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WO2018117360A1 - 의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 - Google Patents

의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법 Download PDF

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WO2018117360A1
WO2018117360A1 PCT/KR2017/007491 KR2017007491W WO2018117360A1 WO 2018117360 A1 WO2018117360 A1 WO 2018117360A1 KR 2017007491 W KR2017007491 W KR 2017007491W WO 2018117360 A1 WO2018117360 A1 WO 2018117360A1
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WO
WIPO (PCT)
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reconstruction processing
regions
image
processing method
raw data
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/KR2017/007491
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English (en)
French (fr)
Inventor
이경용
이동규
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
Priority to US16/465,905 priority Critical patent/US20200077969A1/en
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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Definitions

  • the disclosed embodiments are directed to a computer readable recording medium storing a medical imaging apparatus, a medical image processing method, and a program code for performing the medical image processing method.
  • the medical imaging apparatus is an apparatus for displaying an internal structure of an object as an image.
  • the medical imaging apparatus is a non-invasive inspection apparatus, and photographs and processes structural details, internal tissues, and fluid flows inside the object and shows them to the user.
  • a user such as a doctor may diagnose a medical condition and a disease of a patient using the medical image output from the medical imaging apparatus.
  • the medical image may have different characteristics of the image according to the region of the photographed object, and thus, an image processing method required for each region of the object may vary. Therefore, in order to acquire a medical image having a desired image quality more quickly and effectively, a method capable of applying different image processing methods to each region of the object is needed.
  • the various embodiments of the present disclosure are to reconstruct a tomography image having a desired image quality more effectively by applying different reconstruction processing methods according to the region of the object.
  • different reconstruction processing methods are applied in parallel according to an area of an object, thereby reconstructing a tomography image having a desired image quality more quickly.
  • a medical imaging apparatus includes a data acquirer configured to acquire raw data by tomography of an object, and set a plurality of regions based on the raw data or an image generated from the raw data, and at least for each of the plurality of regions.
  • a processor may be configured to determine one reconstruction processing method, apply a reconstruction processing method determined for each of the plurality of regions, and a display unit to display a reconstructed tomography image.
  • FIG. 1 is a view showing the structure of a CT system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a medical imaging apparatus according to an exemplary embodiment.
  • 3A and 3B are diagrams for describing a process of setting a plurality of regions according to an exemplary embodiment.
  • 4A to 4C are diagrams for describing a process of setting a plurality of regions by a medical imaging apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a process of automatically setting a plurality of regions by a medical imaging apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • 6A to 6D are diagrams for describing a process of differently setting parameters of a reconstruction processing method, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a process of manually selecting a reconstruction processing algorithm applied to each of a plurality of areas according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a process of applying at least one reconstruction processing method to each of a plurality of regions according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a medical image processing method, according to an exemplary embodiment.
  • a medical imaging apparatus includes a data acquirer configured to acquire raw data by tomography of an object, and set a plurality of regions based on the raw data or an image generated from the raw data, and at least for each of the plurality of regions.
  • a processor may be configured to determine one reconstruction processing method, apply a reconstruction processing method determined for each of the plurality of regions, and a display unit to display a reconstructed tomography image.
  • the processor according to an embodiment may differently determine at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions.
  • the display unit displays a user interface indicating at least one of a type and a parameter of a reconstruction processing algorithm provided by the medical imaging apparatus, and the processor may display at least one of the plurality of areas through the user interface. An input for selecting a reconstruction processing algorithm may be received.
  • the reconstruction processing method may include at least one of a streak artifact reduction method, a motion artifact reduction method, a metal artifact reduction method, a noise reduction method, and a resolution improvement method Or combinations thereof.
  • the processor may automatically set a plurality of regions based on an anatomical feature of the object.
  • the processor may determine, for each of the plurality of regions, at least one reconstruction processing algorithm corresponding to at least one reconstruction processing method,
  • the determined reconstruction processing algorithm may be applied to reconstruct the tomographic image from the raw data.
  • the processor may automatically determine at least one reconstruction processing method according to a predetermined criterion.
  • the processor may change at least one reconfiguration processing method that is automatically determined in response to an external input.
  • the processor may receive an input for selecting at least one reconstruction processing algorithm for each of the plurality of regions, and in response to the received input, reconstruct the tomography image using the selected at least one reconstruction processing algorithm. Can be.
  • the processor may reconstruct a tomography image by performing reconstruction processing on each of the plurality of regions in parallel.
  • a medical image processing method includes: obtaining raw data generated by tomography of an object, setting a plurality of regions based on raw data or an image generated from the raw data, respectively, Determining at least one reconstruction processing method, reconstructing a tomography image by applying the reconstruction processing method determined for each of the plurality of regions, and displaying the reconstructed tomography image.
  • an image includes a medical image obtained by a tomography image processing device such as a computed tomography (CT) device, a magnetic resonance imaging (MRI) device, an ultrasound imaging device, or an X-ray imaging device. can do.
  • a tomography image processing device such as a computed tomography (CT) device, a magnetic resonance imaging (MRI) device, an ultrasound imaging device, or an X-ray imaging device.
  • CT computed tomography
  • MRI magnetic resonance imaging
  • ultrasound imaging device an ultrasound imaging device
  • X-ray imaging device X-ray imaging device
  • the "object” is an object to be photographed, and may include a person, an animal, or a part thereof.
  • the subject may comprise part of the body (organ or organ; organ) or phantom or the like.
  • CT system or “CT device” refers to a system or apparatus that rotates about at least one axis of an object, irradiates X-rays, and detects X-rays to photograph the object.
  • a “CT image” refers to an image configured from raw data obtained by photographing an object by detecting an irradiated X-ray and rotating about at least one axis of the object.
  • FIG. 1 is a view showing the structure of a CT system 100 according to an embodiment.
  • CT system 100 is a gantry 110, a table 105, a controller 130, a storage unit 140, an image processor 150, an input unit 160, a display unit 170, And a communication unit 180.
  • the gantry 110 may include a rotation frame 111, an X-ray generator 112, an X-ray detector 113, a rotation driver 114, and a lead-out unit 115.
  • the rotation frame 111 may receive a driving signal from the rotation driver 114 to rotate about the rotation axis RA.
  • the anti-scattering grid 116 may be disposed between the object and the X-ray detector 113 to transmit most of the main radiation and attenuate the scattered radiation.
  • the object is placed on the table 105, and the table 105 may be moved, tilted, or rotated while performing a CT scan.
  • the X-ray generator 112 receives a voltage and a current from a high voltage generator (HVG) to generate and emit X-rays.
  • HVG high voltage generator
  • the X-ray generator 112 may be implemented by a single source method in which each of the X-ray generator 112 and the X-ray detector 113 is provided, and a dual source method in which each of the X-ray generators 112 is provided.
  • the X-ray detector 113 detects radiation passing through the object.
  • the X-ray detector 113 may detect radiation using, for example, a scintillator, a photon counting detector, or the like.
  • the driving method of the X-ray generator 112 and the X-ray detector 113 may vary depending on a scan method for the object.
  • the scan method includes an axial scan method, a helical scan method, and the like according to the movement path of the X-ray detector 113.
  • the scan method may include a prospective mode, a retrospective mode, and the like according to a time interval in which X-rays are irradiated.
  • the controller 130 may control the operation of each component of the CT system 100.
  • the controller 130 may include a memory that stores program code or data for performing a predetermined function, and a processor that processes the program code and data.
  • the controller 130 may be implemented in various combinations of one or more memories and one or more processors.
  • the processor may generate and delete a program module according to an operation state of the CT system 100, and may process operations of the program module.
  • the readout unit 115 receives the detection signal generated by the X-ray detector 113 and outputs the detected signal to the image processor 150.
  • the readout unit 115 may include a data acquisition circuit 115-1 and a data transmitter 115-2.
  • the DAS 115-1 amplifies the signal output from the X-ray detector 113 using the at least one amplifier circuit and outputs the signal to the data transmitter 115-2.
  • the data transmitter 115-2 outputs a signal amplified by the DAS 115-1 to the image processor 150 using a circuit such as a multiplexer (MUX). Only some data collected from the X-ray detector 113 may be provided to the image processor 150 according to the slice thickness or the number of slices, or the image processor 150 may select only some data.
  • the image processor 150 acquires tomography data from a signal obtained from the readout unit 115 (eg, pure data before processing).
  • the image processor 150 may perform pre-processing on the acquired signal, conversion processing to tomographic data, and post-processing on the tomographic data.
  • the image processor 150 performs some or all of the processes illustrated in the present disclosure, and the type and order of the processes performed by the image processor 150 may vary according to embodiments.
  • the image processor 150 performs preprocessing on the signal obtained from the readout unit 115 such as sensitivity unevenness correction processing between channels, abrupt decrease correction of signal strength, and correction of loss of a signal due to an X-ray absorber. Can be done.
  • the image processor 150 generates the tomography data by performing some or all of the reconstruction processing to the tomography image, according to embodiments.
  • the tomography data may have a form of back-projection data or a tomography image.
  • additional processing for tomographic data may be performed by external devices such as servers, medical devices, portable devices, and the like.
  • the CT system 100 performs tomography of an object to acquire raw data.
  • the CT system 100 generates X-rays to irradiate the object, and detects X-rays passing through the object by using the X-ray detector 113.
  • the X-ray detector 113 generates raw data corresponding to the detected X-rays.
  • the raw data may refer to data before being reconstructed into a tomography image by the image processor 150.
  • the raw data is a set of data values corresponding to the X-ray intensity passing through the object, and may include projection data or a sinogram.
  • the back projected data is data obtained by back projecting the raw data using the angle information from which X-rays are emitted.
  • a tomography image is an image obtained by applying reconstruction imaging techniques including the step of back projecting the raw data.
  • the storage unit 140 is a storage medium that stores control related data, image data, and the like, and may include a volatile or nonvolatile storage medium.
  • the input unit 160 receives a control signal, data, and the like from the user.
  • the display unit 170 may display information, medical information, medical image data, or the like indicating an operation state of the CT system 100.
  • the CT system 100 includes a communication unit 180, and may be connected to an external device (eg, a server, a medical device, or a portable device (smartphone, tablet PC, wearable device, etc.) through the communication unit 180).
  • an external device eg, a server, a medical device, or a portable device (smartphone, tablet PC, wearable device, etc.) through the communication unit 180.
  • the communicator 180 may include one or more components that enable communication with an external device, and may include, for example, at least one of a short range communication module, a wired communication module, and a wireless communication module.
  • the communicator 180 receives the control signal and data from an external device, and transmits the received control signal to the controller 130 so that the controller 130 controls the CT system 100 according to the received control signal. It is possible.
  • the controller 130 may transmit a control signal to the external device through the communication unit 180, thereby controlling the external device according to the control signal of the controller.
  • the external device may process data of the external device according to a control signal of the controller received through the communication unit.
  • a program for controlling the CT system 100 may be installed in the external device, and the program may include a command for performing some or all of the operations of the controller 130.
  • the program may be pre-installed on an external device, or the user of the external device may download and install the program from a server providing an application.
  • the server providing the application may include a recording medium in which the program is stored.
  • the CT system 100 may or may not use a contrast agent during CT imaging, or may be implemented in the form of a device connected to other devices.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a medical imaging apparatus according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus is a device for processing and displaying medical image data and may be implemented in the form of an electronic device.
  • the medical imaging apparatus may be implemented as various types of devices including a processor and a display, such as a general purpose computer, a tablet PC, and a smart phone.
  • the medical imaging apparatus may be implemented as the CT system 100 illustrated in FIG. 1.
  • the medical imaging apparatus 100a may include a data acquirer 210, a processor 220, and a display 230.
  • the medical imaging apparatus 100a may be implemented by more components than those shown, and is not limited to the above-described example.
  • the data acquirer 210 may acquire raw data generated by tomography imaging of an object.
  • Raw data may be obtained from a scanner of the medical imaging apparatus 100a or received from an external device.
  • the data acquirer 210 may correspond to a scanner of the medical imaging apparatus 100a and may include, for example, the gantry 110 of the CT system 100 illustrated in FIG. 1. Accordingly, the data acquisition unit 210 includes the rotation frame 111, the X-ray generation unit 112, the X-ray detection unit 113, the rotation driver 114, and the lead-out unit 115 shown in FIG. 1. can do.
  • the data acquisition unit 210 may be implemented in the form of a communication unit for communicating with an external device.
  • the data acquirer 210 may receive raw data obtained by photographing an object from an external device.
  • the processor 220 performs a predetermined process based on the received user input.
  • the processor 220 may be implemented in various combinations of one or more memories and one or more processors.
  • the memory may generate and delete a program module according to the operation of the processor 220, and the processor 220 may process operations of the program module.
  • the processor 220 sets a plurality of areas based on raw data acquired through the data obtaining unit 210 or an image generated from the raw data.
  • the plurality of areas may be areas requiring different reconstruction processing methods.
  • the plurality of regions may be regions divided according to anatomical features of the object.
  • the processor 220 may segment a plurality of regions by organizing organs of the human body.
  • the processor 220 may set regions representing the shoulders, the heart, and the lungs as different regions.
  • characteristics of the tomography image corresponding to each of the plurality of regions may also be different.
  • the processor 220 may set the region including the metal as one region.
  • the processor 220 may automatically set a plurality of regions based on the anatomical features of the object.
  • the processor 220 determines at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions.
  • the reconstruction processing method may include a strick artifact reduction method, a motion artifact reduction method, a metal artifact reduction method, a resolution improvement method, and a noise reduction method, and the like, and each reconstruction processing method may be implemented by various algorithms.
  • the noise reduction method may include an algorithm applied to the raw data before reconstructing the tomography image, an algorithm applied to the process of reconstructing the tomography image, and an algorithm applied to the reconstructed tomography image.
  • the processor 220 may apply different reconstruction kernels to each of the plurality of regions. For example, the processor 220 may apply a sharper kernel to a region where an internal structure or a boundary of the object should appear more clearly. In contrast, the processor 220 may apply a smoother kernel to a region where it is necessary to reduce the noise level.
  • the processor 220 may determine an application strength of at least one reconstruction processing method applied to each of the plurality of regions.
  • the processor 220 may include at least one applied to each of the plurality of regions based on at least one of the level of noise level, the level of occurrence of motion artifacts, the level of occurrence of streak artifacts, and the level of occurrence of metal artifacts. Parameters of the reconstruction processing method can be determined.
  • the processor 220 may determine at least one reconstruction processing algorithm for applying at least one reconstruction processing method to each of the plurality of regions.
  • each reconstruction processing method can be implemented by various algorithms.
  • the processor 220 may provide various algorithms for applying each of the strick artifact reduction method, the metal artifact reduction method, the motion artifact reduction method, the noise reduction method, and the resolution improvement method.
  • the processor 220 may provide a statistical weighting algorithm for reducing the strick artifact by differently setting the weight according to the statistical characteristics of the raw data as an algorithm corresponding to the strick artifact reduction method.
  • the processor 220 is an algorithm corresponding to a motion artifact reduction method, the algorithm of reducing motion artifacts by measuring the motion of the object based on a non-rigid registration method, the predicted movement of the object.
  • An algorithm for warping a pixel in a backprojection step may be provided based on the above, but is not limited to the above-described example.
  • the processor 220 may determine one of at least one algorithm included in the corresponding reconstruction processing method in order to apply a specific reconstruction processing method. In this case, the processor 220 may automatically determine one of at least one algorithm according to the initial setting of the medical imaging apparatus 100a. According to an embodiment, the processor 220 may determine one of the at least one algorithm based on the user's preference.
  • the processor 220 may receive an input for selecting at least one reconstruction processing algorithm for each of the plurality of regions. For example, the processor 220 determines the at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions, and displays the display unit 230 to display a list of various reconstruction processing algorithms respectively corresponding to the at least one reconstruction processing method. Can be controlled.
  • the processor 220 may receive an input for selecting one from various reconfiguration processing algorithm lists corresponding to at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions. Accordingly, the processor 220 may determine a reconstruction processing algorithm applied to each of the plurality of regions in consideration of the user's preference.
  • the processor 220 may change at least one reconfiguration processing method that is automatically determined in response to an external input. As described above, the processor 220 may automatically determine at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions. However, even when the reconstruction processing method is automatically determined, the processor 220 may allow the user to change at least one of a type and a parameter of the reconstruction processing method applied to each of the plurality of areas as necessary.
  • the processor 220 reconstructs a tomography image from raw data by applying the determined reconstruction processing method to each of the plurality of regions.
  • the processor 220 may reconstruct the tomography image faster by performing reconstruction processing on each of the plurality of regions in parallel to reconstruct the tomography image.
  • the display 230 displays the tomographic image reconstructed by the processor 220.
  • the display unit 230 may be used as an input device in addition to the output device.
  • the display 230 may include a liquid crystal display, a thin film transistor-liquid crystal display, an organic light-emitting diode, a flexible display, It may be implemented as a 3D display, an electrophoretic display, or the like.
  • the medical imaging apparatus 100a may include two or more display units 230.
  • the display 230 may display a user interface for setting a plurality of areas in raw data or an image generated from raw data.
  • the display 230 may display a user interface for selecting at least one reconstruction processing method for each of a plurality of set regions.
  • the display 230 may display various reconstruction processing methods provided by the medical imaging apparatus 100a and allow the user to select at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions.
  • the display unit 230 may display a user interface for selecting at least one of various reconstruction processing algorithms corresponding to each reconstruction processing method.
  • 3A and 3B are diagrams for describing a method of setting a plurality of regions, according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a may set a plurality of areas based on raw data or an image generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may acquire raw data by tomography of a chest of a human body, and generate an image 300 based on the obtained raw data.
  • the generated image 300 may be, for example, an image generated using a reconstruction algorithm such as a filtered back-projection (FBP).
  • the image 300 obtained by capturing the chest may include a plurality of regions representing the shoulder 301, the lung 302, the heart 303, the abdomen 304, and the like of the human body, and the images according to each region.
  • the type and noise level of the artifacts appearing at 300 may vary.
  • a streak artifact may appear due to a structure such as a shoulder or a bone in the first region 301 representing the shoulder in the image 300, and is relatively relatively different from other regions.
  • the noise level may be large.
  • the region 302 representing the lung may have a lower resolution than the region representing another organ, and motion artifacts may appear due to respiration.
  • the region representing the heart may exhibit motion artifacts due to the heartbeat.
  • a metal artifact may appear in the region including the metal in the image 300.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply at least one of a streak artifact reduction method, a motion artifact reduction method, a metal artifact reduction method, a noise reduction method, and a resolution improvement method to improve the image quality of the image 300. Can be.
  • the medical imaging apparatus 100a sets a plurality of regions based on raw data or an image generated from the raw data, and at least one reconstruction required for each region based on image characteristics of each region.
  • the treatment methods can be applied individually.
  • the medical imaging apparatus 100a may include a strick artifact reduction method and a noise reduction method in a first area 301 representing a shoulder, a resolution improvement method in a second area 302 representing a lung, and The noise reduction method can be applied to the motion artifact reduction method and the third region 304 representing the abdomen, respectively. Accordingly, the medical imaging apparatus 100a may prevent the unnecessary algorithm from being applied to each of the plurality of regions, and may reduce the amount of computation than when the reconstruction processing method is equally applied to all the regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may generate an image 310 from raw data obtained by photographing a pelvis of a patient.
  • the generated image 310 may mean an image before various image processings for improving the quality of the tomography image are applied.
  • the image 310 may be a reconstructed image using a reconstruction algorithm such as a filtered back projection (FBP).
  • FBP filtered back projection
  • the image 310 may represent a metal included in the object, and metal artifacts may appear in the region 311 including the metal.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply the metal artifact reduction method only to the region 311 including the metal.
  • the medical imaging apparatus 100a applies a metal artifact to a region 311 including a metal, and the region 312 without a metal uses a noise reduction method.
  • the medical imaging apparatus 100a may generate a tomography image having improved image quality more efficiently.
  • the medical imaging apparatus 100a according to an embodiment may generate a tomography image having improved image quality faster by applying at least one reconstruction processing method to each of the plurality of regions in parallel.
  • 4A to 4C are diagrams for describing a process of setting a plurality of regions by a medical imaging apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a may set a plurality of areas based on raw data or an image generated from raw data. For example, the medical imaging apparatus 100a may automatically set a plurality of regions based on the anatomical features of the object. Referring to FIG. 4A, the medical imaging apparatus 100a includes a first region 401 representing a shoulder, a second region 402 representing a heart, and a third region representing a lung in an image 400 generated from raw data. 403 and a fourth area 404 representing the abdomen can be set.
  • the criteria for automatically setting the plurality of areas by the medical imaging apparatus 100a may vary according to embodiments. Various criteria for automatically setting the plurality of regions will be described later with reference to FIG. 5.
  • the medical imaging apparatus 100a may manually set a plurality of regions. For example, referring to FIG. 4B, the user may more accurately read the first region 421 representing the shoulder in the image 420 generated from raw data. When the streak artifact appears in the first region 421, the medical imaging apparatus 100a needs to improve the image quality by applying the streak artifact reduction method to the first region 421. In this case, the medical imaging apparatus 100a may receive an external input for setting the first region 421 in the image 420. In response to the received external input, the medical imaging apparatus 100a may improve the image quality of the first region 421 by applying the strip artifact reduction method only to the first region 421.
  • the user may want to reduce the noise level of the fourth area 422 representing the abdomen in the image 420.
  • the user may set the fourth region 422 as one region and apply a noise reduction method to the fourth region 422.
  • the medical imaging apparatus 100a may perform a parallel artifact reduction method applied to the first region 421 and a noise reduction method applied to the fourth region 422 in parallel.
  • the medical imaging apparatus 100a may set a plurality of regions based on a scout image. For example, referring to FIG. 4C, the medical imaging apparatus 100a may set a plurality of regions based on the scout image 440 obtained before the tomography of the object to acquire the final tomography image. . Since the scout image 440 represents the internal structure of the object, the user can easily set a plurality of regions to which different reconstruction processes are to be applied based on the scout image 440. For example, referring to FIG. 4C, the medical imaging apparatus 100a may include a plurality of medical images based on an external input for selecting an area 451 representing a shoulder and an area 452 including a metal in the scout image 440. You can set the area.
  • the medical imaging apparatus 100a may display a user interface for automatically or manually setting the plurality of regions. For example, referring to FIG. 4A, the medical imaging apparatus 100a may automatically set a plurality of areas in response to an external input for selecting the “Auto” menu 410. For example, when the display unit 230 is implemented as a touch screen, an external input for selecting the “Auto” menu 410 may include an input for touching the “Auto” menu 410.
  • the medical imaging apparatus 100a may manually set a plurality of regions in response to an external input for selecting the “Manual” menu 430.
  • the medical imaging apparatus 100a may manually set a plurality of regions by receiving an input of dragging predetermined regions 421 and 422 in the image 420 generated from raw data.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a process of automatically setting a plurality of regions by a medical imaging apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a may acquire raw data or an image generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may measure the number of photons detected by the detector. The medical imaging apparatus 100a may determine a noise level corresponding to the specific region based on the number of detected photons. In operation S530, the medical imaging apparatus 100a may set an area in which the number of photons detected by the detector is equal to or less than a threshold to one area. In operation S540, the medical imaging apparatus 100a may determine a noise reduction algorithm and algorithm parameters to apply to the set region.
  • the medical imaging apparatus 100a may extract motion information based on raw data. For example, the medical imaging apparatus 100a may calculate a motion vector based on raw data corresponding to angular sections facing each other, and extract motion information using the calculated motion vector.
  • the motion information may include a form of a motion map, a motion index, a motion vector field (MVF), and the like, but is not limited thereto.
  • the medical imaging apparatus 100a may set an area in which the occurrence level of the motion artifact is greater than or equal to the threshold level based on the extracted motion information as one area. In operation S541, the medical imaging apparatus 100a may determine a motion artifact reduction algorithm and algorithm parameters for applying to the set region.
  • the medical imaging apparatus 100a may segment organs of the human body that appear in an image generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may set an area corresponding to each organ as one region based on the segmented organs. For example, the medical imaging apparatus 100a may set the region representing the shoulder, the region representing the heart, the region representing the lungs, and the region representing the abdomen as different regions in the image generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may determine a resolution enhancement algorithm and algorithm parameters for applying to the set region.
  • the medical imaging apparatus 100a may extract Hounsfield Unit (HU) values of pixels constituting an image generated from raw data. In operation S533, the medical imaging apparatus 100a may automatically detect a region where a streak artifact generation level is greater than or equal to a threshold level based on the extracted HU value, and set the detected region as one region. In operation S543, the medical imaging apparatus 100a may determine a streak artifact reduction algorithm and algorithm parameters to apply to the set region.
  • HU Hounsfield Unit
  • 6A to 6D are diagrams for describing a process of differently setting parameters of a reconstruction processing method, according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a automatically sets a plurality of regions according to a preset criterion of the medical imaging apparatus 100a and automatically performs at least one reconstruction processing method applied to each of the plurality of regions. You can decide.
  • the medical imaging apparatus 100a may allow the user to change at least one of a type and a parameter of the reconstruction processing method applied to each of the plurality of regions as necessary.
  • the parameter of the reconstruction processing method may indicate an application level of the reconstruction processing method. Accordingly, the medical imaging apparatus 100a may reconstruct a tomography image having a desired level of image quality.
  • a user may want to change a parameter of a reconstruction processing method applied to a first region 601 representing a shoulder in an image 600 generated from raw data. For example, when it is determined that the level of the streak artifact appearing in the first region 601 is greater than or equal to the threshold level, the user may want to increase the level of application of the method for reducing the streak artifact applied to the first region 601.
  • the medical imaging apparatus 100a may display a user interface 602 for changing a parameter of the reconstruction processing method.
  • the medical imaging apparatus 100a may display a user interface indicating at least one of a type and a parameter of an automatically determined reconstruction processing method.
  • the medical imaging apparatus 100a may display an application level of the reconstruction processing method applied to the first area 601 as a scroll bar GUI 602.
  • the medical imaging apparatus 100a may automatically determine a streak artifact reduction method and a sharpness improvement method as a reconstruction processing method applied to the first region 601.
  • the medical imaging apparatus 100a may display a user interface 602 indicating parameters of the streak artifact reduction method and the sharpness improvement method.
  • the medical imaging apparatus 100a may express an application level of the reconstruction processing method as “Light” and “Strong”, or “Min” and “Max”, but is not limited thereto.
  • the medical imaging apparatus 100a may change a parameter of the reconstruction processing method applied to the first region 601 in response to an external input received through the user interface 602.
  • the medical imaging apparatus 100a may change a parameter of the reconstruction processing method applied to the first region 601 in response to an external input for moving the scroll bar left and right.
  • the user may want to change a parameter of the reconstruction processing method applied to the second area representing the heart in the image generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may include a type and a parameter of the reconstruction processing method applied to the second area 611.
  • a user interface 612 representing at least one can be displayed.
  • the medical imaging apparatus 100a displays a motion artifact reduction method and a resolution enhancement method applied to the second region 611 according to an internal instruction, and displays a parameter of the motion artifact reduction method and the resolution enhancement method.
  • Interface 612 may be displayed.
  • the medical imaging apparatus 100a may change parameters of a motion artifact reduction method and a resolution enhancement method in response to an external input received through a user interface. For example, referring to FIG. 6B, when the motion of the object is to be corrected more accurately, the user may select an “Accurate” mode. Alternatively, if a user wants to generate a tomography image with improved image quality more quickly, the user may select a “fast” mode. If the "Accurate" mode is selected, the motion of the object can be corrected more accurately, but the speed may be slower because the computation amount is larger than that of the "Fast" mode.
  • tomographic images with improved image quality may be generated more quickly, but the effect of reducing motion artifacts may be relatively low.
  • the user can change the parameters of the motion artifact reduction method as needed.
  • the medical imaging apparatus 100a may include the types and parameters of the reconstruction processing method applied to the third region 621.
  • a user interface 622 representing at least one can be displayed.
  • the medical imaging apparatus 100a displays a motion artifact reduction method and a noise reduction method applied to the third region 621 according to an internal instruction, and displays a parameter of the motion artifact reduction method and the noise reduction method.
  • Interface 622 may be displayed.
  • the medical imaging apparatus 100a may change parameters of a motion artifact reduction method and a noise reduction method in response to an external input received through a user interface.
  • a user may want to change a parameter of a reconstruction processing method applied to an area including a metal in a scout image.
  • the medical imaging apparatus 100a may respond to an external input for selecting an area 631 that includes a metal in the scout image 630, and then may enter the area 631 that includes the metal.
  • a user interface 632 indicating at least one of a type and a parameter of the reconstruction processing method to be applied may be displayed.
  • the medical imaging apparatus 100a may change a parameter of the reconstruction processing method applied to the region 631 including the metal in response to an external input received through the user interface 632.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a process of manually selecting a reconstruction processing algorithm applied to each of a plurality of areas according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a receives an input for selecting at least one reconstruction processing algorithm for each of a plurality of regions, and uses the at least one reconstruction processing algorithm selected in response to the received input. You can reconstruct the image.
  • a strick artifact reduction method and a sharpness improvement method may be determined.
  • the medical imaging apparatus 100a may allow the user to select a preferred algorithm among various reconstruction processing algorithms corresponding to the streak artifact reduction method and the sharpness improvement method, respectively.
  • the medical imaging apparatus 100a may display a user interface 710 for selecting one of various reconstruction processing algorithms.
  • the medical imaging apparatus 100a displays an algorithm list 711 corresponding to the streak artifact reduction method and an algorithm list 712 corresponding to the sharpness improvement method, and displays the displayed algorithm lists 711 and 712. You can choose the algorithm you want.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a process of applying at least one reconstruction processing method to each of a plurality of regions according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply at least one reconstruction processing method to each of a plurality of configured regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply at least one reconstruction processing method determined for raw data corresponding to each of the plurality of regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may include a first region 801 representing a shoulder, a second region 802 representing a lung, and a third region representing an abdomen in an image 800 generated from raw data. 803 can be set.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply a strip artifact reduction method to the first region 801, a motion artifact reduction method to the second region 802, and a noise reduction method to the third region 803.
  • the medical imaging apparatus 100a extracts first row data 811 corresponding to the first area 801 from all raw data acquired by photographing an object, and reduces the strick artifact on the first row data 811.
  • the tomographic image 821 corresponding to the first region 801 may be reconstructed by applying.
  • the medical imaging apparatus 100a extracts the second furnace data 812 corresponding to the second region 802 from all the raw data, and applies the motion artifact reduction method to the second furnace data 812 to the second region.
  • the tomographic image 822 corresponding to 802 may be reconstructed.
  • the medical imaging apparatus 100a extracts third row data 813 corresponding to the third region 803 from all raw data, and applies a noise reduction method to the third row data 813 to generate a third image.
  • the tomography image 823 corresponding to the region 803 may be reconstructed.
  • the medical imaging apparatus 100a may set an area representing a lung and an area representing a heart in the image 800 generated from raw data.
  • the medical imaging apparatus 100a may determine a motion artifact reduction method as a reconstruction processing method applied to an area representing a lung, and may determine a noise reduction method as a reconstruction processing method applied to an area representing a heart.
  • the raw data corresponding to the region representing the lung and the raw data corresponding to the region representing the heart may overlap each other.
  • the medical imaging apparatus 100a applies a motion artifact reduction method to raw data corresponding to an area representing a lung, applies a noise reduction method to raw data corresponding to an area representing a heart, and then reduces noise for overlapping areas.
  • the tomographic image to which the method is applied may be output.
  • the medical imaging apparatus 100a may output both types of tomography images.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a medical image processing method, according to an exemplary embodiment.
  • the medical imaging apparatus 100a acquires raw data generated by tomography imaging of the object.
  • Raw data may be obtained from a scanner of the medical imaging apparatus 100a or received from an external device.
  • the medical imaging apparatus 100a sets a plurality of areas based on raw data or an image generated from raw data.
  • the plurality of areas may be areas requiring different reconstruction processing methods.
  • the plurality of regions may be regions divided according to anatomical features of the object.
  • the medical imaging apparatus 100a may set a plurality of regions by segmenting organs of the human body.
  • the medical imaging apparatus 100a may automatically set a plurality of regions based on the anatomical features of the object.
  • the medical imaging apparatus 100a determines at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions.
  • the reconstruction processing method may include a strick artifact reduction method, a motion artifact reduction method, a metal artifact reduction method, a resolution improvement method, a noise reduction method, and the like, and each reconstruction processing method may be implemented by various algorithms.
  • the medical imaging apparatus 100a may determine a parameter of at least one reconstruction processing method applied to each of the plurality of regions based on image characteristics of each of the plurality of regions. For example, the medical imaging apparatus 100a may be applied to each of the plurality of regions based on at least one of a noise level, a motion artifact occurrence level, a strick artifact occurrence level, and a metal artifact occurrence level. Parameters of at least one reconstruction processing method may be determined.
  • the medical imaging apparatus 100a may determine at least one reconstruction processing algorithm for applying at least one reconstruction processing method to each of the plurality of regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may provide a plurality of algorithms for applying each of a strick artifact reduction method, a metal artifact reduction method, a motion artifact reduction method, a noise reduction method, and a resolution improvement method.
  • the medical imaging apparatus 100a may automatically determine one of a plurality of algorithms according to the initial setting of the medical imaging apparatus 100a.
  • the medical imaging apparatus 100a may determine one of a plurality of algorithms based on a user's preference, but is not limited thereto.
  • the medical imaging apparatus 100a may receive an input for selecting at least one reconstruction processing algorithm for each of the plurality of regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may apply at least one reconstruction processing algorithm selected for each of the plurality of regions in response to the received input.
  • the medical imaging apparatus 100a may change at least one reconstruction processing method that is automatically determined in response to an external input. As described above, the medical imaging apparatus 100a may automatically determine at least one reconstruction processing method for each of the plurality of regions. However, the medical imaging apparatus 100a may allow the user to change at least one of a type and a parameter of the reconstruction processing method applied to each of the plurality of regions as needed.
  • the medical imaging apparatus 100a reconstructs the tomography image by applying the reconstruction processing method determined for each of the plurality of regions.
  • the medical imaging apparatus 100a may reconstruct a tomography image faster by performing reconstruction processing on each of the plurality of regions in parallel to reconstruct the tomography image.
  • the medical imaging apparatus 100a displays the reconstructed tomography image.
  • the disclosed embodiments may be implemented in the form of a computer readable recording medium storing instructions and data executable by a computer.
  • the instruction may be stored in the form of program code, and when executed by a processor, may generate a predetermined program module to perform a predetermined operation.
  • the instructions may, when executed by a processor, perform certain operations of the disclosed embodiments.

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Abstract

의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법이 개시된다. 다양한 실시예들에 따른 의료 영상 장치는, 대상체를 단층 촬영하여 로 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하고, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하고, 복수의 영역 각각에 대해 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 프로세서(processor), 및 재구성된 단층 영상을 표시하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.

Description

의료 영상 장치 및 의료 영상 처리 방법
개시된 실시예들은, 의료 영상 장치, 의료 영상 처리 방법, 및 의료 영상 처리 방법을 수행하는 프로그램 코드를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
의료 영상 장치는 대상체의 내부 구조를 영상으로 나타내기 위한 장치이다. 의료 영상 장치는 비침습 검사 장치로서, 대상체 내부의 구조적 세부사항, 내부 조직 및 유체의 흐름 등을 촬영 및 처리하여 사용자에게 보여준다. 의사 등의 사용자는 의료 영상 장치에서 출력되는 의료 영상을 이용하여 환자의 건강 상태 및 질병을 진단할 수 있다. 의료 영상은 촬영된 대상체의 영역에 따라 영상의 특성이 다르게 나타날 수 있으며, 이에 따라, 대상체의 영역마다 요구되는 영상 처리 방법이 달라질 수 있다. 따라서, 사용자가 원하는 화질의 의료 영상을 보다 빠르고 효과적으로 획득하기 위해서, 대상체의 각 영역에 대해 서로 다른 영상 처리 방법을 적용할 수 있는 방법이 필요하다.
개시된 다양한 실시예들은, 대상체의 영역에 따라 서로 다른 재구성 처리 방법을 적용함으로써, 사용자가 원하는 화질의 단층 영상을 보다 효과적으로 재구성하기 위한 것이다.
개시된 다양한 실시예들은, 대상체의 영역에 따라 서로 다른 재구성 처리 방법을 병렬적으로 적용함으로써, 사용자가 원하는 화질의 단층 영상을 보다 빠르게 재구성하기 위한 것이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치는, 대상체를 단층 촬영하여 로 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하고, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하고, 복수의 영역 각각에 대해 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 프로세서(processor) 및 재구성된 단층 영상을 표시하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 CT 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 일 실시예에 따라 복수의 영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4c는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치가 복수의 영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치가 복수의 영역을 자동으로 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 내지 도 6d는 일 실시예에 따라 재구성 처리 방법의 파라미터를 다르게 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따라 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 알고리즘을 수동으로 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따라 복수의 영역 각각에 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치는, 대상체를 단층 촬영하여 로 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하고, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하고, 복수의 영역 각각에 대해 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 프로세서(processor) 및 재구성된 단층 영상을 표시하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 다르게 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이부는, 의료 영상 장치에 의해 제공되는 재구성 처리 알고리즘의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시하고, 프로세서는, 사용자 인터페이스를 통해, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘를 선택하는 입력을 수신할 수 있다.
일 실시예에 따른 재구성 처리 방법은, 스트릭 아티팩트(streak artifact) 저감 방법, 모션 아티팩트(motion artifact) 저감 방법, 메탈 아티팩트(metal artifact) 저감 방법, 노이즈(noise) 저감 방법 및 해상도 개선 방법 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 복수의 영역을 자동으로 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 복수의 영역 각각에 대해, 적어도 하나의 재구성 처리 방법에 대응되는 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 결정하고,
복수의 영역 각각에 대해, 결정된 재구성 처리 알고리즘을 적용하여 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 기설정된 기준에 따라 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 자동으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 외부 입력에 응답하여 자동으로 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 변경할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 선택하는 입력을 수신하고, 수신된 입력에 응답하여, 선택된 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 이용하여 단층 영상을 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 복수의 영역 각각에 대한 재구성 처리를 병렬적으로 수행하여 단층 영상을 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법은, 대상체를 단층 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득하는 단계,로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하는 단계, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하는 단계, 복수의 영역 각각에 대해 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 단계, 및 재구성된 단층 영상을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서는 본 발명의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있도록, 본 발명의 원리를 설명하고, 실시예들을 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 ‘부’(part, portion)라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 ‘부’가 하나의 요소(unit, element)로 구현되거나, 하나의 ‘부’가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 영상은 컴퓨터 단층 촬영(CT, Computed Tomography) 장치, 자기 공명 영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 장치, 초음파 촬영 장치, 또는 엑스레이 촬영 장치 등의 단층 영상 처리 장치에 의해 획득된 의료 영상을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 ‘대상체(object)’는 촬영의 대상이 되는 것으로서, 사람, 동물, 또는 그 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 신체의 일부(장기 또는 기관 등; organ) 또는 팬텀(phantom) 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 ‘CT 시스템’ 또는 ‘CT 장치’는 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 X선을 조사하고, X선을 검출하여 대상체를 촬영하는 시스템 또는 장치를 의미한다.
본 명세서에서 ‘CT 영상’은 대상체에 대한 적어도 하나의 축을 중심으로 회전하며 조사된 X선을 검출하여 대상체를 촬영함으로써 획득된 로 데이터(raw data)로부터 구성된 영상을 의미한다.
도 1은 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
개시된 일 실시예에 따른 CT 시스템(100)은 갠트리(110), 테이블(105), 제어부(130), 저장부(140), 영상 처리부(150), 입력부(160), 디스플레이부(170), 및 통신부(180)를 포함할 수 있다.
갠트리(110)는 회전 프레임(111), 엑스레이 생성부(112), 엑스레이 검출부(113), 회전 구동부(114), 및 리드아웃부(115)를 포함할 수 있다.
회전 프레임(111)은 회전 구동부(114)로부터 구동 신호를 수신하여, 회전축(RA)을 중심으로 회전할 수 있다.
산란 방지 그리드(116)는 대상체와 엑스레이 검출부(113) 사이에 배치되어, 주 방사선은 대부분 투과시키고, 산란 방사선은 감쇠시킬 수 있다. 대상체는 테이블(105) 상에 배치되고, 테이블(105)은 CT 촬영을 수행하는 동안 이동되거나, 기울어지거나(tilting), 회전(rotating)할 수 있다.
엑스레이 생성부(112)는 고전압 생성부(HVG, high voltage generator)로부터 전압, 전류를 인가 받아 X선을 생성하고 방출한다.
엑스레이 생성부(112)는 엑스레이 생성부(112) 및 엑스레이 검출부(113)가 각각 한 개씩 구비되는 단일 소스 방식, 각각 두 개씩 구비되는 듀얼 소스 방식 등으로 구현될 수 있다.
엑스레이 검출부(113)는 대상체를 통과한 방사선을 검출한다. 엑스레이 검출부(113)는 예를 들면, 신틸레이터(Scintillator), 포톤 카운팅 디텍터(photon counting detector) 등을 이용하여 방사선을 검출할 수 있다.
엑스레이 생성부(112)와 엑스레이 검출부(113)의 구동 방식은 대상체에 대한 스캔 방식에 따라 달라질 수 있다. 상기 스캔 방식은 엑스레이 검출부(113)의 이동 경로에 따라 축상(axial) 스캔 방식, 나선형(helical) 스캔 방식 등을 포함한다. 또한 상기 스캔 방식은 X선이 조사되는 시간 구간에 따라 프로스펙티브(prospective) 모드, 레트로스펙티브(retrospective) 모드 등을 포함한다.
제어부(130)는 CT 시스템(100)의 각각의 구성 요소들의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(130)는 소정의 기능을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 데이터를 저장하는 메모리, 프로그램 코드 및 데이터를 처리하는 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(130)는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서의 다양한 조합으로 구현 가능하다. 프로세서는 CT 시스템(100)의 동작 상태에 따라 프로그램 모듈을 생성하고 삭제할 수 있으며, 프로그램 모듈의 동작들을 처리할 수 있다.
리드아웃부(115)는 엑스레이 검출부(113)에서 생성된 검출 신호를 입력 받아, 영상 처리부(150)로 출력한다. 리드아웃부(115)는 데이터 획득 회로(Data Acquisition System, 115-1) 및 데이터 송신부(115-2)를 포함할 수 있다. DAS(115-1)는 적어도 하나의 증폭 회로를 이용하여, 엑스레이 검출부(113)로부터 출력된 신호를 증폭하여, 데이터 송신부(115-2)로 출력한다. 데이터 송신부(115-2)는 멀티플렉서(MUX) 등의 회로를 이용하여, DAS(115-1)에서 증폭된 신호를 영상 처리부(150)로 출력한다. 슬라이스 두께(slice thickness)나 슬라이스 개수에 따라 엑스레이 검출부(113)로부터 수집된 일부 데이터만이 영상 처리부(150)로 제공되거나, 영상 처리부(150)가 일부 데이터만을 선택할 수 있다.
영상 처리부(150)는 리드아웃부(115)로부터 획득된 신호(예컨대, 가공 전 순수(pure) 데이터)로부터 단층 데이터를 획득한다. 영상 처리부(150)는 획득된 신호에 대한 전처리, 단층 데이터로의 변환 처리, 상기 단층 데이터에 대한 후처리 등을 수행할 수 있다. 영상 처리부(150)는 본 개시에서 예시된 처리들 중 일부 또는 전부를 수행하며, 실시예에 따라 영상 처리부(150)에서 수행되는 처리의 종류 및 순서는 달라질 수 있다.
영상 처리부(150)는 리드아웃부(115)로부터 획득된 신호에 대해, 채널들 사이의 감도 불균일 정정 처리, 신호 세기의 급격한 감소 정정 처리, X선 흡수재로 인한 신호의 유실 정정 처리 등의 전처리를 수행할 수 있다.
영상 처리부(150)는 실시예들에 따라, 단층 영상으로의 재구성 처리 중 일부 또는 전부를 수행하여 상기 단층 데이터를 생성한다. 실시예에 따라, 상기 단층 데이터는 역투영(back-projection)된 데이터, 또는 단층 영상 등의 형태를 가질 수 있다. 실시예들에 따라, 단층 데이터에 대한 추가적인 처리가 서버, 의료 장치, 휴대용 장치 등의 외부 장치에 의해 수행될 수 있다.
CT 시스템(100)은 단층 영상을 획득하기 위해, 대상체에 대한 단층 촬영을 수행하여, 로 데이터(raw data)를 획득한다. CT 시스템(100)은, X선을 생성하여 대상체로 조사하고, 엑스레이 검출부(113)를 이용하여 대상체를 통과한 X선을 감지한다. 엑스레이 검출부(113)는 감지된 X선에 대응되는 로 데이터를 생성한다. 로 데이터는, 영상 처리부(150)에 의해 단층 영상으로 재구성되기 전의 데이터를 의미할 수 있다. 로 데이터는 대상체를 통과한 X선 세기에 상응하는 데이터 값의 집합으로서, 프로젝션 데이터(projection data) 또는 사이노그램(sinogram)을 포함할 수 있다. 역투영된 데이터는, X선이 방사된 각도 정보를 이용하여 상기 로 데이터를 역투영한 데이터이다. 단층 영상은 상기 로 데이터를 역투영하는 단계를 포함하는 재구성 영상 기법들을 적용하여 획득된 영상이다.
저장부(140)는 제어 관련 데이터, 영상 데이터 등을 저장하는 저장매체로서, 휘발성 또는 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다.
입력부(160)는 사용자로부터 제어 신호, 데이터 등을 수신한다. 디스플레이부(170)는 CT 시스템(100)의 동작 상태를 나타내는 정보, 의료 정보, 의료 영상 데이터 등을 표시할 수 있다.
CT 시스템(100)은 통신부(180)를 포함하며, 통신부(180)를 통해 외부 장치(예를 들면, 서버, 의료 장치, 휴대 장치(스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등)와 연결할 수 있다.
통신부(180)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신부(180)가 외부 장치로부터 제어 신호 및 데이터를 수신하고, 수신된 제어 신호를 제어부(130)에 전달하여 제어부(130)로 하여금 수신된 제어 신호에 따라 CT 시스템(100)을 제어하도록 하는 것도 가능하다.
또는, 제어부(130)가 통신부(180)를 통해 외부 장치에 제어 신호를 송신함으로써, 외부 장치를 제어부의 제어 신호에 따라 제어하는 것도 가능하다.
예를 들어 외부 장치는 통신부를 통해 수신된 제어부의 제어 신호에 따라 외부 장치의 데이터를 처리할 수 있다.
외부 장치에는 CT 시스템(100)을 제어할 수 있는 프로그램이 설치될 수 있는바, 이 프로그램은 제어부(130)의 동작의 일부 또는 전부를 수행하는 명령어를 포함할 수 있다.
프로그램은 외부 장치에 미리 설치될 수도 있고, 외부장치의 사용자가 어플리케이션을 제공하는 서버로부터 프로그램을 다운로드하여 설치하는 것도 가능하다. 어플리케이션을 제공하는 서버에는 해당 프로그램이 저장된 기록매체가 포함될 수 있다.
개시된 실시예들에 따른 CT 시스템(100)은 실시예에 따라 CT 촬영 시, 조영제를 이용하거나 이용하지 않을 수 있으며, 타 기기와 연계된 장치의 형태로 구현되는 것도 가능하다.
도 2는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치는 의료 영상 데이터를 처리하고 표시하는 장치로서, 전자 장치의 형태로 구현될 수 있다. 예를 들면, 의료 영상 장치는 범용 컴퓨터, 태블릿 PC, 스마트 폰 등 프로세서와 디스플레이가 구비된 다양한 형태의 장치로 구현될 수 있다. 또한, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치는, 도 1에 도시된 CT 시스템(100)과 같이 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는 데이터 획득부(210), 프로세서(220), 및 디스플레이부(230)를 포함할 수 있다. 그러나, 의료 영상 장치(100a)는 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있으며, 전술한 예에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 데이터 획득부(210)는, 대상체를 단층 촬영하여 생성된 로 데이터(raw data)를 획득할 수 있다. 로 데이터는 의료 영상 장치(100a)의 스캐너로부터 획득되거나, 외부 장치로부터 수신되는 등 다양한 방식으로 획득될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 의료 영상 장치(100a)의 스캐너에 대응되고, 예를 들어, 도 1에 도시된 CT 시스템(100)의 갠트리(110)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 데이터 획득부(210)는, 도 1에 도시된 회전 프레임(111), 엑스레이 생성부(112), 엑스레이 검출부(113), 회전 구동부(114), 및 리드아웃부(115)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 데이터 획득부(210)는 외부 장치와 통신하는 통신부의 형태로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(210)는 외부 장치로부터 대상체를 촬영하여 획득된 로 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서(220)는, 수신된 사용자 입력에 기초하여, 소정의 처리를 수행한다. 프로세서(220)는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서의 다양한 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 메모리는 프로세서(220)의 동작에 따라 프로그램 모듈을 생성하고 삭제할 수 있으며, 프로세서(220)는 프로그램 모듈의 동작들을 처리할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 데이터 획득부(210)를 통해 획득한 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여, 복수의 영역을 설정한다.
복수의 영역은, 서로 다른 재구성 처리 방법을 필요로 하는 영역일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 영역은, 대상체의 해부학적 특징에 따라 구분되는 영역일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 인체의 장기들(organs)을 세그멘테이션하여 복수의 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 어깨, 심장, 폐 각각을 나타내는 영역을 서로 다른 영역으로 설정할 수 있다. 이때, 인체의 각 장기를 구성하는 성분이 서로 다르고, 메탈을 포함하는 영역의 특성이 다르기 때문에, 복수의 영역 각각에 대응되는 단층 영상의 특성도 다르게 나타날 수 있다. 또는, 대상체 내부에 메탈(metal)이 포함된 경우, 프로세서(220)는 메탈을 포함하는 영역을 하나의 영역으로 설정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 복수의 영역을 자동으로 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정한다. 예를 들어, 재구성 처리 방법은, 스트릭 아티팩트 저감 방법, 모션 아티팩트 저감 방법, 메탈 아티팩트 저감 방법, 해상도 개선 방법, 및 노이즈 저감 방법 등을 포함할 수 있으며, 각 재구성 처리 방법은 다양한 알고리즘에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 노이즈 저감 방법은, 단층 영상을 재구성하기 전 로 데이터에 적용되는 알고리즘, 단층 영상을 재구성하는 과정에서 적용되는 알고리즘, 재구성된 단층 영상에 적용되는 알고리즘을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대해 서로 다른 재구성 커널(kernel)을 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 대상체의 내부 구조나 경계가 보다 선명하게 나타나야 하는 영역에 보다 선명한 커널(sharp kernel)을 적용할 수 있다. 이와 달리, 프로세서(220)는, 노이즈 레벨을 감소시킬 필요가 있는 영역에 보다 부드러운 커널(smooth kernel)을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대해 적용되는 적어도 하나의 재구성 처리 방법의 적용 강도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 노이즈 레벨의 수준, 모션 아티팩트의 발생 수준, 스트릭 아티팩트의 발생 수준, 및 메탈 아티팩트의 발생 수준 중 적어도 하나에 기초하여, 복수의 영역 각각에 대해 적용되는 적어도 하나의 재구성 처리 방법의 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용하기 위한 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 결정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 각 재구성 처리 방법은 다양한 알고리즘에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 스트릭 아티팩트 저감 방법, 메탈 아티팩트 저감 방법, 모션 아티팩트 저감 방법, 노이즈 저감 방법, 및 해상도 개선 방법 각각을 적용하기 위한 다양한 알고리즘들을 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는, 스트릭 아티팩트 저감 방법에 대응되는 알고리즘으로서, 로 데이터의 통계적 특성에 따라 가중치를 다르게 설정하여 스트릭 아티팩트를 줄이는 통계적 가중치(statistical weighting) 알고리즘을 제공할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서(220)는, 모션 아티팩트 저감 방법에 대응되는 알고리즘으로서, 비강체 정합(non-rigid registration) 방법에 기초하여 대상체의 모션을 측정함으로써 모션 아티팩트를 줄이는 알고리즘, 대상체의 예측된 움직임에 기초하여 역투영(backprojection) 단계에서 픽셀을 워핑시키는 알고리즘 등을 제공할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 특정 재구성 처리 방법을 적용하기 위해, 해당 재구성 처리 방법에 포함되는 적어도 하나의 알고리즘 중에서 하나를 결정할 수 있다. 이때, 프로세서(220)는, 의료 영상 장치(100a)의 초기 설정에 따라 적어도 하나의 알고리즘 중에서 하나를 자동으로 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 선호도에 기초하여 적어도 하나의 알고리즘 중 하나를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하고, 적어도 하나의 재구성 처리 방법에 각각 대응되는 다양한 재구성 처리 알고리즘 리스트를 표시하도록 디스플레이부(230)를 제어할 수 있다. 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 방법에 각각 대응되는 다양한 재구성 처리 알고리즘 리스트부터 하나를 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 선호도를 고려하여, 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 알고리즘을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 외부 입력에 응답하여, 자동으로 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 변경할 수 있다. 전술한 바와 같이, 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 자동으로 결정할 수 있다. 그러나, 프로세서(220)는, 재구성 처리 방법이 자동으로 결정되는 경우에도, 사용자가 필요에 따라 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 변경하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 로 데이터로부터 단층 영상을 재구성한다. 프로세서(220)는, 복수의 영역 각각에 대한 재구성 처리를 병렬적으로 수행하여 단층 영상을 재구성함으로써, 단층 영상을 보다 빠르게 재구성할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이부(230)는, 프로세서(220)에 의해 재구성된 단층 영상을 표시한다.
디스플레이부(230)가 터치 스크린으로 구현되는 경우, 디스플레이부(230)는 출력 장치 이외에 입력 장치로 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(230)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기 영동 디스플레이(electrophoretic display) 등으로 구현될 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100a)의 구현 형태에 따라, 의료 영상 장치(100a)는 디스플레이부(230)를 2개 이상 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이부(230)는, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에서 복수의 영역을 설정하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이부(230)는, 설정된 복수의 영역 각각에 대하여 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(230)는, 의료 영상 장치(100a)에 의해 제공되는 다양한 재구성 처리 방법을 표시하고, 사용자가 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 선택하도록 할 수 있다. 또한, 디스플레이부(230)는, 재구성 처리 방법 각각에 대응되는 다양한 재구성 처리 알고리즘 중 적어도 하나를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 일 실시예에 따라 복수의 영역을 설정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정할 수 있다. 도 3a를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 인체의 흉부를 단층 촬영하여 로 데이터를 획득하고, 획득한 로 데이터에 기초하여 영상(300)을 생성할 수 있다. 이때, 생성된 영상(300)은 예를 들면, FBP(Filtered Back-Projection)와 같은 재구성 알고리즘을 이용하여 생성된 영상일 수 있다. 흉부를 촬영하여 획득한 영상(300)은, 인체의 어깨(301), 폐(302), 심장(303), 복부(304) 등을 나타내는 복수의 영역을 포함할 수 있고, 각 영역에 따라 영상(300)에서 나타나는 아티팩트의 종류 및 노이즈 레벨이 달라질 수 있다. 예를 들어, 인체의 각 장기를 구성하는 성분이 서로 다르기 때문에, 엑스선이 투과될 때 나타나는 특성이 달라질 수 있으며, 이에 따라 영상(300)에서 나타나는 아티팩트의 종류 및 노이즈 레벨이 달라질 수 있다. 따라서, 영상(300)의 화질을 보다 효과적으로 개선하기 위해서, 각 영역에 따라 서로 다른 재구성 처리 방법을 적용하는 방법이 필요하다.
예를 들어, 도 3a를 참조하면, 영상(300)에서 어깨를 나타내는 제1 영역(301)은 어깨, 뼈 등과 같은 구조물에 의해 스트릭 아티팩트(streak artifact)가 나타날 수 있으며, 다른 영역에 비해 상대적으로 노이즈 레벨이 클 수 있다. 영상(300)에서 폐를 나타내는 영역(302)은, 다른 장기를 나타내는 영역에 비해 상대적으로 해상도가 떨어질 수 있으며, 호흡에 의해 모션 아티팩트(motion artifact)가 나타날 수 있다. 영상(300)에서 심장을 나타내는 영역은 심장 박동에 의해 모션 아티팩트가 나타날 수 있다. 또한, 영상(300)에서 메탈을 포함하는 영역은 메탈 아티팩트(metal artifact)가 나타날 수 있다. 따라서, 의료 영상 장치(100a)는, 영상(300)의 화질을 개선하기 위하여, 스트릭 아티팩트 저감 방법, 모션 아티팩트 저감 방법, 메탈 아티팩트 저감 방법, 노이즈 저감 방법, 및 해상도 개선 방법 중 적어도 하나를 적용할 수 있다.
적어도 하나의 재구성 처리 방법을 영상(300)의 모든 영역에 동일하게 적용하면, 영역에 따라 불필요한 영상 처리가 적용될 수 있으며, 이에 따라 연산량이 과도하게 많아질 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하고, 각 영역의 영상 특성에 기초하여 각 영역에 필요한 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 개별적으로 적용할 수 있다.
예를 들어, 도 3a를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 어깨를 나타내는 제1 영역(301)에 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 노이즈 저감 방법, 폐를 나타내는 제2 영역(302)에 해상도 개선 방법 및 모션 아티팩트 저감 방법, 복부를 나타내는 제3 영역(304)에 노이즈 저감 방법을 각각 적용할 수 있다. 이에 따라, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 불필요한 알고리즘이 적용되는 것을 방지할 수 있으며, 모든 영역에 재구성 처리 방법을 동일하게 적용할 때보다 연산량을 줄일 수 있다.
다른 예로서, 도 3b를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 환자의 골반(pelvis)을 촬영하여 획득한 로 데이터로부터 영상(310)을 생성할 수 있다. 이때, 생성된 영상(310)은, 단층 영상의 화질을 개선하기 위한 다양한 영상 처리가 적용되기 이전의 영상을 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상(310)은 FBP(Filtered Back Projection)와 같은 재구성 알고리즘을 이용하여 재구성된 영상일 수 있다.
도 3b를 참조하면, 영상(310)은 대상체 내부에 포함된 메탈을 나타낼 수 있으며, 메탈을 포함하는 영역(311)에서 메탈 아티팩트가 나타날 수 있다. 이때, 의료 영상 장치(100a)는, 메탈을 포함하는 영역(311)에만 메탈 아티팩트 저감 방법을 적용할 수 있다. 예를 들어, 도 3b에 도시된 바와 같이, 의료 영상 장치(100a)는, 메탈을 포함하는 영역(311)에 대하여 메탈 아티팩트를 적용하고, 메탈을 포함하지 않는 영역(312)은 노이즈 저감 방법을 적용할 수 있다. 이에 따라, 의료 영상 장치(100a)는, 화질이 개선된 단층 영상을 보다 효율적으로 생성할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 병렬적으로 적용함으로써, 화질이 개선된 단층 영상을 보다 빠르게 생성할 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치가 복수의 영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 복수의 영역을 자동으로 설정할 수 있다. 도 4a를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터로부터 생성된 영상(400)에서 어깨를 나타내는 제1 영역(401), 심장을 나타내는 제2 영역(402), 폐를 나타내는 제3 영역(403), 및 복부를 나타내는 제4 영역(404)을 설정할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)가 복수의 영역을 자동으로 설정하는 기준은 실시예에 따라 달라질 수 있다. 복수의 영역을 자동으로 설정하는 다양한 기준에 대해서는 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.
다른 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역을 수동으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 4b를 참조하면, 사용자는 로 데이터로부터 생성된 영상(420)에서 어깨를 나타내는 제1 영역(421)을 보다 정확하게 판독하고자 할 수 있다. 제1 영역(421)에 스트릭 아티팩트가 나타난 경우, 의료 영상 장치(100a)는 제1 영역(421)에 스트릭 아티팩트 저감 방법을 적용하여 화질을 개선시킬 필요가 있다. 이때, 의료 영상 장치(100a)는 영상(420)에서 제1 영역(421)을 설정하는 외부 입력을 수신할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 수신된 외부 입력에 응답하여, 제1 영역(421)에만 스트릭 아티팩트 저감 방법을 적용함으로써, 제1 영역(421)의 화질을 개선시킬 수 있다.
또한, 사용자는, 영상(420)에서 복부를 나타내는 제4 영역(422)의 노이즈 레벨을 줄이고자 할 수 있다. 사용자는 제4 영역(422)을 하나의 영역으로 설정하고, 제4 영역(422)에 노이즈 저감 방법을 적용할 수 있다. 이때, 의료 영상 장치(100a)는, 제1 영역(421)에 적용되는 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 제4 영역(422)에 적용되는 노이즈 저감 방법을 병렬적으로 수행할 수 있다.
다른 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 스카우트 영상(scout image)에 기초하여 복수의 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 4c를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, 최종 단층 영상을 획득하기 위해 대상체를 단층 촬영하기 이전에 획득한 스카우트 영상(440)에 기초하여, 복수의 영역을 설정할 수 있다. 스카우트 영상(440)은 대상체의 내부 구조를 나타내기 때문에, 사용자는 스카우트 영상(440)에 기초하여 서로 다른 재구성 처리를 적용하고자 하는 복수의 영역을 용이하게 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 4c를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, 스카우트 영상(440)에서 어깨를 나타내는 영역(451), 메탈을 포함하는 영역(452)을 선택하는 외부 입력에 기초하여 복수의 영역을 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역을 자동으로 또는 수동으로 설정하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 4a를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, “Auto” 메뉴(410)를 선택하는 외부 입력에 응답하여, 복수의 영역을 자동으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(230)가 터치 스크린으로 구현되는 경우, “Auto” 메뉴(410)를 선택하는 외부 입력은, “Auto” 메뉴(410)를 터치하는 입력을 포함할 수 있다.
다른 예로서, 도 4b를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, “Manual” 메뉴(430)를 선택하는 외부 입력에 응답하여, 복수의 영역을 수동으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터로부터 생성된 영상(420)에서 소정의 영역(421, 422)을 드래그하는 입력을 수신함으로써, 복수의 영역을 수동으로 설정할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 의료 영상 장치가 복수의 영역을 자동으로 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
S510 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상을 획득할 수 있다.
S520 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 디텍터에서 검출된 광자(photon)의 개수를 측정할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 검출된 광자(photon)의 개수에 기초하여 특정 영역에 대응되는 노이즈 레벨을 판단할 수 있다. S530 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 디텍터에서 검출된 광자의 개수가 임계치 이하인 영역을 하나의 영역으로 설정할 수 있다. S540 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 설정된 영역에 적용하기 위한 노이즈 저감 알고리즘 및 알고리즘 파라미터를 결정할 수 있다.
S521 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터에 기초하여 모션 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 서로 마주 보는 각도 구간에 대응되는 로 데이터에 기초하여 모션 벡터(motion vector)를 계산하고, 계산된 모션 벡터를 이용하여 모션 정보를 추출할 수 있다. 이때, 모션 정보는, 모션 맵(motion map), 모션 인덱스, 모션 벡터 필드(MVF, motion vector field) 등의 형태를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
S531 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 추출된 모션 정보에 기초하여 모션 아티팩트의 발생 수준이 임계 수준 이상인 영역을 하나의 영역으로 설정할 수 있다. S541 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 설정된 영역에 적용하기 위한 모션 아티팩트 저감 알고리즘 및 알고리즘 파라미터를 결정할 수 있다.
S522 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터로부터 생성된 영상에 나타나는 인체의 장기들을 세그멘테이션할 수 있다. S532 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 세그멘테이션된 장기들에 기초하여, 각 장기에 대응되는 영역을 하나의 영역으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터로부터 생성된 영상에서 어깨를 나타내는 영역, 심장을 나타내는 영역, 폐를 나타내는 영역, 복부를 나타내는 영역을 서로 다른 영역으로 설정할 수 있다. S542 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 설정된 영역에 적용하기 위한 해상도 개선 알고리즘 및 알고리즘 파라미터를 결정할 수 있다.
S523 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 로 데이터로부터 생성된 영상을 구성하는 픽셀들의 HU(Hounsfield Unit) 값을 추출할 수 있다. S533 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 추출된 HU 값에 기초하여 스트릭 아티팩트의 발생 수준이 임계 수준 이상인 영역을 자동으로 검출하고, 검출된 영역을 하나의 영역으로 설정할 수 있다. S543 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 설정된 영역에 적용하기 위한 스트릭 아티팩트 저감 알고리즘 및 알고리즘 파라미터를 결정할 수 있다.
도 6a 내지 도 6d는 일 실시예에 따라 재구성 처리 방법의 파라미터를 다르게 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 의료 영상 장치(100a)의 기 설정된 기준에 따라 자동으로 복수의 영역을 설정하고, 복수의 영역 각각에 적용되는 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 자동으로 결정할 수 있다. 그러나, 전술한 경우에도, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자가 필요에 따라 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 변경하도록 할 수 있다. 예를 들면, 재구성 처리 방법의 파라미터는, 재구성 처리 방법의 적용 수준을 나타낼 수 있다. 이에 따라, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자가 원하는 수준의 화질을 갖는 단층 영상을 재구성할 수 있다.
예를 들어, 도 6a를 참조하면, 사용자가 로 데이터로부터 생성된 영상(600)에서 어깨를 나타내는 제1 영역(601)에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경하고자 할 수 있다. 예를 들어, 제1 영역(601)에서 나타나는 스트릭 아티팩트의 수준이 임계 수준 이상이라고 판단될 때, 사용자는 제1 영역(601)에 적용되는 스트릭 아티팩트 저감 방법의 적용 수준을 높이고자 할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경하기 위한 사용자 인터페이스(602)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 자동으로 결정된 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, 제1 영역(601)에 적용되는 재구성 처리 방법의 적용 수준을 스크롤 바 형태의 GUI(602)로 표시할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는 제1 영역(601)에 적용되는 재구성 처리 방법으로서, 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 선예도(sharpness) 개선 방법을 자동으로 결정할 수 있다. 이때, 의료 영상 장치(100a)는, 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 선예도 개선 방법의 파라미터를 나타내는 사용자 인터페이스(602)를 표시할 수 있다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 의료 영상 장치(100a)는 재구성 처리 방법의 적용 수준을 "Light"와 "Strong", 또는 "Min"과 "Max" 등으로 표현할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 사용자 인터페이스(602)를 통해 수신된 외부 입력에 응답하여, 제1 영역(601)에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 스크롤 바를 좌우로 이동시키는 외부 입력에 응답하여, 제1 영역(601)에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경할 수 있다.
다른 예로서, 사용자는 로 데이터로부터 생성된 영상에서 심장을 나타내는 제2 영역에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경하고자 할 수 있다. 도 6b를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 영상(610)에서 제2 영역(611)을 선택하는 외부 입력에 응답하여, 제2 영역(611)에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스(612)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 내부 인스트럭션에 따라 제2 영역(611)에 적용되는 모션 아티팩트 저감 방법 및 해상도 향상 방법을 표시하고, 모션 아티팩트 저감 방법 및 해상도 향상 방법의 파라미터를 나타내는 사용자 인터페이스(612)를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 사용자 인터페이스를 통해 수신된 외부 입력에 응답하여, 모션 아티팩트 저감 방법 및 해상도 향상 방법의 파라미터를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 6b를 참조하면, 대상체의 모션을 보다 정확하게 보정하고자 할 경우, 사용자는 “Accurate” 모드를 선택할 수 있다. 또는, 화질이 개선된 단층 영상을 보다 빠르게 생성하고자 할 경우, 사용자는 “Fast” 모드를 선택할 수 있다. “Accurate” 모드가 선택되면 대상체의 모션이 보다 정확하게 보정될 수 있으나, “Fast” 모드보다 연산량이 많아지기 때문에 속도가 느려질 수 있다. 이와 달리, “Fast” 모드가 선택되면, 화질이 개선된 단층 영상이 보다 빠르게 생성될 수 있으나, 모션 아티팩트의 저감 효과가 상대적으로 낮을 수 있다. 따라서, 사용자는 필요에 따라 모션 아티팩트 저감 방법의 파라미터를 변경할 수 있다.
사용자는 로 데이터로부터 생성된 영상에서 폐를 나타내는 제3 영역에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경하고자 할 수 있다. 도 6c를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 영상(620)에서 제3 영역(621)을 선택하는 외부 입력에 응답하여, 제3 영역(621)에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스(622)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 내부 인스트럭션에 따라 제3 영역(621)에 적용되는 모션 아티팩트 저감 방법 및 노이즈 저감 방법을 표시하고, 모션 아티팩트 저감 방법 및 노이즈 저감 방법의 파라미터를 나타내는 사용자 인터페이스(622)를 표시할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자 인터페이스를 통해 수신된 외부 입력에 응답하여, 모션 아티팩트 저감 방법 및 노이즈 저감 방법의 파라미터를 변경할 수 있다.
다른 예로서, 사용자는 스카우트 영상에서 메탈을 포함하는 영역에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경하고자 할 수 있다. 예를 들어, 도 6d를 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는, 스카우트 영상(630)에서 메탈을 포함하는 영역(631)을 선택하는 외부 입력에 응답하여, 메탈을 포함하는 영역(631)에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스(632)를 표시할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자 인터페이스(632)를 통해 수신된 외부 입력에 응답하여, 메탈을 포함하는 영역(631)에 적용되는 재구성 처리 방법의 파라미터를 변경할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따라 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 알고리즘을 수동으로 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 선택하는 입력을 수신하고, 수신된 입력에 응답하여 선택된 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 이용하여 단층 영상을 재구성할 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, 로 데이터로부터 생성된 영상(700)에서 어깨를 나타내는 영역(701)에 적용되는 재구성 처리 방법으로서, 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 선예도 개선 방법이 결정될 수 있다. 이때, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자가 스트릭 아티팩트 저감 방법 및 선예도 개선 방법에 각각 대응되는 다양한 재구성 처리 알고리즘 중에서 선호하는 알고리즘을 선택하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)는, 다양한 재구성 처리 알고리즘 중에서 하나를 선택하기 위한 사용자 인터페이스(710)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 스트릭 아티팩트 저감 방법에 대응되는 알고리즘 리스트(711) 및 선예도 개선 방법에 대응되는 알고리즘 리스트(712)를 표시하고, 표시된 알고리즘 리스트들(711, 712)로부터 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하도록 할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따라 복수의 영역 각각에 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 설정된 복수의 영역 각각에 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대응되는 로 데이터에 대해 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용할 수 있다.
도 8을 참조하면, 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터로부터 생성된 영상(800)에서 어깨를 나타내는 제1 영역(801), 폐를 나타내는 제2 영역(802), 및 복부를 나타내는 제3 영역(803)을 설정할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 제1 영역(801)에 스트릭 아티팩트 저감 방법, 제2 영역(802)에 모션 아티팩트 저감 방법, 및 제3 영역(803)에 노이즈 저감 방법을 적용하고자 할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 대상체를 촬영하여 획득한 전체 로 데이터 중에서 제1 영역(801)에 대응되는 제1 로 데이터(811)를 추출하고, 제1 로 데이터(811)에 스트릭 아티팩트 저감 방법을 적용하여 제1 영역(801)에 대응되는 단층 영상(821)을 재구성할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 전체 로 데이터 중에서 제2 영역(802)에 대응되는 제2 로 데이터(812)를 추출하고, 제2 로 데이터(812)에 모션 아티팩트 저감 방법을 적용하여 제2 영역(802)에 대응되는 단층 영상(822)을 재구성할 수 있다. 또한, 의료 영상 장치(100a)는, 전체 로 데이터 중에서 제3 영역(803)에 대응되는 제3 로 데이터(813)를 추출하고, 제3 로 데이터(813)에 노이즈 저감 방법을 적용하여 제3 영역(803)에 대응되는 단층 영상(823)을 재구성할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)가 로 데이터로부터 생성된 영상(800)에서 폐를 나타내는 영역과 심장을 나타내는 영역을 각각 설정할 수 있다. 그리고, 의료 영상 장치(100a)는, 폐를 나타내는 영역에 적용되는 재구성 처리 방법으로서 모션 아티팩트 저감 방법을 결정하고, 심장을 나타내는 영역에 적용되는 재구성 처리 방법으로서 노이즈 저감 방법을 결정할 수 있다. 이때, 폐를 나타내는 영역에 대응되는 로 데이터와 심장을 나타내는 영역에 대응되는 로 데이터가 서로 중복될 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 폐를 나타내는 영역에 대응되는 로 데이터에 모션 아티팩트 저감 방법을 적용하고, 심장을 나타내는 영역에 대응되는 로 데이터에 노이즈 저감 방법을 적용한 후에, 중복되는 영역에 대해서는 노이즈 저감 방법이 적용된 단층 영상이 출력되도록 할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, 의료 영상 장치(100a)는, 두 종류의 단층 영상이 모두 출력되도록 할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 의료 영상 처리 방법을 나타내는 흐름도이다.
S910 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 대상체를 단층 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득한다. 로 데이터는 의료 영상 장치(100a)의 스캐너로부터 획득되거나, 외부 장치로부터 수신되는 등 다양한 방식으로 획득될 수 있다.
S920 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 로 데이터 또는 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정한다.
복수의 영역은, 서로 다른 재구성 처리 방법을 필요로 하는 영역일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 영역은, 대상체의 해부학적 특징에 따라 구분되는 영역일 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는 인체의 장기들을 세그멘테이션하여 복수의 영역을 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)는 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 복수의 영역을 자동으로 설정할 수 있다.
S930 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정한다.
재구성 처리 방법은, 스트릭 아티팩트 저감 방법, 모션 아티팩트 저감 방법, 메탈 아티팩트 저감 방법, 해상도 개선 방법 및 노이즈 저감 방법 등을 포함할 수 있으며, 각 재구성 처리 방법은 다양한 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각의 영상 특성에 기초하여 복수의 영역 각각에 대해 적용되는 적어도 하나의 재구성 처리 방법의 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 노이즈 레벨의 수준, 모션 아티팩트의 발생 수준, 스트릭 아티팩트의 발생 수준, 및 메탈 아티팩트의 발생 수준 중 적어도 하나에 기초하여, 복수의 영역 각각에 대해 적용되는 적어도 하나의 재구성 처리 방법의 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용하기 위한 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 결정할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 장치(100a)는, 스트릭 아티팩트 저감 방법, 메탈 아티팩트 저감 방법, 모션 아티팩트 저감 방법, 노이즈 저감 방법, 및 해상도 개선 방법 각각을 적용하기 위한 복수의 알고리즘을 제공할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 의료 영상 장치(100a)의 초기 설정에 따라 복수의 알고리즘 중에서 하나를 자동으로 결정할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, 의료 영상 장치(100a)는 사용자의 선호도에 기초하여 복수의 알고리즘 중 하나를 결정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다른 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대하여 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 의료 영상 장치(100a)는, 수신된 입력에 응답하여, 복수의 영역 각각에 대하여 선택된 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100a)는, 외부 입력에 응답하여, 자동으로 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 변경할 수 있다. 전술한 바와 같이, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대하여, 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 자동으로 결정할 수 있다. 그러나, 의료 영상 장치(100a)는, 사용자가 필요에 따라 복수의 영역 각각에 적용되는 재구성 처리 방법의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 변경하도록 할 수 있다.
S940 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 복수의 영역 각각에 대하여 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성한다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상 장치(100a)는 복수의 영역 각각에 대한 재구성 처리를 병렬적으로 수행하여 단층 영상을 재구성함으로써, 단층 영상을 보다 빠르게 재구성할 수 있다.
S950 단계에서, 의료 영상 장치(100a)는, 재구성된 단층 영상을 표시한다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 상기 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 상기 명령어는 프로세서에 의해 실행되었을 때, 개시된 실시예들의 소정의 동작들을 수행할 수 있다.
이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (15)

  1. 대상체를 단층 촬영하여 로 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
    상기 로 데이터 또는 상기 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하고,
    상기 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하고,
    상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 프로세서(processor); 및
    상기 재구성된 단층 영상을 표시하는 디스플레이부;
    를 포함하는, 의료 영상 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 다르게 결정하는, 의료 영상 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 재구성 처리 방법은,
    스트릭 아티팩트(streak artifact) 저감 방법, 모션 아티팩트(motion artifact) 저감 방법, 메탈 아티팩트(metal artifact) 저감 방법, 노이즈(noise) 저감 방법 및 해상도 개선 방법 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는, 의료 영상 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 상기 복수의 영역을 자동으로 설정하는, 의료 영상 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 영역 각각에 대해, 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법에 대응되는 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 결정하고,
    상기 복수의 영역 각각에 대해, 상기 결정된 재구성 처리 알고리즘을 적용하여 상기 로 데이터로부터 상기 단층 영상을 재구성하는, 의료 영상 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    기 설정된 기준에 따라 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 자동으로 결정하고,
    외부 입력에 응답하여 상기 자동으로 결정된 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 변경하는, 의료 영상 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 선택하는 입력을 수신하고,
    상기 수신된 입력에 응답하여, 상기 선택된 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 이용하여 상기 단층 영상을 재구성하는, 의료 영상 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 디스플레이부는, 상기 의료 영상 장치에 의해 제공되는 재구성 처리 알고리즘의 종류 및 파라미터 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시하고,
    상기 프로세서는, 상기 사용자 인터페이스를 통해, 상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘를 선택하는 입력을 수신하는, 의료 영상 장치.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 영역 각각에 대한 재구성 처리를 병렬적으로 수행하여 상기 단층 영상을 재구성하는, 의료 영상 장치.
  10. 대상체를 단층 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득하는 단계;
    상기 로 데이터 또는 상기 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하는 단계;
    상기 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하는 단계;
    상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 단계; 및
    상기 재구성된 단층 영상을 표시하는 단계;
    를 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 영역 각각의 영상 특성에 기초하여, 상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 다르게 결정하는, 의료 영상 처리 방법.
  12. 제 10항에 있어서, 상기 재구성 처리 방법은,
    스트릭 아티팩트(streak artifact) 저감 방법, 모션 아티팩트(motion artifact) 저감 방법, 메탈 아티팩트(metal artifact) 저감 방법, 노이즈(noise) 저감 방법 및 해상도 개선 방법 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  13. 제 10항에 있어서, 상기 복수의 영역을 설정하는 단계는,
    상기 대상체의 해부학적 특징에 기초하여 상기 복수의 영역을 자동으로 설정하는 단계를 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  14. 제 10항에 있어서, 상기 의료 영상 처리 방법은,
    상기 복수의 영역 각각에 대해, 상기 적어도 하나의 재구성 처리 방법에 대응되는 적어도 하나의 재구성 처리 알고리즘을 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 단층 영상을 재구성하는 단계는,
    상기 복수의 영역 각각에 대해, 상기 결정된 재구성 처리 알고리즘을 적용하여 상기 로 데이터로부터 상기 단층 영상을 재구성하는 단계를 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
  15. 프로세서에 의해 판독되어 수행되었을 때, 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 코드를 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로서, 상기 의료 영상 처리 방법은,
    대상체를 단층 촬영하여 생성된 로 데이터를 획득하는 단계;
    상기 로 데이터 또는 상기 로 데이터로부터 생성된 영상에 기초하여 복수의 영역을 설정하는 단계;
    상기 복수의 영역 각각에 대해 적어도 하나의 재구성 처리 방법을 결정하는 단계;
    상기 복수의 영역 각각에 대해 상기 결정된 재구성 처리 방법을 적용하여 단층 영상을 재구성하는 단계; 및
    상기 생성된 단층 영상을 표시하는 단계;를 포함하는, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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