KR20160120707A - Information providing method and system for clinical diagnosis - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 의료영상을 이용하여 환자의 암 등을 진단할 수 있는 진단 보조 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 복수의 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 이용하여 진단 보조 정보를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 암의 초진단뿐만 아니라 시술 후 잔류종양 또는 재발종양 등을 간편하게 진단할 수 있다.The present invention relates to a method and system for providing diagnostic aiding information capable of diagnosing a cancer or the like of a patient by using a medical image, and more particularly to a method and system for providing diagnostic aiding information using medical images photographed in a plurality of energy bands ≪ / RTI > According to the present invention, it is possible to easily diagnose not only the superficial diagnosis of cancer but also residual tumor or recurrent tumor after the operation.
일반적으로, 간 조직은 두 가지의 혈관에 의해 산소와 영양을 공급받는데 하나는 소장 및 대장 등을 돌아나오는 문맥(Portal Vein) 혈관이며, 다른 하나는 대동맥에서 직접 나오는 간동맥(Hepatic Artery)이다. 정상 간 조직은 주로 문맥에서, 종양 조직은 주로 간동맥에서 혈액을 공급받게 된다. Generally, liver tissue is supplied with oxygen and nutrients by two blood vessels, one is the portal vein and the other is the hepatic artery that comes directly from the aorta. Normal liver tissue is mainly in the context, and tumor tissue is supplied mainly in the hepatic artery.
경도자동맥 화학색전술(Transcatheter Arterial ChemoEmbolization, 이하 TACE)은 간종양 치료에 가장 많이 시행되는 비수술적 시술 중 하나로, 간동맥 내로 도관을 삽입하여 간종양에 항암제와 리피오돌(Lipiodol)이라는 유용성 조영제를 혼합하여 투여한 후, 색전을 시행하여 종양혈류의 공급을 막는 시술이다. 또는 색전을 시행하지 않고 항암제만 직접 투여하는 경우도 있다. 이러한 TACE 시술을 통해 환자의 정상 간 조직은 크게 손상시키지 않으면서 종양만을 선택적으로 괴사시킬 수 있다. TACE 시술은 암의 진행 정도에 대해서는 크게 제한이 없기 때문에 적용 범위가 넓고, 심한 황달 또는 복수가 나타나지 않으면 시술이 가능하다. TACE 시술은 다른 치료법에 비해 치료 대상의 제한이 적고 장점이 많기 때문에 지금까지 간암 치료율 향상에 기여하고 있는 방법으로 알려져 있다. 다만, 이 시술은 종양이 자주 재발하여 여러 번 치료를 해야 하는 문제점이 있다.Transcatheter Arterial ChemoEmbolization (TACE) is one of the most common non-invasive procedures for the treatment of hepatocellular carcinoma. It involves introducing a duct into the hepatic artery and mixing hepatocellular carcinoma with a contrast agent called lipiodol After that, embolization is performed to prevent the supply of tumor blood flow. Or to administer chemotherapy alone without embolization. These TACE procedures can selectively necrotize tumors without significantly impairing the normal liver tissue of the patient. The TACE procedure is not limited in its degree of cancer progression, so it can be used if the application is wide and severe jaundice or ascites does not occur. The TACE procedure is known to be a method that contributes to the improvement of the liver cancer treatment rate since it has fewer limitations and advantages compared to other treatments. However, this procedure has the problem that the tumor often recurs and must be treated multiple times.
종래 간세포암종(Hepatocellular Carcinoma, HCC)으로 TACE 시술을 받은 환자를 포함한 암환자의 잔류종양 또는 재발종양을 검출하는 방법으로, 주로 간 컴퓨터 단층(Computed Tomography, CT) 영상(조영증강 전 영상 및 조영증강 후 동맥기(Arterial phase), 문맥기(Portal phase), 평형기(Equilibrium phase) 또는 지연기(Delayed phase)의 영상을 비교하여 잔류종양 또는 재발종양을 검출하는 방법을 사용하였다. 예를 들어, 조영증강 전 영상과 조영증강 후 각 시기별 영상(동맥기, 문맥기, 평형기 영상)을 비교하여, 관심부위(Region of Interest, ROI) 내에서 증강 후 워시 아웃(wash-out)되는 영역을 잔류종양 또는 재발종양 영역으로 검출할 수 있다. A method of detecting residual tumor or recurrent tumor in a cancer patient, including a patient who has undergone TACE as a hepatocellular carcinoma (HCC), is mainly computed tomography (CT) We used a method to detect residual tumor or recurrent tumor by comparing images of Arterial phase, Portal phase, Equilibrium phase or Delayed phase. For example, The contrast enhancement and contrast enhancement images (arterial phase, portal phase, and equilibrium phase) were compared to show the region of interest after the enhancement in the region of interest (ROI) Residual tumor or recurrent tumor area.
이러한 종래 검출 방법은, 환자의 호흡으로 인해 의심 부위를 시기별로 정확하게 매칭하고 비교하기 어려우며, 의심 부위 내에서도 관심부위 이외의 영역은 진단이 어려운 문제점이 있었다.Such a conventional detection method has a problem in that it is difficult to accurately match and compare the suspected part due to the breath of the patient and to diagnose the area other than the area of interest even in the suspected part.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명은 복수의 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 이용하여 정확하고 편리하게 암을 초진단할 수 있을 뿐만 아니라 시술 후 잔류종양, 재발종양 등을 진단할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.The present invention has been made in order to solve the above-mentioned conventional problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for accurately and conveniently diagnosing cancer by using a medical image photographed in a plurality of energy bands, And a method and system for diagnosing recurrent tumors.
본 발명에 따른 진단 보조 정보 제공 시스템은 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 수신하는 영상 수신부 및 상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 분석하여 산출된 진단 보조 정보를 제공하는 분석 및 진단 보조 정보 제공부를 포함하되, 상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상에서 각각 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 산출하고, 각 영상에서 대응되는 영역의 상기 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 비교하여 진단 보조 정보를 제공한다.The diagnostic assistant information providing system according to the present invention includes an image receiving unit for receiving a medical image photographed in a first energy band and a medical image photographed in a second energy band, a medical image photographed in the first energy band, And an analysis and diagnosis auxiliary information providing unit for providing the diagnostic assistance information calculated by analyzing the medical image photographed in the first energy band, And the diagnostic assistant information is provided by comparing values corresponding to the degree of radiation absorption of the corresponding region in each image.
일 실시예에서, 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상은 각각 이중 에너지 컴퓨터 단층(CT) 촬영장치를 통해 촬영된 저관전압 컴퓨터 단층 영상 및 고관전압 컴퓨터 단층 영상이고, 하운스필드 값 비율은 저관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값 대비 고관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값의 비율(Low to High tube voltage Ratio, LHR)에 해당할 수 있다.In one embodiment, the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band are respectively converted to a low-voltage voltage computer tomography image photographed through a dual energy computer tomography (CT) And the ratio of the horns field value may correspond to the ratio of the horns field value of the high voltage computer tomographic image (low to high tube voltage ratio (LHR)) to the horns field value of the low tube voltage computed tomography image.
일 실시예에서, 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 영역별 하운스필드 값 비율과 기 설정된 기준값을 기초로 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, VTP), 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, NTP), 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, LTP), 정상 영역, 혈관 영역 중 적어도 하나 이상을 식별할 수 있다.In one embodiment, the analysis and diagnostic aiding information provider may include a Viable Tumor Portion (VTP), a Necrotic Tumor Portion (NTP), a Lipiodol Maintenance At least one of the Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP), the normal region, and the blood vessel region.
본 발명에 따른 진단 보조 정보 제공 방법은 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상에서 각각 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 산출하는 단계, 상기 각 의료영상에서 대응되는 영역에 대해 상기 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 산출하는 단계 및 상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계를 포함한다.The diagnostic assistant information providing method according to the present invention includes the steps of calculating a value corresponding to a degree of radiation absorption in a medical image photographed in a first energy band and a medical image photographed in a second energy band, Calculating a ratio of the value corresponding to the degree of radiation absorption to the region, and providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 의료영상을 이용한 진단 보조 정보 제공 방법 및 시스템은 정확하고 편리하게 암을 초진단할 수 있을 뿐만 아니라 시술 후 잔류종양, 재발종양 등을 진단할 수 있다.As described above, the diagnostic assistant information providing method and system using the medical image according to the present invention not only can diagnose cancers accurately and conveniently, but also can diagnose residual tumors and recurrent tumors after the procedure.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법을 나타내는 흐름도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법에 있어서, 생존 종양(Viable tumor) 영역을 포함하는 간 영상에서 영역별 LHR을 산출한 결과를 나타내는 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법에 있어서, 괴사 종양(Necrotic tumor) 영역을 포함하는 간 영상에서 영역별 LHR을 산출한 결과를 나타내는 도면
도 4는 영역별 계산된 LHR의 분포를 나타내는 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 병원정보 시스템의 구성을 나타내는 구성도
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 보조 진단 시스템의 구성을 나타내는 구성도
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 보조 정보 제공 방법을 나타내는 흐름도1 is a flowchart showing a method for diagnosing cancer according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a diagram showing a result of calculating LHR for each region in a liver image including a viable tumor region in a cancer diagnosis method according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 3 is a graph showing a result of calculating LHR for each region in a liver image including a necrotic tumor region in a cancer diagnosis method according to an embodiment of the present invention; FIG.
4 is a diagram showing the distribution of the calculated LHRs by area;
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a hospital information system according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating the configuration of a computer assisted diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart showing a method of providing diagnostic assistance information according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명에 따른 의료영상을 이용한 진단 보조 정보 제공 방법 및 시스템을 실시하기 위한 구체적인 내용을 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the method and system for providing diagnosis assistance information using the medical image according to the present invention will be described in detail.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법을 나타내는 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a method for diagnosing cancer according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 경도자동맥 화학색전술(Transcatheter Arterial ChemoEmbolization, 이하 TACE)을 환자에게 시술한 후, 의료기관에서는 치료 경과를 확인하기 위해 시술 환자의 간 의료영상을 촬영한다. 예를 들어, 의료기관에서는 간 컴퓨터단층(Computed Tomography, 이하 CT) 영상을 촬영할 수 있다.Referring to FIG. 1, a transcatheter arterial chemoembolization (TACE) procedure is performed on a patient, and a medical image of a patient is photographed to confirm the progress of treatment. For example, at a medical institution, a computerized tomography (CT) image can be taken.
본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법은 복수의 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 이용하여 암을 진단하므로, 복수의 에너지 대역에서 촬영할 수 있는 의료영상 장치를 이용하여 환자를 촬영한다(단계 S110). 예를 들어, 본 발명은 이중 에너지 CT(Dual energy CT, DECT) 촬영 장치를 통해 환자의 저관전압 CT(Low tube voltage CT) 영상과 고관전압 CT(High tube voltage CT) 영상을 촬영하고 이를 암진단에 사용할 수 있다. 예를 들어, 저관전압 CT 영상은 75~85kVP 대역에서 촬영될 수 있고, 고관전압 CT 영상은 135~145kVP 대역에서 촬영될 수 있다. 해당 에너지 대역은 일 예이며, 각각 다른 수치의 에너지 대역에서 촬영될 수도 있다.A cancer diagnosis method according to an embodiment of the present invention uses a medical image captured in a plurality of energy bands to diagnose a cancer, so that a patient is photographed using a medical imaging device capable of imaging in a plurality of energy bands (step S110 ). For example, the present invention uses low energy CT (low tube voltage CT) images and high tube voltage CT (CT) images of a patient through dual energy CT (DECT) . For example, low tube CT images can be taken in the 75-85 kVP band, and high tube CT images can be taken in the 135-145 kVP band. The corresponding energy band is an example, and may be photographed in different energy bands.
이하에서는 설명의 편의를 위해. 복수의 에너지 대역에서 촬영할 수 있는 의료영상 장치로 이중 에너지 CT 촬영 장치를 사용하고, 80kVP 대역에서 촬영된 저관전압 CT 영상과 140kVP 대역에서 촬영된 고관전압 CT 영상을 사용하여 암을 진단하는 과정을 설명하기로 한다.Hereinafter, for convenience of explanation, It describes the process of diagnosing cancer by using a dual energy CT scanner as a medical imaging device that can be photographed in multiple energy bands, using low tube voltage CT images taken at 80 kVP band and high tube voltage CT images taken at 140 kVP band .
의료 영상이 촬영되면, 촬영된 의료 영상에서 하운스필드(Hounsfield, 이하 HU) 값을 산출한다(단계 S120). 이중 에너지 의료영상의 경우 저관전압 CT 영상과 고관전압 CT 영상에서 각각 HU 값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, HU 값은 영역별로 분할되어 산출될 수 있으며, 예를 들어, 종양 의심 영역마다 분할되어 산출될 수 있다.When the medical image is photographed, the Hounsfield (HU) value is calculated from the photographed medical image (step S120). In case of dual energy medical image, HU value can be calculated from low tube voltage CT image and high voltage CT image, respectively. In one embodiment, the HU value can be divided and calculated for each region, and can be calculated, for example, for each tumor suspicious region.
HU는 방사선의 흡수 정도를 상대적인 값으로 표현한 것으로, 물은 0, 뼈는 1000, 공기는 -1000으로 값을 설정하고, 설정된 기준에 따른 조직에서의 방사선 흡수 정도를 상대적인 값으로 표현한 것이다. HU는 CT 계수(CT number)라고도 한다. HU is a relative value of the degree of absorption of radiation. Water is 0, bone is 1000, air is -1000, and the degree of radiation absorption in tissues is expressed as a relative value. HU is also called CT number (CT number).
의료 영상에서 HU 값이 산출되면, 저관전압 CT 영상과 고관전압 CT 영상에서 대응되는 영역의 HU 값을 비교하여 저관전압 대비 고관전압 (Low- to High-tube voltage Ratio, 이하 LHR) 값을 산출 한다(단계 S130). LHR 값은 하기 [수학식 1]과 같이, 저관전압 CT 영상의 HU 값 대비 고관전압 CT 영상의 HU 값의 비율로 산출될 수 있다.When the HU value is calculated from the medical image, the HU value of the corresponding region in the low-voltage CT image and the high-voltage CT image is compared to calculate the low-to-high-tube voltage ratio (LHR) (Step S130). The LHR value can be calculated as a ratio of the HU value of the high-voltage CT image to the HU value of the low-voltage CT image, as shown in the following equation (1).
산출된 LHR 값은 종양을 진단하는 데 사용될 수 있다(단계 S140). 예를 들어, TACE 시술 후에도 남아있는 잔류종양, 재발종양 등의 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, 이하 VTP), 시술로 인해 괴사한 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, 이하 NTP), 리피오돌이 배출되지 않고 유지되고 있는 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, 이하 LTP)을 산출된 LHR 값을 이용하여 식별하고 진단할 수 있다. 또한, 산출된 LHR 값을 이용하면 종양 영역뿐만 아니라 정상 영역, 예를 들어, 간(Liver), 대동맥(Aorta) 영역 등을 식별할 수 있다.The calculated LHR value may be used to diagnose the tumor (step S140). For example, the survival tumor area (Viable Tumor Portion) (VTP), residual necrotic tumor area (NTP), and lipiodol The maintained Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP) can be identified and diagnosed using the calculated LHR values. In addition, using the calculated LHR value, it is possible to identify not only the tumor region but also the normal region, for example, the liver, the aorta region, and the like.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 암진단 방법에 있어서, 생존 종양 영역을 포함하는 간 영상에서 영역별 LHR을 산출한 결과를 나타내는 도면이고, 도 3은 괴사 종양 영역을 포함하는 간 영상에서 영역별 LHR을 산출한 결과를 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a result of calculating LHR for each region in a liver image including a survival tumor region in a cancer diagnosis method according to an embodiment of the present invention. FIG. FIG. 5 is a diagram showing the result of calculating the LHR for each region. FIG.
도 2 및 도 3를 참조하면, 저관전압 CT 영상과 고관전압 CT 영상에서 대응되는 영역의 HU 값을 산출한 후, 이를 비교하여 LHR 값을 산출하면 각 영역마다 LHR 값이 차이가 있음을 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 2에서 VTP 영역의 LHR값은 1.67로 LTP 영역(2.51, 2.76), 대동맥 영역(2.37), 정상 간 영역(1.33)의 LHR 값과 차이가 있음을 확인할 수 있다. 마찬가지로 도 3에서 NTP 영역의 LHR 값은 1.17로 LTP 영역(1.67, 2.84), 대동맥 영역(2.49), 정상 간 영역(1.29)의 LHR 값과 차이가 있음을 확인할 수 있다.Referring to FIGS. 2 and 3, when the LHR values are calculated after calculating the HU values of the regions corresponding to the low-voltage CT image and the high-voltage CT image, it is confirmed that the LHR values are different in each region have. For example, in FIG. 2, the LHR value of the VTP region is 1.67, which is different from the LHR value of the LTP region (2.51, 2.76), the aortic region (2.37), and the normal region (1.33). Similarly, in FIG. 3, the LHR value of the NTP region is 1.17, which is different from the LHR value of the LTP region (1.67, 2.84), the aortic region (2.49), and the normal liver region (1.29).
상기와 같은 방법의 유용성을 보다 명확히 확인하기 위해 하기와 같은 검증 작업을 진행하였다.In order to more clearly confirm the usefulness of the above method, the following verification work was carried out.
검증 작업에는 TACE 시술을 받은 간세포암종(HepatoCellular Carcinoma, HCC) 환자를 대상으로 이중 에너지 CT 영상을 촬영하고 최소 6개월 이상 추적검사를 하여 재발종양의 유무가 확인된 30명의 환자의 데이터가 사용되었다. 또한, 검증의 용이를 위해 검증 작업에는 동맥기의 이중 에너지 CT 영상이 사용되었으나, 본 발명의 암진단 방법은 동맥기 외 다른 phase(예를 들어, 문맥기, 평형기 또는 지연기 등)의 영상에도 적용될 수 있다.Data were collected from 30 patients who underwent TACE and underwent dual energy CT imaging and were followed up for at least 6 months and confirmed the presence or absence of recurrent tumors in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) who underwent TACE. In order to facilitate the verification, dual energy CT images of the arterial phase were used for the verification. However, the cancer diagnosis method of the present invention can be applied to images of phases other than the arterial phase (for example, a portal phase, . ≪ / RTI >
이들 환자의 이중 에너지 CT 영상에서 19개의 VTP, 14개의 NTP, 22개의 LTP, 30개의 정상 간 실질, 30개의 대동맥 영역에 대해 HU값을 측정하였으며, 측정된 결과 값은 하기 표 1에 기재된 바와 같다.HU values were measured for 19 VTP, 14 NTP, 22 LTP, 30 normal liver, and 30 aorta areas on dual energy CT images of these patients. The measured values were as shown in Table 1 below .
표 1을 참조하면, 검증에 사용된 VTP의 경우 측정된 HU 값이 저관전압 CT 영상에서는 199.57을 기준으로 ±54.93으로 분포되어 있으며, 고관전압 CT 영상에서는 99.07을 기준으로 ±18.03으로 분포되어 있음을 확인할 수 있다.As shown in Table 1, the measured HU values for VTP used in the validation are distributed as ± 54.93 on the basis of 199.57 on the low-tension voltage CT image, and ± 18.03 on the high-tension CT image on the basis of 99.07 Can be confirmed.
도 4는 영역별 계산된 LHR의 분포를 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing the distribution of the calculated LHRs by area.
표 1의 HU 값을 기준으로 각 영역의 LHR을 계산하면, 산출된 LHR 값은 도 4와 같은 분포를 가지는 것으로 확인되었다. 도 4를 참조하면, 대동맥은 약 2.5, 정상 간은 1.2~1.4(약 1.3), LTP는 2.2~3.1(약 2.7), VTP는 1.54~2.4(약 2.0), NTP는 0.75~1.41(약 1.2)을 기준으로 LHR 값이 분포되어 있음을 확인할 수 있다. 통계분석에서 LHR 값은 도 4에 도시된 바와 같이 대동맥과 LTP 영역 간에만 유의미한 차이가 없고, 모든 영역 간에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 것으로 확인되었다.(P < 0.001)When the LHR of each region was calculated based on the HU value in Table 1, it was confirmed that the calculated LHR value had a distribution as shown in FIG. 4, the aorta is about 2.5, the normal liver is 1.2 to 1.4 (about 1.3), the LTP is 2.2 to 3.1 (about 2.7), the VTP is 1.54 to 2.4 (about 2.0), the NTP is about 0.75 to 1.41 ), The LHR values are distributed. Statistical analysis showed that there was no significant difference in LHR values between the aorta and the LTP region as shown in FIG. 4, but statistically significant differences were found in all regions (P <0.001).
특히 VTP와 NTP의 경우, VTP의 최저 LHR 값은 1.54로 NTP의 최고 LHR값은 1.41로 산출되었으므로, 1.41~1.54 사이(약 1.5) LHR값을 기준으로 VTP 영역과 NTP 영역이 명확하게 나뉘어 식별될 수 있음을 확인할 수 있다. Especially, in the case of VTP and NTP, the lowest LHR value of VTP is 1.54 and the highest LHR value of NTP is 1.41. Therefore, the VTP region and the NTP region are clearly distinguished from each other based on the LHR value between 1.41 and 1.54 .
이상의 검증 작업에서 확인한 바와 같이, 각 영역은 산출된 LHR 값을 기준으로 식별될 수 있음을 확인할 수 있다. 일 실시예에서, LHR 값과 함께 해당 영역의 HU 값을 보조적으로 사용하여 각 영역의 종류를 식별할 수도 있다.As confirmed in the above verification operation, it can be confirmed that each area can be identified based on the calculated LHR value. In one embodiment, the type of each region may be identified using the HU value of the region together with the LHR value.
상기에서는 설명의 편의를 위해 TACE 시술을 받은 환자의 이중 에너지 CT 영상을 기준으로 설명 하였으나, 상기와 같은 방법은 복수의 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 이용하는 경우라면 모두 적용될 수 있다. 또한, 상기와 같은 방법은 시술여부에 관계없이 의료영상 촬영장치를 통해 복수의 에너지 대역으로 촬영된 의료영상에 적용 가능하므로, 최초로 암을 진단하는 경우 즉, 암을 초진단하는 경우에도 적용될 수 있다.Although the above description has been made on the basis of a dual energy CT image of a patient who has undergone the TACE procedure for the sake of convenience, the above method can be applied to any medical image taken in a plurality of energy bands. In addition, since the above-described method can be applied to a medical image photographed in a plurality of energy bands through a medical image photographing apparatus regardless of the procedure, the method can be applied to the first case of cancer diagnosis, that is, the second case of cancer diagnosis .
상기와 같은 진단 방법을 컴퓨터 보조 진단(Computer Aided Diagnosis, CAD) 시스템에 적용하면, 컴퓨터 보조 진단 시스템은 의료진이 보다 정확한 진단을 할 수 있도록 진단 보조 정보를 제공할 수 있다. When the above-described diagnostic method is applied to a computer aided diagnosis (CAD) system, the computer-assisted diagnostic system can provide diagnostic assistance information so that the medical staff can make more accurate diagnosis.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 병원정보 시스템의 구성을 나타내는 구성도이다. 도 5를 참조하면, 병원정보 시스템은 클라이언트 단말기(510), 네트워크(520), 의료정보 시스템(530)을 포함한다.FIG. 5 is a block diagram of a hospital information system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. Referring to FIG. 5, the hospital information system includes a
클라이언트 단말기(510)는 사용자의 제어 하에 의료정보 시스템(530)에 접속하여, 의료정보 시스템(530)에 정보를 요청하거나 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 단말기(510)는 의료정보 시스템(530)이 제공하는 의료정보, 의료영상 또는 진단 보조 정보 등을 수신할 수 있고, 사용자가 입력한 환자 정보, 환자 진단 정보 등을 전송할 수도 있다. 따라서, 사용자는 클라이언트 단말기(510)를 통해 의료정보 시스템(530)에 저장된 환자 정보, 환자 의료영상, 진단 보조 정보 등을 확인할 수 있다.The
클라이언트 단말기(510)에는 다양한 형태의 컴퓨팅 장치가 포함될 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 단말기(510)는 의료기관 내 또는 의료기관 외부의 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터뿐만 아니라 테블릿 PC, 스마트 폰과 같은 모바일 단말기를 포함한다. The
의료정보 시스템(530)은 처방전달 시스템(Order Communication System, OCS)(540), 전자의무기록 시스템(Electronic Medical Record, EMR)(550), 임상의사결정지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)(560), 의료영상저장전송 시스템(Picture Archiving Communication System, PACS)(570) 및 의료영상 촬영장치(580)을 포함한다.The
처방전달 시스템(540)은 각종 의학정보, 환자 진찰 정보, 환자 처방전 등과 같은 의료정보를 네트워크(120)를 통해 진료부서에 제공한다. 전자의무기록 시스템(550)은 의무기록을 데이터화하여 저장하고 관리하며 요청에 따라 의무기록을 제공한다. 임상의사결정지원 시스템(560)은 의료정보 시스템(530)에 저장된 의료정보 또는 의무기록을 기초로 의사의 의사결정 과정에 필요한 진단 보조 정보를 직접적 또는 간접적으로 제공한다. 임상의사결정지원 시스템에는 컴퓨터 보조 진단 시스템 등이 포함될 수 있다. The
의료영상저장전송 시스템(570)은 의료영상을 저장하고 관리하며 요청에 따라 의료영상을 제공한다. 의료영상 촬영장치(580)에서 촬영된 환자 의료영상 또는 처방전달 시스템(540), 전자의무기록 시스템(550) 또는 클라이언트 단말기(510)를 통해 입력된 의료영상이 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장될 수 있다. 의료영상 촬영장치(580)는 환자의 의료영상을 촬영하며, 방사선 촬영장치, 자기공명 촬영장치, 초음파 촬영장치 등 다양한 종류의 촬영장치가 포함될 수 있다.The medical image storage and
이하에서는 본 발명이 병원정보 시스템에서 동작하는 방식을 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the manner in which the present invention operates in the hospital information system will be described in detail.
복수의 에너지 대역에서 촬영할 수 있는 의료영상 촬영장치(580)로 환자를 촬영하면, 의료영상 촬영장치(580)는 촬영된 의료영상을 의료영상저장전송 시스템(570)에 전송하고, 의료영상저장전송 시스템(570)는 수신된 의료영상을 저장한다. 다른 실시예에서, 의료영상저장전송 시스템(570)은 다른 의료기관에서 촬영된 의료영상을 수신하여 저장할 수도 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 이중 에너지 CT로 촬영된 의료영상을 기준으로 설명하기로 한다. When the patient is photographed by the medical
의료진은 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장된 환자의 의료영상을 판독하여 환자를 진단할 수 있다. 클라이언트 단말기(510)는 의료진의 제어에 따라 의료정보 시스템(530)에 접속하여 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장된 의료영상을 조회할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 단말기(510)는 의료진의 제어에 따라 전자의무기록 시스템(550)에 접속하고, 의료진으로부터 조회할 환자 식별정보가 입력되면, 환자 식별정보를 전자의무기록 시스템(550)에 전송하여 해당 환자의 의무기록과 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장된 의료영상을 제공받는다. The medical staff can diagnose the patient by reading the medical image of the patient stored in the medical image storage and
의료진이 클라이언트 단말기(510)를 통해 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장된 환자의 이중 에너지 CT 영상을 확인하고 해당 영상에 대한 진단 보조 정보를 요청하는 경우, 클라이언트 단말기(510)는 전자의무기록 시스템(550)에 해당 영상에 대한 진단 보조 정보를 요청한다. 일 실시예에서, 클라이언트 단말기(510)는 의료진으로부터 영상 내 관심부위(Region of Interest, ROI)를 입력받고, 해당 관심부위에 대한 진단 보조 정보를 요청할 수 있다.When the medical staff confirms the dual energy CT image of the patient stored in the medical image storage and
예를 들어, 환자의 간 이중 에너지 CT 영상을 통해 암을 진단하는 경우, 클라이언트 단말기(510)는 의료진의 제어에 따라 영상 내 영역의 LHR 값을 요청할 수 있다. 또는, 클라이언트 단말기(510)는 의료진의 제어에 따라 영상 내 영역의 진단 정보(LTP 영역, VTP 영역, NTP 영역, 정상 간 영역 및 동맥 영역 중 적어도 하나 이상을 진단한 정보)를 요청할 수도 있다.For example, when diagnosing cancer through a liver dual energy CT image of a patient, the
진단 보조 정보 요청 신호가 수신되면 전자의무기록 시스템(550)은 임상의사결정지원 시스템(560)의 컴퓨터 보조 진단 시스템에 진단 보조 정보를 요청한다. 진단 보조 정보 요청 신호가 수신되면, 컴퓨터 보조 진단 시스템은 해당 이중 에너지 CT 영상을 분석하여 진단 보조 정보를 산출한다. When the diagnostic assistant information request signal is received, the electronic
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 보조 진단 시스템의 구성을 나타내는 구성도이다. 도 6을 참조하면, 진단 보조 시스템은 영상 수신부(610), 영상 처리부(620) 및 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)를 포함한다.6 is a configuration diagram illustrating a configuration of a computer-assisted diagnosis system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, the diagnostic assistant system includes an image receiving unit 610, an
영상 수신부(610)는 진단 보조 정보가 요청된 이중 에너지 CT 영상을 수신한다. 일 실시예에서, 영상 수신부(610)는 의료영상저장전송 시스템(570)에 저장된 의료영상을 수신할 수 있다. 의료영상이 수신되면 영상 처리부(620)는 수신된 영상을 전처리한다. 예를 들어, 영상 처리부(620)는 수신된 영상의 이중 에너지 CT 영상 여부를 확인하고, 영상 내 노이즈 제거, 분석 대상 영역(예를 들어, 관심부위) 설정 등의 처리를 수행할 수 있다.The image receiving unit 610 receives the dual energy CT image for which the diagnostic assistance information is requested. In one embodiment, the image receiving unit 610 may receive the medical image stored in the medical image storing and transmitting
분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 영상을 분석하여 진단 보조 정보를 산출한다. 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 저관전압 CT 영상과 고관전압 CT 영상에서 HU를 산출하고, 대응되는 영역의 HU 값을 비교하여 LHR 값을 산출한다. 진단 보조 정보로 영상 내 영역의 LHR 값이 요청된 경우, 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 영역 별로 산출된 LHR 값을 제공한다. 일 실시예에서, 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 각 영역의 HU값을 LHR 값과 함께 제공할 수 있다.The analysis and diagnosis auxiliary information providing unit 630 analyzes the image and calculates diagnostic assistance information. The analysis and diagnosis auxiliary information providing unit 630 calculates the HU from the low-voltage CT image and the high-voltage CT image, and compares the HU values of the corresponding regions to calculate the LHR value. When the LHR value of the intra-image region is requested as the diagnostic assistant information, the analysis and diagnostic ancillary information providing unit 630 provides the LHR value calculated for each region. In one embodiment, the analysis and diagnostic assistant information provisioner 630 may provide the HU value for each region with the LHR value.
일 실시예에서, 진단 보조 정보로 영상 내 영역의 진단 정보가 요청된 경우, 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 산출된 LHR과 기 설정된 기준값을 기초로 각 영역을 식별하여 진단 정보를 산출한다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 대동맥은 약 2.5 내외, 정상 간은 약 1.3 내외, LTP는 약 2.7 내외, VTP는 약 2 내외, NTP는 약 1.2 내외의 일정 수치 범위를 갖는 것으로 기설정된 경우, 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 산출된 LHR과 설정 값을 비교하여 각 영역이 어떤 영역에 해당하는 지(예를 들어, 동맥영역, 정상 간영역, LTP 영역, VTP 영역, NTP 영역 여부)를 식별하여 진단 정보를 제공한다. 일 실시예에서, 분석 및 진단 보조 정보 제공부(630)는 LHR 값 외에 다른 보조 정보(예를 들어, HU 값 등)를 추가로 이용하여 각 영역을 식별하고 진단 정보를 제공할 수도 있다.In one embodiment, when the diagnostic information of the intra-image area is requested as the diagnostic aiding information, the analysis and diagnostic aiding information providing unit 630 identifies each area based on the calculated LHR and the predetermined reference value, do. For example, as shown in FIG. 4, the aortic diameter is about 2.5, the normal liver is about 1.3, the LTP is about 2.7, the VTP is about 2 and the NTP is about 1.2. If so, the analysis and diagnosis auxiliary information providing unit 630 compares the calculated LHR with the set value to determine which region each region corresponds to (for example, an artery region, a normal liver region, an LTP region, a VTP region, NTP zone) to provide diagnostic information. In one embodiment, the analysis and diagnostic assistant information provisioner 630 may further utilize supplemental information (e.g., HU values, etc.) other than the LHR value to identify each region and provide diagnostic information.
컴퓨터 보조 진단 시스템은 산출된 진단 보조 정보를 클라이언트 단말기(510)에 전송하고, 클라이언트 단말기(510)는 수신된 진단 보조 정보를 화면에 디스플레이한다. 의료진은 클라이언트 단말기(510)에 디스플레이된 진단 보조 정보를 이용하여 환자를 진단할 수 있다. 예를 들어, 의료진은 클라이언트 단말기(510)에 디스플레이된 영역별 LHR 값을 이용하여 VTP 영역이 존재하는 지 여부를 판단하고, 환자에게 잔류종양 또는 재발종양이 있는지 여부를 진단할 수 있다. 또는, 의료진은 클라이언트 단말기(510)에 디스플레이된 영역별 진단 정보(예를 들어, 동맥영역, 정상 간영역, LTP 영역, VTP 영역, NTP 영역 여부)를 이용하여 해당 진단이 맞는지를 최종확인하고 환자에게 잔류종양 또는 재발종양이 있는지 여부를 진단할 수 있다.The computer-aided diagnosis system transmits the calculated diagnosis aiding information to the
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 보조 정보 제공 방법을 나타내는 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a method of providing diagnostic assistance information according to an embodiment of the present invention.
진단 보조 정보 요청에 따라, 컴퓨터 보조 진단 시스템은 복수의 에너지 대역에서 촬영된 의료 영상을 수신하고(단계 S710), 수신된 의료영상을 전처리한다(단계 S720). 일 실시예에서, 해당 의료영상은 이중 에너지 CT 영상을 포함한다.In response to the diagnosis assistance information request, the computer-aided diagnosis system receives the medical images photographed in a plurality of energy bands (step S710) and preprocesses the received medical images (step S720). In one embodiment, the medical image includes a dual energy CT image.
수신된 의료영상을 전처리한 후 컴퓨터 보조 진단 시스템은 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상에서 영상 내 HU 값을 산출하고(단계 S730), 대응되는 영역의 HU 값을 비교하여 영역별 LHR 값을 산출한다(단계 S740). 이중 에너지 CT 영상의 경우, 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상은 각각 저관전압 CT 영상 및 고관전압 CT 영상에 해당할 수 있다. After preprocessing the received medical image, the computer assisted diagnostic system calculates the HU value in the image from the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band (step S730) Values are compared with each other to calculate the LHR value for each area (step S740). In the case of the dual energy CT image, the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band may correspond to the low-voltage CT image and the high-voltage CT image, respectively.
LHR 값이 산출되면 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 산출된 LHR 값을 기초로 진단 보조 정보를 제공한다. 예를 들어, 진단 보조 정보로 영상 내 영역의 LHR 값이 요청된 경우, 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 영역 별로 산출된 LHR 값을 제공한다. 다른 실시예에서, 진단 보조 정보로 영상 내 영역의 진단 정보가 요청된 경우, 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 산출된 LHR과 기 설정된 기준값을 기초로 각 영역을 식별하여 진단 정보를 제공한다. 예를 들어, 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 LHR과 기 설정된 기준값을 기초로 각 영역의 상태(정상 영역, VTP 영역, NTP 영역, LTP 영역 등)를 식별하여 진단 보조 정보로 제공할 수 있다.When the LHR value is calculated, the analysis and diagnosis assistance information providing unit provides diagnosis assistance information based on the calculated LHR value. For example, when the LHR value of the intra-image region is requested as the diagnostic assistant information, the analysis and diagnostic assistance information providing unit provides the LHR value calculated for each region. In another embodiment, when diagnostic information of an intra-image area is requested as diagnostic aiding information, the analysis and diagnosis aiding information provider identifies each area based on the calculated LHR and a predetermined reference value, and provides diagnostic information. For example, the analysis and diagnostic assistant information providing unit may identify the states (normal region, VTP region, NTP region, LTP region, etc.) of each region based on the LHR and the preset reference value, and provide the diagnosis assistant information.
도 5 내지 도 7을 통해 설명된 시스템 및 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다.The systems and methods described with reference to FIGS. 5-7 may also be implemented in the form of a recording medium, including instructions executable by a computer, such as an application or module executed by a computer.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer readable medium may include both computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, modules or other data.
모듈(module)이라 함은 명세서에서 설명되는 각각의 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 또한 특정한 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또한 특정한 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예컨대 프로세서를 의미할 수 있다. The term 'module' may refer to hardware capable of performing functions and operations according to the respective names described in the specification, may also denote computer program codes capable of performing specific functions and operations, And may also refer to an electronic recording medium, e.g., a processor, on which computer program code that can perform a particular function and operation is mounted.
이상 본 발명의 실시예로 설명하였으나 본 발명의 기술적 사상이 상기 실시예로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주에서 다양한 의료 정보 등록 방법 및 그 시스템으로 구현할 수 있다.While the present invention has been described in connection with certain exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the invention.
510 : 클라이언트 단말기
520 : 네트워크
530 : 의료정보 시스템
540 : 처방전달 시스템(OCS)
550 : 전자의무기록 시스템(EMR)
560 : 임상의사결정지원 시스템(CDSS)
570 : 의료영상저장전송 시스템(PACS)
580 : 의료영상 촬영장치510: Client terminal
520: Network
530: Medical Information System
540: Prescription Delivery System (OCS)
550: Electronic Medical Record System (EMR)
560: Clinical Decision Support System (CDSS)
570: Medical Image Storage and Transmission System (PACS)
580: medical imaging device
Claims (14)
제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 수신하는 영상 수신부; 및
상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상을 분석하여 산출된 진단 보조 정보를 제공하는 분석 및 진단 보조 정보 제공부를 포함하되,
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상에서 각각 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 산출하고, 각 영상에서 대응되는 영역의 상기 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 비교하여 진단 보조 정보를 제공하며,
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부에서는 상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상으로부터 각각 하운스필드 값을 산출하고, 각 영상에서 대응되는 영역의 하운스필드 값을 비교한 하운스필드 값 비율을 산출하며,
상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상은 각각 저관전압 컴퓨터 단층 영상 및 고관전압 컴퓨터 단층 영상이고,
상기 하운스필드 값 비율은 저관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값 대비 고관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값의 비율(Low to High tube voltage Ratio, LHR)이며,
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부에서는 영역별로 산출된 하운스필드 값 및 상기 하운스 필드 값 비율을 진단 보조 정보로 제공하고,
상기 영역은 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, VTP), 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, NTP), 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, LTP), 정상 영역 또는 혈관 영역이고, 차등적인 상기 하운스 필드 값 비율에 기초하여 각각의 영역이 식별되고, 상기 하운스 필드 값 비율 및 하운스 필드 값에 기초하여 각 영역의 종류가 식별되고,
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 1.41에서 1.54 사이의 하운스필드 값 비율(LHR)을 기준으로 상기 생존 종양 영역과 상기 괴사 종양 영역을 식별하는 진단 보조 정보 제공 시스템.A system for providing diagnostic aiding information using a medical image of a patient,
An image receiving unit for receiving a medical image photographed in a first energy band and a medical image photographed in a second energy band; And
And an analysis and diagnosis auxiliary information providing unit for analyzing the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band and providing the calculated diagnosis assistance information,
Wherein the analysis and diagnosis auxiliary information providing unit calculates a value corresponding to a degree of radiation absorption in each of the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band, Comparing the values corresponding to the degree of radiation absorption to provide diagnostic aiding information,
Wherein the analysis and diagnostic assistant information providing unit calculates a health field value from the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band, Calculates the ratio of the value of the corresponding horns field to the value of the horns field,
Wherein the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band are low tube voltage computer tomography images and high voltage computer tomography images, respectively,
The Hounsfield value ratio is a ratio of a horn field value of a high-voltage computer tomographic image to a horn-field value of a low-voltage-computed tomographic image (low to high tube voltage ratio, LHR)
In the analysis and diagnosis aid information providing unit, the health field value and the health field value ratio calculated for each area are provided as diagnostic aiding information,
The region may be a Viable Tumor Portion (VTP), a Necrotic Tumor Portion (NTP), a Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP), a normal region or a vascular region, Each field is identified based on a field value ratio, a type of each field is identified based on the field field value ratio and the field field value,
Wherein the analysis and diagnostic assistance information provider identifies the survival tumor area and the necrotizing tumor area based on a Hounsfield value ratio (LHR) between 1.41 and 1.54.
상기 의료영상은 이중 에너지 컴퓨터 단층(CT) 촬영장치를 통해 촬영된 의료영상인 진단 보조 정보 제공 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the medical image is a medical image captured through a dual energy computerized tomography (CT) imaging device.
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 산출된 영역별 하운스필드 값 비율과 기 설정된 기준값을 기초로 식별된 각 영역의 상태를 진단 보조 정보로 제공하는 진단 보조 정보 제공 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the analysis and diagnosis aiding information providing unit provides the diagnosis aiding information as the status of each of the identified areas on the basis of the calculated hunting field value ratio and the preset reference value.
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 영역별 하운스필드 값 비율과 기 설정된 기준값을 기초로 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, VTP), 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, NTP), 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, LTP), 정상 영역, 혈관 영역 중 적어도 하나 이상을 식별하는 진단 보조 정보 제공 시스템.The method of claim 3,
The analysis and diagnostic assistance information providing unit may include a Viable Tumor Portion (VTP), a Necrotic Tumor Portion (NTP), a Lipiodol Tumor Area (Lipiodol) -retaining Tumor Portion (LTP), a normal region, and a blood vessel region.
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 하운스필드 값 비율(LHR)이 1.54~2.4인 경우 해당 영역을 생존 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 제공 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the analysis and diagnostic assistance information providing unit identifies the region as a survival tumor region when the Houghsfield value ratio (LHR) is 1.54 to 2.4.
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 하운스필드 값 비율(LHR)이 0.75~1.41인 경우 해당 영역을 괴사 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 제공 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the analysis and diagnostic assistance information providing unit identifies the area as a necrotizing tumor area when the horns field value ratio (LHR) is 0.75 to 1.41.
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부는 하운스필드 값 비율(LHR)이 2.2~3.1인 경우 해당 영역을 리피오돌 유지 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 제공 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the analysis and diagnostic assistance information providing unit identifies the region as a lipiodol maintenance tumor region when the horns field value ratio (LHR) is 2.2 to 3.1.
분석 및 진단 보조 정보 제공부가, 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상 및 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상에서 각각 방사선 흡수 정도에 대응되는 값을 산출하는 단계;
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부가, 상기 각 의료영상에서 대응되는 영역에 대해 상기 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 산출하는 단계; 및
상기 분석 및 진단 보조 정보 제공부가, 상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값 및 상기 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 방사선 흡수 정도에 대응되는 값은 하운스필드 값이며,
상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 상기 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상은 각각 저관전압 컴퓨터 단층 영상 및 고관전압 컴퓨터 단층 영상이고,
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는 저관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값 대비 고관전압 컴퓨터 단층 영상의 하운스필드 값의 비율(Low to High tube voltage Ratio, LHR)을 산출하는 단계를 포함하며,
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는 영역별 하운스필드 값 및 상기 하운스필드 값의 비율을 진단 보조 정보로 제공하고,
상기 영역은 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, VTP), 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, NTP), 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, LTP), 정상 영역 또는 혈관 영역이고, 차등적인 상기 하운스 필드 값 비율에 기초하여 각각의 영역이 식별되고, 상기 하운스 필드 값 비율 및 하운스 필드 값에 기초하여 각 영역의 종류가 식별되고,
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는 1.41에서 1.54 사이의 하운스필드 값 비율(LHR)을 기준으로 상기 생존 종양 영역과 상기 괴사 종양 영역을 식별하는 진단 보조 정보 제공 방법.A method for providing diagnostic aiding information using a medical image of a patient,
Calculating a value corresponding to the degree of radiation absorption in each of the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band;
Wherein the analysis and diagnostic assistance information providing unit calculates a ratio of a value corresponding to the degree of radiation absorption to a corresponding region in each medical image; And
Wherein the analysis and diagnosis assistance information providing unit includes providing diagnostic assistance information based on a value corresponding to the calculated degree of radiation absorption and a ratio of the corresponding value,
The value corresponding to the degree of radiation absorption is a Hounsfield value,
Wherein the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band are low tube voltage computer tomography images and high voltage computer tomography images, respectively,
Providing the diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption may include a ratio of a horn field value of a high voltage computer tomographic image to a horn field value of a low tube voltage computer tomographic image tube voltage ratio, LHR,
Wherein the step of providing the diagnosis assistance information based on the ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption provides the diagnosis assist information with the ratio of the hunting field value to the hunting field value,
The region may be a Viable Tumor Portion (VTP), a Necrotic Tumor Portion (NTP), a Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP), a normal region or a vascular region, Each field is identified based on a field value ratio, a type of each field is identified based on the field field value ratio and the field field value,
Wherein providing the diagnostic aiding information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption comprises identifying the survival tumor area and the necrotizing tumor area based on a ratio of Hounsfield value (LHR) between 1.41 and 1.54 A method for providing diagnostic assistance information.
상기 제1 에너지 대역에서 촬영된 의료영상과 제2 에너지 대역에서 촬영된 의료영상은 이중 에너지 컴퓨터 단층(CT) 촬영장치를 통해 촬영된 의료영상인 진단 보조 정보 제공 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the medical image photographed in the first energy band and the medical image photographed in the second energy band are medical images photographed through a dual energy computerized tomography (CT) photographing apparatus.
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는
산출된 영역별 하운스필드 값 비율과 기 설정된 기준값을 기초로 식별된 각 영역의 상태를 진단 보조 정보로 제공하는 진단 보조 정보 제공 방법.9. The method of claim 8,
Providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption
And provides the diagnosis assistance information with the status of each of the identified areas based on the calculated hunting field value ratio and the preset reference value.
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는
상기 영역별 하운스필드 값 비율과 기 설정된 기준값을 기초로 생존 종양 영역(Viable Tumor Portion, VTP), 괴사 종양 영역(Necrotic Tumor Portion, NTP), 리피오돌 유지 종양 영역(Lipiodol-retaining Tumor Portion, LTP), 정상 영역, 혈관 영역 중 적어도 하나 이상을 식별하는 진단 보조 정보 제공 방법.11. The method of claim 10,
Providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption
The Viable Tumor Portion (VTP), the Necrotic Tumor Portion (NTP), the Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP), and the Lipiodol-retaining Tumor Portion (LTP) , A normal region, and a blood vessel region.
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는
하운스필드 값 비율(LHR)이 1.54~2.4인 경우, 해당 영역은 생존 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 방법.12. The method of claim 11,
Providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption
Wherein the region is identified as a survival tumor region when the Hornsfield Value Ratio (LHR) is between 1.54 and 2.4.
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는
하운스필드 값 비율(LHR)이 0.75~1.41인 경우, 해당 영역은 괴사 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 방법.12. The method of claim 11,
Providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption
Wherein the region is identified as a necrotizing tumor region when the ratio of Hounsfield values (LHR) is 0.75 to 1.41.
상기 산출된 방사선 흡수 정도에 대응되는 값의 비율을 기초로 진단 보조 정보를 제공하는 단계는
하운스필드 값 비율(LHR)이 2.2~3.1인 경우, 해당 영역은 리피오돌 유지 종양 영역으로 식별하는 진단 보조 정보 방법.
12. The method of claim 11,
Providing diagnostic assistance information based on a ratio of the value corresponding to the calculated degree of radiation absorption
Wherein the region is identified as a lipiodol retention tumor region when the ratio of Hounsfield Value (LHR) is 2.2 to 3.1.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220036501A (en) * | 2020-09-16 | 2022-03-23 | 연세대학교 산학협력단 | Method and device for calculating risk of vascular disease in ct image using low voltage |
WO2023113358A1 (en) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 주식회사 메디튤립 | Computed tomography image analysis device and analysis method using same |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102027772B1 (en) * | 2017-02-07 | 2019-10-04 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing the information for diagnosing of prostate cancer |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040047561A (en) * | 2002-11-26 | 2004-06-05 | 지이 메디컬 시스템즈 글로발 테크놀러지 캄파니 엘엘씨 | Computer aided diagnosis of an image set |
US20090207967A1 (en) * | 2008-02-15 | 2009-08-20 | Xin Liu | System and method for quantitative imaging of chemical composition to decompose multiple materials |
US20100278407A1 (en) * | 2007-07-13 | 2010-11-04 | Dzyubak Oleksandr P | Object Identification in Dual Energy Contrast-Enhanced CT Images |
KR101004342B1 (en) | 2007-10-23 | 2010-12-27 | (주)토탈소프트뱅크 | Method for detecting liver region and hepatoma in computer tomography images |
KR20110009522A (en) * | 2009-07-22 | 2011-01-28 | 충남대학교산학협력단 | An analytical method on ct image of liver tissue using dual-energy ct |
-
2016
- 2016-10-06 KR KR1020160129017A patent/KR101669793B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040047561A (en) * | 2002-11-26 | 2004-06-05 | 지이 메디컬 시스템즈 글로발 테크놀러지 캄파니 엘엘씨 | Computer aided diagnosis of an image set |
US20100278407A1 (en) * | 2007-07-13 | 2010-11-04 | Dzyubak Oleksandr P | Object Identification in Dual Energy Contrast-Enhanced CT Images |
KR101004342B1 (en) | 2007-10-23 | 2010-12-27 | (주)토탈소프트뱅크 | Method for detecting liver region and hepatoma in computer tomography images |
US20090207967A1 (en) * | 2008-02-15 | 2009-08-20 | Xin Liu | System and method for quantitative imaging of chemical composition to decompose multiple materials |
KR20110009522A (en) * | 2009-07-22 | 2011-01-28 | 충남대학교산학협력단 | An analytical method on ct image of liver tissue using dual-energy ct |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220036501A (en) * | 2020-09-16 | 2022-03-23 | 연세대학교 산학협력단 | Method and device for calculating risk of vascular disease in ct image using low voltage |
WO2022060099A1 (en) * | 2020-09-16 | 2022-03-24 | 연세대학교 산학협력단 | Method and apparatus for calculating risk of vascular disease in ct image using low voltage |
WO2023113358A1 (en) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 주식회사 메디튤립 | Computed tomography image analysis device and analysis method using same |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101669793B1 (en) | 2016-11-09 |
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