Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

KR101579740B1 - 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 - Google Patents

초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 Download PDF

Info

Publication number
KR101579740B1
KR101579740B1 KR1020140115694A KR20140115694A KR101579740B1 KR 101579740 B1 KR101579740 B1 KR 101579740B1 KR 1020140115694 A KR1020140115694 A KR 1020140115694A KR 20140115694 A KR20140115694 A KR 20140115694A KR 101579740 B1 KR101579740 B1 KR 101579740B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
soft tissue
interface
image
target bone
ultrasound image
Prior art date
Application number
KR1020140115694A
Other languages
English (en)
Inventor
이광희
김성윤
진길주
Original Assignee
삼성메디슨 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성메디슨 주식회사 filed Critical 삼성메디슨 주식회사
Priority to KR1020140115694A priority Critical patent/KR101579740B1/ko
Priority to EP15183176.5A priority patent/EP2989990B1/en
Priority to US14/842,383 priority patent/US10470744B2/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101579740B1 publication Critical patent/KR101579740B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5207—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0858—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving measuring tissue layers, e.g. skin, interfaces
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0866—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving foetal diagnosis; pre-natal or peri-natal diagnosis of the baby
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0875—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of bone
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13—Tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/44—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device
    • A61B8/4444—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device related to the probe
    • A61B8/4472—Wireless probes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/467—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
    • A61B8/469—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selection of a region of interest
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G06T2207/10136—3D ultrasound image

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Rheumatology (AREA)
  • Pregnancy & Childbirth (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

효율적으로 대상체의 부피를 측정할 수 있는 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 방법 발명이다.
초음파 진단 장치는 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하고, 제 1 정보에 기초하여 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직 (soft tissue)의 경계면을 획득하고, 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.

Description

초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체{UNTRASOUND DIANOGNOSIS APPARATUS, METHOD AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM}
본원 발명은 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것이다.
구체적으로, 본원 발명은 초음파 진단 시 대상체의 물리적 수치를 자동으로 측정할 수 있도록 하는 초음파 진단 장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것이다.
초음파진단장치는 프로브(probe)의 트랜스듀서(transducer)로부터 생성되는 초음파 신호를 대상체로 조사하고, 대상체로부터 반사된 초음파 에코 신호의 정보를 수신하여 대상체 내부의 부위에 대한 영상을 얻는다. 특히, 초음파진단장치는 대상체 내부의 관찰, 이물질 검출, 및 상해 측정 등 의학적 목적으로 사용된다. 이러한 초음파진단장치는 X선을 이용하는 진단 장치에 비하여 안정성이 높고, 실시간으로 영상의 디스플레이가 가능하며, 방사능 피폭이 없어 안전하다는 장점이 있어서 다른 화상 진단 장치와 함께 널리 이용된다.
이와 관련하여 초음파 진단 장치는 태아의 생체 계측(fetal biometric measurements)에 이용될 수 있다. 생체 계측은 태아의 임신령(gestational age)을 추정하고, 태아의 크기를 평가하고, 태아의 성장을 모니터링하기 위해 수행될 수 있다. 생체 계측의 예로 태아의 팔 또는 다리의 소정의 부위의 부피 측정이 있다. 측정된 부피는 태아의 무게(weight)와 연관성이 있을 수 있다. 또한, 태아의 무게는 기형 및 영양 실조 상태를 진단하는 정보로 사용될 수 있다. 기존에는 3 차원 데이터에 기초하여 태아의 몸무게를 추정하는 방법에 어려움이 있었다. 또한 3차원 데이터에 기초하여 태아의 몸무게를 추정하는 방법에 사용자간 편차가 있었다. 따라서 기존에는 2 차원 초음파 영상 데이터에 기초하여 태아의 몸무게를 추정하였다. 하지만, 3 차원 초음파 영상 데이터에 기초하는 태아의 몸무게를 추정하는 방법이 더욱 정확하다는 연구가 발표되고 있다. 또한 태아의 몸무게 추정을 위해 3 차원 초음파 영상 데이터에 기초하여 대상체의 부피를 측정하는 방법이 이용될 수 있다.
따라서 효율적으로 대상체의 부피를 측정할 수 있는 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 방법이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 효율적으로 대상체의 부피를 측정할 수 있는 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 방법을 제공하는 것에 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 개시의 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치는 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 상기 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 상기 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하고, 상기 제 1 정보에 기초하여 상기 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직(soft tissue)의 경계면을 획득하고, 상기 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 볼륨 데이터에 기초하여, 상기 목표 뼈 및 상기 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링할 수 있다.
또한, 초음파 진단 장치는 상기 영상 처리부에서 생성되는 초음파 영상을 디스플레이하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부는 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면, 상기 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부는 상기 목표 뼈와 상기 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부는 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러싸는 상기 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 상기 연조직의 경계면의 길이에 대한 상기 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 상기 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용하여 상기 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여, 소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하고, 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터, 상기 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터, 및 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득하고, 상기 확장 파라미터, 상기 억제 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여, 상기 초음파 영상을 원기둥 좌표계로 변환하고, 소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하고, 상기 원기둥 좌표계로 변환된 초음파 영상에서 복셀의 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터 및 소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득하고, 상기 변화 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는 상기 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여, 상기 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득하고, 상기 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득하고, 상기 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 초음파 영상 데이터를 획득하고, 레이블링(labeling)을 통해 상기 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하고, 상기 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 상기 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 이미지로 결정하고, 상기 목표 이미지를 기반으로 상기 제 1 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상 처리부는, 사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 개시의 일 실시예에 따른 초음파 진단 방법은 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 상기 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하는 단계; 상기 제 1 정보에 기초하여 상기 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직(soft tissue)의 경계면을 획득하는 단계; 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 볼륨 데이터에 기초하여, 상기 목표 뼈 및 상기 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 초음파 영상 데이터에 기초한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이하는 단계는 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면, 상기 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이하는 단계는 상기 목표 뼈와 상기 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이하는 단계는 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러싸는 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 상기 연조직의 경계면의 길이에 대한 상기 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는, 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여, 소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계; 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터를 획득하는 단계; 상기 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터를 획득하는 단계; 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계; 및 상기 확장 파라미터, 상기 억제 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여, 상기 초음파 영상을 원기둥 좌표계로 변환하는 단계; 소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계; 상기 원기둥 좌표계로 변환된 초음파 영상에서 복셀의 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터를 획득하는 단계; 소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계; 및 상기 변화 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여, 상기 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득하는 단계; 상기 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득하는 단계; 및 상기 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 정보를 획득하는 단계는, 상기 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계; 레이블링(labeling)을 통해 상기 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하는 단계; 상기 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 상기 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 이미지로 결정하는 단계; 및 상기 목표 이미지를 기반으로 상기 제 1 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 개시의 일 실시예에 따른 초음파 진단 방법을 구현하기 위한 프로그램이 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치를 나타내는 도면이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 무선 프로브의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이부에서 표시될 수 있는 영상을 나타낸 도면이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이부에서 표시될 수 있는 영상을 나타낸 도면이다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이부에서 표시될 수 있는 영상을 나타낸 도면이다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 초음파 영상 데이터로 영상화된 2차원 영상의 일 예이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 영상을 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정하는 방법의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 10 은 본원 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 데이터를 나타낸 도면이다.
도 11 은 본원 발명의 일 실시예에 따른 여러 형태의 목표 영상의 예를 나타낸 도면이다.
도 12 는 본원 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 데이터의 가로 단면을 나타낸 도면이다.
도 13 은 본원 발명의 일 실시예에 따라 초음파 진단 장치가 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘을 이용하여 연조직의 경계면을 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
도 14 는 본원 발명의 일 실시예에 따라 초음파 진단 장치가 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
도 15 는 본원 발명의 일 실시예에 따라 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션을 이용하여 연조직의 경계면을 구하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 16 은 본원 발명의 일 실시예에 따른 초음파 진단 방법을 나타낸 흐름도 이다.
도 17 은 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이부에서 표시될 수 있는 영상을 나타낸 도면이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...모듈"등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 "초음파 영상"이란 초음파를 이용하여 획득된 대상체(object)에 대한 영상을 의미한다. 또한, 대상체는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 또는 혈관을 포함할 수 있다. 또한, 대상체는 팬텀(phantom)을 포함할 수도 있으며, 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사한 부피를 갖는 물질을 의미할 수 있다.
또한, 명세서 전체에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 진단 장치를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에서 이용되는 초음파진단장치의 전체적인 구성이 도시된다.
도 1을 참조하면, 초음파진단장치(100)는 프로브(2), 초음파 송수신부(10), 영상 처리부(20), 통신부(30), 메모리(40), 입력 디바이스(50), 및 제어부(60)를 포함할 수 있으며, 상술한 여러 구성들은 버스(70)를 통해 서로 연결될 수 있다.
초음파진단장치(100)는 카트형뿐만 아니라 휴대형으로도 구현될 수 있다. 휴대형 초음파진단장치의 예로는 팩스 시야어(PACS viewer), 스마트 폰(smart phone), 랩탑 컴퓨터, PDA, 태블릿 PC 등이 있을 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
프로브(2)는, 초음파 송수신부(10)로부터 인가된 구동 신호(driving signal)에 따라 대상체(1)로 초음파 신호를 송출하고, 대상체(1)로부터 반사된 에코 신호를 수신한다. 프로브(2)는 복수의 트랜스듀서를 포함하며, 복수의 트랜스듀서는 전달되는 전기적 신호에 따라 진동하며 음향 에너지인 초음파를 발생시킨다. 또한, 프로브(2)는 초음파진단장치(100)의 본체와 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 초음파진단장치(100)는 구현 형태에 따라 복수 개의 프로브(2)를 구비할 수 있다.
송신부(11)는 프로브(2)에 구동 신호를 공급하며, 펄스 생성부(17), 송신 지연부(18), 및 펄서(19)를 포함한다. 펄스 생성부(17)는 소정의 펄스 반복 주파수(PRF, Pulse Repetition Frequency)에 따른 송신 초음파를 형성하기 위한 펄스(pulse)를 생성하며, 송신 지연부(18)는 송신 지향성(transmission directionality)을 결정하기 위한 지연 시간(delay time)을 펄스에 적용한다. 지연 시간이 적용된 각각의 펄스는, 프로브(2)에 포함된 복수의 압전 진동자(piezoelectric vibrators)에 각각 대응된다. 펄서(19)는, 지연 시간이 적용된 각각의 펄스에 대응하는 타이밍(timing)으로, 프로브(2)에 구동 신호(또는, 구동 펄스(driving pulse))를 인가한다.
수신부(12)는 프로브(2)로부터 수신되는 에코 신호를 처리하여 초음파 데이터를 생성하며, 증폭기(13), ADC(아날로그 디지털 컨버터, Analog Digital converter)(14), 수신 지연부(15), 및 합산부(16)를 포함할 수 있다. 증폭기(13)는 에코 신호를 각 채널(channel) 마다 증폭하며, ADC(14)는 증폭된 에코 신호를 아날로그-디지털 변환한다. 수신 지연부(15)는 수신 지향성(reception directionality)을 결정하기 위한 지연 시간을 디지털 변환된 에코 신호에 적용하고, 합산부(16)는 수신 지연부(15)에 의해 처리된 에코 신호를 합산함으로써 초음파 데이터를 생성한다. 한편, 수신부(12)는 그 구현 형태에 따라 증폭기(13)를 포함하지 않을 수도 있다. 즉, 프로브(2)의 감도가 향상되거나 ADC(14)의 처리 비트(bit) 수가 향상되는 경우, 증폭기(13)는 생략될 수도 있다.
영상 처리부(20)는 초음파 송수신부(10)에서 생성된 초음파 데이터에 대한 주사 변환(scan conversion) 과정을 통해 초음파 영상을 생성하고 디스플레이한다. 한편, 초음파 영상은 A 모드(amplitude mode), B 모드(brightness mode) 및 M 모드(motion mode)에서 대상체를 스캔하여 획득된 그레이 스케일(gray scale)의 영상뿐만 아니라, 도플러 효과(doppler effect)를 이용하여 움직이는 대상체를 표현하는 도플러 영상을 포함할 수도 있다. 도플러 영상은, 혈액의 흐름을 나타내는 혈류 도플러 영상 (또는, 컬러 도플러 영상으로도 불림), 조직의 움직임을 나타내는 티슈 도플러 영상, 및 대상체의 이동 속도를 파형으로 표시하는 스펙트럴 도플러 영상을 포함할 수 있다.
B 모드 처리부(22)는, 초음파 데이터로부터 B 모드 성분을 추출하여 처리한다. 영상 생성부(24)는, B 모드 처리부(22)에 의해 추출된 B 모드 성분에 기초하여 신호의 강도가 휘도(brightness)로 표현되는 초음파 영상을 생성할 수 있다.
마찬가지로, 도플러 처리부(23)는, 초음파 데이터로부터 도플러 성분을 추출하고, 영상 생성부(24)는 추출된 도플러 성분에 기초하여 대상체의 움직임을 컬러 또는 파형으로 표현하는 도플러 영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 의한 영상 생성부(24)는, 볼륨 데이터에 대한 볼륨 랜더링 과정을 거쳐 3차원 초음파 영상을 생성할 수 있으며, 압력에 따른 대상체(1)의 변형 정도를 영상화한 탄성 영상을 생성할 수도 있다. 나아가, 영상 생성부(24)는 초음파 영상 상에 여러 가지 부가 정보를 텍스트, 그래픽으로 표현할 수도 있다. 한편, 생성된 초음파 영상은 메모리(40)에 저장될 수 있다.
디스플레이부(25)는 생성된 초음파 영상을 표시 출력한다. 디스플레이부(25)는, 초음파 영상뿐 아니라 초음파진단장치(100)에서 처리되는 다양한 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 화면 상에 표시 출력할 수 있다. 한편, 초음파진단장치(100)는 구현 형태에 따라 둘 이상의 디스플레이부(25)를 포함할 수 있다.
통신부(30)는, 유선 또는 무선으로 네트워크(3)와 연결되어 외부 디바이스나 서버와 통신한다. 통신부(30)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)을 통해 연결된 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고 받을 수 있다. 또한, 통신부(30)는 의료용 디지털 영상 및 통신(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준에 따라 데이터 통신할 수 있다.
통신부(30)는 네트워크(3)를 통해 대상체(1)의 초음파 영상, 초음파 데이터, 도플러 데이터 등 대상체의 진단과 관련된 데이터를 송수신할 수 있으며, CT, MRI, X-ray 등 다른 의료 장치에서 촬영한 의료 영상 또한 송수신할 수 있다. 나아가, 통신부(30)는 서버로부터 환자의 진단 이력이나 치료 일정 등에 관한 정보를 수신하여 대상체(1)의 진단에 활용할 수도 있다. 나아가, 통신부(30)는 병원 내의 서버나 의료 장치뿐만 아니라, 의사나 환자의 휴대용 단말과 데이터 통신을 수행할 수도 있다.
통신부(30)는 유선 또는 무선으로 네트워크(3)와 연결되어 서버(35), 의료 장치(34), 또는 휴대용 단말(36)과 데이터를 주고 받을 수 있다. 통신부(30)는 외부 디바이스와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈(31), 유선 통신 모듈(32), 및 이동 통신 모듈(33)을 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈(31)은 소정 거리 이내의 근거리 통신을 위한 모듈을 의미한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 근거리 통신 기술에는 무선 랜(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스, 지그비(zigbee), WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), BLE (Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
유선 통신 모듈(32)은 전기적 신호 또는 광 신호를 이용한 통신을 위한 모듈을 의미하며, 일 실시 예에 의한 유선 통신 기술에는 페어 케이블(pair cable), 동축 케이블, 광섬유 케이블, 이더넷(ethernet) 케이블 등이 포함될 수 있다.
이동 통신 모듈(33)은, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
메모리(40)는 초음파진단장치(100)에서 처리되는 여러 가지 정보를 저장한다. 예를 들어, 메모리(40)는 입/출력되는 초음파 데이터, 초음파 영상 등 대상체의 진단에 관련된 의료 데이터를 저장할 수 있고, 초음파진단장치(100) 내에서 수행되는 알고리즘이나 프로그램을 저장할 수도 있다.
메모리(40)는 플래시 메모리, 하드디스크, EEPROM 등 여러 가지 종류의 저장매체로 구현될 수 있다. 또한, 초음파진단장치(100)는 웹 상에서 메모리(40)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 또는 클라우드 서버를 운영할 수도 있다.
입력 디바이스(50)는, 사용자로부터 초음파진단장치(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력받는 수단을 의미한다. 입력 디바이스(50)는 키 패드, 마우스, 터치 패널, 터치 스크린, 트랙볼, 조그 스위치 등 하드웨어 구성을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 심전도 측정 모듈, 호흡 측정 모듈, 음성 인식 센서, 제스쳐 인식 센서, 지문 인식 센서, 홍채 인식 센서, 깊이 센서, 거리 센서 등 다양한 입력 수단을 더 포함할 수 있다.
제어부(60)는 초음파진단장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다. 즉, 제어부(60)는 도 1에 도시된 프로브(2), 초음파 송수신부(10), 영상 처리부(20), 통신부(30), 메모리(40), 및 입력 디바이스(50) 간의 동작을 제어할 수 있다.
프로브(2), 초음파 송수신부(10), 영상 처리부(20), 통신부(30), 메모리(40), 입력 디바이스(50) 및 제어부(60) 중 일부 또는 전부는 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있으나 이에 제한되지 않으며, 상술한 구성 중 일부가 하드웨어에 의해 동작할 수도 있다. 또한, 초음파 송수신부(10), 영상 처리부(20), 및 통신부(30) 중 적어도 일부는 제어부(60)에 포함될 수 있으나, 이러한 구현 형태에 제한되지는 않는다.
초음파 영상을 이용한 질병의 진단을 위하여, 대상체를 포함하는 초음파 영상 내에 진단 부위를 설정 또는 소정 위치를 표시하기 위한 마커(marker)가 설정될 수 있다.
구체적으로, 마커는 사용자가 질병 진단 또는 환자의 건강 이상 유무를 확인하기 위하여 상세히 관찰할 필요가 있는 부분에 설정될 수 있다. 본원에서는 전술한 마커가 설정된 대상체 부위를 보다 정확하게 진단할 수 있도록, 초음파 영상을 변경하여 출력하는 초음파진단장치 및 그에 따른 초음파 영상의 디스플레이 방법을 개시한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 무선 프로브(200)의 구성을 도시한 블록도이다.
무선 프로브(200)는, 도 1에서 설명한 바와 같이 복수의 트랜스듀서를 포함하며, 구현 형태에 따라 도 1의 초음파 송수신부(10)의 구성을 일부 또는 전부 포함할 수 있다.
도 2 에 도시된 실시 예에 의한 무선 프로브(200)는, 송신부(210), 트랜스듀서(220), 및 수신부(230)를 포함하며, 각각의 구성에 대해서는 1에서 설명한 바 있으므로 자세한 설명은 생략한다. 한편, 무선 프로브(200)는 그 구현 형태에 따라 수신 지연부(233)와 합산부(234)를 선택적으로 포함할 수도 있다.
무선 프로브(200)는, 대상체(1)로 초음파 신호를 송신하고 에코 신호를 수신하며, 초음파 데이터를 생성하여 도 1의 초음파진단장치(100)로 무선 전송할 수 있다.
초음파 진단 장치는 태아의 생체 계측(fetal biometric measurements)에 이용될 수 있다. 생체 계측은 태아의 임신령(gestational age)을 추정하고, 태아의 크기를 평가하고, 태아의 성장을 모니터링하기 위해 수행될 수 있다. 생체 계측의 예로 태아의 팔 또는 다리의 소정의 부위의 부피 측정이 있다. 측정된 부피는 태아의 영양 상태 예측하기 위한 요소가 될 수 있다. 따라서 효율적으로 대상체의 부피를 측정할 수 있는 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 방법이 요구된다.
이하에서, 도 3 내지 도 16 을 참조하여, 본원 발명의 일 실시예에 따른 대상체의 부피를 측정하기 위한 초음파 진단 장치, 방법 및 컴퓨터판독 가능한 저장매체를 상세히 설명한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
초음파 진단 장치(300)는 초음파 영상을 수신, 처리 및/또는 출력할 수 있는 모든 전자기기를 뜻하며, 초음파 영상 장치, 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography: CT) 장치 또는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging: MRI) 장치 등의 의료 영상 장치를 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 초음파 진단 장치(300)는 의료 영상 장치에 포함될 수 있다.
도 3 을 참고하면, 초음파 진단 장치(300)는 데이터 획득부(310) 및 영상 처리부(320)를 포함한다. 도 3 의 영상 처리부(320)는 도 1 의 영상 처리부(20)에 대응될 수 있다.
데이터 획득부(310)는 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득한다. 영상 처리부(320)는 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하고, 제 1 정보에 기초하여 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직 (soft tissue)의 경계면을 획득하고, 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득한다. 또한 영상 처리부(320)는 사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득할 수 있다. 여기서, 초음파 영상 데이터는 프로브(2)에서 초음파 스캔을 통하여 획득한 초음파 에코 신호에 근거하여 생성된 데이터, 또는 초음파 스캔된 대상체를 초음파 영상으로 이미징하는데 이용되는 데이터를 뜻한다.
또한, 영상 처리부(320)는 볼륨 데이터에 기초하여 목표 뼈 및 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링할 수 있다. 3 차원 랜더링에는 다양한 방식이 이용될 수 있다. 또한 3 차원 랜더링은 제 1 정보에 기초하여 획득된 형성된 연조직의 경계면에 기초할 수 있다.
데이터 획득부(310)는 대상체(subject)에 대한 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있다. 대상체는 인체를 포함하는 동물체이거나, 동물체의 일부이다. 또한, 대상체는 목표 뼈(target bone)를 포함하는데, 목표 뼈는 길고 가는 관(tube) 형태를 가진다. 예를 들어, 대상체는 산모이고, 목표 뼈는 태아의 대퇴골과 같은 긴 뼈(long bone)일 수 있다. 또한 대상체는 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직을 포함할 수 있다. 연조직은 뼈나 관절을 둘러싸 있는 연한 부위, 또는 그 조직을 의미한다. 예를 들어 연조직은 뼈를 싸고 있는 막, 힘줄, 인대, 지방, 피부 조직 등을 포함할 수 있다. 초음파 영상 데이터는 목표 뼈가 이미징된 초음파 영상, 대상체 내 단면을 영상화할 수 있는 2차원 초음파 영상 데이터, 또는 대상체 내 3차원 공간을 입체 영상화할 수 있는 볼륨 데이터일 수 있다.
또한, 2차원 초음파 영상 데이터는 복수의 픽셀 값일 수 있고, 볼륨 데이터는 복수의 복셀(voxel) 값일 수 있다. 픽셀 값은 대응하는 픽셀의 밝기 값(luminance value)일 수 있고, 복셀 값은 대응하는 복셀의 밝기 값일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 포인트가 픽셀 또는 복셀을 의미하는 용어로 사용된다.
데이터 획득부(310)는 초음파 신호 등을 이용하여 대상체를 스캔함으로써 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 일 예로, 데이터 획득부(310)는 도 1에서 도시한 초음파 송수신부(10)에 동일 대응될 수 있으며, 프로브(2)에서 전송되는 초음파 에코 신호를 수신하고, 수신된 초음파 에코 신호를 이용하여 자체적으로 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예로, 데이터 획득부(310)는 초음파 진단 장치(300) 외부의 스캔 장치에서 대상체를 스캔한 스캔 정보, 예를 들어, 초음파 에코 신호를 변환하여 생성한 초음파 데이터,를 전달받고, 스캔 정보를 기반으로 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 데이터 획득부(310)는 외부 장치로부터 초음파 영상 데이터를 전달받을 수도 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고, 초음파 진단 장치(300)는 다양한 방법으로 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있다.
영상 처리부(320)는 초음파 영상 데이터를 처리하여 목표 뼈의 위치, 길이 및 연조직의 경계면 내부의 부피 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 영상 처리부(320)는 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 영상(binary image) 데이터를 획득하고, 레이블링(labeling)을 통해 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하고, 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 영상(target image)으로 결정하고, 목표 영상을 기반으로 목표 뼈의 위치, 길이 중 적어도 하나를 측정할 수 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 4 를 참고하면, 초음파 진단 장치(400)는 데이터 획득부(410), 영상 처리부(420) 및 디스플레이부(430)를 포함한다. 도 4 의 데이터 획득부(410) 및 영상 처리부(420) 는 도 3 의 데이터 획득부(410) 및 영상 처리부(420)와 각각 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.
도 4 의 디스플레이부(430)는 도 1 의 디스플레이부(25)와 동일 대응될 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 영상 처리부(420)에서 생성되는 다양한 초음파 영상을 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 및 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다.
또한, 디스플레이부(430)는 목표 뼈와 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(430)는 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이할 수 있다.
도 5 내지 도 7 및 도 17 은 본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이부(430)에서 표시될 수 있는 영상을 나타낸 도면이다. 영상 처리부(420)는 볼륨 데이터에 기초하여 목표 뼈 및 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링 할 수 있다. 디스플레이부(430)는 도 5(a)에 도시된 바와 같이 3차원 랜더링된 목표 뼈(511)를 포함하는 영상(510)을 디스플레이할 수 있다. 또한 디스플레이부(430)는 도 5(b)에 도시된 바와 같이 3 차원 랜더링된 목표 뼈(521) 및 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면(522)이 함께 표시된 영상(520)을 디스플레이할 수 있다.
연조직의 경계면(522)은 목표 뼈(521)의 적어도 소정의 부분을 둘러쌀 수 있다. 연조직의 경계면(522)의 가로 방향의 길이와 목표 뼈(521)의 가로 방향의 길이는 영상(520)에서 도시된 바와 같이 같을 수도 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연조직의 경계면(522)의 가로 방향의 길이는 목표 뼈(521)의 가로 방향의 길이보다 길거나 짧을 수 있다. 예를 들어 도 5(c)에 도시된 바와 같이 연조직의 경계면(532)의 가로방향의 길이는 목표 뼈(531)의 가로 방향의 길이보다 짧을 수 있다.
또한, 디스플레이부(430)는 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어 도 5(d)에 도시된 바와 같이 디스플레이부(430)는 목표 뼈(541)가 나타나는 영상(540)이 디스플레이될 수 있다.
도 6(a)를 참조하면, 디스플레이부(430)는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면(614)을 포함하는 영상(610)을 디스플레이할 수 있다. 또한, 3차원 랜더링된 연조직의 경계면(614)은 세로 단면들의 위치(611, 612 및 613)가 디스플레이될 수 있다.
도 6(b)를 참조하면, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(611, 612 및 613)에서의 초음파 영상들(620, 630 및 640)을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치(613)에서의 초음파 영상(620)을 디스플레이 할 수 있다. 초음파 영상(620)에는 연조직의 경계선(621)이 표시될 수 있다. 연조직의 경계선(621)은 점선 및 실선 등으로 표시될 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치(612)에서의 초음파 영상(630)을 디스플레이 할 수 있다. 초음파 영상(630)에는 연조직의 경계선(631)이 표시될 수 있다. 연조직의 경계선(631)은 점선 및 실선 등으로 표시될 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치(611)에서의 초음파 영상(640)을 디스플레이 할 수 있다. 초음파 영상(640)에는 연조직의 경계선(641)이 표시될 수 있다. 연조직의 경계선(641)은 점선 및 실선 등으로 표시될 수 있다. 사용자는 디스플레이부(430)에 디스플레이된 초음파 영상들(620, 630 및 640)에서 연조직의 경계면을 보다 용이하게 파악할 수 있다.
도 6(c)를 참조하면, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(611, 612 및 613)에서의 초음파 영상들(650, 660 및 670)을 디스플레이할 수 있다. 도 6(b)와 다르게 디스플레이부(430)는 연조직의 경계선들(651, 661 및 671)의 내부를 특정한 색으로 디스플레이할 수 있다. 사용자는 디스플레이부(430)에 디스플레이된 초음파 영상들(650, 660 및 670)에서 연조직의 경계면을 보다 용이하게 파악할 수 있다.
도 7을 참조하면, 디스플레이부(430)는 도 5 및 도 6 에 나타난 영상들의 조합을 한 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어 디스플레이부(430)는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면(764)을 포함하는 영상(760)을 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(761, 762 및 763)를 포함하는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면(764)을 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(761, 762, 763)에서의 각각 초음파 영상들(710, 720 및 730)을 디스플레이 할 수 있다. 또한, 디스플레이부는 3차원 랜더링된 목표 뼈(751)를 포함하는 영상(750)을 디스플레이할 수 있다. 또한, 목표 뼈(741)를 포함하는 초음파 영상(740)이 표시될 수 있다. 도 7 에 디스플레이된 화면은 예시적인 것으로서, 디스플레이부(430)는 다양한 영상들이 다양한 조합으로 디스플레이될 수 있다.
도 17 을 참조하면, 디스플레이부(430)는 목표 뼈가포함된 초음파 영상(1740)을 디스플레이할 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 길이 및 위치를 획득할 수 있다. 또한 디스플레이부(430)는 획득된 목표 뼈의 길이 및 위치에 기초하여 목표 뼈에 관한 표시자(1741)를 초음파 영상(1740)과 함께 디스플레이할 수 있다. 예를 들어 표시자(1741)는 목표 뼈의 양 끝점 및 양 끝점을 잇는 점선으로 이루어 질 수 있다. 사용자는 표시자(1741)에 기초하여 목표 뼈의 위치 및 길이를 보다 용이하게 확인할 수 있다.
또한 디스플레이부(430)는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면을 포함하는 영상(1750)을 디스플레이할 수 있다. 영상(1750)에는 초음파 영상(1740)에 디스플레이되었던 표시자(1741)가 표시될 수 있다. 또한 디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(1751, 1752 및 1753)를 포함하는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면(764)을 디스플레이할 수 있다. 본원 발명의 일 실시예에 따르면 세로 단면의 위치들(1751, 1752 및 1753)은 사용자에 의하여 선택될 수 있다. 또한 본원 발명의 다른 실시예에 따르면 세로 단면의 위치들(1751, 1752 및 1753)는 초음파 진단 장치(400)가 자동으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 본원 발명의 일 실시예에 따르면 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 양 끝 지점 및 중심 지점을 세로 단면의 위치들(1751, 1752 및 1753)로 결정할 수 있다. 또한, 본원 발명의 다른 실시예에 따르면 초음파 진단 장치(400)는 소정의 비율을 이미 저장하고 있을 수 있다. 예를 들어 이미 저장하고 있는 소정의 비율은 50% 일 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 중심 지점 및 목표 뼈의 중심 지점을 중심으로 목표 뼈의 50% 길이만큼의 지점을 세로 단면의 지점으로 결정할 수 있다.
디스플레이부(430)는 세로 단면의 위치들(1751, 1752 및 1753)에서의 초음파 영상(1710 및 1720)을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어 영상(1750)에서 세로 단면의 위치(1751)에서의 세로 단면의 초음파 영상(1720)이 디스플레이될 수 있다. 또한, 영상(1750)에서 세로 단면의 위치(1753)에서의 세로 단면의 초음파 영상(1710)이 디스플레이될 수 있다. 또한 초음파 영상들(1710 및 1720)에는 연조직의 경계들(1711 및 1721)이 디스플레이될 수 있다.
디스플레이부(430)는 3차원 랜더링된 연조직의 경계면을 포함하는 영상(1730)을 디스플레이할 수 있다. 또한 영상(1730)에는 목표 뼈의 길이 값(1733)이 디스플레이될 수 있다. 목표 뼈의 길이 값은 예를 들어 36mm 일 수 있다. 또한 영상(1730)에는 연조직의 길이 값이 디스플레이될 수 있다. 예를 들어 연조직의 길이 값은 25mm일 수 있다. 또한 영상(1730)에는 연조직의 횡단면의 넓이 값들(1735 및 1736) 이 표시될 수 있다. 예를 들어 횡단면의 넓이 값은 4.2mm2 및 6.5mm2 이 될 수 있다. 또한 영상(1730)에는 연조직의 경계의 내부의 부피 및 부피에 기초한 추정 무게(1737)가 디스플레이될 수 있다. 예를 들어 연조직의 경계의 내부의 부피는 48.2mm3 일 수 있으며, 추정 무게는 2.53kg 일 수 있다. 또한 신뢰도가 표시될 수 있으며 그 부피 및 무게의 신뢰도는 각각 96.3% 및 99.7% 가 될 수 있다.
디스플레이부(430)는 월경주수(menstrual age)에 따른 추정 몸무게의 통계 그래프(1760)를 표시할 수 있다. 그래프(1760)에는 현제의 월경주수가 표시(1761)될 수 있다. 또한 월경주수에 따른 몸무게의 최대 그래프(1762), 중간 그래프(1763) 및 최소 그래프(1764)가 디스플레이될 수 있다. 사용자는 상술한 바와 같이 디스플레이부(430)에 표시된 정보에 기초하여 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다.
이하에서는 도 8 및 도 9 를 참조하여 초음파 영상 데이터가 2차원 초음파 영상 데이터인 경우, 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나를 획득하는 방법을 도 4 의 초음파 진단 장치(400)와 함께 설명한다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 초음파 영상 데이터로 영상화된 2차원 영상의 일 예이다.
도 8(a)는 2차원 초음파 영상 데이터로 영상화된 2차원 영상의 일 예이다. 도 8(a)의 2차원 영상은 B 모드 초음파 영상이다.
도 8(a)를 참고하면, 2차원 영상은 목표 뼈의 이미지인 목표 영상을 포함한다. 그러나, 노이즈 및 목표 뼈 주위 다른 조직(tissue)의 이미지 등으로 인해, 2차원 영상에서 목표 영상의 경계가 명확하지 않다. 따라서 영상 처리부(420)는 문턱치화를 수행하기 전에 2차원 영상을 다음과 같이 처리할 수 있다.
영상 처리부(420)는 2차원 영상을 전처리(preprocess)하여 전처리된 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전처리로 TV(total variation) 알고리즘에 기반한 디노이징(denosing)이 수행될 수 있다.
도 8(b)은 디노이징을 통해 전처리된 영상의 일 예를 나타낸다. 도 8(b)을 참고하면, 디노이징을 통해 노이즈는 제거되고, 에지(edge)는 유지됨을 알 수 있다.
TV 알고리즘에 기반한 디노이징은 예시일 뿐이고, 영상 처리부(420)는 다양한 전처리 방식을 통해 2차원 영상에서 노이즈를 제거하고, 화질을 개선할 수 있다. 다만, 영상 처리부(420)는 전처리 과정을 생략할 수도 있다.
목표 뼈의 이미지인 목표 영상은 가늘고 긴 형태이고, 목표 영상의 밝기 값은 다른 영역의 밝기 값에 비해 높다. 따라서 전처리된 영상에서 가늘고 긴 형태의 밝은 영역을 추출하기 위해, 영상 처리부(420)는 전처리된 영상에 탑-햇(top-hat) 변환을 수행할 수 있다. 전처리 과정이 생략되면, 영상 처리부(420)는 이진 영상에 탑-햇 변환을 수행할 수도 있다.
탑-햇 변환(h)은 다음 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014083534383-pat00001
여기서, f는 입력 이미지, 즉 전처리된 영상이다. b는 형태소(structuring element)이고, ˚는 개방 연산(opening operation)을 나타낸다. 그리고, h 는 탑-햇 변환된 영상을 나타낸다.
도 8(c)는 탑-햇 변환된 영상의 일 예를 나타낸다.
탑-햇 변환 후, 목표 영상의 에지를 더 명확히 하여, 목표 영상과 다른 영역을 더 명확히 구분하기 위해, 탑-햇 변환된 영상에 콘트라스트 개선(contrast enhancing)이 수행될 수 있다.
예를 들어, 256 그레이 레벨(gray level)의 탑-햇 변환된 영상에 콘트라스트 개선을 적용한 영상(CEh(p), p는 포인트를 나타냄)은 다음 수학식을 통해 획득될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014083534383-pat00002
여기서, h(p)는 탑-햇 변환된 영상에서 포인트 p의 밝기 값이고, max와 min은 각각 탑-햇 변환된 영상에서 최대 밝기 값과 최소 밝기 값이다. 이때, min은 0 또는 0에 가까운 값이므로, min=20과 같은 적당히 작은 값이 할당될 수도 있다. 또한, [수학식 2]에 적용된 '255'는 영상에 적용되는 그레이 레벨에 따라 달라지는 것으로 영상에 적용되는 그레이 레벨이 k 일 경우, (k-1) 값이 [수학식 2]의 '255'대신에 적용될 수 있다.
도 8(d)는 콘트라스트 개선된 영상의 일 예를 나타낸다.
이와 같이, 영상 처리부(420)는 2차원 영상에 디노이징, 탑-햇 변환 및 콘트라스트 개선 등을 수행할 수 있다.
다음, 영상 처리부(420)는 콘트라스트 개선된 영상으로부터 적응적 문턱치(adaptive threshold)가 적용된 이진 영상을 획득할 수 있다.
예를 들어, 콘트라스트 개선된 영상(CEh(p))으로부터 이진 영상(g(p))은 다음 수학식을 통해 획득될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014083534383-pat00003
여기서, T는 적응적 문턱치이다. 즉, 이진 영상은 콘트라스트 개선된 영상의 밝기 값이 적응적 문턱치(T)보다 큰 포인트는 백색으로, 나머지 포인트들은 흑색으로 표시하는 영상일 수 있다. 예를 들어, 초음파 영상에 있어서, 뼈는 밝은 색으로 이미징될 수 있으며, 뼈 이외의 조직은 뼈에 비하여 어두운 색으로 이미징될 수 있다. 따라서, 뼈와 뼈 이외의 조직의 영상 내 밝기 값의 차이에 근거하여, 초음파 영상을 뼈와 뼈 이외의 조직을 구별하여 표현할 수 있는 이진 영상으로 변환할 수 있다.
적응적 문턱치는 콘트라스트 개선된 영상에서 밝기 값의 평균과 표준편차를 기반으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 적응적 문턱치(T)는 다음 수학식을 통해 획득될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014083534383-pat00004
여기서, m은 콘트라스트 개선된 영상에서 밝기 값들의 평균이고, s는 밝기 값들의 표준편차이고, a는 가중치(weight)이다.
도 8(e)은 이진 영상의 일 예를 나타낸다.
도 8(e)을 참고하면, 이진 영상은 목표 영상을 포함하기도 하지만, 다른 형태를 갖는 다른 조직의 이미지를 포함할 수 있다.
따라서 데이터 처리기(도 1의 120)는 목표 영상을 추출하기 위해 이진 영상을 다음과 같이 처리할 수 있다.
영상 처리부(420)는 레이블링(labeling)을 통해 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분할 수 있다. 복수의 세그먼트들 각각은 밝기 값이 1인 포인트들이 모여 있는 영역이다. 복수의 세그먼트들은 목표 영상의 후보들(candidates)이다.
도 8(f)은 레이블링된 이진 영상의 일 예를 나타낸다.
도 8(f)을 참고하면, 이진 영상에서 복수의 세그먼트들 각각은 서로 다른 그레이 레벨로 레이블링된다. 다만, 도 8(f)은 레이블링의 예시일 뿐, 이진 영상은 다양한 방법으로 레이블링될 수 있다. 예를 들어, 복수의 세그먼트들 각각은 숫자로 레이블링될 수도 있다.
다음, 영상 처리부(420)는 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 복수의 세그먼트들 중 목표 뼈의 이미지 특성을 가장 많이 갖고 있는 세그먼트가 목표 뼈의 이미지인 목표 영상으로 결정된다.
목표 뼈는 주변 조직에 비해 반사도가 높기 때문에, 목표 뼈의 이미지는 밝기 값이 다른 영역에 비해 크다. 따라서 영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들 중 밝기 값이 가장 큰 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들에 속하는 포인트들의 밝기 값의 합을 구하고, 밝기 값의 합이 가장 큰 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다.
각 세그먼트의 밝기 값의 합(SL)은 다음 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014083534383-pat00005
여기서, L은 세그먼트의 인덱스이고, p는 포인트를 나타낸다.
목표 영상이 결정되면, 영상 처리부(420)는 목표 영상으로 결정된 세그먼트를 제외한 나머지 부분은 모두 흑색으로 표시할 수 있다.
도 8(g)은 목표 영상만이 표시된 이진 영상의 일 예를 나타낸다.
데이터 처리기(도 1의 120)는 결정된 목표 영상을 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 영상을 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정하는 방법의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9를 참고하면, 영상 처리부(420)는 목표 영상을 세선화(skeletonization)하여 측정선(930)을 획득할 수 있다. 측정부(128)는 목표 영상과 측정선(930)의 교점들인 제1 포인트(910) 및 제2 포인트(12b) 사이의 거리를 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정할 수 있다.
다만, 도 9는 예시일 뿐, 영상 처리부(420)는 다양한 방식으로 추출 영상에서 목표 영상의 장축 방향으로 양끝 포인트들(910, 920)을 검출하여, 양끝 포인트들(910, 920) 사이의 거리를 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정할 수 있다.
지금까지는 초음파 영상 데이터가 2차원 초음파 영상 데이터인 경우를 설명하였다. 이하, 초음파 영상 데이터가 볼륨 데이터인 경우를 도 4 의 초음파 진단 장치(400)와 함께 설명한다.
도 10은 본원 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 데이터를 나타낸 도면이다.
도 10을 참고하면, 볼륨 데이터(1000)는 목표 뼈의 3차원 이미지인 목표 영상(1010)을 포함한다. 도시의 편의를 위해, 도 10에서 목표 영상(1010)이 명확하게 도시되었으나, 실제 볼륨 데이터에서는 노이즈 등으로 인해 목표 영상의 경계가 명확하지 않을 것이다.
2차원 초음파 영상 데이터에서는 픽셀 값이 처리되나, 볼륨 데이터에서는 복셀 값이 처리된다. 이 점을 제외하면, 2차원 초음파 영상 데이터 처리 방식이 볼륨 데이터에도 적용될 수 있다. 따라서, 2차원 초음파 영상 데이터 처리 방식과 동일한 볼륨 데이터 처리 방식은 간략히 설명하고, 볼륨 데이터에만 적용되는 처리 방식을 위주로 설명한다.
영상 처리부(420)는 문턱치화를 통해 볼륨 데이터로부터 이진 볼륨 데이터를 획득할 수 있다. 이진 볼륨 데이터를 획득하기 전에 앞에서 설명된 탑-햇 변환, 콘트라스트 개선 등이 수행될 수 있고, 다음에 적응적 문턱치가 적용될 수 있다.
이진 볼륨 데이터는 목표 영상을 포함하기도 하지만, 다른 형태를 갖는 다른 조직의 이미지를 포함할 수 있다. 따라서 이진 볼륨 데이터로부터 목표 영상을 추출하기 위한 영상 처리가 다음과 같이 수행될 수 있다.
영상 처리부(420)는 이진 볼륨 데이터에 레이블링을 수행할 수 있다. 이진 볼륨 데이터는 레이블링을 통해 복수의 세그먼트들로 구분되는데, 복수의 세그먼트들 각각은 밝기 값이 1인 포인트들이 모여 있는 3차원 영역이다. 복수의 세그먼트들은 목표 영상의 후보들이다.
영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 복수의 세그먼트들 중 목표 뼈의 이미지 특성을 가장 많이 갖고 있는 세그먼트가 목표 영상으로 결정된다. 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상 내에서 목표 영상의 위치는 목표 뼈의 위치에 대응될 수 있다.
목표 뼈의 이미지 특성은 형태 정보 및 밝기 값을 포함할 수 있다.
영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들 각각의 형태를 분석하고, 분석된 형태를 기반으로 복수의 세그먼트들로부터 하나 이상의 잔여 세그먼트들을 획득할 수 있다. 다음, 영상 처리부(420)는 밝기 값을 기반으로 하나 이상의 잔여 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상 내에서 목표 영상의 위치는 목표 뼈의 위치에 대응될 수 있다.
도 11(a) 및 도 11(b)은 본원 발명의 일 실시예에 따른 여러 형태의 목표 영상의 예를 나타낸 도면이다.
도 11(a) 및 도 11(b)을 참고하면, 목표 영상은 직선의 관(tube) 형태이거나, 곡선의 관(tube) 형태이다. 구체적으로, 도 11(a)는 목표 영상에 포함되는 목표 뼈(1111)가 하나의 긴 관 형태를 갖는 경우를 예로 들어 도시하였다. 그리고, 도 11의 (b)는 목표 영상에 복수개인 두 개의 목표 뼈들(1121 및 1122)가 포함되며, 두 개의 목표 뼈들(1121 및 1122) 각각이 긴 관 형태를 가지며 서로 평행하게 배치되는 경우를 예로 들어 도시하였다.
복수의 세그먼트들 각각의 형태를 분석하기 위해, 영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들 각각에 대해 PCA(Principle component analysis)를 수행할 수 있다. PCA는 데이터 집합을 분석하는 기법중의 하나로서, 데이터의 분포 형태를 파악하는데 유용하다. PCA는 데이터의 분산을 최대로 하는 방향을 찾아 그로부터 데이터를 축약하여 데이터의 정보를 보다 보기 쉽게 표현해주는 분석 기법이다. PCA는 데이터를 한 개의 축으로 사상시켰을 때 그 분산(variance)이 가장 커지는 축이 첫 번째 좌표축으로 오고, 두 번째로 커지는 축이 두 번째 좌표축으로 오는 것과 같이 새로운 좌표계로 데이터를 선형 변환하는 것이다.
영상 처리부(420)는 PCA를 통해서 복수의 세그먼트들 각각마다 제1 주성분의 방향과 크기, 제2 주성분의 방향과 크기, 제3 주성분의 방향과 크기를 얻을 수 있다. 튜브 형태의 데이터는 제1 주성분의 크기는 상대적으로 크고, 나머지 제2, 3 주성분의 크기는 상대적으로 작다. 따라서, 영상 처리부(420)는 제1 내지 제3 주성분의 크기들을 기반으로 복수의 세그먼트들 각각의 형태를 분석할 수 있다.
제1 내지 제3 주성분의 크기들을 이용하여, 튜브 스코어(tube-score)가 다음과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112014083534383-pat00006
여기서, Ts는 튜브 스코어이고,
Figure 112014083534383-pat00007
은 제1 주성분의 크기이고,
Figure 112014083534383-pat00008
는 제2 주성분의 크기이고,
Figure 112014083534383-pat00009
는 제3 주성분의 크기이다.
영상 처리부(420)는 복수의 세그먼트들마다 튜브 스코어를 구하고, 복수의 세그먼트들 중 튜브 스코어가 임계값보다 큰 세그먼트들을 하나 이상의 잔여 세그먼트들로 결정할 수 있다. 즉, 튜브 스코어가 임계값 이하인 세그먼트는 목표 영상 후보에서 제외한다. 임계값은 경험적으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 임계값은 0.997로 설정될 수 있다.
영상 처리부(420)는 분석된 형태를 기반으로 복수의 세그먼트들로부터 하나 이상의 잔여 세그먼트들을 획득하고, 밝기 값을 기반으로 하나 이상의 잔여 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 영상으로 결정한다.
영상 처리부(420)는 하나 이상의 잔여 세그먼트들 중 밝기 값이 가장 큰 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(420)는 하나 이상의 잔여 세그먼트들에 속하는 포인트들의 밝기 값의 합을 구하고, 밝기 값의 합이 가장 큰 세그먼트를 목표 영상으로 결정할 수 있다. 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상 내에서 목표 영상의 위치는 목표 뼈의 위치에 대응될 수 있다.
영상 처리부(420)는 목표 영상을 결정하기 전에 세그먼트들의 형태를 분석함으로써 복수의 세그먼트들 중 일부 세그먼트들을 후보에서 제외한다. 이를 통해, 상대적으로 크기가 큰 세그먼트가 목표 영상으로 잘못 선택되는 것이 방지될 수 있다.
이진 볼륨 데이터 안에는 복수의 긴 뼈(long bone)들의 이미지가 존재할 수 있다. 예를 들어 도 11(b)를 참조하면, 볼륨 데이터 안에는 첫 번째 긴 뼈(1121) 및 다른 긴 뼈(1122)가 존재한다. 위에서 설명된 방식으로 영상 처리부(420)는 기준이 되는 첫 번째 긴 뼈(1121), 즉 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 다음, 영상 처리부(420)는 목표 뼈의 길이를 기반으로 다른 긴 뼈(1122)의 이미지를 선택하고, 다른 긴 뼈들의 위치 및 길이 중 적어도 하나 역시 획득할 수 있다.
다음, 결정된 목표 영상을 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정하는 방법을 설명한다.
영상 처리부(420)는 목표 영상의 종단면(longitudinal section)을 결정하고, 종단면을 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정할 수 있다. 목표 뼈의 길이를 정확히 측정하기 위해서는 목표 뼈의 종단면에서 목표 뼈의 길이가 측정되어야 하기 때문이다.
3차원 공간에서 특정 평면을 결정하기 위해서는 최소 3개 이상의 포인트가 필요하고, 이 포인트들은 한 직선상에 있지 않아야 한다. 따라서 목표 영상의 종단면을 결정하기 위해, 종단면 상의 3개 이상의 포인트를 결정해야 한다. 다음, 도 12를 참고하여 종단면 상의 3개의 포인트를 결정하는 방법을 설명한다.
도 12는 본원 발명의 일 실시예에 따른 볼륨 데이터의 가로 단면을 나타낸 도면이다.
도 12를 참고하면, 볼륨 데이터(1000a)는 목표 영상(1010a)로 결정된 세그먼트를 포함한다. 영상 처리부(420)는 목표 영상(1010a)에 속하는 모든 포인트들의 평균 좌표에 대응하는 평균 포인트(M1)를 획득한다. 3차원 인 경우 평균 좌표는 아래와 같은 식에 의하여 계산될 수 있다.
[수학식 7]
Xavg=(X1+X2+...+Xn)/n
Yavg=(Y1+Y2+...+Yn)/n
Zavg=(Z1+Z2+...+Zn)/n
여기서, Xavg, Yavg 및 Zavg는 평균 좌표값을 나타낸다. n은 포인트의 개수이며, Xn, Yn 및 Zn 은 각 포인트의 좌표값을 나타낸다.
영상 처리부(420)는 목표 영상(1010a)에 속하는 포인트들 중 평균 포인트(M1)를 지나는 세로 단면(1000b)을 기준으로 가장 멀리 있는 양끝 포인트들(S1, E1)을 획득할 수 있다. 세로 단면(1000b)은 평균 포인트(M1)를 지나는, 볼륨 데이터(1000a)의 세로 단면이다.
영상 처리부(420)는 양끝 포인트들(S1, E1)마다 양끝 포인트들(S1, E1)을 중심으로 하는 구들(spheres)(1021, 1022)을 설정한다. 영상 처리부(420)는 각 구(1021, 1022)에 대해, 목표 영상(1010a)에 속하면서 각 구(1021, 1022)에 속하는 포인트들의 평균 좌표에 대응하는 제1 포인트(S2) 및 제2 포인트(E2)를 획득한다. 각 구(1021, 1022)의 반지름은 목표 영상(1010a)에 속하면서 각 구(1021, 1022)에 속하는 포인트들이 적절히 존재할 수 있도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 양끝 포인트들(S1, E1) 사이의 거리의 1/3을 각 구(1021, 1022)의 반지름으로 설정할 수 있다.
영상 처리부(420)는 목표 영상(1010a)에 속하는 포인트들 중 제1 포인트(S2)로부터의 거리가 제2 포인트(E2)로부터의 거리와 동일해지는 포인트(M2)를 획득한다. 즉, 제1 포인트(S2)와 포인트(M2) 사이의 거리는 제2 포인트(E2)와 포인트(M2) 사이의 거리와 동일하다. 목표 영상(1010a)에 속하는 포인트들 중 제1 포인트(S2)로부터의 거리가 제2 포인트(E2)로부터의 거리와 동일해지는 복수의 포인트들이 존재할 수 있다. 영상 처리부(420)는 그 복수의 포인트들 중 임의의 하나를 포인트(M2)로 획득할 수 있다.
영상 처리부(420)는 포인트(M2)를 중심으로 하는 구(1023)를 설정한다. 영상 처리부(420)는 목표 영상(1010a)에 속하면서 구(1023)에 속하는 포인트들의 평균 좌표에 대응하는 제3 포인트(M3)를 획득한다.
영상 처리부(420)는 제1 포인트(S2), 제2 포인트(E2) 및 제3 포인트(M3)를 지나는 단면을 목표 영상(1010a)의 종단면으로 결정할 수 있다. 또한, 영상 처리부(420)는 제1 포인트(S2) 및 제2 포인트(E2) 사이의 길이를 기반으로 목표 뼈의 길이를 측정할 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 제1 포인트(S2) 및 제2 포인트(E2) 사이의 길이를 기반으로 목표 뼈의 중심축을 획득할 수 있다.
도 12는 목표 영상의 종단면을 결정하는 방법의 예시이고, 다른 다양한 방법들로 목표 영상의 종단면을 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 효율적으로 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나를 측정할 수 있는 초음파 진단 장치 및 방법이 제공될 수 있다.
영상 처리부(420)는 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
도 13 은 본원 발명의 일 실시예에 따라 초음파 진단 장치(400)가 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘을 이용하여 연조직의 경계면을 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
도 13(a)는 연조직의 경계면(1910) 및 목표 뼈(1920)를 포함하는 볼륨데이터에 기초한 3차원 초음파 영상의 일 예를 나타낸 것이다. 도시의 편의를 위해, 도 13(a)에서는 연조직의 경계면(1910) 및 목표 뼈(1920)를 명확하게 도시하였으나, 실제 초음파 영상에서는 노이즈 등으로 인해 연조직의 경계면(1910) 및 목표 뼈(1920)의 경계가 명확하지 않을 것이다. 이는 도 13(b) 내지 도 13(c)에서도 마찬가지 이므로 아래에서는 더 이상 기술하지 않는다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 볼륨 데이터에 기초한 3차원 초음파 영상에서 연조직의 경계를 획득하는 방법을 기술하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 볼륨 데이터에서 직접 연조직의 경계를 획득할 수도 있다.
영상 처리부(420)는 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하고, 제 1 정보에 기초하여 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 본원 발명의 일 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 데이터 획득부(410)에서 획득된 초음파 영상 데이터에 기초하여 연조직의 경계면을 자동으로 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 자동으로 연조직의 경계면을 획득하기 위하여 이미 저장되어 있는 데이터를 이용할 수 있다. 사용자는 별도의 조작 없이 연조직의 경계면을 획득할 수 있으므로 초음파 진단 장치(400)를 보다 용이하게 이용할 수 있다.
본원 발명의 다른 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 연조직의 경계면을 반자동으로 획득할 수 있다. 예를 들어 초음파 진단 장치(400)는 연조직의 경계면을 획득하기 위한 과정 중 부수적인 부분만 사용자로부터 수신받아서 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 사용자로부터 소정의 비율, 소정의 함수, 소정의 특정 조건을 포함하는 입력을 수신할 수 있다. 또한, 초음파 진단 장치(400)는 사용자로부터 관심 영역(Region of interest)을 수신할 수 있다. 또한 초음파 진단 장치(400)는 사용자로부터 수신한 입력에 기초하여, 초음파 진단 장치(400)가 자동으로 획득한 정보를 수정할 수 있다.
도 10 내지 12 에서 설명한 바와 같이 볼륨 데이터 상에서 목표 뼈(1920)의 위치 및 길이 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 획득된 목표 뼈(1920)의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 기초하여 연조직의 경계면(1910)이 획득될 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈(1920)의 소정의 길이를 둘러싸는 연조직의 경계면(1910)을 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부는, 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 연조직의 경계면의 길이에 대한 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 또한, 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 본원 발명의 일 실시예에 따르면 초음파 진단 장치(400)는 사용자로부터 소정의 비율을 수신할 수 있다. 또한 초음파 진단 장치(400)는 소정의 비율을 이미 저장하고 있을 수 있다. 예를 들어 사용자로부터 수신한 소정의 비율 또는 이미 저장하고 있는 소정의 비율은 50% 일 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈(1920)의 중심점을 중심으로 목표 뼈(1920)의 50% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면(1910)을 획득할 수 있다. 또한 본원 발명의 다른 실시예에 따르면 사용자로부터 수신한 소정의 비율 또는 이미 저장하고 있는 소정의 비율은 150% 일 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표(1920)의 중심점을 중심으로 목표 뼈(1920)의 150% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면(1910)을 획득할 수 있다.
예를 들어, 영상 처리부(420)는 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여, 소정의 경계면을 목표 뼈로부터 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장시킬 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 소정의 경계면이 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터, 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 소정의 경계면이 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터, 및 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부(420)는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 함수는 연조직의 경계면을 획득하기에 적합한 함수가 이용될 수 있다, 또한 소정의 경계면에서의 파라미터들에 기초한 함수의 값이 소정의 특정 조건을 만족하는 경우 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다. 소정의 특정 조건은 함수의 정의에 따라 변화할 수 있다. 예를 들어 소정의 특정 조건은 함수의 값이 최소값, 최대값 및 중간값인 경우 등을 포함할 수 있다.
예를 들어 확장 파라미터(a), 억제 파라미터(b) 및 평탄성 파라미터(c)를 포함하는 소정의 함수는 이하와 같을 수 있다.
f(a,b,c) = |a+ b+ c|
즉, 소정의 함수는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터의 합의 절대값일 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면에서의 함수값을 계산할 수 있다. 영상 처리부(420)는 함수값이 특정 조건을 만족하는 경우의 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 함수값이 최소값을 가질 때의 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다.
도 13(b)는 도 13(a)의 세로 단면(1930)에서의 초음파 영상(1940)을 나타낸다. 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘은 3차원 초음파 영상에서 처리될 수 있으나, 도 13(b)에서는 설명의 편의를 위하여 2차원 초음파 영상 상에서 설명한다. 즉, 도 13(b)는 설명의 편의를 위한 세로 단면으로서, 실제 세로 단면은 획득되지 않을 수 있다.
초음파 영상(1940)은 목표 뼈의 경계(1941) 및 연조직의 경계면(1942)을 포함할 수 있다. 연조직의 경계면(1942)은 아직 초음파 영상(1940) 상의 복셀 데이터이므로 사용자가 시각적으로 인식할 수는 있으나, 초음파 진단 장치(400)는 연조직의 경계면의 위치를 알 수 없다. 종래에는 연조직의 경계면(1942)을 사용자가 직접 표시하여 초음파 진단 장치(400)가 연조직의 경계면(1942)의 위치를 인식하도록 하였다. 하지만 본원 발명에 의하면 초음파 진단 장치(400)는 자동으로 연조직의 경계면(1942)의 위치를 획득할 수 있다.
도 10 내지 12 를 참조하면 목표 뼈(1941)의 위치를 획득하였다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈(1941) 위치를 기준으로하여 소정의 경계면을 확장시킬 수 있다. 소정의 경계면이 초음파 영상 상의 연조직의 경계면(1942)으로 확장하도록 하는 힘은 확장 파라미터에 의한다. 확장 파라미터의 크기 및 방향은 벡터(1943)로 도시될 수 있다. 확장 파라미터의 방향은 목표 뼈(1941)로부터 확장하는 방향일 수 있다. 확장 파라미터의 크기는 초음파 영상(1940)에서 소정의 경계면의 각 지점에서의 복셀의 밝기 변화율에 의하여 결정될 수 있다. 예를 들어 소정의 경계면의 각 지점에서 확장 파라미터의 방향으로의 복셀의 밝기 변화율이 작을수록 확장 파라미터의 크기는 커질 수 있다.
파라미터에는 확장 파라미터(1943)와 반대의 억제 파라미터(미도시)가 있을 수 있다. 억제 파라미터의 방향은 확장 파라미터(1943)에 반대 방향일 수 있다. 또한 억제 파라미터의 크기는 소정의 경계면의 각 지점에서 억제 파라미터의 방향으로 복셀의 밝기 변화율이 클수록 확장 파라미터의 크기는 커질 수 있다. 초음파 영상(1940)에서 목표 뼈(1941)와 연조직의 경계면(1942) 사이의 복셀의 밝기 변화율은 크지 않으므로 확장 파라미터의 크기가 억제 파라미터에 비하여 클 수 있다. 확장 파라미터와 억제 파라미터 값의 합은 확장 파라미터의 값에 근접할 것이다. 따라서, 소정의 경계면은 확장 파라미터에 의하여 초음파 영상 상의 연조직의 경계면(1942)을 향해 점점 확장될 수 있다.
도 13(c)는 도 13(b)에 이어지는 초음파 영상(1950)을 도시한다. 도 13(c)에서는 소정의 경계면(1953)이 목표 뼈(1951)보다 크지만 연조직의 경계면(1942)보다 작은 경우를 도시한다. 소정의 경계면(1953)의 각 지점에서의 복셀의 밝기 변화율은 크지 않을 것이므로, 확장 파라미터(1954)는 억제 파라미터에 비하여 클 것이다. 따라서 확장 파라미터(1954)와 억제 파라미터의 합은 확장 파라미터(1954)에 근접할 것이다. 따라서 확장 파라미터(19540)에 의하여 소정의 경계면(19530)은 더 확장될 수 있다.
도 13(d)는 도 13(c)에 이어지는 초음파 영상(1960)을 도시한다. 도 13(d)는 소정의 경계면이 연조직의 경계면(1962)에 근접한 경우를 도시한다. 소정의 경계면이 연조직의 경계면(1962)에 근접한 경우 복셀의 밝기 변화율은 커질 수 있다. 따라서 확장 파라미터(1963) 및 억제 파라미터(1954)의 값이 어느 순간 같아질 수 있다. 소정의 경계면은 더 이상 확장하지도 축소하지도 않을 것이다. 이 때 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다.
도 13(e)는 액티브 컨투어 알고리즘에서 평탄성 파라미터를 설명하기 위한 초음파 영상(1970)을 도시한다.
평탄성 파라미터는 소정의 경계면(1973)의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 파라미터이다. 평탄성 파라미터는 소정의 경계면(1973)이 크게 휘는 것을 막을 수 있다.
소정의 경계면(1973)의 각 지점에서의 확장 파라미터와 억제 파라미터의 합의 크기는 차이가 있을 수 있다. 확장 파라미터와 억제 파라미터의 합의 크기의 차이로 인하여 소정의 경계면(1973)의 각 지점이 확장하는 비율에는 차이가 있을 수 있으며, 도 13(e)에서와 같이 소정의 경계면(1973)은 평탄하지 않을 수 있다. 또한 도 13(e)에서와 같은 소정의 경계면(1973)은 각 지점에서의 기울기의 변화율이 크므로 평탄성 파라미터의 값도 커질 수 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 평탄성 파라미터가 고려될 수 있다. 즉, 영상 처리부(420)는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 함수는 최적의 연조직의 경계면을 얻기 위해 다양한 방식으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 영상 처리부(420)는 소정의 경계면에서의 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터를 합하여 그 절대값을 계산할 수 있다. 또한, 계산된 값이 최소값을 가질 때의 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다. 이 경우 평탄성 파라미터가 고려되어 소정의 경계면(1973)과 같이 평탄하지 않은 경우를 방지할 수 있다.
도 14 는 본원 발명의 일 실시예에 따라 초음파 진단 장치(400)가 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득하는 과정을 설명한 도면이다.
영상 처리부(420)는 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 초음파 영상을 원기둥 좌표계로 변환하고, 소정의 경계면을 목표 뼈로부터 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장할 수 있다. 영상 처리부(420)는 원기둥 좌표계로 변환된 초음파 영상에서 복셀의 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터 및 소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득할 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 변화 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부(420)는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터의 합의 절대값이 최소값을 가질 때의 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다.
도시의 편의를 위해, 도 14(a)에서는 연조직의 경계면(2011)을 명확하게 도시하였으나, 실제 초음파 영상에서는 노이즈 등으로 인해 연조직의 경계면(2011) 의 경계가 명확하지 않을 것이다. 이는 도 14(b)에서도 마찬가지 이므로 아래에서는 더 이상 기술하지 않는다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 볼륨 데이터에 기초한 3차원 초음파 영상에서 연조직의 경계를 획득하는 방법을 기술하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 볼륨 데이터에서 직접 연조직의 경계를 획득할 수도 있다.
초음파 진단 장치(400)는 3차원 초음파 영상을 직교 좌표계(X, Y 및 Z축)에서 원기둥 좌표계(r, θ 및 Z 축)로 변환할 수 있다. 예를 들어 초음파 진단 장치(400)가 제공하는 3차원 초음파 영상은 X, Y 및 Z축에 표시될 수 있다. 또한 도 10 내지 12 에서 설명한 바와 같이 획득된 목표 뼈의 위치에 기초하여 목표 뼈의 중심 축을 Z축 상에 배열할 수 있다.
초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 소정의 길이를 둘러싸는 연조직의 경계면(2011)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 본원 발명의 일 실시예에 따르면 초음파 진단 장치(400)는 사용자로부터 소정의 비율을 수신할 수 있다. 또한 초음파 진단 장치(400)는 소정의 비율을 이미 저장하고 있을 수 있다. 예를 들어 사용자로부터 수신한 소정의 비율 또는 이미 저장하고 있는 소정의 비율은 50% 일 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 비율에 기초하여 목표 뼈의 중심점을 중심으로 목표 뼈의 50% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면(2011)을 획득할 수 있다. 또한 본원 발명의 다른 실시예에 따르면 소정의 비율은 150% 일 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표의 중심점을 중심으로 목표 뼈의 150% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면(2011)을 획득할 수 있다.
3 차원 초음파 영상 내의 임의의 지점(2012)은 X-Y 평면으로부터 z 축 방향으로 Z0(2014) 만큼 떨어져 있다. 또한 지점(2012)은 X-Z 평면과 θ0(2015) 만큼 기울어져 있다. 또한 지점(2012)은 Z 축으로부터 r0(2013)만큼 떨어져 있다. 지점(2012)은 r, θ 및 Z 축 상의 좌표(r0, θ0, Z0) 에 표시될 수 있다. 직교좌표계인 X, Y 및 Z축에 표시된 3 차원 초음파 영상의 각지점은 원기둥 좔표계인 r, θ 및 Z 축에 표시될 수 있다.
도 14(b) 는 도 14(a)의 3차원 초음파 영상이 원기둥 좌표계에 표시된 3차원 초음파 영상이다.
도 14(b) 는 3 차원 초음파 영상 의 각 지점들을 r, θ 및 Z 축 상에 표시한 초음파 영상(2020)을 도시한다. 3차원 초음파 영상(2020)은 연조직의 경계면(2021)을 포함할 수 있다. 연조직의 경계면(2021)은 아직 3 차원 초음파 영상(2020) 상의 픽셀 데이터이므로 사용자가 시각적으로 인식할 수는 있으나, 초음파 진단 장치(400)는 연조직의 경계면의 위치를 알 수 없다. 본원 발명에 의하면 초음파 진단 장치(400)는 자동으로 연조직의 경계면(2021)의 위치를 획득할 수 있다.
도 14(a)에서 설명한 바와 같이 목표 뼈의 중심 축은 Z 축에 배열되어 있었으므로 도 14(b)에서는 r축의 좌표값이 0 인 θ-Z 평면부근이 목표 뼈의 면(2022)이 될 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면을 목표 뼈의 면(2022)으로부터 초음파 영상 상의 연조직의 경계면(2021)으로 확장할 수 있다. 연조직의 경계면은 목표 뼈의 면보다 r축의 값이 상대적으로 클 것이므로 소정의 경계면은 전체적으로 r축의 좌표값이 커질 것이다.
영상 처리부(420)는 소정의 경계면의 각 지점에서 복셀의 r축 방향 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터를 획득할 수 있다. 예를 들어 소정의 경계면이 연조직의 경계면(2021) 부근에 위치하는 경우 복셀의 r축 방향 밝기 변화율이 커진다. 따라서 경계면(2021) 부근에서 변화 파라미터는 작아질 것이다.
또한 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득할 수 있다. 평탄성 파라미터와 관련해서는 도 13(e)에서 설명한바 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.
영상 처리부(420)는 변화 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면(2021)을 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부(420)는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터의 합의 절대값이 최소값을 가질 때의 소정의 경계면을 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다. 다만, 원기둥 좌표계로 변환된 3 차원 초음파 영상 상에서는 획득된 연조직의 경계면(2021) 내부의 부피를 측정하기 어려울 수 있다. 따라서 획득된 연조직의 경계면(2021)은 다시 직교 좌표계로 변화되어야 할 수 있다.
도 14(c)에서는 원기둥 좌표계에서 직교 좌표계로 변환하는 과정을 이해하기 쉽게 도시하였다. 즉, 좌표 변환은 획득된 연조직의 경계면(2030)이 Z 축을 둘러싸는 것과 유사할 것이다.
또 14(d)는 원기둥 좌표계에서 직교좌표계로 변환을 완료한 후의 획득된 연조직의 경계면(2040)을 도시한다. 초음파 진단 장치(400)는 획득된 연조직의 경계면(2040)에 기초하여 연조직의 경계면 내부 부피를 획득할 수 있다.
도 15 는 본원 발명의 일 실시예에 따라 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션을 이용하여 연조직의 경계면을 구하는 방법을 나타낸 도면이다.
영상 처리부(420)는 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
도 15(a)를 참조하면 도 10 내지 12에서 설명한 바와 같이 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 위치 및 길이에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 목표 뼈의 소정의 길이를 둘러싸는 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 예를 들어, 본원 발명의 일 실시예에 따르면 목표 뼈의 중심점을 중심으로 목표 뼈의 50% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 또한 본원 발명의 다른 실시예에 따르면 목표의 중심점을 중심으로 목표 뼈의 150% 길이만큼을 둘러싸는 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
3차원 초음파 영상(2110)에서 복수의 세로 단면들(2111 내지 2115)을 획득할 수 있다. 예를 들어 복수의 세로 단면들의 개수는 5 개 일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니고, 세로 단면들의 개수가 증가할수록 정확도가 높아진다. 영상 처리부(420)는 세로 단면(2111)에서의 2차원 초음파 영상(2120)을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 세로 단면(2112)에서의 2차원 초음파 영상(2130)을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 세로 단면(2113)에서의 2차원 초음파 영상(2140)을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 세로 단면(2114)에서의 2차원 초음파 영상(2150)을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 세로 단면(2115)에서의 2차원 초음파 영상(2160) 이 획득될 수 있다.
각 초음파 영상들(2120, 2030, 2040, 2050 및 2060)에서는 윤곽선 획득 알고리즘에 의하여 연조직의 경계선들을 획득할 수 있다. 예를 들어 도 10 내지 12 에서 설명한 바와 같이 목표 뼈의 중심 축이 획득되었으므로 초음파 영상(2010)에서는 목표 뼈의 중심축의 지점(2122)이 표시될 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표 뼈의 중심 축을 기준으로 윤곽선 획득 알고리즘을 이용하여 연조직의 경계선(2121)을 획득할 수 있다. 윤곽선 획득 알고리즘은 2 차원 액티브 컨튜어 알고리즘이 사용될 수 있다. 동일한 방식으로 각 초음파 영상들(2120, 2030, 2040, 2050 및 2060)에서 중심축의 지점(2122, 2131, 2141, 2151 및 2161)에 기초하여 연조직의 경계선(2121, 2131, 2141, 2151 및 2161)이 획득될 수 있다.
도 15(b)는 획득된 연조직의 경계선(2121, 2131, 2141, 2151 및 2161)을 3차원에서 나열한 도면이다.
연조직의 경계선들은 중심축의 지점들이 일직선을 이루도록 배열될 수 있다. 또한 연조직의 경계선들의 간격은 도 15(a)의 초음파 영상(2110)의 세로 단면들의 간격과 동일하다. 영상 처리부(420)는 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
예를 들어 중심축의 지점들(2181, 2182, 2183, 2184 및 2185)는 일직선에 배열되도록 각 중심축의 지점들과 대응되는 연조직의 경계선들(2171, 2172, 2173, 2174 및 2175)이 배열될 수 있다. 영상 처리부(420)는 연조직의 경계선(2171)의 각 지점에서 가장 가까운 연조직의 경계선(2182) 상의 지점을 잇는 선들을 획득할 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 획득된 선들이 이루는 면을 연조직의 경계선(2171) 과 연조직의 경계선(2172) 사이의 연조직의 경계면으로 획득할 수 있다. 동일한 방식으로 영상 처리부(420)는 연조직의 경계선(2171)부터 연조직의 경계선(2175)까지의 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 또한 연조직의 경계선(2171) 및 연조직의 경계선(2175)은 임의의 평면으로 채워질 수 있으므로 면으로 둘러싸인 연조직의 경계면 내부의 부피가 획득될 수 있다.
도 13 내지 도15 에서 설명한 바와 같이 초음파 데이터에 기초하여 연조직의 경계면이 획득될 수 있다. 연조직의 경계면이 획득된 경우, 초음파 진단 장치(400)는 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득할 수 있다.
또한 초음파 진단 장치(400)는 획득된 부피에 기초하여 대상체의 몸무게를 추정할 수 있다. 초음파 진단 장치(400)는 몸무게 추정을 위하여 통계를 이용할 수 있다. 예를 들어 초음파 진단 장치(400)는 통계에 기초하여 대상체의 부피와 대상체의 몸무게의 소정의 상관 관계를 가지고 있을 수 있다. 소정의 상관 관계는 수식, 통계 그래프, 통계 데이터 값 중 적어도 하나로 메모리(40)에 저장되어 있을 수 있다. 디스플레이부(430)는 소정의 상관 관계는 수식, 통계 그래프, 통계 데이터 값 중 적어도 하나를 디스플레이할 수 있다.
도 16 은 본원 발명의 일 실시예에 따른 초음파 진단 방법을 나타낸 흐름도 이다. 도 16 은 초음파 진단 장치(400)에 의해 수행되므로 도 3 내지 15 에서 이미 설명한 부분은 설명을 생략한다.
도 16을 참조하면, 데이터 획득부(410)는 초음파 영상 데이터를 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 제 1 정보를 획득(2220)할 수 있다. 영상 처리부(420)는 연조직의 경계면을 획득(2230)할 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득(2240)할 수 있다.
보다 구체적으로 데이터 획득부(410)는 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계(2210)를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하는 단계(2220)를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 제 1 정보에 기초하여 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직 (soft tissue)의 경계면을 획득하는 단계(2230)를 수행할 수 있다. 또한 영상 처리부(420)는 연조직의 경계면 내부의 부피를 획득하는 단계(2240)를 수행할 수 있다. 연조직의 경계면은 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러쌀 수 있다.
영상 처리부(420)는 볼륨 데이터에 기초하여, 목표 뼈 및 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링하는 단계를 더 수행할 수 있다. 또한, 디스플레이부(430)는 초음파 영상 데이터에 기초한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 수행할 수 있다.
디스플레이부(430)는 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 및 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 수행할 수 있다..
또한 디스플레이부(430)는 목표 뼈와 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 수행할 수 있다.
디스플레이부(430)는 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이하는 단계를 수행할 수 있다.
또한, 영상 처리부(420)는 상기 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러싸는 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.
또한, 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 연조직의 경계면의 길이에 대한 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
영상 처리부(420)는 액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다.
구체적으로 본원 발명의 일 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 예? 들어 영상 처리부(420)는 소정의 경계면을 목표 뼈로부터 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면이 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 소정의 경계면이 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 확장 파라미터, 억제 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.
본원 발명의 다른 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 볼륨 데이터를 원기둥 좌표계로 변환하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면을 목표 뼈로부터 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 원기둥 좌표계로 변환된 볼륨 데이터에서 데이터의 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 변화 파라미터 및 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.
본원 발명의 다른 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여 연조직의 경계면을 획득할 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 수행할 수 있다.
본원 발명의 일 실시예에 따르면 영상 처리부(420)는 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 레이블링(labeling)을 통해 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 이미지로 결정하는 단계를 수행할 수 있다. 영상 처리부(420)는 목표 이미지를 기반으로 제 1 정보를 획득하는 단계를 수행할 수 있다.
또한, 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 상술한 바와 같은 초음파 진단 방법을 구현하기 위한 프로그램이 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 초음파 진단 장치는 초음파 영상 데이터를 기반으로 목표 뼈의 이미지인 목표 영상을 자동으로 추출하여, 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나를 자동으로 획득할 수 있다. 또한 획득된 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 기초하여 목표 뼈를 둘러싸고 있는 연조직의 부피를 획득할 수 있다. 이는 사용자가 영상을 보고 수동으로 목표 뼈의 위치, 길이 및 목표 뼈를 둘러싸고 있는 연조직의 부피를 획득하는 경우에 비해 효율적이다. 수동 측정의 경우, 사용자의 숙련도 및 사용자의 주관적 판단에 따라 측정 편차가 발생하는 문제가 있다. 또한 수동 측정의 경우, 측정에 소요되는 시간이 길어질 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 목표 뼈의 위치, 길이 및 목표 뼈를 둘러싸고 있는 연조직의 부피가 자동으로 측정되므로, 측정의 정확성이 증가될 수 있다. 또한, 측정에 소요되는 시간이 단축될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 초음파 진단 장치는 볼륨 데이터로부터 목표 영상을 자동으로 추출하고, 목표 영상으로부터 종단면을 자동으로 결정할 수 있다. 만일 사용자가 수동으로 목표 뼈의 종단면을 찾아야 한다면, 사용자간 편차로 정확도가 보장되기 힘들다. 또한 사용자가 종단면을 찾기 위해 스캔을 반복해야 하는 경우, 사용자의 RSI(repetitive stress injury)가 증가될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따르면, 측정의 정확성이 증가될 수 있다. 또한, 사용자의 RSI가 감소될 수 있다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등), PC 인터페이스(PC Interface)(예를 들면, PCI, PCI-express, Wifi 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본원 발명의 실시 예 들과 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아닌 설명적 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 발명의 상세한 설명이 아닌 특허청구 범위에 나타나며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (31)

  1. 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및
    상기 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 상기 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하고,
    상기 제 1 정보에 기초하여 상기 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직(soft tissue)의 경계면을 획득하고,
    상기 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득하는 영상 처리부를 포함하는 초음파 진단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 볼륨 데이터에 기초하여, 상기 목표 뼈 및 상기 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링하는 초음파 진단 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 영상 처리부에서 생성되는 초음파 영상을 디스플레이하는 디스플레이부를 더 포함하는 초음파 진단 장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 디스플레이부는
    상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면, 상기 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이하는 초음파 진단 장치.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 디스플레이부는
    상기 목표 뼈와 상기 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이하는 초음파 진단 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 디스플레이부는,
    상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이하는 초음파 진단 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러싸는 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 상기 연조직의 경계면의 길이에 대한 상기 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  9. 청구항 8 에 있어서,
    상기 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함하는 초음파 진단 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여,
    소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하고,
    상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터,
    상기 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터, 및
    소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득하고,
    상기 확장 파라미터, 상기 억제 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여,
    상기 초음파 영상을 원기둥 좌표계로 변환하고,
    소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하고,
    상기 원기둥 좌표계로 변환된 초음파 영상에서 복셀의 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터 및
    소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득하고,
    상기 변화 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는 상기 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여,
    상기 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득하고,
    상기 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득하고,
    상기 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 초음파 진단 장치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 초음파 영상 데이터를 획득하고,
    레이블링(labeling)을 통해 상기 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하고,
    상기 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 상기 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 이미지로 결정하고,
    상기 목표 이미지를 기반으로 상기 제 1 정보를 획득하는 초음파 진단 장치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득하는 초음파 진단 장치.
  16. 진단의 목적이 되는 목표 뼈(target bone)를 포함하는 대상체에 대한 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계;
    상기 초음파 영상 데이터에 포함되는 볼륨 데이터에 기초하여 초음파 영상 내에서의 상기 목표 뼈의 위치 및 길이 중 적어도 하나에 대한 제 1 정보를 획득하는 단계;
    상기 제 1 정보에 기초하여 상기 목표 뼈에 인접하여 형성된 연조직(soft tissue)의 경계면을 획득하는 단계; 및
    상기 연조직의 경계면 내부의 부피를 자동으로 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 볼륨 데이터에 기초하여, 상기 목표 뼈 및 상기 연조직의 경계면 중 적어도 하나를 3 차원 랜더링하는 단계를 더 포함하는 초음파 진단 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 초음파 영상 데이터에 기초한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 초음파 진단 방법.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 디스플레이하는 단계는
    상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면(cross section), 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면, 상기 볼륨 데이터에 기초한 초음파 영상, 상기 목표 뼈의 길이값 및 상기 연조직의 경계면 내부의 부피값 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  20. 제 18 항에 있어서, 상기 디스플레이하는 단계는
    상기 목표 뼈와 상기 연조직이 서로 구별되도록 표시한 초음파 영상을 디스플레이하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 디스플레이하는 단계는,
    상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈, 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면, 상기 3 차원 랜더링된 목표 뼈의 횡단면 및 상기 3 차원 랜더링된 연조직의 경계면의 횡단면 중 적어도 하나를 서로 다른 무늬, 색 및 투명도로 디스플레이하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  22. 제 16 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는,
    상기 목표 뼈의 적어도 소정의 부분을 둘러싸는 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  23. 청구항 22 에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는,
    상기 목표 뼈의 길이 방향 상에서, 상기 연조직의 경계면의 길이에 대한 상기 목표 뼈의 길이의 비율이 소정의 비율을 가지도록 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  24. 청구항 23 에 있어서,
    상기 소정의 비율은 이미 정해진 비율 및 사용자로부터 수신된 비율 중 적어도 하나를 포함하는 초음파 진단 방법.
  25. 제 16 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는,
    액티브 컨투어(Active Contour) 알고리즘, 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션 및 슬라이스(slice) 기반 세그멘테에션 중 적어도 하나를 이용하는 초음파 진단 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 액티브 컨투어 알고리즘을 이용하여,
    소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계;
    상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하도록 하는 확장 파라미터를 획득하는 단계;
    상기 확장 파라미터와 반대의 부호를 갖고 상기 소정의 경계면이 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면보다 크지 않도록 하는 억제 파라미터를 획득하는 단계; 소정의 경계면의 소정의 지점에서 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 확장 파라미터, 상기 억제 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  27. 제 25 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 원기둥 좌표계 변환을 이용한 세그멘테이션을 이용하여,
    상기 초음파 영상을 원기둥 좌표계로 변환하는 단계;
    소정의 경계면을 상기 목표 뼈로부터 상기 초음파 영상 상의 연조직의 경계면으로 확장하는 단계;
    상기 원기둥 좌표계로 변환된 초음파 영상에서 복셀의 밝기 변화율이 클수록 절대 값이 작아지는 값을 갖는 변화 파라미터를 획득하는 단계;
    소정의 경계면의 기울기의 변화율이 작을수록 절대값이 작아지는 값을 갖는 평탄성 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 변화 파라미터 및 상기 평탄성 파라미터를 포함하는 소정의 함수에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  28. 제 25 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는 상기 슬라이스 기반 세그멘테에션을 이용하여,
    상기 목표 뼈에 수직인 복수의 횡단면 초음파 영상을 획득하는 단계;
    상기 복수의 횡단면 초음파 영상 상에서 각각 연조직의 경계선을 획득하는 단계; 및
    상기 각각의 초음파 영상 상에서 획득된 연조직의 경계선에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  29. 제 16 항에 있어서,
    상기 제1 정보를 획득하는 단계는,
    상기 초음파 영상 데이터를 기반으로 문턱치화(thresholding)를 통해 이진 초음파 영상 데이터를 획득하는 단계;
    레이블링(labeling)을 통해 상기 이진 초음파 영상 데이터 내 복수의 세그먼트들을 구분하는 단계;
    상기 목표 뼈의 이미지 특성을 기반으로 상기 복수의 세그먼트들 중 하나의 세그먼트를 목표 이미지로 결정하는 단계; 및
    상기 목표 이미지를 기반으로 상기 제 1 정보를 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  30. 제 16 항에 있어서,
    상기 연조직의 경계면을 획득하는 단계는,
    사용자로부터 수신한 적어도 한 개의 입력에 기초하여 상기 연조직의 경계면을 반자동으로 획득하는 단계를 포함하는 초음파 진단 방법.
  31. 제16항 내지 제30항 중 어느 한 항의 초음파 진단 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020140115694A 2014-09-01 2014-09-01 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 KR101579740B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140115694A KR101579740B1 (ko) 2014-09-01 2014-09-01 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
EP15183176.5A EP2989990B1 (en) 2014-09-01 2015-08-31 Ultrasound diagnosis apparatus, ultrasound diagnosis method performed by the ultrasound diagnosis apparatus, and computer-readable storage medium having the untrasound dianognosis method recorded thereon
US14/842,383 US10470744B2 (en) 2014-09-01 2015-09-01 Ultrasound diagnosis apparatus, ultrasound diagnosis method performed by the ultrasound diagnosis apparatus, and computer-readable storage medium having the ultrasound diagnosis method recorded thereon

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140115694A KR101579740B1 (ko) 2014-09-01 2014-09-01 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101579740B1 true KR101579740B1 (ko) 2015-12-23

Family

ID=54146929

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140115694A KR101579740B1 (ko) 2014-09-01 2014-09-01 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10470744B2 (ko)
EP (1) EP2989990B1 (ko)
KR (1) KR101579740B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102375825B1 (ko) 2021-04-28 2022-03-17 주식회사 엣지케어 초음파 영상장치 및 이를 포함하는 초음파 영상시스템
KR102375824B1 (ko) 2021-04-16 2022-03-17 주식회사 엣지케어 초음파 볼륨 측정 장치 및 이를 포함하는 초음파 볼륨 측정 시스템

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5890055B1 (ja) * 2015-07-09 2016-03-22 株式会社アルム 血管画像処理装置、血管画像処理プログラム、および血管画像処理方法
US11151721B2 (en) 2016-07-08 2021-10-19 Avent, Inc. System and method for automatic detection, localization, and semantic segmentation of anatomical objects
US10657671B2 (en) 2016-12-02 2020-05-19 Avent, Inc. System and method for navigation to a target anatomical object in medical imaging-based procedures
EP3554384B1 (en) * 2016-12-19 2022-09-14 Koninklijke Philips N.V. Fetal ultrasound imaging
US10918357B2 (en) * 2017-06-30 2021-02-16 General Electric Company Methods and systems for automatically determining an anatomical measurement of ultrasound images
EP3593728A1 (en) 2018-07-10 2020-01-15 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for performing fetal weight estimations
EP3639751A1 (en) * 2018-10-15 2020-04-22 Koninklijke Philips N.V. Systems and methods for guiding the acquisition of an ultrasound image
US20200205773A1 (en) * 2018-12-28 2020-07-02 UltraDiagnostics, Inc. Ultrasound imaging system
CN114190972B (zh) * 2020-09-18 2024-03-22 苏州佳世达电通有限公司 超声波影像物件的体积计算方法及应用其的超声波系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100233074B1 (ko) * 1997-01-08 1999-12-01 이용복 초음파 진단기기의 태아 연령 실시간 측정 장치
US20110196236A1 (en) * 2010-02-08 2011-08-11 Gokul Swamy System and method of automated gestational age assessment of fetus
KR20110132280A (ko) * 2010-05-31 2011-12-07 삼성메디슨 주식회사 3차원 초음파 검사기 및 3차원 초음파 검사기의 동작 방법
KR20130090740A (ko) * 2012-02-06 2013-08-14 삼성메디슨 주식회사 영상 처리 장치 및 방법

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6575907B1 (en) * 1999-07-12 2003-06-10 Biomedicom, Creative Biomedical Computing Ltd. Determination of fetal weight in utero
ATE414310T1 (de) * 2000-09-14 2008-11-15 Univ Leland Stanford Junior Verfahren zur manipulation medizinischer bilder
US7204807B2 (en) * 2001-07-24 2007-04-17 Sunlight Medical Ltd. Joint analysis using ultrasound
US7252638B2 (en) * 2003-06-23 2007-08-07 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and system for simultaneously displaying relationships of measurements of features associated with a medical image
WO2010011097A2 (ko) * 2008-07-23 2010-01-28 엘지전자 주식회사 할로겐램프
US8649577B1 (en) * 2008-11-30 2014-02-11 Image Analysis, Inc. Automatic method and system for measurements of bone density and structure of the hip from 3-D X-ray imaging devices
KR101121301B1 (ko) 2009-09-16 2012-03-22 삼성메디슨 주식회사 3차원 측정을 수행하는 초음파 시스템 및 방법
KR101100457B1 (ko) 2009-10-13 2011-12-29 삼성메디슨 주식회사 영상 밝기 기반 영역추출 방법 및 그를 위한 초음파 시스템
US20110125016A1 (en) * 2009-11-25 2011-05-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Fetal rendering in medical diagnostic ultrasound
WO2012085912A2 (en) * 2010-12-21 2012-06-28 Yeda Research And Development Co. Ltd. Method and system of imaging and/or diagnosing a bone from a reconstructed volume image
US8777854B2 (en) * 2011-09-06 2014-07-15 General Electric Company Method and system for ultrasound based automated detection, quantification and tracking of pathologies
EP2624211A1 (en) 2012-02-06 2013-08-07 Samsung Medison Co., Ltd. Image processing apparatus and method
JP2015061592A (ja) * 2013-08-21 2015-04-02 コニカミノルタ株式会社 超音波診断装置、超音波画像処理方法およびコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100233074B1 (ko) * 1997-01-08 1999-12-01 이용복 초음파 진단기기의 태아 연령 실시간 측정 장치
US20110196236A1 (en) * 2010-02-08 2011-08-11 Gokul Swamy System and method of automated gestational age assessment of fetus
KR20110132280A (ko) * 2010-05-31 2011-12-07 삼성메디슨 주식회사 3차원 초음파 검사기 및 3차원 초음파 검사기의 동작 방법
KR20130090740A (ko) * 2012-02-06 2013-08-14 삼성메디슨 주식회사 영상 처리 장치 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102375824B1 (ko) 2021-04-16 2022-03-17 주식회사 엣지케어 초음파 볼륨 측정 장치 및 이를 포함하는 초음파 볼륨 측정 시스템
KR102375825B1 (ko) 2021-04-28 2022-03-17 주식회사 엣지케어 초음파 영상장치 및 이를 포함하는 초음파 영상시스템

Also Published As

Publication number Publication date
EP2989990B1 (en) 2020-07-22
US10470744B2 (en) 2019-11-12
US20160058422A1 (en) 2016-03-03
EP2989990A1 (en) 2016-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101579740B1 (ko) 초음파 진단장치, 그에 따른 초음파 진단 방법 및 그에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
CN106236133B (zh) 用于显示超声图像的方法和设备
CN107666863B (zh) 显示弹性成像图像的方法及执行该方法的超声诊断设备
US10228785B2 (en) Ultrasound diagnosis apparatus and method and computer-readable storage medium
US10349919B2 (en) Ultrasound diagnosis apparatus and method of operating the same
US10278674B2 (en) Ultrasound apparatus and method of displaying ultrasound images
KR20160016467A (ko) 초음파 진단 장치
US20140288425A1 (en) Apparatus and method for providing elasticity information
KR101630763B1 (ko) 초음파 영상 표시 장치 및 초음파 영상의 표시 방법
EP3173026B1 (en) Medical imaging apparatus and method of operating same
KR20160073168A (ko) 초음파 진단장치 및 그에 따른 초음파 진단 장치의 동작 방법
KR20160025083A (ko) 초음파 진단장치, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
US20170215838A1 (en) Method and apparatus for displaying ultrasound image
KR20150014315A (ko) 횡파를 이용한 초음파 진단 방법 및 장치
KR20150103956A (ko) 의료 영상 처리 장치, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 기록매체
CN106794000A (zh) 超声图像处理方法及其超声成像装置
KR20160096442A (ko) 초음파 진단장치 및 그에 따른 초음파 진단 장치의 동작 방법
KR101868019B1 (ko) 초음파 영상 장치 및 그에 따른 초음파 영상 처리 방법
KR102438750B1 (ko) 아티팩트 제거 방법 및 이를 위한 진단 장치
KR20160086126A (ko) 초음파 진단 방법 및 장치
KR20170126722A (ko) 초음파 영상 장치 및 그 동작 방법
KR20160050395A (ko) 의료 영상 표시 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181128

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191202

Year of fee payment: 5