KR20160054992A - 관심영역의 재검출 회피 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
의료 영상 기기에서 관심영역의 획득 후 처리를 지원하는 기술로, 사용자 판단 정보에 기반하여 이전에 판단 받은 동일한 관심영역을 재검출하는 것을 회피하도록 하여 사용자의 진단을 지원한다.
일 양상에 따르면 관심영역의 재검출 회피 장치는 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 검출부, 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 재검출 판단부 및, 판단 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 관심영역 처리부를 포함할 수 있다.
이로써, CAD에서 사용자로부터 이전에 판단을 받은 동일한 관심영역을 재검출하는 것을 회피하고, CAD의 판정 결과에 대해 사용자로부터 피드백을 받을 수 있다.
일 양상에 따르면 관심영역의 재검출 회피 장치는 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 검출부, 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 재검출 판단부 및, 판단 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 관심영역 처리부를 포함할 수 있다.
이로써, CAD에서 사용자로부터 이전에 판단을 받은 동일한 관심영역을 재검출하는 것을 회피하고, CAD의 판정 결과에 대해 사용자로부터 피드백을 받을 수 있다.
Description
의료 영상 기기에서 관심영역의 획득 후 처리를 지원하며 관심영역의 재검출을 회피하는 장치 및 방법에 관한 기술이다.
초음파검사(ultrasound examination, ultrasonography, sonography)는 초음파 영상을 실시간으로 얻고, 인체에 해로운 방사선을 사용하지 않아 통증없이 신속하게 검사를 할 수 있는 영상 검사법이다.
이를 지원하는 실시간 CAD(Computer-Aided Design)는 그 특성상 같은 종양을 재 탐색하는 경우가 발생할 수 있다. 이 때, 한 번 오검출된 종양은 재 탐색시에도 오검출되어 사용자의 편의성을 저해할 수 있다.
오검출을 분류하기 위한 방법으로 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용할 수 있다. SVM은 지도 학습에서 사용되는 방법으로, 주어진 자료에 대해서 그 자료들을 분리하는 초평면(hyperplane) 중에서 자료들과 가장 거리가 먼 초평면을 찾는 방법이다.
그러나 의료 영상 기기의 CAD에서 SVM을 이용하여 관심영역을 검출한다 하여도 의사가 판단하였을 때 병변이 아니라는 판단을 할 수 있다. 이 경우 사용자의 피드백(feedback)을 반영해 CAD를 갱신(update) 하게 되면 이로인해 CAD에서 오분류가 발생할 수 있고 이는 전체 시스템의 성능 저하를 야기한다. 따라서 SVM을 이용한 분류 방법은 사용자의 피드백으로 인해 이후의 분류 결과에 영향을 미칠 수 있다.
사용자 판단 정보에 기반하여 이전에 판단 받은 동일한 관심영역을 재검출하는 것을 회피하도록 하여 사용자의 진단을 지원하는 관심영역의 재검출 회피 장치 및 방법을 제시한다.
일 양상에 따르면 관심영역의 재검출 회피 장치는 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 검출부, 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 상기 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 재검출 판단부 및, 판단 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 관심영역 처리부를 포함할 수 있다.
재검출 판단부는 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하고, 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 특징 정보는 모양(shape), 크기(size), 모서리(margin), 에코 패턴(echo pattern), 방향(orientation), 경계(boundary) 및 질감(texture) 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
재검출 판단부는 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자 판단 정보 중의 특징 정보 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 재검출 판단부는 미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하고, 그 결정된 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다.
또한, 재검출 판단부는 미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정하고, 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다.
관심영역 처리부는 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우, 검출된 관심영역의 판정을 수행하는 관심영역 판정부를 포함할 수 있다.
관심영역 처리부는 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백을 입력 받는 사용자 피드백 입력부 및, 입력된 피드백을 기초로 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자 판정 내용을 포함하는 사용자 판단 정보를 저장하는 사용자 판단 정보 저장부를 더 포함할 수 있다.
사용자 판단 정보 저장부는 사용자로부터 입력된 사용자 판단 정보의 판정 내용이 관심영역 판정부의 판정 결과와 다른 경우, 사용자로부터 입력된 판정 내용을 사용자 판단 정보로 저장할 수 있다.
관심영역 처리부는 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우, 검출된 관심영역에 대하여 대응하는 사용자 판단 정보를 출력하고, 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우 관심영역 판정부의 판정 결과를 출력하는 관심영역 출력부를 더 포함할 수 있다.
관심영역 출력부는 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이고, 대응하는 사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성이 아닌 경우 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다.
다른 양상에 따른 관심영역의 재검출 회피 방법은 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 단계, 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 단계 및, 판단 결과에 따라 검출된 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 단계를 포함할 수 있다.
판단하는 단계는 상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하는 단계 및, 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
판단하는 단계는 검출된 관심영역에 대한 특징 정보와 사용자 판단 정보 중의 특징 정보 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도에 기초하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
판단하는 단계는 미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하고, 그 결정된 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다.
판단하는 단계는 미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정하고, 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다.
처리하는 단계는 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우, 검출된 관심영역의 판정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
처리하는 단계는 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백을 입력 받는 단계 및, 입력된 피드백 정보를 기초로 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자의 판정 내용을 포함하는 사용자 판단 정보를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
사용자 판단 정보를 저장하는 단계는 사용자로부터 입력된 피드백의 판정 내용이 관심영역 판정부의 판정 결과와 다른 경우, 사용자로부터 입력된 피드백을 사용자 판단 정보로 저장할 수 있다.
처리하는 단계는 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우 검출된 관심영역에 대하여 대응하는 사용자 판단 정보를 출력하는 단계 및, 판단 결과 재검출 영역이 아닌 경우 관심영역 판정부의 판정 결과를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
CAD에서 사용자로부터 이전에 판단을 받은 동일한 관심영역을 재검출하는 것을 회피하고, CAD의 판정 결과에 대해 사용자로부터 피드백을 받을 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 관심영역의 재검출 회피 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2(a)는 일 실시예에 따른 재검출 판단부(110)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다.
도 2(b)는 일 실시예에 따른 관심영역 처리부(150)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다.
도 3은 특징 정보 추출부(112)에서 검출된 관심영역의 특징을 추출하는 일 예이다.
도 4는 판단부(114)에서 사용자 판단 정보와 비교하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 일 예이다.
도 5는 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우의 처리에 관한 일 예이다.
도 6은 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우의 처리에 관한 일 예이다.
도 7은 사용자 피드백 입력부(170)에서 검출된 관심영역 또는 판정을 받은 관심영역에 대해 사용자의 피드백을 입력받는 일 예이다.
도 8은 관심영역의 재검출 회피 장치(100)를 이용한 관심영역의 재검출 회피 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 재검출 판단부(110)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 관심영역 처리부(150)에서 재검출 판단 결과를 기초로 소정의 처리를 하는 방법의 흐름도이다.
도 2(a)는 일 실시예에 따른 재검출 판단부(110)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다.
도 2(b)는 일 실시예에 따른 관심영역 처리부(150)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다.
도 3은 특징 정보 추출부(112)에서 검출된 관심영역의 특징을 추출하는 일 예이다.
도 4는 판단부(114)에서 사용자 판단 정보와 비교하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 일 예이다.
도 5는 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우의 처리에 관한 일 예이다.
도 6은 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우의 처리에 관한 일 예이다.
도 7은 사용자 피드백 입력부(170)에서 검출된 관심영역 또는 판정을 받은 관심영역에 대해 사용자의 피드백을 입력받는 일 예이다.
도 8은 관심영역의 재검출 회피 장치(100)를 이용한 관심영역의 재검출 회피 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 재검출 판단부(110)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 관심영역 처리부(150)에서 재검출 판단 결과를 기초로 소정의 처리를 하는 방법의 흐름도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예들에 따른 관심영역의 재검출 회피 장치와 방법을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 관심영역의 재검출 회피 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다. 실시간 CAD를 사용하는 의료 영상 기기는 영상으로부터 관심영역을 검출할 수 있는데 이때, 이미 사용자로부터 판정을 받은 관심영역을 재검출하는 경우가 있다.
도 1을 참고하면, 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 검출부(120), 재검출 판단부(110) 및 관심영역 처리부(150)를 포함한다.
검출부(120)는 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출한다. 이때의 의료 영상은 MRI, digital X-ray, 초음파 영상 등 의료 진단을 위한 영상일 수 있다. 특히, 초음파 영상의 경우 실시간으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 진단을 수행하므로 동일한 오검출을 반복적으로 진단할 수 있는데 관심영역의 재검출 회피 장치(100)를 이용하여 이러한 재검출을 회피할 수 있다.
재검출 판단부(110)는 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단한다.
이때 사용자 판단 정보는 이전에 검출된 관심영역에 대하여 사용자로부터 이미 판단을 받아 저장된 정보를 의미하며, 여기에는 관심영역의 특징 정보와 사용자로부터 입력받은 관심영역에 대한 악성/양성/음성 등의 판정 내용을 포함할 수 있다.
일예로, 재검출 판단부(110)는 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하여 추출한 특징 정보와 사용자 판단 정보에 포함된 관심영역의 특징 정보를 비교하여 동일성을 판단할 수 있다. 재검출 판단부(110)는 양자가 동일하다고 판단되면, 검출된 관심영역을 재검출 영역으로 판단할 수 있다.
재검출 판단부(110)에서 영상간 동일성을 판단하는 또 다른 방법으로 윤곽선을 렌더링하는 방법, 검출된 관심영역을 다수의 세그먼트로 분할하여 대응하는 영역간 일치도를 계산하는 방법, 검출된 관심영역의 위치 좌표를 계산하여 판단하는 방법 등이 있을 수 있다.
관심영역 처리부(150)는 재검출 판단 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 한다. 여기서 소정의 처리는 관심영역의 판정, 관심영역의 출력 등이 될 수 있으며, 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백을 입력받고 사용자 판단 정보를 저장하는 처리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 관심영역 처리부(150)는 검출된 관심 영역이 재검출 영역에 해당하면, 사용자 판단 정보에 기초한 처리를 수행할 수 있다. 예를들어 사용자의 판정 내용을 관심영역과 함께 출력하거나, 재검출 영역에 대한 사용자 판정 내용이 음성인 경우 검출된 재검출 영역을 더 이상 관심영역이 아니라고 보아 이를 출력하지 않고, 이후 동일한 재검출 영역을 더 이상 진단하지 않을 수 있다.
또한, 관심영역 처리부(150)는 재검출 여부의 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아니면, 검출된 관심영역에 대한 판정을 수행하고 판정한 결과를 출력할 수 있다. 다만, 사용자로부터 피드백을 입력받는 경우 관심영역 처리부(150)에서 판정한 결과에 우선하여 입력받은 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다. 또한, 관심영역 처리부(150)는 사용자로부터 피드백을 입력받거나 입력받은 정보를 사용자 판단 정보로 저장할 수 있다.
도 2(a)는 일 실시예에 따른 재검출 판단부(110)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다. 재검출 판단부(110)는 특징 정보 추출부(112) 및 판단부(114)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 특징 정보 추출부(112)는 영상에서 관심영역이 검출되면 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출할 수 있다. 이때 특징 정보는 모양(shape), 크기(size), 모서리(margin), 에코 패턴(echo pattern), 방향(orientation), 경계(boundary) 및 질감(texture) 중 하나 이상일 수 있다.
예를들어 특징 정보 추출부(112)는 검출된 관심영역으로부터 모양이 원 형태인지 타원 형태 인지, 또는 타원 형태라면 긴 반지름의 크기는 얼마이고 방향은 어느 쪽인지 등을 특징 정보로 추출할 수 있다. 또한 에코가 발생하는 경우 그 패턴, 모서리의 둥근 정도, 영상의 다른 부분과 구별되는 관심영역의 경계, 질감과 같은 특징 정보를 추출할 수 있다.
다만, 이는 어디까지나 일예로써 해석되어야 할 것이며, 그외에 관심영역으로부터 특징 정보를 추출하는 실시예는 다양할 수 있다. 예를들어 초음파 검사에서 획득한 영상으로부터 검출된 관심영역에서 특징 정보를 추출할 때에는 초음파 영상의 특성을 고려한 특징 정보가 추출될 수 있을 것이다.
재검출 판단부(110)에서 특징 정보 추출부(112)에서의 일 실시예를 도 3을 통해 설명한다. 도 3은 특징 정보 추출부(112)에서 관심영역의 특징을 추출하는 일 예이다. 도 3의 좌측 도면을 참고하면, 특징 정보 추출부(112)는 검출된 관심영역으로부터 형태, 색상, 너비, 높이, 면적과 같은 특징 정보를 추출할 수 있다. 추출된 특징 정보(320)는 세모 형태, 푸른색, 너비 5mm, 높이 4mm, 면적 10mm2 등으로 나타날 수 있다.
도 2(a)를 참고하면, 판단부(114)는 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 판단부(114)는 관심영역에서 추출한 특징 정보를 사용자 판단 정보 저장부(180)에 저장된 개별 사용자 판단 정보와 비교할 수 있다.
판단부(114)는 검출된 관심영역으로부터 추출한 특징 정보 및 사용자 판단 정보에 포함된 관심영역의 특징 정보 사이의 유사도를 산출할 수 있다. 그리고 판단부(114)는 산출된 유사도에 기초하여 임계치 이상의 유사도를 가지는 관심영역을 동일성이 유지되는 관심영역으로 보아, 이전에 사용자로부터 판단을 받은 동일한 관심영역을 재검출 했음을 판단할 수 있다. 이에 대해 도 4의 실시예를 통해 설명한다.
도 4는 판단부(114)에서 사용자 판단 정보와 비교하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 일 예이다.
도 4의 상측 도면을 참고하면, CAD에서 검출된 관심영역의 특징 정보(410)와 사용자 판단 정보 1(420)을 비교할 수 있다. CAD에서 검출된 관심영역의 특징 정보(410)는 세모 형태, 푸른색, 너비 5mm, 높이 4mm, 면적 10mm2 등이다. 사용자 판단 정보 1(420)에서 관심영역의 특징 정보는 세모 형태, 푸른색, 너비 5mm, 높이 4mm, 면적 10mm2 이다. 판단부(114)는 검출된 관심영역의 특징 정보(410)와 사용자 판단 정보 1(420)을 비교하여, 형태, 색상, 너비, 높이, 면적이 모두 동일하므로 검출된 관심영역을 재검출 영역으로 판단할 수 있다.
상기와 같이 모든 항목이 일치하는 경우뿐 아니라, 임계치 이상의 유사도를 갖는 경우 동일성이 있는 관심영역으로 볼 수 있다. 예를들어, 도 4의 중간을 참고하면, 판단부(114)는 CAD에서 검출된 관심영역(410)과 사용자 판단 정보 2(430)의 관심영역 비교하여, 그 결과 사용자 판단 정보 2(420)는 CAD에서 검출된 관심영역의 특징 정보 중 형태, 색상 및 너비가 각각 세모, 푸른색, 5mm으로 일치하나, 사용자 판단 정보 2(420)는 높이가 2mm, 면적이 5 mm2으로 높이와 면적이 CAD에서 검출된 관심영역의 특징 정보(410)에 비교하여 절반에 해당한다. 이때, 판단부(114)는 각 항목별 유사도를 산출하여 이를 비교할 수 있다. 판단부(110)는 형태, 색상, 너비에 있어 일치하여 유사도가 존재 하더라도, 크기에 있어 차이가 크게 나타나는바 전체적으로 임계치 이하의 유사도를 산출하여 동일한 관심영역이 아니라고 보아 재검출 영역이 아니라고 판단할 수 있다.
마찬가지로, 도 4의 하단을 참고하면, 판단부(114)에서 CAD에서 검출된 특징 정보 (410)와 사용자 판단 정보 3(440)을 비교하여, 그 결과 양자는 형태, 너비, 높이, 면적 등에 있어 일치하여 유사도가 존재하나 색상이 붉은색과 푸른색으로 차이가 난다. 판단부(114)는 이에대해 일부 유사한 항목이 존재하나 전체적으로 임계치 이하의 유사도를 산출하여, 동일한 관심영역에 해당하지 않는다고 판단하여 재검출 영역이 아니라고 판단할 수 있다.
상술한 일 예는 어디까지나 일 실시예로서 해석되야 할 것이고 그 외 유사도를 산출하는 실시예 및 재검출을 판단하는 실시예는 다양할 수 있다.
한편 다시 도 2(a)를 참고하면, 진단을 수행하는 사용자들은 동일한 관심영역에 대해 서로 다르게 판단 할 수 있다. 따라서, 판단부(114)는 각 사용자별로 저장한 사용자 판단 정보 중에서 미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다. 결정된 사용자 판단 정보는 사용자 판단 정보 저장부(180)로부터 획득할 수 있다.
여기서, 미리 설정된 기준은 각 사용자에 대한 숙련도에 관한 정보, 중복된 관심영역에 대한 사용자의 적용 우선 순위, 판단 정보의 이용 횟수 정보 등이 될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 사용자는 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 입력하면서 자신의 직급이나 경력, 전문분야 등 숙련도에 관한 정보와 함께 입력할 수 있다. 관심영역의 판정은 전문지식을 요구하기 때문에 사용자의 숙련도는 판정 결과의 신뢰성을 판단하는데 영향을 미칠 수 있다. 따라서 판단부(114)는 미리 설정된 사용자 숙련도에 관한 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다. 예를들어 같은 직급의 전문의라도 활동 이력이 뛰어나거나 특정 신체 부분에 대해 전문성을 인정받는 전문의가 입력한 사용자 판단 정보에 우선 순위를 높게 적용할 수 있을 것이다.
또한, 동일한 관심영역에 대해 복수의 사용자가 사용자 판단 정보를 입력해 놓을 수 있다. 하나의 관심영역에 대해 중복되는 판단이 이루어진 경우, 판단부(114)는 어떤 사용자 판단 정보를 이용할 지 미리 설정된 기준 정보에 의해 사용자의 적용 우선 순위를 설정할 수 있다.
또한, 판단부(114)는 통계적으로 많이 이용된 사용자 판단 정보의 이용 횟수에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수도 있다.
다른 실시예에 따르면, 판단부(114)는 미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정할 수 있다. 예를들어 실시간 초음파 영상으로부터 실시간 진단을 수행할 때, 해당 실시간 진단 수행 중에 저장한 사용자 판단 입력 정보만을 이용할 판단 정보의 범위로 결정할 수 있다. 이 경우 입력한 사용자 판단 정보는 해당 진단에 대해서만 이용될 수 있다.
또한, 판단부(114)는 초음파 검사 대상이 되는 특정 신체 부분(복부, 간, 심장, 갑상선 등)을 지정하여 사용자 판단 정보를 이용하기로 결정 할 수 있다.
또한, 판단부(114)는 검사 경과의 추이에 따라 사용자 판단 정보 중 일정 시기 이후에 입력된 사용자 판단 정보를 이용하기로 결정할 수 있고, 동일한 사용자에 의해 복수의 사용자 판단 정보의 입력이 있는 경우 검사 회차별로 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다.
판단부(114)는 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다. 상기의 실시예 외에도 기준 정보에 대해서는 다양한 응용이 가능할 수 있으므로 상기의 실시예에 본 발명이 제한되어야 하는 것은 아니다.
도 2(b)는 일 실시예에 따른 관심영역 처리부(150)의 세부 구성을 도시한 상세 블록도이다.
관심영역 처리부(150)는 재검출 판단부(110)에서 판단한 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 진행한다. 도 2(b)를 참조하면, 관심영역 처리부(150)는 관심영역 판정부(160), 사용자 피드백 입력부(170), 사용자 판단 정보 저장부(180), 관심영역 출력부(190)를 포함할 수 있다.
관심영역 판정부(160)는 재검출 여부의 판단 결과 CAD에서 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우, 검출된 관심영역에 대한 판정을 수행한다.
일 실시예에 따르면, 관심영역 판정부(160)는 검출된 관심영역의 특징 정보를 이용하여 검출된 관심영역이 양성/악성 종양일 확률, 상기 확률에 근거한 위험도의 판정, 관심 레벨의 판정 등을 할 수 있다. 이때 관심 레벨은 음성, 주의, 위험 영역 등으로 구분될 수 있으며, 이보다 더 세분화된 분류가 가능하다.
사용자 피드백 입력부(170)는 CAD에서 검출된 관심영역의 특징 정보에 대해 사용자의 판정 내용이 포함된 사용자 판단 정보를 입력 받을 수 있다. 사용자 피드백 입력부(170)는 사용자로부터 입력받은 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부(180)에 제공할 수 있다.
또한, 사용자 피드백 입력부(170)는 검출된 관심영역에 대한 판정을 수행한 후 이에 대해 사용자로부터 피드백을 받을 수 있다.
사용자 판단 정보 저장부(180)는 사용자 피드백 입력부(170)로부터 제공받은 사용자 판단 정보를 저장하거나 갱신할 수 있다. 이때 복수의 사용자로부터 입력받은 각각의 정보에 대해 각 사용자별로 사용자 판단 정보를 저장할 수 있다. 그리고 저장된 사용자 판단 정보의 검색을 쉽게 하기 위하여 사용자 판단 정보에 태그나 메타 데이터를 포함하여 함께 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 판단 정보 저장부(180)는 복수의 사용자 판단 정보 중 이용할 사용자 판단 정보를 결정하기 위해 미리 설정된 기준 정보를 저장할 수 있다. 기준 정보는 피드백을 입력한 사용자의 숙련도, 중복된 관심영역에 대한 사용자의 적용 우선 순위, 판단 정보의 이용 횟수에 대한 정보일 수 있다.
이때, 사용자 판단 정보 저장부(180)는 관심영역 처리부(150)내 존재하는 것으로 한정되지 않으며, 데이터 베이스나 관리 서버, 또는 물리적으로 외부에 위치한 저장소가 될 수 있다.
관심영역 출력부(190)는 검출된 관심 영역이 재검출 영역인 경우 사용자 판단 정보의 판정 내용에 따라 검출된 관심영역의 출력 여부를 결정할 수 있다.
예를들어 재검출 영역에 대한 사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성인 경우 관심영역 처리부(150)는 재검출 영역을 더 이상 관심영역에 해당하지 않는다고 보아 이후에 동일한 영역을 재검출하지 않도록 처리하고 관심영역 출력부(190)에서 재검출 영역을 출력하지 않을 수 있다.
다른 예로, 재검출 영역에 대응하는 사용자 판단 정보의 판정 내용이 양성 또는 악성 종양인 경우 관심영역 출력부(190)는 검출된 관심영역을 사용자 판단 정보의 판정 내용과 함께 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 대한 실시예는 도 5를 통해 후술한다.
이는 어디까지나 일 실시예로 해석되어야 할 것이며, 관심영역 출력부(190)는 사용자 판단 정보의 판정 내용이 양성/악성/음성인 경우뿐 아니라 그외 판정 내용에 부가적 사항이 있는 경우 이를 같이 출력하거나, 사용자의 피드백을 입력받기 위한 입력창을 사용자에게 제공할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우 관심영역 출력부(190)는 관심영역 판정부(160)에서 판정한 결과를 출력할 수 있다. 다만, 관심영역 판정부(160)에서 검출된 관심영역에 대해 판정을 한 때에도 사용자 피드백 입력부(170)를 통하여 사용자 판단 정보를 입력받는 경우 관심영역 출력부(190)는 관심영역 판정부(160)에서 판정한 결과에 우선하여 입력받은 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다. 이하 도 5내지 도6 을 통하여 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우와 재검출 영역이 아닌 경우에 대한 실시예를 설명한다.
도 5는 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우의 처리에 관한 일 예이다.
이하 초음파 영상을 일 예로 들어 설명한다. 도 2(b) 및 도 5를 참고하면, 초음파 영상(510)으로부터 검출된 세 개의 관심영역(512,514,516)이 있다. 일 예에 따르면 검출된 관심영역(512,514,516)의 특징 정보는 각각 특징 1, 특징 2, 특징 3이다. 재검출 판단부(110)는 이를 사용자 판단 정보 저장부(180)에 저장된 개별 사용자 판단 정보와 비교할 수 있다. 도 5를 참고하면, 재검출 판단부(110)는 초음파 영상(510)에서 검출된 관심영역 1(512)의 특징 1과 사용자 판단 정보 1의 특징 1이 동일하고, 초음파 영상(510)에서 검출된 관심영역 3(516)의 특징 3과 사용자 판단 정보 2의 특징 3이 동일하다고 판단하여 이를 재검출 영역으로 판단할 수 있다. 이에 대해, 관심영역 처리부(150)는 소정의 처리를 진행하는데, 사용자 판단 정보 저장부(180)에 저장된 판정 내용에 근거하여 재검출 영역에 해당하는 관심영역 1,3(512,516)의 출력 여부를 결정할 수 있다.
예를들어, 관심영역 1(512)에 대응하는 사용자 판단 정보 1의 판정 내용은 검출된 관심영역 1(512)이 음성임을 가리킨다. 이에대해 관심영역 처리부(150)는 재검출 영역인 관심영역 1이 음성이므로 이후 이를 또 재검출 하지 않도록 관심영역 출력부(180)에서 이를 출력하지 않도록 처리할 수 있다.
또한 관심영역 3(516)에 대응하는 사용자 판단 정보 2의 판정 내용은 관심영역 3(516)이 양성 종양임을 가리킨다. 이에대해 관심영역 처리부(150)는 관심영역 출력부(190)에서 검출된 관심영역에 대해 양성 종양이라는 사용자 판정 내용을 함께 출력할 수 있다.
재검출 판단부(110)는 관심영역 2(514)에 대해 사용자 판단 정보와 비교하여 동일한 특징이 없으므로 관심영역 2(514)는 재검출 영역이 아니라고 판단할 수 있다. 재검출 영역이 아닌 관심영역 2(514)에 대해서는 도 6을 통하여 설명한다.
도 6은 관심영역 처리부(150)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우의 처리에 관한 일 예이다. 도 2(b) 및 도 6을 참고하면, 재검출 판단부(110)는 초음파 영상(610)으로부터 검출된 관심영역 2(614)와 사용자 판단 정보 저장부(180)를 비교한다. 그리고 재검출 판단부(110)는 사용자 판단 정보 저장부(180)에 저장된 사용자 판단 정보 1, 2, 3, 4 …의 특징 정보에 특징 2가 없으므로 검출된 관심영역 2(614)가 재검출 영역이 아니라고 판단한다.
관심영역 처리부(150)는 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우 관심영역 판정부(160)에서 검출된 관심영역 2(614)를 판정한다. 영상으로부터 관심영역을 판정하는 것은 공지의 기술로 가능한바 이에 대해 상세히 설명하지 않는다.
관심영역 판정부(160)는 재검출 영역이 아닌 관심영역 2(614)에 대해 양성 종양이라고 판정하면, 관심영역 출력부(190)는 관심영역 판정부(160)에서 판정한 결과를 검출된 영역과 함께 출력할 수 있다.
도 7은 사용자 피드백 입력부(170)에서 검출된 관심영역 또는 판정을 받은 관심영역에 대해 사용자의 피드백을 입력받는 일 예이다. 도 2(b) 및 도 7을 참고하면, 사용자 피드백 입력부(170)는 검출된 관심영역의 특징 정보에 사용자로부터 판정 내용을 입력받아 특징정보와 사용자 판정 내용을 포함하는 사용자 판단 정보를 입력받을 수 있다.
도 7의 상측 도면을 참고하면, 재검출 판단부(110)는 초음파 영상(710)으로부터 관심영역 2(712)를 검출하고, 특징 정보로 특징 2를 추출할 수 있다. 이때, 사용자 피드백 입력부(170)는 검출된 관심영역 2(712)에 대해 음성에 해당한다는 판정 내용을 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 입력된 판정 내용은 사용자 판단 정보 저장부(180)에 저장될 수 있다.
또한, 사용자 피드백 입력부(170)는 관심영역 판정부(160)에서 판정이 이루어진 후에도 사용자로부터 관심영역 2에 대한 판정 내용을 입력받을 수 있다.
도 7의 하측 도면에서 일 실시예에 따르면, 관심영역 판정부(160)는 검출된 관심영역 2(722)에 대해 양성 종양이라고 판정하였지만, 사용자는 이와 다른 판정 내용을 입력할 수 있다. 사용자 피드백 입력부(170)는 사용자로부터 초음파 영상(720)에서 검출된 관심영역 2(722)는 음성에 해당한다는 판정 내용을 입력받을 수 있다. 관심영역 처리부(150)는 이와 같이 관심영역 판정부(160)의 판단과 사용자의 피드백 정보에 따른 판단이 일치하지 않는 경우 사용자 판단 정보에 우선하여 관심영역을 처리할 수 있다.
도 8은 관심영역의 재검출 회피 장치(100)를 이용한 관심영역의 재검출 회피 방법의 흐름도이다. 이하 도 8을 참고하여 관심영역의 재검출 회피 방법을 설명한다.
먼저, 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출한다(810).
그 다음, 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단한다 (820). 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하고, 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지를 판단할 수 있다.
예를들어, 추출된 특징 정보와 사용자 판단 정보의 관심영역의 특징 정보를 비교하여 동일성을 판단할 수 있다. 그 외 관심영역의 동일성을 판단하는 방법으로 윤곽선을 렌더링하는 방법, 검출된 관심영역을 다수의 세그먼트로 분할하여 대응하는 영역간 일치도를 계산하는 방법, 검출된 관심영역의 위치 좌표를 계산하여 동일성을 판단하는 방법 등이 있으며 이에 제한되지 않는다.
그 다음, 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 판단 결과에 따라 관심영역에 대한 소정의 처리를 한다. 여기서 소정의 처리는 관심영역의 판정, 관심영역의 출력 등이 될 수 있으며, 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백 정보를 입력받고 사용자 판단 정보를 저장하는 처리를 포함할 수 있다.
검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우(820) 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 사용자 판단 정보의 판정 내용에 기초하여 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다(830).
또한, 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우(820) 검출된 관심영역의 판정을 수행할 수 있다(840). 그리고 판정 결과를 출력할 수 있다(850).
도 9는 재검출 판단부(110)에서 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 방법의 흐름도이다. 도 9를 참고하면, 관심영역의 재검출 회피 방법은 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 단계 및 미리 설정된 기준 정보에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
먼저, 재검출 판단부(110)는 영상에서 관심영역이 검출되면(910), 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출할 수 있다(920). 이때 특징 정보는 모양(shape), 크기(size), 모서리(margin), 에코 패턴(echo pattern), 방향(orientation), 경계(boundary) 및 질감(texture) 중 하나 이상일 수 있다.
예를들어, 재검출 판단부(110)검출된 관심영역으로부터 모양이 원 형태인지 타원 형태 인지, 또는 타원 형태라면 긴 반지름의 크기는 얼마이고 방향은 어느쪽인지 등을 특징 정보로 추출할 수 있다. 또한 에코가 발생하는 경우 그 패턴, 모서리의 둥근 정도, 영상의 다른 부분과 구별되는 관심영역의 경계, 질감과 같은 특징 정보를 추출할 수 있다.
한편, 사용자 판단 정보는 CAD에서 검출된 관심영역을 해석하는 사용자마다 다르게 판단될 수 있다. 따라서, 재검출 판단부(110)는 각 사용자별로 입력받은 복수의 사용자 판단 정보 중 미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다.
이에 따라, 재검출 판단부(110)는 사용자 판단 정보에 관하여 미리 설정된 기준 정보가 있는지 판단한다(930). 여기서, 미리 설정된 기준은 각 사용자에 대한 숙련도에 관한 정보, 중복된 관심영역에 대한 사용자의 적용 우선 순위, 판단 정보의 이용 횟수 정보 등이 될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 사용자는 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 입력하면서 자신의 직급이나 경력, 전문분야 등 숙련도에 관한 정보와 함께 입력할 수 있다. 관심영역의 판정은 전문지식을 요구하기 때문에 사용자의 숙련도는 판정 결과의 신뢰성을 판단하는데 영향을 미칠 수 있다. 따라서 재검출 판단부(110)는 미리 설정된 사용자 숙련도에 관한 정보에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다.
예를들어 같은 직급의 전문의라도 활동 이력이 뛰어나거나 특정 신체 부분에 대해 전문성을 인정받는 전문의가 입력한 사용자 판단 정보에 우선 순위를 높게 적용할 수 있을 것이다.
또한, 동일한 관심영역에 대해 복수의 사용자가 사용자 판단 정보를 입력해 놓을 수 있다. 하나의 관심영역에 대해 중복되는 판단이 이루어진 경우, 재검출 판단부(110)는 어떤 사용자 판단 정보를 이용할 지 미리 설정된 기준 정보에 의해 사용자의 적용 우선 순위를 설정할 수 있다.
재검출 판단부(110)는 통계적으로 많이 이용된 사용자 판단 정보의 이용 횟수에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다.
미리 설정된 기준 정보가 있으면(930), 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다(940). 그리고 결정된 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부(180)로부터 획득할 수 있다.
또한, 재검출 판단부(110)는 미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정할 수 있다(940,960). 예를들어 실시간 초음파 영상으로부터 실시간 진단을 수행할 때, 해당 실시간 진단 수행 중에 저장한 사용자 판단 입력 정보만을 이용할 판단 정보의 범위로 결정할 수 있다. 이 경우 입력한 사용자 판단 정보는 해당 진단에 대해서만 이용될 수 있다.
또한, 재검출 판단부(110)는 초음파 검사 대상이 되는 특정 신체 부분(복부, 간, 심장, 갑상선 등)을 지정하여 사용자 판단 정보를 이용하기로 결정 할 수 있다.
또한, 판단부(114)는 검사 경과의 추이에 따라 사용자 판단 정보 중 일정 시기 이후에 입력된 사용자 판단 정보를 이용하기로 결정할 수 있고, 동일한 사용자에 의해 복수의 사용자 판단 정보의 입력이 있는 경우 검사 회차별로 이용할 사용자 판단 정보를 결정할 수 있다.
재검출 판단부(110)는 미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정하고, 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득할 수 있다.
만일 미리 설정된 기준 정보가 없거나(930), 사용자 정보에 기초하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하지 않은 경우(940)와 이용할 판단 정보의 범위를 결정하지 않은 경우(960) 그 다음 단계로 진행한다. 상기의 실시예 외에도 기준 정보에 대해서는 다양한 응용이 가능할 수 있으므로 상기의 실시예에 본 발명이 제한되어야 하는 것은 아니다.
그 다음, 재검출 판단부(110)는 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 재검출 판단부(110)는 검출된 관심영역으로부터 추출한 특징 정보 및 사용자 판단 정보에 포함된 관심영역의 특징 정보 사이의 유사도를 산출할 수 있다(980).
그 다음, 산출된 유사도에 기초하여 임계치 이상의 유사도를 가지는 관심영역에 대해 이전에 사용자 판단을 받았던 동일한 관심영역으로 보아 재검출 영역에 해당한다고 판단할 수 있다(990).
도 10은 관심영역 처리부(150)에서 재검출 판단 결과를 기초로 소정의 처리를 하는 방법의 흐름도이다.
먼저, 관심영역 처리부(150)는 영상에서 관심영역을 검출한다(1010).
그 다음, 관심영역이 검출된 경우, 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 판단한다(1020). 이하 관심영역이 재검출 영역인 경우와 재검출 영역이 아닌 경우의 처리에 대해 설명한다.
관심영역 처리부(150)는 검출된 괌심영역이 재검출 영역인 경우(1020) 사용자 판단 정보의 판정 내용에 기초하여 출력 여부를 결정할 수 있다.
예를들어, 관심영역 처리부(150)는 재검출 영역에 대한 사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성인지 판단할 수 있다(1030). 사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성인 경우 관심영역 처리부(150)는 이를 더 이상 관심영역으로 보지 않도록 처리하여 검출된 관심영역을 출력하지 않을 수 있다(1040).
사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성이 아닌 경우 재검출 영역에 대응하는 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다(1050). 일 예로, 사용자 판단 정보의 판정 내용이 양성 종양임을 가리키는 경우 관심영역의 재검출 회피 장치(100)는 검출된 관심영역이 양성 종양임을 함께 표시하여 출력할 수 있다.
한편, 관심영역 처리부(150)는 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우(1020), 검출된 관심영역의 판정을 수행한다(1060).
그 다음, 판정 결과에 대해 사용자로부터 피드백을 입력 받는지 판단한다(1070). 사용자로부터 피드백 정보의 입력이 없으면(1070), 관심영역 처리부(150)는 검출된 관심영역의 판정 결과를 출력할 수 있다(1090).
사용자로부터 피드백을 입력받는 경우(1070), 관심영역 처리부(150)는 사용자로부터 입력받은 사용자 판단 정보를 출력할 수 있다(1080). 이때, CAD에서 수행한 관심영역에 대한 판정 결과와 사용자로부터 입력받은 판정 내용이 일치하지 않는 경우 사용자로부터 입력받은 판정 내용에 우선하여 관심영역을 처리할 수 있다. 사용자로부터 입력받은 사용자 판단 정보는 사용자 판단 정보 저장부에 저장 또는 갱신될 수 있다.
이때, 복수의 사용자로부터 입력받은 각각의 정보에 대해 각 사용자별로 사용자 판단 정보를 저장할 수 있다. 그리고 저장된 사용자 판단 정보의 검색을 쉽게 하기 위하여 사용자 판단 정보에 태그나 메타 데이터를 포함하여 함께 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단할 때 복수의 사용자 판단 정보 중 이용할 사용자 판단 정보를 결정하기 위해 미리 설정된 기준 정보를 저장할 수 있다. 기준 정보는 피드백을 입력한 사용자의 숙련도, 사용자가 입력한 관심영역의 판정 정보에 대한 통계, 판단 정보의 이용 횟수, 중복된 관심영역에 대한 사용자의 적용 우선 순위에 대한 정보일 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 해당 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서는 실시예들을 중심으로 기술적 특징들을 설명하였다. 하지만, 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 권리 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 권리범위에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 관심영역의 재검출 회피 장치
110: 재검출 판단부
112: 특징 정보 추출부
114: 판단부
120: 검출부
150: 관심영역 처리부
160: 관심영역 판정부
170: 사용자 피드백 입력부
180: 사용자 판단 정보 저장부
190: 관심영역 출력부
110: 재검출 판단부
112: 특징 정보 추출부
114: 판단부
120: 검출부
150: 관심영역 처리부
160: 관심영역 판정부
170: 사용자 피드백 입력부
180: 사용자 판단 정보 저장부
190: 관심영역 출력부
Claims (20)
- 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 검출부;
상기 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 상기 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 재검출 판단부; 및
상기 판단 결과에 따라 상기 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 관심영역 처리부를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 재검출 판단부는
상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 특징 정보 및 상기 사용자 판단 정보를 이용하여 상기 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제2항에 있어서,
상기 특징 정보는
모양(shape), 크기(size), 모서리(margin), 에코 패턴(echo pattern), 방향(orientation), 경계(boundary) 및 질감(texture) 중의 하나 이상을 포함하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제2항에 있어서,
상기 재검출 판단부는
상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 상기 사용자 판단 정보 중의 특징 정보 사이의 유사도를 산출하고, 상기 산출된 유사도에 기초하여 상기 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 재검출 판단부는
미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하고, 상기 결정된 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 재검출 판단부는
미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정하고, 상기 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 관심영역 처리부는
상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우, 상기 검출된 관심영역의 판정을 수행하는 관심영역 판정부를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 관심영역 처리부는
상기 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백을 입력 받는 사용자 피드백 입력부; 및
상기 입력된 피드백을 기초로 상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자의 판정 내용을 포함하는 사용자 판단 정보를 저장하는 사용자 판단 정보 저장부를 더 포함하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제8항에 있어서,
상기 사용자 판단 정보 저장부는
상기 사용자로부터 입력된 사용자 판단 정보의 판정 내용이 상기 관심영역 판정부의 판정 결과와 다른 경우, 상기 사용자로부터 입력된 판정 내용을 상기 사용자 판단 정보로 저장하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 관심영역 처리부는 상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우, 상기 검출된 관심영역에 대하여 대응하는 사용자 판단 정보를 출력하고, 상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우 상기 관심영역 판정부의 판정 결과를 출력하는 관심영역 출력부를 더 포함하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 제10항에 있어서,
상기 관심영역 출력부는
상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이고, 상기 대응하는 사용자 판단 정보의 판정 내용이 음성이 아닌 경우 상기 사용자 판단 정보를 출력하는 관심영역의 재검출 회피 장치. - 의료 영상을 입력 받아 관심영역을 검출하는 단계;
상기 관심영역이 검출된 경우, 미리 저장된 관심영역에 대한 사용자 판단 정보를 활용하여 상기 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과에 따라 상기 관심영역에 대한 소정의 처리를 하는 단계를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 판단하는 단계는 상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 특징 정보 및 사용자 판단 정보를 이용하여 상기 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제13항에 있어서,
상기 판단하는 단계는
상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자 판단 정보 중의 특징 정보 사이의 유사도를 산출하고, 상기 산출된 유사도에 기초하여 상기 검출된 관심영역이 재검출 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 판단하는 단계는
미리 설정된 기준 정보로서 사용자 정보를 이용하여 이용할 사용자 판단 정보를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득하는 단계를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 판단하는 단계는
미리 설정된 기준 정보에서 이용할 판단 정보의 범위를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 판단 정보의 범위에 대응하는 사용자 판단 정보를 사용자 판단 정보 저장부로부터 획득하는 단계를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 처리를 하는 단계는
상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우, 상기 검출된 관심영역의 판정을 수행하는 단계를 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 처리를 하는 단계는
상기 검출된 관심영역에 대한 사용자의 피드백을 입력 받는 단계; 및
상기 입력된 피드백을 기초로 상기 검출된 관심영역에 대한 특징 정보 및 사용자의 판정 내용을 포함하는 사용자 판단 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제18항에 있어서,
상기 사용자 판단 정보를 저장하는 단계는 상기 사용자로부터 입력된 피드백의 판정 내용이 검출된 관심영역의 판정을 수행하는 단계의 판정 결과와 다른 경우, 상기 사용자로부터 입력된 피드백을 상기 사용자 판단 정보로 저장하는 관심영역의 재검출 회피 방법. - 제12항에 있어서,
상기 처리를 하는 단계는
상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역인 경우, 검출된 관심영역에 대응하는 사용자 판단 정보를 출력하는 단계; 및
상기 판단 결과 검출된 관심영역이 재검출 영역이 아닌 경우 검출된 관심영역의 판정을 수행한 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는 관심영역의 재검출 회피 방법.
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|---|---|---|---|---|
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| JP2019098167A (ja) * | 2017-11-28 | 2019-06-24 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム |
| US11567580B2 (en) * | 2020-01-29 | 2023-01-31 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Adaptive thresholding and noise reduction for radar data |
| US11467254B2 (en) | 2020-02-27 | 2022-10-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus of radar-based activity detection |
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Family Cites Families (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6058322A (en) * | 1997-07-25 | 2000-05-02 | Arch Development Corporation | Methods for improving the accuracy in differential diagnosis on radiologic examinations |
| US7245754B2 (en) * | 2000-06-30 | 2007-07-17 | Hitachi Medical Corporation | image diagnosis supporting device |
| US6944330B2 (en) * | 2000-09-07 | 2005-09-13 | Siemens Corporate Research, Inc. | Interactive computer-aided diagnosis method and system for assisting diagnosis of lung nodules in digital volumetric medical images |
| CN102708270A (zh) * | 2003-08-13 | 2012-10-03 | 美国西门子医疗解决公司 | 计算机辅助决策支持系统和方法 |
| EP1996959A4 (en) * | 2006-03-03 | 2012-02-29 | Medic Vision Brain Technologies Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR PRIORITIZE PRIORITIZATION AND AUTOMATIC ANALYSIS OF MEDICAL IMAGES |
| US20080031504A1 (en) * | 2006-08-07 | 2008-02-07 | Steve Worrell | Optimized user interactions using archived data in medical applications |
| US8303502B2 (en) * | 2007-03-06 | 2012-11-06 | General Electric Company | Method and apparatus for tracking points in an ultrasound image |
| US8494235B2 (en) * | 2007-06-04 | 2013-07-23 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automatic detection of lymph nodes |
| WO2009081317A1 (en) * | 2007-12-21 | 2009-07-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Hardware tumor phantom for improved computer-aided diagnosis |
| WO2010014712A1 (en) * | 2008-07-29 | 2010-02-04 | Board Of Trustees Of Michigan State University | System and method for differentiating benign from malignant contrast-enhanced lesions |
| JP5455470B2 (ja) * | 2009-07-02 | 2014-03-26 | 株式会社東芝 | 医用画像読影システム |
| US20110007954A1 (en) * | 2009-07-07 | 2011-01-13 | Siemens Corporation | Method and System for Database-Guided Lesion Detection and Assessment |
| US9171130B2 (en) * | 2009-11-24 | 2015-10-27 | Penrad Technologies, Inc. | Multiple modality mammography image gallery and clipping system |
| US8812431B2 (en) * | 2010-02-03 | 2014-08-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for medical decision support using organ models and learning based discriminative distance functions |
| JP5628092B2 (ja) * | 2011-05-25 | 2014-11-19 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理プログラム、及び画像処理装置の作動方法 |
| JP5949558B2 (ja) * | 2011-06-07 | 2016-07-06 | コニカミノルタ株式会社 | 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法 |
| JP4979842B1 (ja) * | 2011-06-30 | 2012-07-18 | パナソニック株式会社 | 類似症例検索装置および類似症例検索方法 |
| BR112014006793B1 (pt) * | 2011-09-26 | 2021-09-28 | Koninklijke Philips N.V. | Sistema e método para habilitar uma inspeção interativa de uma região de interesse em uma imagem médica, estação de trabalho ou terminal e aparelho de formação de imagem |
| CN103200861B (zh) * | 2011-11-04 | 2015-10-14 | 松下电器产业株式会社 | 类似病例检索装置以及类似病例检索方法 |
| US9383347B2 (en) * | 2012-05-24 | 2016-07-05 | Nec Corporation | Pathological diagnosis results assessment system, pathological diagnosis results assessment method, and pathological diagnosis results assessment device |
| US20140033081A1 (en) | 2012-07-27 | 2014-01-30 | Cbs Interactive Inc. | Content personalization system |
| US20140040760A1 (en) | 2012-07-31 | 2014-02-06 | Cbs Interactive, Inc. | Personalized entertainment services content system |
| KR20140091177A (ko) * | 2013-01-10 | 2014-07-21 | 삼성전자주식회사 | 병변 진단 장치 및 방법 |
| KR20140091176A (ko) * | 2013-01-10 | 2014-07-21 | 삼성전자주식회사 | 병변 진단 장치 및 방법 |
| KR102154733B1 (ko) * | 2013-01-16 | 2020-09-11 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상을 이용하여 대상체에 악성 종양이 존재하는지 여부를 예측하는 장치 및 방법 |
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