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(i) 관측자로부터 입력받은 심장에 대한 자기 공명 영상 셋에서 이완기와 수축기 사이의 중간 영상에 대하여 좌심실 내부 영역 좌표를 해당 영상에 대한 좌심실 분할용 알고리즘 초기점으로 사용하여 영역 확장을 통해 초기 좌심실 영역을 획득하는 단계; (ii) 상기 획득된 초기 좌심실 영역을 기초로 하여 자기 공명 영상에서의 좌심실 위치와 무게 중심점, 좌심실의 대략적인 형상과 반지름, 밝기값 평균과 표준편차의 통계량, 및 기저 영상에서 분할오류 여부를 판별하기 위한 픽셀 볼륨 정보를 포함하는 좌심실 영역의 정보를 계산하는 단계; (iii) 원 형태의 심장 자기 공명 영상에 극좌표 변환을 수행하여 극좌표 영상을 생성하여 심장의 경계를 선형화하는 단계; (iv) 자기 공명 영상에서 심근 영역의 픽셀 밝기는 심실 내부의 픽셀 밝기보다 어둡다는 점을 이용하여 상기 극좌표 영상에서 각 픽셀들을 밝기값을 기준으로 K-클러스터링 기법을 적용하여 좌심실 영역을 분할하는 단계; 및 (v) 상기 K-클러스터링 기법을 적용한 결과 기저 영상에서 과다 분할된 영역을 좌심실의 원형성을 이용하여 그래프 탐색 기반 알고리즘을 통하여 소거하는 방식으로 분할 오류를 수정하는 단계를 포함하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 1에 있어서, 단계 (i)는 초기점 전파 알고리즘에 의해 이전 영상의 좌심실 영역 무게 중심점으로부터 11x11 크기의 윈도우를 설정하는 단계; 윈도우 내의 픽셀들의 밝기, 이전 영상의 밝기값 평균(μPrev)과 표준편차(δPrev), 무게 중심점과의 거리를 고려하여 각 픽셀의 에너지 E(p)를 계산하는 단계; 및 모델링된 행렬 E(p)에서 가장 작은 에너지값을 갖는 좌표를 다음 영상의 초기점으로 설정하는 단계를 포함하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 2에 있어서, 상기 각 픽셀의 에너지 E(p)은 수학식: 에 의해 계산하며, 상기 수학식에서, P는 윈도우 상에 존재하는 각 픽셀의 좌표이고, I다음(p)는 픽셀 P의 밝기값이며, PCoG는 이전 영상에서 분할된 좌심실 영역의 무게 중심점을 의미하고, ω는 설정한 윈도우 사이즈로 11이고, μ이전 및 δ이전는 각각 이전 영상에서 좌심실 영역의 밝기값 평균과 표준 편차를 의미하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 3에 있어서, 단계 (ii)에서, 상기 분할된 초기 좌심실 영역 LVrgnl을 이용하여 최소자승법을 통해 계산한 3차원 평면을 수평화하는 과정을 통하여 코일 위치에 따른 영상 왜곡을 보정하여 왜곡 보정 영상 IMGcorrect을 취득하는 단계; 및 상기 왜곡 보정 영상에 대해 영역 확장 기법을 재수행하여 초기 좌심실 영역 LVrgnl을 분할하고, (1) 자기 공명 영상에서의 좌심실 위치와 무게 중심점, (2) 좌심실의 대략적인 형상과 반지름, (3) 밝기값 평균과 표준편차의 통계량, 및 (4) 기저 영상에서 분할오류 여부를 판별하기 위한 픽셀 볼륨 정보를 포함하는 좌심실 영역의 정보를 계산하는 단계를 포함하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 1에 있어서, 단계 (iii)에서, 상기 극좌표 변환은 원점을 기준으로 직교좌표계의 좌표 P(x, y)가 극좌표계의 좌표 P(r, θ)로 변환하여 극좌표 영상을 구하고, 직교 좌표계가 극 좌표계로 변환되는 반경은 좌심실 영역의 정보의 반지름 값의 3배를 사용하여 심근과 주변 구조 일부를 포함하며, 상기 직교 좌표계의 좌표와 극좌표계의 좌표 사이의 관계식은 다음 수학식이고,a는 arc-cos를 나타내는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 1에 있어서, 단계 (iii)는 극좌표 원점 오류가 나타나는 영상의 초기 좌심실 영역의 크기를 이전 영상의 초기 좌심실 영역의 크기와 비교하고, 상기 비교 결과 픽셀 볼륨이 급격히 증가하는 점을 기초로 하여 상기 초기 좌심실 영역에 대한 극좌표 원점 오류의 여부를 판단하는 단계; 및 상기 초기 좌심실 영역에 대한 극좌표 원점 오류가 있는 경우 상기 초기 좌심실 영역에 대한 극좌표 원점 오류를 수정하는 단계를 포함하는 좌심실 자동 분할방법
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청구항 1에 있어서, 단계 (v)는 (v-1) 단계 (iv)에서 분할된 좌심실 영역에서 가로 방향으로 픽셀 밝기값 변화를 나타내는 영상 데이터인 밝기값 변화량 데이터 IMGdiff(x,y)를 다음 수학식:IMGdiff(x,y)=IMG(x,y)-IMG(x-1, y)을 통해 생성하는 단계; 및 (v-2) 상기 생성된 밝기값 변화량 데이터를 수직 방향으로 동적 탐색 기법을 적용하여 밝기값 변화량 데이터 영상의 최상단과 최하단을 연결하는 최소 비용 경로를 산출하는 단계를 포함하고,상기 수학식에서 IMG(x,y)는 영상 데이터 상의 (x,y)좌표에서의 밝기값 데이터인 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 7에 있어서, 단계 (v-2)는 영상의 각 픽셀을 노드로, 노드의 변화량 값을 경로 비용으로 정의하고 픽셀간의 거리를 각각의 노드를 잇는 단위 경로의 비용으로 정의하는 단계; 상기 최소비용 경로를 구하기 위해 밝기값 변화량 데이터를 이용하여 아래 수식으로 모델링되는 경로 비용 행렬 Pmap(x,y)을 다음 수학식:에 의해 구하고, Pmap(x,y)는 각 노드까지 도달하는데 소요된 최소 비용을 나타내는 행렬이고, IMGdiff는 상기 생성된 밝기값 변화량 데이터이며, ω는 수직 상단 픽셀에서 연결되는 노드 간의 경로에 대한 가중치이고, Pmap(x,y)의 한 픽셀의 경로 비용 누적치는 상기 IMGdiff에서 동일한 좌표에 위치하는 픽셀의 밝기값과 Pmap(x,y) 상에서 바로 위까지 계산된 3개의 픽셀 중 최소값을 가지는 픽셀을 합한 값이 되는 단계; 및 경로 비용 행렬의 최하단에서 최소값을 갖는 좌표로부터 상기 좌표까지 도달하기 위해 방문한 노드들을 역 탐색하여 최소 비용을 가지는 경로를 추출하고, 추출된 최소비용 경로를 정상적으로 분할될 경우의 심실 내벽 정보로 추측하는 단계를 포함하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 1에 있어서, (vi) 분할한 영역을 역변환하여 극좌표 영상에서의 좌심실의 형태를 직교 좌표계 상으로 복원한 후 좌심실의 혈류량을 계산하는 단계를 더 포함하는 좌심실 자동 분할 방법
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청구항 9에 있어서, 단계 (vi)에서 상기 역변환은 다음 수학식: (x, y) = (rsinθ, rcosθ)에 의해 이루어지고, 여기서, x 및 y는 직교 좌표이고, r 및 θ는 좌심실 정보의 반경 및 각도인 좌심실 자동 분할 방법
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