X-rays to penetrate the human body, a data collection device measures the amount of X-rays transmitted through the human body, converts it into a digital image signal, and reconstructs the digital image signal with an image forming apparatus. To produce a human tomography image or a 3D human body image.
  • a human tomography image or a three-dimensional human body image produced by a computed tomography apparatus is used to detect lesions such as heart disease or brain disease.
  • Japanese Laid-Open Patent Publication No. 1997-330413 discloses an example of a conventional blood vessel detection method.
  • 1 is a view for explaining a conventional blood vessel detection method.
  • a conventional blood vessel detection method selects a point inside a blood vessel V as a starting point S, and has a straight line L having a constant length D1 around the selected starting point S.
  • FIG. Are radially arranged, the average concentration value of the straight line L is calculated, and blood vessels are detected along the radial direction D of the straight line having the maximum average concentration value.
  • the conventional blood vessel detection method simply detects blood vessels along a straight line direction. Accordingly, there is a problem in that the conventional blood vessel detection method cannot accurately detect branched blood vessels branched from the main blood vessel and the curved blood vessel in the 3D human body image. In other words, when a blood vessel is examined along a straight radial direction, the wall of a blood vessel that is bent in a three-dimensional human image and a branch of a branched blood vessel branched from the detected blood vessel can be recognized as a wall of the blood vessel. Because.
  • the problem to be solved by the present invention is to solve the above problems, a blood vessel detection device that can accurately detect the branched blood vessel branched from the blood vessel and the blood vessel arbitrarily detected in the 3D human body image and It is to provide a blood vessel detection method thereof.
  • An apparatus for detecting blood vessels according to the present invention for achieving the object to be solved by the present invention includes an input unit for receiving a three-dimensional human body image made by a computer tomography apparatus; A display device for displaying the 3D human body image and blood vessels; And a controller configured to detect blood vessels in the 3D human body image input to the input unit by using a plurality of tertiary beige curves so that the display device displays the 3D human body image and the detected blood vessels.
  • the controller generates the plurality of tertiary beige curves, positions the starting point of each of the plurality of tertiary beige curves at one point of the 3D human body image input to the input unit, and the plurality of tertiary Matching the points forming the three-dimensional human body image passing through each beige curve to each of the plurality of third-order beige curves, and the similarity of the vascular structure of each of the plurality of third-order beige curves to which the points forming the three-dimensional human image are matched And calculating three-dimensional beige curves having vascular structure similarities equal to or greater than a predetermined value among the plurality of third-order beige curves, grouping the selected third-order beige curves, and wherein the display device is grouped on the three-dimensional human body image.
  • the third beige curve may be to display an image displayed as a blood vessel.
  • a blood vessel detecting method of a blood vessel detecting apparatus includes an input unit receiving a 3D human body image made by a computed tomography apparatus; Generating, by the control unit, a plurality of tertiary beige curves; Positioning, by the control unit, a starting point of each of the plurality of tertiary beige curves at one point of the 3D human body image input to the input unit; Matching the points forming the 3D human body image through which each of the plurality of tertiary beige curves passes to each of the plurality of tertiary beige curves; Calculating, by the controller, a blood vessel structure similarity of each of the plurality of 3rd order beige curves to which the points forming the 3D human body image are matched; Selecting, by the controller, tertiary beige curves having a vascular structure similarity of a predetermined value or more among the plurality of tertiary beige curves; Grouping the selected plurality
  • the generating of the plurality of tertiary beige curves may include a three-dimensional starting point, a first and a second 3 defined as [Equation 2], in the third order beige curve function defined as in [Equation 1]. Substituting a dimensional control point and a three-dimensional end point may be to generate the plurality of third order beige curves.
  • B (t) is a cubic beige curve function
  • P is a three-dimensional starting point
  • C 1 is a first three-dimensional control point
  • C 2 is a second three-dimensional control point
  • E is a three-dimensional end point
  • t is Variable.
  • C 1 is the first three-dimensional control point in the spherical coordinate system
  • C 2 is the second three-dimensional control point in the spherical coordinate system
  • E is the three-dimensional end point in the spherical coordinate system
  • ⁇ is the declination angle in the spherical coordinate system
  • ⁇ is the azimuth angle in a spherical coordinate system
  • ⁇ is a distance from the start point (P) in the spherical coordinate system
  • ⁇ e is the distance from the start point (P) in the spherical coordinate system to the end point (e)
  • ⁇ 1 ⁇ 2 is a distance defining a range for forming the first three-dimensional control point C1 and the second three-dimensional control point C2 set from the starting point P.
  • the calculating of the vascular structure similarity of each of the plurality of third-order beige curves to which the points forming the 3D human body image are matched may be calculated by substituting the first to third vascular structure similar parameters in [Equation 3]. It may be.
  • Cost (c ij ) is the vascular structure similarity of the i th cubic beige curve c ij having j points
  • w 1 , w 2 , w 3 are experimentally obtained weights
  • s is j points.
  • l is a third vascular structure-like parameter expressed by Equation 5 below.
  • d is a second vascular structure-like parameter
  • l is a third vascular structure-like parameter
  • the blood vessel detecting apparatus and the blood vessel detecting method thereof according to the present invention as described above, it is possible to accurately detect the blood vessel arbitrarily curved in the three-dimensional human image and the branched blood vessel branched from the blood vessel being detected.
  • 1 is a view for explaining a conventional blood vessel detection method.
  • Figure 2 is a block diagram showing a blood vessel detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a blood vessel detection method of a blood vessel detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 4 to 7 are views for explaining a blood vessel detection method of the blood vessel detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram showing a blood vessel detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the blood vessel detecting apparatus 100 may include an input unit 110 for receiving a 3D human body image made by a computed tomography apparatus, a display for displaying a 3D human body image and blood vessels.
  • the computed tomography apparatus may be implemented as a general computed tomography apparatus that outputs a 3D human body image.
  • the input unit 110 may be directly connected to the computed tomography apparatus to directly receive a 3D human body image from the computed tomography apparatus, or may be input from a storage device storing the 3D human body image captured by the computed tomography apparatus.
  • the storage device includes all storage devices capable of storing images, such as a universal serial bus (USB) memory and an optical disk.
  • USB universal serial bus
  • the display device 120 may be implemented as a general display device capable of displaying an image, such as a liquid crystal display (LCD) and a plasma display panel (PDP).
  • the display device 120 displays a 3D human body image input to the input unit 110 and blood vessels detected by the controller 130.
  • the controller 130 generates a plurality of tertiary beige curves, positions the starting point of each of the plurality of tertiary beige curves at one point of the 3D human body image input to the input unit 110, and the plurality of tertiary beige curves.
  • tertiary beige curves having vascular structure similarities of a predetermined value or more are selected, the selected tertiary beige curves are grouped, and the plurality of tertiary beige curves in which the display device 120 is grouped on a 3D human body image is Display an image displayed as a blood vessel.
  • control unit 130 More detailed functions of the control unit 130 will be apparent from the description of the blood vessel detection method of the blood vessel detection apparatus according to an embodiment of the present invention described below.
  • FIGS. 4 to 7 are views illustrating a blood vessel detecting method of the blood vessel detecting apparatus according to an embodiment of the present invention. .
  • the input unit 110 receives a 3D human body image made by a computed tomography apparatus (301).
  • the input unit 110 may be directly connected to the computed tomography apparatus to receive a 3D human body image, or may be input from a storage device that stores the 3D human body image by the CT apparatus.
  • the controller 130 generates a plurality of cubic bezier curves similar to the structure of the blood vessel as shown in FIG. 4 (302).
  • control unit 130 is the first and second three-dimensional start point (P), the first and second defined as the equation (2) to the cubic beige curve function defined as Equation 1 below
  • a plurality of third-order beige curves B (t) are generated by substituting three-dimensional control points C 1 and C 2 and three-dimensional end points E.
  • B (t) is a cubic beige curve function
  • P is a three-dimensional starting point
  • C 1 is a first three-dimensional control point
  • C 2 is a second three-dimensional control point
  • E is a three-dimensional end point
  • t is Variable.
  • C 1 is the first three-dimensional control point in the spherical coordinate system
  • C 2 is the second three-dimensional control point in the spherical coordinate system
  • E is the three-dimensional end point in the spherical coordinate system
  • ⁇ is the declination angle in the spherical coordinate system
  • ⁇ is the azimuth angle in a spherical coordinate system
  • ⁇ is a distance from the start point (P) in the spherical coordinate system
  • ⁇ e is the distance from the start point (P) in the spherical coordinate system to the end point (E)
  • ⁇ 1 ⁇ 2 is a distance defining a range for forming the first three-dimensional control point C1 and the second three-dimensional control point C2 set from the starting point P.
  • the third-order beige curve B (t) generated by the controller 130 is a three-dimensional curve composed of points on a three-dimensional space at a start point, a control point, and an end point.
  • the controller 130 matches a starting point P of each of the plurality of tertiary beige curves B (t) to any one of the points forming the 3D human body image. (303).
  • the controller 130 matches the points forming the 3D human body image through which each of the plurality of tertiary beige curves B (t) correspond to the plurality of tertiary beige curves B (t) (304).
  • the controller 130 has a blood vessel structure for each of the plurality of third-order beige curves B (t) to which the points forming the three-dimensional human body image passing through each of the plurality of third-order beige curves B (t) are matched. Similarity is calculated (305).
  • controller 130 calculates the vascular structure similarity by substituting the first to third vascular structure similar parameters in Equation 3 below.
  • Cost (c ij ) is the vascular structure similarity of the i th cubic beige curve c ij having j points
  • w 1 , w 2 , w 3 are experimentally obtained weights
  • s is j points.
  • l is a third vascular structure-like parameter expressed by Equation 5 below.
  • d is a second vascular structure-like parameter
  • l is a third vascular structure-like parameter
  • the controller 130 selects third-order beige curves B (t) having vascular structure similarity having a vascular structure similarity or higher than a predetermined value (306).
  • controller 130 groups the selected third-order beige curves B (t) (307).
  • the controller 130 causes the display device 120 to display an image in which tertiary beige curves GB (t) grouped in a 3D human body image are displayed as blood vessels ( 308).
  • the blood vessel detection apparatus and its blood vessel detection method by using a third-order beige curve that lies on a three-dimensional space similar to the actual vessel structure, blood vessels arbitrarily bent in three dimensions and It is possible to accurately detect branched blood vessels branched from the blood vessel being detected.

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Abstract

본 발명은 혈관 검출 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 혈관 검출 장치는 컴퓨터 단층 촬영 장치가 촬영한 3차원 인체 영상을 입력 받는 입력부; 상기 3차원 인체 영상과 혈관을 표시하기 위한 표시 장치; 및 복수의 3차 베이지 곡선을 이용하여 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상에서 혈관을 검출하여 상기 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상과 상기 검출된 혈관을 표시하게 하는 제어부를 포함한다.

Description

혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법
본 발명은 컴퓨터 단층 촬영 영상에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 혈관을 검출하는 혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법에 관한 것이다.
일반적으로 컴퓨터 단층 촬영(CT: computed tomography) 장치는 엑스선 발생 장치, 엑스선 검출기와 DAS(data acquisition system)로 이루어진 데이터 수집 장치 및 영상 구성 장치를 포함한다.
이러한 컴퓨터 단층 촬영 장치는 엑스선 발생장치로 일정량의 엑스선이 인체를 투과하게 하고, 데이터 수집 장치로 인체를 투과된 엑스선의 량을 측정하여 디지털 영상 신호로 변환하고, 영상 구성 장치로 디지털 영상 신호를 재구성하여 인체 단층 영상 또는 3차원 인체 영상을 만들어 낸다.
컴퓨터 단층 촬영 장치에 의해 만들어진 인체 단층 영상 또는 3차원 인체 영상은 심장 질환 또는 뇌 질환과 같은 병변(病變)을 검출하는 데에 사용된다.
한편, 심장 질환 또는 뇌 질환을 검출하기 위해서는 혈관의 기하학적 정보와 혈관이 놓인 위치를 정확하게 검출하는 것이 요구된다. 이와 같은 요구에 따라 일본공개특허공보 제1997-330413호에 종래의 혈관 검출 방법의 일례가 개시되어 있다.
이하, 상기 공보에 개시된 종래의 혈관 검출 방법을 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 1은 종래의 혈관 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 종래의 혈관 검출 방법은 혈관(V) 내부의 일 지점을 시작 점(S)으로 선택하고, 선택된 시작 점(S)을 중심으로 일정한 길이(D1)를 갖는 직선(L)을 방사형으로 늘어 놓고, 직선(L)의 평균 농도 값을 계산하고, 극대치의 평균 농도 값을 갖는 직선의 방사 방향(D)을 따라 혈관을 검출한다.
그런데, 종래의 혈관 검출 방법은 단순히 직선 방향을 따라 혈관을 검출하고 있다. 이에 따라, 종래의 혈관 검출 방법으로 3차원 인체 영상에서 임으로 굽어진 혈관과 주 혈관에서 분기되는 분기 혈관을 정확하게 검출할 수 없는 문제점이 있다. 즉, 단순히 직선의 방사 방향을 따라 혈관을 검사하는 경우, 3차원 인체 영상에서 임으로 굽어진 혈관의 벽과 검출하고 있는 혈관에서 분기된 분기 혈관의 벽을 검출하고 있는 혈관의 벽으로 인식할 수 있기 때문이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 3차원 인체 영상에서 임의로 굽어진 혈관과 검출하고 있는 혈관에서 분기된 분기 혈관을 정확하게 검출할 수 있는 혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법을 제공하는 것이다.
상기의 본 발명이 해결하고자 하는 과제를 달성 하기 위한 본 발명에 따른 혈관 검출 장치는 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는 입력부; 상기 3차원 인체 영상과 혈관을 표시하기 위한 표시 장치; 및 복수의 3차 베이지 곡선을 이용하여 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상에서 혈관을 검출하여 상기 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상과 검출된 혈관을 표시하게 하는 제어부를 포함한다.
여기서, 상기 제어부는 상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 시작 점을 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상의 일 지점에 위치시키고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각이 지나는 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각에 매칭하고, 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 중 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차원 베이지 곡선들을 선택하고, 선택된 상기 3차 베이지 곡선들을 그룹핑하고, 상기 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상에 상기 그룹핑된 3차 베이지 곡선이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 하는 것일 수 있다.
다른 측면에서 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법은 입력부가 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는 단계; 제어부가 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 단계; 상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 시작 점을 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상의 일 지점에 위치시키는 단계; 상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각이 지나는 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각에 매칭하는 단계; 상기 제어부가 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 중 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차 베이지 곡선들을 선택하는 단계; 상기 제어부가 상기 선택된 복수의 3차 베이지 곡선들을 그룹핑하는 단계; 및 상기 제어부가 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상에 상기 그룹핑된 상기 3차 베이지 곡선들이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 단계는, [수학식 1]과 같이 정의되는 3차 베이지 곡선 함수에 3차원 시작 점, [수학식 2]와 같이 정의되는 제1 및 제2 3차원 제어 점 및 3차원 종점을 대입하여 상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 것일 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2015006892-appb-I000001
여기서, B(t)는 3차 베이지 곡선 함수이고, P는 3차원 시작 점이고, C1은 제1 3차원 제어 점이고, C2는 제2 3차원 제어 점이고, E는 3차원 종점이고, t는 변수이다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2015006892-appb-I000002
Figure PCTKR2015006892-appb-I000003
Figure PCTKR2015006892-appb-I000004
여기서, C1은 구면 좌표계에서의 제1 3차원 제어 점이고, C2는 구면 좌표계에서의 제2 3차원 제어 점이고, E는 구면 좌표계에서의 3차원 종점이고, θ는 구면 좌표계에서의 편각이고, φ는 구면 좌표계에서의 방위각이고, ρ는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서의 거리이고, ρe는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서 종점(E)까지의 거리이고, ρ1와 ρ2는 시작 점(P)에서 제1 3차원 제어점(C1)과 제2 3차원 제어점(C2) 집합을 구성하기 위한 범위를 정의하는 거리이다.
또한, 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하는 단계는, [수학식 3]에 제1 내지 제3 혈관 구조 유사 파라미터를 대입하여 산출하는 것일 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2015006892-appb-I000005
여기서, Cost(cij)는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij)의 혈관 구조 유사도이고, w1, w2, w3는 실험적으로 얻어지는 가중치이고, s는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에 위치한 점들의 세기 표준 편차를 나타내는 제1 혈관 구조 유사 파라미터이고, d는 아래의 [수학식 4]와 같이 표현되는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고, l은 아래의 [수학식 5]와 같이 표현되는 제3 혈관 구조 유사 파라미터이다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2015006892-appb-I000006
여기서, d는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000007
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(ci) 상에 놓인 k번째 점의 세기 값이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000008
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 이전의 단계에서 추정된 곡선에 놓인 점들의 평균 세기 값이다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2015006892-appb-I000009
여기서, l은 제3 혈관 구조 유사 파라미터이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000010
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k번째 점까지의 호의 길이이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000011
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k+1번째 점까지의 호의 길이이다.
상기와 같은 본 발명에 따른 혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법에 의하면, 3차원 인체 영상에서 임의로 굽어진 혈관과 검출하고 있는 혈관에서 분기된 분기 혈관을 정확하게 검출할 수 있게 된다.
도 1은 종래의 혈관 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하되, 이는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세하게 설명하기 위한 것이지, 이로 인해 본 발명의 기술적인 사상 및 범주가 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
이하, 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치를 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치(100)는 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는 입력부(110), 3차원 인체 영상과 혈관을 표시하기 위한 표시 장치(120) 및 복수의 3차 베이지 곡선을 이용하여 입력부(110)에 입력된 3차원 인체 영상에서 혈관을 검출하여 표시 장치(120)가 3차원 인체 영상과 검출된 혈관을 표시하게 하는 제어부(130)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 단층 촬영 장치는 3차원 인체 영상을 출력하는 일반적인 컴퓨터 단층 촬영 장치로 구현될 수 있다.
입력부(110)는 컴퓨터 단층 촬영 장치에 직접 연결되어 컴퓨터 단층 촬영 장치로부터 3차원 인체 영상을 직접 입력 받거나, 컴퓨터 단층 촬영 장치가 촬영한 3차원 인체 영상을 저장한 저장 장치로부터 입력 받을 수 있다. 여기서, 저장 장치에는 USB(universal serial bus) 메모리, 광디스크와 같이 영상을 저장할 수 있는 모든 저장 장치가 포함된다.
표시 장치(120)는 엘씨디(LCD: liquid crystal display), 피디피(PDP: plasma display panel)와 같이 영상을 표시할 수 있는 일반적인 표시 장치로 구현될 수 있다. 이러한 표시 장치(120)는 입력부(110)에 입력된 3차원 인체 영상과 제어부(130)에 의해 검출된 혈관을 표시한다.
제어부(130)는 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하고, 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 시작 점을 상기 입력부(110)에 입력된 3차원 인체 영상의 일 지점에 위치시키고, 복수의 3차 베이지 곡선 각각이 지나는 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 복수의 3차 베이지 곡선 각각에 매칭하고, 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하고, 복수의 3차 베이지 곡선 중 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차 베이지 곡선들을 선택하고, 선택된 3차 베이지 곡선들을 그룹핑하고, 표시 장치(120)가 3차원 인체 영상에 그룹핑된 복수의 3차 베이지 곡선이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 한다.
이러한 제어부(130)에 대한 더욱 상세한 기능은 후술되는 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법에 대한 설명에 의해 명확해질 것이다.
이하, 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법을 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 4 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 우선, 입력부(110)는 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는다(301). 여기서, 입력부(110)는 컴퓨터 단층 촬영 장치에 직접 연결되어 3차원 인체 영상을 입력 받거나, 컴퓨터 단층 촬영 장치에 의해 3차원 인체 영상을 저장한 저장 장치로부터 입력 받을 수 있다.
제어부(130)는 도 4에서 도시되는 바와 같은 혈관의 구조와 유사한 복수의 3차 베이지 곡선(cubic bezier curves)을 생성한다(302).
즉, 제어부(130)는 아래의 [수학식 1]과 같이 정의되는 3차 베이지 곡선 함수에 3차원 시작 점(start point)(P), [수학식 2]와 같이 정의되는 제1 및 제2 3차원 제어 점(control point)(C1, C2) 및 3차원 종점(end point)(E)을 대입하여 복수의 3차 베이지 곡선(B(t))을 생성한다.
Figure PCTKR2015006892-appb-M000001
여기서, B(t)는 3차 베이지 곡선 함수이고, P는 3차원 시작 점이고, C1은 제1 3차원 제어 점이고, C2는 제2 3차원 제어 점이고, E는 3차원 종점이고, t는 변수이다.
Figure PCTKR2015006892-appb-M000002
Figure PCTKR2015006892-appb-I000012
Figure PCTKR2015006892-appb-I000013
여기서, C1은 구면 좌표계에서의 제1 3차원 제어 점이고, C2는 구면 좌표계에서의 제2 3차원 제어 점이고, E는 구면 좌표계에서의 3차원 종점이고, θ는 구면 좌표계에서의 편각이고, φ는 구면 좌표계에서의 방위각이고, ρ는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서의 거리이고, ρe는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서 종점(E)까지의 거리이고, ρ1와 ρ2는 시작 점(P)에서 제1 3차원 제어점(C1)과 제2 3차원 제어점(C2) 집합을 구성하기 위한 범위를 정의하는 거리이다.
한편, 제어부(130)에 의해 생성된 3차 베이지 곡선(B(t))은 시작 점, 제어 점 및 종점이 3차원 공간 상의 점들로 이루어져3차원 상의 곡선이 된다.
그 다음, 제어부(130)는 도 5에서 도시되는 바와 같이, 복수의 3차 베이지 곡선(B(t)) 각각의 시작 점(P)이 3차원 인체 영상을 이루는 점들 중 어느 하나의 점에 일치시킨다(303).
그 다음, 제어부(130)은 복수의 3차 베이지 곡선(B(t)) 각각이 지나는 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 복수의 3차 베이지 곡선(B(t))에 매칭시킨다(304).
그 다음, 제어부(130)는 복수의 3차 베이지 곡선(B(t)) 각각이 지나는 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 복수의 3차 베이지 곡선(B(t)) 각각에 대한 혈관 구조 유사도를 산출한다(305).
즉, 제어부(130)는 아래의 [수학식 3]에 제1 내지 제3 혈관 구조 유사 파라미터를 대입하여 혈관 구조 유사도를 산출한다.
Figure PCTKR2015006892-appb-M000003
여기서, Cost(cij)는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij)의 혈관 구조 유사도이고, w1, w2, w3는 실험적으로 얻어지는 가중치이고, s는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에 위치한 점들의 세기 표준 편차를 나타내는 제1 혈관 구조 유사 파라미터이고, d는 아래의 [수학식 4]와 같이 표현되는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고, l은 아래의 [수학식 5]와 같이 표현되는 제3 혈관 구조 유사 파라미터이다.
Figure PCTKR2015006892-appb-M000004
여기서, d는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000014
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(ci) 상에 놓인 k번째 점의 세기 값이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000015
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 이전의 단계에서 추정된 곡선에 놓인 점들의 평균 세기 값이다.
Figure PCTKR2015006892-appb-M000005
여기서, l은 제3 혈관 구조 유사 파라미터이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000016
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k번째 점까지의 호의 길이이고,
Figure PCTKR2015006892-appb-I000017
는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k+1번째 점까지의 호의 길이이다.
그 다음, 제어부(130)는 도 6에서 도시되는 바와 같이, 혈관 구조 유사도가 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차 베이지 곡선(B(t))들을 선택한다(306).
그 다음, 제어부(130)는 선택된 3 차 베이지 곡선(B(t))들을 그룹핑한다(307).
그 다음, 제어부(130)는 도 7에서 도시되는 바와 같이, 표시 장치(120)가 3차원 인체 영상에 그룹핑된 3 차 베이지 곡선(GB(t))들이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 한다(308).
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 혈관 검출 장치 및 이의 혈관 검출 방법은 실제 혈관 구조와 유사한 3차원 공간 상에 놓이는 3차 베이지 곡선을 이용함으로써, 3차원 상에서 임의로 굽어진 혈관 및 검출하고 있는 혈관에서 분기된 분기 혈관을 정확하게 검출할 수 있게 된다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 사람이라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는 입력부;
    상기 3차원 인체 영상과 혈관을 표시하기 위한 표시 장치; 및
    복수의 3차 베이지 곡선을 이용하여 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상에서 혈관을 검출하여 상기 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상과 검출된 혈관을 표시하게 하는 제어부를 포함하는 혈관 검출 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는 상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 시작 점을 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상의 일 지점에 위치시키고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각이 지나는 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각에 매칭하고, 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하고, 상기 복수의 3차 베이지 곡선 중 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차원 베이지 곡선들을 선택하고, 선택된 상기 3차 베이지 곡선들을 그룹핑하고, 상기 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상에 상기 그룹핑된 3차 베이지 곡선이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 하는 것을 특징으로 하는 혈관 검출 장치.
  3. 입력부가 컴퓨터 단층 촬영 장치가 만든 3차원 인체 영상을 입력 받는 단계;
    제어부가 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 단계;
    상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 시작 점을 상기 입력부에 입력된 상기 3차원 인체 영상의 일 지점에 위치시키는 단계;
    상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각이 지나는 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들을 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각에 매칭하는 단계;
    상기 제어부가 상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 복수의 3차 베이지 곡선 중 일정한 값 이상의 혈관 구조 유사도를 갖는 3차 베이지 곡선들을 선택하는 단계;
    상기 제어부가 상기 선택된 복수의 3차 베이지 곡선들을 그룹핑하는 단계;
    상기 제어부가 표시 장치가 상기 3차원 인체 영상에 상기 그룹핑된 상기 3차 베이지 곡선들이 혈관으로서 표시되는 영상을 표시하게 하는 단계를 포함하는 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 단계는,
    [수학식 1]과 같이 정의되는 3차 베이지 곡선 함수에 3차원 시작 점, [수학식 2]와 같이 정의되는 제1 및 제2 3차원 제어 점 및 3차원 종점을 대입하여 상기 복수의 3차 베이지 곡선을 생성하는 것을 특징으로 하는 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법.
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000018
    여기서, B(t)는 3차 베이지 곡선 함수이고, P는 3차원 시작 점이고, C1은 제1 3차원 제어 점이고, C2는 제2 3차원 제어 점이고, E는 3차원 종점이고, t는 변수이다.
    [수학식 2]
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000019
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000020
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000021
    여기서, C1은 구면 좌표계에서의 제1 3차원 제어 점이고, C2는 구면 좌표계에서의 제2 3차원 제어 점이고, E는 구면 좌표계에서의 3차원 종점이고, θ는 구면 좌표계에서의 편각이고, φ는 구면 좌표계에서의 방위각이고, ρ는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서의 거리이고, ρe는 구면 좌표계에서의 시작 점(P)에서 종점(E)까지의 거리이고, ρ1와 ρ2는 시작 점(P)에서 제1 3차원 제어점(C1)과 제2 3차원 제어점(C2) 집합을 구성하기 위한 범위를 정의하는 거리이다.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 3차원 인체 영상을 이루는 점들이 매칭된 상기 복수의 3차 베이지 곡선 각각의 혈관 구조 유사도를 산출하는 단계는,
    [수학식 3]에 제1 내지 제3 혈관 구조 유사 파라미터를 대입하여 산출하는 것을 특징으로 하는 혈관 검출 장치의 혈관 검출 방법.
    [수학식 3]
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000022
    여기서, Cost(cij)는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij)의 혈관 구조 유사도이고, w1, w2, w3는 실험적으로 얻어지는 가중치이고, s는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에 위치한 점들의 세기 표준 편차를 나타내는 제1 혈관 구조 유사 파라미터이고, d는 아래의 [수학식 4]와 같이 표현되는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고, l은 아래의 [수학식 5]와 같이 표현되는 제3 혈관 구조 유사 파라미터이다.
    [수학식 4]
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000023
    여기서, d는 제2 혈관 구조 유사 파라미터이고,
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000024
    는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(ci) 상에 놓인 k번째 점의 세기 값이고,
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000025
    는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 이전의 단계에서 추정된 곡선에 놓인 점들의 평균 세기 값이다.
    [수학식 5]
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000026
    여기서, l은 제3 혈관 구조 유사 파라미터이고,
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000027
    는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k번째 점까지의 호의 길이이고,
    Figure PCTKR2015006892-appb-I000028
    는 j개의 점을 갖는 i번째 3차 베이지 곡선(cij) 상에서 k+1번째 점까지의 호의 길이이다.
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