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조영된 CT(Computed Tomography) 및 CTA(Computed Tomography Angiography) 영상으로부터 뼈의 연결성 정보를 이용하여 하지를 소정개수의 영역으로 구역화하는 단계;상기 구역화 단계에 의해 구역화된 각각의 상기 영역에 대하여, 상기 CT 및 CTA 영상의 거리지도를 이용하여 강체 정합하는 단계;각각의 상기 영역에 대하여, 밝기값 정보 및 혈관 마스킹을 이용하여 뼈 정보를 제거하고 혈관을 추출하는 단계;혈관 추적 기반의 후처리 방법을 이용하여 상기 강체 정합의 오차로 발생하는 잡음을 제거하는 단계; 및추출된 상기 혈관의 추적을 이용하여 석회질을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 1항에 있어서,상기 구역화 단계는, 조영된 상기 CT 및 CTA에 500HU(Hounsfield Unit)을 적용하여 뼈 후보군을 추출하며, 추출된 상기 뼈 후보군에 연결요소 라벨링(Connected Component Labeling) 방법을 사용하여 그룹화하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 2항에 있어서,상기 구역화 단계는,조영된 상기 CT 및 CTA 영상으로부터 크기 필터를 통해 50 픽셀 이하를 갖는 뼈의 조각들은 제거하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 1항에 있어서,상기 강체 정합 단계는,라플라시안 연산자(Laplacian operator)를 이용하여 각각의 상기 영역에서의 뼈의 경계를 특징점으로 검출하는 단계;검출된 각각의 상기 특징점에 체스보드 거리지도를 기준으로 마스크를 할당하여 거리지도를 생성하는 단계; 및생성된 상기 거리지도에 기초하여 CTA영상에서의 경계와 CT 영상에서의 경계 사이의 상관관계를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 4항에 있어서,상기 거리지도 생성단계는,중심으로부터 떨어진 거리만큼 감소하는 가중치를 할당하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 4항에 있어서,상기 상관관계 측정단계는, 다음과 같은 식에 기초하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법:여기서, NCTA는 상기 CTA 영상에서 특징점으로 추출한 경계점 개수이며, FCTA(i)는 상기 CTA 영상에서 추출한 경계점 중 i번째 경계점을 가리키는 좌표이고, MCTA는 해당 좌표에서 상기 CTA 영상의 경계에 설정된 크기를 나타내며, 상기 CTA 영상에서 경계인 지점은 크기를 모두 1로 설정하고, T(FCTA(i))는 상기 CTA 영상의 i번째 경계점이 CT 영상으로 변환했을 때 CT 영상 좌표이며, WCT 은 상기 CT 영상에서 계산된 거리지도의 가중치 값을 나타냄
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제 1항에 있어서,상기 혈관 추출단계는,상기 CT 영상에 1픽셀 확장을 통해 객체의 크기를 확장하는 1-픽셀 확장 연산을 적용하고 확장된 상기 CT 영상의 밝기값 정보를 비교하여 뼈 및 혈관을 분류하는 단계;상기 분류단계에 기초하여 임계조건을 산정하고, 산정된 상기 임계조건을 통해 뼈와 혈관의 후보군을 분류하며 상기 뼈 후보군을 소거하는 단계; 및상기 혈관 마스킹을 이용하여 뼈에 인접한 혈관을 분할하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 7항에 있어서,상기 임계조건으로 뼈는 500HU 이상이며, 혈관은 100~500HU를 적용하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 7항에 있어서,상기 뼈 후보군 소거단계는,상기 혈관 후보군에서 상기 CTA 영상의 밝기값이 상기 CT 영상의 밝기값보다 높은 경우, 조영제가 투여된 혈관으로 판단하여 추출하고, 그 외의 경우는 뼈로 판단하여 소거하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 7항에 있어서,상기 뼈 후보군 소거단계는,상기 혈관 후보군 중 상기 CT 영상에서 200 HU 이상의 밝기값을 가지면 뼈로 추출하여 소거하고, 상기 CTA 영상의 밝기값이 상기 CT 영상의 밝기값보다 높은 경우 상기 CTA 영상과 상기 CT 영상의 차이값을 적용하여 혈관으로 추출하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 1항에 있어서,상기 잡음 제거단계는,추출된 상기 혈관의 정보를 이진화하고, 크기 필터를 통해 가장 큰 연결성을 갖는 혈관의 중심점을 초기 씨앗점으로 산정하는 단계; 및상기 씨앗점을 시작으로 주변 26-복셀을 탐색하여 혈관일 경우 마스킹하고 연속적으로 확장하여 혈관을 추적하는 단계를 포함하며,상기 혈관 추적단계에 의해 혈관으로 마스킹되지 않으면서 이전에 마스킹된 혈관의 밝기값과 혈관보다 높은 밝기값을 갖는 정보를 잡음으로 판단하여 제거하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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제 1항에 있어서,상기 석회질 추출단계는,밝기값 기반의 석회질 후보군을 산정하는 단계; 및추출된 상기 혈관의 정보를 이용하여 혈관을 추적하고, 산정된 상기 석회질 후보군 중 혈관 내부에 있는 석회질 후보군을 제외한 나머지를 뼈의 잡음으로 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출 방법
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조영된 CT 및 CTA 영상으로부터 뼈의 연결성 정보를 이용하여 하지를 소정개수의 영역으로 구역화하는 구역화부;상기 구역화부에 의해 구역화된 각각의 상기 영역에 대하여, 상기 CT 및 CTA 영상의 거리지도를 이용하여 강체 정합하는 정합부;각각의 상기 영역에 대하여, 밝기값 정보 및 혈관 마스킹을 이용하여 뼈 정보를 제거하고 혈관을 추출하는 혈관 추출부;혈관 추적 기반의 후처리 방법을 이용하여 상기 강체 정합의 오차로 발생하는 잡음을 제거하는 잡음 제거부; 및추출된 상기 혈관의 추적을 이용하여 석회질을 추출하는 석회질 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출장치
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제 13항에 있어서,상기 정합부는,라플라시안 연산자를 이용하여 각각의 상기 영역에서의 뼈의 경계를 특징점으로 검출하는 특징점 검출부;검출된 각각의 상기 특징점에 체스보드 거리지도를 기준으로 마스크를 할당하여 거리지도를 생성하는 거리지도 생성부; 및생성된 상기 거리지도에 기초하여 CTA영상에서의 경계와 CT 영상에서의 경계 사이의 상관관계를 측정하는 상관관계 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출장치
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제 13항에 있어서,상기 혈관 추출부는,상기 CT 영상에 1픽셀 확장을 통해 객체의 크기를 확장하는 1-픽셀 확장 연산을 적용하고 확장된 상기 CT 영상의 밝기값 정보를 비교하여 뼈 및 혈관을 분류하는 분류부;상기 분류부에 기초하여 임계조건을 산정하고, 산정된 상기 임계조건을 통해 뼈와 혈관의 후보군을 분류하며 상기 뼈 후보군을 소거하는 뼈후보군 소거부; 및상기 혈관 마스킹을 이용하여 뼈에 인접한 혈관을 분할하는 혈관 분할부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출장치
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제 13항에 있어서,상기 잡음 제거부는,추출된 상기 혈관의 정보를 이진화하고, 크기 필터를 통해 가장 큰 연결성을 갖는 혈관의 중심점을 초기 씨앗점으로 산정하는 씨앗점 산정부; 및상기 씨앗점을 시작으로 주변 26-복셀을 탐색하여 혈관일 경우 마스킹하고 연속적으로 확장하여 혈관을 추적하는 혈관 추적부를 포함하며,상기 혈관 추적부에 의해 혈관으로 마스킹되지 않으면서 이전에 마스킹된 혈관의 밝기값과 혈관보다 높은 밝기값을 갖는 정보를 잡음으로 판단하여 제거하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출장치
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제 13항에 있어서,상기 석회질 추출부는,밝기값 기반의 석회질 후보군을 산정하는 석회질 후보군 산정부; 및추출된 상기 혈관의 정보를 이용하여 혈관을 추적하고, 산정된 상기 석회질 후보군 중 혈관 내부에 있는 석회질 후보군을 제외한 나머지를 뼈의 잡음으로 제거하는 나머지 잡음 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈관 및 석회질 자동 추출장치
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