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복수개의 단면 영상을 구비하는 3차원 볼륨 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 복수개의 단면 영상 중 적어도 하나의 단면 영상을 화면 상에 표시하는 영상 표시부; 상기 화면 상에 표시된 상기 적어도 하나의 단면 영상에 대한 사용자의 시선을 추적하고, 기설정된 주기로 상기 시선의 위치 좌표값을 측정하여 상기 시선의 이동 경로 좌표의 집합인 복수개의 시선 화면 좌표점 세트를 획득하는 시선 추적부; 상기 시선 화면 좌표점 세트에 대응하는 상기 3차원 볼륨 영상의 복수개의 복셀 각각이 나타난 빈도수에 따라 복셀 리스트를 획득하고, 상기 복셀 리스트에서 서로 인접한 복셀들을 클러스터링하여 획득되는 복셀 클러스터 세트들을 거리 및 크기에 따라 재그룹화 및 선별함으로써, 상기 3차원 볼륨 영상의 관심영역을 추출하는 관심 영역 추출부; 및 상기 추출된 관심영역을 수신하여 저장하는 빅 데이터 저장부; 를 포함하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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제1 항에 있어서, 상기 관심영역 추출부는 상기 화면에 대응하는 2차원 좌표값을 갖는 상기 시선 화면 좌표점 세트를 상기 3차원 볼륨 영상의 좌표값을 갖는 위치점 세트로 변환하는 좌표 변환부; 상기 위치점 세트에서 상기 3차원 볼륨 영상의 상기 복수개의 복셀 각각이 나타난 빈도수에 따라 빈도 히스토그램을 생성하고, 생성된 빈도 히스토그램에 기설정된 방식으로 가중치를 부가하고 평활화하며, 평활화된 상기 빈도 히스토그램의 상기 복수개의 복셀 중 기설정된 기준 빈도값 이상의 빈도를 갖는 복셀들로 구성되는 상기 복셀 리스트를 추출하는 중요도 판별부; 상기 복셀 리스트에 포함된 상기 복셀들 중 서로 인접하여 배치된 복셀들을 클러스터링하여, 복수개의 복셀 클러스터 세트를 획득하고, 상기 복수개의 복셀 클러스터 세트 중 서로 인접한 복셀 클러스터 세트들을 병합한 후, 상기 복셀 클러스터 세트의 크기를 분석하여 최종 클러스터 세트를 선별하는 클러스터 획득부; 및 상기 최종 클러스터 세트에 포함된 복셀들의 좌표값 중 각 좌표축 방향별 최대값 및 최소값을 계산하고, 계산된 각 좌표축 방향별 최대값 및 최소값에 대응하는 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 관심영역 설정부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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제2 항에 있어서, 상기 중요도 판별부는 상기 화면 상에 상기 적어도 하나의 단면 영상이 표시된 후, 상기 화면 상에 다른 적어도 하나의 단면 영상이 표시될 때까지의 시간 구간 내에서 시간의 흐름에 비례하여 상기 가중치를 증가시키고, 상기 빈도 히스토그램에 대응하는 상기 복셀들 각각에 상기 가중치를 부가하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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제2 항에 있어서, 상기 클러스터 획득부는 상기 복셀 리스트에 포함된 상기 복셀들에 대해 상호 인접 연결성 분석을 수행하여 서로 인접하여 배치된 상기 복셀들을 판별하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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제2 항에 있어서, 상기 클러스터 획득부는 상기 복수개의 복셀 클러스터 세트 중 서로 기설정된 기준 거리 이내에 배치된 복셀 클러스터 세트들을 병합하고, 상기 복셀 클러스터 세트 중 기설정된 기준 크기 이상인 상기 복셀 클러스터 세트를 상기 최종 클러스터 세트로 선택하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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제2 항에 있어서, 상기 좌표 변환부는 상기 영상 표시부가 상기 3차원 볼륨 영상의 상기 적어도 하나의 단면 영상을 화면 상에 표시하기 위해 이용한 좌표 변환 함수의 역함수를 이용하여 상기 시선 화면 좌표점 세트를 상기 위치점 세트로 변환하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치
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영상 획득부, 영상 표시부, 시선 추적부, 관심영역 추출부 및 빅 데이터 저장부를 포함하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 장치의 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 영상 획득부가 복수개의 단면 영상을 구비하는 3차원 볼륨 영상을 획득하는 단계; 상기 영상 표시부가 상기 복수개의 단면 영상 중 적어도 하나의 단면 영상을 화면 상에 표시하는 단계; 상기 시선 추적부가 상기 화면 상에 표시된 상기 적어도 하나의 단면 영상에 대한 사용자의 시선을 기설정된 추적하여 상기 시선의 이동 경로 좌표의 집합인 복수개의 시선 화면 좌표점 세트를 획득하는 단계; 상기 관심영역 추출부가 상기 시선 화면 좌표점 세트에 대응하는 상기 3차원 볼륨 영상의 복수개의 복셀 각각이 나타난 빈도수에 따라 복셀 리스트를 획득하는 단계; 상기 관심영역 추출부가 상기 복셀 리스트에서 서로 인접한 복셀들을 클러스터링하여 복셀 클러스터 세트들을 획득하는 단계; 상기 관심영역 추출부가 상기 복셀 클러스터 세트들을 거리 및 크기에 따라 재그룹화 및 선별하여 최종 클러스터 세트를 획득하는 단계; 상기 관심영역 추출부가 상기 최종 클러스터 세트를 분석하여 상기 3차원 볼륨 영상의 상기 관심영역을 설정하는 단계; 및 상기 빅 데이터 저장부가 상기 관심영역을 저장하는 단계; 를 포함하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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제7 항에 있어서, 상기 시선 화면 좌표점 세트를 획득하는 단계는 상기 화면 상에 표시하는 단계에서 상기 3차원 볼륨 영상의 상기 적어도 하나의 단면 영상을 화면 상에 표시하기 위해 이용한 좌표 변환 함수의 역함수를 이용하여 상기 화면에 대응하는 2차원 좌표값을 갖는 상기 시선 화면 좌표점 세트를 상기 3차원 볼륨 영상의 좌표값을 갖는 위치점 세트로 변환하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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제8 항에 있어서, 상기 복셀 리스트를 획득하는 단계는 상기 위치점 세트에서 상기 3차원 볼륨 영상의 상기 복수개의 복셀 각각이 나타난 빈도수에 따라 빈도 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 빈도 히스토그램에 기설정된 방식으로 가중치를 부가하는 단계; 상기 가중치가 부가된 상기 빈도 히스토그램을 평활화하는 단계; 및 평활화된 상기 빈도 히스토그램의 상기 복수개의 복셀 중 기설정된 기준 빈도값 이상의 빈도를 갖는 복셀들로 구성되는 상기 복셀 리스트를 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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제9 항에 있어서, 상기 가중치를 부가하는 단계는 상기 화면 상에 상기 적어도 하나의 단면 영상이 표시된 후, 상기 화면 상에 다른 적어도 하나의 단면 영상이 표시될 때까지의 시간 구간 내에서 시간의 흐름에 비례하여 상기 가중치를 증가시키는 단계; 상기 빈도 히스토그램에 대응하는 상기 복셀들 각각에 상기 가중치를 부가하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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제7 항에 있어서, 상기 복셀 클러스터 세트들을 획득하는 단계는 상기 복셀 리스트에 포함된 상기 복셀들에 대해 상호 인접 연결성 분석을 수행하여 서로 인접하여 배치된 복셀들을 판별하는 단계; 서로 인접한 것으로 판별된 상기 복셀들을 클러스터링하여 상기 복수개의 복셀 클러스터 세트를 획득하는 단계; 상기 복수개의 복셀 클러스터 세트 중 기설정된 기준 거리 이내로 서로 인접한 복셀 클러스터 세트들을 병합하는 단계; 및 상기 복수개의 복셀 클러스터 세트 중 크기가 기설정된 기준 크기 이상인 복셀 클러스터 세트를 상기 최종 클러스터 세트로 선별하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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제7 항에 있어서, 상기 관심영역을 설정하는 단계는 상기 최종 클러스터 세트에 포함된 복셀들의 좌표값 중 각 좌표축 방향별 최대값 및 최소값을 계산하는 단계; 및 계산된 상기 각 좌표축 방향별 최대값 및 최소값에 대응하는 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 데이터베이스 구축 방법
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