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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 3차원 영상정합 장치의 동작 방법으로서,환자의 3차원 의료영상으로부터 생성한 표면 점군 데이터로부터 3차원의 의료영상 공간 랜드마크와 3차원의 의료영상 공간 안면영역을 포함하는 의료영상 공간 3차원 정합 데이터를 획득하는 단계,깊이 인식 카메라로 상기 환자를 촬영한 촬영 영상으로부터 2차원 정합 데이터를 추출하고, 상기 2차원 정합 데이터를 3차원의 물리 공간 랜드마크와 3차원의 물리 공간 안면영역을 포함하는 물리 공간 3차원 정합 데이터로 재구성하는 단계, 상기 2차원 정합 데이터에 포함된 2차원 컬러 영상을 기 학습된 물리 공간용 정합 데이터 추출 모델에 입력하여 2차원 랜드마크와 2차원 안면영역을 획득하는 단계, 그리고상기 의료영상 공간 랜드마크와 물리 공간 랜드마크를 점대점 정합하여 초기 변환을 획득하고, 상기 의료영상 공간 안면영역과 상기 초기 변환이 적용된 상기 물리 공간 안면영역을 표면 정합하여 상기 의료영상과 상기 촬영 영상을 정합하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 의료영상 공간 3차원 정합 데이터를 획득하는 단계는,상기 환자의 3차원 의료영상으로부터 복수의 방향별 표면 점군 데이터들을 획득하고, 상기 방향별 표면 점군 데이터들을 하나의 표면 점군 데이터로 통합하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제2항에 있어서,상기 방향별 표면 점군 데이터들이 생성된 점군 데이터 생성 위치는 상기 3차원 의료영상의 4방향에서 광선 투사가 지나가는 강도의 기울기가 처음 변동되는 위치로 지정되는, 동작 방법
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제2항에 있어서,상기 의료영상 공간 3차원 정합 데이터를 획득하는 단계는,상기 하나의 표면 점군 데이터를 기 학습된 의료영상 공간용 정합 데이터 추출 모델에 입력하여, 상기 의료영상 공간 랜드마크와 의료영상 공간 안면영역을 추출하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제4항에 있어서,상기 의료영상 공간 랜드마크는 좌측 눈의 최내측점, 최외측점, 그리고 코끝점을 포함하여 적어도 3개의 점으로 구성되는, 동작 방법
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제4항에 있어서,상기 의료영상 공간 안면영역은 상기 환자의 눈썹부터 턱까지의 영역에 해당하는, 동작 방법
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제6항에 있어서,상기 의료영상 공간 3차원 정합 데이터를 획득하는 단계는,상기 의료영상 공간 안면영역을 군집화하여 이웃된 점군만으로 구성된 군집으로 분류하는 단계, 그리고분류된 복수의 군집들 각각에 대해 Y축의 시작점으로부터 각 군집에 포함된 점들 중 임의의 점까지의 Y축 최소 거리를 측정하고, 가장 짧은 최소 거리를 지닌 군집을 정제된 의료영상 공간 안면영역으로 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 2차원 안면영역을 획득하는 단계 이후에,상기 2차원 랜드마크와 2차원 안면영역에, 상기 2차원 정합 데이터에 포함된 2차원 깊이 영상을 적용하여, 상기 물리 공간 랜드마크와 물리 공간 안면영역으로 변환하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제9항에 있어서,상기 변환하는 단계는,핀홀-카메라 모델 알고리즘을 이용하여 상기 2차원 정합 데이터의 픽셀들을 점군으로 구성된 상기 물리 공간 3차원 정합 데이터로 재구성하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 의료영상과 상기 촬영 영상을 정합하는 단계는,상기 의료영상 공간 랜드마크와 상기 물리 공간 랜드마크를 점대점 정합하여, 물리 공간에서 의료영상 공간으로 초기변환을 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제11항에 있어서,상기 초기변환을 획득하는 단계 이후에,상기 물리 공간 안면영역에 상기 초기변환을 적용하여 초기 위치를 설정하는 단계, 그리고상기 의료영상 공간 안면영역과 상기 초기변환이 적용된 물리 공간 안면영역에 표면 정합을 적용하여 의료영상 공간을 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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통신장치, 메모리, 그리고상기 메모리에 로드된 프로그램의 명령들(instructions)을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는환자의 3차원 의료영상으로부터 생성한 표면 점군 데이터로부터 3차원의 의료영상 공간 랜드마크와 3차원의 의료영상 공간 안면영역을 포함하는 의료영상 공간 3차원 정합 데이터를 획득하고, 깊이 인식 카메라로 상기 환자를 촬영한 촬영 영상으로부터 추출한 2차원 정합 데이터를 3차원의 물리 공간 랜드마크와 3차원의 물리 공간 안면영역을 포함하는 물리 공간 3차원 정합 데이터로 재구성하며, 상기 2차원 정합 데이터에 포함된 2차원 컬러 영상을 기 학습된 물리 공간용 정합 데이터 추출 모델에 입력하여 2차원 랜드마크와 2차원 안면영역을 획득하고, 상기 2차원 랜드마크와 2차원 안면영역에, 상기 2차원 정합 데이터에 포함된 2차원 깊이 영상을 적용하여, 상기 물리 공간 랜드마크와 물리 공간 안면영역으로 변환하고, 상기 의료영상 공간 3차원 정합 데이터와 물리 공간 3차원 정합 데이터를 정합하여 상기 의료영상과 상기 촬영 영상을 정합하는, 3차원 영상정합 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 환자의 3차원 의료영상으로부터 방향별 표면 점군 데이터들을 획득하고, 상기 방향별 표면 점군 데이터들을 하나의 상기 표면 점군 데이터로 통합하는, 3차원 영상정합 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 표면 점군 데이터를 기 학습된 의료영상 공간용 정합 데이터 추출 모델에 입력하여, 상기 의료영상 공간 랜드마크와 의료영상 공간 안면영역을 추출하는, 3차원 영상정합 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 의료영상 공간 안면영역을 군집화하여 이웃된 점군만으로 구성된 군집으로 분류하고, 분류된 복수의 군집들 각각에 대해 Y축의 시작점으로부터 각 군집에 포함된 점들 중 임의의 점까지의 Y축 최소 거리를 측정하고, 가장 짧은 최소 거리를 지닌 군집을 정제된 의료영상 공간 안면영역으로 획득하는, 3차원 영상정합 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 의료영상 공간 랜드마크와 상기 물리 공간 랜드마크를 점대점 정합하여, 물리 공간에서 의료영상 공간으로 초기변환을 획득하고, 상기 물리 공간 안면영역에 상기 초기변환을 적용하여 초기 위치를 설정하며, 상기 의료영상 공간 안면영역과 상기 초기변환이 적용된 물리 공간 안면영역에 표면 정합을 적용하여 의료영상 공간을 획득하는, 3차원 영상정합 장치
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