KR20190049524A - Method for transmitting a medical image and medical imaging aparatus thereof - Google Patents

Abstract

According to an embodiment of the present disclosure, a method for transmitting a medical image comprises the steps of: obtaining a medical image which imaged a target object; determining whether there is an abnormality in the target object based on the medical image and determining whether to transmit at least one auxiliary image related to the medical image based on the determination; and when there is no abnormality in the target object, transmitting the medical image to an external device. Accordingly, data throughput and data transfer amount can be minimized.

Description

의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치 {METHOD FOR TRANSMITTING A MEDICAL IMAGE AND MEDICAL IMAGING APARATUS THEREOF}[0001] METHOD FOR TRANSMITTING A MEDICAL IMAGE AND MEDICAL IMAGING APARATUS THEREOF [0002]

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치는 의료 영상 및 상기 의료 영상과 관련된 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 외부 장치로 전송하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. A medical image transfer method and a medical image device according to an embodiment of the present disclosure relates to a method and apparatus for transferring at least one of a medical image and a read auxiliary image related to the medical image to an external device.

구체적으로, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치는 의료 영상을 획득하고, 획득된 의료 영상에 근거하여 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 생성하며, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 외부 장치로 전송하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. Specifically, the medical image transfer method and the medical image device according to the present disclosure acquire a medical image, generate at least one read auxiliary image related to the medical image based on the acquired medical image, And at least one readout auxiliary image to an external device.

의료 영상 장치는 대상체의 내부 구조를 영상으로 획득하기 위한 장비이다. 의료 영상 장치는 비침습 검사 장치로서, 신체 내의 구조적 세부사항, 내부 조직 및 유체의 흐름 등을 촬영 및 처리하여 사용자에게 보여준다. 의사 등의 사용자는 의료 영상 장치에서 출력되는 의료 영상을 이용하여 환자의 건강 상태 및 질병을 진단할 수 있다.The medical imaging device is a device for acquiring the internal structure of an object as an image. The medical imaging device is a non-invasive examination device that captures and processes structural details, internal tissues and fluid flow in the body and displays it to the user. A user such as a doctor can diagnose a health condition and a disease of a patient by using a medical image outputted from a medical imaging apparatus.

의료 영상 장치로는 대상체로 엑스선을 조사하고 대상체를 통과한 엑스선을 감지하여 영상을 이미징하는 엑스레이(X-ray) 장치, 자기 공명 영상을 제공하기 위한 자기 공명 영상(MRI: magnetic resonance imaging) 장치, 컴퓨터 단층 촬영(CT: Computed Tomography) 장치, 및 초음파(Ultrasound) 진단 장치 등이 있다. The medical imaging device includes an X-ray device for irradiating an X-ray to a target object, sensing an X-ray passing through the object and imaging the image, a magnetic resonance imaging (MRI) device for providing a magnetic resonance image, A computed tomography (CT) apparatus, and an ultrasound diagnostic apparatus.

최근에는 캐드(CAD: Computer Aided Detection) 시스템, 기계 학습, 등과 같은 영상 처리 기술의 발전으로 인하여, 의료 영상 장치가 획득된 의료 영상을 컴퓨터로 분석하여, 대상체에 이상이 발생한 부위인 비정상(abnormal) 영역을 검출하거나 분석한 결과를 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 획득된 의료 영상을 분석하여 재 생성된 영상을 판독 보조 영상이라 한다. 판독 보조 영상을 의사에게 제공하면, 의사는 판독 보조 영상을 참조하여, 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 보다 용이하게 진단할 수 있다. 또한, 전술한 판독 보조 영상은 '보조 영상'으로 지칭될 수도 있을 것이다. Recently, due to the development of image processing technologies such as CAD (Computer Aided Detection) system, machine learning, etc., a medical image obtained by a medical imaging apparatus is analyzed by a computer and abnormalities such as abnormality, The region can be detected or the result of the analysis can be generated. As described above, the acquired medical image is analyzed and the reproduced image is referred to as a read auxiliary image. By providing the read assistant image to the doctor, the doctor can more easily diagnose whether or not an abnormality has occurred in the object by referring to the readout assistant image. In addition, the above-described read auxiliary image may be referred to as a 'secondary image'.

그리고, 의료 영상 장치는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송할 수 있다. 그에 따라서, 외부 장치에서도 의료 영상 및 판독 보조 영상을 이용하여, 환자를 진단할 수 있다. Then, the medical imaging device can transmit the medical image and at least one read auxiliary image to the external device. Accordingly, the external device can diagnose the patient by using the medical image and the reading assistant image.

그러나, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송하는 경우에는 의료 영상 만을 외부 장치로 전송할 때보다, 요구되는 메모리 용량, 데이터 처리량 및 데이터 전송량이 증가하게 된다. However, when a medical image and at least one read auxiliary image are transmitted to an external device, the required memory capacity, data processing amount, and data transmission amount are increased as compared with a case of transmitting only a medical image to an external device.

본 개시의 실시예는, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송하는데 있어서 발생하는 메모리 용량 증가, 데이터 처리량 증가 및 데이터 전송량 증가를 최소화할 수 있는 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치의 제공을 목적으로 한다. An embodiment of the present disclosure is directed to a medical image transmission method capable of minimizing an increase in memory capacity, an increase in data processing amount, and an increase in data transmission amount, which occurs in transferring a medical image and at least one read auxiliary image to an external device, It is intended to provide a device.

구체적으로, 본 개시의 실시예는, 엑스선 영상 및 엑스선 영상에 근거하여 생성된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송하는데 있어서 발생하는 메모리 용량 증가, 데이터 처리량 증가 및 데이터 전송량 증가를 최소화할 수 있는 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치의 제공을 목적으로 한다. Specifically, the embodiments of the present disclosure can minimize the increase in memory capacity, increase in data throughput, and increase in data transferring occurring when transferring at least one read auxiliary image generated based on an X-ray image and an X-ray image to an external device And a medical image device according to the method.

또한, 본 개시의 실시예는, 의사가 의료 영상을 이용하여 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 진단하는데 있어서, 보다 편리하게 대상체를 진단할 수 있도록 하는 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치의 제공을 목적으로 한다. In addition, the embodiment of the present disclosure provides a medical image transmission method that allows a doctor to more easily diagnose a target in diagnosing whether or not an abnormality has occurred in a target object by using a medical image, and a medical image device .

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득하는 단계; 상기 의료 영상에 근거하여 상기 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 상기 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정하는 단계; 및 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 외부 장치로 전송하는 단계를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a medical image transmission method including: acquiring a medical image of a target object; Determining whether there is an abnormality in the object based on the medical image and determining whether to transmit at least one read auxiliary image associated with the medical image based on the determination; And transmitting only the medical image excluding the read assistant image to the external device if there is no abnormality in the object.

또한, 상기 의료 영상만을 상기 외부 장치로 전송하는 단계는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 연관되는 상기 판독 보조 영상을 생성하지 않고, 상기 의료 영상 만을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. The step of transmitting only the medical image to the external device may include transmitting only the medical image to the external device without generating the read auxiliary image associated with the medical image if there is no abnormality in the object .

또한, 상기 의료 영상을 획득하는 단계는 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득하는 단계를 포함하며, 상기 외부 장치로 전송하는 단계는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. The step of acquiring the medical image may include acquiring the medical image and the at least one read assistant image, and the step of transmitting the medical image and the at least one readout assistant image may include: And transmitting the medical image to the external device.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 연관되는 복수개의 상기 판독 보조 영상을 생성하는 단계; 및 상기 복수개의 판독 보조 영상을 상기 대상체에서 이상이 발생한 부분의 특성에 근거하여 소정 순서로 정렬하고, 상기 의료 영상 및 상기 소정 순서로 정렬된 상기 복수개의 판독 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a medical image transmission method comprising: generating a plurality of readout auxiliary images associated with a medical image when an abnormality occurs in the object; And arranging the plurality of readout auxiliary images in a predetermined order on the basis of characteristics of a portion where an abnormality has occurred in the object and transmitting the medical images and the plurality of readout auxiliary images arranged in the predetermined order to the external device As shown in FIG.

또한, 상기 외부 장치로 전송하는 단계는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 정상임을 알리는 정상 마크를 부가하고, 상기 정상 마크가 부가된 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. The step of transmitting to the external device may include adding a normal mark indicating that the target object is normal to the medical image and transmitting the medical image to which the normal mark is added to the external device if there is no abnormality in the target object . ≪ / RTI >

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 비정상임을 알리는 비정상 마크를 부가하고, 상기 비정상 마크가 부가된 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the medical image transmission method according to the embodiment of the present disclosure, if there is an abnormality in the object, an abnormal mark indicating that the object is abnormal is added to the medical image, and the medical image, To the mobile station.

또한, 상기 비정상 마크는 상기 대상체에 발생한 비정상 부위의 비정상 정도에 따라서 복수개의 단계로 분류 및 표시될 수 있다. The abnormal mark may be classified and displayed in a plurality of stages according to the degree of abnormality of the abnormal region generated in the subject.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 상기 대상체에 소정 병변이 존재하면, 상기 소정 병변의 특성에 근거하여 생성될 판독 보조 영상의 종류를 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라서 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 생성하는 단계; 및 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 판독 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a medical image transmission method, comprising: determining a type of a read assistant image to be generated based on a characteristic of a lesion when the lesion is present in the subject; Generating the read assistant image; And transmitting the medical image and the at least one read assistant image to the external device.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면을 생성하는 단계; 및 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a medical image transmission method including: generating a first user interface screen including only a medical image except for the read auxiliary image, if the object does not exist; And generating a second user interface screen including the medical image and the at least one readout auxiliary image if there is an abnormality in the target object.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법은 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 제1 사용자 인터페이스 화면을 상기 외부 장치로 전송하는 단계; 및 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 제2 사용자 인터페이스 화면을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of transmitting a medical image, the method comprising: transmitting the first UI screen to the external device if the object does not exist; And transmitting the second UI screen to the external device if the object is abnormal.

또한, 상기 결정하는 단계는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 상기 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the determining may include determining whether an abnormality has occurred in the object through learning and inference calculation through a Deep Neural Network.

또한, 상기 의료 영상은 X 선 영상을 포함하며, 상기 외부 장치는 PACS 서버, PACS 뷰어, 및 상기 대상체에 대한 의료 영상 촬영을 수행하는 의료 영상 장치를 제어하는 워크스테이션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Also, the medical image may include an X-ray image, and the external device may include at least one of a PACS server, a PACS viewer, and a workstation for controlling a medical imaging device that performs medical imaging of the object .

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치는 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득하고, 상기 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 상기 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정하며, 상기 대상체에 이상이 없으면 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만이 외부 장치로 전송되도록 제어하는 제어부; 및 상기 제어부의 제어에 따라서, 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 통신부를 포함한다. A medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure acquires a medical image that imaged a target object, determines whether there is an abnormality in the target object, and determines whether or not at least one read auxiliary video associated with the medical image is transmitted And controls only the medical image excluding the read assistant image to be transmitted to an external device if the object does not exist abnormally; And a communication unit for transmitting the medical image to the external device under the control of the control unit.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 정상임을 알리는 정상 마크를 부가하고, 상기 정상 마크가 부가된 상기 의료 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어할 수 있다. The control unit may add a normal mark indicating that the target object is normal to the medical image and control the medical image to which the normal mark is added to be transmitted to the external device if the target object is not abnormal.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 비정상임을 알리는 비정상 마크를 부가하고, 상기 비정상 마크가 부가된 상기 의료 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어할 수 있다. The control unit may add an abnormal mark indicating that the subject is abnormal to the medical image and control the medical image to which the abnormal mark is added to be transmitted to the external device if the subject has an abnormality.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 연관되는 복수개의 상기 판독 보조 영상을 생성하며, 상기 복수개의 판독 보조 영상을 상기 대상체에서 이상이 발생한 부분의 특성에 근거하여 소정 순서로 정렬하고, 상기 의료 영상 및 상기 소정 순서로 정렬된 상기 복수개의 판독 보조 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어할 수 있다. The control unit may generate a plurality of the readout auxiliary images associated with the medical image if the object has an abnormality, and the plurality of readout auxiliary images may be displayed in a predetermined order And controls the medical image and the plurality of readout auxiliary images arranged in the predetermined order to be transmitted to the external device.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 소정 병변을 포함하는 질병이 존재하면, 상기 소정 병변의 종류에 근거하여 생성될 판독 보조 영상의 종류를 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라서 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 생성하고, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 판독 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송할 수 있다. The control unit may determine the type of the read auxiliary image to be generated on the basis of the type of the lesion when a disease including a lesion is present in the subject and determine at least one read auxiliary image according to the determined type And transmit the medical image and the at least one read assistant image to the external device.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하며, 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하고, 상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 상기 제2 사용자 인터페이스 화면이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어할 수 있다. In addition, the control unit controls the first user interface screen including only the medical image except the read auxiliary image to be generated if there is no abnormality in the target object, and if there is an abnormality in the target object, A second user interface screen including a readout auxiliary image is generated and the first user interface screen or the second user interface screen is controlled to be transmitted to the external device.

또한, 상기 제어부는 상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 판독 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하며, 상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어할 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치는 상기 제어부의 제어에 따라서, 상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 상기 제2 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 하는 디스플레이를 더 포함할 수 있다. In addition, the control unit controls the first user interface screen including only the medical image except the read auxiliary image to be generated if there is no abnormality in the target object, and if there is an abnormality in the target object, A second user interface screen including a read auxiliary image can be generated. Further, the medical imaging apparatus according to the embodiment of the present disclosure may further include a display for displaying the first user interface screen or the second user interface screen under the control of the control unit.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 수행하는 심층 신경망 프로세서를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 제어부는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 상기 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. In addition, the medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure may further include a depth neural network processor that performs learning and speculation operations through a Deep Neural Network. In addition, the controller may determine whether or not an abnormality has occurred in the object through learning and inference operations through a Deep Neural Network.

또한, 상기 대상체로 X 선을 조사하는 X 선 조사부를 더 포함하며, 상기 제어부는 상기 X 선 조사부를 제어하여 상기 의료 영상을 획득할 수 있다. The apparatus may further include an X-ray irradiating unit for irradiating X-rays to the object, and the controller may control the X-ray irradiating unit to acquire the medical image.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치는 의료 영상에 근거하여 대상체가 정상인 것으로 판단된 경우에는 의료 영상과 관련된 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송하지 않음으로써, 불필요한 데이터의 전송 및 생성을 차단할 수 있다. 따라서, 대상체에 이상이 없는 경우에 불필요하게 판독 보조 영상을 생성 및/또는 전송하는 것을 방지할 수 있다. 그에 따라서, 의료 영상 판독의 작업 흐름을 최적화 할 수 있으며, 의사 등이 불필요하게 판독 보조 영상을 판독하지 않도록 하여 판독 효율을 증가시킬 수 있게 된다. The medical image transmission method and the medical image device according to the present disclosure do not transmit the readout auxiliary image related to the medical image to the external device when it is determined that the object is normal based on the medical image, Transmission and generation can be blocked. Therefore, it is possible to prevent unnecessary generation and / or transmission of the read assistant image when there is no abnormality in the object. Accordingly, it is possible to optimize the work flow of the medical image reading, and it is possible to increase the reading efficiency by preventing the doctor or the like from unnecessarily reading the reading auxiliary image.

도 1은 엑스선 장치의 구성을 도시하는 외관도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 의료 영상 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5a는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5b는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5c는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 획득된 의료 영상을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 이용되는 심층 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 대상체에 이상이 있는 경우에 대응되는 의료 영상을 나타내는 도면이다.
도 8b 내지 도 8d는 대상체에 이상이 있는 경우 생성되는 판독 보조 영상들을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.
도 10은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.
도 11은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.
도 12a 및 도 12b는 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.
도 13은 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 일 구현 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 다른 구현 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 다른 구현 예를 나타내는 도면이다. 1 is an external view showing a configuration of an X-ray apparatus.
2 is a block diagram illustrating a medical imaging device in accordance with one embodiment of the present disclosure;
3 is a block diagram illustrating a medical imaging device in accordance with another embodiment of the present disclosure.
4 is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to an embodiment of the present disclosure.
5A is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure.
5B is a flowchart showing a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure.
5C is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure.
6 is a diagram showing a medical image obtained in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.
7 is a diagram for explaining a depth neural network used in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure;
8A is a view showing a medical image corresponding to a case where there is an abnormality in a target object.
8B to 8D are diagrams showing read auxiliary images generated when there is an abnormality in a target object.
9 is another diagram showing a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.
10 is another diagram showing a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.
11 is another diagram illustrating a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.
12A and 12B are other diagrams showing an interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.
13 is a diagram showing an embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
14 is a diagram illustrating another embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
15 is a diagram illustrating another embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure.

본 명세서는 본 발명의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있도록, 본 발명의 원리를 설명하고, 실시예들을 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다. The present specification discloses the principles of the present invention and discloses embodiments of the present invention so that those skilled in the art can carry out the present invention without departing from the scope of the present invention. The disclosed embodiments may be implemented in various forms.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부'(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부'가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 '부'가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.Like reference numerals refer to like elements throughout the specification. The present specification does not describe all elements of the embodiments, and redundant description between general contents or embodiments in the technical field of the present invention will be omitted. As used herein, the term " part " may be embodied in software or hardware, and may be embodied as a unit, element, or section, Quot; element " includes a plurality of elements. Hereinafter, the working principle and embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 영상은 자기 공명 영상(MRI) 장치, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 장치, 초음파 촬영 장치, 또는 엑스레이 촬영 장치 등의 의료 영상 장치에 의해 획득된 의료 영상을 포함할 수 있다.The image herein may include a medical image acquired by a medical imaging device, such as a magnetic resonance imaging (MRI) device, a computed tomography (CT) device, an ultrasound imaging device, or an x-ray imaging device.

본 명세서에서 '대상체(object)'는 촬영의 대상이 되는 것으로서, 사람, 동물, 또는 그 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 신체의 일부(장기 또는 기관 등; organ) 또는 팬텀(phantom) 등을 포함할 수 있다.As used herein, the term " object " may include a person, an animal, or a part thereof as an object of photographing. For example, the object may comprise a part of the body (organ or organ) or a phantom.

도 1은 일 실시예에 따른 엑스선 장치의 구성을 도시하는 외관도이다. 도 1에서는 고정식 엑스선 장치를 예로 들어 설명한다.1 is an external view showing a configuration of an X-ray apparatus according to an embodiment. In Fig. 1, a fixed X-ray apparatus is taken as an example.

도 1을 참조하면, 엑스선 장치(100)는 엑스선을 발생시켜 조사하는 엑스선 조사부(110), 엑스선 조사부로부터 조사되어 대상체를 투과한 엑스선을 검출하는 엑스선 디텍터(195), 및 사용자로부터 명령을 입력 받고 정보를 제공하는 워크스테이션(180)을 포함한다. 또한, 엑스선 장치(100)는 입력된 명령에 따라 엑스선 장치(100)를 제어하는 제어부(120) 및 외부 장치와 통신하는 통신부(140)를 포함할 수 있다.1, the X-ray apparatus 100 includes an X-ray irradiator 110 for generating and irradiating an X-ray, an X-ray detector 195 for detecting an X-ray transmitted through the object irradiated from the X-ray irradiator, And a workstation 180 that provides information. The X-ray apparatus 100 may include a controller 120 for controlling the X-ray apparatus 100 according to an inputted command, and a communication unit 140 for communicating with an external apparatus.

제어부(120) 및 통신부(140)의 구성요소 중 일부 또는 전부는 워크스테이션(180)에 포함되거나 워크스테이션(180)과 별도로 마련될 수 있다.Some or all of the components of the control unit 120 and the communication unit 140 may be included in the work station 180 or separately from the work station 180. [

엑스선 조사부(110)는 엑스선을 발생시키는 엑스선 소스와, 엑스선 소스에서 발생되는 엑스선의 조사영역을 조절하는 콜리메이터(collimator)를 구비할 수 있다.The X-ray irradiating unit 110 may include an X-ray source for generating an X-ray and a collimator for adjusting an irradiation region of the X-ray generated from the X-ray source.

엑스선 장치(100)가 배치되는 검사실 천장에는 가이드 레일(30)이 설치될 수 있고, 가이드 레일(30)을 따라 이동하는 이동 캐리지(40)에 엑스선 조사부(110)를 연결하여 대상체(P)에 대응되는 위치로 엑스선 조사부(110)를 이동시킬 수 있고, 이동 캐리지(40)와 엑스선 조사부(110)는 절첩 가능한 포스트 프레임(50)을 통해 연결되어 엑스선 조사부(110)의 높이를 조절할 수 있다.A guide rail 30 can be installed on the inspection ceiling where the X-ray apparatus 100 is disposed and the X-ray irradiating unit 110 is connected to the moving carriage 40 moving along the guide rail 30, The moving carriage 40 and the X-ray irradiating unit 110 can be connected to each other via the foldable post frame 50 to adjust the height of the X-ray irradiating unit 110.

워크스테이션(180)에는 사용자의 명령을 입력 받는 입력부(181) 및 정보를 표시하는 디스플레이(182)가 마련될 수 있다. The workstation 180 may be provided with an input unit 181 for receiving a user's command and a display 182 for displaying information.

입력부(181)는 촬영 프로토콜, 촬영 조건, 촬영 타이밍, 엑스선 조사부(110)의 위치 제어 등을 위한 명령을 입력 받을 수 있다. 입력부(181)는 키보드, 마우스, 터치스크린, 음성 인식기, 등을 포함할 수 있다. The input unit 181 can receive commands for photographing protocol, photographing conditions, photographing timing, position control of the X-ray irradiating unit 110, and the like. The input unit 181 may include a keyboard, a mouse, a touch screen, a voice recognizer, and the like.

디스플레이(182)는 사용자의 입력을 가이드 하기 위한 화면, 엑스선 영상, 엑스선 장치(100)의 상태를 나타내는 화면 등을 표시할 수 있다. The display 182 may display a screen for guiding a user's input, an x-ray image, a screen showing the state of the x-ray apparatus 100, and the like.

제어부(120)는 사용자로부터 입력된 명령에 따라 엑스선 조사부(110)의 촬영 타이밍, 촬영 조건 등을 제어할 수 있고, 엑스선 디텍터(195)로부터 수신된 이미지 데이터를 이용하여 의료 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 촬영 프로토콜 및 대상체(P)의 위치에 따라 엑스선 조사부(110)나 엑스선 디텍터(195)가 장착된 장착부(14, 24)의 위치 또는 자세를 제어할 수도 있다.The control unit 120 can control the photographing timing, photographing conditions, and the like of the X-ray irradiating unit 110 according to a command input from the user, and can generate a medical image using the image data received from the X-ray detector 195 . The control unit 120 may control the position or posture of the mounting units 14 and 24 on which the X-ray irradiating unit 110 or the X-ray detector 195 is mounted according to the imaging protocol and the position of the object P.

제어부(120)는 전술한 동작 및 후술하는 동작을 수행하는 프로그램이 저장된 메모리 및 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(120)는 단일 프로세서를 포함할 수도 있고, 복수의 프로세서를 포함할 수도 있는바, 후자의 경우에는 복수의 프로세서가 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고, 물리적으로 분리될 수도 있다. The control unit 120 may include a memory for storing a program for performing the above-described operations and operations described later, and a processor for executing the stored program. The control unit 120 may include a single processor and may include a plurality of processors. In the latter case, a plurality of processors may be integrated on one chip or may be physically separated.

엑스선 장치(100)는 통신부(140)를 통해 외부 장치(150) (예를 들면, 외부의 서버(151), 의료 장치(152) 및 휴대용 단말(153; 스마트폰, 태브릿 PC, 웨어러블 장치 등)) 와 연결되어 데이터를 송신하거나 수신할 수 있다. The X-ray apparatus 100 is connected to the external device 150 (for example, an external server 151, the medical device 152 and the portable terminal 153 (smart phone, tablet PC, wearable device, ) To transmit or receive data.

통신부(140)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The communication unit 140 may include one or more components that enable communication with an external device, and may include at least one of a short-range communication module, a wired communication module, and a wireless communication module, for example.

또한, 통신부(140)가 외부 장치로부터 제어 신호를 수신하고, 수신된 제어 신호를 제어부(120)에 전달하여 제어부(120)로 하여금 수신된 제어 신호에 따라 엑스선 장치(100)를 제어하도록 하는 것도 가능하다. Also, the communication unit 140 may receive the control signal from the external device, transmit the received control signal to the control unit 120, and allow the control unit 120 to control the X-ray device 100 in accordance with the received control signal It is possible.

또한, 제어부(120)는 통신부(140)를 통해 외부 장치에 제어 신호를 송신함으로써, 외부 장치를 제어부의 제어 신호에 따라 제어하는 것도 가능하다. 예를 들어, 외부 장치는 통신부(140)를 통해 수신된 제어부(120)의 제어 신호에 따라 외부 장치의 데이터를 처리할 수 있다.The control unit 120 may also control the external device according to the control signal of the control unit by transmitting a control signal to the external device through the communication unit 140. [ For example, the external device can process data of the external device according to a control signal of the control unit 120 received through the communication unit 140. [

또한, 통신부(140)는 엑스선 장치(100)의 구성요소들 간에 통신을 가능하게 하는 내부 통신 모듈을 더 포함할 수도 있다. 외부 장치에는 엑스선 장치(100)를 제어할 수 있는 프로그램이 설치될 수 있는 바, 이 프로그램은 제어부(120)의 동작 중 일부 또는 전부를 수행하는 명령어를 포함할 수 있다. The communication unit 140 may further include an internal communication module that enables communication between the components of the X-ray apparatus 100. [ The external device may be provided with a program capable of controlling the X-ray apparatus 100, and the program may include an instruction to perform some or all of the operations of the control unit 120. [

프로그램은 휴대용 단말(153)에 미리 설치될 수도 있고, 휴대용 단말(153)의 사용자가 어플리케이션을 제공하는 서버로부터 프로그램을 다운로딩하여 설치하는 것도 가능하다. 어플리케이션을 제공하는 서버에는 해당 프로그램이 저장된 기록매체가 포함될 수 있다.The program may be installed in the portable terminal 153 in advance, or the user of the portable terminal 153 may download and install the program from a server that provides the application. The server providing the application may include a recording medium storing the program.

한편, 엑스선 디텍터(195)는 스탠드(20)나 테이블(10)에 고정된 고정형 엑스선 디텍터로 구현될 수도 있고, 장착부(14, 24)에 착탈 가능하게 장착되거나, 임의의 위치에서 사용 가능한 휴대용 엑스선 디텍터(portable x-ray detector)로 구현될 수도 있다. 휴대용 엑스선 디텍터는 데이터 전송 방식과 전원 공급 방식에 따라 유선 타입 또는 무선 타입으로 구현될 수 있다. The X-ray detector 195 may be implemented as a fixed X-ray detector fixed to the stand 20 or the table 10 or may be detachably attached to the mounting portions 14 and 24, Or a portable x-ray detector. Portable x-ray detectors can be implemented as wired or wireless type depending on the data transmission method and power supply method.

엑스선 디텍터(195)는 엑스선 장치(100)의 구성 요소로 포함될 수도 있고, 포함되지 않을 수도 있다. 후자의 경우, 엑스선 디텍터(195)는 사용자에 의해 엑스선 장치(100)에 등록될 수 있다. 또한, 두 경우 모두 엑스선 디텍터(195)는 통신부(140)를 통해 제어부(120)와 연결되어 제어 신호를 수신하거나 이미지 데이터를 송신할 수 있다. The X-ray detector 195 may be included as an element of the X-ray apparatus 100 or may not be included. In the latter case, the X-ray detector 195 can be registered in the X-ray apparatus 100 by the user. In both cases, the X-ray detector 195 may be connected to the control unit 120 through the communication unit 140 to receive the control signal or transmit the image data.

엑스선 조사부(110)의 일 측면에는 사용자에게 정보를 제공하고 사용자로부터 명령을 입력 받는 서브 유저 인터페이스(80)가 마련될 수 있고, 워크 스테이션(180)의 입력부(181) 및 디스플레이(182)가 수행하는 기능 중 일부 또는 전부가 서브 유저 인터페이스(80)에서 수행될 수 있다. One side of the X-ray examination unit 110 may be provided with a sub-user interface 80 for providing information to a user and receiving a command from a user, and an input unit 181 and a display 182 of the work station 180 may perform Some or all of the functions to be performed may be performed in the sub-user interface 80. [

제어부(120) 및 통신부(140)의 구성 요소 중 전부 또는 일부가 워크스테이션(180)과 별도로 마련되는 경우에는 엑스선 조사부(110)에 마련된 서브 유저인터페이스(80)에 포함될 수 있다.The control unit 120 and the communication unit 140 may be included in the sub-user interface 80 provided in the X-ray irradiating unit 110 when all or a part of the components are separately provided from the work station 180. [

도 1은 검사실의 천장에 연결된 고정식 엑스선 장치에 대해 도시하고 있지만, 엑스선 장치(100)는 C-암(arm) 타입 엑스선 장치, 모바일 엑스선 장치 등 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 구조의 엑스선 장치를 포함할 수 있다.Although FIG. 1 illustrates a stationary x-ray apparatus connected to a ceiling of a laboratory, the x-ray apparatus 100 may include various types of x-ray apparatus, such as a C-arm type X-ray apparatus and a mobile X-ray apparatus, .

의료 영상의 판독, 또는 의료 영상을 이용한 진단의 용이성 향상을 위하여, 의료 영상 장치 또는 의료 영상 장치로부터 의료 영상을 전송받는 외부 장치(예를 들어, 150)에서는 의료 영상을 이용하여 판독 보조 영상을 생성하여, 사용자에게 제공할 수 있다. In an external device (for example, 150) that receives a medical image from a medical image device or a medical image device to improve the easiness of diagnosis using medical images or medical images, a medical image is used to generate a read assistant image And provide it to the user.

구체적으로, 의료 영상 장치는 캐드(CAD: Computer Aided Detection) 시스템, 기계 학습, 등과 같은 영상 처리 기술을 이용하여, 의료 영상 장치가 획득된 의료 영상을 컴퓨터로 분석할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치는 대상체에 이상이 발생한 부위인 비정상(abnormal) 영역을 검출 또는 분석한 결과를 생성할 수 있다.Specifically, the medical imaging apparatus can analyze the medical image obtained by the medical imaging apparatus using a computer by using an image processing technique such as CAD (Computer Aided Detection) system, machine learning, and the like. Then, the medical imaging apparatus can generate a result of detecting or analyzing an abnormal region, which is a region where an abnormality has occurred in the object.

일반적으로, 판독 보조 영상을 생성하여 사용자에게 제공하는 의료 영상 장치는 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)의 제어부(120) 또는 엑스선 장치(100)의 워크 스테이션(180), PACS(Picture Archiving Communications System) 서버, 또는 PACS 뷰어 등이 될 수 있다. 이외에도, 의료 영상 장치는 의료 영상을 획득하고, 획득된 의료 영상에 근거하여 판독 보조 영상을 생성할 수 있는 모든 전자 장치가 될 수 있다. Generally, a medical imaging apparatus that generates a read assistant image and provides the read assistant image to a user includes a control unit 120 of the X-ray apparatus 100 or a work station 180 of the X-ray apparatus 100, a Picture Archiving Communications System (PACS) ) Server, or a PACS viewer. In addition, the medical imaging device can be any electronic device that can acquire a medical image and generate a read-assisted image based on the acquired medical image.

종래의 의료 영상 장치의 경우, 의료 영상을 획득하고, 획득된 의료 영상 각각에 대한 분석을 수행하고, 획득된 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상들을 생성하였다. 그리고, 획득된 의료 영상 및 판독 보조 영상들을 외부 장치로 전송하여, 외부 장치에서 수신받은 의료 영상 및 판독 보조 영상들을 이용할 수 있도록 하였다. 여기서, 판독 보조 영상은 원본 의료 영상 이외에, 의사 등의 사용자가 의료 영상을 판독하는데 도움이 되는 영상을 의미한다. 따라서, 판독 보조 영상은 '보조 영상'으로 호칭될 수도 있을 것이다. In the case of a conventional medical imaging device, a medical image is acquired, an analysis is performed for each of the acquired medical images, and at least one read auxiliary image associated with the acquired medical image is generated. Then, the obtained medical image and read assistant images are transmitted to an external device, so that medical images and readout assistant images received from external devices can be used. Here, the read assistant image means an image that helps the user of the doctor or the like to read the medical image, in addition to the original medical image. Accordingly, the readout auxiliary image may be referred to as a 'secondary image'.

예를 들어, 의료 영상 장치가 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)인 경우, 의사가 의료 영상 및 판독 보조 영상들을 이용하여 대상체의 이상 여부를 진단하는 공간은 엑스선 장치(100)가 설치된 공간과 분리되어 있는 경우가 대부분이다. 예를 들어, 엑스선 장치(100)는 방사선실에 위치하며, 의사의 판독은 방사선실과 별도의 공간인 진료실에서 수행될 수 있다. 이러한 경우, 엑스선 장치(100)는 획득한 의료 영상 및 판독 보조 영상을 진료실에 있는 외부 장치, 예를 들어, 진료실에 설치된 PACS 뷰어 또는 의사의 컴퓨터로 전송하여야만 한다. 그러면, 의사는 PACS 뷰어를 통하여 의료 영상 및 판독 보조 영상을 볼 수 있으며 대상체를 진단할 수 있다. For example, when the medical imaging apparatus is the X-ray apparatus 100 described in FIG. 1, the space for diagnosing the abnormality of the object using the medical image and the reading assistant images is separated from the space in which the X- In most cases. For example, the x-ray apparatus 100 is placed in a radiation room, and the physician's reading can be performed in a medical office, which is a separate space from the radiation room. In this case, the X-ray apparatus 100 must transmit the obtained medical image and the readout assistant image to an external device in the examination room, for example, a PACS viewer installed in the examination room or a doctor's computer. Then, the doctor can view the medical image and the assistant image through the PACS viewer and diagnose the object.

또 다른 예로, 의료 영상 장치가 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)인 경우, 엑스선 장치(100)에서 획득된 의료 영상 및 판독 보조 영상들은 환자의 의료 기록을 저장하기 위해 서버, 예를 들어, PACS 서버나 전자 장치에 저장될 필요가 있다. 이러한 경우, 엑스선 장치(100)는 획득한 의료 영상 및 판독 보조 영상은 엑스선 장치(100)와 물리적으로 구별되는 서버나 전자 장치로 전송하여야만 한다. In another example, when the medical imaging apparatus is the X-ray apparatus 100 described in FIG. 1, the medical image and the reading assistant images acquired by the X-ray apparatus 100 are transmitted to a server, for example, a PACS It needs to be stored in a server or an electronic device. In this case, the X-ray apparatus 100 must transmit the obtained medical image and the readout auxiliary image to a server or an electronic device physically distinguished from the X-ray apparatus 100.

그러나, 대상체에 이상이 없는 경우에는 의사 등이 획득된 의료 영상 만으로도 대상체에 이상이 없음을 용이하게 판단할 수 있다. 즉, 판독 보조 영상을 이용하지 않고도, 의사 등의 사용자는 원본 의료 영상 만으로 대상체에 이상이 없음을 쉽게 알 수 있다. 따라서, 대상체에 이상이 없는 경우에는 판독 보조 영상을 생성하고, 생성된 판독 보조 영상을 외부 장치, 예를 들어, PACS 뷰어 등으로 전송 및/또는 저장하는 것이 불필요하다. However, in the case where there is no abnormality in the object, it can be easily judged that there is no abnormality in the object with only the medical image obtained by the doctor or the like. That is, without using a read assistant image, a user such as a doctor can easily recognize that there is no abnormality in a target object with only the original medical image. Therefore, in the case where there is no abnormality in the object, it is unnecessary to generate a readout auxiliary image and transmit and / or store the generated readout auxiliary image to an external device, for example, a PACS viewer or the like.

또한, 판독 보조 영상을 생성하여 외부 장치로 전송하기 위해서는, 영상 처리를 위하여 요구되는 데이터 처리량, 메모리 용량, 및 판독 보조 영상의 획득 시간이 증가하게 되며, 데이터 전송량 또한 증가하게 된다. 그에 따라서, 판독 보조 영상을 생성 및 전송하는데 발생하는 불필요한 시간 증가로 인하여, 의료 영상 판독의 작업 흐름(workflow)이 저하되며, 판독 효율이 떨어질 수 있게 되는 문제가 있다. Further, in order to generate a read assistant image and transmit it to an external apparatus, the data processing amount, the memory capacity, and the acquisition time of the readout assistant image required for the image processing are increased and the data transfer amount is also increased. Accordingly, there is a problem that the workflow of the medical image reading is lowered and the reading efficiency is lowered due to an unnecessary increase in time that occurs in generating and transmitting the read assistant image.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치 및 그에 따른 의료 영상 전송 방법은 의료 영상을 1차적으로 분석하여 대상체에 이상이 있는지 여부를 판단하고, 전술한 1차적 판단에 근거하여 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송할지 여부를 자동적으로 결정한다. 그에 따라서, 불필요하게 판독 보조 영상을 생성 및/또는 전송하는 것을 방지할 수 있다. 이하에서는, 의료 영상 판독의 작업 흐름을 최적화 할 수 있으며, 의사의 판독 효율을 증가시킬 수 있는 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치 및 그에 따른 의료 영상 전송 방법을 참조된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. The medical image device and the medical image transfer method according to the embodiment of the present disclosure firstly analyzes the medical image to determine whether there is an abnormality in the object, and based on the primary determination, Or the like. Accordingly, it is possible to prevent unnecessary generation and / or transmission of the read assistant image. Hereinafter, a medical imaging apparatus and a medical image transmission method according to an embodiment of the present disclosure, which can optimize the work flow of medical image reading and increase the efficiency of the doctor's reading, will be described in detail with reference to the drawings referred to. do.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 의료 영상 장치를 나타내는 블록도이다. 2 is a block diagram illustrating a medical imaging device in accordance with one embodiment of the present disclosure;

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(200)는 의료 영상을 획득하고, 획득된 의료 영상을 분석하여 판독 보조 영상을 생성할 수 있는 모든 전자 장치를 포함할 수 있다. The medical imaging device 200 according to an embodiment of the present disclosure may include any electronic device capable of acquiring a medical image and analyzing the acquired medical image to generate a reading assistant image.

구체적으로, 의료 영상 장치는 자체적으로 의료 영상 촬영을 통하여 의료 영상을 획득하거나, 다른 의료 영상 장치에서 획득된 의료 영상을 수신함으로써 의료 영상을 획득할 수 있다. Specifically, the medical imaging apparatus can acquire a medical image through medical image capturing itself or can acquire a medical image by receiving a medical image obtained from another medical imaging apparatus.

예를 들어, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치는 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)가 될 수 있으며, 이 경우, 엑스선 장치(100)에서 자체적으로 엑스선 촬영을 통하여 의료 영상인 엑스선 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치는 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)의 제어부(120) 또는 워크 스테이션(180)에 포함되는 형태로 형성될 수도 있을 것이다. For example, the medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure may be the X-ray apparatus 100 described in FIG. 1, and in this case, the X-ray apparatus 100 itself can take an X- Can be obtained. Specifically, the medical imaging apparatus according to the embodiment of the present disclosure may be formed in a form included in the control unit 120 or the work station 180 of the X-ray apparatus 100 described in FIG.

또 다른 예로, 의료 영상 장치(200)는 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100) 등과 같은 의료 영상 장치와 유무선의 통신 네트워크로 연결되는 서버(151), 의료 장치(152) 또는 휴대용 단말(153)가 될 수 있다. 이 경우, 의료 장치(152)는 엑스선 장치(100)에서 획득된 엑스선 영상을 의료 영상으로써 수신하고, 수신된 의료 영상을 분석하여 판독 보조 영상을 생성할 수 있다. As another example, the medical imaging apparatus 200 may include a server 151, a medical apparatus 152, or a portable terminal 153 connected to a medical imaging apparatus such as the X-ray apparatus 100 shown in FIG. 1 via a wired / wireless communication network . In this case, the medical device 152 may receive the x-ray image obtained from the x-ray apparatus 100 as a medical image, and analyze the received medical image to generate a reading auxiliary image.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치에서 획득 및 이용되는 의료 영상은 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있는 모든 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 의료 영상은, X-ray 촬영을 수행하는 엑스선 장치(100), CT 시스템, MRI 시스템, 초음파 진단 장치 및 다른 의료 영상 시스템 중 적어도 하나에 의해 획득된 대상체에 대한 영상이 될 수 있다. The medical image transmission method according to the embodiment of the present disclosure and the medical image acquired and used in the medical image device according to the present invention may be all images that can determine whether or not an abnormality has occurred in the object. Specifically, the medical image may be an image of a target object acquired by at least one of an X-ray apparatus 100 for performing X-ray imaging, a CT system, an MRI system, an ultrasound diagnostic apparatus, and other medical imaging systems.

또한, 대상체는 진단 대상자인 사람, 예를 들어, 환자의 신체 일부를 포함하며, 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 또는 혈관 등을 포함할 수 있다. The subject may include a person who is a subject of diagnosis, for example, a part of a patient's body, and may include a liver, a heart, an uterus, a brain, a breast, an organ such as the abdomen, or a blood vessel.

본 명세서에서 '사용자'는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 본 개시의 실시예에서는, 판독 보조 영상의 생성 또는 전송 여부를 결정함으로써, 의료 영상 장치가 불필요한 처리들(에를 들어, 대상체에 이상이 없을 때에도 판독 보조 영상을 생성하는 동작 등)을 수행하는데 이용되는 컴퓨터적인 자원들의 이용을 방지할 수 있다. 그에 따라서, 의료 영상 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 한다. 그에 따라서, 의료 영상 장치가 더욱 빠르게 동작할 수 있도록 할 수 있다. As used herein, the term 'user' may be a doctor, a nurse, a clinical pathologist, a medical imaging expert, etc., as a medical professional, but may be, but not limited to, a technician repairing a medical device. In the embodiment of the present disclosure, by determining whether to generate or transmit the read assistant image, the medical imaging apparatus is used to perform unnecessary processes (for example, an operation of generating a readout assistant image even when there is no abnormality in the object) The use of computer resources can be prevented. Accordingly, the medical image data can be processed more efficiently. Accordingly, the medical imaging apparatus can be operated more quickly.

이하에서는, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법 및 그에 따른 의료 영상 장치에서 획득 및 이용되는 의료 영상은 엑스선 영상인 경우를 예로 들어 설명한다. Hereinafter, a medical image transmission method according to an embodiment of the present disclosure and a medical image acquired and used in the medical image apparatus according to the present invention will be described as an example of an X-ray image.

또한 이하에서는, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(200)가 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)인 경우를 예로 들어 설명한다. In the following, the case where the medical imaging apparatus 200 according to the embodiment of the present disclosure is the X-ray apparatus 100 described with reference to FIG. 1 will be described as an example.

도 2를 참조하면, 의료 영상 장치(200)는 제어부(210) 및 통신부(220)를 포함한다. 의료 영상 장치(200)가 엑스선 장치(100)에 대응될 경우, 의료 영상 장치(200)에 포함되는 제어부(210) 및 통신부(220)는 각각 엑스선 장치(100)의 제어부(120) 또는 워크 스테이션(180), 및 통신부(140)에 대응될 수 있다. 따라서, 도 1에서와 중복되는 설명은 생략한다. Referring to FIG. 2, the medical imaging device 200 includes a control unit 210 and a communication unit 220. The control unit 210 and the communication unit 220 included in the medical imaging apparatus 200 may be connected to the control unit 120 or the work station 100 of the X-ray apparatus 100, respectively, (180), and the communication unit (140). Therefore, a description overlapping with that in FIG. 1 is omitted.

제어부(210)는 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득한다. 그리고, 수신된 의료 영상을 분석하여 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다. 그리고, 대상체에 이상이 없으면 의료 영상이 외부 장치로 전송되도록 제어한다. 구체적으로, 제어부(210)는 대상체에 이상이 없다고 판단되면, 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만이 외부 장치로 전송되도록 제어할 수 있다. 여기서, 의료 영상이 수신되면, 제어부(210)는 자동으로 전술한 판단 동작 및 전송 여부 결정 동작을 수행할 수 있다. The control unit 210 acquires the medical image that imaged the object. Then, the received medical image is analyzed to determine whether there is an abnormality in the target object, and based on the determination, whether to transmit at least one read auxiliary image associated with the medical image is determined. Then, if there is no abnormality in the object, the medical image is controlled to be transmitted to the external device. Specifically, when it is determined that there is no abnormality in the target object, the control unit 210 can control only the medical image excluding the read auxiliary image to be transmitted to the external device. Here, when the medical image is received, the control unit 210 can automatically perform the determination operation and the transmission determination operation described above.

이하에서는, 설명의 편의 상 '대상체에 이상이 있는지 판단'하는 것을 '제1 판단'이라고 칭하며, '적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정하는 판단'을 '제2 판단'이라 칭할 수 있다. Hereinafter, for the sake of convenience of explanation, "determining whether there is an abnormality in a target object" is referred to as "first determination", and "determination for determining whether at least one read auxiliary image is transmitted" may be referred to as "second determination" .

또한, 제어부(210)는 내부적으로 메모리(미도시), 예를 들어, ROM, RAM 등 및 전술한 동작을 수행하기 위한 명령어들을 수행하는 적어도 하나의 프로세서(미도시)를 포함할 수 있다. 그리고, 제어부(210)에 포함되는 적어도 하나의 프로세서는 전술한 동작들을 수행하기 위한 명령어들을 실행시키도록 동작할 수 있다. 구체적으로, 제어부(210)에 포함되는 적어도 하나의 프로세서는 전술한 동작들을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는 프로그램을 실행시키도록 동작할 수 있다. In addition, the control unit 210 may include at least one processor (not shown) that internally executes a memory (not shown), for example, ROM, RAM, and the like, and instructions for performing the above-described operations. And, at least one processor included in the control unit 210 may be operable to execute the instructions for performing the above-mentioned operations. In particular, at least one processor included in control unit 210 may be operable to execute a program including instructions for performing the operations described above.

여기서, 대상체에 이상이 발생한 경우는 대상체가 건강한 조직의 형태를 갖지 않는 모든 형태 또는 대상체가 건강한 상태와 비교하여 다른 상태를 가지는 경우를 모두 지칭할 수 있다. 예를 들어, 대상체에 이상이 발생한 경우로는 대상체에 포함되는 소정 부위에 질병 또는 질환이 발생한 경우를 예로 들 수 있다. Here, in the case where an abnormality occurs in a target object, all of the target object having no form of a healthy tissue or a case in which the target has a different state compared to a healthy state can be allotted. For example, when an abnormality occurs in a target object, a disease or a disease occurs in a predetermined site included in the target object.

판독 보조 영상은 의료 영상 촬영에 의해서 획득된 의료 영상을 가공하여 생성한 영상으로, 대상체의 판독을 용이하게 할 수 있도록 의료 영상을 가공한 영상이 될 수 있다. 또한, 판독 보조 영상은 질병 또는 질환의 검출이 용이하도록 처리된 영상을 포함할 수 있다. The read assistant image is an image generated by processing a medical image obtained by medical imaging and can be a medical image processed image to facilitate reading of the object. In addition, the read-assist image may include images processed to facilitate detection of a disease or a disease.

구체적으로, 판독 보조 영상은 비정상 부위를 자동으로 검출하여 표시한 영상, 또는 비정상 부위에서 발생한 질병 또는 질환의 종류, 질환 또는 질병 후보(candidate)의 분석 결과, 또는, 어느 질환인지에 대한 확률 정보 등을 표시한 영상 등이 될 수 있다. Specifically, the read-assistant image can be obtained by automatically detecting an abnormal region and displaying the displayed image, the type of disease or disease occurring at an abnormal site, the result of analysis of a disease or a disease candidate, And the like.

예를 들어, 원본 의료 영상이 흉부 엑스선 영상인 경우, 판독 보조 영상으로는 가슴뼈를 포함하여 흉부에 존재하는 뼈를 제거하여 흉부에 존재하는 장기를 더욱 명확하게 표현하는 뼈 억제 영상(Bone Suppression) 영상, 대상체에 존재하는 병변을 검출하기 위해 CAD(Computer Aided Detection) 처리하여 병변을 검출하여 표시하는 병변 검출 CAD 영상, 대상체에 포함되는 조직 또는 세부 영역들의 비정상 부분을 검출하여 표시하는 비정상도 맵(abnormality map) 등을 포함할 수 있다. 또한, 판독 보조 영상은 이외에도 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단하는데 도움이 되도록 원본의 의료 영상을 가공처리 한 모든 영상을 포함할 수 있다. 상기된 예에서, 뼈 억제 영상은 대상체 내에 포함되는 연조직, 예를 들어 폐에 병변이 발생한 경우, 원본 의료 영상에서는 뼈에 가려진 폐 부분을 관찰하기가 어렵다. 그러나, 흉부 엑스선 영상에서 뼈를 제거하면 폐를 더욱 명확하게 관찰할 수 있으므로, 폐에 발생한 병변을 보다 쉽게 판독할 수 있다. For example, if the original medical image is a chest X-ray image, the readout auxiliary image includes a bone suppression image (bone suppression image) that includes the chest bone and removes the bone existing in the chest, A CAD image obtained by CAD (Computer Aided Detection) processing to detect a lesion present in an object, a lesion detection CAD image detecting and displaying a lesion, an abnormality map detecting and displaying an abnormal part of tissue or detail areas included in the object, abnormality map). In addition, the read assistant image may include all the images obtained by processing the medical image of the original to help determine whether or not an abnormality has occurred in the object. In the example described above, it is difficult to observe the lungs covered with bone in the original medical image when the bone-suppressed image is a soft tissue contained in the subject, for example, a lung. However, removing the bones from the chest x-ray image can more clearly observe the lungs, making it easier to read lung lesions.

또한, 판독 보조 영상은 영상의 형태를 갖지 않는 데이터로 표현될 수도 있다. 구체적으로, 판독 보조 영상은 대상체에 이상이 발생하였음을 나타내는 분석 데이터를 포함할 수 있다. Further, the readout auxiliary image may be represented by data having no image form. Specifically, the read assistant image may include analysis data indicating that an abnormality has occurred in the object.

예를 들어, 판독 보조 영상은 뼈 억제 영상에 근거하여 획득된 정보로, 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 나타내는 정보인 질병의 발생 위치, 질병의 발현 형태, 질병 가능성, 질병의 정확도, 질병으로 판단되는 경우의 신뢰도 등을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 질병은 대상체에 이상이 발생하는 모든 경우를 지칭하는 것으로, 기흉, 병변, 종양, 조직 변경, 대상체 내부에 발생한 비정상적인 장기 형태 등을 모두 포함할 수 있다. 또한, 대상체에 이상이 발생하였다는 것은, 대상체에 질병이 발생한 것 이외에도, 대상체에 병변의 존재(presence of a lesion)(예를 들어, 종양 발생 이전 단계에서의 세포, 조직, 또는 장기 등의 변형 등)가 감지되는 모든 경우를 포함할 수 있다. 또한, 판독 보조 영상은 병변의 영상과 병변 또는 병변의 존재를 나타내는 마킹을 포함할 수 있다. For example, a read assistant image is information obtained based on a bone-suppressed image, and is information indicating whether or not an abnormality has occurred in a target object, such as a location of a disease, an expression pattern of the disease, a disease possibility, And the like, and the like. Here, the disease refers to all cases in which an abnormality occurs in a subject, and it may include a pneumothorax, a lesion, a tumor, a tissue change, and an abnormal organs occurring inside the subject. In addition, the occurrence of an abnormality in the object means that, in addition to the occurrence of disease in the object, the presence of a lesion (for example, a change in cell, tissue, or organ such as a pre- Etc.) may be detected. In addition, the read-assist image may include an image of the lesion and a marking indicating the presence of a lesion or lesion.

또한, 제어부(220)는 전술한 대상체에 이상이 발생하였는지 판단하는 동작 및 비정상 부분 분석 동작을 기계 학습을 통하여 수행할 수 있으며, 도 3 및 도 7을 참조하여 상세히 설명한다. In addition, the controller 220 can perform an operation of determining whether or not an abnormality has occurred in the object and an abnormal partial analysis operation through machine learning, and will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 7. FIG.

통신부(220)는 제어부의 제어에 따라서, 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송한다. The communication unit 220 transmits the medical image to the external device under the control of the control unit.

통신부(220)는 외부 장치(290)와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The communication unit 220 may include one or more components that enable communication with the external device 290, and may include at least one of a short-range communication module, a wired communication module, and a wireless communication module.

구체적으로, 통신부(220)는, 유무선의 네트워크(250)와 연결되어 외부 장치(290), 예를 들어, 도 1의 서버(151), 의료 장치(152), 또는 휴대용 단말(153) 등과 같은 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. Specifically, the communication unit 220 is connected to the wired / wireless network 250 and is connected to the external device 290, for example, the server 151, the medical device 152, or the portable terminal 153 And can perform communication with an external device.

여기서, 외부 장치(290)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 전송받고, 이를 저장, 영상 처리, 분석, 연구 및 디스플레이 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있는 전자 장치가 될 수 있다. Here, the external device 290 may be an electronic device capable of receiving at least one medical image and at least one read auxiliary image, and performing at least one of storage, image processing, analysis, research and display.

구체적으로, 외부 장치(290)는 의료 영상 정보 시스템(PACS, Picture Archiving and Communication System)(미도시), 예를 들어, PACS 서버 또는 PACS 뷰어가 될 수 있다. 따라서, 의료 영상 장치(200)는 통신부(22)를 통하여 연결되는 PACS 시스템(미도시)을 통해 연결되는 병원 서버나 병원 내의 다른 의료 장치와 데이터를 주고받을 수 있다.Specifically, the external device 290 may be a Picture Archiving and Communication System (PACS) (not shown), for example, a PACS server or a PACS viewer. Accordingly, the medical imaging apparatus 200 can exchange data with other medical apparatuses in the hospital server or the hospital connected through the PACS system (not shown) connected through the communication unit 22.

구체적으로, 제어부(210)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과 대상체에 이상이 없는 것으로 판단되면, 의료 영상에 연관되는 판독 보조 영상을 생성하지 않고, 의료 영상 만이 외부 장치(290)로 전송되도록 제어할 수 있다. Specifically, when it is determined that there is no abnormality in the target object based on the medical image, the control unit 210 does not generate the read auxiliary image associated with the medical image, As shown in FIG.

의료 영상 장치(200)의 상세 구성 및 구체적인 동작은 이하에서 도 3 내지 도 8d를 참조하여 상세히 설명한다. The detailed configuration and specific operation of the medical imaging apparatus 200 will be described below in detail with reference to Figs. 3 to 8D.

도 3은 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 장치를 나타내는 블록도이다. 도 3에 도시되는 의료 영상 장치(300)에 포함되는 제어부(310) 및 통신부(320)는 각각 도 2에 도시된 의료 영상 장치(200)에 포함되는 제어부(210) 및 통신부(220)에 대응될 수 있다. 또한, 도 3에 도시된 외부 장치(390)는 도 2에 도시된 외부 장치(290)에 대응될 수 있다. 따라서, 의료 영상 장치(300)를 설명하는데 있어서, 도 2에서와 중복되는 설명은 생략한다. 3 is a block diagram illustrating a medical imaging device in accordance with another embodiment of the present disclosure. The control unit 310 and the communication unit 320 included in the medical imaging apparatus 300 shown in FIG. 3 correspond to the control unit 210 and the communication unit 220 included in the medical imaging apparatus 200 shown in FIG. 2, respectively. . 3 may correspond to the external device 290 shown in Fig. Therefore, in the description of the medical imaging apparatus 300, a description overlapping with that in Fig. 2 will be omitted.

도 3을 참조하면, 의료 영상 장치(300)는 도 2에서 설명한 의료 영상 장치(200)에 비하여, 심층 신경망 프로세서(330), 디스플레이(340), 메모리(350) 및 사용자 인터페이스부(360) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 3, the medical imaging apparatus 300 includes a depth neural network processor 330, a display 340, a memory 350, and a user interface unit 360, which are different from the medical imaging apparatus 200 illustrated in FIG. And may further include at least one.

제어부(310)는 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득한다. 그리고, 수신된 의료 영상을 분석하여 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다.The control unit 310 acquires the medical image that imaged the object. Then, the received medical image is analyzed to determine whether there is an abnormality in the target object, and based on the determination, whether to transmit at least one read auxiliary image associated with the medical image is determined.

여기서, 의료 영상 장치(300)는 다양한 방법으로 의료 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)는 자체적으로 영상 촬영 장치(미도시)를 포함할 수 있으며, 제어부(310)는 자체적으로 포함되는 영상 촬영 장치(미도시)를 구동시켜 의료 영상이 획득되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 예를 들어, 의료 영상 장치(300)가 도 1에서 설명된 엑스선 장치(100)에 대응되는 경우, 제어부(310)는 엑스선 조사부(110) 및 엑스선 디텍터(195)를 구동시켜 의료 영상인 엑스선 영상을 획득할 수 있다. Herein, the medical imaging device 300 can acquire medical images in various ways. The control unit 310 controls the image capturing device (not shown) included in the medical image capturing apparatus 300 to acquire a medical image, can do. For example, when the medical imaging apparatus 300 corresponds to the X-ray apparatus 100 described in FIG. 1, the control unit 310 drives the X-ray irradiating unit 110 and the X- You can acquire X-ray image of the image.

또한, 의료 영상 장치(300)는 외부적으로 의료 영상을 전송받을 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)가 의료 영상 촬영을 수행하는 전자 장치(예를 들어, 도 1의 엑스선 장치(100))와 독립적인 장치로 형성되는 경우, 의료 영상 촬영을 수행하는 전자 장치(이하, '외부의 의료 영상 장치')와 유무선의 통신 네트워크를 통하여 의료 영상을 수신할 수 있을 것이다. 이 경우, 의료 영상 장치(300)는 통신부(320)를 통하여 외부의 의료 영상 장치(미도시)로부터 의료 영상을 수신할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)는 통신부(320)를 통하여 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100) 등으로부터 의료 영상인 엑스선 영상을 전송받고, 전송받은 엑스선 영상을 제어부(310)로 전달할 수 있다. In addition, the medical imaging apparatus 300 can receive medical images externally. Specifically, when the medical imaging apparatus 300 is formed as an independent apparatus from an electronic apparatus (for example, the x-ray apparatus 100 of FIG. 1) that performs medical imaging, the electronic apparatus Hereinafter, referred to as an "external medical imaging device") and a wired / wireless communication network. In this case, the medical imaging apparatus 300 can receive the medical image from the external medical imaging apparatus (not shown) through the communication unit 320. [ Specifically, the medical imaging apparatus 300 receives the x-ray image, which is a medical image, from the x-ray apparatus 100 or the like described with reference to Fig. 1 through the communication unit 320 and can transmit the received x-ray image to the control unit 310.

구체적으로, 제어부(310)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과, 대상체에 이상이 없으면 의료 영상에 연관되는 판독 보조 영상을 제외하고 의료 영상 만이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. 그리고, 제어부(310)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과, 대상체에 이상이 있으면, 의료 영상에 연관되는 판독 보조 영상과 의료 영상 모두가 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다.Specifically, if it is determined that there is an abnormality in the target object based on the medical image, the control unit 310 controls the medical image to be transmitted to the external device 390, excluding the read auxiliary image associated with the medical image . If it is determined that there is an abnormality in the target object based on the medical image, the control unit 310 can control so that both the read auxiliary image associated with the medical image and the medical image are transmitted to the external apparatus 390 have.

여기서, 판독 보조 영상은 의료 영상 장치(300)에서 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과에 따라서 생성될 수도 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)가 대상체에 이상이 있는 것으로 판단하면 그에 따라서 판독 보조 영상을 생성하고, 대상체에 이상이 없는 것으로 판단하면 그에 따라서 판독 보조 영상을 생성하지 않을 수 있다. Here, the read assistant image may be generated according to the result of determining whether there is an abnormality in the object in the medical imaging apparatus 300. Specifically, if the medical imaging apparatus 300 determines that there is an abnormality in a target object, the system generates a read assistant image, and if it is determined that there is no abnormality in the target object, the readout assistant image may not be generated accordingly.

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과와 무관하게, 판독 보조 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 판독 보조 영상은 의료 영상 장치(300)에서 대상체에 이상이 있는지 판단하기 이전에 미리 획득되어 있을 수 있다. In addition, the medical imaging apparatus 300 can acquire the read assistant image regardless of the result of determining whether there is an abnormality in the object. Specifically, the read assistant image may have been obtained before the medical imaging apparatus 300 determines that there is an abnormality in the object.

구체적으로, 제어부(310)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과, 대상체에 이상이 없으면 의료 영상에 연관되는 판독 보조 영상을 생성하지 않고, 의료 영상 만이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어한다. 제어부(310)는 의료 영상이 획득되면, 자동으로 전술한 판단 동작 및 전송 동작을 수행할 수 있다. More specifically, when the control unit 310 determines that there is an abnormality in the target object based on the medical image, the control unit 310 does not generate the read assistant image associated with the medical image and transmits only the medical image to the external device 390 . When the medical image is acquired, the control unit 310 can automatically perform the above-described determination and transmission operations.

또한, 제어부(310)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과 대상체에 이상이 있으면, 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상을 생성하고, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. If it is determined that there is an abnormality in the target object based on the medical image, the control unit 310 generates at least one read auxiliary image associated with the medical image and outputs the medical image and at least one read auxiliary image To be transmitted to the external device 390.

또 다른 예로, 제어부(310)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득하고, 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과, 대상체에 이상이 없으면, 적어도 하나의 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상 만이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. 또한, 제어부(310)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득하고, 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과, 대상체에 이상이 있으면, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 모두가 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. As another example, the control unit 310 may acquire a medical image and at least one read auxiliary image, and if it is determined that there is an abnormality in the object based on the medical image, if there is no abnormality in the object, Only the image can be controlled to be transmitted to the external device 390. The control unit 310 acquires the medical image and at least one read auxiliary image, and determines whether there is an abnormality in the object based on the medical image. As a result, if the object is abnormal, both the medical image and at least one read auxiliary image To be transmitted to the external device 390.

여기서, 제어부(310)가 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 판단하는 동작은 기계 학습을 통하여 수행될 수 있다. 구체적으로, 기계 학습은 컴퓨터 연산을 통하여 대상체에 이상이 발생하였는지를 판단 및 검출하는 CAD 연산, 데이터 기반의 통계적인 기계 학습(Statistical learning), 또는 인공지능 기술에 따라 기계학습을 수행하는 인공지능 시스템을 통하여 수행될 수 있다. Here, the operation of the control unit 310 to determine whether there is an abnormality in the object based on the medical image may be performed through machine learning. Specifically, the machine learning includes a CAD operation for determining and detecting whether an abnormality occurs in a target object through a computer operation, statistical learning based on data, or an artificial intelligence system for performing machine learning based on artificial intelligence technology Lt; / RTI >

여기서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 규칙 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 규칙 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.Here, the artificial intelligence (AI) system is a computer system that implements human-level intelligence, and unlike the existing rule-based smart system, the machine learns, judges and becomes smart. As the use of artificial intelligence increases the recognition rate and understanding of user preferences more accurately, existing rule-based smart systems are gradually being replaced by deep-run-based artificial intelligence systems.

인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.Artificial intelligence technology consists of element technologies that utilize deep learning and machine learning.

기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝(Deep learning) 등의 기계학습 알고리즘을 활용하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.Machine learning is an algorithm technology that classifies / learns the characteristics of input data by itself. Element technology is a technology that utilizes machine learning algorithms such as Deep learning. It is used for linguistic understanding, visual understanding, reasoning / , Operation control, and the like.

본 개시의 실시예에 따른 제어부(310)는 대상체에 이상이 발생하였는지 판단하는데 있어서, 인공지능 기술에 포함되는 추론/예측 기술을 이용할 수 있다. 구체적으로, 추론 예측은 입력된 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 입력된 정보에 대응되는 출력 정보를 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 예를 들어, 인공지능 기술은 입력 받은 의료 영상에 포함되는 대상체를 분석하여, 대상체에 이상이 있는지를 추론 또는 예측하고, 추론 또는 예측된 결과를 출력할 수 있다. The controller 310 according to an embodiment of the present disclosure can use an inference / prediction technique included in artificial intelligence technology to determine whether an abnormality has occurred in a target object. Specifically, inference prediction is a technology for determining input information and logically inferring and predicting output information corresponding to input information, including knowledge / probability based reasoning, optimization prediction, preference base plan, recommendation, and the like. For example, the artificial intelligence technology may analyze objects included in the input medical image to infer or predict whether there is an abnormality in the object, and output inferred or predicted results.

구체적으로, 인공 지능 기술에 따른 추론 및 예측은 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 연산을 통하여 수행될 수 있다. 구체적으로, 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network) 등과 같은 신경망을 기반으로 하는 연산이 이용될 수 있다. 또한, 심층 신경망(DNN) 연산은 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 연산 등을 포함할 수 있다. Specifically, inference and prediction based on artificial intelligence technology can be performed through computation based on a neural network. Specifically, an operation based on a neural network such as a Deep Neural Network (DNN) or the like can be used. In addition, the depth of neural network (DNN) operation may include a Convolution Neural Network (CNN) operation.

구체적으로, 예시된 신경망을 통하여 데이터 인식 모델을 구현하고, 구현된 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 그리고, 학습된 데이터 인식 모델을 이용하여 입력되는 데이터, 예를 들어, 의료 영상을 분석 또는 분류하여, 의료 영상에서 이미징한 대상체 내에 어떠한 이상이 발생하였는지 여부를 분석 및 분류할 수 있다. Specifically, a data recognition model can be implemented through the illustrated neural network, and the implemented data recognition model can be learned using learning data. Then, it is possible to analyze and classify input data, for example, a medical image, using the learned data recognition model, and analyze and classify whether or not any abnormality has occurred in the object imaged in the medical image.

예를 들어, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 심층 신경망(DNN)의 한 종류인 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 연산을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여, 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. For example, the medical imaging device 300 according to an embodiment of the present disclosure can determine whether or not an abnormality has occurred in a target object through learning and inference calculation through a Deep Neural Network (DNN). Specifically, it is possible to determine whether or not an abnormality has occurred in a target object through learning and inference computation through computation of a Convolution Neural Network (CNN), which is one type of a deep nerve network (DNN).

여기서, 심층 신경망을 통한 학습 및 추론 연산의 수행을 하는 적어도 하나의 프로세서를 심층 신경망(Deep Neural Network) 프로세서라 칭할 수 있다. 심층 신경망 프로세서는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부, 또는 제어부(controller)(310)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다. 제어부(310)가 심층 신경망 프로세서를 포함하는 경우, 제어부(310)는 전술한 동작들을 수행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 그 중 하나가 심층 신경망 프로세서로 이용될 수 있다. Herein, at least one processor that performs learning and inference operations through a neural network may be referred to as a Deep Neural Network processor. The in-depth neural network processor may be fabricated in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or may be part of a conventional general purpose processor (such as a CPU or application processor) or a graphics-only processor (e.g., a GPU) It may be manufactured as a part of the controller 310 and mounted on the above-described various electronic devices. When the control unit 310 includes a neural network processor, the control unit 310 may include at least one processor for performing the above-described operations, one of which may be used as a neural network processor.

구체적으로, 제어부(310)는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 제어부(310)는 내부적으로 심층 신경망 프로세서를 포함할 수 있으며, 심층 신경망을 통한 학습 및 추론 연산을 수행하는 심층 신경망 프로세서는 별도의 칩, 프로세서 또는 모듈로 구현될 수 있다. Specifically, the controller 310 can determine whether an abnormality has occurred in the object through learning and inference operations through the Deep Neural Network. In detail, the controller 310 may include a deep neural network processor internally, and the deep neural network processor for performing learning and speculative operations through a deep neural network may be implemented as a separate chip, processor, or module.

또한, 의료 영상 장치(300)는 제어부(310)와 별도로 심층 신경망 프로세서(330)를 포함할 수 있다. In addition, the medical imaging apparatus 300 may include a neural network processor 330 separately from the controller 310.

심층 신경망 프로세서(330)는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 그리고, 판단 결과를 제어부(310)로 전송할 수 있다. 이 경우, 제어부(310)는 심층 신경망 프로세서(330)에서 생성된 판단 결과에 근거하여, 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 알 수 있다. The deep neural network processor 330 can determine whether an abnormality has occurred in the object through learning and inference operation through the Deep Neural Network. Then, the control unit 310 can transmit the determination result. In this case, the control unit 310 can determine whether or not an abnormality has occurred in the object based on the determination result generated in the depth-of-neural network processor 330.

전술한 심층 신경망을 통한 학습 및 추론 연산은 이하에서 도 7을 참조하여 상세히 설명한다. The above learning and inference operations through the neural network are described in detail below with reference to FIG.

디스플레이(340)는 사용자 인터페이스 화면, 사용자 정보, 영상 처리 정보 등을 디스플레이 할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이(340)는 제어부(310)의 제어에 따라서 생성된 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 할 수 있다. 여기서, 사용자 인터페이스 화면은 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스 화면은 의료 영상을 분석하여 획득된 대상체에 이상이 발생하였는지에 대한 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 디스플레이(340)는 도 1의 엑스선 장치(100)에 포함되는 디스플레이(182)에 대응될 수 있다. 디스플레이(340)를 통하여 디스플레이 되는 사용자 인터페이스 화면은 이하에서 도 9 내지 도 12b를 참조하여 상세히 설명한다. The display 340 may display a user interface screen, user information, image processing information, and the like. Specifically, the display 340 may display the user interface screen generated according to the control of the control unit 310. Here, the user interface screen may include at least one of a medical image and at least one read assistant image. In addition, the user interface screen may include information on whether an abnormality has occurred in the object obtained by analyzing the medical image. For example, the display 340 may correspond to the display 182 included in the x-ray apparatus 100 of Fig. The user interface screen displayed through the display 340 will be described in detail below with reference to FIGS. 9 to 12B.

메모리(350)는 의료 영상 장치(300)가 동작하기 위해서 필요한 적어도 하나의 프로그램 또는 적어도 하나의 프로그램이 실행되기 위해서 필요한 적어도 하나의 명령어를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(350)는 전술한 동작들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서들을 포함할 수 있다. The memory 350 may include at least one program required for the medical imaging device 300 to operate or at least one instruction required for at least one program to be executed. In addition, memory 350 may include at least one processor for performing the above-described operations.

또한, 메모리(350)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 저장할 수 있으며, 대상체에 이상이 있는지를 나타내는 정보 등을 저장할 수 있다.In addition, the memory 350 may store at least one of the medical image and at least one read auxiliary image, and may store information indicating whether there is an abnormality in the object.

사용자 인터페이스 부(360)는 사용자로부터 소정 데이터 또는 소정 명령을 입력받을 수 있다. 사용자 인터페이스 부(360)는 도 1의 서브 유저 인터페이스(80) 및 입력부(181) 중 적어도 하나에 대응될 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스 부(360)는 디스플레이(340)와 일체로 형성되는 터치 스크린으로 형성될 수 있다. 또 다른 예로, 사용자 인터페이스 부(360)는 포인터, 마우스, 키보드 등의 사용자 입력 장치를 포함할 수 있다. The user interface unit 360 may receive predetermined data or predetermined commands from a user. The user interface unit 360 may correspond to at least one of the sub-user interface 80 and the input unit 181 of FIG. In addition, the user interface unit 360 may be formed as a touch screen integrally formed with the display 340. As another example, the user interface unit 360 may include a user input device such as a pointer, a mouse, a keyboard, and the like.

또한, 본 개시의 실시예에서, 제어부(310)는 대상체에 이상이 있는지 여부를 판단하는 제1 판단의 결과를 포함하는 정보를 의료 영상 장치(300) 및 외부 장치(390) 중 적어도 하나의 사용자에게 제공할 수 있다. In addition, in the embodiment of the present disclosure, the control unit 310 transmits information including the result of the first determination for determining whether there is an abnormality in the object to at least one user of the medical imaging apparatus 300 and the external apparatus 390 .

또한, 본 개시의 실시예에서, 제어부(310)는 사용자 입력에 대응되는 신호를 수신하고, 사용자 입력에 대응되는 신호에 근거하여 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 판단('제2 판단')을 할 수 있다. In addition, in the embodiment of the present disclosure, the control unit 310 receives a signal corresponding to a user input, and determines whether at least one read auxiliary video is transmitted based on a signal corresponding to the user input )can do.

구체적으로, 제어부(310)는 제1 판단의 결과를 포함하는 사용자 인터페이스 화면이 디스플레이(340)를 통하여 출력되도록 제어할 수 있다. 또한, 제어부(310)는 제1 판단의 결과를 포함하는 음성 신호가 외부 또는 내부적으로 구비되는 스피커(미도시)를 통하여 출력되도록 의료 영상 장치(300)의 동작을 제어할 수 있다. Specifically, the control unit 310 may control the display unit 340 to output a user interface screen including a result of the first determination. In addition, the controller 310 may control the operation of the medical imaging apparatus 300 such that a voice signal including the result of the first determination is outputted through a speaker (not shown) provided externally or internally.

또한, 제어부(310)는 제1 판단의 결과를 포함하는 정보가 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있을 것이다. 그에 따라서, 외부 장치(390)의 사용자가 제1 판단의 결과를 인지할 수 있도록 할 수 있다. In addition, the control unit 310 may control the information including the result of the first determination to be transmitted to the external device 390. Thereby, the user of the external device 390 can be made aware of the result of the first judgment.

그러면, 의료 영상 장치(300) 및 외부 장치(390) 중 적어도 하나의 사용자는 제1 판단의 결과를 인식하고, 의료 영상을 외부 장치(390)로 전송할지 또는 의료 영상 및 판독 보조 영상을 함께 외부 장치(390)로 전송할지 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 제1 판단의 결과에 근거하여, 의료 영상을 외부 장치(390)로 전송할지 또는 의료 영상 및 판독 보조 영상을 함께 외부 장치(390)로 전송할지 여부를 나타내는 사용자 입력을 의료 영상 장치(300)의 사용자 인터페이스 부(360)를 통하여 입력할 수 있다. At least one of the medical imaging device 300 and the external device 390 recognizes the result of the first determination and determines whether to transmit the medical image to the external device 390 or to transmit the medical image and the read- Device 390. < / RTI > Specifically, based on the result of the first determination, the user inputs a user input indicating whether to transmit the medical image to the external device 390 or transmit the medical image and the read auxiliary image together to the external device 390, Through the user interface unit 360 of the device 300. [

또는, 사용자는 제1 판단의 결과에 근거하여, 의료 영상을 외부 장치(390)로 전송할지 또는 의료 영상 및 판독 보조 영상을 함께 외부 장치(390)로 전송할지 여부를 나타내는 사용자 입력을 외부 장치(390)로 입력할 수 있을 것이다. 외부 장치(390)가 전술한 사용자 입력을 수신하는 경우, 외부 장치(390)는 사용자 입력에 대응되는 신호를 의료 영상 장치(300)로 전송할 수 있다. 그에 따라서, 의료 영상 장치(300)는 사용자 입력에 대응되는 신호에 근거하여, 판독 보조 영상을 외부 장치(390)로 전송할지 여부를 결정할 수 있다. Alternatively, based on the result of the first determination, the user inputs a user input indicating whether to transmit the medical image to the external device 390 or transmit the medical image and the read auxiliary image together to the external device 390 through the external device 390). When the external device 390 receives the above-described user input, the external device 390 can transmit the signal corresponding to the user input to the medical imaging device 300. [ Accordingly, the medical imaging device 300 can determine whether to transmit the read assistant image to the external device 390, based on the signal corresponding to the user input.

전술한 바와 같이, 의료 영상 장치(300)의 제어부(310)는 사용자의 입력 또는 사용자 입력에 대응되는 신호에 근거하여, 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정하는 판단('제2 판단')을 할 수 있다. 구체적으로, 사용자 입력이 판독 보조 영상을 외부 장치(390)로 전송하지 말 것을 요청하는 입력이면, 제어부(310)는 사용자 입력에 따라서 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. 그리고, 사용자 입력이 판독 보조 영상을 외부 장치(390)로 전송할 것을 요청하는 입력이면, 제어부(310)는 사용자 입력에 따라서 의료 영상과 함께 판독 보조 영상을 의료 영상이 외부 장치(390)로 전송되도록 제어할 수 있다. As described above, the control unit 310 of the medical imaging apparatus 300 determines whether to transmit at least one read auxiliary image based on a user's input or a signal corresponding to the user input ('second judgment' )can do. In detail, if the user input is an input requesting that the read assistant image is not transmitted to the external device 390, the control unit 310 controls the control unit 310 to transmit the medical image excluding the read assistant image to the external apparatus 390 Can be controlled. If the user input is a request to transfer the read assistant image to the external device 390, the control unit 310 controls the medical image to be transmitted to the external device 390 along with the medical image Can be controlled.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다. 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(400)은 전술한 의료 영상 장치(200 또는 300)를 통하여 수행될 수 있다. 따라서, 의료 영상 전송 방법(400)의 각 단계 동작은 의료 영상 장치(200 또는 300)의 각 구성을 통하여 수행될 수 있으며, 의료 영상 전송 방법(400)은 전술한 의료 영상 장치(200 또는 300)와 동일한 구성상 특징을 포함할 수 있다. 따라서, 의료 영상 전송 방법(400)을 설명하는데 있어서, 도 1 내지 도 3에서와 중복되는 설명은 생략한다.4 is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to an embodiment of the present disclosure. The medical image transmission method 400 according to an embodiment of the present disclosure may be performed through the medical image device 200 or 300 described above. Each of the steps of the medical image transfer method 400 may be performed through the respective components of the medical image device 200 or 300. The medical image transfer method 400 may be performed by the medical image device 200 or 300, As shown in FIG. Therefore, in describing the medical image transmission method 400, a description overlapping with those in FIGS. 1 to 3 will be omitted.

이하에서는, 도 3에서 설명한 의료 영상 장치(300)를 참조하여, 의료 영상 전송 방법(400)을 상세히 설명한다. Hereinafter, the medical image transmission method 400 will be described in detail with reference to the medical image device 300 described with reference to FIG.

도 4를 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(400)은 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득한다(S410). S410 단계의 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 수행될 수 있다. Referring to FIG. 4, a medical image transmission method 400 according to an embodiment of the present disclosure acquires a medical image that imaged a target object (S410). The operation of step S410 may be performed according to the control of the control unit 310. [

의료 영상 전송 방법(400)이 의료 영상 장치(300)를 통하여 수행되는 경우를 예로 들면, 의료 영상 장치(300)는 자체적으로 영상 촬영 장치(미도시)를 포함할 수 있으며, 제어부(310)는 자체적으로 포함되는 영상 촬영 장치(미도시)를 구동시켜 의료 영상이 획득되도록 제어할 수 있다. In the case where the medical image transfer method 400 is performed through the medical image device 300, the medical image device 300 may include a self-image photographing device (not shown) It is possible to drive the image capturing device (not shown) included in itself to control the medical image to be acquired.

예를 들어, 제어부(310)는 엑스선 조사부(110) 및 엑스선 디텍터(195)를 구동시켜 의료 영상인 엑스선 영상을 획득할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(300)는 외부적으로 의료 영상을 전송받을 수 있다. 여 경우, 의료 영상 장치(300)는 통신부(320)를 통하여 외부의 의료 영상 장치로부터 의료 영상을 수신할 수 있다.For example, the control unit 310 may drive the X-ray irradiating unit 110 and the X-ray detector 195 to acquire an X-ray image as a medical image. In addition, the medical imaging apparatus 300 can receive medical images externally. In this case, the medical imaging apparatus 300 can receive the medical image from the external medical imaging apparatus through the communication unit 320.

S410 단계에서 수신된 의료 영상에 근거하여, 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다(S420). S410 단계에서 의료 영상이 수신되면, S420 단계의 동작은 제어부(310)에서 자동적으로 수행될 수 있다. 또는, 심층 신경망 프로세서(330)가 대상체에 이상이 있는지 판단하는 동작을 수행하는 경우, S420 단계의 동작은 심층 신경망 프로세서(330)에서 생성된 판단 결과에 근거하여, 제어부(310)에서 수행될 수 있다. In step S420, it is determined whether there is an abnormality in the object based on the medical image received in step S410, and whether or not at least one read auxiliary image associated with the medical image is transmitted based on the determination. If the medical image is received in step S410, the operation of step S420 may be automatically performed by the control unit 310. [ Alternatively, when the deep neural network processor 330 performs an operation to determine whether there is an abnormality in a target object, the operation of step S420 may be performed by the controller 310 based on the determination result generated by the neural network processor 330 have.

또한, S420 단계에 있어서, 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부에 대한 판단('제2 판단')은, 사용자 입력(또는, 사용자 입력에 대응하는 신호)에 근거하여 수행될 수 있다. 여기서, 판독 보조 영상의 전송 여부에 대한 판단의 근거가 되는 사용자 입력은 도 3에서 설명하였으므로, 상세한 설명은 생략한다. In step S420, the determination as to whether at least one read assistant image is transferred ('second determination') may be performed based on user input (or a signal corresponding to user input). Here, the user input that is used as a basis for determining whether or not the read assistant image is transferred has been described with reference to FIG. 3, and thus a detailed description thereof will be omitted.

S420 단계의 판단 결과 대상체에 이상이 없으면, 의료 영상을 외부 장치로 전송한다(S430). 즉, S420 단계의 판단 결과 대상체에 이상이 없으면, 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만을 외부 장치로 전송할 수 있다(S430). S430 단계의 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 통신부(320)에서 수행될 수 있다.If it is determined in step S420 that there is no abnormality in the target object, the medical image is transmitted to the external device (S430). That is, if it is determined in step S420 that there is no abnormality in the target object, only the medical image excluding the read assistant image may be transmitted to the external device (S430). The operation of step S430 may be performed by the communication unit 320 under the control of the control unit 310. [

도 5a는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 5a에 도시된 의료 영상 전송 방법(500)에 있어서 S510, S520 및 S530 단계의 동작은 각각 도 4에 도시된 의료 영상 전송 방법(400)에 있어서 S410, S420 및 S430 단계의 동작에 대응될 수 있다. 5A is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure. 5A, the operations of steps S510, S520, and S530 may correspond to the operations of steps S410, S420, and S430 in the medical image transmission method 400 shown in FIG. 4, respectively. have.

도 5a를 참조하면, 의료 영상 전송 방법(500)은 대상체를 이미징 한 의료 영상을 획득한다(S510). Referring to FIG. 5A, the medical image transmission method 500 acquires a medical image that imaged a target object (S510).

도 6은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 획득된 의료 영상을 나타내는 도면이다. 6 is a diagram showing a medical image obtained in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.

S510 단계에서 수신되는 의료 영상은 엑스선 영상을 예로 들 수 있다. 도 6을 참조하면, S510 단계에서 수신되는 의료 영상은 엑스선 촬영을 통하여 획득된 엑스선 영상(600)이 될 수 있다. 또한, S510 단계에서 수신되는 의료 영상인 엑스선 영상(600)은 엑스선 촬영을 통하여 획득된 원본 영상이 될 수 있다. 또는, 엑스선 영상(600)은 원본 영상을 후처리(Post-processing)하여 획득한 후처리 된 영상(post-processed image)이 될 수 있다. 여기서, 후처리는 원본 영상의 노이즈를 감소 또는 제거하기 위한 처리, 영상을 명료화하기 위한 필터 처리 등을 포함할 수 있다. S510 단계에서 수신되는 의료 영상은 대상체를 그대로 나타내는 영상이 되며, 판독 보조 영상에서와 가공 처리를 수행하기 이전의 영상이 될 수 있다. The medical image received in step S510 may be an x-ray image. Referring to FIG. 6, the medical image received in step S510 may be an x-ray image 600 obtained through radiography. Also, the X-ray image 600, which is the medical image received in step S510, may be the original image obtained through X-ray imaging. Alternatively, the x-ray image 600 may be a post-processed image obtained by post-processing the original image. Here, the post-processing may include processing for reducing or eliminating noise of the original image, filter processing for clarifying the image, and the like. The medical image received in step S510 may be an image representing the target object as it is, and may be the image before the readout auxiliary image and before the processing.

S510 단계에서 수신된 의료 영상에 근거하여, 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다(S520).In step S520, it is determined whether there is an abnormality in the object based on the medical image received in step S510, and whether or not at least one read auxiliary image related to the medical image is transmitted is determined based on the determination.

구체적으로, S510 단계는 대상체에 이상이 있는지 판단하는 단계(S521) 및 대상체에 이상이 있는지 판단한 결과에 따라서 대상체가 정상 상태인 경우(S522)와 비정상인 상태인 경우(S523)로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. Specifically, the step S510 includes a step S521 of judging whether there is an abnormality in the object, a step S523 of classifying the object into a normal state (S522) or an abnormal state (S523) according to the result of judging whether or not there is an abnormality in the object .

S520 단계는 제어부(310) 또는 심층 신경망 프로세서(330)에서 수행될 수 있다. 또한, S520 단계는 전술한 바와 같이 CAD 연산 또는 인공지능 기술에 따라 기계학습을 수행하는 인공지능 시스템을 통하여 수행될 수 있다. 이하에서는, S520 단계의 판단 동작이 인공 지능 기술에 따라 수행되는 심층 신경망 연산을 통하여 수행되는 경우를 예로 들어 설명한다. 심층 신경망 연산을 통한 S520 단계의 판단 동작은 이하에서 도 7을 참조하여 상세히 설명한다. 도 7은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 이용되는 심층 신경망을 설명하기 위한 도면이다. 이하에서는, 심층 신경망(720)을 통한 연산이 심층 신경망 프로세서(330)에서 수행되는 경우를 예로 들어 설명한다. Step S520 may be performed in the controller 310 or the neural network processor 330. FIG. In addition, step S520 may be performed through an artificial intelligence system that performs CAD learning or machine learning according to artificial intelligence techniques as described above. Hereinafter, a case where the determination operation in step S520 is performed through a neural network operation performed according to artificial intelligence technology will be described as an example. The determination operation of step S520 through the neural network operation will be described in detail with reference to FIG. 7 is a diagram for explaining a depth neural network used in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure; Hereinafter, the case where the calculation through the depth-of-field neural network 720 is performed in the neural network processor 330 will be described as an example.

심층 신경망 프로세서(330)는, 입력 계층, 숨은 계층(hidden layer) 및 출력 계층을 포함하는 심층 신경망(720)을 통한 연산을 수행할 수 있다. 여기서, 숨은 층은 복수개의 계층들, 예를 들어, 숨은 제1 계층(hidden layer1), 숨은 제2 계층(hidden layer2), 및 숨은 제3 계층(hidden layer3),을 포함할 수 있다.The neural network processor 330 may perform operations through a neural network 720 that includes an input layer, a hidden layer, and an output layer. Here, the hidden layer may include a plurality of layers, for example, a hidden hidden layer 1, a hidden hidden layer 2, and a hidden hidden layer 3.

도 7을 참조하면, 심층 신경망(720)은 입력 계층(730), 숨은 계층(hidden layer)(740) 및 출력 계층(750)을 포함한다. 도 7에서는 입력 데이터인 의료 영상에 포함되는 정보를 분석하여 의료 영상에서 이미징된 대상체에 이상이 발생하였는지를 분류하고, 이상이 발생한 부위에 대한 분석 정보를 출력하는 심층 신경만 연산을 수행하는 심층 신경망(720)을 예로 들어 도시하였다. 구체적으로, 심층 신경망(720)은 입력 데이터가 엑스선 영상(710)일 때, 엑스선 영상(710)에 포함되는 영상 객체인 대상체를 분석한 결과 데이터를 출력 데이터로써 출력한다. 여기서, 엑스선 영상(710)는 S510 단계에서 수신된 의료 영상과 대응된다. Referring to FIG. 7, the depth network 720 includes an input layer 730, a hidden layer 740, and an output layer 750. FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of an in-depth neural network (hereinafter, referred to as " in-depth neural network ") for analyzing information included in a medical image as input data to classify whether an abnormality occurs in a subject imaged in a medical image, 720) as an example. Specifically, when the input data is the X-ray image 710, the deep-layer neural network 720 analyzes the object, which is a video object included in the X-ray image 710, and outputs data as output data. Here, the x-ray image 710 corresponds to the medical image received in step S510.

심층 신경망(720)을 형성하는 복수개의 계층들은 데이터를 수신하는 복수개의 노드(node)(예를 들어, 731)들을 포함할 수 있다. 그리고, 인접한 두 개의 계층들은 도시된 바와 같이 복수개의 엣지(edge)(예를 들어, 736)들로 연결된다. 각각의 노드들은 대응되는 가중치값을 가지고 있어서, 심층 신경망(720)은 입력된 신호와 가중치 값을 연산, 예를 들어, 곱하기 연산한 값에 근거하여, 출력 데이터를 획득할 수 있다. The plurality of layers forming the neural network 720 may include a plurality of nodes (e.g., 731) that receive data. The two adjacent layers are connected to a plurality of edges (e.g., 736) as shown. Each node has a corresponding weight value so that the in-depth neural network 720 can obtain output data based on the input signal and the weighted value, for example, the multiplied value.

여기서, 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)(720)는 신경망을 기반으로 하는 추론 및 예측 연산을 수행하며, 심층 신경망(DNN) 연산은 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 연산 등을 포함할 수 있다. 즉, 본 개시의 실시예에서 이용되는 심층 신경망(720)은 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 연산을 수행하는 CNN 신경망으로 형성될 수 있다. Here, the Deep Neural Network (DNN) 720 performs inference and prediction operations based on a neural network, and the DNN operation includes a Convolution Neural Network (CNN) operation . That is, the depth-of-field neural network 720 used in the embodiment of the present disclosure may be formed as a CNN neural network that performs a Convolution Neural Network (CNN) operation.

도 7에 도시된 실시예를 참조하면, 입력 계층(730)은 대상체인 흉부를 촬영하여 획득한 엑스선 영상(710)를 입력 받는다. 여기서, 엑스선 영상(710)은 우측 가슴에 병변(711)이 발생한 대상체를 촬영하여 획득한 영상이 될 수 있다. Referring to the embodiment shown in FIG. 7, the input layer 730 receives an x-ray image 710 obtained by photographing a target chest region. Here, the x-ray image 710 may be an image obtained by photographing a lesion 711 on the right chest.

또한, 도 7을 참조하면 심층 신경망(720)은 입력 계층(730)과 제1 숨은 계층(HIDDEN LAYER1) 간에 형성되는 제1 계층(Layer 1)(671), 제1 숨은 계층(HIDDEN LAYER1)과 제2 숨은 계층(HIDDEN LAYER2) 간에 형성되는 제2 계층(Layer 2)(762), 및 제2 숨은 계층(HIDDEN LAYER2)과 제3 숨은 계층(HIDDEN LAYER3) 간에 형성되는 제3 계층(Layer 3)(763), 및 제3 숨은 계층(HIDDEN LAYER3)과 출력 계층(OUTPUT LAYER(170) 간에 형성되는 제4 계층(Layer 4)(764)으로 형성될 수 있다. 7, the depth-based neural network 720 includes a first layer 671, a first hidden layer HIDDEN LAYER 1, and a second hidden layer 711 formed between the input layer 730 and the first hidden layer HIDDEN LAYER 1, A second layer 762 formed between the second hidden layer HIDDEN LAYER 2 and a third layer formed between the second hidden layer HIDDEN LAYER 2 and the third hidden layer HIDDEN LAYER 3, (Layer 4) 764 formed between the third hidden layer (HIDDEN LAYER 3) and the output layer (OUTPUT LAYER 170).

심층 신경망(720)의 입력 계층(730)에 포함되는 복수개의 노드들은 엑스선 영상(710)에 대응되는 복수개의 데이터들을 수신한다. 여기서, 복수개의 데이터들은 엑스선 영상(710)은 분할하는 필터 처리를 하여 생성된 복수개의 부분 영상들이 될 수 있다. A plurality of nodes included in the input layer 730 of the deep-layer neural network 720 receive a plurality of data corresponding to the x-ray image 710. Here, the plurality of data may be a plurality of partial images generated by performing a filtering process for dividing the x-ray image 710.

그리고, 숨은 계층(740)에 포함되는 복수개의 계층들에서의 연산을 통하여, 출력 계층(750)에서는 엑스선 영상(710)에 대응되는 출력 데이터(770, 780)를 출력할 수 있다. 도시된 예시에서, 심층 신경망(720)는 입력된 엑스선 영상(710)에 포함되는 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 나타내는 데이터를 획득하기 위한 연산을 수행하므로, 출력 계층(750)은 입력된 엑스선 영상(710)에서 검출된 병변(771)을 표시한 영상(770) 및/또는 검출된 병변(771)을 분석한 데이터(780)를 포함할 수 있다. 여기서, 데이터(780)는 검출된 병변(771)의 특성을 나타내는 정보로, 병변의 종류, 심각도, 질병의 진행 정도, 크기, 위치 등을 포함할 수 있다. The output layer 750 can output the output data 770 and 780 corresponding to the x-ray image 710 through calculation in a plurality of layers included in the hidden layer 740. In the illustrated example, the neural network 720 performs an operation to acquire data indicating whether an abnormality has occurred in an object included in the input x-ray image 710, so that the output layer 750 outputs the input x- The image 770 displaying the lesion 771 detected in the lesion 710 and / or the data 780 analyzing the lesion 771 detected. Here, the data 780 is information indicating the characteristics of the detected lesion 771, and may include the type of the lesion, the severity, the degree of disease progression, the size, the location, and the like.

또한, 심층 신경망(720)을 통하여 출력된 출력 데이터의 정확도를 높이기 위해서, 출력 계층(750)에서 입력 계층(730) 방향으로 학습(learning)을 수행하며 출력 데이터의 정확도가 높아지도록 가중치값들을 수정할 수 있다. 따라서, 심층 신경망(720)는 엑스선 영상(710)이 입력되기 이전에, 복수개의 서로 다른 흉부 엑스선 영상들을 이용하여 심층 학습(Deep learning)을 수행하여 흉부 엑스선 영상에 포함되는 이상 부위를 정확하게 검출하는 방향으로, 즉, 이상 부위 검출의 정확도가 높아지는 방향으로, 각 노드들의 가중치값을 수정할 수 있다. In order to increase the accuracy of the output data output through the neural network 720, learning is performed in the direction of the input layer 730 in the output layer 750 and the weight values are corrected so as to increase the accuracy of the output data . Therefore, the depth-of-field network 720 performs deep learning using a plurality of different chest x-ray images before the x-ray image 710 is input, thereby accurately detecting an abnormal region included in the chest X- The weight value of each node can be corrected in the direction of increasing the accuracy of detection of the abnormal region.

심층 신경망(720)은 대상체가 정상인지 비정상인지 분류하는 연산을 자동으로 수행할 수 있다. 또한, 심층 심경망(720)은 비정상인 대상체를 분석하여 대상체의 비정상 부위의 특성을 나타내는 영상 또는 데이터를 생성하기 위한 연산을 자동으로 수행할 수도 있다. The in-depth neural network 720 can automatically perform an operation of classifying whether the object is normal or abnormal. In addition, the deep core network 720 may analyze the abnormal object to automatically perform an operation for generating an image or data representing the characteristic of the abnormal region of the object.

구체적으로, S520 단계에서는, 대상체에 이상이 있는지 여부만을 판단할 수 있다. 즉, S520 단계에서는 심층 신경망(720)을 통하여, 대상체에 이상이 발생하여 대상체가 비정상 상태인지, 아니면 대상체에 이상이 없는 정상 상태인지만 분류하는 분류 동작만을 수행할 수 있다. 도 7에 도시된 데이터(780)를 획득하기 위한 추가적인 분석 동작은 S520 단계에서 수행되지 않을 수 있다. Specifically, in step S520, it is possible to determine whether or not there is an abnormality in the object. That is, in step S520, only the classifying operation may be performed through the in-depth neural network 720 to classify only the abnormality of the object and whether the object is in an abnormal state or a normal state in which there is no abnormality in the object. The additional analysis operation for obtaining the data 780 shown in FIG. 7 may not be performed in step S520.

즉, S520 단계를 수행하기 위해서 심층 신경망(720)은 대상체가 정상인지 비정상인지만 분류하는 동작을 수행한다. 그리고, 대상체가 비정상인 상태로 판단되면, 심층 신경망(720)은 S540 단계에 대응되는 연산을 수행할 수 있을 것이다. That is, in order to perform step S520, the neural network 720 performs an operation of classifying only whether the object is normal or abnormal. If it is determined that the object is in an abnormal state, the neural network 720 may perform an operation corresponding to step S540.

S521 단계의 판단 결과 대상체가 정상인 것으로 판단되면(S522), 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만을 외부 장치로 전송한다(S530). If it is determined in step S521 that the target object is normal (S522), only the medical image excluding the read assistant image is transmitted to the external device (S530).

그리고, S521 단계의 판단 결과 대상체가 비정상인 것으로 판단되면(S523), S540 단계의 동작을 추가적으로 수행할 수 있다. 여기서, S540 단계의 동작은 제어부(310) 또는 심층 신경망 프로세서(330)에서 수행될 수 있다. 구체적으로, S541 단계의 동작은 심층 신경망(720)을 통하여 수행될 수 있다. If it is determined in step S521 that the object is abnormal (S523), the operation of step S540 may be additionally performed. Here, the operation of step S540 may be performed by the controller 310 or the neural network processor 330. FIG. Specifically, the operation of step S541 may be performed through the neural network 720. [

구체적으로, 대상체가 비정상인 것으로 판단되면(S523), 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 생성할 수 있다(S542). Specifically, if it is determined that the target object is abnormal (S523), at least one of the readout auxiliary images associated with the medical image can be generated (S542).

또한, 의료 영상 전송 방법(500)은 S541 단계를 더 포함하여, 대상체가 비정상인 것으로 판단되면(S523), 의료 영상을 분석할 수 있다(S541). 그리고, 분석 결과에 근거하여, 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 생성할 수 있다(S542).In addition, the medical image transmission method 500 may further include step S541, and if it is determined that the object is abnormal (S523), the medical image may be analyzed (S541). Then, based on the analysis result, at least one of the read auxiliary images related to the medical image can be generated (S542).

S541 및 S542 단계의 동작은 이하에서 도 8a 내지 도 8d를 참조하여 상세히 설명한다. Operations of steps S541 and S542 will be described in detail below with reference to Figs. 8A to 8D.

도 8a는 대상체에 이상이 있는 경우에 대응되는 의료 영상을 나타내는 도면이다. 그리고, 도 8b 내지 도 8d는 대상체에 이상이 있는 경우 생성되는 판독 보조 영상들을 나타내는 도면이다. 8A is a view showing a medical image corresponding to a case where there is an abnormality in a target object. 8B to 8D are diagrams showing read auxiliary images generated when there is an abnormality in a target object.

도 8a를 참조하면, 대상체에 이상이 있는 경우로는 흉부에 병변이 발생한 경우를 예로 들 수 있으며, 엑스선 영상(810)은 원본 의료 영상이 될 수 있다.Referring to FIG. 8A, a case where an abnormality occurs in a target object includes a case where a lesion occurs in a chest, and an X-ray image 810 may be an original medical image.

또한, 도 8b, 도 8c, 및 도 8d는 각각 엑스선 영상(810)에 근거하여 획득된 뼈 억제 영상(Bone Suppression) 영상(830), 엑스선 영상(810)에 근거하여 획득된 병변 검출 CAD 영상(850), 및 엑스선 영상(810)에 근거하여 획득된 비정상도 맵(abnormality map)(870)를 나타낸다. 도 8b, 도 8c, 및 도 8d에서 예시된 영상들은 모두 엑스선 영상(810)을 가공 처리하여 획득된 영상이 될 수 있다. 구체적으로, 도 8b, 도 8c, 및 도 8d에 예시된 영상들은 엑스선 영상(810)을 심층 신경망(720)의 입력 계층(730)에 입력하여 연산 처리되어 출력 계층(750)에서 출력된 영상이 될 수 있다. 8B, 8C, and 8D show a bone suppression image 830 obtained based on the x-ray image 810 and a lesion detection CAD image 810 obtained based on the x-ray image 810 850), and an abnormality map 870 obtained based on the x-ray image 810. [ 8B, 8C, and 8D may all be images obtained by processing the X-ray image 810. FIG. Specifically, the images illustrated in FIGS. 8B, 8C, and 8D are obtained by inputting the X-ray image 810 to the input layer 730 of the deep layer neural network 720, .

도 8a를 참조하면, 의료 영상인 엑스선 영상(810)에 병변(811)이 검출된 경우 대상체에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다.  Referring to FIG. 8A, when a lesion 811 is detected in the X-ray image 810, which is a medical image, it can be determined that there is an abnormality in the target object.

대상체에 이상이 있으면, 의료 영상 장치(300)는 의료 영상인 엑스선 영상(810)을 이용하여, 적어도 하나의 판독 보조 영상, 예를 들어, 뼈 억제 영상(Bone Suppression) 영상(830), 병변 검출 CAD 영상(850), 및 비정상도 맵(abnormality map)(870) 등과 같은 영상들을 생성할 수 있다. If there is an abnormality in the target object, the medical imaging apparatus 300 may use at least one read auxiliary image, for example, a bone suppression image 830, a lesion detection A CAD image 850, and an abnormality map 870, for example.

도 8b를 참조하면, 뼈 억제 영상(Bone Suppression) 영상(830)은 가슴뼈를 포함하여 흉부에 존재하는 뼈를 제거하여 흉부에 존재하는 장기를 더욱 명확하게 표현하는 영상이다. 뼈 억제 영상(830)은 전술한 심층 신경망(720)을 통한 연산을 통하여 획득될 수 있다. 또한, 뼈 억제 영상(830)은 CAD 연산을 통하여 획득될 수 있다. 뼈 억제 영상(830)에서는 병변(811)을 가리는 가슴뼈들이 제거되어 있다. 따라서, 의사는 뼈 억제 영상(830)을 이용하여 병변(811)을 좀 더 정확하게 관찰할 수 있다. Referring to FIG. 8B, the Bone Suppression image 830 is an image including the chest bone to remove the bones existing in the chest, thereby more clearly expressing organs present in the chest. The bone suppression image 830 may be obtained through computation through the neural network 720 described above. In addition, the bone suppression image 830 can be obtained through CAD calculation. In the bone suppression image 830, chest bones covering the lesion 811 are removed. Thus, the physician can more accurately observe the lesion 811 using the bone-suppressed image 830. [

도 8c를 참조하면, 병변 검출 CAD 영상(850)은 대상체에 존재하는 병변을 검출하기 위해 CAD(Computer Aided Detection) 처리하여 병변을 검출하여 표시한 영상이다. 병변 검출 영상(850)은 병변(852)이 발견된 대상체 부위를 마킹(851)하여 표시함으로써, 의사가 병변(852)의 존재를 한눈에 알 수 있도록 한다. Referring to FIG. 8C, the lesion detection CAD image 850 is a CAD (Computer Aided Detection) process for detecting a lesion present in a subject and detecting lesions. The lesion detection image 850 allows the physician to know at a glance the presence of the lesion 852 by marking (851) the target lesion site where the lesion 852 is found.

도 8d를 참조하면, 비정상도 맵(abnormality map)(870)은 대상체에 포함되는 조직 또는 세부 영역들의 비정상 부분을 검출하여 적어도 하나의 단계로 구별하여 표시하는 영상이다. 비정상도 맵(870)은 병변이 존재하는 부위(871)를 정상 대상체 부위와 다르게 표시함으로써, 의사가 대상체에서 이상이 발생한 부위 및 이상의 정도를 용이하게 확인할 수 있도록 한다. Referring to FIG. 8D, the abnormality map 870 is an image for detecting an abnormal part of tissue or detail areas included in a target object and distinguishing the at least one abnormal step. The abnormality map 870 displays the region 871 where the lesion is present differently from the normal target site region so that the surgeon can easily confirm the region where the abnormality has occurred and the degree of abnormality.

계속하여, 의료 영상 전송 방법(500)은 S542 단계에서 생성된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 의료 영상과 함께 외부 장치(390)로 전송한다(S543). S543 단계의 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 통신부(320)에서 수행될 수 있다.Subsequently, the medical image transmission method 500 transmits the at least one read auxiliary image generated in step S542 to the external device 390 together with the medical image (S543). The operation of step S543 may be performed by the communication unit 320 under the control of the control unit 310. [

또한, 의료 영상 전송 방법(500)은 획득된 의료 영상 및 획득된 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 디스플레이 하거나 저장할 수 있다(S550). In addition, the medical image transmission method 500 may display or store at least one of the acquired medical image and the acquired at least one read auxiliary image (S550).

구체적으로, 대상체가 정상인 경우, 판독 보조 영상은 생성되지 않으므로, 메모리(350)는 의료 영상만을 저장할 수 있다. 또한, 대상체가 정상인 경우, 디스플레이(340)는 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만을 디스플레이 할 수 있다. Specifically, when the object is normal, the readout auxiliary image is not generated, so that the memory 350 can store only the medical image. In addition, when the object is normal, the display 340 can display only the medical image excluding the read auxiliary image.

또한, 대상체가 비정상인 경우, 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상이 생성되므로, 메모리(350)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 저장할 수 있다. 또한, 대상체가 비정상인 경우, 디스플레이(340)는 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상을 디스플레이 할 수 있다.In addition, when the object is abnormal, the medical image and at least one read-assisted image are generated, so that the memory 350 can store the medical image and at least one read-assisted image. Also, if the object is abnormal, the display 340 may display a medical image and at least one read auxiliary image.

도 5b는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 5b 에 있어서, 도 5a에서 설명한 단계와 동일한 단계는 동일한 도면 기호로 표기하였으므로, 도 5b 에 도시된 의료 영상 전송 방법(555)를 설명하는데 있어서, 도 5a에서와 중복되는 설명은 생략한다. 5B is a flowchart showing a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure. In FIG. 5B, the same steps as those described in FIG. 5A are denoted by the same reference numerals, and a description overlapping with FIG. 5A will be omitted to explain the medical image transmission method 555 shown in FIG. 5B.

도 5b를 참조하면, 의료 영상 전송 방법(555)는 의료 영상 및 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득할 수 있다(S560). 구체적으로, 의료 영상 전송 방법(555)은 대상체에 이상이 있는지 여부와 무관하게 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 전송 방법(555)은 대상체에 이상이 있는지 여부를 판단하기 이전에, 의료 영상 및 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득할 수 있다. 여기서, S560 단계의 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 수행될 수 있다. Referring to FIG. 5B, the medical image transmission method 555 may acquire at least one read auxiliary image related to the medical image and the medical image (S560). Specifically, the medical image transmission method 555 may acquire at least one read auxiliary image related to the medical image irrespective of whether or not the object is abnormal. Specifically, the medical image transfer method 555 may obtain at least one read auxiliary image associated with the medical image and the medical image before determining whether the object is abnormal. Here, the operation of step S560 may be performed according to the control of the control unit 310. [

S510 단계에서 수신된 의료 영상에 근거하여, 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다(S520).In step S520, it is determined whether there is an abnormality in the object based on the medical image received in step S510, and whether or not at least one read auxiliary image related to the medical image is transmitted is determined based on the determination.

S521 단계의 판단 결과 대상체가 정상인 것으로 판단되면(S522), 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만을 외부 장치로 전송한다(S530). 그리고, 대상체가 비정상인 것으로 판단되면(S523), 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 모두를 외부 장치로 전송한다(S543). If it is determined in step S521 that the target object is normal (S522), only the medical image excluding the read assistant image is transmitted to the external device (S530). If it is determined that the target object is abnormal (S523), both the medical image and at least one readout auxiliary image are transmitted to the external device (S543).

또한, 의료 영상 전송 방법(555)은 획득된 의료 영상 및 획득된 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 디스플레이 하거나 저장할 수 있다(S550).In addition, the medical image transmission method 555 may display or store at least one of the obtained medical image and at least one obtained read auxiliary image (S550).

도 5c는 본 개시의 다른 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법을 나타내는 흐름도이다.5C is a flowchart illustrating a medical image transmission method according to another embodiment of the present disclosure.

도 5c를 참조하면, 의료 영상 전송 방법(570)는 의료 영상을 획득할 수 있다(S510). Referring to FIG. 5C, the medical image transmission method 570 may acquire a medical image (S510).

그리고, 의료 영상 전송 방법(570)은 대상체에 이상이 있는지 여부와 무관하게 S510 단계에서 획득된 의료 영상에 근거하여 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 생성할 수 있다(S580). 구체적으로, 의료 영상 전송 방법(555)은 대상체에 이상이 있는지 여부를 판단하기 이전에, 의료 영상과 관련된 적어도 하나의 판독 보조 영상을 획득할 수 있다. 여기서, S580 단계의 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 수행될 수 있다. 또한, S580 단계의 동작은 도 5a 에서 설명한 S542 단계의 동작과 동일 대응되므로, 도 5a 에서와 중복되는 설명은 생략한다. The medical image transmission method 570 may generate at least one read auxiliary image related to the medical image based on the medical image obtained in step S510 regardless of whether the object is abnormal or not (S580). Specifically, the medical image transfer method 555 may acquire at least one read auxiliary image associated with the medical image before determining whether the object is abnormal. Here, the operation of step S580 may be performed according to the control of the control unit 310. [ In addition, since the operation of step S580 corresponds to the operation of step S542 described in FIG. 5A, a description overlapping with that of FIG. 5A will be omitted.

계속하여, 의료 영상 전송 방법(570)은 S510 단계에서 수신된 의료 영상에 근거하여, 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 판독 보조 영상의 전송 여부를 결정한다(S520).Subsequently, the medical image transmission method 570 determines whether there is an abnormality in the object based on the medical image received in step S510, and determines whether or not at least one read auxiliary image related to the medical image is transmitted (S520).

S521 단계의 판단 결과 대상체가 정상인 것으로 판단되면(S522), 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상만을 외부 장치로 전송한다(S530). 그리고, 대상체가 비정상인 것으로 판단되면(S523), 의료 영상 및 적어도 하나의 판독 보조 영상 모두를 외부 장치로 전송한다(S543). If it is determined in step S521 that the target object is normal (S522), only the medical image excluding the read assistant image is transmitted to the external device (S530). If it is determined that the target object is abnormal (S523), both the medical image and at least one readout auxiliary image are transmitted to the external device (S543).

또한, 의료 영상 전송 방법(555)은 획득된 의료 영상 및 획득된 적어도 하나의 판독 보조 영상 중 적어도 하나를 디스플레이 하거나 저장할 수 있다(S550).In addition, the medical image transmission method 555 may display or store at least one of the obtained medical image and at least one obtained read auxiliary image (S550).

전술한 바와 같이, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(400, 500) 및 그에 따른 의료 영상 장치(200, 300)는 의료 영상에 근거하여 대상체가 정상인 것으로 판단된 경우에는 의료 영상과 관련된 판독 보조 영상을 외부 장치로 전송하지 않음으로써, 불필요한 데이터의 전송 및 생성을 차단할 수 있다. 즉, 대상체에 이상이 없는 경우에 불필요하게 판독 보조 영상을 생성 및/또는 전송하는 것을 방지할 수 있다. 그에 따라서, 의료 영상 판독의 작업 흐름을 최적화 할 수 있으며, 의사 등이 불필요하게 판독 보조 영상을 판독하지 않도록 하여 판독 효율을 증가시킬 수 있게 된다. As described above, according to the medical image transmission method (400, 500) and the medical image devices (200, 300) according to the embodiment of the present disclosure, when it is determined that the object is normal based on the medical image, By not transmitting the readout auxiliary image to the external device, unnecessary data transmission and generation can be prevented. That is, it is possible to prevent unnecessary generation and / or transmission of the read auxiliary image when there is no abnormality in the object. Accordingly, it is possible to optimize the work flow of the medical image reading, and it is possible to increase the reading efficiency by preventing the doctor or the like from unnecessarily reading the reading auxiliary image.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(500) 및 그에 따른 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 있으면, 의료 영상에 연관되는 복수개의 판독 보조 영상을 생성하고, 복수개의 판독 보조 영상을 대상체에서 이상이 발생한 부분의 특성에 근거하여 소정 순서로 정렬할 수 있다. 그리고, 의료 영상 및 소정 순서로 정렬된 복수개의 판독 보조 영상을 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. 또한, 이러한 동작은 제어부(310)의 제어에 따라서 수행될 수 있다. 또한, 의료 영상 전송 방법(500)에 있어서 상기 정렬 동작은 S542 단계에 후속하여 수행될 수 있다. The medical image transmission method 500 and the medical image device 300 according to the present embodiment may generate a plurality of readout auxiliary images related to the medical image if there is an abnormality in the object, And can be arranged in a predetermined order based on the characteristics of the part where the abnormality occurs in the object. A medical image and a plurality of readout auxiliary images arranged in a predetermined order can be transmitted to the external device 390. This operation can also be performed under the control of the control unit 310. [ Also, in the medical image transmission method 500, the alignment operation may be performed subsequent to step S542.

구체적으로, 의료 영상 장치(300)는 의료 영상을 분석하여 비정상 특성을 검출할 수 있다. 여기서, '비정상 특성'은 비정상 부위를 나타내는 특성 정보로, 질환 또는 질병의 종류, 질환 또는 질병의 위치, 비정상 부위가 소정 질병 또는 질환일 가능성 또는 확률, 질환 또는 질병의 진행 정도, 질환 또는 질병의 진행 단계, 및/또는 특성 정보의 신뢰도 등을 포함할 수 있다. 그리고, 이러한 비정상 특성을 명확하게 표현하는 영상이 선순위에 올 수 있도록, 판독 보조 영상들을 정렬할 수 있다. Specifically, the medical imaging device 300 can analyze the medical image and detect abnormal characteristics. Here, the 'abnormal characteristic' is characteristic information indicating an abnormal region, and it is a characteristic information indicating the type of the disease or disease, the location of the disease or the disease, the probability that the abnormal region is the predetermined disease or disease or the probability, the progression of the disease or disease, Progress steps, and / or reliability of the feature information. And, the readout auxiliary images can be arranged so that the image expressing the abnormal characteristic clearly comes to the priority.

예를 들어, 의료 영상 장치(300)가 의료 영상을 분석하여, 폐 기흉을 검출한 경우, 비정상 특성은 폐 기흉의 크기, 폐 기흉이 발생한 대상체 내의 위치 정보를 포함할 수 있다. For example, when the medical imaging device 300 analyzes a medical image and detects a pneumothorax, the abnormal characteristic may include the size of the pneumothorax, and the positional information within the object in which the pneumothorax occurs.

의료 영상 장치(300)는 비정상 특성에 근거하여, 대상체에서 이상이 발생한 부분, 구체적으로, 검출된 질환 또는 질병을 더 명확하게 표현하는 영상들의 순서로, 복수개의 판독 보조 영상들을 정렬할 수 있다. The medical imaging device 300 can arrange a plurality of read auxiliary images in the order of images in which the abnormality occurs in the object, specifically, the images that more clearly represent the detected disease or disease, based on the abnormality characteristics.

구체적으로, 도 8a 내지 8d를 참조하면, 의료 영상(810)을 분석한 결과 대상체 내에 병변(811)이 검출된 경우, 병변(811)을 명확하게 나타내는 순서대로 복수개의 판독 보조 영상들을 정렬할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상(810)에 연관된 판독 보조 영상들로, 뼈 억제 영상(Bone Suppression) 영상(830), 병변 검출 CAD 영상(850), 및 비정상도 맵(abnormality map)(870)이 생성될 수 있다. 병변(811)은 뼈가 제거된 영상인 뼈 억제 영상(830)에서 가장 명확하게 보여지므로, 뼈 억제 영상(830)을 최 선순위로 정렬하고, 뼈 억제 영상(830) 다음으로 병변(811)이 명확하게 보여지는 영상인 병변 검출 CAD 영상(850)을 후속하여 정렬하며, 마지막으로 비정상도 맵(870)을 정렬시킬 수 있다. 8A to 8D, when a lesion 811 is detected as a result of analyzing the medical image 810, it is possible to arrange a plurality of read auxiliary images in order of clearly showing the lesion 811 have. For example, a Bone Suppression image 830, a lesion detection CAD image 850, and an abnormality map 870 are generated with the read auxiliary images associated with the medical image 810 . Since the lesion 811 is most clearly seen in the bone-suppressed image 830, which is a bone-removed image, the bone-suppressed image 830 is arranged in the highest order, and the lesion 811 is followed by the bone- The lesion detection CAD image 850, which is a clearly visible image, can be arranged subsequently, and finally the abnormality map 870 can be aligned.

또 다른 예로, 비정상 특성 정보로 질병 또는 질환일 가능성이 포함될 경우, 질환의 가능성이 높은 대상체 부분을 명확히 표현하는 순으로, 복수개의 판독 보조 영상들이 정렬될 수도 있다. 예를 들어, 의료 영상을 분석한 결과 대상체에 복수 부분 또는 신체 부위에 이상이 있는 경우, 질병 또는 질환일 가능성이 높은 부분을 명확히 나타내는 판독 보조 영상을 최선 순위로 정렬시키고, 질환일 가능성이 두번째로 높은 부분을 명확히 나타내는 판독 보조 영상을 다음 순서로 정렬시킬 수 있다. As another example, when the abnormality characteristic information includes the possibility of a disease or a disease, a plurality of read auxiliary images may be arranged in the order of clearly expressing a part of the object with a high possibility of disease. For example, when a medical image is analyzed, if there is an abnormality in a plurality of parts or body parts of a subject, a reading assistant image that clearly indicates a part likely to be a disease or a disease is sorted in the best order, It is possible to arrange the readout auxiliary images clearly indicating the high portion in the following order.

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체 내에 소정 병변이 존재하는 경우, 소정 병변의 특성인 '비정상 특성'에 근거하여, 생성될 판독 보조 영상의 종류를 선택할 수 있다. 이러한 선택 동작은 제어부(310)에서 수행될 수 있다. 또한, 전술한 비정상 특성의 획득 동작은 전술한 신경망을 통한 연산을 통하여 수행될 수 있을 것이다. In addition, in the case where a predetermined lesion exists in the object, the medical imaging device 300 can select the type of the read auxiliary image to be generated based on the 'abnormal characteristic' which is the characteristic of the predetermined lesion. This selection operation can be performed in the control unit 310. [ In addition, the operation of acquiring the abnormal characteristic described above may be performed through the operation through the neural network described above.

구체적으로, 제어부(310)는 대상체에 소정 병변이 존재하면, 소정 병변의 특성에 근거하여 생성될 판독 보조 영상의 종류를 결정하고, 결정된 종류에 따라서 적어도 하나의 상기 판독 보조 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 소정 병변을 명확하게 표현한 수 있는 판독 보조 영상의 종류를 선택하고, 선택된 종류의 판독 보조 영상이 생성될 수 있도록 제어할 수 있다. Specifically, if there is a lesion in the subject, the control unit 310 can determine the type of the read-out auxiliary image to be generated based on the characteristics of the lesion, and generate at least one readout auxiliary image according to the determined type . For example, the control unit 310 may select a type of the read auxiliary image that can clearly express a lesion, and control the generation of the read auxiliary image of the selected type.

도 9는 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.9 is another diagram showing a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 발생하였는지 여부에 따라서, 대상체가 이상이 발생하여 대상체가 비정상인 경우에 해당하는 의료 영상과 대상체가 정상인 경우에 해당하는 의료 영상을 구별할 수 있도록, 의료 영상에 정상 또는 비정상을 알리는 정보를 포함시켜, 의료 영상을 생성할 수 있다. The medical imaging apparatus 300 according to the embodiment of the present disclosure may be configured to perform a medical imaging operation in accordance with whether or not an abnormality has occurred in a target object, The medical image can be generated by including the information indicating the normal or abnormal state in the medical image.

구체적으로, 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 없으면, 대상체가 정상임을 알리는 정상 마크를 의료 영상에 부가할 수 있다. 구체적으로, 제어부(310)는 정상 마크가 부착된 의료 영상이 생성되도록 제어할 수 있다. 여기서, 정상 마크는 대상체에 비정상 부위가 검출되지 않았음을 알리는 정보로, 문자, 기호, 및 색상 중 적어도 하나를 이용하여 표현될 수 있다. 또한, '마크'라고 표현하였으나, 이는 비정상과 정상을 구별하는 모든 표식을 의미한다. 예를 들어, 의료 영상의 태두리 색상을 다르게 하여 대상체가 정상인 경우와 대상체가 비정상인 경우를 구별할 수도 있다. More specifically, if there is no abnormality in the object, the medical imaging apparatus 300 can add a normal mark indicating that the object is normal to the medical image. Specifically, the control unit 310 can control the medical image with the normal mark to be generated. Here, the normal mark is information indicating that an abnormal region is not detected in the object, and may be expressed using at least one of a character, a symbol, and a hue. Also, the term 'mark' is used, which means all the markings distinguishing between abnormal and normal. For example, it is possible to distinguish the case where the object is normal and the case where the object is abnormal by making the color of the tarsal of the medical image different.

도 9를 참조하면, 의료 영상 장치(300)는 대상체를 이미징한 의료 영상(910)을 분석한 결과 대상체에 비정상인 부위가 검출되지 않아서 대상체가 정상인 것으로 판단한 경우, 정상 마크 'N'(920)이 부착된 의료 영상(910)을 생성할 수 있다. 예시된 정상 마크 'N'(920)은 'Normal'을 나타내는 마크이다. Referring to FIG. 9, when the medical image device 300 analyzes the medical image 910 that imaged the object, if the abnormality is not detected in the object and the object is determined to be normal, the normal mark 'N' It is possible to generate the medical image 910 to which the medical image 910 is attached. The exemplified normal mark 'N' 920 is a mark indicating 'Normal'.

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체가 정상인 경우, 정상 마크 'N'(920)가 부착된 의료 영상(910)을 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. In addition, the medical imaging device 300 can transmit the medical image 910 with the normal mark 'N' 920 to the external device 390 when the subject is normal.

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 없으면, 판독 보조 영상을 제외한 의료 영상(910)만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면(900)을 생성할 수 있다. 또는, 의료 영상 장치(300)는 제1 사용자 인터페이스 화면(900)에 대응되는 데이터를 생성할 수 있다. In addition, if there is no abnormality in the object, the medical imaging apparatus 300 may generate the first user interface screen 900 including only the medical image 910 excluding the read auxiliary image. Alternatively, the medical imaging device 300 may generate data corresponding to the first user interface screen 900.

또한, 의료 영상 장치(300)의 통신부(320)는 제어부(310)의 제어에 따라서 제1 사용자 인터페이스 화면(900)을 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)는 제1 사용자 인터페이스 화면(900)에 대응되는 데이터를 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. 그러면, 외부 장치(390)의 디스플레이(미도시)는 제1 사용자 인터페이스 화면(900)을 디스플레이 할 수 있다. The communication unit 320 of the medical imaging apparatus 300 may transmit the first user interface screen 900 to the external apparatus 390 under the control of the control unit 310. [ Specifically, the medical imaging device 300 may transmit data corresponding to the first user interface screen 900 to the external device 390. [ Then, the display (not shown) of the external device 390 can display the first user interface screen 900.

또한, 의료 영상 장치(300)는 디스플레이(340) 상으로 의료 영상(910) 또는 제1 사용자 인터페이스 화면(900)을 디스플레이 할 수 있다. The medical imaging device 300 may also display the medical image 910 or the first user interface screen 900 on the display 340.

전술한 바와 같이, 의료 영상(910)을 분석하여 대상체가 정상으로 판단된 경우, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 판독 보조 영상을 생성하지 않으며, 판독 보조 영상을 외부 장치(390)로 전송하거나, 디스플레이(340)를 통하여 디스플레이 하지 않는다. As described above, when the medical image 910 is analyzed and the object is determined to be normal, the medical imaging apparatus 300 according to the present embodiment does not generate the read assistant image, 390, or does not display through the display 340. [

즉, 의사 등의 사용자는 디스플레이를 통하여 디스플레이되는 제1 사용자 인터페이스(900)를 통하여, N(920)를 확인하고 대상체가 정상인 것을 빠르고 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 의사 등의 사용자는 대상체가 정상으로 판단된 경우 판독 보조 영상을 판독하는데 시간을 소비하지 않게 되어, 판독 효율 및 진단의 효율성을 향상시킬 수 있다. That is, a user such as a doctor can identify N (920) through the first user interface 900 displayed through the display and quickly and easily grasp that the object is normal. In addition, the user of the doctor or the like does not spend time in reading the readout auxiliary image when the object is judged to be normal, so that the efficiency of reading and the efficiency of diagnosis can be improved.

도 10은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.10 is another diagram showing a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.

도 10을 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 있으면, 대상체가 비정상임을 알리는 마크인 'Ab'(1020)를 의료 영상(1010)에 부가할 수 있다. 구체적으로, 제어부(310)는 비정상 마크가 부착된 의료 영상이 생성되도록 제어할 수 있다. 여기서, 비정상 마크는 대상체에 적어도 하나의 비정상 부위가 검출되었음을 알리는 정보이다. 또한, 비정상 마크는 정상 마크와 동일한 방식으로, 문자, 기호, 및 색상 중 적어도 하나를 이용하여 표현될 수 있다.Referring to FIG. 10, the medical imaging apparatus 300 according to the embodiment of the present disclosure may add 'Ab' 1020 to the medical image 1010, which indicates the abnormal state of the object when there is an abnormality in the object. More specifically, the control unit 310 can control the medical image with the abnormal mark to be generated. Here, the abnormal mark is information indicating that at least one abnormal region has been detected in the object. In addition, the abnormal mark can be expressed using at least one of characters, symbols, and hues in the same manner as the normal mark.

도 10에서는, 대상체 내에 병변(1011)이 검출되어 대상체가 비정상인 경우로 판단된 경우를 예로 들어 도시하였다. In Fig. 10, a case where a lesion 1011 is detected in a target object and it is determined that the target object is abnormal is shown as an example.

도 10을 참조하면, 의료 영상 장치(300)는 대상체를 이미징한 의료 영상(910)을 분석한 결과 대상체에 비정상인 부위가 검출되어 대상체가 비정상인 것으로 판단한 경우, 비정상 마크 'Ab'(1020)이 부착된 의료 영상(1010)을 생성할 수 있다. 예시된 비정상 마크 'Ab'(1020)은 'Abnormal'을 나타내는 마크이다.Referring to FIG. 10, when the medical imaging device 300 analyzes the medical image 910 that imaged the object, if the abnormal region is detected and the object is determined to be abnormal, the abnormal mark 'Ab' The medical image 1010 to which the medical image 1010 is attached can be generated. The exemplified abnormal mark 'Ab' 1020 is a mark indicating 'Abnormal'.

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체가 비정상인 경우, 비정상 마크 'Ab'(1020)가 부착된 의료 영상(1010)을 적어도 하나의 판독 보조 영상들(1030, 1040, 1050)과 함께 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. In addition, when the object is abnormal, the medical imaging apparatus 300 may transmit the medical image 1010 with the abnormal mark 'Ab' 1020 to at least one of the read auxiliary images 1030, 1040, and 1050, (390).

또한, 의료 영상 장치(300)는 대상체에 이상이 있어 비정상으로 판단하면, 의료 영상(1010) 및 적어도 하나의 판독 보조 영상(1030, 1040, 1050)을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)을 생성할 수 있다. 또는, 의료 영상 장치는 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)에 대응되는 데이터를 생성할 수 있다. In addition, if the medical imaging device 300 determines that the object is abnormal due to an abnormality, the medical imaging device 300 may display a second user interface screen 1000 including the medical image 1010 and at least one read auxiliary image 1030, 1040, Can be generated. Alternatively, the medical imaging device may generate data corresponding to the second user interface screen 1000.

또한, 의료 영상 장치(300)의 통신부(320)는 제어부(310)의 제어에 따라서 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)을 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(300)의 통신부(320)는 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)에 대응되는 데이터를 외부 장치(390)로 전송할 수 있다. 그러면, 외부 장치(390)의 디스플레이(미도시)는 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)을 디스플레이 할 수 있다.The communication unit 320 of the medical imaging apparatus 300 may transmit the second user interface screen 1000 to the external apparatus 390 under the control of the control unit 310. [ Specifically, the communication unit 320 of the medical imaging apparatus 300 may transmit data corresponding to the second user interface screen 1000 to the external apparatus 390. Then, the display (not shown) of the external device 390 can display the second user interface screen 1000.

또한, 의료 영상 장치(300)는 디스플레이(340) 상으로 의료 영상(1010) 또는 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)을 디스플레이 할 수 있다. In addition, the medical imaging device 300 may display the medical image 1010 or the second user interface screen 1000 on the display 340.

도 11은 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 사용자 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.11 is another diagram illustrating a user interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.

도 11에 있어서, 사용자 인터페이스 화면(1100)은 도 10에서 도시한 제2 사용자 인터페이스 화면(1000)에 포함되는 의료 영상(1010) 및 복수개의 판독 보조 영상들(1030, 1040, 1050)을 동일하게 포함한다. 11, the user interface screen 1100 includes a medical image 1010 and a plurality of read auxiliary images 1030, 1040, and 1050 included in the second user interface screen 1000 shown in FIG. 10, .

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 디스플레이(340)을 통하여 사용자 인터페이스 화면(1100)을 디스플레이 할 수 있다. 그리고, 사용자 인터페이스 부(360)를 통하여 사용자의 조작 또는 요청을 수신할 수 있다. The medical imaging device 300 according to an embodiment of the present disclosure may display the user interface screen 1100 through the display 340. [ The user interface unit 360 can receive a user's operation or request.

구체적으로, 사용자 인터페이스 화면(1100) 상에 디스플레이되는 복수개의 판독 보조 영상들(1030, 1040, 1050) 중 어느 하나를 선택하는 선택 입력을 수신하면, 제어부(310)는 선택된 판독 보조 영상이 의료 영상(1010)이 디스플레이 되는 메인 화면 영역에 디스플레이 되도록 제어할 수 있다. Specifically, when receiving a selection input for selecting any one of the plurality of read auxiliary images 1030, 1040, and 1050 displayed on the user interface screen 1100, the control unit 310 determines whether the selected read auxiliary image is a medical image The display unit 1010 can be controlled to be displayed in the main screen area displayed.

또한, 의료 영상 장치(300)는 사용자 인터페이스 화면(1100) 상에 디스플레이 되는 의료 영상(1010) 상에 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하는 입력을 수신할 수 있다. 그러면, 의료 영상 장치(300)는 의료 영상(1010)에서 설정된 관심 영역을 확대하여 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 대상체 내에서 병변이 존재하는 부위를 관심 영역으로 설정하여, 정밀하게 관찰할 수 있을 것이다. The medical imaging device 300 may also receive an input that sets a region of interest (ROI) on the medical image 1010 displayed on the user interface screen 1100. Then, the medical imaging device 300 can enlarge and display the area of interest set in the medical image 1010. [ For example, the user can precisely observe a region where a lesion is present in an object as a region of interest.

또한, 사용자 인터페이스 화면(1100) 상에 디스플레이되는 복수개의 판독 보조 영상들(1030, 1040, 1050) 중 어느 하나를 선택하는 선택 입력을 수신하고, 연속하여 의료 영상(1010) 상에 관심 영역(ROI: Region Of Interest)을 설정하는 입력을 수신할 수 있다. In addition, it receives a selection input that selects any one of a plurality of read auxiliary images 1030, 1040, and 1050 displayed on the user interface screen 1100, and sequentially displays a ROI : Region Of Interest).

예를 들어, 사용자 인터페이스 부(360)는 사용자 인터페이스 화면(1100) 상의 소정 부위를 선택 또는 설정하는데 이용되는 마우스를 포함할 수 있다. 사용자는 마우스(미도시)를 조작하여, 소정 데이터를 입력하거나 또는 소정 데이터를 선택할 수 있다. 상기의 예에서, 사용자는 마우스(미도시)를 이용하여 사용자 인터페이스 화면(1100) 상에 디스플레이 되는 복수개의 판독 보조 영상들(1030, 1040, 1050) 중 비정상도 맵(1050)을 선택하고, 연속하여 의료 영상(1010) 상에 관심 영역(1110)을 설정할 수 있다. For example, the user interface unit 360 may include a mouse used to select or set a predetermined region on the user interface screen 1100. The user can manipulate a mouse (not shown) to input predetermined data or select predetermined data. In the above example, the user selects an abnormality map 1050 among a plurality of read auxiliary images 1030, 1040, and 1050 displayed on the user interface screen 1100 using a mouse (not shown) To set the region of interest 1110 on the medical image 1010. [

그러면, 의료 영상 장치(300)는 선택된 판독 보조 영상인 비정상도 맵(1050)에서 관심 영역(1110)에 대응되는 부분을 확대한 영상(1120)을 의료 영상(1010)에 중첩하여 디스플레이 할 수 있다.The medical imaging apparatus 300 can display the medical image 1010 by superimposing the enlarged image 1120 on the portion corresponding to the region of interest 1110 in the abnormality map 1050 as the selected read auxiliary image .

그에 따라서, 사용자는 판독 보조 영상에서 병변이 발생한 부분을 확대하여 볼 수 있으며, 그에 따라서 병변의 진단을 보다 용이하게 할 수 있다. Accordingly, the user can enlarge and view the portion where the lesion has occurred in the read assistant image, thereby making it easier to diagnose the lesion.

도 12a 및 도 12b는 본 개시의 실시예에 따른 장치 및 방법에서 생성되는 인터페이스 화면을 나타내는 다른 도면이다.12A and 12B are other diagrams showing an interface screen generated in an apparatus and method according to an embodiment of the present disclosure.

도 12a를 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 의료 영상을 분석하여 대상체에 이상이 발생한 경우, 대상체에 발생한 비정상 부위의 비정상도를 복수개의 단계(1210)로 구별할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(300)는 정상인 경우는 1개의 단계인 N(Normal) 단계(1211)로 분류하고, 비정상인 경우는 5개의 단계인 Ab1(Abnormal 1) 단계 내지 Ab5(Abnormal 5) 단계(1212, 1213, 1214) 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 12A, a medical imaging apparatus 300 according to an embodiment of the present disclosure analyzes a medical image and discriminates an abnormality of an abnormal part generated in a target body by a plurality of steps 1210 when an abnormality occurs in the target object . For example, the medical imaging device 300 may be classified into one step, N (Normal) step 1211, and Ab1 (Abnormal 1) to Ab5 (Abnormal 5) And may be classified into any one of the steps 1212, 1213, and 1214.

즉, 디스플레이되는 비정상 마크는 대상체에 발생한 비정상 부위의 비정상 정도에 따라서 복수개의 단계로 분류 및 표시될 수 있다. That is, the abnormal mark to be displayed can be classified and displayed in a plurality of stages according to the degree of abnormality of the abnormal part generated in the object.

구체적으로, 복수개의 단계는 비정상 부위의 크기, 비정상 부위인 질병 또는 질환의 진행 정도, 비정상 부위인 질병 또는 질환의 심각도에 근거하여 설정될 수 있다. Specifically, the plurality of steps may be set based on the size of the abnormal region, the degree of the disease or disease as the abnormal region, the severity of the disease or disease as the abnormal region, and the like.

또는, 의료 영상 장치(300)는 복수개의 단계를 복수개의 컬러 레벨 또는 복수개의 그레이 레벨에 매칭시키고, 의료 영상에 매칭된 컬러를 반영할 수 있다. 예를 들어, 복수개의 그레이 레벨들 또는 복수개의 컬러 레벨들을 포함하는 컬러 바(1220)에 있어서, 가장 밝은 색상은 정상 단계인 N 단계(1222)에 매칭시키고, 가장 밝기가 어두운 색상은 가장 비정상도가 높은 단계인 Ab5 단계(1223)에 매칭시킬 수 있다. 또 다른 예로, 복수개의 단계들 각각을 서로 구별되는 컬러들, 예를 들어, 주황색, 초록색, 파란색, 등으로 설정하여 표시할 수 있다. 그에 따라서, 사용자는 특정 컬러를 보고 대응되는 단계를 빠르게 인식할 수 있다. Alternatively, the medical imaging device 300 may match a plurality of steps to a plurality of color levels or a plurality of gray levels, and reflect the color matched to the medical image. For example, for a color bar 1220 that includes a plurality of gray levels or a plurality of color levels, the lightest color matches the normal step N step 1222, the darkest color is the most abnormal Can be matched to Ab5 step 1223, which is a higher step. As another example, each of the plurality of steps may be displayed by setting colors different from each other, for example, orange, green, blue, and the like. Thereby, the user can quickly recognize the corresponding step by viewing the specific color.

그리고, 의료 영상 장치(300)는 현재의 의료 영상에서 검출된 비정상 부위의 비정상도를 컬러 바(1220) 상에서 마커(1221)를 이용하여 표시할 수 있다. 즉, 비정상 단계가 소정 컬러에 대응되는 단계인 경우, 컬러 바(1220) 내에 포함되는 소정 컬러가 위치하는 부분에 마커(1221)를 표시할 수 있다. Then, the medical imaging apparatus 300 can display the abnormality of the abnormal part detected in the current medical image by using the marker 1221 on the color bar 1220. [ That is, when the unsteady step corresponds to a predetermined color, the marker 1221 can be displayed at a position where the predetermined color included in the color bar 1220 is located.

이외에도, 정상 또는 비정상의 정도를 나타내는 복수개의 단계들은 기호, 색상, 및 문자 중 적어도 하나를 이용하여 의료 영상 상에 표현될 수 있다. In addition, the plurality of steps representing normal or abnormal levels may be expressed on the medical image using at least one of a symbol, a color, and a character.

도 12b를 참조하면, 사용자 인터페이스 화면(1250)은 대상체에 이상이 있는 경우에 대응된다. 사용자 인터페이스 화면(1250)은 의료 영상(1260) 및 복수개의 판독 보조 영상들(1280)을 포함한다. 여기서, 의료 영상 장치(300)는 의료 영상(1260) 상에 대상체에 이상이 발생한 부위의 비정상도의 단계를 나타내는 마커(1270)을 표시할 수 있다. 그에 따라서, 사용자는 의료 영상(1260)을 보고 빠르게 대상체의 질병 또는 질환의 질병 진행 단계 또는 심각도를 파악할 수 있다. Referring to FIG. 12B, the user interface screen 1250 corresponds to an abnormality in a target object. The user interface screen 1250 includes a medical image 1260 and a plurality of read assistant images 1280. Here, the medical imaging apparatus 300 may display a marker 1270 on the medical image 1260 indicating the degree of abnormality of a site where an abnormality has occurred in the object. Accordingly, the user can quickly see the medical image 1260 and ascertain the disease progression stage or severity of the disease or disease of the subject.

도 13은 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 일 구현 예를 나타내는 도면이다. 13 is a diagram showing an embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 의료 영상 촬영을 수행하는 장치, 예를 들어, 도 1의 엑스선 장치(100), CT 장치, MRI 시스템 또는 초음파 진단 장치의 워크 스테이션(예를 들어, 엑스선 장치(100)의 워크 스테이션(180)) 또는 콘솔(console) 상에 형성될 수 있다. 도 13에 도시된 의료 영상 장치(1320)는 전술한 워크 스테이션(예를 들어, 엑스선 장치(100)의 워크 스테이션(180)) 또는 콘솔(console)에 대응될 수 있다. The medical imaging device 300 according to an embodiment of the present disclosure may include a device for performing medical imaging, for example, an x-ray device 100 of Fig. 1, a CT device, an MRI system, (E.g., workstation 180 of x-ray apparatus 100) or a console. The medical imaging device 1320 shown in FIG. 13 may correspond to the above-described workstation (e.g., workstation 180 of x-ray device 100) or a console.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(500)은 도 13에 도시된 의료 영상 장치(1320)에서 수행될 수 있다. In addition, the medical image transmission method 500 according to the embodiment of the present disclosure can be performed in the medical image device 1320 shown in FIG.

도 13을 참조하면, 의료 영상 장치(1320)는 의료 영상 촬영을 수행(S1305)하여 획득된 촬영 영상 또는 러 데이터(raw data)를 포함하는 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 근거하여 의료 영상을 획득할 수 있다(S 1325). 그리고, 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 여부를 분류하고(S1331), 대상체에 이상이 있어서 비정상인 상태로 분류된 경우, 비정상 특정을 나타내는 정보 및/또는 적어도 하나의 판독 보조 영상을 포함하는 비정상 판독 보조 데이터를 자동으로 생성할 수 있다(S1335). 그리고, S1335에서 생성된 데이터를 자동으로 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1350)로 전송할 수 있다. Referring to FIG. 13, the medical imaging device 1320 performs medical imaging (S 1305), receives data including the acquired image or raw data, and displays the medical image on the basis of the received data (S 1325). Then, it is classified whether or not there is an abnormality in the object based on the medical image (S1331). If the object is classified into an abnormal state due to an abnormality in the object, information indicating abnormality identification and / The abnormal reading assistance data can be automatically generated (S1335). Then, the data generated in S1335 can be automatically transmitted to the external device 390, for example, the PACS server 1350. [

도 14는 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 다른 구현 예를 나타내는 도면이다. 도 14에 있어서, 도 13에서 도시된 구성과 동일한 구성은 동일한 도면기호를 이용하여 도시하였다. 따라서, 도 14에 도시된 구성을 설명하는데 있어서, 도 13에서와 중복되는 설명은 생략한다. 14 is a diagram illustrating another embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure. In Fig. 14, the same components as those shown in Fig. 13 are denoted by the same reference numerals. Therefore, in explaining the configuration shown in Fig. 14, the description overlapping with that in Fig. 13 is omitted.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 의료 영상 촬영을 수행하는 장치, 예를 들어, 도 1의 엑스선 장치(100), CT 장치, MRI 시스템 또는 초음파 진단 장치와 구별되는 독립된 별도의 장치 또는 서버 상에 형성될 수 있다. 예를 들어, 도 14에 도시된 의료 영상 장치(1420)는 분석용 워크 스테이션, 외부 의료 장치, PACS 뷰어, 외부 의료 서버, 또는 병원 서버 상에 형성될 수 있다. The medical imaging device 300 according to an embodiment of the present disclosure may be used to perform a medical imaging operation, for example, an independent separate and distinct x-ray apparatus 100, x-ray apparatus 100, CT apparatus, MRI system, Device, or server. For example, the medical imaging device 1420 shown in FIG. 14 may be formed on an analytical workstation, an external medical device, a PACS viewer, an external medical server, or a hospital server.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(500)은 도 14에 도시된 의료 영상 장치(1420)에서 수행될 수 있다. In addition, the medical image transmission method 500 according to the embodiment of the present disclosure can be performed in the medical image device 1420 shown in Fig.

구체적으로, 워크 스테이션(1410)이 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)의 워크 스테이션(1410)에 대응될 때, 워크 스테이션(1410)은 의료 영상 촬영을 수행하여 획득한 의료 영상을 병원 내의 다른 의료 서버인 의료 영상 장치(1420)로 전송할 수 있다. 그러면, 의료 영상 장치(1420)는 자동으로 수신된 의료 영상에 근거하여 대상체가 정상인지 여부를 분류하고, 추가적인 판독 동작을 수행할 수 있다.Specifically, when the workstation 1410 corresponds to the workstation 1410 of the x-ray apparatus 100 described in Fig. 1, the workstation 1410 performs the medical imaging and transfers the medical image acquired to other medical To the medical imaging device 1420, which is a server. Then, the medical imaging device 1420 can classify whether the object is normal based on the automatically received medical image, and perform an additional reading operation.

도 14를 참조하면, 의료 영상 촬영을 수행하는 장치의 워크 스테이션(1410)은 의료 영상 촬영을 수행(S1305)하여 획득한 촬영 영상 또는 러 데이터(raw data)를 포함하는 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 근거하여 의료 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 획득된 의료 영상을 의료 영상 장치(1420)으로 전송한다. 그러면, 의료 영상 장치(1420)는 S1430 의 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(1420)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 여부를 분류하고(S1331), 대상체에 이상이 있어서 비정상인 상태로 분류된 경우, 비정상 특정을 나타내는 정보 및/또는 적어도 하나의 판독 보조 영상을 포함하는 비정상 판독 보조 데이터를 자동으로 생성할 수 있다(S1335). 그리고, S1335에서 생성된 데이터를 자동으로 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1450)로 전송할 수 있다. Referring to FIG. 14, a workstation 1410 of an apparatus for performing medical image capturing receives data including raw images or captured images obtained by performing medical image capturing (S1305) The medical image can be acquired based on the data. Then, the obtained medical image is transmitted to the medical imaging device 1420. Then, the medical imaging device 1420 can perform the operation of S1430. Specifically, the medical imaging device 1420 classifies whether or not there is an abnormality in the target object based on the medical image (S1331). When the abnormality is classified into the abnormal condition due to the abnormality in the target object, The abnormal reading assistant data including one reading auxiliary image can be automatically generated (S1335). Then, the data generated in S1335 can be automatically transmitted to the external device 390, for example, the PACS server 1450. [

또한, 워크 스테이션(1410)이 도 1에서 설명한 엑스선 장치(100)의 워크 스테이션(1410)에 대응될 때, 워크 스테이션(1410)은 의료 영상 촬영을 수행하여 획득한 의료 영상을 바로 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1450)로 전송할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치(1420)는 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1450)에서 의료 영상을 전송받고, 전송받은 의료 영상에 근거하여 S1331 동작 및 S1333동작을 수행하고, S1331 동작 및 S1333동작 결과 생성된 비정상 판독 보조 데이터를 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1450)로 전송할 수 있다.When the workstation 1410 corresponds to the workstation 1410 of the X-ray apparatus 100 described in FIG. 1, the workstation 1410 performs the medical imaging and directly acquires the medical image acquired from the external device 390 , For example, to the PACS server 1450. The medical imaging device 1420 receives the medical image from the external device 390, for example, the PACS server 1450, performs S1331 operation and S1333 operation based on the received medical image, And send the abnormal read assistance data generated as a result of the S1333 operation to the external device 390, for example, the PACS server 1450. [

그에 따라서, 외부 장치(390), 예를 들어, PACS 서버(1450)는 의료 영상 및 비정상 판독 보조 데이터를 획득하고, 획득된 정보를 의사 등의 사용자에게 제공할 수 있다. Accordingly, the external device 390, for example, the PACS server 1450, can acquire medical imaging and abnormal reading assistance data and provide the acquired information to a user such as a physician.

도 15는 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치의 다른 구현 예를 나타내는 도면이다. 도 15에 있어서, 도 13 및 도 14에서 도시된 구성과 동일한 구성은 동일한 도면기호를 이용하여 도시하였다. 따라서, 도 15에 도시된 구성을 설명하는데 있어서, 도 13 및 도 14에서와 중복되는 설명은 생략한다. 15 is a diagram illustrating another embodiment of a medical imaging apparatus according to an embodiment of the present disclosure. In Fig. 15, the same components as those shown in Figs. 13 and 14 are denoted by the same reference numerals. Therefore, in explaining the configuration shown in Fig. 15, a description overlapping with those in Figs. 13 and 14 will be omitted.

본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 장치(300)는 의료 영상 촬영을 수행하는 장치, 예를 들어, 도 1의 엑스선 장치(100), CT 장치, MRI 시스템 또는 초음파 진단 장치와 구별되는 독립된 별도의 장치 또는 서버 상에 형성될 수 있다. 예를 들어, 도 14에 도시된 의료 영상 장치(1520)는 분석용 워크 스테이션, 외부 의료 장치, PACS 서버, 외부 의료 서버, 또는 병원 서버 상에 형성될 수 있다. The medical imaging device 300 according to an embodiment of the present disclosure may be used to perform a medical imaging operation, for example, an independent separate and distinct x-ray apparatus 100, x-ray apparatus 100, CT apparatus, MRI system, Device, or server. For example, the medical imaging device 1520 shown in FIG. 14 may be formed on an analytical workstation, an external medical device, a PACS server, an external medical server, or a hospital server.

또한, 본 개시의 실시예에 따른 의료 영상 전송 방법(500)은 도 15에 도시된 의료 영상 장치(1520)에서 수행될 수 있다. 도 15에 도시된 실시예가 도 14에 도시된 실시예와 다른 점은 의료 영상 장치(1520)는 PACS 서버와 같이 의료 영상 데이터의 처리, 저장 및 관리를 독립적으로 처리할 수 있는 단독 전자 장치로, 적어도 하나의 판독 보조 영상을 다른 외부 장치로 전송하지 않고, 자체적으로 저장하여 관리할 수 있다는 점이다. In addition, the medical image transmission method 500 according to the embodiment of the present disclosure may be performed in the medical image device 1520 shown in Fig. The embodiment shown in FIG. 15 differs from the embodiment shown in FIG. 14 in that the medical imaging device 1520 is a standalone electronic device capable of independently processing, storing and managing medical image data, such as a PACS server, At least one readout auxiliary image can be stored and managed by itself without being transferred to another external device.

도 15를 참조하면, 의료 영상 촬영을 수행하는 장치의 워크 스테이션(1410)은 의료 영상 촬영을 수행(S1305)하여 획득한 촬영 영상 또는 러 데이터(raw data)를 포함하는 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 근거하여 의료 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 획득된 의료 영상을 의료 영상 장치(1520), 예를 들어, PACS 서버로 전송한다. 그러면, 의료 영상 장치(1520)은 S1430 의 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 의료 영상 장치(1420)는 의료 영상에 근거하여 대상체에 이상이 있는지 여부를 분류하고(S1331), 대상체에 이상이 있어서 비정상인 상태로 분류된 경우, 비정상 특정을 나타내는 정보 및/또는 적어도 하나의 판독 보조 영상을 포함하는 비정상 판독 보조 데이터를 자동으로 생성할 수 있다(S1335). 그리고, S1545에서 생성된 데이터를 자동으로 저장할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치(1250)는 S1430 동작을 수행하여 획득한 비정상 판독 보조 데이터 및 의료 영상 중 적어도 하나를 PACS 뷰어 또는 PACS 뷰어와 연결되는 워크스테이션(1530)으로 전송할 수 있다. 그러면, PACS 뷰어 또는 PACS 뷰어와 연결되는 워크스테이션(1530)은 전송받은 비정상 판독 보조 데이터 및 의료 영상을 의사 등의 사용자에게 제공할 수 있다. Referring to FIG. 15, a workstation 1410 of an apparatus for performing medical image capturing receives data including raw image data or image data obtained by performing medical image capturing (S1305) The medical image can be acquired based on the data. Then, the acquired medical image is transmitted to the medical imaging device 1520, for example, the PACS server. Then, the medical imaging device 1520 can perform the operation of S1430. Specifically, the medical imaging device 1420 classifies whether or not there is an abnormality in the target object based on the medical image (S1331), and when the target object is classified as abnormal due to an abnormality in the target object, The abnormal reading assistant data including one reading auxiliary image can be automatically generated (S1335). Then, the data generated in S1545 can be automatically stored. Then, the medical imaging device 1250 can transmit at least one of the abnormal reading assistant data and the medical image obtained by performing the S1430 operation to the workstation 1530 connected to the PACS viewer or the PACS viewer. Then, the workstation 1530 connected to the PACS viewer or the PACS viewer can provide the user with the abnormality read assistance data and the medical image transmitted to the doctor or the like.

또한, 도 15에서는 도시한 S1430 동작이 의료 영상 장치(1520)에서 수행되는 경우를 예로 들어 도시하였다. 그러나, 도 15에서는 도시한 S1430 동작은 의료 영상 장치(1520)와 연결되는 PACS 뷰어 또는 PACS 뷰어와 연결되는 워크스테이션(1530)에서 수행될 수도 있다. 15 shows an example in which the operation of S1430 shown in FIG. 15 is performed in the medical imaging apparatus 1520. In FIG. However, the S1430 operation shown in FIG. 15 may be performed in the workstation 1530 connected to the medical imaging device 1520 or the PACS viewer or the PACS viewer.

한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 상기 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 상기 명령어는 프로세서에 의해 실행되었을 때, 개시된 실시예들의 소정의 동작들을 수행할 수 있다. Meanwhile, the disclosed embodiments may be embodied in the form of a computer-readable recording medium for storing instructions and data executable by a computer. The command may be stored in the form of program code, and when executed by the processor, may generate a predetermined program module to perform a predetermined operation. In addition, the instructions, when executed by a processor, may perform certain operations of the disclosed embodiments.

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.The embodiments disclosed with reference to the accompanying drawings have been described above. It will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the following claims. The disclosed embodiments are illustrative and should not be construed as limiting.

200: 의료 영상 장치
210: 제어부
220: 통신부
250: 유무선의 네트워크
290: 외부 장치
300: 의료 영상 장치
310: 제어부
320: 통신부
330: 심층 신경망 프로세서
340: 디스플레이
350: 메모리
360: 사용자 인터페이스 부
390: 외부 장치
720: 심층 신경망
730: 입력 계층
740: 숨은 계층
750: 출력 계층200: medical imaging device
210:
220:
250: Wired and wireless network
290: External device
300: medical imaging device
310:
320:
330: Depth Neural Network Processor
340: Display
350: Memory
360: User interface section
390: External device
720: In-depth neural network
730: input layer
740: hidden layer
750: output layer

Claims (30)

대상체를 이미징한 의료 영상을 획득하는 단계;
상기 의료 영상에 근거하여 상기 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 상기 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 보조 영상의 전송 여부를 결정하는 단계; 및
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상을 외부 장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. Acquiring a medical image that imaged a target object;
Determining whether there is an abnormality in the object based on the medical image, and determining whether to transmit at least one auxiliary image associated with the medical image based on the determination; And
And transmitting the medical image to an external device if the object does not have any abnormality. 제1항에 있어서, 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 연관되는 상기 보조 영상을 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1, wherein the step of transmitting the medical image to the external device
And if the abnormality does not occur in the target object, the auxiliary image associated with the medical image is not generated. 제1항에 있어서,
상기 의료 영상을 획득하는 단계는
상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상을 획득하는 단계를 포함하며,
상기 외부 장치로 전송하는 단계는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1,
The step of acquiring the medical image
Acquiring the medical image and the at least one auxiliary image,
The step of transmitting to the external device
And transmitting the medical image excluding the auxiliary image to the external device if the object does not have any abnormality. 제1항에 있어서,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 연관되는 복수개의 상기 보조 영상을 생성하는 단계; 및
상기 복수개의 보조 영상을 상기 대상체에서 이상이 발생한 부분의 특성에 근거하여 소정 순서로 정렬하고, 상기 의료 영상 및 상기 소정 순서로 정렬된 상기 복수개의 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1,
Generating a plurality of auxiliary images related to the medical image if the target object is abnormal; And
And arranging the plurality of auxiliary images in a predetermined order on the basis of the characteristic of the portion where the abnormality occurs in the target object and transmitting the medical image and the plurality of auxiliary images arranged in the predetermined order to the external device The medical image transfer method comprising: 제1항에 있어서, 상기 외부 장치로 전송하는 단계는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 정상임을 알리는 정상 마크를 부가하고, 상기 정상 마크가 부가된 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method of claim 1, wherein the step of transmitting to the external device
And adding a normal mark indicating that the subject is normal to the medical image if the abnormality does not exist in the subject and transmitting the medical image to which the normal mark is added to the external device Way. 제5항에 있어서,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 비정상임을 알리는 비정상 마크를 부가하고, 상기 비정상 마크가 부가된 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. 6. The method of claim 5,
Further comprising the step of adding an abnormal mark indicating that the subject is abnormal to the medical image and transmitting the medical image to which the abnormal mark is added to the external device if the subject has an abnormality, Transmission method. 제5항에 있어서, 상기 비정상 마크는
상기 대상체에 발생한 비정상 부위의 비정상 정도에 따라서 복수개의 단계로 분류 및 표시되는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. 6. The method of claim 5, wherein the abnormal mark
Wherein the medical image is classified and displayed in a plurality of stages according to the degree of abnormality of the abnormal portion generated in the subject. 제1항에 있어서,
상기 대상체에 소정 병변이 존재하면, 상기 소정 병변의 특성에 근거하여 생성될 보조 영상의 종류를 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라서 적어도 하나의 상기 보조 영상을 생성하는 단계; 및
상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1,
Determining a type of an auxiliary image to be generated based on the characteristics of the lesion when the lesion is present in the subject and generating at least one auxiliary image according to the determined type; And
And transmitting the medical image and the at least one auxiliary image to the external device. 제1항에 있어서,
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면을 생성하는 단계; 및
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1,
Generating a first user interface screen including only the medical image excluding the auxiliary image if there is no abnormality in the target object; And
Further comprising generating a second user interface screen including the medical image and at least one auxiliary image if there is an abnormality in the target object. 제9항에 있어서,
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 제1 사용자 인터페이스 화면을 상기 외부 장치로 전송하는 단계; 및
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 제2 사용자 인터페이스 화면을 상기 외부 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 의료 영상 전송 방법.10. The method of claim 9,
Transmitting the first user interface screen to the external device if there is no abnormality in the object; And
And transmitting the second user interface screen to the external device if there is an abnormality in the target object. 제1항에 있어서, 상기 결정하는 단계는
심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 상기 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. 2. The method of claim 1, wherein the determining comprises:
And determining whether an abnormality has occurred in the object through learning and inference calculation through a Deep Neural Network. 제1항에 있어서, 상기 의료 영상은 X 선 영상을 포함하며,
상기 외부 장치는
PACS 서버, PACS 뷰어, 및 상기 대상체에 대한 의료 영상 촬영을 수행하는 의료 영상 장치를 제어하는 워크스테이션 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method of claim 1, wherein the medical image includes an X-ray image,
The external device
A PACS server, a PACS viewer, and a workstation for controlling a medical imaging device that performs medical imaging of the object. 제1항에 있어서,
상기 결정하는 단계는
상기 의료 영상을 분석하여 상기 의료 영상 내의 병변의 존재(presence of a lesion)을 감지하는 단계를 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 보조 영상은 상기 병변의 영상과 상기 병변의 존재를 나타내는 마킹을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 전송 방법. The method according to claim 1,
The step of determining
Analyzing the medical image to detect presence of a lesion in the medical image,
Wherein the at least one auxiliary image comprises an image of the lesion and a marking indicating the presence of the lesion. 대상체를 이미징한 의료 영상을 획득하고, 상기 대상체에 이상이 있는지 판단하고, 상기 판단에 근거하여 상기 의료 영상에 연관되는 적어도 하나의 보조 영상의 전송 여부를 결정하며, 상기 대상체에 이상이 없으면 상기 의료 영상이 외부 장치로 전송되도록 제어하는 제어부; 및
상기 제어부의 제어에 따라서, 상기 의료 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 통신부를 포함하는 의료 영상 장치. A medical image obtained by imaging a target object, determining whether there is an abnormality in the target object, determining whether or not at least one auxiliary image associated with the medical image is transmitted based on the determination, A control unit for controlling the image to be transmitted to an external device; And
And a communication unit for transmitting the medical image to the external device under the control of the control unit. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 정상임을 알리는 정상 마크를 부가하고, 상기 정상 마크가 부가된 상기 의료 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
Adds a normal mark indicating that the object is normal to the medical image and controls the medical image to which the normal mark is added to be transmitted to the external device if the object does not have any abnormality. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 상기 대상체가 비정상임을 알리는 비정상 마크를 부가하고, 상기 비정상 마크가 부가된 상기 의료 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
Wherein when an abnormality is found in the object, an abnormal mark indicating that the object is abnormal is added to the medical image, and the medical image added with the abnormal mark is transferred to the external device. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상에 연관되는 복수개의 상기 보조 영상을 생성하며, 상기 복수개의 보조 영상을 상기 대상체에서 이상이 발생한 부분의 특성에 근거하여 소정 순서로 정렬하고, 상기 의료 영상 및 상기 소정 순서로 정렬된 상기 복수개의 보조 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
A plurality of auxiliary images associated with the medical image if the object has an abnormality and arranging the plurality of auxiliary images in a predetermined order based on characteristics of a portion where an abnormality occurs in the object, And controls the plurality of auxiliary images arranged in the predetermined order to be transmitted to the external device. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 소정 병변을 포함하는 질병이 존재하면, 상기 소정 병변의 종류에 근거하여 생성될 보조 영상의 종류를 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라서 적어도 하나의 상기 보조 영상을 생성하고, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상을 상기 외부 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
Determining a type of an auxiliary image to be generated based on the type of the lesion if the subject includes a disease including a predetermined lesion, generating at least one auxiliary image according to the determined type, And transmits the at least one auxiliary image to the external device. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하며,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하고,
상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 상기 제2 사용자 인터페이스 화면이 상기 외부 장치로 전송되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
And controls to generate a first user interface screen including only the medical image excluding the auxiliary image if there is no abnormality in the target object,
And controlling the second user interface screen including the medical image and at least one auxiliary image to be generated if there is an abnormality in the target object,
And controls the first user interface screen or the second user interface screen to be transmitted to the external device. 제14항에 있어서,
상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 없으면, 상기 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상만을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하며,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 적어도 하나의 상기 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면이 생성되도록 제어하고,
상기 제어부의 제어에 따라서, 상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 상기 제2 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이 하는 디스플레이를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The method of claim 14,
The control unit
And controls to generate a first user interface screen including only the medical image excluding the auxiliary image if there is no abnormality in the target object,
And controlling the second user interface screen including the medical image and at least one auxiliary image to be generated if there is an abnormality in the target object,
Further comprising a display for displaying the first user interface screen or the second user interface screen under the control of the control unit. 제14항에 있어서,
심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 수행하는 심층 신경망 프로세서를 더 포함하며,
상기 제어부는
심층 신경망(Deep Neural Network)을 통한 학습 및 추론 연산을 통하여 상기 대상체에 이상이 발생하였는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The method of claim 14,
Further comprising a depth neural network processor for performing learning and speculative operations via a Deep Neural Network,
The control unit
Wherein the medical imaging device determines whether an abnormality has occurred in the object through learning and inference calculation through a Deep Neural Network. 제14항에 있어서,
상기 대상체로 X 선을 조사하는 X 선 조사부를 더 포함하며,
상기 제어부는
상기 X 선 조사부를 제어하여 상기 의료 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The method of claim 14,
Further comprising an X-ray irradiating section for irradiating X-rays to the object,
The control unit
And controls the X-ray irradiating unit to acquire the medical image. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
상기 의료 영상을 분석하여 상기 의료 영상 내의 병변의 존재(presence of a lesion)를 감지하며, 상기 병변의 영상과 상기 병변의 존재를 나타내는 마킹을 포함하는 상기 적어도 하나의 보조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 15. The apparatus of claim 14, wherein the control unit
Analyzing the medical image to detect the presence of a lesion in the medical image and generating the at least one auxiliary image including marking of the lesion and an image of the lesion, Medical imaging device. 통신부; 및
적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 이하의 동작들을 수행하는 제어부를 포함하며,
상기 제어부는
대상체를 이미징한 의료 영상을 획득하고,
상기 의료 영상 내에 비정상이 존재하는지 또는 비정상이 존재하지 않는지를 결정하기 위해서 상기 의료 영상을 분석하고,
상기 의료 영상 내에 상기 비정상이 존재하면, 상기 의료 영상에 근거하여 보조 영상 생성 동작을 수행하여 적어도 하나의 보조 영상을 생성하고, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상이 외부 장치로 전송되도록 상기 통신부를 제어하며,
상기 의료 영상 내에 상기 비정상이 존재하지 않으면, 상기 보조 영상 생성 동작을 생략하여 상기 적어도 하나의 보조 영상을 생성하지 않으며, 상기 의료 영상이 상기 외부 장치로 전송되도록 상기 제어부를 제어하며,
상기 적어도 하나의 보조 영상은 상기 비정상의 존재를 나타내는 마킹을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. A communication unit; And
And a controller for executing at least one instruction to perform the following operations,
The control unit
A medical image obtained by imaging a target object is acquired,
Analyzing the medical image to determine if there is an abnormality or no abnormality in the medical image,
Generating an auxiliary image based on the medical image to generate at least one auxiliary image when the abnormality exists in the medical image and transmitting the medical image and the at least one auxiliary image to an external device, Lt; / RTI >
The control unit controls the controller to transmit the medical image to the external device without generating the at least one auxiliary image by omitting the auxiliary image generation operation if the abnormality does not exist in the medical image,
Wherein the at least one auxiliary image comprises a marking indicating the presence of the abnormality. 제24항에 있어서,
X 선 조사부 및 X 선 감지부를 더 포함하며,
상기 제어부는 상기 X 선 조사부를 활성화시키고 상기 X 선 감지부에서 감지되는 신호를 이용하여, 상기 대상체를 나타내는 상기 의료 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 25. The method of claim 24,
An X-ray irradiating unit and an X-ray detecting unit,
Wherein the control unit activates the X-ray irradiating unit and generates the medical image representing the object using a signal sensed by the X-ray sensing unit. 제24항에 있어서, 상기 제어부는
외부 장치로부터 상기 의료 영상을 수신함으로써 상기 의료 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 25. The apparatus of claim 24, wherein the control unit
And acquires the medical image by receiving the medical image from an external device. 제24하에 있어서, 상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 없을 때, 상기 적어도 하나의 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면에 대응되는 데이터가 생성되도록 제어하며,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면에 대응되는 데이터가 생성되도록 제어하며,
상기 외부 장치로 상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 제2 사용자 인터페이스 화면을 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. [0030] In operation 24,
And controls data corresponding to a first user interface screen including the medical image excluding the at least one auxiliary image to be generated when there is no abnormality in the subject,
And controls to generate data corresponding to a second user interface screen including the medical image and the at least one auxiliary image if the target object is abnormal,
And controls the communication unit to transmit the first user interface screen or the second user interface screen to the external device. 제24항에 있어서,
상기 제어부는
상기 대상체에 이상이 없을 때, 상기 적어도 하나의 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상을 포함하는 제1 사용자 인터페이스 화면에 대응되는 데이터가 생성되도록 제어하며,
상기 대상체에 이상이 있으면, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상을 포함하는 제2 사용자 인터페이스 화면에 대응되는 데이터가 생성되도록 제어하며,
상기 의료 영상 장치는
상기 제어부의 제어에 따라서 상기 제1 사용자 인터페이스 화면 또는 제2 사용자 인터페이스 화면을 디스플레이하는 디스플레이를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.25. The method of claim 24,
The control unit
And controls data corresponding to a first user interface screen including the medical image excluding the at least one auxiliary image to be generated when there is no abnormality in the subject,
And controls to generate data corresponding to a second user interface screen including the medical image and the at least one auxiliary image if the target object is abnormal,
The medical imaging device
And a display for displaying the first user interface screen or the second user interface screen under the control of the controller. 제24항에 있어서, 상기 제어부는
상기 비정상이 존재하면, 상기 의료 영상에 근거하여 복수개의 보조 영상이 생성되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. 25. The apparatus of claim 24, wherein the control unit
And controls the plurality of auxiliary images to be generated based on the medical image if the abnormal condition exists. 디스플레이; 및
적어도 하나의 인스트럭션을 실행하여 이하의 동작들을 수행하는 제어부를 포함하며,
상기 제어부는
대상체를 이미징하여 생성되는 의료 영상을 획득하고,
상기 의료 영상 내에 비정상이 존재하는지 또는 비정상이 존재하지 않는지를 결정하기 위해서 상기 의료 영상을 분석하고,
상기 의료 영상 내에 상기 비정상이 존재하면, 상기 의료 영상에 근거하여 보조 영상 생성 동작을 수행하여 적어도 하나의 보조 영상을 생성하고, 상기 의료 영상 및 상기 적어도 하나의 보조 영상이 함께 상기 디스플레이를 통하여 디스플레이 되도록 상기 디스플레이를 제어하며,
상기 의료 영상 내에 상기 비정상이 존재하지 않으면, 상기 적어도 하나의 보조 영상을 제외한 상기 의료 영상이 상기 디스플레이를 통하여 디스플레이 되도록 상기 디스플레이를 제어하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치. display; And
And a controller for executing at least one instruction to perform the following operations,
The control unit
Acquiring a medical image generated by imaging a target object,
Analyzing the medical image to determine if there is an abnormality or no abnormality in the medical image,
Generating an auxiliary image based on the medical image to generate at least one auxiliary image when the abnormality is present in the medical image, and displaying the medical image and the at least one auxiliary image together through the display Controls the display,
And controls the display so that the medical image excluding the at least one auxiliary image is displayed through the display if the abnormality does not exist in the medical image.

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