KR102237711B1 - 신경관 라인 생성 방법 및 이를 위한 의료영상 처리장치 - Google Patents

Abstract

신경관 라인 생성 방법 및 이를 위한 의료영상 처리장치가 개시된다. 일 실시 예에 따른 신경관 생성방법은, 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성하는 단계와, 생성된 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받는 단계와, 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하여 신경관을 자동으로 생성하는 단계를 포함한다.

Description

신경관 라인 생성 방법 및 이를 위한 의료영상 처리장치 {Neural tube line generation method and medical image processing apparatus therefor}

본 발명은 치과 임플란트 수술용 가이드 디자인 기술을 포함한 의료영상 처리 기술에 관한 것이다.

소프트웨어를 이용한 임플란트 수술 과정은 소프트웨어 상에서 임플란트 구조물(크라운, 어버트먼트, 픽스쳐 등)과 환자의 해부학적 구조물을 고려하여 임플란트 식립 계획을 수립한 후, 임플란트 수술을 진행한다. 특히 수술 케이스 중, 하악에 임플란트 식립을 계획하는 경우에는 하치조 신경의 손상이 발생하지 않도록 영상에서 소프트웨어에서 제공하는 기능을 사용하여 하치조 신경을 연결하는 관 형태의 신경관을 생성하고, 하치조 신경 영역을 확인한다. 현재 상용화된 3D 의료영상 소프트웨어는 획득된 의료 영상에서 사용자가 직접 특징점들을 입력하면 각 특징점들을 라인으로 연결하여 신경관을 생성한다.

사용자에 의한 수동 신경관 생성 방식은 사용자가 치아 영상에서 적절한 특징점들을 일일이 찾아 입력해야 하므로 시간이 많이 소요되고, 마우스 등의 조작수단을 핸들링하는 것에 서투른 사용자에게는 의도치 않은 특징점들을 선택하는 시행착오가 발생할 수 있다. 나아가, 신경관 생성 시마다 사용자가 치아 영상에서 적절한 특징점들을 찾는 조작 동작이 반복되어야 하기 때문에 비효율적이다. 신경관 생성에 많은 시간이 소요되고 번거로움이 수반되며, 이는 곧 전반적인 디지털 설계 프로세스를 지연시키고 효율성을 저하 시키는 요인으로 작용한다.

일 실시 예에 따라, 의료 영상에서 신경관 라인을 자동 생성함에 따라 사용자 조작을 최소화할 수 있는 신경관 라인 생성 방법 및 이를 위한 의료영상 처리장치를 제안한다.

일 실시 예에 따른 신경관 생성방법은, 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성하는 단계와, 생성된 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받는 단계와, 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하여 신경관을 자동으로 생성하는 단계를 포함한다.

타겟 영상 데이터를 생성하는 단계에서, 환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성하거나 CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성할 수 있다.

사용자 조작신호는 마우스 클릭, 마우스 더블클릭, 선택 인터페이스 중 어느 하나일 수 있다.

신경관 라인을 자동으로 생성하는 단계에서, 타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성할 수 있다.

신경관 생성방법은, 신경관 라인을 자동 생성하는 도중에, 신경관 라인이 중단된 영역에 의해 비정상적으로 신경관 라인이 생성된 경우, 타겟 영상에서 사용자 조작신호에 의해 신경관 라인 위치를 추가 입력받는 단계와, 신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결하는 단계와, 추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경 라인을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

신경관 생성방법은, 신경관 수정 모드 활성화에 따라 신경관 라인 상에 특징점들을 자동 생성하는 단계와, 자동 생성된 특징점들 중에서 수정을 원하는 특징점을 선택하여 이동시키는 사용자 조작신호 또는 특징점을 이동하고자 하는 위치를 선택하는 사용자 조작신호에 의해 특징점 위치를 수정하는 단계와, 특징점 위치 수정에 맞게 수정된 특징점을 연결하도록 신경관 라인을 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

신경관 생성방법은, 신경관 라인을 자동으로 생성하는 방식에, 수동으로 사용자가 직접 타겟 영상에서 특징점들을 선택하고 선택된 특징점들을 연결하는 수동 생성 방식을 혼합하여 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.

다른 실시 예에 따른 의료영상 처리장치는, 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부와, 획득된 영상 데이터로부터 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성하고 생성된 타겟 영상을 대상으로 신경관 라인을 생성하는 제어부와, 타겟 영상에서 생성되는 신경관 라인을 화면에 표시하는 출력부를 포함하며, 제어부는 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받으면 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하여 신경관을 자동으로 생성하는 신경관 자동 생성부를 포함한다.

제어부는, 환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성하거나 CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성하는 타겟 영상 생성부를 더 포함할 수 있다.

신경관 자동 생성부는, 타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성할 수 있다.

제어부는, 신경관 라인을 자동 생성하는 도중에, 신경관 라인이 중단된 영역에 의해 비정상적으로 신경관 라인이 생성된 경우, 타겟 영상에서 사용자 조작신호에 의해 신경관 라인 위치를 추가 입력받고, 신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결하며, 추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경 라인라인을 생성하는 신경관 확장부를 더 포함할 수 있다.

제어부는, 생성된 신경관 라인 상에 특징점들을 자동 생성하고 자동 생성된 특징점들 중에서 수정을 원하는 특징점을 선택하여 이동시키는 사용자 조작신호 또는 특징점을 이동하고자 하는 위치를 선택하는 사용자 조작신호에 의해 특징점 위치를 수정함에 따라 특징점 위치 수정에 맞게 수정된 특징점을 연결하도록 신경관 라인을 수정하는 신경관 수정부를 더 포함할 수 있다.

제어부는, 수동으로 사용자가 직접 타겟 영상에서 특징점들을 선택하고 선택된 특징점들을 연결하는 신경관 수동 생성부를 더 포함하며, 자동 생성 방식 및 수동 생성 방식을 혼합하여 사용할 수 있다.

출력부는, 타겟 영상에서 생성된 신경관이 임플란트 구조물과 충돌이 발생하는 경우, 충돌된 구조물을 사용자가 확인할 수 있도록 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따른 신경관 라인 생성 방법 및 이를 위한 의료영상 처리장치에 따르면, 영상에서 신경관 생성 시에 사용자에 의한 영상 데이터 수동 조작을 최소화함으로써 사용자의 클릭 수 감소와 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다.

신경관 자동 생성 시에 비정상적인 신경관이 생성되는 경우, 사용자가 수동으로 신경관 라인을 연결하는 특징점들을 재조정하는 작업을 통해 신경관 생성 오류를 최소화할 수 있다.

자동으로 생성된 신경관을 사용자가 수정하여 최종적으로 가상의 신경관을 생성함에 따라 신경관의 위치를 고려하여 임플란트 구조물의 위치를 결정할 수 있도록 가이드 한다. 사용자는 생성된 신경관이 손상되지 않음을 고려하여 임플란트 식립 계획을 수립하고 임플란트 수술을 진행하여 효율성을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치의 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 제어부의 세부 구성을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 생성을 위한 타겟 영상의 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자동 신경관 생성 과정을 보여주는 타겟 영상 화면을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 라인을 자동 생성하는 알고리즘을 설명하기 위한 2D 영상의 단면 영상들을 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관이 중심을 기준으로 좌측에 생성되는 모습을 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관이 좌측 및 우측에 생성되는 모습을 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 확장을 설명하기 위해 신경관이 비정상적으로 생성된 영상 화면을 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 확장 프로세스를 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 수정 기능을 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자동 신경관 생성 방식과 혼합하여 사용 가능한 수동 신경관 생성 방식을 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 생성된 신경관이 임플란트 구조물과 충돌되는 모습을 표현해주는 영상 화면을 도시한 도면,
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 생성방법을 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.

그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치의 구성을 도시한 도면이다.

의료영상 처리장치(1)는 치과 임플란트 수술용 가이드 디자인 프로그램과 같은 의료영상 처리 프로그램을 실행 가능한 전자장치이다. 전자장치는 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿(Tablet) PC, 스마트폰, 휴대폰, PMP(Personal Media Player), PDA(Personal Digital Assistants) 등이 있다. 의료영상 처리 프로그램은 가이드 디자인 프로그램 이외에, 스캔 프로그램, CAD 프로그램 등이 있다. 또한, 치과 임플란트 수술용 이외에 다른 일반적인 의료 영상 처리를 위한 프로그램에 적용될 수 있다.

가이드 디자인 프로그램을 포함한 의료영상 처리 프로그램을 이용한 영상처리 과정은 수술 환자 등록, 등록된 환자의 CT 데이터 및 구강 모델 데이터 획득, CT 데이터 및 구강 모델 데이터의 정합, 정합된 영상 데이터에서 악궁 라인 생성 및 악궁 라인을 이용한 파노라믹 영상(panoramic image) 생성, 파노라믹 영상에서 크라운 모델 위치 및 크기 결정, 픽스쳐를 포함한 임플란트 구조물 위치 결정, 가이드 형상 디자인, 최종 가이드 출력을 포함한 과정으로 구성된다. 본 발명은 위 과정 중에서 하악 치아 영역에 픽스쳐(fixture)를 포함한 임플란트 구조물을 식립하는 경우 CT 데이터를 이용하여 생성된 2D 영상에서 하치조 신경관을 자동으로 생성하여 제공하도록 구성된다. 이때, 사용자가 2D 영상과 3D 영상에서 하치조 신경관을 확인하여 이를 고려한 수술 계획을 수립하도록 한다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 의료영상 처리장치(1)는 데이터 획득부(10), 저장부(12), 제어부(14), 입력부(16) 및 출력부(18)를 포함한다.

데이터 획득부(10)는 환자로부터 영상 데이터를 획득한다. 신경관 라인 생성을 위해 필요한 영상 데이터는 CT 데이터, 구강 모델 데이터 등이 있다. 데이터 획득부(10)는 CT 데이터와 구강 모델 데이터를 프로그램에서 실행하거나 웹 페이지 및 서버에 저장된 데이터를 로딩할 수 있다.

구강 모델 데이터는 손상된 치아를 포함한 실제 치아들의 정보를 가진 데이터이다. 구강 모델 데이터는 환자의 구강을 본떠 생성한 석고 모형을 3D 스캐너(3D Scanner)로 스캐닝하여 획득될 수 있다. 다른 예로서, 구강 내 3D 스캐너(3D Intra-oral scanner)를 이용하여 환자의 구강 내부를 스캐닝하여 획득될 수 있다. 획득된 구강 모델 데이터는 저장부(12)에 저장될 수 있다.

CT 데이터는 CT(computed tomography, 컴퓨터 단층 촬영)를 사용하여 환자의 두부 단층 이미지들을 생성하고, 각각의 단층 이미지에서 치아 부분의 경계를 구분(Segmentation)한 후 하나로 취합함에 따라 획득될 수 있다. 이러한 구강 모델 데이터와 CT 데이터는 환자가 입을 벌린 상태에서 상악 치아 아래에서 상악 치아를 촬영하여 얻은 영상, 입을 벌린 상태에서 하악 치아 위에서 하악 치아를 촬영하여 얻은 영상, 입을 다문 상태에서 국소부위를 촬영하여 얻은 영상, 구강 방사선 사진 등을 포함한다. 획득된 CT 데이터는 저장부(12)에 저장될 수 있다.

저장부(12)에는 치과용 임플란트 시술 계획 장치(3)의 동작 수행을 위해 필요한 정보와 동작 수행에 따라 생성되는 정보 등의 각종 데이터가 저장된다. 일 실시 예에 따른 저장부(12)에는 개별 환자의 구강 모델 데이터와 CT 데이터가 저장되고, 치과 치료 시뮬레이션 시 전체 구강 모델 데이터들 및 CT 데이터들 중에서 특정 환자의 구강 모델 데이터 및 CT 데이터를 사용자 요청에 따라 제어부(14)에 제공할 수 있다. 이때, 저장부(12)에는 개별 환자의 상측 치열의 영상 및 하측 치열의 영상이 저장되어 있고, 특정 환자의 구강 모델 데이터 및 CT 데이터에 매칭되는 상측 치열의 영상 및 하측 치열의 영상을 사용자 요청에 따라 제어부(14)에 제공할 수 있다.

제어부(14)는 컴퓨터 프로그램에 의한 제어를 통하여 임플란트 식립 계획을 수립하면서 각 구성요소를 제어한다. 제어부(14)는 출력부(18)를 통해 화면에 보이는 화면정보를 관리하고, 치과 영상에 가상의 픽스쳐 객체를 식립하는 시뮬레이션을 수행한다. 가상의 픽스쳐 객체가 식립되는 치과 영상은 임플란트 시술 계획 수립을 위해 생성된 환자의 치아 배열이 나타난 2차원, 3차원 등의 다차원 영상을 의미한다. 임플란트 시술 계획에는 X-ray, CT, MRI, 파노라믹 영상, 구강 스캔 영상, 재구성을 통해 생성된 영상, 복수의 영상을 정합한 영상 등 다양한 종류의 영상이 활용될 수 있다.

일 실시 예에 따른 제어부(14)는 데이터 획득부(10)를 통해 획득된 영상 데이터로부터 가상의 신경관 라인을 생성하기 위한 타겟 영상 데이터를 생성하고, 생성된 타겟 영상에서 가상의 신경관 라인을 생성한다. 하치조 신경관은 3D 볼륨 렌더링 영상에서도 확인이 가능하지만, 정확한 하치조 신경관을 생성 및 확인하기 위해서는 일반적으로 2D 영상이 요구된다. 예를 들어, 환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성한다. 다른 예로, CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성한다. 파노라믹 영상 또는 CT 2D 영상이 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상이 된다.

일 실시 예에 따른 제어부(14)는 자동 방식으로 신경관 라인을 생성한다. 예를 들어, 사용자가 타겟 영상에서 더블 클릭 등으로 신경관의 초기 위치를 지정하면, 지정된 초기 위치를 시작으로 하여 자동으로 신경관 라인을 연결한다. 제어부(14)의 세부 구성은 도 2를 참조로 하여 후술한다.

입력부(16)는 사용자 조작신호를 입력받는다. 예를 들어, 출력부(18)를 통해 화면에 표시되는 타겟 영상 데이터에 대하여 신경관 라인 형성을 위한 초기 위치를 선택 받는다.

출력부(18)는 화면을 표시한다. 출력부(18)는 제어부(14)를 통해 생성된 타겟 영상 데이터(파노라믹 영상 또는 CT 2D 영상)를 화면에 표시한다. CT 2D 영상은 축 뷰(Axial View), 시상면 뷰(Sagittal View), 관상면 뷰(Coronal View)로 표현될 수 있다. 또한, 출력부(18)는 신경관 라인 생성 결과를 화면 내 영상에 표시한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 1의 제어부의 세부 구성을 도시한 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 제어부(14)는 타겟 영상 생성부(140), 신경관 자동 생성부(141), 신경관 확장부(142), 신경관 수정부(143) 및 신경관 수동 생성부(144)를 포함한다.

타겟 영상 생성부(140)는 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성한다. 예를 들어, 환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성하거나, CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성한다.

신경관 자동 생성부(141)는 입력부(16)에 의해 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받으면, 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고, 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 연결하는 신경관 라인을 자동으로 생성한다. 신경관 라인을 자동 생성하는 알고리즘은 다양할 수 있다. 신경관 자동 생성부(141)는 3D 상으로 연결되는 관 형상을 라인으로 표현할 수 있다. 예를 들어, 신경관 자동 생성부(141)는 타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상(예를 들어, 관 또는 홀)을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성한다.

신경관 확장부(142)는 신경관 라인을 자동으로 생성하는 도중에, 신경관 라인이 중단된 영역에 의해 비정상적으로 신경관 라인이 생성된 경우, 입력부(16)를 통해 타겟 영상에서 사용자 조작신호에 의해 신경관 라인 위치를 추가 입력받는다. 그러면, 신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결하며, 추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경 라인을 생성한다.

신경관 수정부(143)는 생성된 신경관 라인 상에 특징점들을 자동 생성하고 자동 생성된 특징점들 중에서 수정을 원하는 특징점을 선택하여 이동시키는 사용자 조작신호 또는 특징점을 이동하고자 하는 위치를 선택하는 사용자 조작신호에 의해 특징점 위치를 수정함에 따라 특징점 위치 수정에 맞게 수정된 특징점을 연결하도록 신경관 라인을 수정한다.

신경관 수동 생성부(144)는 수동으로 사용자가 직접 타겟 영상에서 특징점들을 선택하고 선택된 특징점들을 연결한다. 신경관 자동 생성부(141)의 자동 생성 방식 및 신경관 수동 생성부(144)의 수동 생성 방식은 혼합하여 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 생성을 위한 타겟 영상의 예를 도시한 도면이다.

하치조 신경관은 CT 데이터의 3D 볼륨 렌더링 영상에서도 확인이 가능하지만 정확한 가상의 하치조 신경관을 생성하기 위해서는 일반적으로 2D 영상이 필요하다. 2D 영상은 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터 상에 생성한 악궁 라인을 기반으로 생성된 파노라믹 영상(300)과 CT 데이터를 이용하여 생성된 CT 2D 영상일 수 있다. CT 2D 영상은 축 뷰(Axial View) 영상(310), 시상면 뷰(Sagittal View) 영상(320), 관상면 뷰(Coronal View) 영상(330)으로 표현될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자동 신경관 생성 과정을 보여주는 타겟 영상 화면을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 가상의 하치조 신경관 생성을 위해 사용자는 타겟 영상(400)에서 하치조 신경관 영역을 확인한 후, 타겟 영상 상에 사용자 조작에 의해 초기 위치를 선택 입력한다. 사용자 조작은 마우스 클릭, 마우스 더블클릭, 선택 인터페이스를 이용한 영역 선택 방식 등 다양할 수 있다. 도 4에서는 사용자가 마우스를 더블클릭하여 신경관 영역을 선택하는 예(410)를 도시하고 있다. 그러면, 영상 처리장치는 선택 입력된 영역을 가상의 하치조 신경관 추출 시작위치로 하여 연결되는 신경관 라인(420)을 자동으로 생성한다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 라인을 자동 생성하는 알고리즘을 설명하기 위한 2D 영상의 단면 영상들을 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 사용자가 타겟 영상에서 초기 위치(510)를 선택하면, 영상 처리장치는 선택 입력된 영역을 가상의 하치조 신경관 추출 시작위치로 인식하여 초기 위치(510)의 제1 단면 영상(51)을 기준으로 도 5에 도시된 바와 같이 타겟 영상에서 동일한 형상(예를 들어, 관 또는 홀)을 가진 연결된 영역(520)을 다음의 제2 단면 영상(52)에서 검색하여 이를 연결한다. 나아가, 동일한 형상(예를 들어, 관 또는 홀)을 가진 연결된 영역(530)을 그 다음의 제3 단면 영상(53)에서 검색하여 이를 연결한다. 이렇게 검색된 영역들(510, 520, 530)을 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관이 중심을 기준으로 좌측에 생성되는 모습을 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 가상의 하치조 신경관은 타겟 영상(600)에서 좌측 또는 우측 중 하나의 영역에만 생성될 수 있다. 도 6에서는 좌측(610)에 하치조 신경관이 형성된 예를 도시하고 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관이 좌측 및 우측에 생성되는 모습을 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 가상의 하치조 신경관은 타겟 영상(700)에서 중심을 기준으로 좌측(720) 및 우측(710) 동시에 다중 신경관으로도 생성될 수 있다. 다중 신경관 생성의 경우에는 사용자가 2번 이상 초기 위치를 입력할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 확장을 설명하기 위해 신경관이 비정상적으로 생성된 영상 화면을 도시한 도면이다.

만약 영상 처리장치를 통해 타겟 영상(800)에서 생성되는 가상의 하치조 신경관(810)이 도 8에 도시된 바와 같이 주변의 구조물에 의해서 또는 의료영상 화질의 영향으로 비정상적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 초기 위치의 단면 영상에서 다음 단면 영상들을 확인하여 관 또는 홀 형상이 인식되지 않은 영역까지만 신경관을 생성한다. 이어서, 사용자가 주변 하치조 신경관 영역에 추가적으로 조작신호(예를 들어, 마우스 더블클릭 또는 영역 선택)를 추가 입력하면, 두 번째 초기 위치 단면 영상을 기준으로 추가 하치조 신경관이 자동으로 생성되고 생성된 다중의 가상 하치조 신경관을 비정상적으로 종료된 이전 신경관 라인과 서로 연결한다. 좌측과 우측의 하치조 신경관 분할은 치아번호 전치부에 해당하는 악궁 라인 하방을 기준으로 좌/우측 하치조 신경관으로 분할한다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 확장 프로세스를 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 타겟 영상(900)에서 사용자가 마우스를 더블 클릭하여 신경관 영역을 선택한다(910). 이어서, 관 형태를 인식한 영역까지만 신경관 라인을 생성한다(920). 이때, 사용자는 신경관 라인 확장을 위한 주변 신경관 영역을 선택한다(930). 그러면, 초기 생성된 신경관 라인과 추가된 라인을 연결하여 최종 신경관을 생성한다(940).

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 수정 기능을 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면이다.

도 10을 참조하면, 생성된 가상의 하치조 신경관의 수정 기능을 활성화할 수 있다. 수정 기능 활성화에 따라, 타겟 영상(1000)에 도 10에 도시된 바와 같이 하치조 신경관을 생성한 라인을 따라 특징점들(1010)이 생성된다. 이때 특징점들(1010)은 사용자가 수동으로 입력한 포인트가 아니라, 영상 처리장치에서 자동으로 하치조 신경관을 생성할 때 기준으로 생성된 포인트이다. 각 특징점(1010)을 마우스 클릭과 같은 입력신호를 이용하여 사용자가 특징점의 위치를 이동시킬 수 있으며, 특징점이 이동되면 특징점을 연결하는 하치조 신경관의 라인도 함께 변형된다.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자동 신경관 생성 방식과 혼합하여 사용 가능한 수동 신경관 생성 방식을 설명하기 위한 영상 화면을 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 영상 처리장치는 자동으로 가상의 하치조 신경관을 생성하는 기능 이외에 기본적으로 사용자가 수동으로 하치조 신경관을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이 수동 생성 방식은 사용자가 타겟 영상(1100)에서 신경관을 나타내는 특징점들(1110)을 선택하면, 선택된 특징점들(1110)을 연결하는 방식으로 신경관을 생성한다.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 생성된 신경관이 임플란트 구조물과 충돌되는 모습을 표현해주는 영상 화면을 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 타겟 영상(1200)에서 생성된 하치조 신경관(1210)이 임플란트 구조물과 충돌이 발생하는 경우, 도 12에 도시된 바와 같이 충돌된 구조물을 사용자가 확인할 수 있도록 표현한다. 도 12에서는 픽스쳐(1220)가 이동 후 충돌하는 모습을 보여주고 있다. 픽스쳐(1220)와 같은 임플란트 구조물이 신경관(1210)과 맞닿게 되면 경고 표시를 할 수 있다. 그러면, 사용자가 충돌되었음을 인식하거나 충돌을 사전에 예측함에 따라 식립 계획 및 수술 계획을 수립할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경관 생성방법을 도시한 도면이다.

도 1 및 도 13을 참조하면, 영상 처리장치(1)는 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성한다(S1300). 예를 들어, 환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성한다. 다른 예로, CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성한다. 이어서, 영상 처리장치(1)는 생성된 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받는다(S1310).

이어서, 영상 처리장치(1)는 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하는 신경관을 자동으로 생성한다(S1320). 이때, 타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 라인으로 연결되는 신경관을 자동 생성할 수 있다.

이어서, 영상 처리장치(1)는 신경관 라인이 비정상적으로 생성되었는지를 확인한다(S1330). 비정상인 경우, 초기 위치의 단면 영상에서 다음 단면 영상들을 확인하여 관 또는 홀 형상이 인식되지 않은 영역까지만 신경관을 생성한 후, 주변 하치조 신경관 영역에 추가적인 사용자 조작신호(예를 들어, 마우스 더블클릭 또는 영역 선택)에 의해 신경관 라인을 추가 입력받는다(S1340). 그러면, 신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결(S1350)하고, 추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경관 라인을 생성한다(S1360). 신경관 종료 지점에 도달 (S1370)할 때까지 전술한 프로세스가 반복 수행된다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

1. 의료영상 처리장치를 이용한 신경관 생성방법에 있어서, 의료영상 처리장치가
   신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성하는 단계;
   생성된 타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받는 단계;
   선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하여 신경관을 자동으로 생성하는 단계;
   신경관 수정 모드 활성화에 따라 신경관 라인 상에 특징점들을 자동 생성하는 단계;
   자동 생성된 특징점들 중에서 수정을 원하는 특징점을 선택하여 이동시키는 사용자 조작신호 또는 특징점을 이동하고자 하는 위치를 선택하는 사용자 조작신호에 의해 특징점 위치를 수정하는 단계; 및
   특징점 위치 수정에 맞게 수정된 특징점을 연결하도록 신경관 라인을 수정하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
2. 제 1 항에 있어서, 타겟 영상 데이터를 생성하는 단계는
   환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성하거나 CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   사용자 조작신호는 마우스 클릭, 마우스 더블클릭, 선택 인터페이스 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
4. 제 1 항에 있어서, 신경관 라인을 자동으로 생성하는 단계는
   타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
5. 제 1 항에 있어서, 신경관 생성방법은
   신경관 라인을 자동 생성하는 도중에, 신경관 라인이 중단된 영역에 의해 비정상적으로 신경관 라인이 생성된 경우, 타겟 영상에서 사용자 조작신호에 의해 신경관 라인 위치를 추가 입력받는 단계;
   신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결하는 단계; 및
   추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경 라인을 생성하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서, 신경관 생성방법은
   신경관 라인을 자동으로 생성하는 방식에, 수동으로 사용자가 직접 타겟 영상에서 특징점들을 선택하고 선택된 특징점들을 연결하는 수동 생성 방식을 혼합하여 사용하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신경관 생성방법.
8. 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
   획득된 영상 데이터로부터 신경관 라인 생성을 위한 타겟 영상 데이터를 생성하고 생성된 타겟 영상을 대상으로 신경관 라인을 생성하는 제어부; 및
   타겟 영상에서 생성되는 신경관 라인을 화면에 표시하는 출력부; 를 포함하며,
   제어부는
   타겟 영상에서 사용자 조작신호를 통해 신경관의 초기 위치를 선택 입력받으면 선택된 신경관 초기 위치를 가상의 신경관 추출 시작위치로 인식하고 타겟 영상에서 신경관 영역을 추출하여 신경관 추출 시작위치로부터 추출된 신경관 영역을 라인으로 연결하여 신경관을 자동으로 생성하는 신경관 자동 생성부; 및
   생성된 신경관 라인 상에 특징점들을 자동 생성하고 자동 생성된 특징점들 중에서 수정을 원하는 특징점을 선택하여 이동시키는 사용자 조작신호 또는 특징점을 이동하고자 하는 위치를 선택하는 사용자 조작신호에 의해 특징점 위치를 수정함에 따라 특징점 위치 수정에 맞게 수정된 특징점을 연결하도록 신경관 라인을 수정하는 신경관 수정부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
9. 제 8 항에 있어서, 제어부는
   환자의 CT 데이터 또는 구강 모델 데이터로부터 파노라믹 영상을 생성하거나 CT 데이터로부터 CT 2D 영상을 생성하는 타겟 영상 생성부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
10. 제 8 항에 있어서, 신경관 자동 생성부는
    타겟 영상에서 신경관 초기 위치의 제1 단면 영상을 기준으로 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 다음 제2 단면 영상에서 검색하여 서로 연결하고, 그 다음 제3 단면 영상에서 동일한 형상을 가진 연결된 영역을 검색하여 서로 연결하는 방식으로 3D 상에서 연결되는 신경관 라인을 자동 생성하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
11. 제 8 항에 있어서, 제어부는
    신경관 라인을 자동 생성하는 도중에, 신경관 라인이 중단된 영역에 의해 비정상적으로 신경관 라인이 생성된 경우, 타겟 영상에서 사용자 조작신호에 의해 신경관 라인 위치를 추가 입력받고, 신경관 라인이 중단된 위치와 추가 입력된 신경관 라인 위치를 연결하며, 추가 입력된 신경관 라인 위치로부터 신경 라인을 생성하는 신경관 확장부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
12. 삭제
13. 제 8 항에 있어서, 제어부는
    수동으로 사용자가 직접 타겟 영상에서 특징점들을 선택하고 선택된 특징점들을 연결하는 신경관 수동 생성부; 를 더 포함하며,
    자동 생성 방식 및 수동 생성 방식을 혼합하여 사용하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.
14. 제 8 항에 있어서, 출력부는
    타겟 영상에서 생성된 신경관이 임플란트 구조물과 충돌이 발생하는 경우, 충돌된 구조물을 사용자가 확인할 수 있도록 표시하는 것을 특징으로 하는 의료영상 처리장치.

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