WO2017065591A1 - System and method for automatically calculating effective radiation exposure dose - Google Patents

System and method for automatically calculating effective radiation exposure dose Download PDF

Info

Publication number
WO2017065591A1
WO2017065591A1 PCT/KR2016/011643 KR2016011643W WO2017065591A1 WO 2017065591 A1 WO2017065591 A1 WO 2017065591A1 KR 2016011643 W KR2016011643 W KR 2016011643W WO 2017065591 A1 WO2017065591 A1 WO 2017065591A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
patient
radiation
calculating
region
Prior art date
Application number
PCT/KR2016/011643
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
이창현
김광기
신승원
Original Assignee
국립암센터
서울대학교병원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국립암센터, 서울대학교병원 filed Critical 국립암센터
Publication of WO2017065591A1 publication Critical patent/WO2017065591A1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/10—Safety means specially adapted therefor

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for automatically calculating the effective radiation dose of a patient who has been exposed to a radiation medical device, and more particularly to a method and apparatus for calculating the effective radiation dose according to the body part of the patient.
  • CT scans are made with 360-degree rotation of radiation, and there may be gaps or overlaps between successive images, depending on the site or purpose of the examination.
  • CT dose index CTDI
  • DLP dose length project
  • DLP multiplied by CDTI and scan length is multiplied by conversion factor for each body part, and converted into effective dose (mSv). (chest), abdomen (abdomen), pelvis (pelvis).
  • the current dose report provided by the device during CT imaging provides CTDIvol and DLP values based on 16cm for tofu and 32cm polymethyl methacrylate (PMMA) phantom for the torso, but this is a dose value measured using the phantom. It is not possible to provide individual dose values for patients that depend on their body type.
  • PMMA polymethyl methacrylate
  • the chest CT often includes most of the thyroid gland and the liver. Multiplying only the conversion factor, which reduces the calculated exposure value, results in a problem of increasing the radiation dose to be exposed to the patient.
  • the recent AAPM report 204 introduces the concept of a size-specific dose estimate (SSDE), and proposes a method of estimating the dose considering the patient's body size.
  • the report provides a conversion table according to size so that the dose at the actual site can be easily calculated as the body size is changed.
  • the method of segmenting a body part of a patient using CT disclosed in US Patent Publication No. US20150190102 and US Patent No. US5345513 may include clinical image data confirmed in each CT in order to calculate the size (patient body part) of the patient. Since it is about 3000 pieces of image information, the method of checking all of them and recognizing them by each part has a great burden on the server, database, and network, which may greatly affect the hospital information system.
  • the present invention is to solve the above problems and to calculate the exact radiation exposure according to each body part of the patient in the process of obtaining a CT medical image, and its purpose is to apply to the CT imaging protocol.
  • a method for automatically calculating an effective effective dose of a radiation includes: receiving a two-dimensional scout image and acquiring a plurality of line data by performing row line scanning of the scout image at a plurality of positions Calculating a median value for each of the plurality of line data, obtaining a plurality of median values, forming a graph based on the plurality of median values, and checking a body image portion of a patient to which radiation is radiated based on the graphs.
  • the dividing step may include automatically calculating the exposure dose for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part.
  • the graph may be a correlation of the median value according to the height direction of the patient.
  • the method for automatically calculating the effective dose of radiation may further include extracting a region of interest from the scout image, and may perform line scanning on the region of interest.
  • the segmentation of the body image part may include setting a predetermined threshold value in the graph, and detecting a first peak and a second peak from the largest value among the values larger than the threshold value.
  • the method may include determining a section between the first peak and the second peak as a closed region.
  • the dividing of the body image part may include detecting a first lowest point having a lowest value among areas except the lung area, determining the first lowest point as the upper pelvis, and the lung area. Thereafter, the method may further include determining an area from the upper part of the pelvis to the abdominal area.
  • the dividing of the body image part may further include detecting a point having the same value as the threshold value in an area after the first lowest point area and determining the point as the lower pelvis.
  • the step of automatically calculating the exposure amount for each body part of the patient may calculate a radiation exposure amount for each body part of the patient by substituting a conversion factor preset for each divided body part.
  • Automatic radiation effective exposure calculation system comprises an image input unit for receiving a two-dimensional scout image; An image divider for dividing a body image part of a patient based on a 2D scout image received from the image input unit; A data storage unit configured to store a predetermined conversion factor for a region of each patient's body part; receiving the divided body image part of the patient from the image processor, and converting the exposure conversion factor from the data storage unit; The radiation exposure calculation unit may be configured to calculate the radiation exposure amount for each body part of the patient by inputting the exposure conversion index into the divided body image part of the patient.
  • the image segmentation unit may further include: a line data scan unit configured to obtain a plurality of line data by repeatedly performing line scanning on the brightness of the scout image toward the first direction of the scout image; An intermediate value calculator configured to receive the plurality of line data from the line data scan unit 210 and calculate an intermediate value for each of the line data to calculate an intermediate value of the plurality of line data; A graph forming unit receiving the plurality of line data intermediate values from the intermediate value calculating unit to form a graph based on the intermediate values; And a body region dividing unit which receives the graph from the graph forming unit and divides the body image part of the patient to which the radiation is irradiated based on the graph.
  • the body region dividing unit 240 sets a predetermined threshold value in the graph, and sets the first peak and the second peak to the two largest values among the values larger than the threshold. Detect, determine a section between the first highest point and the second highest point as the lung region, detect a first lowest point having the lowest value among the regions excluding the lung region, and determine the first lowest point as the pelvis Determine the upper end, detect a point having the same value as the threshold in the area after the first lowest point, determine the point as the lower pelvis, determine the area from the upper pelvis to the lower pelvis as the pelvic area, The area from the lung area to the top of the pelvis may be determined as the abdominal area.
  • the radiation exposure calculation unit may calculate a radiation exposure amount irradiated to the patient by substituting a predetermined conversion index for each of the lung area, the pelvic area, and the abdominal area.
  • the present invention has an advantage of automatically calculating the radiation dose according to the body type of the patient by automatically calculating the effective radiation dose according to the body part of the patient.
  • the present invention has a merit that the calculation amount of the body image segmentation is greatly reduced since the body image of the patient is divided using the scout image, and the hospital information system is not overwhelming.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a method for automatically calculating an effective radiation dose of the present invention.
  • FIG. 3 illustrates a graph based on a plurality of intermediate values according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating segmentation by body parts in the scout image of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram of an automatic radiation effective dose calculation system according to the present invention.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a method for automatically calculating an effective radiation dose amount according to an embodiment of the present invention.
  • a step of receiving a 2D scout image 10 (S100) and a brightness of the image in a horizontal direction of the scout image 10 is provided.
  • Acquiring a plurality of line data by performing line scanning at a plurality of positions (S200), calculating an intermediate value for each of the plurality of line data, and obtaining a plurality of intermediate values (S300).
  • the scout image 10 of the present invention is an image previously photographed to a patient in order to determine a photographing position at the time of CT imaging.
  • the scout image 10 is a CT tomography image in an Anterior-Posterior direction and a lateral direction.
  • the scout image 10 is an image similar to a simple X-ray image. If the scout image 10 is used to automatically segment the body part, compared to using thousands of CT images, the body part can be easily segmented and there is an advantage in the hospital information system.
  • a region of interest of the scout image may be automatically selected. Based on these results, adaptive Histogram Equalization, Histogram Stretching, and Median filtering can be performed to emphasize the characteristics of each part of the image.
  • FIG. 2 illustrates a line scanning process, a median value, and a graph acquisition process of the scout image 10 according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • line scanning (marked in yellow) is performed in a row of the scout image 10.
  • Direction can be performed. That is, line scanning is performed in a row direction perpendicular to the height of the chairman.
  • this line scanning may be performed at a plurality of positions having different positions.
  • the line scanning is performed in the horizontal direction at the first position 11 in the height direction of the patient, the line scanning is performed in the horizontal direction at the second position 12, and the line is transversely in the third position 13. Scanning can be performed.
  • Line scanning of the present invention means scanning the brightness information of the scout image 10. For example, if the number of pixels of the scout image 10 in which the line scanning is performed in the horizontal direction at the first position 11 is 1000, it means that the brightness information of each of the 1000 pixels is scanned. In addition, line data means brightness information of each of these 1000 pixels.
  • the mean value of the present invention means a value at an intermediate position of line data, that is, a value at an intermediate position among pixel brightness information arranged in ascending order. For example, if the number of pixels performing line scanning at the first position is five, the brightness information of the first pixel is 1, the brightness information of the second pixel is 16, the brightness information of the third pixel is 2, and If the brightness information is 10 and the brightness information of the fifth pixel is 11, the intermediate value may be 10, which is brightness information at the intermediate position after sorting the brightness information of the pixels in ascending order.
  • this is merely illustrative and does not limit the scope of the present invention.
  • the plurality of intermediate values are among the intermediate values (pixel brightness information arranged in ascending order) for each line data obtained by line scanning performed at different positions 11, 12, 13, 14, 15, and 16. Value in the middle position).
  • the graph forming step S400 may be formed based on a plurality of intermediate values.
  • the graph of the present invention may be an association of the median value along the height direction of the patient.
  • the X axis may be the position in the key direction of the patient, the X axis is the middle value, or the Y axis may be the position in the key direction of the patient, and the X axis is the middle value.
  • the X axis is the position of the patient in the key direction and the Y axis is the intensity. Accordingly, the coordinates of the graph of FIG. 3 mean an intermediate value of image brightness performed by line scanning at a position in a vertical direction (a patient's height direction). According to an embodiment of the present invention, moving average filtering of size 21 may be performed to remove noise of the graph thus obtained.
  • the step S500 of segmenting the body image part of the present invention uses a graph based on a median value.
  • This graph has the advantage of expressing the characteristics of the vertical region (the region in the key direction) of the human body region as one one-dimensional graph.
  • the lung region may be first divided in the scout image 10.
  • a threshold having a predetermined size may be set and two points, the largest of which is greater than the set threshold, may be detected to determine the first peak and the second peak.
  • the first and second peaks may be points on a curve that changes from a value rising to a kind of inflection point to a value falling.
  • the section between the first peak and the second peak may be determined as the closed region.
  • the present invention can further segment the scout body image into the pelvic region.
  • the lung region is excluded from the scout image 10.
  • the lowest valued valley among the regions excluding the lung area can be detected and determined as the top of the pelvis.
  • a point having the same value as the threshold value is detected in the area after the lowest point area, and this point is determined as the lower pelvis. Therefore, according to the present invention, the region between the lowest point and the point having a threshold value in the region after the lowest point can be determined as the pelvis region.
  • the present invention may determine the region from the lung region (ie, the region after the second highest point in FIG. 3) to the lowest point as the abdominal region.
  • the lung region exhibits low brightness due to the influence of air
  • the abdominal region exhibits high brightness due to the distribution of many organs, but also includes a region showing low brightness due to the influence of air included in some organs. have.
  • the pelvic region shows a high brightness due to the large area occupied by the pelvic bone and high X-ray absorption.
  • calculating the effective exposure amount may automatically calculate the effective exposure amount for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part.
  • an effective dose for each body may be calculated by using a conversion factor set in advance.
  • the effective exposure amount of the lung area is calculated by substituting the conversion index corresponding to the lung in the area determined as the lung area above, and the effective exposure amount of the abdomen area is substituted by substituting the conversion index corresponding to the abdomen in the area determined as the abdominal area.
  • Radiation effective exposure automatic calculation system of the present invention includes an image input unit 100, an image segmentation unit 200, a data storage unit 300, a radiation effective exposure calculation unit 400.
  • the image input unit 100 receives the 2D scout image 10 and transmits the image to the image divider 200.
  • the image splitter 200 of the present invention may segment the body image part in the vertical direction based on the 2D scout image 10 received from the image input unit 100.
  • the vertical direction refers to a height direction of the patient, and the image splitter 200 of the present invention may divide a body image part in the height direction of the patient.
  • the image divider 200 of the present invention may include a line data scan unit 210, an intermediate value calculator 220, a graph forming unit 230, and a body region divider 240.
  • the line data scan unit 210 of the present invention may form a plurality of line data by performing line scanning on the brightness of the image in a plurality of positions in a row direction of the scout image 10.
  • the line data, the line scanning, and the line data are the same as described above, detailed description thereof will be omitted.
  • the median value calculator 220 of the present invention may receive a plurality of line data from the line data scan unit 210, calculate a median value for each line data, and calculate a plurality of line data median values.
  • a process of calculating the plurality of line data intermediate values is the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
  • the graph forming unit of the present invention may receive the intermediate values of the plurality of line data from the intermediate value calculating unit 220 and form a graph based on the intermediate values.
  • the graph and the graph forming process are the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
  • the body region dividing unit 240 of the present invention may receive the graph from the graph forming unit 230 and divide the body image portion of the patient to which the radiation is irradiated based on the graph.
  • the body region dividing unit 240 sets a predetermined threshold value in the graph, detects a first peak and a second peak from the two largest values among the values larger than the threshold value. Determining a section between the first highest point and the second highest point as the lung region, detecting a valley having the smallest value except the lung region, and determining the first lowest point as the upper pelvis.
  • the area up to the pelvis may be determined as an abdominal area, and the scout image 10 may be divided into the lung area, the pelvic area, and the abdominal area.
  • the division of the body part in the scout image 10 in the height direction (vertical direction) of the patient is the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
  • the effective radiation dose calculation unit 400 receives the divided body image portion of the divided patient from the body region divider 240 included in the image divider 200, and stores the data. By receiving the exposure conversion index from the unit 300, the effective exposure amount for each body part of the patient may be calculated by substituting the exposure conversion index into the divided body image part of the patient.
  • the method of calculating the effective exposure amount for each body part is also the same as described above, and thus detailed descriptions thereof will be omitted.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

The present invention relates to a method for automatically calculating an effective radiation exposure dose, which can automatically calculate a radiation irradiation amount according to a body part of the patient to accurately and automatically calculate a radiation irradiation amount according to a patient's body shape. The method for automatically calculating an effective radiation exposure dose according to the present invention may comprise the steps of: receiving a two-dimensional scout image; acquiring multiple pieces of line data by performing, at a plurality of positions, line scanning relating to the brightness of the image in a horizontal (row) direction of the scout image; acquiring a plurality of median values by calculating a median value for each of the multiple pieces of line data; forming a graph on the basis of the plurality of median values; dividing a body image area of a patient, to which radiation is irradiated, on the basis of the graph; and automatically calculating an exposure dose for each body part of the patient by calculating an amount of radiation irradiated to each of the divided body image areas.

Description

방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템 및 방법Automatic radiation effective exposure calculation system and method
본 발명은 방사선 의료기기에 노출되었던 환자의 방사선 유효 피폭량을 자동으로 계산하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세히 환자의 신체 부위에 따른 방사선 유효 피폭량을 계산하는 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for automatically calculating the effective radiation dose of a patient who has been exposed to a radiation medical device, and more particularly to a method and apparatus for calculating the effective radiation dose according to the body part of the patient.
CT 촬영은 일반 방사선 검사와 달리 방사선 조사가 360도 회전을 하며 이루어지고, 검사의 부위나 목적에 따라 연속적인 영상 사이에 간격이 있거나 중첩이 있을 수 있다.Unlike conventional radiography, CT scans are made with 360-degree rotation of radiation, and there may be gaps or overlaps between successive images, depending on the site or purpose of the examination.
이러한 특징을 반영할 수 있는 방사선량의 지표로 CT dose index(CTDI)와 dose length project(DLP)가 있으며, 주요 CT 제조사들에서는 CT 촬영 시 CTDI와 DLP 지표를 선량 보고서(dose report)에 기록하여 제공하고 있다.CT dose index (CTDI) and dose length project (DLP) are the indicators of radiation dose that can reflect these characteristics.In major CT manufacturers, CTDI and DLP indicators are recorded in dose report during CT scan. Providing.
현재 CT 방사선 피폭선량을 일반적으로 계산할 때 CDTI와 스캔 길이를 곱한 DLP에 신체 부위별 변환지수(conversion factor)를 곱하여 유효 피폭량(effective dose) (mSv)로 환산하고 있으며, 이러한 변환지수는 신체 부위 가슴(chest), 복부(abdomen), 골반(pelvis) 등으로 나누어지고 있다.When calculating CT radiation dose in general, DLP multiplied by CDTI and scan length is multiplied by conversion factor for each body part, and converted into effective dose (mSv). (chest), abdomen (abdomen), pelvis (pelvis).
현재 CT 촬영 시 기기에서 제공하는 선량보고서는 두부의 경우 16cm, 몸통의 경우 32cm poly-methyl methacrylate (PMMA) phantom을 기준으로 CTDIvol과 DLP값을 제공하나, 이는 상기 팬텀을 사용하여 측정된 선량 수치로서 체형에 따라 달라지는 환자의 개별적인 선량 값은 제공하지 못한다.The current dose report provided by the device during CT imaging provides CTDIvol and DLP values based on 16cm for tofu and 32cm polymethyl methacrylate (PMMA) phantom for the torso, but this is a dose value measured using the phantom. It is not possible to provide individual dose values for patients that depend on their body type.
또한 실제 병원 환경이나 임상에서 각 부위별 CT를 검사할 경우 검사목적에 부합하지 않은 불필요한 부위까지 포함되는 경우, 예를 들어 흉부 CT에서는 갑상선 및 간이 대부분 포함되는 경우가 많은데, 이러한 경우 흉부 CT에 해당되는 변환지수(conversion factor)만을 곱한다면 계산된 피폭량 값이 감소되어 결과적으로 환자에게 피폭될 방사선량이 증가될 문제가 발생한다.In addition, when the CT scan for each site is included in an actual hospital environment or a clinic, unnecessary parts not included in the test purpose are included, for example, the chest CT often includes most of the thyroid gland and the liver. Multiplying only the conversion factor, which reduces the calculated exposure value, results in a problem of increasing the radiation dose to be exposed to the patient.
또한 대부분의 의료기관에서 복합 코드를 만들어 흉부, 복부, 골반과 같은 여러 신체부위를 통합하여 CT 촬영을 진행하는 경우 지금까지 알려진 단순한 부위별 변환지수(conversion factor)만으로는 정확한 피폭량의 계산이 어렵고, 흉부 CT나 복부 CT의 단일 코드로 인식되어 계산되는 경우 방사선 피폭량이 매우 증가되어보이는 결과를 가져오게 된다.In addition, in most medical institutions, when a complex cord is produced by integrating multiple body parts such as the chest, abdomen, and pelvis, CT imaging is difficult to calculate an accurate exposure amount by using only a simple conversion factor known to date. However, when it is recognized and calculated as a single code of abdominal CT, the result is that the radiation exposure is very increased.
이러한 문제점을 해소하기 위하여, 최근 AAPM 보고서 204번에서는 신체크기 특이적 선량추정치(size-specific dose estimate, SSDE)의 개념을 도입하여 환자의 신체 크기를 고려한 선량을 예측하는 방법을 제시하고 있는데, 이 보고서에서는 신체크기가 달라짐에 따라 실제 부위에서의 선량을 간편하게 구할 수 있도록 크기에 따른 변환표를 제공하고 있으며, 소아환자의 나이별 평균 변환표의 제작과 활용이 가능함을 제시한다.In order to solve this problem, the recent AAPM report 204 introduces the concept of a size-specific dose estimate (SSDE), and proposes a method of estimating the dose considering the patient's body size. The report provides a conversion table according to size so that the dose at the actual site can be easily calculated as the body size is changed.
그러나, SSDE의 적용을 위해서는 검사부위의 신체크기를 환자별로 얻어내야 하는 것이 필요조건이므로 효율적인 SSDE의 계산을 위해서는 CT 촬영 영상으로부터 자동적으로 환자크기를 계산하며 이를 기반으로 선량 보고서의 수치를 변환하는 기술이 요구된다.However, in order to apply SSDE, it is necessary to obtain the body size of the examination site for each patient. Therefore, in order to calculate the effective SSDE, the patient size is automatically calculated from CT images and the dose report is converted into a technology. Is required.
또한, 미국 공개특허 US20150190102와 미국 등록 특허 US5345513에 개시된 CT 이용한 환자의 신체 부위 분할 방법은 환자의 크기(환자의 신체 부위)를 계산하기 위하여 각 CT에서 확인되는 임상 영상 데이터는 한 부위당 적어도 1000 ~ 3000장 정도의 영상 정보이므로, 이를 모두 확인하여 부위별 인식을 수행하는 방법은 서버, 데이터베이스 및 네트워크에 큰 부담이 되어 병원정보시스템에 큰 영향을 미칠 가능성이 있다In addition, the method of segmenting a body part of a patient using CT disclosed in US Patent Publication No. US20150190102 and US Patent No. US5345513 may include clinical image data confirmed in each CT in order to calculate the size (patient body part) of the patient. Since it is about 3000 pieces of image information, the method of checking all of them and recognizing them by each part has a great burden on the server, database, and network, which may greatly affect the hospital information system.
본 발명은 상기의 문제를 해결하기 위한 것으로 CT 의료 영상을 획득하기 위한 과정에서 환자의 각 신체 부위에 따른 정확한 방사선 피폭량을 계산하고, 이를 CT 촬영 프로토콜에 적용하는 데 그 목적이 있다. The present invention is to solve the above problems and to calculate the exact radiation exposure according to each body part of the patient in the process of obtaining a CT medical image, and its purpose is to apply to the CT imaging protocol.
또한, 본 발명은 병원정보시스템에 영향을 주지 않고 환자의 방사선 피폭량을 정확하게 계산하는 데 그 목적이 있다. It is also an object of the present invention to accurately calculate the radiation exposure of a patient without affecting the hospital information system.
본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법은 2차원 스카우트 영상을 제공받는 단계, 상기 스카우트 영상의 가로(row) 방향 라인 스캐닝을 복수의 위치에서 수행하여 복수개의 라인 데이터를 획득하는 단계, 상기 복수개의 라인 데이터마다 중간값을 산출하여, 복수개의 중간값을 획득하는 단계, 상기 복수개의 중간값에 기반한 그래프를 형성하는 단계, 상기 그래프를 기초로 방사선이 조사되는 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 단계, 상기 분할된 신체 영상 부위별로 조사된 방사선량을 계산하여 환자의 신체 부위별 피폭량을 자동으로 계산하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a method for automatically calculating an effective effective dose of a radiation includes: receiving a two-dimensional scout image and acquiring a plurality of line data by performing row line scanning of the scout image at a plurality of positions Calculating a median value for each of the plurality of line data, obtaining a plurality of median values, forming a graph based on the plurality of median values, and checking a body image portion of a patient to which radiation is radiated based on the graphs. The dividing step may include automatically calculating the exposure dose for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part.
또한, 상기 그래프는 상기 환자의 키(height) 방향에 따른 상기 중간값의 연관관계일 수 있다. Also, the graph may be a correlation of the median value according to the height direction of the patient.
또한, 상기 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법은 상기 스카우트 영상에서 관심영역(region of interest)을 추출하는 단계를 더 포함하고, 상기 관심영역에 대하여 라인 스캐닝을 수행할 수 있다. The method for automatically calculating the effective dose of radiation may further include extracting a region of interest from the scout image, and may perform line scanning on the region of interest.
또한, 신체 영상 부위를 분할하는 단계는 상기 그래프에서 소정 임계값을 설정하는 단계, 상기 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 값을 대상으로 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)을 검출하는 단계, 상기 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak) 사이의 구간을 폐 영역으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the segmentation of the body image part may include setting a predetermined threshold value in the graph, and detecting a first peak and a second peak from the largest value among the values larger than the threshold value. The method may include determining a section between the first peak and the second peak as a closed region.
또한, 상기 신체 영상 부위를 분할하는 단계는 상기 폐 영역을 제외한 영역에 중 가장 낮은 값을 갖는 제1 최저점(valley)을 검출하는 단계, 상기 제1 최저점을 골반 상단으로 결정하는 단계, 상기 폐 영역 이후부터 골반 상단까지의 영역을 복부 영역으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. The dividing of the body image part may include detecting a first lowest point having a lowest value among areas except the lung area, determining the first lowest point as the upper pelvis, and the lung area. Thereafter, the method may further include determining an area from the upper part of the pelvis to the abdominal area.
또한, 상기 신체 영상 부위를 분할하는 단계는 상기 제1 최저점 영역 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 값을 갖는 지점을 검출하고, 상기 지점을 골반 하단으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. The dividing of the body image part may further include detecting a point having the same value as the threshold value in an area after the first lowest point area and determining the point as the lower pelvis.
또한, 상기 환자의 신체 부위별 피폭량을 자동으로 계산하는 단계는 상기 분할된 신체부위마다 미리 설정된 변환지수(conversion factor)를 대입하여 상기 환자의 신체 부위별 방사선 피폭량을 계산할 수 있다. In addition, the step of automatically calculating the exposure amount for each body part of the patient may calculate a radiation exposure amount for each body part of the patient by substituting a conversion factor preset for each divided body part.
본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템은 2차원 스카우트 영상를 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부로부터 입력받은 2차원 스카우트 영상을 기반으로 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 영상 분할부; 환자의 신체 부위별 영역에 대해 미리 설정된 피폭량 변환지수(conversion factor)를 저장하는 데이터 저장부;상기 영상 처리부로부터 상기 분할된 환자의 신체 영상 부위를 입력받고, 상기 데이터 저장부로부터 상기 피폭량 변환지수를 입력받아 상기 분할된 환자의 신체 영상부위에 상기 피폭량 변환지수를 대입하여 환자의 신체 부위별 방사선 피폭량을 계산하는 방사선 피폭량 계산부를 포함할 수 있다. Automatic radiation effective exposure calculation system according to an embodiment of the present invention comprises an image input unit for receiving a two-dimensional scout image; An image divider for dividing a body image part of a patient based on a 2D scout image received from the image input unit; A data storage unit configured to store a predetermined conversion factor for a region of each patient's body part; receiving the divided body image part of the patient from the image processor, and converting the exposure conversion factor from the data storage unit; The radiation exposure calculation unit may be configured to calculate the radiation exposure amount for each body part of the patient by inputting the exposure conversion index into the divided body image part of the patient.
또한, 상기 영상 분할부는 상기 스카우트 영상의 제1 방향 쪽으로 상기 스카우트 영상의 밝기에 관한 라인 스캐닝을 여러 번 반복하여 복수개의 라인 데이터를 획득하는 라인 데이터 스캔부; 상기 라인 데이터 스캔부(210)로부터 상기 복수개의 라인 데이터를 입력받고, 상기 라인 데이터마다 중간값을 산출하여 복수개의 라인 데이터 중간값을 산출하는 중간값 산출부; 상기 중간값 산출부로부터 상기 복수개의 라인 데이터 중간값을 입력받아, 상기 중간값에 기반한 그래프를 형성하는 그래프 형성부; 및 상기 그래프 형성부로부터 상기 그래프를 입력받아, 상기 그래프를 기반으로 상기 방사선이 조사되는 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 신체 영역 분할부를 포함할 수 있다. The image segmentation unit may further include: a line data scan unit configured to obtain a plurality of line data by repeatedly performing line scanning on the brightness of the scout image toward the first direction of the scout image; An intermediate value calculator configured to receive the plurality of line data from the line data scan unit 210 and calculate an intermediate value for each of the line data to calculate an intermediate value of the plurality of line data; A graph forming unit receiving the plurality of line data intermediate values from the intermediate value calculating unit to form a graph based on the intermediate values; And a body region dividing unit which receives the graph from the graph forming unit and divides the body image part of the patient to which the radiation is irradiated based on the graph.
또한, 상기 신체 영역 분할부(240)는 상기 그래프에서 소정 임계값을 설정하고, 상기 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 두 개의 값을 대상으로 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)을 검출하고, 상기 제1 최고점과 상기 제2 최고점 사이의 구간을 폐 영역으로 결정하고, 상기 폐 영역을 제외한 영역 중 가장 낮은 값을 갖는 제1 최저점(valley)를 검출하고, 상기 제1 최저점을 골반 상단으로 결정하고, 상기 제1 최저점 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 갖는 지점을 검출하고, 상기 지점을 골반 하단으로 결정하며, 상기 골반 상단부터 상기 골반 하단까지의 영역을 골반 영역으로 결정하고, 상기 폐 영역에서 상기 골반 상단까지의 영역을 복부 영역으로 결정할 수 있다. In addition, the body region dividing unit 240 sets a predetermined threshold value in the graph, and sets the first peak and the second peak to the two largest values among the values larger than the threshold. Detect, determine a section between the first highest point and the second highest point as the lung region, detect a first lowest point having the lowest value among the regions excluding the lung region, and determine the first lowest point as the pelvis Determine the upper end, detect a point having the same value as the threshold in the area after the first lowest point, determine the point as the lower pelvis, determine the area from the upper pelvis to the lower pelvis as the pelvic area, The area from the lung area to the top of the pelvis may be determined as the abdominal area.
또한, 상기 방사선 피폭량 계산부는 상기 폐 영역, 상기 골반 영역, 상기 복부 영역마다 미리 정해진 변환지수를 대입하여 상기 환자에게 조사된 방사선 피폭량을 계산할 수 있다. The radiation exposure calculation unit may calculate a radiation exposure amount irradiated to the patient by substituting a predetermined conversion index for each of the lung area, the pelvic area, and the abdominal area.
본 발명은 환자의 신체 부위에 따른 방사선 유효 조사량을 자동으로 계산하여 환자의 체형에 따른 방사선 조사량을 정확하게 자동으로 계산할 수 있는 장점이 있다. The present invention has an advantage of automatically calculating the radiation dose according to the body type of the patient by automatically calculating the effective radiation dose according to the body part of the patient.
또한, 본 발명은 스카우트 영상을 이용하여, 환자의 신체 영상을 분할하므로 신체 영상 분할의 계산량이 크게 감소되며, 병원정보시스템에 무리가 가지 않는 장점이 있다. In addition, the present invention has a merit that the calculation amount of the body image segmentation is greatly reduced since the body image of the patient is divided using the scout image, and the hospital information system is not overwhelming.
도 1은 본 발명의 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법에 관한 흐름도를 도시한 것이다. 1 is a flowchart illustrating a method for automatically calculating an effective radiation dose of the present invention.
도 2는 본 발명의 스카우트 영상의 라인 스캐닝, 중간값, 그래프를 도시한 것이다. 2 illustrates line scanning, median value, and graph of the scout image of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수개의 중간값에 기반한 그래프를 도시한 것이다. 3 illustrates a graph based on a plurality of intermediate values according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 스카우트 영상에서 신체 부위별로 분할된 것을 도시한 것이다. 4 is a diagram illustrating segmentation by body parts in the scout image of the present invention.
도 5는 본 발명의 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템의 블록도이다. 5 is a block diagram of an automatic radiation effective dose calculation system according to the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법에 관한 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating a method for automatically calculating an effective radiation dose amount according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법은 2차원 스카우트 영상(10)을 제공받는 단계(S100), 상기 스카우트 영상(10)의 가로(row) 방향으로 상기 영상의 밝기에 관한 라인 스캐닝을 복수의 위치에서 수행하여 복수개의 라인 데이터를 획득하는 단계(S200), 상기 복수개의 라인 데이터마다 중간값을 산출하여, 복수개의 중간값을 획득하는 단계(S300), 상기 복수개의 중간값에 기반한 그래프를 형성하는 단계(S400), 상기 그래프를 기초로 신체 영상 부위를 분할하는 단계(S500), 상기 분할된 신체 영상 부위별로 조사된 방사선량을 계산하여 환자의 신체 부위별 유효 피폭량을 계산하는 단계(S600)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, in the method for automatically calculating the effective dose of radiation of the present invention, a step of receiving a 2D scout image 10 (S100) and a brightness of the image in a horizontal direction of the scout image 10 is provided. Acquiring a plurality of line data by performing line scanning at a plurality of positions (S200), calculating an intermediate value for each of the plurality of line data, and obtaining a plurality of intermediate values (S300). Forming a graph based on (S400), segmenting the body image part based on the graph (S500), calculating the effective exposure amount for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part It may include the step (S600).
본 발명의 스카우트 영상(10)이란 CT의 촬영 시에 촬영 위치를 결정하기 위하여 사전에 환자를 대상으로 촬영된 영상으로 Anterior-Posterior 방향과 lateral 방향의 CT 토모그래피 영상으로 2차원 영상이다. 이 스카우트 영상(10)은 단순 X-선 영상과 비슷한 영상으로 영상이 나타난다. 이 스카우트 영상(10)을 활용하여 신체의 부위를 자동으로 분할한다면 기존 수천 장의 CT 영상을 이용하는 것에 비하여 간편하게 신체 부위를 분할할 수 있고 병원정보시스템에 무리가 가지 않는 장점이 있다. The scout image 10 of the present invention is an image previously photographed to a patient in order to determine a photographing position at the time of CT imaging. The scout image 10 is a CT tomography image in an Anterior-Posterior direction and a lateral direction. The scout image 10 is an image similar to a simple X-ray image. If the scout image 10 is used to automatically segment the body part, compared to using thousands of CT images, the body part can be easily segmented and there is an advantage in the hospital information system.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 제공받은 2차원 스카우트 영상(10)을 이용하여 Median filtering과 Otsu thesholding을 기반으로 전처리를 수행한 후, 스카우트 이미지의 관심 영역을 자동으로 선택할 수 있다. 이 결과를 바탕으로 Adaptive Histogram Equalization과 Histogram Stretching, Median filtering 등을 수행하여, 영상의 각 부위별 특징을 강조할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, after performing preprocessing based on median filtering and Otsu thesholding using the provided two-dimensional scout image 10, a region of interest of the scout image may be automatically selected. Based on these results, adaptive Histogram Equalization, Histogram Stretching, and Median filtering can be performed to emphasize the characteristics of each part of the image.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스카우트 영상(10)의 라인 스캐닝, 중간값, 그래프 획득 과정을 도시한 것이다. 2 illustrates a line scanning process, a median value, and a graph acquisition process of the scout image 10 according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 2를 참조하여, 본 발명의 복수개의 라인 데이터를 획득하는 단계(S200)을 설명하면 아래와 같다. Referring to FIG. 2, an operation (S200) of obtaining a plurality of line data of the present invention is described below.
본 발명의 일 실시예에 따르면 스카우트 영상(10)을 세로 방향(환자의 키(height) 방향)이 되도록 배치한 뒤, 라인 스캐닝(노란 색으로 표시됨)은 스카우트 영상(10)의 가로(row) 방향으로 수행될 수 있다. 즉, 라인 스캐닝은 환장의 키(height)와 수직인 가로(row) 방향으로 수행된다. According to an embodiment of the present invention, after placing the scout image 10 in a vertical direction (patient height direction), line scanning (marked in yellow) is performed in a row of the scout image 10. Direction can be performed. That is, line scanning is performed in a row direction perpendicular to the height of the chairman.
또한, 도 2를 참조하면, 이 라인 스캐닝은 위치가 서로 다른 복수의 위치에서 이루어질 수 있다. 예컨대, 환자의 키 방향으로 제1 위치(11)에서 가로 방향으로 라인 스캐닝을 수행하고, 제2 위치(12)에서 가로 방향으로 라인 스캐닝을 수행하고, 제3 위치(13)에서 가로 방향으로 라인 스캐닝을 수행할 수 있다. Also, referring to FIG. 2, this line scanning may be performed at a plurality of positions having different positions. For example, the line scanning is performed in the horizontal direction at the first position 11 in the height direction of the patient, the line scanning is performed in the horizontal direction at the second position 12, and the line is transversely in the third position 13. Scanning can be performed.
도 2를 계속 참조하면, 본 발명의 복수개의 중간값을 획득하는 단계(S300)을 설명하면 아래와 같다. 2, the step (S300) of obtaining a plurality of intermediate values of the present invention will be described below.
본 발명의 라인 스캐닝이란 스카우트 영상(10)의 밝기 정보를 스캐닝하는 것을 의미한다. 예컨대 제1 위치(11)에서 가로 방향으로 라인 스캐닝이 수행되는 스카우트 영상(10)의 픽셀이 1000개라고 한다면, 1000개의 픽셀 각각의 밝기 정보를 스캐닝하는 것을 의미한다. 또한, 라인 데이터라 함은 이 1000개의 픽셀 각각의 밝기 정보를 의미한다.  Line scanning of the present invention means scanning the brightness information of the scout image 10. For example, if the number of pixels of the scout image 10 in which the line scanning is performed in the horizontal direction at the first position 11 is 1000, it means that the brightness information of each of the 1000 pixels is scanned. In addition, line data means brightness information of each of these 1000 pixels.
또한, 본 발명의 중간값이라 함은 라인 데이터들의 중간 위치에 있는 값 즉 오름차순으로 정렬된 픽셀 밝기 정보들 중 중간 위치에 있는 값을 의미한다. 예컨대, 제1 위치에서 라인 스캐닝을 수행하는 픽셀의 수가 5개라고 한다면, 제1 픽셀의 밝기 정보가 1, 제2 픽셀의 밝기 정보가 16, 제3 픽셀의 밝기 정보가 2, 제4 픽셀의 밝기 정보가 10, 제5 픽셀의 밝기 정보가 11이라고 한다면, 이 중간값은 이 픽셀들의 밝기 정보를 오름차순으로 정렬한 후 그 중간 위치에 있는 밝기 정보인 10일 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. In addition, the mean value of the present invention means a value at an intermediate position of line data, that is, a value at an intermediate position among pixel brightness information arranged in ascending order. For example, if the number of pixels performing line scanning at the first position is five, the brightness information of the first pixel is 1, the brightness information of the second pixel is 16, the brightness information of the third pixel is 2, and If the brightness information is 10 and the brightness information of the fifth pixel is 11, the intermediate value may be 10, which is brightness information at the intermediate position after sorting the brightness information of the pixels in ascending order. However, this is merely illustrative and does not limit the scope of the present invention.
또한, 본 발명에서 복수개의 중간값은 서로 다른 위치(11, 12, 13, 14, 15, 16)에서 수행한 라인 스캐닝으로 얻은 각각의 라인 데이터에 대한 중간값(오름차순으로 정렬된 픽셀 밝기 정보 중 중간위치에 있는 값)을 의미한다. Further, in the present invention, the plurality of intermediate values are among the intermediate values (pixel brightness information arranged in ascending order) for each line data obtained by line scanning performed at different positions 11, 12, 13, 14, 15, and 16. Value in the middle position).
도 2를 계속 참조하면 본 발명의 일 실시예 따른 그래프 형성 단계(S400)는 복수개의 중간값에 기반하여 형성될 수 있다. 본 발명의 그래프는 환자의 키(height) 방향에 따른 상기 중간값의 연관관계일 수 있다. 예를 들어, X축을 환자의 키 방향의 위치, X축을 중간값으로 하거나, Y축을 환자의 키 방향의 위치, X축을 중간값으로 할 수 있다. Referring to FIG. 2, the graph forming step S400 according to an embodiment of the present invention may be formed based on a plurality of intermediate values. The graph of the present invention may be an association of the median value along the height direction of the patient. For example, the X axis may be the position in the key direction of the patient, the X axis is the middle value, or the Y axis may be the position in the key direction of the patient, and the X axis is the middle value.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수개의 중간값에 기반한 그래프를 도시한 것이다. 도 3에서는 X축이 환자의 키 방향의 위치(position of column)이고, Y축이 중간값(intensity)이다. 따라서, 도 3의 그래프의 좌표는 세로 방향(환자의 키(height) 방향)의 위치에서 라인 스캐닝을 수행한 영상 밝기의 중간값을 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 이렇게 도출된 그래프의 잡음을 제거하기 위하여 크기 21의 Moving average filtering을 수행할 수 있다. 3 illustrates a graph based on a plurality of intermediate values according to an embodiment of the present invention. In FIG. 3, the X axis is the position of the patient in the key direction and the Y axis is the intensity. Accordingly, the coordinates of the graph of FIG. 3 mean an intermediate value of image brightness performed by line scanning at a position in a vertical direction (a patient's height direction). According to an embodiment of the present invention, moving average filtering of size 21 may be performed to remove noise of the graph thus obtained.
도 3을 계속 참조하면, 본 발명의 신체 영상 부위를 분할하는 단계(S500)는 중간값에 기반한 그래프를 이용한다. 이 그래프는 인체 영역의 세로 방향 영역(키 방향의 영역)의 특징을 하나의 1차원 그래프로 표현할 수 있는 장점이 있다. Referring to FIG. 3, the step S500 of segmenting the body image part of the present invention uses a graph based on a median value. This graph has the advantage of expressing the characteristics of the vertical region (the region in the key direction) of the human body region as one one-dimensional graph.
우선, 스카우트 영상(10)에서 폐 영역을 먼저 분할할 수 있다. 그래프에서 소정 크기를 갖는 임계값을 설정하고 이 설정된 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 두 개의 지점을 검출하여 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)으로 결정할 수 있다. 여기서 제1, 2 최고점(peak)은 일종의 변곡점으로 상승하는 값에서 하강하는 값으로 변하는 곡선 위의 점일 수 있다. 상기의 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak) 사이의 구간을 폐 영역으로 결정할 수 있다. First, the lung region may be first divided in the scout image 10. In the graph, a threshold having a predetermined size may be set and two points, the largest of which is greater than the set threshold, may be detected to determine the first peak and the second peak. Here, the first and second peaks may be points on a curve that changes from a value rising to a kind of inflection point to a value falling. The section between the first peak and the second peak may be determined as the closed region.
또한, 본 발명은 스카우트 신체 영상을 골반영역으로 더 분할할 수 있다. 우선, 스카우트 영상(10)에서 폐 영역을 제외시킨다. 폐 영역이 제외된 영역 중 가장 낮은 값을 갖는 최저점(valley)을 검출하고, 이를 골반 상단으로 결정할 수 있다. 이후, 최저점 영역 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 값을 갖는 지점을 검출하고, 이 지점을 골반 하단으로 결정한다. 따라서 본 발명에 의하면 최저점과 상기 최저점 이후의 영역에서 임계값을 갖는 지점 사이의 영역을 골반 영역으로 결정할 수 있다. In addition, the present invention can further segment the scout body image into the pelvic region. First, the lung region is excluded from the scout image 10. The lowest valued valley among the regions excluding the lung area can be detected and determined as the top of the pelvis. Then, a point having the same value as the threshold value is detected in the area after the lowest point area, and this point is determined as the lower pelvis. Therefore, according to the present invention, the region between the lowest point and the point having a threshold value in the region after the lowest point can be determined as the pelvis region.
또한, 본 발명은 폐 영역 이후 (즉, 도 3의 제2 최고점 이후의 영역)부터 최저점까지의 영역을 복부 영역으로 결정할 수 있다. In addition, the present invention may determine the region from the lung region (ie, the region after the second highest point in FIG. 3) to the lowest point as the abdominal region.
도 2를 참조하면, 폐 영역은 공기에 의한 영향으로 낮은 밝기를 나타내고, 복부 영역은 장기가 많이 분포하여 높은 밝기를 나타내지만 일부 장기에 포함된 공기 등의 영향으로 낮은 밝기를 나타내는 영역도 포함되어 있다. 또한 골반 영역은 골반 뼈가 차지하는 영역이 넓어 X 선의 흡수율이 높아 높은 밝기를 나타낸다. Referring to FIG. 2, the lung region exhibits low brightness due to the influence of air, and the abdominal region exhibits high brightness due to the distribution of many organs, but also includes a region showing low brightness due to the influence of air included in some organs. have. In addition, the pelvic region shows a high brightness due to the large area occupied by the pelvic bone and high X-ray absorption.
본 발명의 일 실시예에 따르면 유효 피폭량을 계산하는 단계(S600)은 분할된 신체 영상 부위별로 조사된 방사선량을 계산하여 환자의 신체 부위별 유효 피폭량을 자동으로 계산할 수 있다. 이 때 미리 설정된 변환지수(conversion factor)를 이용하여 신체별로 유효 피폭량(effective dose)을 계산할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, calculating the effective exposure amount (S600) may automatically calculate the effective exposure amount for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part. In this case, an effective dose for each body may be calculated by using a conversion factor set in advance.
예를 들어, 위에서 폐 영역으로 결정된 영역에 폐에 해당되는 변환지수를 대입하여 폐 영역의 유효 피폭량을 계산하고, 복부 영역으로 결정된 영역에 복부에 해당되는 변환지수를 대입하여 복부 영역의 유효 피폭량을 계산하고, 골반 영역으로 결정된 영역에 골반에 해당되는 변환지수를 대입하여 복부 영역의 유효 피폭량을 계산함으로써, 환자에게 조사되었던 방사선 유효 피폭량을 정확히 계산할 수 있고, 이를 통해 환자의 방사선량을 더욱 정확하게 관리할 수 있는 장점이 있다. For example, the effective exposure amount of the lung area is calculated by substituting the conversion index corresponding to the lung in the area determined as the lung area above, and the effective exposure amount of the abdomen area is substituted by substituting the conversion index corresponding to the abdomen in the area determined as the abdominal area. By calculating the effective exposure dose of the abdominal region by substituting the conversion index corresponding to the pelvis into the region determined as the pelvic region, it is possible to accurately calculate the effective radiation dose that has been irradiated to the patient, thereby more accurately managing the radiation dose of the patient There is an advantage to this.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템(1000)이다. 본 발명의 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템은 영상 입력부(100), 영상 분할부(200), 데이터 저장부(300), 방사선 유효 피폭량 계산부(400)를 포함한다. 5 is an automatic effective radiation dose calculation system 1000 according to an embodiment of the present invention. Radiation effective exposure automatic calculation system of the present invention includes an image input unit 100, an image segmentation unit 200, a data storage unit 300, a radiation effective exposure calculation unit 400.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 입력부(100)는 2차원 스카우트 영상(10)을 입력받고 이 영상을 영상 분할부(200)로 전달한다. The image input unit 100 according to an embodiment of the present invention receives the 2D scout image 10 and transmits the image to the image divider 200.
본 발명의 영상 분할부(200)는 영상 입력부(100)로부터 전달받은 2차원 스카우트 영상(10)을 기반으로 세로 방향으로 신체 영상 부위를 분할할 수 있다. 여기서 세로 방향이라 함은 환자의 키(height) 방향을 의미하는 것으로, 본 발명의 영상 분할부(200)는 환자의 키 방향으로 신체 영상 부위를 분할 할 수 있다. The image splitter 200 of the present invention may segment the body image part in the vertical direction based on the 2D scout image 10 received from the image input unit 100. Here, the vertical direction refers to a height direction of the patient, and the image splitter 200 of the present invention may divide a body image part in the height direction of the patient.
본 발명의 영상 분할부(200)는 라인 데이터 스캔부(210), 중간값 산출부(220), 그래프 형성부(230), 신체 영역 분할부(240)를 포함할 수 있다. The image divider 200 of the present invention may include a line data scan unit 210, an intermediate value calculator 220, a graph forming unit 230, and a body region divider 240.
본 발명의 라인 데이터 스캔부(210)는 상기 스카우트 영상(10)의 가로(row) 방향으로 상기 영상의 밝기에 관한 라인 스캐닝을 복수의 위치에서 수행하여 복수개의 라인 데이터를 형성할 수 있다. 여기서, 라인 데이터, 라인 스캐닝, 라인 데이터는 위에서 설명한 것과 동일하므로 자세한 설명은 생략한다. The line data scan unit 210 of the present invention may form a plurality of line data by performing line scanning on the brightness of the image in a plurality of positions in a row direction of the scout image 10. Here, since the line data, the line scanning, and the line data are the same as described above, detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 중간값 산출부(220)는 라인 데이터 스캔부(210)로부터 복수개의 라인 데이터를 입력받아, 이 라인 데이터마다 중간값을 산출하여 복수개의 라인 데이터 중간값을 산출할 수 있다. 여기서, 복수개의 라인 데이터 중간값을 산출 과정은 위에서 설명한 것과 동일하므로 자세한 설명은 생락한다. The median value calculator 220 of the present invention may receive a plurality of line data from the line data scan unit 210, calculate a median value for each line data, and calculate a plurality of line data median values. Here, since the process of calculating the plurality of line data intermediate values is the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 그래프 형성부)는 상기 중간값 산출부(220)로부터 상기 복수개의 라인 데이터 중간값을 입력받아, 상기 중간값에 기반한 그래프를 형성할 수 있다. 여기서, 상기 그래프 및 상기 그래프 형성 과정은 위에서 설명한 것과 동일하므로 자세한 설명은 생략한다. The graph forming unit of the present invention may receive the intermediate values of the plurality of line data from the intermediate value calculating unit 220 and form a graph based on the intermediate values. Here, since the graph and the graph forming process are the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 신체 영역 분할부(240)는 상기 그래프 형성부(230)로부터 상기 그래프를 입력받아, 상기 그래프를 기반으로 상기 방사선이 조사되는 환자의 신체 영상 부위를 분할할 수 있다. 상기 신체 영역 분할부(240)는 상기 그래프에서 소정 임계값을 설정하고, 상기 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 두 개의 값을 대상으로 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)을 검출하고, 상기 제1 최고점과 상기 제2 최고점 사이의 구간을 폐 영역으로 결정하고, 상기 폐 영역을 제외한 영역 중 가장 작은 값을 갖는 최저점(valley)을 검출하고, 상기 제1 최저점을 골반 상단으로 결정하고, 상기 제1 최저점 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 갖는 지점을 검출하고, 상기 지점을 골반 하단으로 결정하며, 상기 골반 상단부터 상기 골반 하단까지의 영역을 골반 영역으로 결정하고, 상기 폐 영역에서 상기 골반 상단까지의 영역을 복부 영역으로 결정하여, 상기 스카우트 영상(10)을 상기 폐 영역, 상기 골반 영역, 상기 복부 영역으로 분할할 수 있다. 여기서, 스카우트 영상(10)에서 환자의 키 방향(세로 방향)으로 신체의 부위를 분할하는 것은 위에서 설명한 것과 동일하므로 자세한 설명은 생략한다. The body region dividing unit 240 of the present invention may receive the graph from the graph forming unit 230 and divide the body image portion of the patient to which the radiation is irradiated based on the graph. The body region dividing unit 240 sets a predetermined threshold value in the graph, detects a first peak and a second peak from the two largest values among the values larger than the threshold value. Determining a section between the first highest point and the second highest point as the lung region, detecting a valley having the smallest value except the lung region, and determining the first lowest point as the upper pelvis. Detecting a point having the same value as the threshold in the area after the first lowest point, determining the point as the lower pelvis, determining an area from the upper pelvis to the lower pelvis as the pelvic area, and in the lung area The area up to the pelvis may be determined as an abdominal area, and the scout image 10 may be divided into the lung area, the pelvic area, and the abdominal area. Here, since the division of the body part in the scout image 10 in the height direction (vertical direction) of the patient is the same as described above, a detailed description thereof will be omitted.
본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 유효 피폭량 계산부(400)는 상기 영상 분할부(200)에 포함된 신체 영역 분할부(240)로부터 상기 분할된 환자의 신체 영상 부위를 입력받고, 상기 데이터 저장부(300)로부터 상기 피폭량 변환지수를 입력받아 상기 분할된 환자의 신체 영상부위에 상기 피폭량 변환지수를 대입하여 환자의 신체 부위별 유효 피폭량을 계산할 수 있다. 여기서, 신체 부위별 유효 피폭량 계산 방법도 위에서 설명한 것과 동일하므로 자세한 설명은 생락한다. The effective radiation dose calculation unit 400 according to an embodiment of the present invention receives the divided body image portion of the divided patient from the body region divider 240 included in the image divider 200, and stores the data. By receiving the exposure conversion index from the unit 300, the effective exposure amount for each body part of the patient may be calculated by substituting the exposure conversion index into the divided body image part of the patient. Here, the method of calculating the effective exposure amount for each body part is also the same as described above, and thus detailed descriptions thereof will be omitted.

Claims (11)

  1. (a) 2차원 스카우트 영상을 제공받는 단계;(a) receiving a two-dimensional scout image;
    (b) 상기 스카우트 영상의 가로(row) 방향으로 상기 영상의 밝기에 관한 라인 스캐닝을 복수의 위치에서 수행하여 복수개의 라인 데이터를 획득하는 단계;(b) obtaining a plurality of line data by performing line scanning on a brightness of the image in a row direction in the row direction of the scout image at a plurality of positions;
    (c) 상기 복수개의 라인 데이터마다 중간값을 산출하여, 복수개의 중간값을 획득하는 단계;(c) calculating a median value for each of the plurality of line data to obtain a plurality of median values;
    (d) 상기 복수개의 중간값에 기반한 그래프를 기초로 방사선이 조사되는 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 단계; 및(d) dividing a body image portion of a patient to which radiation is radiated based on a graph based on the plurality of intermediate values; And
    (e) 상기 분할된 신체 영상 부위별로 조사된 방사선량을 계산하여 환자의 신체 부위별 피폭량을 자동으로 계산하는 단계를 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. (e) automatically calculating the effective radiation dose amount by calculating the exposure dose for each body part of the patient by calculating the radiation dose irradiated for each divided body image part.
  2. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 그래프는 상기 환자의 키(height) 방향에 따른 상기 중간값의 연관관계인 것을 특징으로 하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. And the graph is a correlation between the median value according to the height direction of the patient.
  3. 제1항에 있어서, 상기 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법은 The method of claim 1, wherein the method for automatically calculating the effective dose of radiation is
    상기 (a) 단계 이후에 상기 스카우트 영상에서 관심영역(region of interest)을 추출하는 단계를 더 포함하고,After the step (a), further comprising extracting a region of interest from the scout image,
    상기 (b) 단계의 라인 스캐닝은 상기 관심영역에 대하여 수행하는 것을 특징으로 하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. And the line scanning of step (b) is performed for the region of interest.
  4. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 (d) 단계는 Step (d)
    (d-1) 상기 그래프에서 소정 임계값을 설정하는 단계;(d-1) setting a predetermined threshold value in the graph;
    (d-2) 상기 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 값을 대상으로 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)을 검출하는 단계;(d-2) detecting a first peak and a second peak with the largest value among the values greater than the threshold value;
    (d-3) 상기 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak) 사이의 구간을 폐 영역으로 결정하는 단계를 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. and (d-3) determining the interval between the first peak and the second peak as a lung region.
  5. 제4항에 있어서, 상기 (d) 단계는The method of claim 4, wherein step (d)
    (d-4) 상기 폐 영역을 제외한 영역에 중 가장 낮은 값을 갖는 제1 최저점(valley)을 검출하는 단계(d-4) detecting a first valley having the lowest value among the regions other than the lung region
    (d-4) 상기 제1 최저점을 골반 상단으로 결정하는 단계;(d-4) determining the first lowest point as the upper pelvis;
    (d-5) 상기 폐 영역 이후부터 골반 상단까지의 영역을 복부 영역으로 결정하는 단계를 더 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. (d-5) The method of automatically calculating the effective dose of radiation further comprising the step of determining the area from the lung area to the upper pelvis as the abdominal area.
  6. 제5항에 있어서, 상기 (d) 단계는The method of claim 5, wherein step (d)
    (d-6) 상기 제1 최저점 영역 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 값을 갖는 지점을 검출하고, 상기 지점을 골반 하단으로 결정하는 단계를 더 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. (d-6) detecting the point having the same value as the threshold value in the region after the first lowest point region, and determining the point as the lower pelvis.
  7. 제1항에 있어서, 상기 (e) 단계는 The method of claim 1, wherein step (e)
    상기 분할된 신체부위마다 미리 설정된 변환지수(conversion factor)를 대입하여 상기 환자의 신체 부위별 방사선 피폭량을 계산하는 것을 특징으로 하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 방법. And calculating a radiation exposure amount for each body part of the patient by substituting a conversion factor preset for each divided body part.
  8. 2차원 스카우트 영상을 획득하는 영상 입력부;An image input unit for obtaining a 2D scout image;
    상기 영상 입력부에서 획득한 2차원 스카우트 영상을 기반으로 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 영상 분할부;An image dividing unit dividing a body image part of a patient based on a 2D scout image obtained by the image input unit;
    환자의 신체 부위별 영역에 대해 미리 설정된 피폭량 변환지수(conversion factor)를 저장하는 데이터 저장부;A data storage unit which stores a conversion factor, which is set in advance, for each region of the body part of the patient;
    상기 영상 분할부로부터 상기 분할된 환자의 신체 영상 부위를 획득하고, 상기 데이터 저장부로부터 상기 피폭량 변환지수를 획득하여 상기 분할된 환자의 신체 영상부위에 상기 피폭량 변환지수를 대입하여 환자의 신체 부위별 방사선 피폭량을 계산하는 방사선 피폭량 계산부를 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템. Acquiring the divided body image part of the divided patient from the image segmentation unit, obtaining the exposure conversion index from the data storage unit, and substituting the exposure conversion index into the divided body image part of the patient for each body part of the patient A radiation effective exposure automatic calculation system including a radiation exposure calculation unit for calculating the radiation exposure.
  9. 제8항에 있어서, 상기 영상 분할부는 The method of claim 8, wherein the image segmentation unit
    상기 스카우트 영상의 가로(row) 방향 라인 스캐닝을 복수의 위치에서 수행하여 복수개의 라인 데이터를 획득하는 라인 데이터 스캔부;A line data scanning unit configured to acquire a plurality of line data by performing row scanning of the scout image at a plurality of positions;
    상기 라인 데이터 스캔부로부터 상기 복수개의 라인 데이터를 획득하고, 상기 라인 데이터마다 중간값을 산출하여 복수개의 라인 데이터 중간값을 산출하는 중간값 산출부;An intermediate value calculating unit obtaining the plurality of line data from the line data scanning unit and calculating an intermediate value for each of the line data to calculate an intermediate value of the plurality of line data;
    상기 중간값 산출부로부터 상기 복수개의 라인 데이터 중간값을 획득하여, 상기 중간값에 기반한 그래프를 형성하는 그래프 형성부; 및A graph forming unit obtaining a plurality of line data intermediate values from the intermediate value calculating unit to form a graph based on the intermediate values; And
    상기 그래프 형성부로부터 상기 그래프를 획득하여, 상기 그래프를 기반으로 상기 방사선이 조사되는 환자의 신체 영상 부위를 분할하는 신체 영역 분할부를 포함하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템. And a body region divider configured to obtain the graph from the graph forming unit and divide a body image part of the patient to which the radiation is irradiated based on the graph.
  10. 제9항에 있어서, 상기 신체 영역 분할부(240)는 10. The method of claim 9, wherein the body region divider 240 is
    상기 그래프에서 소정 임계값을 설정하고, 상기 임계값보다 큰 값 중 가장 큰 두 개의 값을 대상으로 제1 최고점(peak)과 제2 최고점(peak)을 검출하고, 상기 제1 최고점과 상기 제2 최고점 사이의 구간을 폐 영역으로 결정하고, A predetermined threshold value is set in the graph, a first peak and a second peak are detected based on the two largest values greater than the threshold value, and the first peak and the second peak are detected. Determine the interval between the peaks as the lung area,
    상기 폐 영역을 제외한 영역 중 가장 낮은 값을 갖는 제1 최저점(valley)를 검출하고, 상기 제1 최저점을 골반 상단으로 결정하고, Detecting a first lowest point having the lowest value among the areas excluding the lung area, determining the first lowest point as the upper pelvis,
    상기 제1 최저점 이후의 영역에서 상기 임계값과 같은 갖는 지점을 검출하고, 상기 지점을 골반 하단으로 결정하며, 상기 골반 상단부터 상기 골반 하단까지의 영역을 골반 영역으로 결정하고, Detecting a point having the same value as the threshold in the area after the first lowest point, determining the point as the lower pelvis, determining an area from the upper pelvis to the lower pelvis as the pelvic area,
    상기 폐 영역에서 상기 골반 상단까지의 영역을 복부 영역으로 결정하는 것을 특징으로 하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템. And the area from the lung area to the top of the pelvis is determined as an abdominal area.
  11. 제9항에 있어서, 상기 방사선 피폭량 계산부는 상기 폐 영역, 상기 골반 영역, 상기 복부 영역마다 미리 정해진 변환지수를 대입하여 상기 환자에게 조사된 방사선 피폭량을 계산하는 것을 특징으로 하는 방사선 유효 피폭량 자동 계산 시스템. 10. The automatic radiation exposure calculation system according to claim 9, wherein the radiation exposure calculation unit calculates the radiation exposure amount irradiated to the patient by substituting a predetermined conversion index for each of the lung region, the pelvic region, and the abdominal region. .
PCT/KR2016/011643 2015-10-16 2016-10-17 System and method for automatically calculating effective radiation exposure dose WO2017065591A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2015-0144968 2015-10-16
KR1020150144968A KR101750173B1 (en) 2015-10-16 2015-10-16 System and method for the automatic calculation of the effective dose

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017065591A1 true WO2017065591A1 (en) 2017-04-20

Family

ID=58517550

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2016/011643 WO2017065591A1 (en) 2015-10-16 2016-10-17 System and method for automatically calculating effective radiation exposure dose

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101750173B1 (en)
WO (1) WO2017065591A1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113017655A (en) * 2019-12-24 2021-06-25 通用电气公司 Medical device and procedure
CN116421207A (en) * 2023-06-12 2023-07-14 上海西门子医疗器械有限公司 Medical X-ray imaging method and medical X-ray imaging device

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5345513A (en) * 1991-03-30 1994-09-06 Fujitsu Limited Method and apparatus for processing image corresponding to radiographic pattern
JP2012085936A (en) * 2010-10-22 2012-05-10 Hitachi Medical Corp X-ray ct apparatus
KR101337235B1 (en) * 2012-05-04 2013-12-16 (주)메디엔인터내셔날 A system for measuring x-ray exposure
KR101500481B1 (en) * 2014-01-24 2015-03-10 연세대학교 원주산학협력단 Average glandular dose calculation method for digital mammography and digital breast tomosynthesis and computer readable record-midium on which program for excuiting method thereof
US20150190102A1 (en) * 2013-12-02 2015-07-09 Cefla Societá Cooperativa Method and apparatus for adjusting technical exposure factors during radiographic acquisition

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5345513A (en) * 1991-03-30 1994-09-06 Fujitsu Limited Method and apparatus for processing image corresponding to radiographic pattern
JP2012085936A (en) * 2010-10-22 2012-05-10 Hitachi Medical Corp X-ray ct apparatus
KR101337235B1 (en) * 2012-05-04 2013-12-16 (주)메디엔인터내셔날 A system for measuring x-ray exposure
US20150190102A1 (en) * 2013-12-02 2015-07-09 Cefla Societá Cooperativa Method and apparatus for adjusting technical exposure factors during radiographic acquisition
KR101500481B1 (en) * 2014-01-24 2015-03-10 연세대학교 원주산학협력단 Average glandular dose calculation method for digital mammography and digital breast tomosynthesis and computer readable record-midium on which program for excuiting method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113017655A (en) * 2019-12-24 2021-06-25 通用电气公司 Medical device and procedure
CN116421207A (en) * 2023-06-12 2023-07-14 上海西门子医疗器械有限公司 Medical X-ray imaging method and medical X-ray imaging device
CN116421207B (en) * 2023-06-12 2023-08-25 上海西门子医疗器械有限公司 Medical X-ray imaging method and medical X-ray imaging device

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170045052A (en) 2017-04-26
KR101750173B1 (en) 2017-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018155898A1 (en) Method and apparatus for processing histological image captured by medical imaging device
US5742700A (en) Quantitative dental caries detection system and method
WO2016108453A1 (en) Teeth image automatic matching method, apparatus therefor, and recording medium therefor
US7123761B2 (en) Feature extracting method, subject recognizing method and image processing apparatus
WO2019172621A1 (en) Disease prediction method and disease prediction device using same
US8391572B2 (en) Apparatus for aiding photographing of medical image and computer program product for the same
JPH03170130A (en) Method and device for processing picture
WO2017051944A1 (en) Method for increasing reading efficiency by using gaze information of user in medical image reading process and apparatus therefor
JP2009136376A (en) Image processing device and program thereof
CN107115119A (en) The acquisition methods of PET image attenuation coefficient, the method and system of correction for attenuation
WO2020101264A1 (en) Method and apparatus for calculating coronary artery calcium score
CN115760858B (en) Deep learning-based kidney pathological section cell identification method and system
WO2015147595A1 (en) Method for distinguishing artifact and diseased area in medical images
WO2020159234A1 (en) Measurement device and measurement method for left atrium thickness of heart
WO2017065591A1 (en) System and method for automatically calculating effective radiation exposure dose
Zhang et al. Automatic background recognition and removal (ABRR) in computed radiography images
WO2019198981A1 (en) Method for analyzing health condition and providing information on basis of captured image, device therefor, and recording medium therefor
CN110811662A (en) Method, device and equipment for modulating scanning dose and storage medium
JP2001351092A (en) Image processing selecting method, image selecting method, and image processor
WO2022060099A1 (en) Method and apparatus for calculating risk of vascular disease in ct image using low voltage
JP2017093879A (en) X-ray measurement system and X-ray detection data processing method
Dovganich et al. Automatic quality control in lung X-ray imaging with deep learning
CN115844436A (en) CT scanning scheme self-adaptive formulation method based on computer vision
WO2017222283A1 (en) Method for analyzing health condition on basis of image photographing and providing health condition information
JP3975668B2 (en) Feature quantity correctness determination method and image processing apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16855808

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16855808

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1