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(a) 경조직 기준점 결정 모듈(211)이 두부 3차원 의료 영상에 대해 미리 설정된 방법에 따라 경조직 기준점을 결정하는 단계;(b) 연조직 기준점 결정 모듈(212)이 상기 두부 3차원 의료 영상에 대해 미리 설정된 방법에 따라 연조직 기준점을 결정하는 단계;(c) 보정 경조직 기준점 결정 모듈(214)이 상기 (a) 단계에서 결정된 상기 경조직 기준점에 대해, 입력 수술 정보에 상응하는 경조직 기준점 이동량을 연산하고, 상기 연산된 경조직 기준점 이동량만큼 상기 경조직 기준점을 이동시켜 보정 경조직 기준점을 결정하는 단계;(d) 학습 모듈(230)이 상기 연조직 기준점, 상기 경조직 기준점 및 상기 보정 경조직 기준점을 학습하는 단계; 및(e) 예측 모듈(240)이 상기 학습 모듈(230)의 학습 결과로 생성된 보정 연조직 기준점 예측 모델을 이용하여, 상기 보정 경조직 기준점에 상응하는 보정 연조직 기준점을 예측하는 단계;를 포함하는,방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계 이후 상기 (b) 단계 이전,기준 평면 결정 모듈(213)이 상기 (a) 단계에서 결정된 경조직 기준점을 이용하여 정중시상면(Mid Sagittal Plane, MSP) 및 프랑크프루트면(Frankfurt Plane, FHP)을 결정하는 단계;를 더 포함하는,방법
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제2항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b11) 재배향 모듈(261)이 상기 정중시상면이 y축에 평행하고, 상기 프랑크프루트면이 x축에 평행하도록 상기 두부 3차원 의료 영상을 재배향하는 단계;(b12) 이진화 모듈(257)이 상기 재배향된 상기 두부 3차원 의료 영상의 측면 이미지에 대해 이진화를 수행하여 이진화 이미지를 생성하는 단계;(b13) 기준선 설정 모듈(262)이 상기 (b2) 단계에서 생성된 상기 이진화 이미지의 가장자리에 기준선을 설정하는 단계로서, 상기 기준선은 이마, 코 및 입 중 하나 이상을 포함하는, 단계; 및(b14) 상기 연조직 기준점 결정 모듈(212)이 상기 기준선 상에 위치된 점들을 연조직 기준점으로 결정하는 단계;를 포함하는,방법
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제2항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b21) 표면 이미지 추출 모듈(251)이 상기 두부 3차원 의료 영상으로부터 두개골(skull)의 외측 표면에 해당하는 이미지를 추출하는 단계;(b22) 평균 곡률 연산 모듈(263)이 상기 (b21) 단계에서 추출된 이미지에 대한 평균 곡률(mean curvature)을 연산하는 단계;(b23) 전처리 모듈(264)이 미리 설정된 방법에 따라 평균 곡률의 최소 역치값 및 최대 역치값을 각각 설정하고, 상기 (b22) 단계에서 연산된 평균 곡률과 설정된 역치값들을 이용하여 상기 정면 이미지를 전처리하는 단계; 및(b24) 상기 연조직 기준점 결정 모듈(212)이 상기 (b23) 단계에서 전처리된 이미지에 포함된 영역 중 평균 곡률이 0보다 크고 상기 최소 역치값보다 작은 영역과, 평균 곡률이 1보다 작고 상기 최대 역치값보다 큰 영역으로부터 미리 설정된 방법에 따라 연조직 기준점을 결정하는 단계;를 포함하는,방법
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제3항 또는 제4항에 있어서,상기 (c) 단계는,상기 보정 경조직 기준점 생성 모듈(211)이, 상기 판단된 경조직 기준점 이동량만큼의 상기 경조직 기준점을 이동시키되, 기저골(Basal Bone)을 제외한 나머지 영역에 포함된 경조직 기준점에 대해 상기 경조직 기준점 이동량만큼 이동시켜 상기 보정 경조직 기준점을 생성하는 단계를 더 포함하는,방법
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제1항에 있어서,표면 이미지 추출 모듈(251)이 상기 두부 3차원 의료 영상으로부터 두개골의 외측 표면에 해당하는 이미지를 추출하는 단계; 및그리드 형성 모듈(220)이 상기 표면 이미지 추출 모듈(251)에 의해 추출된 이미지로부터, 다수의 격자(l)를 포함하는 그리드(G)를 형성하되, 각각의 그리드(G)의 가장자리 상에 상기 (b) 단계에서 결정된 연조직 기준점이 위치되는 그리드(G)를 형성하는, 단계;를 더 포함하며,상기 (d) 단계는,상기 학습 모듈(230)이 상기 그리드 형성 모듈(220)에 의해 형성된 그리드(G)를 학습하는 단계를 더 포함하는,방법
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제6항에 있어서,상기 그리드(G)에 포함된 격자(l)는 상기 표면 이미지 추출 모듈(251)에 의해 추출된 이미지의 곡률 정보가 반영되는,방법
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(a) 경조직 기준점 결정 모듈(211)이 두부 3차원 의료 영상에 대해 미리 설정된 방법에 따라 경조직 기준점을 결정하는 단계;(b) 연조직 기준점 결정 모듈(212)이 상기 두부 3차원 의료 영상에 대해 미리 설정된 방법에 따라 연조직 기준점을 결정하는 단계;(c) 그리드 형성 모듈(220)이 상기 두부 3차원 의료 영상으로부터, 다수의 격자(l)를 포함하는 그리드(G)를 형성하되, 각각의 그리드(G)의 가장자리 상에 상기 (b) 단계에서 결정된 연조직 기준점이 위치되는 그리드(G)를 형성하는, 단계;(d) 보정 경조직 기준점 결정(214) 모듈이 상기 (a) 단계에서 결정된 상기 경조직 기준점에 대해, 입력 수술 정보에 상응하는 경조직 기준점 이동량을 연산하고, 상기 연산된 경조직 기준점 이동량만큼 상기 경조직 기준점을 이동시켜 보정 경조직 기준점을 결정하는 단계;(e) 학습 모듈(230)이 상기 연조직 기준점, 상기 경조직 기준점, 상기 보정 경조직 기준점 및 상기 그리드를 학습하는 단계; 및(e) 예측 모듈이 상기 학습 모듈(230)의 학습 결과로 생성된 보정 연조직 기준점 예측 모델을 이용하여, 상기 보정 경조직 기준점에 상응하는 보정 연조직 기준점을 예측하는 단계;를 포함하는,방법
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제8항에 있어서,상기 (c) 단계 이전,표면 이미지 추출 모듈(251)이 상기 두부 3차원 의료 영상으로부터 두개골의 외측 표면에 해당하는 이미지를 추출하는 단계;를 더 포함하며,상기 (c) 단계는,상기 그리드 형성 모듈(220)이 상기 표면 이미지 추출 모듈(251)에 의해 추출된 이미지로부터, 다수의 격자(l)를 포함하는 그리드(G)를 형성하는 단계를 포함하는,방법
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제9항에 있어서,상기 그리드(G)에 포함된 격자(l)는 상기 표면 이미지 추출 모듈(251)에 의해 추출된 이미지의 곡률 정보가 반영되는,방법
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제3항, 제4항 및 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한,장치
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제3항, 제4항 및 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 시스템으로서,상기 두부 3차원 의료 영상을 촬영하기 위한 촬영 장치(100); 및상기 촬영 장치(100)로부터 획득한 상기 두부 3차원 의료 영상으로부터 상기 경조직 기준점, 상기 연조직 기준점 및 상기 보정 경조직 기준점을 결정하고, 결정된 상기 연조직 기준점, 상기 경조직 기준점 및 상기 보정 경조직 기준점을 학습하여, 상기 보정 경조직 기준점에 상응하는 상기 보정 연조직 기준점을 예측하는, 영상 처리 장치(200);를 포함하는,시스템
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제12항에 있어서,상기 영상 처리 장치(200)는,상기 연조직 기준점을 이용하여 그리드(G)를 더 생성하며, 상기 생성된 그리드를 더 학습하여 상기 보정 경조직 기준점에 상응하는 상기 보정 연조직 기준점을 예측하는,시스템
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제3항, 제4항 및 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된,프로그램
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제3항, 제4항 및 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된,컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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