KR20050072500A

KR20050072500A - Ｍｒｉ에서 등방성 영상을 얻기 위한 다중 영상면의 통합및 등방성 또는 거의 등방성 영상을 사용한 정량적 영상분석

Info

Publication number: KR20050072500A
Application number: KR1020057010218A
Authority: KR
Inventors: 콘스탄티노스 초우가라키스; 다니엘 슈타이네스; 비안 팀사리
Original assignee: 콘포미스 인코퍼레이티드
Priority date: 2002-12-04
Filing date: 2003-12-04
Publication date: 2005-07-11
Also published as: WO2004051301A3; EP1567985A2; US20040204644A1; US20140115872A1; JP2006508746A; US8638998B2; US20120201440A1; US7634119B2; US9687945B2; WO2004051301A2; US20100054572A1; CN1729484A; CA2506849A1; US8094900B2; AU2003298919A1; EP1567985B1

Abstract

본 발명은 2차원 영상으로부터 등방성 또는 거의 등방성의 3차원 영상을 생성하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 상기 방법은 제 1 평면에서 몸체의 제 1 영상을 획득하고 상기 제 1 영상으로 제 1 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 제 2 평면에서 몸체의 제 2 영상을 획득하고 상기 제 2 영상으로 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 등방성 또는 거의 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함한다.

Description

ＭＲＩ에서 등방성 영상을 얻기 위한 다중 영상면의 통합 및 등방성 또는 거의 등방성 영상을 사용한 정량적 영상 분석{FUSION OF MULTIPLE IMAGING PLANES FOR ISOTROPIC IMAGING IN MRI AND QUANTITATIVE IMAGE ANALYSIS USING ISOTROPIC OR NEAR-ISOTROPIC IMAGING}

본 발명은 일반적으로 의학 영상, 더 상세하게는 자기공명영상(MRI)과 같이 1차원 이상의 분석을 용이하게 하는 의학 영상에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 MRI와 같은 의학 영상에서 정량적 영상 분석을 개선하기 위하여 사용되는 등방성 영상 기술(isotropic imaging technique)에 관한 것이다.

자기공명영상(MRI)은 임상의 및 진단의에게 환자 몸 내부 관심 부분의 해부학상 구조 및 상태에 관한 정보를 제공하는 비침습적 영상 기술이다. 예컨대, 1997년 9월 30일 등록된 "Lang" 외의 미국 특허 No.5,671,741, "Magnetic Resonance Imaging Technique for Tissue Characterization", 2002년 4월 17일 등록된 "Hargreaves" 외의 미국 특허 No.6,219,571 B1, "Magnetic Resonance Imaging Using Driven Equilibrium Fourier Transform", 2002년 11월 12일 등록된 "Hoogeveen" 외의 미국 특허 No.6,479,996, "Magnetic Resonance Imaging of Several Volumes", 2002년 7월 4일 공개된 "Alexander" 외의 미국 특허 출원 No.2002/0087274 A1, "Assessing the Condition of a Joint and Preventing Damage"을 참조할 것이다. 일반적으로, MRI에서는, 거의 균일한 일시적으로 일정한 주자기장(B₀)이, 영상화되거나 진찰받는 환자가 위치하는 검사 영역에 적용된다. 고주파(RF) 자기장(B₁) 여기(excitation) 및 조작을 통하여, 환자 내의 선택된 자기 쌍극자(그렇지 않은 경우는 주자기장에 일렬로 배열됨)는 자기공명에 여기되어 기울어진다. 이러한 공명은 환자의 선택된 영역으로부터 검출가능한 자기 공명 에코를 유도하도록 조작된다. 영상에서, 이러한 에코는 주자기장에 형성된 자기기울기(gradients)를 통하여 공간적으로 기록된다. MRI 스캐너에서 전달되는 원 데이터(raw data)는 일반적으로 케이-스페이스(k-space)로 알려진 매트릭스에 수집된다. 역 푸리에(inverse Fourier), 2차원 푸리에, 3차원 푸리에 또는 다른 알려진 변형을 사용하여, 환자의 영상표현은 k-space 데이터로부터 재구성된다.

종래 MRI 스캔은 3차원 특징을 가진 복셀(voxels)로 구성되는 데이터 용적(data volume)을 생성한다. 상기 복셀의 치수는 사용자의 설정 뿐만 아니라 MRI 기계의 물리적 특징에 의해서도 결정된다. 따라서, 각 복셀의 영상 해상도는 적어도 1차원으로 제한될 것이고, 적어도 1차원에서의 해상도의 손실은 3차원 영상 문제를 야기할 수 있다.

깊이(depth) 또는 3차원("3D") 정보가 진단과 치료법의 형성을 위해 사용되는 많은 예가 있다. 예를 들어, 혈관 영상에서, 단면들은 단순히 혈관의 얇은 슬라이드들을 보여주고, 협착증이나 다른 이상들을 진단하는 것을 어렵게 한다. 마찬가지로, 바늘 트래킹, 도관 트래킹 등과 같은 간섭 영상은 3D 정보를 필요로 한다. 또한, 깊이(depth) 정보는 소위 상호 영상 기술(interactive imaging technique)에 유용하다. 상호 영상 기술에서 영상은 실시간 또는 거의 실시간으로 보여지고, 이에 대응하여 작동자는 관찰 각도, 대조 변수, 관찰 영역, 위치, 플립 각도(flip angle), 반복 시간 및 해상도와 같은 스캐닝 변수를 조절할 수 있다.

3차원 영상은 일반적으로 용적 영상을 생성하기 위하여 조합되는 다중 2차원 영상들 또는 슬라이스 영상들을 획득하거나 또는 선택적으로 3차원 영상 기술을 사용하여 형성된다. 용적 영상의 효율을 개선하기 위한 많은 노력은 획득 속도를 빠르게 하는데 집중되었다. 예를 들어, 많은 2차원 고속 스캔 과정이 3차원 영상을 위해 조정되었다. 또한, 예를 들어 개선된 재건 알고리즘을 사용하여 재건 속도와 효율을 개선하고자 하는 노력이 있어왔다. 그럼에도 불구하고, 3차원 영상은 여전히 비교적 느리다.

그러나, 현 MRI 획득 기술은 모든 평면에서 고해상도를 제공하지 않으며, 등방성 또는 거의 등방성의 영상을 사용하는 정량적 영상 분석을 제공하지 않는다. 따라서, 본 발명은 새롭고 개선된 자기공명영상 기술을 제공하고자 한다.

또한, 부분 용적 효과의 감소라는 문제도 현재의 3D MRI 스캐닝 방법에 의해서는 해결되지 못하고 있다. 부분 용적 효과는 복셀이 두 스캔된 물체 사이의 경계내에 떨어질 때 야기된다. 예를 들어, 환자의 무릎이 시상면으로 스캔되는 경우, 복셀은 그 일부가 대퇴골 내로 떨어지고 일부는 대퇴골 밖의 공간으로 떨어지도록 조정될 수 있다. MR 영상은 전 복셀에 대한 전반적 회색값(gray value)을 균등분재할 것이다. 스캐닝 해상도가 낮을수록 부분 용적 효과는 커진다. 3D 스캔에서, 스캔의 적어도 일면에 낮은 해상도가 있는 경우 부분 용적 효과의 충격은 상당히 증가된다. 따라서, 부분 용적 효과의 충격이 감소된 3D MRI 스캔을 형성하는 방법이 필요하다.

또한, 종래 3D MRI 스캔 과정의 다른 단점은 스캔된 물체의 경계가 스캔 해상도와 스캔 방향 때문에 상실될 수 있다는 것이다. 이는 스캔되는 물체의 경계가 스캔의 슬라이드 두께 사이에 있거나 물체의 경계가 영상면에 평행할 때 일어난다. 따라서, 경계 상실의 가능성을 감소시킬 수 있는 개선된 방법이 요구된다.

도 1은 데이터 용적 S1 및 S2를 도시한 두 MRI 스캔으로서; 각 스캔은 최초 스캔에 평행한 평면에서 취한 다수의 영상 슬라이드를 도시한다.

도 2는 증가된 z축 길이를 도시하는 영상 스캔에 의하여 생성된 세 복셀의 한 세트를 도시한다.

도 3은 z축 구성요소를 도시하는 영상 스캔에 의하여 생성된 세 복셀의 첫 번째 세트를 도시한다.

도 4는 z축 구성요소를 도시하는 영상 스캔에 의하여 생성된 세 복셀의 두 번째 세트를 도시한다.

도 5는 본 발명에 따른 방법에 의해 생성된 아홉개 복셀의 합성 세트를 도시한다.

도 6은 두 영상 스캔에서 추출된 조합된 경계 영상 데이터를 도시한다.

도 7은 적어도 두 개의 영상 스캔으로부터 생성된 3차원 임플란트 형상을 도시한다.

도 8A-C는 본 발명의 방법을 도시하는 흐름도이다.

본 발명은 현재의 3D 영상 획득 기술에서 슬라이스의 평면(x-y 면) 해상도가 슬라이스 두께(z-면에서)보다 통상 적어도 3배 더 높은 문제를 해결한다. 슬라이스 사이의 낮은 해상도(일반적으로 z 방향에서)는 3D 영상 분석과 시각화에 대한 제한을 가져온다. 3차원 물체의 구조는 모든 3개의 차원들에서 같은 정확도로 기술될 수 없다. 부분 용량 효과(partial volume effects)는 x-y 면보다 z 차원으로 측정과 해석에 더 크게 영향을 미친다. 따라서, 다차원의 해상도 및 정확도의 개선은 용적 데이터를 통한 절단 방향에 따라 달라진다.

또한, 본 발명은 MR 영상과 같은 조직 분할(tissue segmentation) 및/또는 영상의 정량적 분석의 정확도를 개선하는 문제를 해결한다. 예를 들어, 등방성 또는 거의 등방성의 3차원 MR 영상을 얻은 후에(예를 들어, 여기에 기술되고 관련 분야에서 알려진 펄스 시퀀스 획득 기술을 사용하여), 특정 조직이 높은 정확도로 영상으로부터 추출될 수 있고 또한 정량화된다. 현재 사용할 수 있는 주요한 영상 검사 기술은 정량적이지 않고 또한 부정확한 경우가 많다.

따라서, 일면에 따르면, MR 영상과 같은 영상의 해상도를 개선하는 방법이 제공된다. 어떤 실시형태에서, 본 방법은 예를 들어 몸체의 적어도 두 개의 MR 스캔(예를 들어, 서로 수직인 면에서의 스캔들)을 얻는 단계와 상기 스캔을 결합하는 단계를 포함하며, 따라서 해상도를 증가시킨다. 여기에 기술되는 어떤 방법에서, 스캔은 어떤 평면에서, 예를 들어 시상(sagittal), 관상(coronal) 및/또는 축방향 영상 평면에서 실행될 수 있다. 바람직하게는, 두 번째 또는 이어지는 스캔은 첫 번째 스캔의 전체 관찰 영역를 커버하는 충분한 수의 슬라이스를 포함한다. 또한, 여기에 기술되는 어떤 방법에서, 둘 이상의 스캔으로부터 얻어지는 데이터는 등방성(또는 거의 등방성)이고 S1 및 S2의 평면 해상도에 대응하는 해상도를 가지는 새로운 데이터 용적을 형성하기 위하여 합성된다. 이러한 합성 단계는 예를 들어 새로운(통합된) 데이터 용적의 각 복셀(V)에 대한 회색값(gray value)를 결정하는 단계를 포함한다. 어떤 실시형태에서, 회색값는 다음 과정에 의해 얻어진다: (a) V의 3D 공간에서의 위치를 결정하는 단계; (b) 이 위치에서 혼합에 앞서 스캔의 회색값을(예를 들어, 최초 스캔으로부터) 획득하는 단계; (c) S1 및 S2로부터의 회색값을 단일 회색값(G)에 삽입하는(조합하는) 단계; 및 (d) G를 V에 할당하는 단계.

여기에 기술되는 어떤 방법에서, 관절, 뼈 및/또는 기관(예: 뇌, 간, 신장, 심장, 혈관, GI tract 등)을 포함하는 어떤 살아있는 조직도 영상화 될 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니다.

본 발명에 따르면, 제 1 평면에서 몸체의 제 1 MRI 스캔을 실행하고, 상기 제 1 MRI 스캔에서 제 1 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 제 2 평면에서 몸체의 제 2 MRI 스캔을 실행하고, 상기 제 2 MRI 스캔에서 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 MRI 스캐닝 방법이 제공된다.

본 발명의 다른 실시 형태에 따르면, 제 1 평면에서의 제 1 MRI 스캔으로부터 제 1 영상 데이터 용적을 획득하는 단계; 제 2 평면에서의 제 2 MRI 스캔으로부터 제 2 영상 데이터 용적을 획득하는 단계; 상기 각각의 제 1 및 제 2 영상으로부터 경계 영상 데이터를 추출하는 단계; 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 추출된 경계 영상을 조합하는 단계;를 포함하는 등방성 또는 거의 등방성 영상 데이터를 생성하는 방법이 제공된다.

본 발명에 따르면, 서로 다른 두 평면에서 실행된 적어도 두 개의 MRI 스캔으로부터 적어도 두 개의 데이터 용적을 획득하는 단계; 합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 데이터 용적을 조합하는 단계; 상기 합성 데이터 용적에 상응하는 치료요법을 선택하는 단계; 및 임플란트의 형상을 얻는 단계;를 포함하는 3차원 데이터 용적을 생성하는 방법이 제공된다.

이 시스템은 영상 분석 방법을 포함한다. 이러한 영상 분석은 제 1 면에서 몸체의 제 1 영상을 획득하고 상기 제 1 영상으로 제 1 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 제 2 면에서 몸체의 제 2 영상을 획득하고 상기 제 2 영상으로 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계에 의하여 실행된다. 또한, 제 1 및 제 2 회색값이 하나 이상의 3차원 위치에서 상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적으로부터 얻어질 수 있다. 상기 데이터는 합성 회색값을 제공하기 위하여 삽입될 수 있고, 상기 합성 회색값은 합성 데이터 용적의 3차원 위치에서 복셀에 할당된다. 관련 분야의 숙련된 자들은 이해할 수 있는 바와 같이, 영상들 사이의 각도는 약 0° 내지 180°, 또는 0° 내지 90° 범위일 수 있다. 일단 이러한 값들이 얻어지면, 치료요법 또는 처치가 데이터 용적을 고려하여 선택될 수 있다. 관련 분야의 숙련된 자는 이전의 평면과는 다른 평면에서 얻어지는 적어도 하나의 몸체의 추가 영상들이 추가 영상 용적을 생성하는데 사용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 상기 영상 용적으로부터 데이터 용적이 생성되고, 이는 합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적과 조합될 수 있다. 물론, 필요하다면 합성 영상 데이터 용적으로부터 경계 영상 데이터 용적을 추출하는 단계 또한 실행될 수 있다.

영상으로부터 등방성 또는 거의 등방성의 영상 데이터를 생성하는 방법도 기술된다. 이 방법은 일반적으로 제 1 평면에서의 제 1 영상으로부터 제 1 영상 데이터 용적을 얻는 단계; 제 2 평면에서의 제 2 영상으로부터 제 2 영상 데이터 용적을 얻는 단계; 상기 제 1 및 제 2 영상 각각으로부터 경계 영상 데이터를 추출하는 단계; 및 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 추출된 경계 영상을 조합하는 단계;를 포함한다. 물론, 이는 제 1 및 제 2 평면과는 다른 평면의 적어도 하나의 추가 영상으로부터 적어도 하나의 추가 영상 데이터 용적을 획득하는 단계; 상기 추가 영상 데이터 용적으로부터 추가 경계 영상을 추출하는 단계; 및 상기 추가 경계 데이터 영상을 상기 합성 영상 데이터 용적과 조합하는 단계;를 또한 포함할 수 있다. 이 합성 데이터는 등방성 또는 거의 등방성일 수 있다. 상기 제 1 평면은 제 2 평면에 대하여 각을 가질 수 있다; 이 각도는 약 0° 내지 180° 또는 0° 내지 90°일 수 있다.

3차원 데이터 용적을 발생시키는 방법이 포함된다. 일반적으로, 이 방법은 적어도 두 개의 다른 평면에서 실행되는 적어도 두 개의 영상들로부터 적어도 두 개의 데이터 용적을 획득하는 단계; 합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 데이터 용적들을 조합하는 단계; 상기 합성 데이터 용적을 사용하여 치료요법을 선택하는 단계; 임플란트를 선택하는 단계; 및 임플란트 형상을 얻는 단계;를 포함한다. 상기 조합 단계는 각 데이터 용적에서 각 데이터 포인트에 대한 회색값을 획득하는 단계; 상기 회색값들로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및 상기 합성 값을 합성 데이터 용적의 각 데이터 포인트에 할당하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 데이터를 조합하기에 앞서, 어느 면에 대응하는 데이터는 각 면에서 스캔될 수 있고 추출될 수 있다.

3차원 데이터를 생성하는 다른 방법이 또한 개시된다. 이 방법은 제 1 평면에서 제 1 영상을 획득하고 디폴트 값의 해상도를 가지는 제 1 데이터 용적을 생성하는 단계; 제 2 평면에서 제 2 영상을 획득하고 디폴트 값의 해상도를 가지는 제 2 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 합성 해상도를 가지는 합성 데이터 용적을 생성하기 위하여 제 1 및 제 2 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함한다. 상기 합성 해상도는 디폴트 해상도보다 크다.

적어도 제 1 및 제 2 평면에서 몸체의 적어도 하나의 영상을 획득하고, 상기 제 1 평면은 제 1 영상 데이터 용적을 생성하며 제 2 평면은 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 영상 분석 방법이 개시된다.

적어도 제 1 및 제 2 평면에서 몸체의 적어도 하나의 영상을 획득하고, 상기 제 1 평면은 제 1 영상 데이터 용적을 생성하며 제 2 평면은 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 거의 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법이 개시된다.

본 발명에 따르면 3차원 MRI 스캔 데이터를 생성하는 방법이 제공된다. 이 방법은 제 1 평면에서 제 1 MRI 스캔을 실행하고 디폴트(default) 값의 해상도를 가지는 제 1 데이터 용적을 생성하는 단계; 제 2 평면에서 제 2 MRI 스캔을 샐행하고 디폴트 값의 해상도를 가지는 제 2 데이터 용적을 생성하는 단계; 및 합성 해상도를 가지는 합성 데이터 용적을 생성하기 위하여 제 1 및 제 2 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함한다.

이하의 설명은 관련 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명을 구성하고 이용할 수 있도록 제시된다. 관련 분야의 통상의 지식을 가진 자는 기술된 실시예의 다양한 변형이 가능할 것이며, 여기서 정의되는 일반적인 원리들은 첨부된 청구항에 의해 한정되는 본 발명의 개념과 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예와 응용예에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 도시된 실시예에 한정되지 아니하며, 여기에 개시된 원리와 특성에 부합하는 최광 범위에 해당한다. 개시된 발명을 완전히 이해하기 위한 범위 내에서, 본 명세서에서 인용되는 모든 등록 특허, 특허 공개 및 특허 출원의 명세서와 도면은 여기서 참조로서 통합된다.

관련 분야의 통상의 지식을 가진 자는 이해할 수 있는 바와 같이, 여기에 기술된 방법은 사건의 기술된 순서 뿐만 아니라 기술된 사건의 논리적으로 가능한 어떤 순서로도 실행될 수 있다. 또한, 어떤 범위의 값이 제공되는 경우, 그 범위의 상한과 하한 사이의 값 및 그 언급된 범위의 다른 언급된 또는 그 사이의 값들은 본 발명 내에 포함된다. 또한, 기술된 발명 변형예의 어떤 선택적 특성은 여기서 기술되는 하나 이상의 특성들과 독립적으로 또는 조합되어 설명되거나 청구될 수 있다.

본 발명은 조직 분할을 개선하고/하거나 영상 분석을 정량화하기 위해 사용될 수 있는 영상 분석 방법이다. 특히, 본 발명은 3차원 방향으로 고해상도를 얻기 위하여 둘 이상의 영상을 조합한다. 본 발명에 따른 방법의 원리와 작용은 하기의 설명을 참조하여 보다 잘 이해될 수 있을 것이다.

1.0 개 관

본 발명에 따르면, 몸체에서 얻은 영상의 해상도 및/또는 조직 분할을 개선하는 방법이 기술된다. 이 방법은 일반적으로 서로 다른 평면에서 적어도 두 개의 영상을 획득하고 모든 방향에서 동일한(예: 높은) 정도의 해상도를 얻기 위해 이러한 영상들을 조합하는 것을 포함한다. 이러한 영상들은 예컨대 MRI를 사용하여 얻을 수 있다. 그러나, 다른 영상 장치도 사용할 수 있으므로, 관련 분야의 통상의 지식을 가진 자는 이러한 기술들이 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 영상 장치에도 제공될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

여기서 기술되는 방법은 조직 분할을 개선하는 등방성 또는 거의 등방성 해상도를 제공한다. 최근에 사용되는 상당히 주관적인 시각적 검사와 달리, 여기에 기술되는 방법과 조성은 정량적이며, 따라서 진단과 치료법의 구상의 정확도를 증가시킨다.

1.1 자기 공명 영상(MRI)

일반적으로 MRI를 기술할 때, 살아있는 조직 내의 모든 양성자는 무순자기화(no net magnetization) 또는 방향에 임의로 상승을 주는 고유의 자기 모멘트와 스핀을 가진다. 피사체가 MR 스캐너의 자기장 내에 배치될 때, 상기 양성자는 스핀을 계속하나 각각의 높거나 낮은 에너지 상태에 따라 자기장(B_o)의 방향에 평행하거나 역평행으로 배열된다. MR 조사 과정에서, 고주파(RF) 펄스(B₁)는 B_o에 수직 방향인 전송 코일로부터 샘플에 적용되고 양성자는 순간적으로 배열로부터 기울어진다; 정적 B_o장의 축 둘레에 유도된 순수 역자기화의 세차운동은 MR 신호로 검출되는 수용체 코일의 단부를 가로지르는 전압을 생성한다. 기본적 MRI 이론 및 기술에 대한 일반적 내용은 "Mark A. Brown"과 "Richard C, Semelka"의 "MRI Basic Principles and Applications", 제2판, Wiley-Liss사(1999) 또는 "Hargreaves" 외의 미국 특허 No.6,219,571을 참조하 것이다.

1.1 고해상도 3D MRI 펄스 시퀀스(HIGH RESOLUTION 3D MRI PULSE SEQUENCES)

MRI는 영상화되는 영역의 서로 다른 부분의 좀 더 나은 대조를 위해 펄스 시퀀스(pulse sequence)를 사용한다. 서로 다른 펄스 시퀀스는 서로 다른 해부 영역을 시각화하는데 더 적절하다. 하나 이상의 펄스 시퀀스가 동시에 사용될 수 있다. 사로 다른 유형의 펄스 시퀀스에 대한 간단한 설명은 2002년 3월 21일 공개된 "Alexander" 외의 국제 특허 공개 WO 02/22014에 제공된다.

연골과 같은 조직을 영상화 하기 위해 통상의 MRI 펄스 시퀀스가 사용될 수 있으며, 이는 종래의 T1 및 T2-강조 스핀에코영상, 경사회복에코(GRE) 영상, 자화전달대조(MTC) 영상, 고속스핀에코(FSE) 영상, 대조도증강영상, 급속획득이완증강(RARE) 영상, 항정상태의 경사에코획득(GRASS) 영상 및 추진평형푸리에변형(DEFT) 영상을 포함한다. 이러한 영상 기술은 예컨대 영상 기술 분야에서 고급 학위를 가진 관련 분야의 숙련된 자들에게는 잘 알려져 있기 때문에, 이하에서는 이들을 개괄적으로만 기술된다.

1.2 T1 및 T2 이완의 측정(MEASUREMENT OF T1 AND T2 RELAXATION)

임의의 열적 운동을 결과로서, 샘플 내의 양성자 스핀은 서로 일관성을 잃는다. 이러한 일관성의 상실은 신호 감쇄를 초래한다. MR 신호가 0으로 되돌아 가는데 걸리는 시간은 많은 요인에 의존하며, 그 중 하나는 에너지를 얻은 스핀이 그 인접한 환경에 대하여 초과 에너지를 상실하는 속도이다. 스핀-래티스(spin-lattice), 또는 T1 이완이라고 불리는 이런 현상은 주로 B_o에 평행한 자기화에 영향을 미치고 스핀 시스템에서 에너지 순손실을 유도한다.

관찰되는 다른 현상은 인접한 양성자의 스핀이 주파수의 작은 차이로 인해 다른 것과의 배열에서 이탈하는 경향이 있다는 것이다. 이는 스핀-스핀(spin-spin) 또는 T2 이완으로 언급되는 위상 결집(phase coherence)의 손실을 유발한다. T2 이완은 자기화의 횡단 요소에 영향을 미치지만 순에너지 손실을 유발하지는 않는다.

종래 T1 및 T2-강조 MRI는 관절 연골과 같은 살아있는 조직을 묘사하고 결손 및 상당한 형태 변화를 확실히 보여줄 수 있다. 관련 분야의 숙련자는 영상화될 구조에 따라 T1 또는 T2-강조 MRI를 쉽게 선택할 수 있다. 예를 들어, T1-강조 영상은 유리질 연골과 같은 어떤 조직의 세부적인 내부 물질을 상세히 보여주는데 반해 T2-강조 영상은 관절 유출을 잘 묘사하며, 따라서 연골 표면의 이상(abnormality)을 잘 보여준다.

1.3 경사회복에코(GRADIENT RECALLED ECHO)(GRE) 영상

경사회복에코(GRE) 영상은 3D 성능과 상대적으로 짧은 스캔 시간에 고해상도 영상을 제공하는 능력을 가진다. 지방억제 3차원 경사에코(fat suppressed 3D spoiled gradient echo)(FS-3D-SPGR) 영상은 일반적으로 무릎에서 발생하는 것과 같은 유리질 연골의 결손 검출에 대한 표준 MR 영상보다 더 나은 민감도를 보인다.

1.4 자화전달대조(MAGNETIZATION TRANSFER CONTRAST)(MTC) 영상

자화전달대조 영상은 관절 연골을 인접한 관절 유체 및 감염된 활막으로부터 분리하는데 사용될 수 있다.

1.5 고속스핀에코(FAST-SPIN ECHO)(FSE) 영상

고속스핀에코(FSE) 영상은 다른 유용한 펄스 시퀀스 MRI 기술이다. 부수적인 자화전달대조는 고속스핀에코영상의 신호 특징에 공헌하고 조직 사이의 대조도를 향상 시킬 수 있다. 고속스핀에코 영상의 민감도 및 특이성은 관절경 관련 연구에서 87% 및 94%로 보고되었다.

1.6 에코평면영상(ECHO PLANAR IMAGING)(EPI)

에코평면영상(EPI)은 일련의 에코가 단일 무선 주파수(RF) 펄스를 따라 급속 유도되는 영상 기술이다. 더 상세하게는, RF 펄스 및 슬라이스 선택 경사는 선택된 슬라이스에서 여자 공명(excite resonance)에 적용되고, 위상 부호화 경사는 위상 부호화 공명에 적용된다. 선택적인 극성의 일련의 주파수 부호 또는 판독경사는 연속적인 형태로 적용된다. 각 판독 경사 중, 자기 공명 신호 또는 에코는 판독된다. 각 판독 경사 사이에, 위상 부호 경사 축을 따른 짧은 펄스 또는 블립(blip)은 선택된 슬라이스의 라인에 의한 공명의 위상 부호화 증가에 적용된다. 각 에코의 1차원 역 푸리에 변형은 판독 축을 따라 스핀 분배의 투영을 제공한다. 위상 부호화된 에코를 따른 2차 역 푸리에 변형은 공간 부호화의 두번째 차원을 제공한다. 일반적으로, 위상 부호화 경사 블립은 완전한 관찰 영역에 대한 데이터가 각 RF 펄스를 따라 얻어지도록 적절한 크기로 선택된다. 전체 샘플링 시간은 각 판독 경사의 샘플링된 포인트의 수와 위상 부호화 경사 단계의 수에 의해 결정된다.

에코 용적 영상은 에코 평면 영상 기술을 다면으로 확장한다. 상기된 에코 평면 영상 시퀀스을 수행한 후에, 2차 위상 부호화 축을 따라 펄스 또는 블립이 적용된다. 일반적으로, 2차 위상 부호화 블립은 1차 위상 부호 및 판독 축에 수직인 축을 따라 위상 부호화를 단계화한다. 그 후, 위상 부호화 경사 블립은 1차 위상 부호화 방향으로 각 판독 경사 사이에서 라인을 따라 적용된다. 첫 번째 케이-스페이스(k-space) 면에서 위상 부호화 블립은 위상 부호화를 관찰 영역의 말단으로 옮기기 때문에, 두 번째 위상 부호화 방향에서 두 번째 케이-스페이스에서 위상 부호화 블립은 일반적으로 위상 부호화에서 반대 극성이다. 이런 식으로, 다중 평면들이 배열되지만, z-방향의 단계들에서 상쇄된다. 상기 에코 평면 영상 및 에코 용량 영상 기술의 하나의 단점은 케이-스페이스를 통한 궤도가 다른 위상 부호화 라인 또는 관점에서 역전된다는 것이다. 이는 고스팅(ghosting)을 초래할 수 있는 위상 불연속을 유발한다.

나선에코평면(spiral echo planar) 영상 기술이 또한 알려져 있으며, 여기서 적용된 x- 및 y-경사 펄스, 즉 종래 판독 및 위상 부호화 축을 따르는 펄스는 사인곡선으로 변하고 선형적으로 증가한다. 이런 방식으로, 데이터 샘플링은 나선형 케이-스페이스 궤도를 따라 관찰 영역을 덮으면서, 관찰 영역의 필드 중심 및 나선형 외부에서 시작된다. 그러나, 나선에코평면 영상의 단점 중 하나는 그것이 단일 슬라이스 기술이라는 것이다. 다중 슬라이스를 얻기 위하여, 나선에코평면 영상 기술은 여러번 반복된다. RF 여기 펄스 및 슬라이스 선택 경사와 이어지는 사인 곡선으로 변하고 선형으로 증가하는 x 및 y 경사가, 대상 용량의 커버리지를 달성하기 위하여 각 슬라이스에 적용된다.

1.7 대조도 증강 영상(CONTRAST ENHANCED IMAGING)

영상에서 가돌리늄의 사용은 여러가지 다른 형태로 적용되었다. 예를 들어, 가돌리늄을 포함하는 희석액이 직접적으로 조직(예:관절)에 주입되는 직접 자기공명(MR) 관절조영술(arthrography)은 연골과 관절조영 유체 사이의 대조도를 개선한다. 덜 침습적인 정맥 주입에 의한 간접적 자기공명(MR) 관절조영술에도 적용될 수 있다. 가돌리늄 향상 영상은 글리코사미노글리칸(Glycosaminoglycan) 함량을 모니터 할 수 있는 가능성을 가지며, 이는 연골과 같은 다친 연조직의 길이방향 평가를 암시할 수 있다.

1.8 추진 평형 푸리에 변형(DRIVEN EQUILIBRIUM FOURIER TRANSFORMATION)

발전된 다른 3D 영상화 방법은 추진 평형 푸리에 변형(DEFT) 펄스 시퀀스(1997년 9월 30일에 등록된 "Lang 외"의 미국 특허 No.5,671,741)에 기초하며, 특히 연조직(예: 연골)의 영상을 위해 사용될 수 있다. DEFT는 대상 구조를 묘사하는 T2/T1 강조와 스핀 밀도 사이의 효율적인 교환을 제공한다. 어떤 조직/구조에서 대조잡음비(contrast-to-noise ratio)는 훼손경사에코(SPGR)보다는 DEFT가 더 클 수 있다. DEFT는 SPGR에 대한 또 다른 접근법이다. DEFT 대조는 관절 연골 영상에 아주 잘맞다. 활액 유체는 신호 강도가 높고, 관절 연골 중간체도 신호 강도가 높다. 뼈는 검고, 지질은 지방 포화 펄스를 사용하여 억제된다.

1.9 MR 영상의 대표적 예(A REPRESENTATIVE EXAMPLE OF MR IMAGING)

MR 영상은 1.5T 필드 강도(예를 들어 GE SR-120 고속 경사를 구비한[184 μsec 상승시간에 2.2 Gauss/cm], GE Signa)에서 작동하는 전신 자석을 사용하여 실행될 수 있다. MR 영상에 앞서, 물이 첨가(약 1.0 초의 T1 이완 시간)된 Gd-DTPA(Magnevist.RTM., Berlex Lnc., Wayne,N.J.)로 채워진 외부표지가 피부에 적용될 수 있다. 외부 표지는 모든 영상 연구의 관찰 영역에 포함될 수 있다. 환자는 반듯이 누운 자세로 스캐너에 위치될 수 있고 적당한 영역이 영상화된다. 축 탐색 시퀀스 후에, 관상 및 시상 T1-강조 영상은 동체 코일(spin-echo, TR=500 msec, TE=15 msec, 1 여기(NEX), matrix 256 x 128 요소, 영상영역(FOV) 48cm, 슬라이스 두께 7mm, 내부 슬라이스 공간 1mm)을 사용하여 획득될 수 있다. 그 후, 상기 스캐너 테이블은 시퀀스 변수를 사용하여 관상 및 시상 영상을 얻기 위하여 이동될 수 있다. 이러한 T1-강조 스캔은 조직의 형상을 한정하기 위하여 후에 사용될 수 있는 축을 식별하기 위하여 사용될 수 있다. 고속 탐색 스캔은 경사 에코 시퀀스(GRASS, 2D 푸리에 변형(2DFT), TR=50 msec, TE=10 msec, 플립각(flip angle) 40°, 1 여기(NEX), matrix 256 x 128 요소, 영상영역(FOV) 24cm, 슬라이스 두께 7mm, 내부 슬라이스 공간 3mm)를 사용하여 축면에서 획득될 수 있다. 이러한 탐색 스캔은 신체에 중심을 잡은 모든 수반되는 고해상도 영상 시퀀스를 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 또한, 스캐너 소프트웨어가 제공되는 시퀀스 처방 모드에 기초한 그래픽 영상을 사용하여, 탐색 스캔은 모든 외부 표지들이 고해상도 MR 시퀀스의 관찰 영역에 포함되도록 보조할 수 있다.

우수한 영상을 얻기 위해 고려할 몇 가지 이슈가 있다. 한가지 이슈는 데이터 세트의 묘사와 분할을 용이하게 하기 위하여 영상화된 영역에서 다른 조직들 사이의 우수한 대조이다. 또한, 외부 표지가 있다면 이는 시각화되어야 한다. 이러한 이슈를 해결하는 한 가지 방법은 다음의 변수(SPGR, 지방 포화된 3DFT, TR=60 msec, TE=5msec, 플립각 40°, 1 여기(NEX), matrix 256 x 160 요소, 직각의 영상영역 16x12cm, 슬라이스 두께 1.3mm, 128 슬라이스, 약 15min 획득 시간)로 시상면에서 3차원 훼손경사에코 시퀀스를 사용하는 것이다. 이러한 변수를 사용하여, 신체 영역을 가로지르는 완전한 적용범위와, 우수한 공간 해상도 및 대조잡음비를 달성하는 동안 중간 방향과 전후방향 모두에서 외부 표지를 얻을 수 있다. 지방 포화 3D SPGR 시퀀스는 3차원에서 많은 조직, 예를 들어 연골을 표현하는데 사용될 수 있다. 이러한 3D SPGR 시퀀스는 그 후 지방 포화된 이전의 획득과정에서 사용된 동일한 변수와 슬라이스 코오디네이트를 사용하여 지방 포화 없이 시상면에서 반복될 수 있다. 결과적인 비-지방 포화 3D SPGR 영상은 피질골의 낮은 신호 강도와 골수의 높은 신호 강도 사이에 우수한 대조를 보여주어 대퇴골과 경골 윤곽의 3D 표현을 용이하게 한다. 이러한 접근법은 관절에서만 전형적이고 어떤 식으로든 제한을 가하는 것으로 보여지지 않아야 한다.

1.10 자기 공명 영상(MAGNETIC RESONANCE IMAZING) - 수직 오픈 자석(VERTICALLY OPEN MAGNET)(0.5T)

MR 영상은 0.5T 수직 오픈 MR 유닛(GE Signa SP, General Electric, Milwakee, Wis.)과 MR 추적 시스템을 사용하여 실행될 수 있다. MR 영상에 앞서, 물이 첨가(약 1.0 초의 T1 이완 시간)된 Gd-DTPA(Magnevist.RTM., Berlex Inc., Wayne, N.J.)초 채워진 외부 표지가 피부에 적용될 수 있다. 대상은 자석내에 똑바로 선 자세로 위치될 수 있다. 몸체는 주 자기장에 수직이 될 수 있다. 2DFT 고속 스핀 에코 펄스 시퀀스는 시상면에서 획득될 수 있다(FSE, TR=4000 msec, TE=25 msec, 대역폭 7.8 kHz, 에코 열 길이(echo train length) 8, 3 여기, 슬라이스 두께 4mm, 내부 슬라이스 공간 0.5mm, matrix 256x192 요소, 영상영역 24 cm). 스캔 평면 추적으로 급속 스캔을 획득하기 위하여, 고속 단일 슬라이스 경사-에코 펄스 시퀀스가 시상면 또는 축면에서 획득될 수 있다(GRASS, TR=14 msec, TE=5 msec, 플립각 40°, 대역폭 32 kHz, 1 여기, 슬라이스 두께 4mm, matrix 256 x 128 요소, 영상영역 20cm, 측두 해상도(temporal resolution) 2 sec/image). 20cm의 관찰 영역이 상하로 충분한 해부 적용범위를 달성하기 위하여 선택될 수 있다.

2.0 영상 혼합(FUSING IMAGES)

이러한 영상 기술들이 존재함에도 불구하고, 하나 이상의 평면에서의 해상도는 여전히 어려운 문제이다. 본 발명에 따르면 이러한 해상도 문제를 해결하는 방법을 제공되며, 이 방법에서 MRI 스캔과 같은 두 개의 분리된 영상으로부터 적어도 두 개의 데이터 용적이 등방성 또는 거의 등방성 해상도를 가지는 단일 데이터 용적을 형성하기 위하여 조합된다.

도 1에 따르면, 적어도 두 개의 분리된 영상에 의하여 생성된 적어도 두 개의 전형적인 데이터 용적들 S1(100)과 S2(200)가 도시된다. 여기에 도시된 바와 같이, 각 데이터 용적(100,200)은 영상 슬라이스들을 쌓음으로써, 복수의 데이터 용적들(100_(1-n), 200_(1-n))를 가진다. S1은 관상면에서 취해진 무릎 관절의 영상이고, S2는 시상면에서 취해진 무릎 관절의 영상이다. 본 실시예에서, S1과 S2는 서로 수직인 면에서 취해졌다. 그러나, 관련 분야의 숙련된 자는 이해할 수 있는 바와 같이, 다른 방향 및 평면 관계들도 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 사용될 수 있다.

각 데이터 용적은 두 차원, 예를 들어 x와 y-축에서 같은 영상 차원을 가질 수 있는 반면, 세번째 차원, 예를 들어 z-축에서의 영상 차원은 첫 번째 두 영상 차원, 이 경우 x와 y-축보다 더 크다. 바람직한 실시예에서, 두 번째 스캔은 예를 들어 약 0° 내지 180°, 바람직하게는 0° 내지 90° 사이에서 취해질 수 있다.

비록 본 발명은 적어도 두 스캔을 사용하여 기술되었지만, 관련 분야의 숙련된 자들은 더 많은 스캔이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 사용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 즉, 같거나 다른 평면 또는 방향의 추가 스캔이 획득되고 분석될 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 스캔이 시상 방향에서 얻어진다면, 두 번째 스캔은 관상 또는 축방향 영상면에서 획득될 수 있다.

두 번째 스캔은 첫 번째 스캔과 같은 평면 해상도를 가지는 것이 가능하다. 이 두 번째 스캔은 첫 번째 스캔의 전 관찰 영역을 포함할 만큼 충분한 수의 슬라이스를 가질 수 있으며, 따라서 동일한 3D 공간의 정보를 가진 두 데이터 용적을 제공한다.

상기된 바와 같이, 각 영상으로부터 생성된 데이터 용적은 x, y, z-축 좌표 데이터를 포함한다. 여기서 도 1에 도시된 바와 같이, x와 y-축 데이터는 등방성인 반면, z-축 데이터는 비등방성이다. 이러한 현상은 본 발명에 따라 MRI 스캔에 의해 형성된 세 복셀 세트(200)의 예를 도시한 도 2에 잘 나타난다. 도 2에 도시된 복셀들(200)은 MRI 스캔의 경우 영상의 슬라이스 두께를 지시하는 화살표(210)가 있는 z-축에 방향을 잡는다. 복셀들(200)은 영상화되는 물리적 항목(220)을 더 포함한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 슬라이스 두께(210) 때문에 영상화될 물리적 항목(220)과 관련있는 정보는 정확도가 감소되는 것처럼 보일 수도 있다.

데이터를 분실할 가능성에 더하여, 더 큰 슬라이스 두께에서 다른 문제는 부분 용량 효과(partial volume effect)의 증가에 있다. 부분 용량 효과는 복셀이 영상화될 대상의 일부분만을 덮을 때 일어나고, 따라서 복셀의 회색값은 순회색값이 되는 대신에 평균이 된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 부분 용량 효과는 픽셀 또는 복셀이 영상화될 대상(220)에 부분적으로 배치될 때 발생한다. 복셀(200)이 영상화 될 대상에 부분적으로 배치되기 때문에 복셀의 회색값는 균등 분배된다. 부분 용량 효과의 발생을 줄이기 위하여, 본 발명은 스캔의 슬라이스 두께를 줄이고 따라서 각 복셀이 영상화될 물체에 부분적으로 배치될 가능성을 줄인다.

도 3-5에 따르면, 본 발명에 따라 등방성 또는 비등방성 복셀를 형성하는 일예가 도시되어 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 스캔에 의하여 형성된 한 쌍의 세 복셀(300)이 도시되며, 상기 복셀은 x축(315)과 y축(320)보다 더 긴 z축(320)을 가지는 것으로 도시되어 있다.

도 4에 따르면, 두 번째 영상 스캔에 의해 생성된 두 번째 쌍의 세 복셀 (330)이 도시되어 있다. 여기서 두 번째 스캔은 첫 번째 스캔에 비해 θ각도에서 획득되었다. 상기한 바와 같이, θ는 예를 들어 약 0° 내지 180°범위가 될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 복셀의 두 번째 쌍은 x축(345)와 y축(350)에 비해 큰 z축 치수(340)를 가지고, 여기서 복셀의 두 번째 쌍의 z축(340)은 복셀의 첫 번째 쌍과는 다른 평면으로 향한다.

도 5에 따르면, 아홉개의 복셀로 구성된 세 번째 복셀의 쌍(360)이 도시되어 있다. 여기서 세 번째 복셀 쌍(360)은 첫 번째 복셀 쌍과 두 번째 복셀 쌍을 결합하여 형성되었으며, 첫 번째 쌍의 z축 데이터는 두 번째 쌍의 x축 또는 y축 데이터와 결합하여 복셀의 세 번째 쌍의 새로운 z축(370)을 형성한다. 여기서 세 번째 복셀의 z축(370)은 x축(375)와 y축(380)과 같거나 거의 같은 길이를 가지며, 따라서 등방성 또는 거의 등방성 치수를 가진 복셀을 생성한다.

도 1에 도시된 바와 같이 두 데이터 용적 쌍을 생성하는 적어도 두 스캔을 실행한 후, 두 데이터 용적은 도 3-5에 도시된 바와 같이 연속적으로 세번째 데이터 용적에 합성된다. 이러한 합성 데이터 용적은 S1과 S2 평면 해상도에 상응하는 해상도로 등방성 또는 거의 등방성이 된다. 세 번째 데이터 용적의 각 복셀의 회색값는 바람직하게는 다음과 같이 계산된다: (a) 각 복셀에 대한 3D 공간에서 위치 결정; (b) 그 위치에서 S1과 S2의 회색값 결정(예: 찾기); (c) 두 회색값를 하나의 회색값으로 결합하기 위하여 적절한 삽입 구조 사용; 및 (d) 합성 데이터 용적에서 각 복셀에 대해 결정된 회색값 평가.

이러한 조작은 더 많은 스캔에서 반복될 수 있다. 또한, 예를 들어 움직임에 의한 스캔된 대상의 S1과 S2 사이의 배치의 차이를 보상하기 위하여, 주요축 또는 용량 기초 매칭과 같은 등록 기술이 적용될 수 있다.

3.0 조직 분할(TISSUE SEGMENTATION)

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 적어도 두 개의 영상 스캔으로부터 등방성 또는 거의 등방성 MRI 스캔 데이터를 생성하는 방법이 제공된다.

상기에서 상세히 기술된 바와 같이, 두 개의 각 데이터 용적은 두 개의 분리된 영상 스캔으로부터 얻어지고, 각 스캔은 서로에 대하여 θ각도에서 얻어진다. 바람직한 실시예에서, 두 번째 스캔 또는 영상은 바람직하게는 0° 내지 180°사이의 각도 θ에서 얻어지며, 보다 바람직하게는 0° 내지 90°사이의 각도 θ에서 얻어진다. 각 영상 스캔은 x, y, z 요소를 가진 각각의 데이터 용적을 생성하고, 여기서 x, y 요소는 등방성 또는 거의 등방성이며 z축 크기는 예를 들어 MRI 기계의 슬라이스 두께(또는 스텝 길이)에 의해 결정된다.

하나 이상의 영상에서 하나 이상의 조직을 추출하기 위하여 조직 분할 수단이 적용될 수 있다. 이는 전자 해부 영상의 픽셀 또는 복셀을 개별 그룹으로 분류하여 달성될 수 있으며, 각 그룹은 조직 또는 해부학상 구조 또는 조직 또는 해부학상 구조의 조합 또는 배경 영상을 나타낸다. 예를 들어, 상기된 바와 같이, 첫 번째 및 두 번째 데이터 용적의 모든 데이터 포인트는 합성 데이터 용적를 형성하기 위하여 결합된다. 그 후 전 데이터 용적 또는 데이터 용적의 일부에서 분할이 수행될 수 있다. 등방성 또는 거의 등방성의 합성 데이터 용적 생성을 효율화 하기 위하여 데이터 처리의 양은 아주 많다. 따라서, 상기 방법은 적절한 양의 컴퓨터 처리 전원 뿐만 아니라 필요한 수학적 계산을 완성하기 위한 시간도 필요하다.

도 6에는, 본 발명의 조직 분할 방법에 따라 생성된 3차 MRI 스캔의 일례가 도시되어 있다. 여기서 영상화될 대상과 관련있는 데이터는 우선 각 데이터 용적에서 추출된 후, 도 6의 3차 스캔을 생성하기 위하여 추출된 데이터를 조합한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 중앙 대퇴부 관절구의 연골 표면이 도시되며, 시상 스캔(400) 및 관상 스캔(450)은 모두 0.27mm x 0.27mm 해상도에서 얻어졌고, 0.5mm 두께를 가진 3mm 슬라이스 두께로 얻어졌다. 도 6에 도시된 바와 같이, 중앙단부는 관상 스캔에서 윤곽이 잘 나타나 있고, 반면 관절구의 후단은 시상 스캔에 잘 나타난다.

다른 실시예에 따르면, 대상 표면이나 영역과 관련있는 데이터는 먼저 둘 이상의 이미지 스캔에 의해 생성된 각 데이터 용적으로부터 추출된다. 대상 데이터 용적을 추출한 후에, 데이터 용적의 각 픽셀 또는 복셀은 이들을 공통 좌표 시스템으로 변형함으로써 새로운 데이터 용적으로 연속적으로 통합된다. 이는 하나 이상의 데이터 세트의 변형 매트릭스를 해부학상 또는 다른 사용자 정의 경계표를 사용함으로써 또는 DICOM 영상 표준에 의해 제공되는 정보와 같은 영상 위치와 방향의 선행 지식을 통해 명백히 계산함으로써 성취될 수 있다. 3D 공간에서 변형을 한정하기 위하여, 최초 데이터 용적의 네 개의 포인트의 좌표 및 새로운 데이터 용적에서 대응하는 위치는 동일시될 필요가 있다. 이러한 좌표쌍은 다음 식의 선형 시스템을 구축하는데 사용된다:

A x T = B,

여기서 A는 최초 좌표를 가진 매트릭스이고, T는 변형 매트릭스 및 B는 새로운 좌표를 가진 매트릭스이다. 상기 시스템의 해법은 다음과 같다:

T = B x A^-1

선택적으로, 변형 매트릭스는 데이터 세트들 사이의 표면 등록을 수행함으로써 음함수로 계산될 수 있다. 표면 등록 알고리즘은 유클리드의 거리 변형과 같은 비용 함수를 최소화하여 용량 데이터를 조합함으로써 두 데이터 용적을 합성한다. 도 6은 합성 데이터 용적의 예를 도시한다. 상기 합성 데이터 용적은 S1 및 S2의 평면 해상도에 상응하는 해상도를 가지고 등방성 또는 거의 등방성이다.

본 발명의 다른 실시예에서, 3D MRI 영상은 어떤 적절한 기술, 예를 들어 등방성 또는 거의 등방성 해상도를 가진 2D 푸리에 변형 획득 보다는 3D를 제공하는 펄스 시퀀스 획득 변수를 사용하거나 둘 이상의 2D 획득물의 혼합을 사용함으로써 얻어질 수 있다. 여기에 사용된 바와 같이, 등방성 해상도는 슬라이스 두께가 평면 해상도와 동일한 MRI 영상을 참조한다. 유사하게, "거의 등방성 해상도"라는 용어는 슬라이스 두께가 평면 해상도의 2배 이상을 초과하지 않거나 바람직하게는 1.5배 이상, 더욱 더 바람직하게는 1.25배 이상을 초과하지 않는 영상을 참조한다. 등방성 또는 거의 등방성 3DFT 영상 펄스 시퀀스는 부분 용량 평균과 관련된 장점을 가진다. 부분 용량 평균은 일반적으로 영상면(x 및 y 방향)에서 보다 슬라이스 방향(z 방향)에서 더 크지 않다.

거의 등방성 또는 등방성 영상을 얻기 위해 적절한 비제한 펄스 시퀀스의 예는 3D FSE, 3D MFAST/3D SS-SPGR, 3D FIESTA/3D SSFP, 3D FEMR, 3D DESS, 3D VIBE 및 3D SSFP를 포함한다. 3DFT 등방성 또는 거의 등방성 영상 시퀀스의 바람직한 평면 해상도는 0.5mm 보다 작으며, 바람직한 슬라이스 두께는 0.8 mm 보다 작고, 더 바람직하게는 0.5 mm 보다 작다.

이어서, 이러한 등방성 또는 거의 등방성 해상도 영상은 분할 또는 조직 추출 및 신체에 대한 이어지는 시각화 및/또는 정량적 측정의 정확성을 증가시키기 위하여 사용된다(예를 들어, 연골 두께 또는 연골 손실의 크기의 측정).

따라서, 여기에 기술된 발명은 다른 것 보다는 조직 분할 또는 조직 추출의 효율 및 해상도 증가를 가능하게 한다. 여기에 기술되는 조작법(예: 다중 영상, 등방성 또는 거의 등방성 해상도 영상의 통합)을 따라, 상업적으로 사용 가능한 분할 소프트웨어, 예를 들어 표준 개인용 컴퓨터에서 실행되는 시드-그로잉 알고리즘(seed-growing algorithms) 및 액티브-컨투어 알고리즘(active-contour algorithms)을 포함하는 소프트웨어가 사용될 수 있다.

예를 들어, 3D MR 영상으로 도시된 관절 연골이 분석될 수 있다. 고신호강도 골수와 저신호강도 피질골 사이에는 분명한 경계면이 존재하여 시드 그로잉(seed growing)이 용이하게 한다.

일 실시예(그러나 이에 제한되는 것은 아니다)에 따른 접근법은 3D로 확장될 수 있는 2D 말단 검출기(Wang-Binford)에 기초한 3D 표면 검출 기술을 이용한다. 이러한 표면 검출 기술은 표면 포인트와 이에 대응하는 표면 표준을 생성할 수 있다. 윤곽을 부드럽게 하기 위하여, 프로그램은 표면 포인트의 25%를 샘플링하고 샘플 포인트에 입방체 스플라인을 맞춘다. 이 프로그램은 샘플 스플라인 포인트를 따라 굴곡을 계산하고, 최대 굴곡을 가지고 윤곽의 복셀의 수의 대략 반으로 분리되는 두 개의 샘플 포인트를 찾을 수 있다. 이러한 포인트들은 스플라인을 두 개의 부분윤곽으로 분할한다. 각 부분윤곽에 대하여, 상기 프로그램은 포인트와 전체 부피의 중심 사이의 평균 거리를 계산할 수 있다.

프로그램은 사용자가 마우스 및/또는 키보드를 사용하여 임의의 각도에서 장면을 관찰할 수 있도록 한다; 이는 3D 데이터로부터 유도된 애니메이션을 시작하거나 중지하기 위한 것이다. 또한, 사용자는 마우스로 포인트를 선택하여 그 장면에서의 정량적 정보를 얻을 수 있다.

상기 소프웨어 프로그램은 C++ 컴퓨터 언어로 작성될 수 있으며, 예를 들어 실리콘 그래픽 워크스테이션(Silicon Graphics Workstations) 또는 윈도우/인텔 퍼스털 컴퓨터(Window/Intel personal computers)에서 실행되도록 컴파일될 수 있다.

4.0 3차원 영상(THREE-DIMENSIONAL IMAGES)

상기된 바와 같이 3D 획득을 사용하거나 둘 이상의 2D 스캔을 혼합함으로써 3D MR 영상이 얻어진 후에, 그리고 하나 이상의 해부학적 물체가 분할 기술을 사용하여 추출된 후에, 예를 들어 물체 정보가 컴퓨터 프로그램을 사용하여 표면 표현으로 변형될 수 있다. 예를 들어, 상기 프로그램은 AVS Express(Advanced Visual System, Inc.,Waltham, Mass.)에서 발전될 수 있다. 모든 복셀은, 1.5 T MR로 기록되는 신호 강도에 따라, 대상 물체 내에 존재하지 않거나 1 부터 4095 사이의 범위값 내에 있다면 0의 값을 가진다. 동일면은 관심있는 용량의 경계 요소에 대응되게 계산될 수 있다. 이 동일면의 테셀레이션(tesselation)은 그 테셀레이션의 각 다각형의 외부 포인팅 표준을 따라 계산된다. 이러한 다각형은 표준 그래픽 형태(예를 들어, Virtual Reality Modeling Language Version 1.0: VRML 출력 언어)로 파일에 쓰여지고 컴퓨터 스크린에서 가시화될 수 있다.

가시화 프로그램은 또한 예를 들어 사용자가 제어할 수 있는 3D 시각 분석 도구를 사용할 수 있다. 이러한 프로그램은 다양한 3D 기하학 표현 또는 "actors"로 구성되는 장면을 판독한다. 이러한 프로그램은 3D 데이터로부터 유도된 애니메이션을 시작하거나 멈추기 위하여 사용자가 마우스 및/또는 키보드를 사용하여 임의의 각도에서 장면을 관찰할 수 있도록 한다. 또한 사용자는 마우스로 포인트를 선택함으로써 그 장면에서 정량적 정보를 유도할 수 있도록 한다.

상기 소프웨어 프로그램은 C++ 컴퓨터 언어로 작성될 수 있으며, 예를 들어 실리콘 그래픽 워크스테이션(Silicon Graphics Workstations) 또는 윈도우/인텔 퍼스털 컴퓨터(Window/Intel personal computers)에서 실행되도록 컴파일될 수 있다.예컨대 연골의 생화학적 구성요소들은 예를 들어 "Alexander"의 WO 02/22014에 기술된 바와 같이 시각화 될 수 있다.

영상으로부터 등방성 또는 거의 등방성 영상 데이터를 생성하는 방법이 또한 기술된다. 이러한 방법은 도 8A에 도시되어 있다. 첫 번째 단계는 영상을 획득하는 단계(800) 이다. 선택적 반복 단계(801)로서 도시된 바와 같이, 이 단계는 다중 영상을 얻기 위하여 반복될 수 있다. 적절한 영상은 예를 들어 MRI를 포함한다. 영상 또는 영상들이 얻어지면, 영상 데이터 용적이 얻어진다(810). 영상 데이터 용적은 선택적 반복 단계(811)로서 표시된 바와 같이 1회 또는 그 이상 반복될 수 있다. 그 후, 생성된 영상 데이터는 등방성 영상 용적(820) 또는 거의 등방성 영상 용적(822)을 형성하기 위하여 조합된다. 관련 분야의 숙련된 자들은 이해할 수 있는 바와 같이, 하나 이상의 등방성 또는 거의 등방성 영상 용적을 형성하는 과정은 선택적 반복 단계(821,823)로 표시된 것처럼 1회 또는 수회 반복될 수 있다.

영상으로부터 등방성 또는 거의 등방성 영상 데이터를 생성하는 방법이 또한 기술된다. 이러한 방법은 도 8A에 도시되어 있다. 첫 번째 단계는 영상 데이터 용적을 얻는 것이다(830). 선택적 반복 단계(831)로써 도시된 바와 같이, 이 단계는 다중 영상 데이터 용적을 얻기 위하여 반복될 수 있다. 일단 영상 데이터 용적 또는 용적들이 얻어지면 경계 영상 데이터가 추출된다(840). 추출 과정은 필요하다면 1회이상 반복 될 수 있다(841). 추출된 데이터 용적은 등방성 영상 용적(842) 또는 거의 등방성 영상 용적(844)을 형성하기 위하여 조합된다. 관련 분야의 숙련된 자들은 이해할 수 있는 바와 같이, 필요하다면 하나 이상의 용적이 추출된 경계 영상 데이터(843, 845)에 기초하여 생성될 수 있다.

다른 방법이 도 8C에 제공된다. 이 방법은 영상으로부터 데이터 용적을 얻는 단계(850)를 포함하고, 필요하다면 선택적으로 반복될 수 있다(851). 일단 데이터 용적이 얻어지면, 상기 데이터 용적은 적어도 하나의 합성 데이터 용적(860)을 형성하기 위하여 조합된다. 필요하다면 하나 이상의 합성 데이터 용적이 얻어질 수 있다(861). 합성 데이터 용적(860)을 얻은 후에, 이 데이터 용적에 기초하여 치료요법이 선택될 수 있고(870) 임플란트의 형태가 선택되거나 유도될 수 있다(872). 이러한 단계들 각각 또는 모두는 필요하다면 반복될 수 있다(871,873).

도 7에 따르면, 본 발명에 따른 방법으로 생성되는 임플란트 형상(500)이 도시되어 있다. 여기서 3차원 표면은 본 발명의 방법에 따라 생성된다. 그 후, 이 3차원 표면은 임플란트를 제조하거나 임플란트를 포함하는 치료요법을 선택하는데 사용될 수 있다. 이러한 임플란트 및 임플란트 기술의 예는 여기서 그 전체가 참조로서 통합되는 2003년 11월 25일 출원된 "Aaron Berez 외"의 미국 특허 출원 No.__/_____"Patient Selective Joint Arthroplasty Device and Surgical Tools Facilitating Increased Accuracy, Speed and Simplicity in Performing Total and Partial Joint Arthroplasty" 에서 볼 수 있다.

선택적으로, 도 7에 도시된 바와 같은 3차원 표면이 생성된 후, 이러한 형태의 임플란트가 필요하지 않거나 사용될 수 없음이 결정될 수 있다. 따라서, 대체요법으로서의 치료요법이 선택되거나 이러한 유형의 임프란트에 부가될 수 있다. 치료요법의 예는 다음을 포함한다: 고통 치료와 같은 약물 요법, 연골 보호제, 연골 재생제, 뼈 보호제, 뼈 재생제, 뼈 신진대사제, 파골세포 저해제, 관절내로 히알루론산 또는 황산 콘드로이친 또는 생체 작용 물질의 주입, 골절술, 연골 또는 골연골 자가 이식체 또는 타가 이식체 또는 다른 형태의 임플란트들. 다른 형태의 임플란트는 예를 들어 전부 또는 단일 구획된 관절 성형 장치를 포함할 수 있다.

여기서 제시된 방법은 다른 시점, 예를 들어 T1 시점 또는 늦거나 이른 T2 시점에서 사용될 수 있다. 이러한 시점은 예를 들어 하루의 하나의 영상 세션(session) 내에 발생할 수도 있고, 또는 여러날에 걸쳐 다중 영상 세션에서 나타날 수 있다. 이러한 시간 간격은 몇 시간, 몇 날, 몇 주, 몇 달 및 몇 년이 될 수 있다. 조직은 합성 데이터 용적 V1과 V2의 정량적 측정을 사용하는 것을 특징으로 하며, 조직 구성 또는 상대적이거나 절대적인 양의 변화가 평가될 수 있다.

여기서 본 발명은 가장 실질적이고 바람직한 실시예로 여겨지는 것이 도시되고 기술되었다. 그러나 관련 분야의 통상의 지식을 가진 자들은 본 발명의 범위 내에서 많은 변경과 변형이 가능함을 명백히 이해할 수 있을 것이다.

Claims

제 1 평면에서 몸체의 제 1 영상을 획득하고 상기 제 1 영상으로 제 1 영상 데이터 용적을 생성하는 단계;

제 2 평면에서 몸체의 제 2 영상을 획득하고 상기 제 2 영상으로 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및

등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
제1항에 있어서, 상기 조합 단계는,

상기 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적으로부터 3차원 위치에서의 제 1 및 제 2 회색값을 얻는 단계;

상기 제 1 및 제 2 회색값으로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및

상기 합성 데이터 용적의 상기 3차원 위치에서 상기 합성 값을 복셀에 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 방법.
제1항에 있어서,

상기 제 2 영상은 제 1 영상으로부터 약 0 내지 180도 사이의 각도 지점에서 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 제 1 영상은 첫 번째 각도에서 얻어지고 제 2 영상은 두 번째 각도에서 얻어지며, 상기 첫 번째 각도와 두 번째 각도는 서로 같지 않은 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 제 1 영상은 첫 번째 시점에서 얻어지고 제 2 영상은 두 번째 시점에서 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 제 2 영상은 제 1 영상으로부터 약 0 내지 90도 사이의 각도 지점에서 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 합성 영상 데이터 용적에 상응하는 치료요법을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 합성 영상 데이터 용적에 상응하는 처치를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

다른 평면과는 다른 평면에서 몸체의 적어도 하나의 추가 영상을 획득하고, 상기 추가 영상으로 추가 영상 데이터 용적을 생성하며, 상기 추가 데이터 용적은 합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적과 조합되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 합성 영상 데이터 용적으로부터 경계 영상 데이터 용적을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 평면에서의 제 1 영상으로부터 제 1 영상 데이터 용적을 얻는 단계;

제 2 평면에서의 제 2 영상으로부터 제 2 영상 데이터 용적을 얻는 단계;

상기 제 1 및 제 2 영상 각각으로부터 경계 영상 데이터를 추출하는 단계; 및

합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 추출된 경계 영상을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 등방성 또는 거의 등방성의 영상 데이터를 생성하는 방법.
제11항에 있어서,

제 1 및 제 2 평면과는 다른 평면의 적어도 하나의 추가 영상으로부터 적어도 하나의 추가 영상 데이터 용적을 획득하는 단계;

상기 추가 영상 데이터 용적으로부터 추가 경계 영상을 추출하는 단계; 및

상기 추가 경계 데이터 영상을 상기 합성 영상 데이터 용적과 조합하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제11항에 있어서,

상기 합성 영상 데이터 용적은 거의 등방성인 것을 특징으로 하는 방법.
제11항에 있어서,

상기 합성 영상 데이터 용적은 등방성인 것을 특징으로 하는 방법.
제11항에 있어서,

상기 제 1 평면은 제 2 평면에 대하여 소정의 각도를 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
제15항에 있어서,

상기 각도는 약 0 내지 180°사이인 것을 특징으로 하는 방법.
제16항에 있어서,

상기 각도는 약 0 내지 90°사이인 것을 특징으로 하는 방법.
적어도 두 개의 다른 평면에서 실행되는 적어도 두 개의 영상들로부터 적어도 두 개의 데이터 용적을 획득하는 단계;

합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 데이터 용적들을 조합하는 단계; 및

상기 합성 데이터 용적을 사용하여 치료요법을 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 데이터 용적을 생성하는 방법.
제18항에 있어서, 상기 조합 단계는,

각 데이터 용적에서 각 데이터 포인트에 대한 회색값을 획득하는 단계;

상기 회색값들로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및

상기 합성 값을 합성 데이터 용적의 각 데이터 포인트에 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제19항에 있어서,

상기 데이터를 조합하기 전에, 각 평면에서 스캔된 표면에 대응하는 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제18항에 있어서,

상기 두 스캔은 서로에 대하여 90°각에서 실행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 평면에서 제 1 영상을 획득하고 디폴트 값의 해상도를 가지는 제 1 데이터 용적을 생성하는 단계;

제 2 평면에서 제 2 영상을 획득하고 디폴트 값의 해상도를 가지는 제 2 데이터 용적을 생성하는 단계; 및

합성 해상도를 가지는 합성 데이터 용적을 생성하기 위하여 제 1 및 제 2 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 데이터를 생성하는 방법.
제22항에 있어서.

상기 합성 해상도는 디폴트 값의 해상도보다 큰 것을 특징으로 하는 방법.
적어도 제 1 및 제 2 평면에서 몸체의 적어도 하나의 영상을 획득하고, 상기 제 1 평면은 제 1 영상 데이터 용적을 생성하며 제 2 평면은 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및

등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
적어도 제 1 및 제 2 평면에서 몸체의 적어도 하나의 영상을 획득하고, 상기 제 1 평면은 제 1 영상 데이터 용적을 생성하며 제 2 평면은 제 2 영상 데이터 용적을 생성하는 단계; 및

거의 등방성의 합성 영상 데이터 용적을 형성하기 위하여 제 1 및 제 2 영상 데이터 용적을 조합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 방법.
적어도 하나의 제 1 영상과 제 2 영상으로부터 적어도 하나의 제 1 데이터 용적과 제 2 데이터 용적을 획득하는 단계로서, 상기 제 1 영상은 제 1 평면에서 획득되고 제 2 영상은 제 2 평면에서 얻어지며 상기 제 1 평면은 제 2 평면과 같지 않은 단계;

합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 제 1 데이터 용적과 제 2 데이터 용적을 조합하는 단계; 및

상기 합성 데이터 용적을 이용하여 치료요법을 모니터링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 데이터 용적을 생성하는 방법.
제26항에 있어서, 상기 조합 단계는,

각 데이터 용적에서 각 데이터 포인트에 대한 회색값을 획득하는 단계;

상기 회색값으로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및

상기 합성 값을 상기 합성 데이터 용적의 각 데이터 포인트에 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제27항에 있어서,

상기 데이터를 조합하기 전에, 각 평면에서 스캔된 표면에 대응하는 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 두 스캔은 서로에 대하여 90° 각에서 실행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 처치는 약물을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 처치는 생체작용 제제를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 처치는 수술을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 제 1 데이터 용적은 첫 번째 시점 T1에서 얻어지고, 상기 제 2 데이터 용적은 두 번째 시점 T2에서 얻어지는 것을 특징으로 하는 방법.
서로 다른 두 평면에서 실행된 적어도 두 개의 영상들로부터 적어도 두 개의 데이터 용적을 획득하는 단계;

합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 데이터 용적을 조합하는 단계; 및

상기 합성 데이터 용적을 사용하여 임플란트를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 데이터 용적을 생성하는 방법.
제34항에 있어서, 상기 조합 단계는,

각 데이터 용적에서 각 데이터 포인트에 대한 회색값을 획득하는 단계;

상기 회색값들로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및

상기 합성 값을 상기 합성 데이터 용적의 각 데이터 포인트에 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제35항에 있어서,

상기 데이터를 조합하기 전에 각 평면에서 스캔된 표면에 대응하는 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제34항에 있어서,

상기 두 스캔은 서로에 대하여 90°각에서 실행되는 것을 특징으로 하는 방법.
서로 다른 두 평면에서 실행된 적어도 두 개의 영상들로부터 적어도 두 개의 데이터 용적을 획득하는 단계;

합성 데이터 용적을 형성하기 위하여 상기 데이터 용적을 조합하는 단계; 및

상기 합성 데이터 용적을 사용하여 임플란트 형상를 얻는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 데이터 용적을 생성하는 방법.
제38항에 있어서, 상기 조합 단계는,

각 데이터 용적에서 각 데이터 포인트에 대한 회색값을 획득하는 단계;

상기 회색값으로부터 합성 회색값을 삽입하는 단계; 및

상기 합성 값을 합성 데이터 용적의 각 데이터 포인트에 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제39항에 있어서,

상기 데이터를 조합하기 전에, 각 평면에서 스캔된 표면에 대응하는 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제38항에 있어서,

상기 두 스캔은 서로에 대하여 90°각에서 실행되는 것을 특징으로 하는 방법.