KR101871601B1

KR101871601B1 - 안와벽 재건술을 위한 수술 계획 생성 방법, 이를 수행하는 수술 계획 생성 서버, 및 이를 저장하는 기록매체

Info

Publication number: KR101871601B1
Application number: KR1020160161563A
Authority: KR
Inventors: 김영준; 김현아; 조현철; 박세형; 최종우; 정우식; 오태석
Original assignee: 한국과학기술연구원; 재단법인 아산사회복지재단; 울산대학교 산학협력단
Priority date: 2016-11-30
Filing date: 2016-11-30
Publication date: 2018-06-26
Also published as: KR20180061888A

Abstract

본 발명은 수술 계획 생성 방법으로서, (a) 환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 단계; (c) 상기 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 상기 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 단계를 포함한다.

Description

안와벽 재건술을 위한 수술 계획 생성 방법, 이를 수행하는 수술 계획 생성 서버, 및 이를 저장하는 기록매체{METHOD FOR GENERATING SURGERY PLAN FOR ORBITAL WALL RECONSTRUCTION, SURGERY PLAN SERVER PERFORMING THE SAME, AND STORAGE MEDIUM STORING THE SAME}

본 발명은 수술 계획 생성 기술에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 안와벽 재건술에 최적화된 수술 계획을 위하여, 의료 영상으로부터 안와벽의 3차원 모델을 생성하고, 안와벽의 3차원 모델을 이용하여 골절영역 결정 및 진단, 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 수술 계획 생성 방법, 이를 수행하는 수술 계획 생성 서버, 및 이를 저장하는 기록매체에 관한 것이다.

안와벽 재건술은 안와벽 골절 부위에 티타늄 판을 삽입하여 안와를 재구성하는 수술로, 기능적, 심미적 조화가 중요하게 작용할 뿐만 아니라 안와의 복잡한 해부학적 구조로 인해, 높은 난이도의 수술로 분류된다. 그러나 종래의 수술방법은 의사의 경험에 의존하여 수술 시간이 지연되는 문제가 있고, 골절 부위에 삽입되는 티타늄 판을 수술 중에 환부에 맞춰 자르고 구부려 위치시키는 과정을 수행하므로 큰 오차가 발생하는 문제가 있으며, 수술 후에도 복시, 안구위치 비대칭 등의 문제가 지속될 수 있다.

따라서, 안와벽 재건술의 수술시간 단축과 성공률 향상을 위해서 안와벽 모델링을 통한 골절영역 검출 및 진단, 환자 맞춤형 임플란트 디자인을 통해 수술계획을 돕는 기법이 요구되었고, 이러한 필요성에 의해 Proplan CMF, Mimics, 3-matic 등의 소프트웨어가 안와벽 모델링 및 골절영역 진단을 통한 수술계획을 세울 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 그러나, 이러한 소프트웨어들도 안와벽을 수동으로 검출해야 하는 등 안와벽 재건술에 최적화되어 있지 않다.

즉, 안와벽 재건술을 위해 안와의 3차원 모델을 통해 골절위치 및 골절 정도를 확인하는데, 안와벽이 매우 얇기 때문에 CT 볼륨 데이터에서 뼈를 나타내는 +700 ~ +3000사이의 Hounsfiled Unit(HU)값을 통한 3차원 모델은 정상 안와와 골절 안와 모두 구멍이 생겨 골절영역에 대한 정보를 얻을 수 없다. 이를 위해, 수동 분할로 모델링 할 경우, 많은 수의 의료영상 슬라이스를 모두 검토해야 하기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서, 종래의 기술은 사용방법이 어렵고 많은 시간이 소요되어 여전히 환자 맞춤형 임플란트를 디자인하기 어려운 문제가 있다.

한국공개특허 제10-2006-0028044호

본 발명의 목적은 안와벽 재건술의 수술시간 단축과 성공률을 높이기 위해서 의료 영상 데이터로부터 안와벽의 3차원 모델을 생성하고, 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정 및 진단하고, 골절영역에 삽입될 임플란트를 디자인하고, 수술 후 수술 결과를 분석하는 수술 계획 생성 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 측면은, 수술 계획 생성 방법으로서, (a) 환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 단계; (c) 상기 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정 및 진단하는 단계; 및 (d) 상기 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 상기 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 단계를 포함한다.

바람직하게, 상기 (b) 단계는 (b-1) 상기 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 단계; (b-2) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 단계; (b-3) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 사골동영역을 추출하는 단계; (b-4) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 단계; 및 (b-5) 상기 추출된 골영역의 안와벽을 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 (b-1) 단계는 상기 의료 영상 데이터에서 명암의 분포를 기초로 한 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램에 AGMC(Adaptive Global Maximum Clustering) 알고리즘을 적용하여 적어도 두개의 부분영역으로 구분된 다중영역으로 분할하는 단계를 포함하되, 상기 분할된 다중영역은 라벨값을 가질 수 있다.

바람직하게, 상기 (b-2) 단계는 상기 다중영역의 라벨값 중 얼굴라벨값을 설정하고, 상기 얼굴라벨값에 따라 얼굴영역과 비-얼굴영역을 구분하여 상기 얼굴영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 (b-3) 단계는 상기 다중영역으로 분할된 영상의 얼굴영역 내에서 사골동영역의 라벨값을 기초로, 비-사골동영역의 라벨값을 변경하여 상기 비-사골동영역을 제거하는 단계; 및 상기 비-사골동영역이 제거된 영상에서 최소 라벨값을 이용한 액티브 컨투어 기법을 적용하여 사골동영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 (b-4) 단계는 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 골영역의 라벨값을 기초로 초기 골영역을 추출하는 단계; 및 상기 초기 골영역 및 상기 추출된 사골동영역을 기초로 액티브 컨투어 기법을 적용하여 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 (c) 단계는 (c-1) 상기 안와벽의 3차원 모델에서 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 골절 후보영역을 검출하는 단계; 및 (c-2) 상기 골절 후보영역을 계측하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 (c-1) 단계는, 상기 대칭을 위한 기준면의 정보를 수신하는 단계; 상기 기준면을 중심으로 상기 정상 안와를 상기 골절 안와로 대칭시켜 상기 정상 안와와 상기 골절 안와의 위치를 정합시키는 단계; 및 상기 정합된 정상 안와와 상기 골절 안와의 거리 차이에 따라 골절 후보영역을 결정하여 표시하는 단계를 포함하고, 상기 (c-2) 단계는, 상기 골절 후보 영역으로부터 골절 영역을 추출하고, 상기 골절 영역의 거리, 면적, 및 각도를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, (e) 상기 골절영역을 포함하는 수술 전 안와벽, 상기 임플란트를 이용하여 수술된 수술 후 안와벽, 및 상기 정상 안와벽에 대한 안와 볼륨 및 안구 위치를 기초로 수술 결과를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 측면은, 수술 계획 생성 서버로서, 환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신하는 영상 데이터 수신부; 상기 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 모델링부; 상기 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정 및 진단하는 골절 진단부; 및 상기 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 상기 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 임플란트 디자인부를 포함한다.

바람직하게, 상기 모델링부는 상기 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 다중영역 분할 모듈; 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 얼굴영역 추출 모듈; 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 사골동영역을 추출하는 사골동영역 추출 모듈; 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 골영역 추출 모듈; 및 상기 추출된 골영역의 안와벽을 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 모델 생성 모듈을 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 다중영역 분할 모듈은 상기 의료 영상 데이터에서 명암의 분포를 기초로 한 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램에 AGMC(Adaptive Global Maximum Clustering) 알고리즘을 적용하여 적어도 두개의 부분영역으로 구분된 다중영역으로 분할하되, 상기 분할된 다중영역을 라벨값을 가질 수 있다.

바람직하게, 상기 얼굴영역 추출 모듈은 상기 다중영역의 라벨값 중 얼굴라벨값을 설정하고, 상기 얼굴라벨값에 따라 얼굴영역과 비-얼굴영역을 구분하여 상기 얼굴영역을 추출할 수 있다.

바람직하게, 상기 사골동영역 추출 모듈은 상기 다중영역으로 분할된 영상의 얼굴영역 내에서 사골동영역의 라벨값을 기초로, 비-사골동영역의 라벨값을 변경하여 상기 비-사골동영역을 제거하고, 상기 비-사골동영역이 제거된 영상에서 최소 라벨값을 이용한 액티브 컨투어 기법을 적용하여 사골동영역을 추출할 수 있다.

바람직하게, 상기 골영역 추출 모듈은 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 골영역의 라벨값을 기초로 초기 골영역을 추출하고, 상기 초기 골영역 및 상기 추출된 사골동영역을 기초로 액티브 컨투어 기법을 적용하여 안와벽을 포함하는 골영역을 추출할 수 있다.

바람직하게, 상기 골절 진단부는 상기 안와벽의 3차원 모델에서 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 골절 후보영역을 검출하는 검출 모듈; 및 상기 골절 후보영역을 계측하는 계측 모듈을 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 검출 모듈은, 상기 대칭을 위한 기준면의 정보를 수신하고, 상기 기준면을 중심으로 상기 정상 안와를 상기 골절 안와로 대칭시켜 상기 정상 안와와 상기 골절 안와의 위치를 정합시키고, 상기 정합된 정상 안와와 상기 골절 안와의 거리 차이에 따라 골절 후보영역을 결정하여 표시하고, 상기 계측 모듈은, 상기 골절 후보 영역으로부터 골절 영역을 추출하고, 상기 골절 영역의 거리, 면적, 및 각도를 측정할 수 있다.

바람직하게, 상기 골절영역을 포함하는 수술 전 안와벽, 상기 임플란트를 이용하여 수술된 수술 후 안와벽, 및 상기 정상 안와벽에 대한 안와 볼륨 및 안구 위치를 기초로 수술 결과를 분석하는 수술 결과 분석부를 더 포함할 수 있다.

상기한 바와 같이 본 발명에 의하면, 안와벽 재건술의 수술시간 단축과 성공률을 높일 수 있고, 따라서 안와벽 재건술에 최적화된 수술계획 기법을 제시하는 효과가 있다

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수술 계획 생성 서버에 대한 블록도이다.
도 2는 도 1의 수술 계획 생성 서버에서 수행되는 수술 계획 생성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 다중영역으로 분할된 영상의 예시이다.
도 4는 얼굴영역을 추출하는 과정을 나타내는 영상의 예시이다.
도 5는 사골동영역을 추출하는 과정을 나타내는 영상의 예시이다.
도 6은 골영역을 추출하는 과정을 나타내는 영상의 예시이다.
도 7은 안와벽의 3차원 모델의 예시이다.
도 8은 안와위치를 정합시키는 과정을 나타내는 영상의 예시이다.
도 9는 골절영역이 표시된 영상의 예시이다.
도 10은 골절영역을 계측하는 영상의 예시이다.
도 11은 임플란트 디자인의 예시이다.
도 12는 안와 볼륨을 나타내는 영상의 예시이다.
도 13은 안구 위치를 측정하는 영상의 예시이다.

이하, 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 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 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. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.

또한, 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 “포함한다(comprises)" 및/또는 “포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수술 계획 생성 서버에 대한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 수술 계획 생성 서버(100)는 영상 데이터 수신부(110), 모델링부(120), 골절 진단부(130), 임플란트 디자인부(140), 및 제어부(150)를 포함한다.

바람직하게, 모델링부(120)는 다중영역 분할 모듈(121), 얼굴영역 추출 모듈(122), 사골동영역 추출 모듈(123), 골영역 추출 모듈(124), 및 모델 생성 모듈(125)을 포함하고, 골절 진단부(130)는 검출 모듈(131), 및 계측 모듈(132)을 포함한다. 또한, 제어부(150)는 영상 데이터 수신부(110), 모델링부(120), 골절 진단부(130), 및 임플란트 디자인부(140)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.

이하, 도 2에 도시된 수술 계획 생성 서버(100)에서 수행되는 수술 계획 생성 방법을 참조하여 설명한다.

영상 데이터 수신부(110)는 환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신한다(단계 S210). 바람직하게, 영상 데이터 수신부(110)는 2차원 영상에 해당하는 환자의 CT 영상 데이터를 수신할 수 있고, 안와벽 재건술은 안와 주위의 둔상에 의한 골절에 대하여 진행되는 것이므로, 환자의 얼굴 부분이 CT 촬영되어 얼굴 부분에 대한 CT 영상 데이터를 수신할 수 있다.

모델링부(120)는 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성한다(단계 S220). 안와의 내측뼈는 매우 얇기 때문에 CT 영상에서 육안으로 구분이 어려워 일반적으로 골조직을 분할할 때 사용되는 임계치 기반의 분할 방법을 사용할 경우, 3차원 모델에서 안와 내벽이 불연속적으로 끊어지고, 불필요한 잡음이 포함되어 사용자의 추가적인 수동 검출이 필요하게 된다. 따라서, 본 발명에서는 사용자의 입력을 최소화하고 보다 쉽게 수술 계획 생성을 하도록 돕기 위해, 2차원 수평면 영상에서 인접한 사골동영역의 분할을 통해 자동으로 안와 내측뼈를 검출하는 방식을 이용하고, 이는, 이하에서 설명될, 모델링부(120)의 각 모듈의 동작을 통하여 수행된다.

먼저, 모델링부(120)의 다중영역 분할 모듈(121)는 의료영상 데이터를 다중영역으로 분할한다. 바람직하게, 도 3을 참조하면, 다중영역 분할 모듈(121)은 도 3의 (a)와 같은 의료 영상 데이터에서 명암의 분포를 기초로 한 명암 히스토그램을 구하고, 명암 히스토그램에 AGMC(Adaptive Global Maximum Clustering) 알고리즘을 적용하여, 도 3(b)에 도시된 바와 같이 두개 이상의 부분영역으로 구분된 다중영역으로 분할할 수 있다. 여기에서, 분할된 다중영역은 라벨값을 가질 수 있고, 라벨값은 명암을 기초로 명암이 어두울수록 작은 값을 가지고 명암이 밝을수록 큰 값을 가질 수 있다.

얼굴영역 추출 모듈(122)는 다중영역으로 분할된 영상에서 얼굴영역을 추출한다. 바람직하게, 얼굴영역 추출 모듈(122)은, 실제 얼굴부분에 해당하는영역을 관심영역으로 제한하기 위하여, 다중영역의 라벨값 중 얼굴라벨값을 설정하고, 얼굴라벨값에 따라 얼굴영역과 비-얼굴영역을 구분하여 얼굴영역을 추출할 수 있다.

보다 구체적으로, 도 4를 참조하면, 얼굴영역 추출 모듈(122)은 도 4의 (a)와 같은 다중영역으로 분할된 영상에서 다중영역의 라벨값에서 최소 라벨값보다 하나 큰 라벨값을 얼굴라벨값으로 설정하고, 얼굴 라벨값 이상인 영역은 흰색으로 나머지 영역은 검정색으로 표시하여 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 영상을 이진화 한다. 여기에서, 다중영역으로 분할된 영상에서 검은색에 해당하는 최소 라벨값을 가지는 영역은 빈 공간에 해당하므로, 최소 라벨값보다 하나 큰 라벨값이 얼굴라벨값으로 설정되는 것이다. 그 다음, 얼굴영역 추출 모듈(122)은 이진화된 영상에서 얼굴의 내부영역을 모두 포함시키기 위하여 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 얼굴 내부영역을 모두 흰색으로 채우고, 도 4의 (c)에 도시된 채원진 얼굴영역에 따라 도 4의 (d)에서 빨간색으로 표시된 부분과 같이 얼굴영역을 추출한다.

사골동영역 추출 모듈(123)은 다중영역으로 분할된 영상에서 사골동영역을 추출한다. 바람직하게, 도 5를 참조하면, 사골동영역 추출 모듈(123)은 도 5의 (a)와 같이 다중영역으로 분할된 영상의 얼굴영역 내에서 사골동영역의 라벨값을 기초로, 비-사골동영역의 라벨값을 변경하여 비-사골동영역을 제거할 수 있다. 도 5의 (b)에 도시된 영상이 비-사골동영역이 제거된 영상이고, 여기에서, 제거되는 비-사골동영역은 사골동영역의 라벨값을 갖고 있지만, 이전 영상에서 추출된 사골동영역과 겹치는 부분이 없는 영역에 해당한다. 즉, 사골동영역을 추출하고자 하는 현재 영상의 이전 영상에서 사골동영역으로 추출된 영역과, 현재 영상에서 사골동영역의 라벨값을 가지는 영역의 교집합을 기초로, 현재 영상에서 사골동영역의 라벨값을 가지는 영역 중, 이전 영상에서 사골동영역으로 추출된 영역과 겹치는 부분이 없는 영역이 비-사골동 영역에 해당하여 제거되게 된다.

바람직하게, 사골동영역 추출 모듈(123)은 도 5의 (b)에 도시된 비-사골동영역이 제거된 영상에서 최소 라벨값을 이용한 액티브 컨투어 기법을 적용하여, 도 5의 (c)에 되시된 바와 같이 사골동영역을 추출할 수 있다. 보가 구체적으로, 최소 라벨값을 갖는 영역을 초기 사골동영역의 컨투어로 하는 레벨 셋(level set) 함수 기반의 액티브 컨투어(active contour) 기법을 이용하여 사골동영역이 추출되는 것이다.

골영역 추출 모듈(124)은 다중영역으로 분할된 영상에서 안와벽을 포함하는 골영역을 추출한다. 바람직하게, 도 6을 참조하면, 골영역 추출 모듈(124)은 도 6의 (a)에 도시된 다중영역으로 분할된 영상에서 골영역의 라벨값을 갖는 영역을 초기 골영역으로 추출하여 도 6의 (b)와 같이 나타내고, 초기 골영역 및 추출된 사골동영역을 기초로, 초기 골영역과 추출된 사골동영역을 초기 컨투어로 하는 레벨 셋 함수 기반의 액티브 컨투어 기법을 적용하여 안와벽을 포함하는 골영역을, 도 6의 (c)에 도시된 바와 같이 추출할 수 있다.

모델 생성 모듈(125)은 추출된 골영역의 안와벽을 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성한다. 바람직하게, 모델 생성 모듈(125)은 추출된 안와벽에 마칭큐브(Marching Cude) 알고리즘을 적용하여, 도 7에 도시된 바와 같이 안와벽의 3차원 모델을 구성할 수 있다.

골절 진단부(130)는 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정한다(단계 S230). 먼저, 골절 진단부(130)의 검출 모듈(131)은 안와벽의 3차원 모델에서 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 골절 후보영역을 검출한다. 좌우 안와는 대칭을 이루므로 정상 안와를 골절 안와로 미러링하여 복제함으로써 골절 후보영역이 검출될 수 있다.

바람직하게, 도 8을 참조하면, 검출 모듈(131)은 대칭을 위한 기준면의 정보를 수신할 수 있고, 구체적으로, 사용자가 도 8의 (a) 에 도시된 바와 같이, 안와벽의 3차원 모형에서 정상 안와(파란색으로 표시된 부분)와 골절 안와(빨간색으로 표시된 부분)의 내벽을 선택하고, 사용자가 원하는 위치에 직선을 그리면, 검출 모듈(131)은 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 사용자 시점 방향으로의 벡터를 법선 벡터로 하는 평면을 자동으로 생성하여 이를 기준면으로 설정할 수 있다.

그 다음, 검출 모듈(131)은 도 8의 (c)에 도시된 바와 같이, 기준면을 중심으로 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 정상 안와를 골절 안와로 복제할 수 있고, 도 8의 (d)에 도시된 바와 같이, 정상 안와와 골절 안와의 위치를 정합시킬 수 있다. 정합하는 방식은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 사용될 수 있고, ICP 알고리즘은 미러링된 정상 안와에서 골절 안와에 가장 가까운 방향 벡터를 계산하고, 이 방향 벡터로부터 제곱 평균 오차를 최소화하는 변환 행렬을 도출하고, 변환 행렬에 따라 미러링된 정상 안와를 골절 안와로 이동시킨 후 거리 오차를 계산하고, 거리 오차가 일정 수준 이하가 될 때까지 반복 계산하는 방식에 해당한다.

정합된 정상 안와와 골절 안와는 골절로 인한 안와의 구조 변화로 거리 차이가 생기므로, 검출 모듈(131)은 거리 차이에 따른 컬러 맵을 이용하여, 도 9에 도시된 바와 같이, 안와벽의 3차원 모델에 골절 후보 영역을 표시한다.

그 다음, 계측 모듈(132)은 골절 정도를 분석하기 위해 골절 후보 영역이 표시된 안와벽의 3차원 모형에서 골절 후보 영역을 계측한다. 이는, 수술을 위한 진단에 도움이 된다. 바람직하게, 사용자가 골절 후보 영역에서 골절영역을 선택하면, 계측 모듈(132)은 사용자에 의하여 선택된 골절영역의 면적을 측정할 수 있고, 사용자가 특정 위치의 시작점과 끝점을 선택하면, 계측 모듈(132)은 도 10에 도시된 바와 같이, 해당 시작점과 끝점 사이의 길이, 즉, 거리를 측정할 수 있고, 사용자가 벡터를 이루는 세 점을 선택하면, 계측 모듈(132)은 세 점으로 형성된 두 벡터 사이의 각도를 측정할 수 있다.

임플란트 디자인부(140)는 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인한다(단계 S240). 바람직하게, 임플란트 디자인부(140)는 좌우 안와가 대칭을 이루도록 정상 안와를 기준으로 임플란트를 디자인한다.

보다 구체적으로, 임플란트 디자인부(140)는 기준면을 중심으로 미러링된 정상 안와와 골절 안와에 대해 불 연산(Boolean Operation)의 차연산을 통해 차이영역을 획득한다. 여기에서, 불 연산의 차연산은 두 3차원 형상 각각에서 서로 겹치는 영역을 제거하는 것에 해당하고, 차이영역은 불 연산의 차연산에 의하여 획득된 서로 겹치지 않는 영역에 해당한다. 즉, 임플란트 디자인부(140)가 정상 안와와 골절 안와의 3차원 모형에서 불 연산의 차연산을 수행하면, 정상 안와와 골절 안와는 골절 영역에 있어서 서로 겹치지 않으므로, 골절 영역의 수술에 사용되는 임플란트의 본체가 될 수 있는 후보영역에 해당하는 차이영역이 획득될 수 있다. 그 다음 임플란트 디자인부(140)는 사용자 인터랙션을 통하여 차이영역에서 임플란트의 본체가 될 부분이 아닌 영역을 제거하고, 오프셋팅(Offsetting) 방법을 이용하여 임플란트 본체로 얻어진 3차원 모델 표면의 각 점에서 법선 벡터 방향으로 오프셋(Offset) 거리만큼 이동시켜 복제한 후, 기존의 3차원 모델과 병합시켜 임플란트를 디자인할 수 있다. 임플란트 디자인부(140)를 통하여 디자인된 임플란트는 도 11에 빨간색으로 표시된 것과 같다.

일 실시예에서, 수술 계획 생성 서버(100)는, 도면에 도시하지 않았지만, 수술 결과 분석부를 더 포함할 수 있고, 수술 결과 분석부는 수술 후 수술의 성공여부를 평가하기 위하여, 골절영역을 포함하는 수술 전 안와벽, 임플란트를 이용하여 수술된 수술 후 안와벽, 및 정상 안와벽에 대한 안와 볼륨 및 안구 위치를 기초로 수술 결과를 분석할 수 있다. 바람직하게, 수술 후 안와 및 정상 안와의 볼륨 및 안구 위치가 대칭을 이루는지 여부를 기초로 수술 결과가 분석될 수 있다.

보다 구체적으로, 수술 후 환자의 의료 영상 데이터, 예를 들어, CT 영상이 영상 데이터 수신부(210)를 통하여 수신되면, 모델링부(120)를 통하여 수술 후 안와벽의 3차원 모델이 생성되고, 수술 결과 분석부는 모델링부(120)에서 생성된 수술 후 안와벽의 3차원 모델의 안와 볼륨 및 2차원 수평면 영상에서의 안구 위치 차이를 비교할 수 있다. 바람직하게, 안와 볼륨의 측정은, 수술 전 안와, 수술 후 안와, 정상 안와의 볼륨이 비교 측정되고, 사용자가 안와벽의 3차원 모델에서 좌우 안와 내벽을 선택하면 선택된 3차원 형상을 플립시켜, 즉, 3차원 형상의 각 셀의 법선 벡터의 방향을 외부로 향하도록 바깥으로 뒤집은 후, 메쉬 힐링(Mesh Healing) 알고리즘을 통해 안와 내부 및 안와 앞쪽의 구멍을 채워 안와 볼륨이 획득될 수 있다. 여기에서 메쉬 힐링 알고리즘은 3차원 형상을 구성하는 셀(cell)과 셀 간의 연결에 잘못된 연결 또는 끊어진 연결과 같은 결함이 존재할 경우, 잘못 연결된 부분 또는 끊어진 연결 부분을 다시 연결함으로써 결함을 보정하는 방식이다. 이와 같은 방식을 통하여 획득된 안와 볼륨은 도 12에 도시된 바와 같다.

또한, 도 13에 도시된 바와 같이, 영상 데이터 수신부(110)를 통하여 수신된 의료 영상 데이터의 2차원 수평면 영상에서 사용자가 안구의 바깥쪽 끝 점과 안와 끝점을 선택하면, 수술 결과 분석부는 두 점을 연결하여 안구의 위치를 측정하고, 수술 결과 분석부는 3차원 모델을 함께 보여줌으로써 안구 위치가 측정되는 2차원 수평면 영상의 3차원 위치를 파악할 수 있도록 한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 계획 생성 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.

예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.

또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

전술한 본 발명에 따른 안와벽 재건술을 위한 수술 계획 생성 방법, 이를 수행하는 수술 계획 생성 서버, 및 이를 저장하는 기록매체에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.

100: 수술 계획 생성 서버
110: 영상 데이터 수신부
120: 모델링부
121: 다중영역 분할 모듈
122: 얼굴영역 추출 모듈
123: 사골동영역 추출 모듈
124: 골영역 추출 모듈
125: 모델 생성 모듈
130: 골절 진단부
131: 검출 모듈
132: 계측 모듈
140: 임플란트 디자인부
150: 제어부

Claims

수술 계획 생성 서버에서 수행되는 수술 계획 생성 방법에 있어서,
(a) 영상 데이터 수신부는, 환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신하는 단계;
(b) 모델링부는, 상기 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 단계;
(c) 골절 진단부는, 상기 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정 및 진단하는 단계; 및
(d) 임플란트 디자인부는, 상기 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 상기 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 단계를 포함하되,
상기 (c) 단계는, (c-1) 상기 안와벽의 3차원 모델에서 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 골절 후보영역을 검출하는 단계; 및 (c-2) 상기 골절 후보영역을 계측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는
(b-1) 상기 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 단계;
(b-2) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 단계;
(b-3) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 사골동영역을 추출하는 단계;
(b-4) 상기 다중영역으로 분할된 영상에서 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 단계; 및
(b-5) 상기 추출된 골영역의 안와벽을 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는
상기 의료 영상 데이터에서 명암의 분포를 기초로 한 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램에 AGMC(Adaptive Global Maximum Clustering) 알고리즘을 적용하여 적어도 두개의 부분영역으로 구분된 다중영역으로 분할하는 단계를 포함하되,
상기 분할된 다중영역은 라벨값을 가지는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 (b-2) 단계는
상기 다중영역의 라벨값 중 얼굴라벨값을 설정하고, 상기 얼굴라벨값에 따라 얼굴영역과 비-얼굴영역을 구분하여 상기 얼굴영역을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 (b-3) 단계는
상기 다중영역으로 분할된 영상의 얼굴영역 내에서 사골동영역의 라벨값을 기초로, 비-사골동영역의 라벨값을 변경하여 상기 비-사골동영역을 제거하는 단계; 및
상기 비-사골동영역이 제거된 영상에서 최소 라벨값을 이용한 액티브 컨투어 기법을 적용하여 사골동영역을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 (b-4) 단계는
상기 다중영역으로 분할된 영상에서 골영역의 라벨값을 기초로 초기 골영역을 추출하는 단계; 및
상기 초기 골영역 및 상기 추출된 사골동영역을 기초로 액티브 컨투어 기법을 적용하여 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 (c-1) 단계는,
상기 대칭을 위한 기준면의 정보를 수신하는 단계;
상기 기준면을 중심으로 상기 정상 안와를 상기 골절 안와로 대칭시켜 상기 정상 안와와 상기 골절 안와의 위치를 정합시키는 단계; 및
상기 정합된 정상 안와와 상기 골절 안와의 거리 차이에 따라 골절 후보영역을 결정하여 표시하는 단계를 포함하고,
상기 (c-2) 단계는,
상기 골절 후보 영역으로부터 골절 영역을 추출하고, 상기 골절 영역의 거리, 면적, 및 각도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
제1항에 있어서,
(e) 상기 골절영역을 포함하는 수술 전 안와벽, 상기 임플란트를 이용하여 수술된 수술 후 안와벽, 및 상기 정상 안와벽에 대한 안와 볼륨 및 안구 위치를 기초로 수술 결과를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 방법.
환자의 얼굴에 대한 의료 영상 데이터를 수신하는 영상 데이터 수신부;
상기 의료 영상 데이터를 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 모델링부;
상기 안와벽의 3차원 모델로부터 골절영역을 결정 및 진단하는 골절 진단부; 및
상기 안와벽의 골절영역을 정상 안와벽과 비교하여 상기 골절영역의 수술에 사용될 임플란트를 디자인하는 임플란트 디자인부를 포함하되,
상기 골절 진단부는, 상기 안와벽의 3차원 모델에서 정상 안와를 골절 안와로 대칭시켜 골절 후보영역을 검출하는 검출 모듈; 및 상기 골절 후보영역을 계측하는 계측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제10항에 있어서, 상기 모델링부는
상기 의료 영상 데이터를 다중영역으로 분할하는 다중영역 분할 모듈;
상기 다중영역으로 분할된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 얼굴영역 추출 모듈;
상기 다중영역으로 분할된 영상에서 사골동영역을 추출하는 사골동영역 추출 모듈;
상기 다중영역으로 분할된 영상에서 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 골영역 추출 모듈; 및
상기 추출된 골영역의 안와벽을 기초로 안와벽의 3차원 모델을 생성하는 모델 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제11항에 있어서, 상기 다중영역 분할 모듈은
상기 의료 영상 데이터에서 명암의 분포를 기초로 한 명암 히스토그램을 구하고, 상기 명암 히스토그램에 AGMC(Adaptive Global Maximum Clustering) 알고리즘을 적용하여 적어도 두개의 부분영역으로 구분된 다중영역으로 분할하되,
상기 분할된 다중영역을 라벨값을 가지는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제11항에 있어서, 상기 얼굴영역 추출 모듈은
상기 다중영역의 라벨값 중 얼굴라벨값을 설정하고, 상기 얼굴라벨값에 따라 얼굴영역과 비-얼굴영역을 구분하여 상기 얼굴영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제11항에 있어서, 상기 사골동영역 추출 모듈은
상기 다중영역으로 분할된 영상의 얼굴영역 내에서 사골동영역의 라벨값을 기초로, 비-사골동영역의 라벨값을 변경하여 상기 비-사골동영역을 제거하고, 상기 비-사골동영역이 제거된 영상에서 최소 라벨값을 이용한 액티브 컨투어 기법을 적용하여 사골동영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제11항에 있어서, 상기 골영역 추출 모듈은
상기 다중영역으로 분할된 영상에서 골영역의 라벨값을 기초로 초기 골영역을 추출하고, 상기 초기 골영역 및 상기 추출된 사골동영역을 기초로 액티브 컨투어 기법을 적용하여 안와벽을 포함하는 골영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
삭제
제10항에 있어서,
상기 검출 모듈은,
상기 대칭을 위한 기준면의 정보를 수신하고, 상기 기준면을 중심으로 상기 정상 안와를 상기 골절 안와로 대칭시켜 상기 정상 안와와 상기 골절 안와의 위치를 정합시키고, 상기 정합된 정상 안와와 상기 골절 안와의 거리 차이에 따라 골절 후보영역을 결정하여 표시하고,
상기 계측 모듈은,
상기 골절 후보 영역으로부터 골절 영역을 추출하고, 상기 골절 영역의 거리, 면적, 및 각도를 측정하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제10항에 있어서,
상기 골절영역을 포함하는 수술 전 안와벽, 상기 임플란트를 이용하여 수술된 수술 후 안와벽, 및 상기 정상 안와벽에 대한 안와 볼륨 및 안구 위치를 기초로 수술 결과를 분석하는 수술 결과 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 계획 생성 서버.
제1항 내지 제6항, 제8항, 및 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.