KR102439769B1 - 의료 영상 장치 및 그 동작방법 - Google Patents

의료 영상 장치 및 그 동작방법 Download PDF

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Abstract

대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시하는 디스플레이부, 상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합하고, 상기 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 상기 제2 의료 영상에서 추출하며, 상기 제1 의료 영상을 분석하여, 상기 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 상기 제2 의료 영상을 분석하여, 상기 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출하는 영상 처리부 및 상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 최종 진단 정보를 생성하고, 상기 최종 진단 정보를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함하는 의료 영상 장치를 개시한다.

Description

의료 영상 장치 및 그 동작방법{Medical imaging apparatus and operating method for the same}
다양한 실시예들은 의료 영상 장치 및 그 동작방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 이용하여 관심 객체에 대한 진단 정보를 생성하는 의료 영상 장치 및 그 동작방법에 관한 것이다.
근래 의료분야에서는 각종 질병의 조기 진단 또는 수술을 목적으로 인체의 생체 조직에 대한 정보를 영상화하여 획득하기 위한 각종 의료 영상 장치가 널리 이용되고 있다. 이러한 의료 영상 장치의 대표적인 예로는 초음파 진단 장치, CT 장치, MRI 장치 등을 포함할 수 있다. 의료 영상 장치는, CAD(Computer aided detection) 시스템을 이용하여, 획득된 의료 영상에서 관심 객체의 경계를 추출하고, 추출된 경계를 기초로 관심 객체에 대한 진단 정보를 제공할 수 있다.
한편, 영상 정합은 서로 다른 영상을 변형하여 하나의 좌표계에 나타내는 처리기법이다. 사용자는 영상 정합을 통해 서로 다른 측정 방식을 통해 획득된 영상들이 어떻게 대응되는지를 알 수 있다. 예를 들어, 초음파 영상, CT 영상, MRI 영상 등을 서로 정합할 수 있다.
영상 정합에 관한 선행 문헌으로는 미국 특허 7,783,094가 있다.
실시예들은 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에 기초하여 관심 객체(예를 들어, 병변)의 경계를 추출하고, 추출된 경계를 기초로 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 각각을 분석하여, 진단 정보를 생성하는 의료 영상 장치 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
실시예들은 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 중 하나의 의료 영상에서 관심 객체가 선택되면, 나머지 의료 영상들에서도 관심 객체의 경계를 추출하고, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 중 하나의 의료 영상에서 관심 객체의 경계가 수정되면, 나머지 의료 영상들에서도 관심 객체의 경계를 수정하는 의료 영상 장치 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
일 실시 예에 따른 의료 영상 장치는, 대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시하는 디스플레이부, 상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합하고, 상기 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 상기 제2 의료 영상에서 추출하며, 상기 제1 의료 영상을 분석하여, 상기 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 상기 제2 의료 영상을 분석하여, 상기 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출하는 영상 처리부 및 상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 최종 진단 정보를 생성하고, 상기 최종 진단 정보를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작방법은, 대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시하는 단계, 상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합하는 단계, 상기 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 상기 제2 의료 영상에서 추출하는 단계, 상기 제1 의료 영상을 분석하여, 상기 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 상기 제2 의료 영상을 분석하여, 상기 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출하는 단계, 상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여 최종 진단 정보를 생성하는 단계, 및 상기 최종 진단 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 이용하여 진단 정보를 생성하므로, 관심 객체에 대한 진단 정보의 정확도가 증가될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 중 하나의 의료 영상에서만 관심 객체를 선택하거나 관심 객체의 경계를 수정하면 되므로, 사용자의 이용 편의성이 향상될 수 있다.
본 발명은, 다음의 자세한 설명과 그에 수반되는 도면들의 결합으로 쉽게 이해될 수 있으며, 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 복수의 의료 영상들이 디스플레이부에 표시되는 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 일 실시예에 따른 복수의 의료 영상들을 분석하여, 획득한 최종 진단 정보가 표시되는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작방법을 나타내는 흐름도이다.
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 "영상"이란 이산적인 영상 요소들로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상은 초음파 장치, CT 장치, MRI 장치, X-ray 장치, PET 장치 등에 의해 획득된 대상체의 의료 영상(초음파 영상, CT 영상, MR 영상, X-ray 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
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. 예를 들어, 팬텀은, 인체와 유사한 특성을 갖는 구형 팬텀일 수 있다.
초음파 영상은 프로브(probe)의 트랜스듀서(transducer)로부터 생성되는 초음파 신호를 대상체로 조사하고, 대상체로부터 반사된 에코 신호의 정보를 수신하여 획득한 영상을 의미할 수 있다. 또한, 초음파 영상은 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 초음파 영상은 A 모드(amplitude mode) 영상, B 모드(brightness mode) 영상, C 모드(color mode) 영상, D 모드(Doppler mode) 영상 중 적어도 하나일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 초음파 영상은 2차원 영상 또는 3차원 영상일 수도 있다.
CT 영상은 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 대상체를 촬영함으로써 획득된 복수개의 엑스레이 영상들의 합성 영상을 의미할 수 있다.
자기 공명(MR) 영상은 핵자기 공명 원리를 이용하여 획득된 대상체에 대한 영상을 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.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 일 실시 예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 의료 영상 장치(100)는 영상 처리부(110), 제어부(120) 및 디스플레이부(130)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리부(110)는 대상체에 대한 서로 다른 모달리티(modality)의 의료 영상들을 서로 정합할 수 있다. 서로 다른 모달리티의 의료 영상은 대상체에 대한 서로 다른 측정 방식을 통해 획득된 의료 영상들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들은, 초음파 영상, X-ray 영상, CT 영상, MR 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 영상 처리부(110)는 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합할 수 있다. 영상 처리부(110)는 대상체에 대응하는 해부학적 개체들을 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상에서 추출하고, 추출된 해부학적 개체들을 이용하여, 정합을 수행할 수 있다.
예를 들어, 대상체가 “간”인 경우, 영상 처리부(110)는 “간”에 대응하는 해부학적 개체들(예를 들어, 하대정맥(IVC), 간정맥, 간문맥 등)을 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상에서 추출할 수 있다. 또한, 대상체가 “상복부(abdomen)”인 경우, 영상 처리부(110)는 “상복부”에 대응하는 해부학적 개체들(예를 들어, 횡격막, 상복부에 인접한 혈관 등)을 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상에서 추출할 수 있다. 또한, 대상체가 “갑상선(Thyroid)”인 경우, 영상 처리부(110)는 “갑상선”에 대응하는 해부학적 개체들(예를 들어, 갑상선, 경동맥(Carotid), 기도(Trachea) 등)을 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상에서 추출할 수 있다.
또한, 영상 처리부(110)는 추출된 해부학적 개체들간의 기하학적 관계에 기초하여, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합을 수행할 수 있다. 예를 들어, 추출된 해부학적 개체들의 위치와 방향을 이용하여, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합을 수행할 수 있다.
또한, 영상 처리부(110)는 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체를 추출하고, 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 제2 의료 영상에서 추출할 수 있다. 이때, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체는 동일한 해부학적 개체일 수 있다.
영상 처리부(110)는 제1 의료 영상에서 어느 한 지점이 선택되는 경우, 선택된 지점을 제1 관심 객체의 시드 지점(seed point)으로 하여, 영역 확장(region growing) 방법으로 제1 관심 객체를 추출할 수 있다. 예를 들어, 선택된 지점을 기준으로 기 설정된 영역 내에서, 선택된 지점에 인접한 지점들을 탐색하고, 탐색된 지점의 밝기 값과 기준 밝기 값의 차이가 임계값 이하인 경우, 탐색된 지점을 제1 관심 객체 영역에 포함시킬 수 있다.
또한, 영상 처리부(110)는 제1 의료 영상에서 선택된 지점과 매칭되는 지점을 제2 의료 영상에서 검출하고, 검출된 지점을 시드 지점(seed point)으로 하여, 영역 확장(region growing) 방법으로 제2 관심 객체를 추출할 수 있다.
다만, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 추출하는 방법은 영역 확장 방법에 한정되지 않으며, 공지된 다양한 방법을 이용하여, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 추출할 수 있다.
영상 처리부(110)는 제1 의료 영상을 분석하여, 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 제2 의료 영상을 분석하여, 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리부(110)는 제1 의료 영상을 분석하여, 제1 관심 객체에 대한 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계 및 석회화에 관한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부()는 제2 의료 영상을 분석하여, 제2 관심 객체에 대한 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계 및 석회화에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 영상 처리부()는 제1 관심 객체 또는 제2 관심 객체에 대한 에코 패턴 및 포스테리어 음향(posterior acoustic) 특징에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다만, 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보가 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 진단하기 위한 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
제어부(120)는 의료 영상 장치(100)의 전반적인 동작 및 의료 영상 장치(100)의 내부 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어할 수 있다. 제어부(120)는 소정의 기능을 수행하기 위한 프로그램 또는 데이터를 저장하는 메모리, 및 프로그램 또는 데이터를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제어부(120)는 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 최종 진단 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 포함되는 특징들에 기초하여, 관심 객체가 양성인지 악성인지를 판단할 수 있다.
디스플레이부(130)는 서로 다른 모달리티의 복수의 의료 영상들을 표시할 수 있다. 디스플레이부(130)는 의료 영상뿐 아니라 의료 영상 장치(100)에서 처리되는 다양한 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 화면 상에 표시 출력할 수 있다. 한편, 의료 영상 장치(100)는 구현 형태에 따라 둘 이상의 디스플레이부(130)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이부(130)는 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시할 수 있으며, 제1 관심 객체의 경계 및 제2 관심 객체의 경계를 표시할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 디스플레이부(130)는 제1 의료 영상에서 추출된 제1 특징 정보 및 제2 의료 영상에서 추출된 제2 특징 정보를 표시할 수 있으며, 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여 생성된 최종 진단 정보를 표시할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치는 영상 처리부(210), 제어부(220), 디스플레이부(230), 데이터 획득부(240), 입력부(250), 통신부(260) 및 저장부(270)를 포함할 수 있다.
한편, 도 1의 영상 처리부(110)는 도 2의 영상 처리부(220)에 대응되는 구성일 수 있으며, 도 1의 제어부(120)는 도 2의 제어부(220)에 대응되는 구성일 수 있으며, 도 1의 디스플레이부(130)는 도 2의 디스플레이부(230)에 대응되는 구성일 수 있다. 이에 따라, 도 1에서 설명한 구성들(110, 120, 130)에 대한 설명은 각각 대응되는 도 2의 구성들(210, 220, 230)에 동일하게 적용될 수 있으며, 도 1과 동일한 설명은 생략하기로 한다.
일 실시예에 따른 데이터 획득부(240)는 대상체에 대한 의료 영상 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 의료 영상 데이터는 초음파 데이터, CT 데이터, MR 데이터 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 데이터 획득부(240)는 대상체에 초음파 신호를 송신하고, 대상체로부터 반사된 에코 신호를 수신할 수 있다. 데이터 획득부(240)는 수신한 에코 신호를 처리하여, 대상체에 대한 초음파 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 데이터 획득부(240)는 대상체에 RF 신호를 송신하고, 대상체로부터 방출되는 MR 신호를 수신할 수 있다. 데이터 획득부(240)는 수신한 MR 신호를 처리하여, 대상체에 대한 MR 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 데이터 획득부(240)는 대상체에 X-ray를 송신하고, 대상체를 통하여 전송된 X-ray를 감지할 수 있다. 감지된 X-ray 신호를 처리하여, 대상체에 대한 CT 데이터를 생성할 수 있다.
다만, 데이터 획득부(240)는 대상체로부터 초음파 신호, MR 신호, X-ray 신호 등을 수신하여, 초음파 데이터, MR 데이터, CT 데이터 등의 의료 영상 데이터를 직접 생성하지 않고, 외부의 초음파 진단 장치, MR 장치, CT 장치 등의 의료 장치에서 생성된 의료 영상 데이터를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 데이터는 2차원 데이터 또는 3차원 볼륨 데이터일 수 있다. 2차원 데이터는 대상체의 단면을 나타내는 데이터이며, 볼륨 데이터는 대상체의 단면 데이터들이 축적되어 3차원의 형태로 재구성된 데이터를 의미한다.
일 실시예에 따른 영상 처리부(210)는 의료 영상 데이터에 기초하여, 복수의 의료 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리부(210)는 초음파 데이터를 획득한 경우, 초음파 데이터에 기초하여, 초음파 영상을 생성할 수 있으며, MR 데이터를 획득한 경우, MR 데이터에 기초하여 MR 영상을 생성할 수 있다. 또한, CT 데이터를 획득한 경우, CT 데이터에 기초하여 CT 영상을 생성할 수 있다. 또한, 영상 처리부(210)는, X-ray 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상 등을 생성할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 복수의 의료 영상들은 대상체의 다양한 단면들 각각에 대응하는 의료 영상들일 수 있다.
한편, 영상 처리부(210)는 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 정합할 수 있다. 이때, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들은, 영상 처리부(210)가 의료 영상 데이터를 이용하여 생성한 영상일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 외부 장치로부터 통신부(260)를 통하여 수신된 의료 영상, 또는 저장부(270)로부터 로딩된 의료 영상일 수 있다. 또한, 영상 처리부(210)는 정합된 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 각각을 분석하여, 관심 객체에 대한 특징 정보를 추출할 수 있다.
디스플레이부(230)는 영상 처리부(210)에서 생성된 의료 영상, 통신부(260)를 통하여 수신한 의료 영상, 저장부(270)에서 로딩된 의료 영상을 표시할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(200)에서 처리되는 다양한 정보를 표시할 수 있다. 의료 영상 장치(200)는 구현 형태에 따라 둘 이상의 디스플레이부(230)를 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이부(230)가 터치패드를 포함하는 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(230)는 출력 장치 이외에도 입력 장치로도 사용될 수 있다.
디스플레이부(230)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다
제어부(220)는 의료 영상 장치(200)의 전반적인 동작 및 의료 영상 장치(200)의 내부 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어할 수 있다. 제어부(220)는 소정의 기능을 수행하기 위한 프로그램 또는 데이터를 저장하는 메모리, 및 프로그램 또는 데이터를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(220)는 입력부(250) 또는 외부 장치로부터 제어신호를 수신하여, 의료 영상 장치(200)의 동작을 제어할 수 있다.
통신부(260)는, 유무선 네트워크(30)를 통하여, 서버(31) 또는 외부 장치(32)와 통신할 수 있다. 외부 장치(32)는 예를 들면, 의료 장치, 휴대용 장치 등을 포함할 수 있다. 또한, 휴대용 장치는 통신 단말, 태블릿 PC, 의료용 단말, 웨어러블 장치 등을 포함할 수 있다.
통신부(260)는 서버 또는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 이동 통신 모듈을 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈은 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 모듈은 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 모듈은, 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.
통신부(260)는 의료 영상 정보 시스템(PACS)을 통해 서버(31) 또는 외부 장치(32)와 제어 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다.
통신부(260)는 서버(31) 또는 외부 장치(32)로부터 제어 신호를 수신하고, 제어부(220)는 수신한 제어 신호에 따라 의료 영상 장치(200)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 데이터 획득, 의료 영상 처리, 표시 및 저장, 데이터 송수신 등을 제어할 수 있다.
또한, 통신부(260)는 서버(31) 또는 외부 장치(32)와 대상체의 진단과 관련된 데이터, 의료 영상 데이터 등을 송수신할 수 있다.
저장부(270)는 의료 영상 장치(200)를 구동하고 제어하기 위한 다양한 데이터 또는 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(270)는 의료 영상 장치(200)에서 처리되는 여러 가지 정보를 저장한다. 예를 들어, 저장부(270)는 입/출력되는 의료 영상 데이터, 의료 영상 등 대상체의 진단과 관련된 의료 데이터를 저장할 수 있고, 의료 영상 장치(200) 내에서 수행되는 알고리즘이나 프로그램을 저장할 수도 있다.
저장부(270)는 플래시 메모리, 하드디스크, EEPROM 등 여러 가지 종류의 저장매체로 구현될 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(200)는 웹 상에서 저장부(270)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 또는 클라우드 서버를 운영할 수도 있다.
입력부(250)는, 사용자로부터 의료 영상 장치(200)를 제어하기 위한 데이터를 입력받는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력부(250)는 버튼, 키 패드, 마우스, 터치 패드, 터치 스크린, 트랙볼, 조그 스위치, 놉(knop) 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
입력부(250)가 터치 스크린을 포함하는 경우, 소정 모드의 의료 영상 및 의료 영상에 대한 컨트롤 패널을 터치 스크린 상에 표시할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(200)는 터치 스크린을 통해 의료 영상에 대한 사용자의 터치 제스쳐를 감지할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(200)는, 일반적인 의료 영상 장치의 컨트롤 패널에 포함되어 있던 버튼들 중 사용자가 자주 사용하는 일부 버튼을 물리적으로 구비하고, 나머지 버튼들은 GUI(Graphical User Interface) 형태로 터치 스크린을 통해 제공할 수 있다.
영상 처리부(210), 제어부(220), 디스플레이부(230), 데이터 획득부(240), 입력부(250), 통신부(260) 및 저장부(270) 중 일부 또는 전부는 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있으나 이에 제한되지 않으며, 상술한 구성 중 일부가 하드웨어에 의해 동작할 수도 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 복수의 의료 영상들이 디스플레이부에 표시되는 예를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 디스플레이부(120)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 의료 영상들은 초음파 영상, X-ray 영상, CT 영상, MR 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상(310), 제2 의료 영상(320) 및 제3 의료 영상(330)을 표시할 수 있으며, 제1 의료 영상(310)은 초음파 영상, 제2 의료 영상(320)은 CT 영상, 제3 의료 영상(330)은 MR 영상일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 일 실시예에 따른 의료 영상들은 서로 정합된 영상들일 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상(310) 및 제2 의료 영상(320) 간에 정합이 수행되고, 제1 의료 영상(310) 및 제3 의료 영상(330) 간에 정합이 수행되며, 제2 의료 영상(320) 및 제3 의료 영상(330) 간에 정합이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상에서 제1 관심 객체를 선택하는 사용자 입력(340)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 제1 관심 객체에 포함되는 지점을 선택하는 입력, 제1 관심 객체를 포함하는 소정 영역을 선택하는 입력 등을 수신할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 관심 객체의 경계(315)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 관심 객체에 포함되는 지점이 선택된 경우, 선택된 지점을 제1 관심 객체의 시드 지점(seed point)으로 하여, 영역 확장 방법으로 제1 관심 객체의 경계를 추출할 수 있다. 이외에도, 다양한 방법을 이용하여, 제1 관심 객체를 제1 의료 영상(310)에서 세그멘테이션(segmentation)할 수 있다.
또한, 의료 영상 장치(100)는 제2 의료 영상(320) 및 제3 의료 영상(330)에서도 제1 관심 객체에 대응하는 관심 객체들을 추출할 수 있다.
예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상(310)에서 선택된 지점과 매칭되는 지점을 제2 의료 영상(320)에서 검출하고, 검출된 지점을 시드 지점으로 하여, 영역 확장 방법으로, 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체의 경계(325)를 추출할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상(310)에서 선택된 지점과 매칭되는 지점을 제3 의료 영상(330)에서 검출하고, 검출된 지점을 시드 지점으로 하여, 영역 확장 방법으로 제1 관심 객체에 대응하는 제3 관심 객체의 경계(335)를 추출할 수 있다. 이때, 제1 관심 객체, 제2 관심 객체 및 제3 관심 객체가 동일한 해부학적 개체임에도 불구하고, 모달리티마다 해부학적 개체들이 표현되는 정도가 다르므로, 제1 의료 영상(310), 제2 의료 영상(320) 및 제3 의료 영상(330)들 각각에서 추출된 관심 객체들의 경계는 서로 다를 수 있다.
예를 들어, 초음파 영상은, 다른 모달리티의 의료 영상들에 비하여 인체에 해로운 방사선을 사용하지 않고, 실시간으로 신속 검사를 하기 때문에 치료 경과를 관찰하는데 유리하며, 간, 담낭, 췌장 비장 콩팥 등의 장기나 방광, 자궁, 난소, 전립선 등의 골반강 장기 외에도 갑상선, 유방 음낭, 근골격계 심장 등을 잘 나타낼 수 있다. 또한, CT 영상은, 다른 모달리티의 의료 영상들에 비하여, 뼈, 석회화된 병변, 뇌출혈, 짧은 호흡으로 움직이는 폐나 심장, 연동 운동하는 장기 등을 잘 나타낼 수 있다. 또한, MR 영상은, 다른 모달리티의 의료 영상들에 비하여, 근육, 인대, 뇌 신경계, 종양, 연부 조직 등을 잘 나타낼 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 표시하고, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 각각에, 관심 객체의 경계 추출 결과를 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 3에서 설명한 바와 같이, 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들(제1 의료 영상, 제2 의료 영상 및 제3 의료 영상) 중 어느 하나의 의료 영상에서 관심 객체를 선택하는 입력을 수신하면, 복수의 의료 영상들 각각에서 관심 객체를 분할(segmnetation)하여, 관심 객체의 경계를 추출할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 경계 추출 결과에 따라, 제1 의료 영상에는 제1 관심 객체의 경계(410)를, 제2 의료 영상에는 제2 관심 객체의 경계(420)를, 제3 의료 영상에는 제3 관심 객체의 경계(430)를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 중 어느 하나의 영상에 표시된 관심 객체의 경계를 기준으로, 나머지 의료 영상들에 표시된 관심 객체의 경계를 수정할 수 있다.
예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 중 제1 의료 영상을 선택하는 입력(또는, 제1 의료 영상에 표시된 제1 관심 객체의 경계(410)를 선택하는 입력)을 수신할 수 있다. 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상이 선택되면, 제1 관심객체의 경계(410)에 기초하여, 제2 관심 객체의 경계(420) 및 제3 관심 객체의 경계(430)를 수정할 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 제1 관심 객체의 경계(410)에 대응하도록 제2 관심 객체의 경계(420)를 수정할 수 있다. 또한, 제1 의료 영상 및 제3 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 제1 관심 객체의 경계(410)에 대응하도록 제3 관심 객체의 경계(430)를 수정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 각각에서 추출된 관심 객체의 경계들에 기초하여, 최적화된 관심 객체의 경계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 제1 관심 객체의 경계(410), 제2 관심 객체의 경계(420) 및 제3 관심 객체의 경계(430)들에 기초한 다양한 연산값(예를 들어, 평균값)을 이용하여, 최적화된 경계를 생성할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 최적화된 경계를 표시할 수 있으며, 제1 관심 객체의 경계(410), 제2 관심 객체의 경계(420) 및 제3 관심 객체의 경계(430) 중 적어도 하나를 최적화된 경계로 수정할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 디스플레이부(120)에 표시된 의료 영상들 각각에 대응하는 체크 박스(460)를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 체크 박스에 대응하는 의료 영상에 표시되는 경계가 최적화된 경계로 수정되도록 제어할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 표시하고, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 각각에, 관심 객체의 경계 추출 결과를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상에는 제1 관심 객체의 경계(410), 제2 의료 영상에는 제2 관심 객체의 경계(420), 및 제3 의료 영상에는 제3 관심 객체의 경계(430)를 각각 표시할 수 있다.
이때, 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 각각에 표시된 관심 객체의 경계들 중 어느 하나를 수정하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 제2 의료 영상에 표시된 제2 관심 객체의 경계(420)를 선택하는 입력을 수신하는 경우, 의료 영상 장치(100)는 제2 관심 객체에 대한 후보 경계들을 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 후보 경계들은, 제1 후보 경계(510), 제2 후보 경계(520) 및 제3 후보 경계(530)를 포함할 수 있으며, 제1 후보 경계(510), 제2 후보 경계(520) 및 제3 후보 경계(530)들은 서로 다른 알고리즘을 이용하여, 추출된 경계들일 수 있다. 의료 영상 장치(100)는 후보 경계들 중 어느 하나를 선택하는 입력을 수신할 수 있으며, 제2 의료 영상에 표시된 제2 관심 객체의 경계(420)를 선택된 후보 경계로 수정할 수 있다.
또한, 제2 의료 영상에서 제2 관심 객체의 경계(420)가 수정되면, 수정된 제2 관심 객체의 경계(420)에 기초하여, 제1 관심 객체의 경계(410) 및 제3 관심 객체의 경계(430)도 수정할 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 수정된 제2 관심 객체의 경계(420)에 대응하도록 제1 관심 객체의 경계(410)를 수정할 수 있다. 또한, 제2 의료 영상 및 제3 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 수정된 제2 관심 객체의 경계(420)에 대응하도록 제3 관심 객체의 경계(430)를 수정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 6은 일 실시예에 따른 서로 다른 모달리티의 의료 영상들에서, 관심 객체의 경계 추출 결과를 수정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 서로 다른 모달리티의 의료 영상들을 표시하고, 서로 다른 모달리티의 의료 영상들 각각에, 관심 객체의 경계 추출 결과를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상에는 제1 관심 객체의 경계(410), 제2 의료 영상에는 제2 관심 객체의 경계(420), 및 제3 의료 영상에는 제3 관심 객체의 경계(430)를 각각 표시할 수 있다.
이때, 의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 각각에 표시된 관심 객체의 경계들 중 어느 하나를 수정하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 제2 의료 영상에 표시된 제2 관심 객체의 경계(420)를 선택하는 입력을 수신하는 경우, 의료 영상 장치(100)는 제2 관심 객체의 경계(420)를 수정할 수 있는 윈도우(610)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 윈도우(610)에는, 제2 관심 객체의 경계(620)가 확대되어 표시될 수 있으며, 제2 관심 객체의 경계(620)를 이루는 소정 개수의 점(630)들이 표시될 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 사용자 입력을 수신하여, 복수의 점들 중 적어도 하나의 위치를 변경하고, 변경된 점(635)을 지나도록 경계를 수정하거나, 점을 추가하고, 추가된 점을 지나도록 경계를 수정할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 윈도우(610)에서 수정된 경계를 제2 의료 영상에 표시된 제2 관심 객체의 경계(420)에 적용시켜 표시할 수 있다.
또한, 제2 의료 영상에서 제2 관심 객체의 경계(420)가 수정되면, 제1 의료 영상 및 제3 의료 영상에서 수정된 제2 경계에 기초하여, 제1 관심 객체의 경계(410) 및 제3 관심 객체의 경계(430)도 수정할 수 있다. 예를 들어, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 수정된 제2 관심 객체의 경계(420)에 대응하도록 제1 관심 객체의 경계(410)를 수정할 수 있다. 또한, 제2 의료 영상 및 제3 의료 영상의 정합 결과를 이용하여, 수정된 제2 관심 객체의 경계(420)에 대응하도록 제3 관심 객체의 경계(430)를 수정할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
도 7a 및 도 7b는 일 실시예에 따른 복수의 의료 영상들을 분석하여, 획득한 최종 진단 정보가 표시되는 일 예를 나타내는 도면이다.
의료 영상 장치(100)는 복수의 의료 영상들 각각에 표시된 관심 객체의 경계를 기초로, 복수의 영상들 각각을 분석하여, 관심 객체에 대한 특징 정보를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따른 특징 정보는, 관심 객체에 대한 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계 및 석회화에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 관심 객체에 대한 에코 패턴 및 포스테리어 음향(posterior acoustic) 특징에 관한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 도 7a에 도시된 바와 같이, 제1 의료 영상에 표시된 제1 관심 객체의 경계(410)를 기초로 제1 의료 영상을 분석하여, 제1 관심 객체에 대한 특징 정보(제1 특징 정보)를 추출할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 제2 의료 영상에 표시된 제2 관심 객체의 경계(420)를 기초로 제2 의료 영상을 분석하여, 제2 관심 객체에 대한 특징 정보(제2 특징 정보)를 추출할 수 있으며, 제3 의료 영상에 표시된 제3 관심 객체의 경계(430)를 기초로 제3 의료 영상을 분석하여, 제3 관심 객체에 대한 특징 정보(제3 특징 정보)를 추출할 수 있다.
도 7a에 도시된 바와 같이, 의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보(710), 제2 특징 정보(720) 및 제3 특징 정보(730)를 디스플레이부(120)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보(710), 제2 특징 정보(720) 및 제3 특징 정보(730)에 기초하여, 관심 객체의 최종 진단 정보를 생성할 수 있다. 의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보(710), 제2 특징 정보(720) 및 제3 특징 정보(730)에 기초하여, 관심 객체의 특징들을 결정할 수 있다. 관심 객체가 가지는 특징들 중 일부 특징은 복수의 의료 영상들 중 일부 의료 영상에서만 나타날 수 있다. 예를 들어, 제1 특징 정보(710)에 포함되는 관심 객체의 특징들 중 일부는 제2 특징 정보(720) 또는 제3 특징 정보(730)에는 포함되지 않을 수 있다. 따라서, 의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보(710), 제2 특징 정보(720) 및 제3 특징 정보(730)를 종합적으로 고려하여, 관심 객체의 특징들을 결정할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 결정된 특징들에 기초하여, 관심 객체가 양성인지 악성인지를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 도 7a 및 도 7b에 도시된 바와 같이, 제1 특징 정보, 제2 특징 정보 및 제3 특징 정보에 기초하여, 결정된 관심 객체의 특징 정보 및 관심 객체가 양성인지 악성인지 여부에 대한 정보(예를 들어, “Possibly Benign”)를 포함하는 최종 진단 정보(750)를 표시할 수 있다.
한편, 도 7b를 참조하면, 의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보, 제2 특징 정보 및 제3 특징 정보는 표시하지 않고, 제1 특징 정보, 제2 특징 정보 및 제3 특징 정보에 기초하여, 결정된 관심 객체의 특징 정보 및 관심 객체가 양성인지 악성인지 여부에 대한 정보를 포함하는 최종 진단 정보(750)만 표시할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 동작방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시할 수 있다(S810).
예를 들어, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상은, 초음파 영상, X-ray 영상, CT 영상, MR 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 서로 정합할 수 있다(S820).
예를 들어, 의료 영상 장치()는 대상체에 대응하는 해부학적 개체들을 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상에서 추출하고, 추출된 해부학적 개체들간의 기하학적 관계에 기초하여, 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상의 정합을 수행할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상에서 제1 관심 객체를 추출할 수 있다(S830).
예를 들어, 제1 의료 영상에서 어느 한 지점이 선택되는 경우, 의료 영상 장치(100)는 선택된 지점을 제1 관심 객체의 시드 지점(seed point)으로 하여, 영역 확장(region growing) 방법으로 제1 관심 객체를 추출할 수 있다. 의료 영상 장치(100)는 선택된 지점을 기준으로 기 설정된 영역 내에서, 선택된 지점에 인접한 지점들을 탐색하고, 탐색된 지점의 밝기 값과 기준 밝기 값의 차이가 임계값 이하인 경우, 탐색된 지점을 제1 관심 객체 영역에 포함시킬 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 제2 의료 영상에서 추출할 수 있다(S840).
예를 들어, 의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상에서 선택된 지점과 매칭되는 지점을 제2 의료 영상에서 검출하고, 검출된 지점을 시드 지점(seed point)으로 하여, 영역 확장(region growing) 방법으로 제2 관심 객체를 추출할 수 있다.
다만, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 추출하는 방법은 영역 확장 방법에 한정되지 않으며, 공지된 다양한 방법을 이용하여, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 추출할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 의료 영상을 분석하여, 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 제2 의료 영상을 분석하여, 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출할 수 있다(S850).
예를 들어, 영상 처리부(100)는 제1 의료 영상을 분석하여, 제1 관심 객체에 대한 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계 및 석회화에 관한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리부()는 제2 의료 영상을 분석하여, 제2 관심 객체에 대한 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계 및 석회화에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 영상 처리부(100)는 제1 관심 객체 또는 제2 관심 객체에 대한 에코 패턴 및 포스테리어 음향(posterior acoustic) 특징에 관한 정보를 획득할 수 있다. 다만, 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보가 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 관심 객체 및 제2 관심 객체를 진단하기 위한 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 최종 진단 정보를 생성하고, 생성된 최종 진단 정보를 표시할 수 있다(S860).
의료 영상 장치(100)는 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보를 종합적으로 고려하여, 관심 객체의 특징들을 결정할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100)는 결정된 특징들에 기초하여, 관심 객체가 양성인지 악성인지를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 관심 객체의 특징 정보 및 관심 객체가 양성인지 악성인지 여부에 대한 정보(예를 들어, “Possibly Benign”)를 포함하는 최종 진단 정보를 표시할 수 있다.
한편, 본 발명의 의료 영상 장치 및 그 동작방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (20)

  1. 대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시하는 디스플레이부;
    상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합하고, 상기 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 상기 제2 의료 영상에서 추출하며, 상기 제1 의료 영상을 분석하여, 상기 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 상기 제2 의료 영상을 분석하여, 상기 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출하는 영상 처리부; 및
    상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 최종 진단 정보를 생성하고, 상기 최종 진단 정보를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부;를 포함하고,
    상기 영상 처리부는, 상기 제1 관심 객체의 제1 경계 및 상기 제2 관심 객체의 제2 경계를 추출하고,
    상기 제어부는, 상기 제1 경계 및 상기 제2 경계를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 의료 영상 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 의료 영상 장치는,
    서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 데이터 및 제2 의료 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부를 더 포함하고,
    상기 영상 처리부는,
    상기 제1 의료 영상 데이터에 기초하여, 상기 제1 의료 영상을 생성하고, 상기 제2 의료 영상 데이터에 기초하여, 상기 제2 의료 영상을 생성하는 의료 영상 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 의료 영상 장치는,
    상기 제1 의료 영상에서 상기 제1 관심 객체를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 입력부를 더 포함하는, 의료 영상 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 제1 경계 및 상기 제2 경계에 기초하여, 계산된 제3 경계를 기준으로, 상기 제1 특징 정보 및 상기 제2 특징 정보를 추출하는, 의료 영상 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제3 경계를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 의료 영상 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 의료 영상 장치는,
    상기 제1 경계를 수정하는 사용자 입력을 수신하는 입력부를 더 포함하고,
    상기 영상 처리부는,
    상기 제1 경계를 수정하고, 수정된 상기 제1 경계에 대응되도록 상기 제2 경계를 수정하는 의료 영상 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이부는,
    상기 제1 관심 객체에 대한 적어도 하나의 경계 후보를 포함하는 리스트를 표시하고,
    상기 제어부는,
    상기 리스트 중 선택된 경계 후보에 기초하여, 상기 제1 경계 및 상기 제2 경계를 수정하는 의료 영상 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    제1 특징 정보는, 상기 제1 관심 객체의 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계, 석회화에 관한 정보, 에코 패턴 및 포스테리어 음향(posterior acoustic) 특징 중 적어도 하나를 포함하고,
    제2 특징 정보는, 상기 제2 관심 객체의 형태, 방향, 각도 마진(angular margin), 병변 경계, 석회화에 관한 정보, 에코 패턴 및 포스테리어 음향(posterior acoustic) 특징 중 적어도 하나를 포함하는 의료 영상 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 상기 제1 관심 객체가 양성인지 악성인지 여부를 결정하고,
    상기 최종 진단 정보는,
    상기 제1 관심 객체가 양성인지 악성인지에 대한 정보를 포함하는, 의료 영상 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상은,
    초음파 영상, CT 영상, X-ray 영상, MRI 영상, PET 영상, PET/CT 영상, PET/MR 영상 중 적어도 하나를 포함하는, 의료 영상 장치.
  12. 대상체에 대한 서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 표시하는 단계;
    상기 제1 의료 영상 및 제2 의료 영상을 정합하는 단계;
    상기 제1 의료 영상에서 선택된 제1 관심 객체에 대응하는 제2 관심 객체를 상기 제2 의료 영상에서 추출하는 단계;
    상기 제1 관심 객체의 제1 경계 및 상기 제2 관심 객체의 제2 경계를 추출하는 단계;
    상기 제1 경계 및 상기 제2 경계를 표시하는 단계;
    상기 제1 의료 영상을 분석하여, 상기 제1 관심 객체에 대한 제1 특징 정보를 추출하고, 상기 제2 의료 영상을 분석하여, 상기 제2 관심 객체에 대한 제2 특징 정보를 추출하는 단계;
    상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여 최종 진단 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 최종 진단 정보를 표시하는 단계;를 포함하는 의료 영상 장치의 동작방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 동작방법은,
    서로 다른 모달리티의 제1 의료 영상 데이터 및 제2 의료 영상 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 의료 영상 데이터에 기초하여, 상기 제1 의료 영상을 생성하고, 상기 제2 의료 영상 데이터에 기초하여, 상기 제2 의료 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 장치의 동작방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 동작방법은,
    상기 제1 의료 영상에서 상기 제1 관심 객체를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는, 의료 영상 장치의 동작방법.
  15. 삭제
  16. 제12항에 있어서,
    상기 동작방법은,
    상기 제1 경계 및 상기 제2 경계에 기초하여, 제3 경계를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보를 추출하는 단계는,
    상기 제3 경계를 기준으로, 상기 제1 특징 정보 및 상기 제2 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는 의료 영상 장치의 동작방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 동작방법은,
    상기 제1 경계를 수정하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 제1 경계를 수정하고, 수정된 상기 제1 경계에 대응되도록 상기 제2 경계를 수정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 장치의 동작방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 동작방법은,
    상기 제1 관심 객체에 대한 적어도 하나의 경계 후보를 포함하는 리스트를 표시하는 단계; 및
    상기 리스트 중 선택된 경계 후보에 기초하여, 상기 제1 경계 및 상기 제2 경계를 수정하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 장치의 동작방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 최종 진단 정보를 생성하는 단계는,
    상기 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 상기 제1 관심 객체가 양성인지 악성인지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 최종 진단 정보는,
    상기 제1 관심 객체가 양성인지 악성인지에 대한 정보를 포함하는, 의료 영상 장치의 동작방법.
  20. 제12항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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