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WO2024058563A1 - 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법 - Google Patents

3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법 Download PDF

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Publication number
WO2024058563A1
WO2024058563A1 PCT/KR2023/013790 KR2023013790W WO2024058563A1 WO 2024058563 A1 WO2024058563 A1 WO 2024058563A1 KR 2023013790 W KR2023013790 W KR 2023013790W WO 2024058563 A1 WO2024058563 A1 WO 2024058563A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
volume
physical property
value
homogeneous
property values
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2023/013790
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김종현
박상민
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.)
Fieldcure Co Ltd
Original Assignee
Fieldcure 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
Priority claimed from KR1020230119398A external-priority patent/KR20240038597A/ko
Application filed by Fieldcure Co Ltd filed Critical Fieldcure Co Ltd
Publication of WO2024058563A1 publication Critical patent/WO2024058563A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0536—Impedance imaging, e.g. by tomography

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for optimizing physical property values for each homogeneous physical property volume of a three-dimensional object, and more specifically, to divide a three-dimensional object into three homogeneous physical property volumes and then derive optimized physical property values for each homogeneous physical property volume. It relates to an apparatus and method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a dimensional object.
  • bioelectrical impedance analysis is a method of testing body composition using the value of changes in electrical signals due to cell membranes and tissues (bioimpedance value) by passing a small current through electrodes attached to the body and measuring voltage. It is mainly used to test the health status of the body, such as muscles, fat, cells, body mass, basal metabolic rate, body moisture, metabolic activity, bone minerals, and plasma.
  • EIT Electrical Impedance Imaging
  • This EIT test is performed by having the subject wear a vest or belt-type device equipped with multiple EIT electrodes. Accordingly, in recent years, various studies have been steadily conducted to improve the convenience and reliability of electrical impedance imaging of subjects using EIT electrodes.
  • the purpose of the present invention to solve the above problems is to provide an apparatus and method for optimizing physical property values for each homogeneous physical property volume of a 3D object, which can divide a 3D object into homogeneous physical property volumes and then derive optimized physical property values for each homogeneous physical property volume. is to provide.
  • an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object is a device for optimizing physical property values, which are unique properties of a material, for a three-dimensional object, a homogeneous property volume dividing unit that divides the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished; a physical property initial value allocation unit that allocates initial physical property values to each of the divided volumes; an electrode arrangement unit that arranges a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object; a measurement condition setting unit that sets at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged; a measurement result generating unit that applies at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to settings of the measurement condition setting unit and measures at least one of the voltage and current generated in the plurality of electrodes; and a volume-specific physical property value optimization unit that performs a simulation according to the same conditions as the electrode arrangement unit and the
  • the volume-specific physical property value optimization unit includes a volume selection module that selects at least one volume to optimize the physical property value among the plurality of volumes; and a volume property value determination module that determines the physical property value of the selected volume by optimizing the physical property value of the selected volume to minimize the difference between the measured value of the measurement result deriving unit and the simulation performance value.
  • the homogeneous physical property volume dividing unit receives a medical image for the three-dimensional object, extracts the outline of the object based on the received medical image, and divides the three-dimensional object into homogeneous physical properties ( Homogeneous Property) It may be divided by volume.
  • the homogeneous property volume dividing unit may receive medical image information divided by homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished.
  • the measurement result generating unit applies voltage to the plurality of electrodes according to settings, the current flowing through the plurality of electrodes may be measured.
  • the measurement result generating unit applies current to the plurality of electrodes according to settings, the voltage applied between the plurality of electrodes may be measured.
  • the initial physical property value assigned by the physical property initial value allocation unit to each of the divided volumes may be one of an electrical property value measured by a conductivity measurement method and an electrical property value known in advance according to the tissue of the human body.
  • dividing the 3D object into homogeneous physical property volumes with distinct physical properties in the homogeneous physical property volume dividing unit may be performed using at least one of magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT).
  • MRI magnetic resonance imaging
  • CT computed tomography
  • One may be used to divide into anatomical volumes.
  • the anatomical volume includes the skin, skull, white matter, and gray matter of the mammalian brain, and the plurality of mammalian chest and abdomen. It may include at least one of internal organs, bones, muscles, and fat.
  • the physical property value for each volume may be at least one of electrical conductivity and permittivity.
  • minimizing the difference between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value in the volume-specific physical property value optimization unit is the mean square error (Mean Square Error) between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value.
  • the physical property value of the selected volume may be determined by repeatedly performing simulations while changing the physical property value assigned to the physical property value of the selected volume using a nonlinear-least square method that calculates to the minimum value. there is.
  • a sub-volume physical property value optimization unit further divides the volume into a plurality of sub-volumes using the physical property values for each volume determined in the volume-specific physical property value optimization unit, and optimizes the physical property values for each sub-volume. It may include
  • the physical property value optimization unit for each subvolume includes a subvolume selection module that selects at least one subvolume to optimize the physical property value for each volume for which the physical property value is determined; And a sub-volume property value determination module that determines the physical property value of the selected sub-volume by optimizing the physical property value of the selected sub-volume to minimize the difference between the measured value of the measurement result deriving unit and the simulation performance value.
  • the sub-volume may be at least one voxel forming a hexahedron.
  • the physical property value for each subvolume may be at least one of electrical conductivity and permittivity.
  • the physical property value optimization unit for each sub-volume minimizes the difference between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value by calculating the mean square error (Mean Square Error) between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value.
  • Determine the physical property values of the selected subvolume by repeatedly performing simulations while changing the physical property values assigned to the physical property values of the selected subvolume using a nonlinear-least square method that calculates to the minimum value. It could be.
  • the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object is a method of optimizing the physical property value, which is a unique property of the material, for a three-dimensional object, A homogeneous property volume division step of dividing the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished; A physical property initial value allocation step of allocating initial physical property values to each of the divided volumes; An electrode arrangement step of arranging a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object; A measurement condition setting step of setting at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged; A measurement result derivation step of applying at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to the settings of the measurement condition setting step and measuring at least one of the voltage and current generated in the plurality of electrodes; and a volume-specific physical property value optimization step of performing a simulation according to the same conditions as the electrode arrangement step and the measurement condition setting step and
  • the step of optimizing physical property values by volume includes a volume selection process of selecting at least one volume to optimize physical property values from among the plurality of volumes; And a volume physical property value determination process of determining the physical property value of the selected volume by optimizing the physical property value of the selected volume to minimize the difference between the measured value in the measurement result derivation step and the simulation performance value.
  • the physical property value optimization step for each subvolume includes a subvolume selection process of selecting at least one subvolume for optimizing the physical property value for each volume for which the physical property value is determined; And a sub-volume property value determination process of determining the physical property value of the selected sub-volume by optimizing the physical property value of the selected sub-volume to minimize the difference between the measured value in the measurement result derivation step and the simulation performance value. It could be.
  • optimized physical property values for each homogeneous physical property volume can be derived.
  • the present invention by dividing the tissue and deriving electrical property information for the target based on this, it is possible to create a conductivity map for each tissue type of the target. Additionally, because data based on actual measurements is acquired, more precise electrical property information can be derived.
  • the generated conductivity map as described above can be used in various electrical stimulation treatments, can increase the accuracy of the procedure when performing brain stimulation through the conductivity map, and can have an impact in researching and analyzing the human body.
  • the time can be reduced compared to the prior art, and the configuration is relatively simple. This can be done, and the value of current applied to the human body can also be minimized.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a diagram for explaining a method of optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a diagram for explaining the volume-specific physical property value optimization step in the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram for explaining the physical property value optimization step for each sub-volume in the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a method of dividing a specific volume into a plurality of subvolumes in a method of optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object according to another embodiment of the present invention, and shows a cross-section of the specific volume.
  • Figure 6 is a configuration diagram of a physical property value optimization device for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 8 shows a detailed view of dividing a model into tissue types in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 shows (A) showing the names (A1 to A4) of each face, and (B) showing the names of individual electrodes on each face in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object according to another embodiment of the present invention. Show the name.
  • (C) shows the electrode through which current is applied to the object and the electrode that measures the voltage at that time.
  • Figure 10 shows a diagram of data measurement and reconstruction according to electrical properties through a 3D model in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 11 illustrates a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • first, second, and third are used to describe, but are not limited to, various parts, components, regions, layers, and/or sections. These terms are used only to distinguish one part, component, region, layer or section from another part, component, region, layer or section. Accordingly, the first part, component, region, layer or section described below may be referred to as the second part, component, region, layer or section without departing from the scope of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a diagram for explaining a method of optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a diagram for explaining the volume-specific physical property value optimization step in the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram for explaining the physical property value optimization step for each sub-volume in the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a configuration diagram of a physical property value optimization device for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a flowchart of a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 7 shows a model divided into tissue types in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 8 shows a detailed view of dividing a model into tissue types in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 shows (A) showing the names (A1 to A4) of each face, and (B) showing the names of individual electrodes on each face in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object according to another embodiment of the present invention. Show the name.
  • (C) shows the electrode through which current is applied to the object and the electrode that measures the voltage at that time.
  • Figure 10 shows a diagram of data measurement and reconstruction according to electrical properties through a 3D model in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 11 illustrates a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 12 shows an object whose electrical properties are optimized in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • the physical property value optimization device for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object to solve the above problem optimizes the physical property value, which is a unique property of the material, for the three-dimensional object.
  • An apparatus 1000 for optimizing comprising: a homogeneous property volume dividing unit 1100 that divides the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished; a physical property initial value allocation unit 1200 that allocates initial physical property values to each of the divided volumes; an electrode arrangement unit 1300 that arranges a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object; a measurement condition setting unit 1400 that sets at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged; A measurement result generating unit 1500 that applies at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to the settings of the measurement condition setting unit 1400 and measures at least one of the voltage and current generated in the plurality of electrodes.
  • the electrode placement unit 1300 and the measurement condition setting unit 1400 perform simulation according to the same conditions as the electrode placement unit 1300 and the measurement condition setting unit 1400, and minimize the difference between the measured value of the measurement result generating unit 1500 and the simulation performance value for each volume. It may include a volume-specific physical property value optimization unit 1600 that determines the physical property value.
  • the homogeneous property volume dividing unit 1100 may divide the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinct. In other words, parts showing homogeneous physical properties may be organized into one volume, and each volume may be divided according to distinct physical properties.
  • the homogeneous physical property volume dividing unit 1100 receives a medical image of the three-dimensional object, extracts the outline of the object based on the received medical image, and divides the three-dimensional object into a homogeneous object with distinct physical properties.
  • Homogeneous Property may be divided by volume. That is, the medical image of the 3D object may be analyzed, and the portion where the same physical properties appear may be divided into one volume so that the physical properties can be distinguished.
  • the homogeneous property volume dividing unit 1100 may receive medical image information divided by homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished. This may mean that the medical image of the 3D object may already receive medical image information divided into volumes of homogeneous physical properties with distinct physical properties.
  • the physical property value for each volume may be at least one of electrical conductivity and permittivity.
  • dividing the homogeneous physical property by volume divides the portion with homogeneous electrical conductivity into one volume, or The part with the same dielectric constant may be divided into one volume.
  • the physical property initial value allocation unit 1200 may allocate initial physical property values to each of the divided volumes.
  • the initial physical property value assigned to each of the divided volumes by the physical property initial value allocation unit 1200 may be one of an electrical property value measured by a conductivity measurement method and an electrical property value known in advance according to the tissue of the human body. That is, the physical property initial value allocation unit 1200 may allocate to each divided volume an electrical property value measured by a conductivity measurement method or an electrical property value according to a known tissue of the human body.
  • the electrode arrangement unit 1300 may arrange a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object. This may involve attaching multiple electrodes to the body and placing the multiple electrodes in the most efficient positions to repeat injection of current and measurement of voltage, according to electrical impedance imaging (EIT).
  • EIT electrical impedance imaging
  • the measurement condition setting unit 1400 may set at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged. As above, at least one of voltage and current at which the most efficient measurement can be performed may be set through electrical impedance imaging (EIT). Meanwhile, there are four ways to apply an electrical signal: constant voltage, constant current, constant resistance, and constant power. Since the frequency is constant here, constant resistance and constant power are basically the same as constant current.
  • the measurement result generating unit 1500 applies at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to the settings of the measurement condition setting unit 1400, and applies at least one of the voltage and current generated to the plurality of electrodes. It could be measuring.
  • the measurement result generating unit 1500 applies a voltage to the plurality of electrodes according to the setting, the current flowing through the plurality of electrodes is measured, or when the current is applied to the plurality of electrodes, the current flowing through the plurality of electrodes is measured. This may be measuring the voltage applied between a plurality of electrodes. Ultimately, depending on whether voltage or current is applied to the plurality of electrodes, current or voltage may be measured, respectively.
  • the three-dimensional object is divided into homogeneous physical properties volumes with distinct physical properties using magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT). It may be divided into anatomical volumes using at least one of the following.
  • MRI magnetic resonance imaging
  • CT computed tomography
  • the anatomical volume includes the skin, skull, white matter, gray matter of the mammalian brain, and the mammalian chest and abdomen. It may include at least one of multiple internal organs, bones, muscles, and fat.
  • the volume-specific physical property value optimization unit 1600 performs simulation according to the same conditions as the electrode arrangement unit 1300 and the measurement condition setting unit 1400, and performs the simulation with the measured values of the measurement result derivation unit 1500.
  • the physical property values for each volume may be determined to minimize the difference between values.
  • a measurement value is derived from the measurement result derivation unit 1500, and the electrode arrangement is performed.
  • Derive a simulation performance value by performing a simulation by setting the same conditions as the settings of the unit 1300 and the measurement condition setting unit 1400, and determine the physical property value for each volume so that the difference between the measured value and the performance value is minimized. It may be.
  • the volume-specific physical property value optimization unit 1600 includes a volume selection module 1620 that selects at least one volume to optimize the physical property value among the plurality of volumes; And a volume property value determination module 1640 that determines the physical property value of the selected volume by optimizing the physical property value of the selected volume to minimize the difference between the measured value of the measurement result deriving unit and the simulation performance value. You can.
  • the volume selection module 1620 selects at least one volume to optimize physical property values among the plurality of volumes, and minimizes the difference between the measured value of the measurement result generating unit 1500 and the simulation performance value.
  • the volume physical property value determination module 1640 may determine the physical property values of the selected volume.
  • minimizing the difference between the measured value of the measurement result generating unit 1500 and the simulation performance value in the volume-specific physical property value optimization unit 1600 is the measured value of the measurement result deriving unit 1500 and the simulation performance value.
  • sub-volume physical property value optimization that divides the volume into a plurality of sub-volumes and optimizes the physical property values for each sub-volume using the physical property values for each volume determined by the volume-specific physical property value optimization unit 1600. It may further include a unit 1700.
  • the subvolume-specific physical property value optimization unit 1700 includes a subvolume selection module 1720 that selects at least one subvolume for optimizing the physical property value for each volume for which the physical property value is determined; and a sub-volume property value determination module 1740 that determines the physical property value of the selected sub-volume by optimizing the physical property value of the selected sub-volume to minimize the difference between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value. It may include
  • the sub-volume selection module 1720 selects at least one sub-volume to optimize the physical property value for each volume for which the physical property value is determined, and for the selected sub-volume, the measurement result derivation unit By repeatedly performing the process of optimizing the physical property values of the selected sub-volume to minimize the difference between the measured value of (1500) and the simulation performance value, the sub-volume property value determination module 1740 determines the value of the selected sub-volume. It may be to determine the physical property value.
  • the sub-volume may be at least one voxel forming a hexahedron.
  • one voxel may be defined as a subvolume, or it may be defined as a hexahedral subvolume consisting of 2, 4, 6, or 8 voxels.
  • the physical property value for each subvolume may be at least one of electrical conductivity and permittivity.
  • the sub-volume property value optimization unit 1700 minimizes the difference between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value by calculating the mean square error (Mean) between the measured value of the measurement result generating unit and the simulation performance value.
  • Mean mean square error
  • the method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object according to an embodiment of the present invention to solve the above problem is to optimize the unique properties of the material for the three-dimensional object.
  • a method for optimizing physical property values comprising: a homogeneous property volume division step (S2100) of dividing the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished; A physical property initial value allocation step (S2200) of assigning initial physical property values to each of the divided volumes; An electrode arrangement step (S2300) of arranging a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object; A measurement condition setting step (S2400) of setting at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged; A measurement result derivation step (S2500) of applying at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to the settings of the measurement condition setting step and measuring at least one of the voltage and current generated in the plurality of electrodes; And performing a simulation according to the same conditions as the electrode arrangement step (S2300) and the measurement condition setting step (S2400), and minimizing the difference between the measured value in the measurement result derivation step (S2500) and the simulation performance value for each volume. It
  • the homogeneous property volume dividing step (S2100) may be dividing the three-dimensional object into homogeneous property volumes in which the physical properties are distinguished.
  • the physical property value for each volume may be at least one of electrical conductivity and permittivity.
  • dividing the homogeneous physical property by volume means dividing a portion with homogeneous electrical conductivity into one volume. , the part with the same dielectric constant may be divided into one volume.
  • the physical property initial value allocation step (S2200) may be allocating initial physical property values to each of the divided volumes.
  • the initial physical property value assigned to each of the divided volumes may be either an electrical property value measured by a conductivity measurement method or an electrical property value known in advance according to the tissue of the human body.
  • the electrode arrangement step (S2300) may involve arranging a plurality of electrodes on the surface of the three-dimensional object.
  • EIT electrical impedance imaging
  • multiple electrodes may be attached to the body and placed in the most efficient positions to repeat injection of current and measurement of voltage.
  • the measurement condition setting step (S2400) may be to set at least one of voltage and current applied to the plurality of electrodes arranged. Similar to the electrode arrangement step (S2300), at least one of voltage and current at which the most efficient measurement can be performed through electrical impedance imaging (EIT) may be set.
  • EIT electrical impedance imaging
  • the measurement result deriving step (S2500) applies at least one of voltage and current to the plurality of electrodes according to the settings of the measurement condition setting step (S2400), and applies at least one of the voltage and current generated to the plurality of electrodes. It could be measuring.
  • the measurement result deriving step (S2500) measures the current flowing through the plurality of electrodes when voltage is applied to the plurality of electrodes, according to the settings of the measurement condition setting step (S2400), or the plurality of electrodes are measured.
  • the voltage applied between the plurality of electrodes may be measured.
  • the volume-specific physical property value optimization step (S2600) performs simulation according to the same conditions as the electrode arrangement step (S2300), measurement condition setting step (S2400), and measurement result derivation step (S2500), and the measurement result derivation step (S2500) ) may be determined to determine the physical property values for each volume to minimize the difference between the measured value and the simulation performance value.
  • the volume-specific physical property value optimization step (S2600) includes a volume selection process (S2620) of selecting at least one volume to optimize the physical property value among the plurality of volumes; And a volume property value determination process (S2640) of determining the physical property value of the selected volume by optimizing the physical property value of the selected volume to minimize the difference between the measured value in the measurement result derivation step and the simulation performance value (S2640). It could be.
  • sub-volume physical property value optimization is performed by dividing the volume into a plurality of sub-volumes and optimizing the physical property values for each sub-volume using the physical property values for each volume determined in the volume-specific physical property value optimization step (S2600). It may further include step (S2700).
  • the physical property value optimization step for each subvolume includes a subvolume selection process (S2720) of selecting at least one subvolume to optimize the physical property value for each volume for which the physical property value is determined; and a sub-volume property value determination process (S2740) of determining the physical property values of the selected sub-volume by optimizing the physical property values of the selected sub-volume to minimize the difference between the measured values of the measurement result deriving step and the simulation performance values; It may include.
  • Figure 5 illustrates an example of a method for dividing the volume into a plurality of subvolumes.
  • the volume represented by ⁇ 1 in FIG. 5(A) is divided into a plurality of subvolumes ( ⁇ 11, ⁇ , ⁇ ij, ⁇ ) as shown in FIG. 5(B) or 5(C) to optimize the physical property values for each subvolume.
  • the physical property value optimization step for each subvolume can be further proceeded.
  • Figure 6 is a configuration diagram of a physical property value optimization device for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • Segmenting an object into tissue types can divide medical images into tissue types using segmentation, and use this segmentation data to create a 3D model.
  • the step of inputting initial values of electrical properties to the divided data is a step of inputting electrical properties known to the organization as initial values into the generated 3D model.
  • the known electrical properties values can be referenced in the literature, and other measuring equipment such as EIT (electric impedance tomography), MR-EIT, DTI, and DTI-EIT can be used.
  • the number of electrodes can be determined according to the measurement method through the electrode arrangement step (S300). Measurements can be made by attaching two or more electrodes and can consist of an array of one or more electrodes. Using the measured data, optimization work is performed by determining whether the error is below a certain value through the error calculation step (S400) between the measured data and the calculated data. If the error value between the measured data and the initial electrical property data is large, the electrical property values of the tissue type are reconstructed through the electrical property assignment step (S600) of the divided data. Through the reconstruction step, the final optimized electrical property values for each tissue type are obtained.
  • Figure 8 shows a detailed view of dividing a model into tissue types in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • the tissue types were divided into five types, (A) shows the appearance and cross-section of the differentiated tissue types, and (B) shows the outermost cuboid 111, cube 112, and cuboid ( Shows tissue types divided into 113), spheres 114, and cylinders 115 and individual electrodes (Electrodes 1 to 8).
  • FIG. 9 shows (A) showing the names (A1 to A4) of each face, and (B) showing the names of individual electrodes on each face in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a three-dimensional object according to another embodiment of the present invention. Show the name.
  • (C) shows the electrode through which current is applied to the object and the electrode that measures the voltage at that time.
  • (c) is a table showing the current source, ground, and measuring electrode.
  • Configuration refers to the case according to the direction in which the current is applied
  • Current Path refers to the direction of current flow.
  • A2 to A3 Ground
  • A2 to A3 means that current is applied to the electrode on the A2 side
  • A3 is the ground electrode.
  • Electrodes for Measurement refers to measurement electrodes for measuring the voltage between ground and the measurement electrode when current is applied.
  • Figure 10 shows a diagram of data measurement and reconstruction according to electrical properties through a 3D model in an apparatus for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • A is an error to optimize the difference between measured data and data calculated in simulation, meaning that the closer the error is to 0, the closer it is to the correct answer.
  • electrical property values with an error value closest to 0 were obtained through error optimization 462 times.
  • B refers to the initial conductivity where the conductivity is randomly set for each tissue type, the final conductivity determined through optimization, and finally the true conductivity that can be compared to the final conductivity.
  • Figure 11 illustrates a method for optimizing physical property values for each volume of homogeneous physical properties of a 3D object according to another embodiment of the present invention.
  • the data applied to the object according to the position of the electrode is first measured (S601), a virtual 3D model including the electrical properties of the measured object is created (S602), and then the generated Calculate applied data according to the location of the electrodes of the 3D model (S603).

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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치는 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 장치에 있어서, 3차원 대상체를 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할부, 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당부, 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치부, 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정부, 측정조건설정부의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 복수의 전극에 인가하고, 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출부 및 전극배치부 및 측정조건설정부와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 측정결과도출부의 측정값과 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화부를 포함하는 것으로. 3차원 대상체를 동질 물성 볼륨별로 분할한 후, 동질 물성 볼륨별로 최적화된 물성값을 도출할 수 있는 효과가 있다.

Description

3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법
본 발명은 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 3차원 대상체를 동질 물성 볼륨별로 분할한 후, 동질 물성 볼륨별로 최적화된 물성값을 도출할 수 있는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 생체 임피던스 검사(Bioelectrical　Impedance　Analysis)는 신체에 부착한 전극을 통해 미세한 전류를 통과시키고 전압을 측정하여, 세포막과 조직에 의한 전기신호 변화의 값(생체 임피던스 값)으로 체성분을 검사하는 방법으로, 주로 근육, 지방, 세포, 체질량, 기초대사량, 체내 수분, 대사활동 및 뼈의 무기질 및 혈장 등의 체내의 건강상태를 검사하는데 이용되고 있다.
전기임피던스영상법(EIT, Electrical Impedance Tomography)은 신체에 다수의 전극을 부착하고 전류의 주입과 전압의 측정을 반복해 신체 단면의 임피던스 분포를 영상으로 복원해 호흡과 혈류 등의 생리적 기능을 영상화 하는데 이용되고 있다.
이러한 EIT 검사에는 다수의 EIT 전극이 설치된 조끼 또는 벨트 형태의 기기를 피험자가 착용하여 측정된다. 이에 따라, 근래에는 EIT 전극을 이용해 피험자의 전기 임피던스 촬영의 편의성, 신뢰도 등을 높일 수 있는 다양한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 추세이다.
하지만, 대상체가 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 다양한 학문적 노력에도 불구하고 3차원 물성분포를 충분한 해상도로 측정하는 것은 매우 어려운 상태로 남아 있으며 현실적인 접근방식으로 대상체를 단순화할 필요가 있다고 볼 수 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 조직 유형에 기초한 전기적 물성값 또는 동일 물성 볼륨에 기초한 전기적 물성값을 최적화할 수 있는 방법이 필요한 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 3차원 대상체를 동질 물성 볼륨별로 분할한 후, 동질 물성 볼륨별로 최적화된 물성값을 도출할 수 있는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치는 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 장치에 있어서, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할부; 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당부; 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치부; 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정부; 상기 측정조건설정부의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출부; 및 상기 전극배치부 및 측정조건설정부와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화부;를 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별물성값최적화부는 상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정모듈; 및 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정모듈;을 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 동질물성볼륨분할부는 상기 3차원 대상체에 대한 의료영상을 수신하고, 상기 수신된 의료영상을 을 기반으로 대상체의 외곽선을 추출하여, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 동질물성볼륨분할부는 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할된 의료영상정보를 수신하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 측정결과도출부에서 설정에 따라 상기 복수의 전극에 전압을 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극에 흐르는 전류를 측정하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 측정결과도출부에서 설정에 따라 상기 복수의 전극에 전류를 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극 사이에 걸리는 전압을 측정하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 물성초기값할당부에서 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 할당하는 물성 초기값은 전도도 측정법에 의해 측정된 전기적 물성값과 인체의 조직에 따라 미리 알려져 있는 전기적 물성값 중 어느 하나인 것일 수 있다.
여기에서, 상기 동질물성볼륨분할부에서 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성 볼륨별로 분할하는 것은 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 및 컴퓨터 단층 촬영검사(CT: Computed Tomography) 중 적어도 하나를 이용하여 해부학적 체적으로 분할하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 해부학적 체적은 포유류 뇌(brain)의 피부(skin), 두개골(skull), 백질(white matter)), 회백질(gray matter), 포유류 흉부(chest) 및 복부(abdomen)의 복수의 장기(internal organs), 뼈(bone), 근육(muscle) 및 지방(fat) 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별물성값최적화부에서 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별물성값최적화부에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화부를 더 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별물성값최적화부는 상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정모듈; 및 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정모듈;을 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별물성값최적화부에서 상기 서브볼륨은 육면체를 형성하는 적어도 하나의 복셀(voxel)인 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별물성값최적화부는 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법은 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 방법에 있어서, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할단계; 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당단계; 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치단계; 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정단계; 상기 측정조건설정단계의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출단계; 및 상기 전극배치단계 및 측정조건설정단계와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화단계;를 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별물성값최적화단계는 상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정과정; 및 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정과정;을 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별물성값최적화단계에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화단계;를 더 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별물성값최적화단계는 상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정과정; 및 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정과정;을 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법에 따르면, 3차원 대상체를 동질 물성 볼륨별로 분할한 후, 동질 물성 볼륨별로 최적화된 물성값을 도출할 수 있다.
본 발명에 따르면, 조직을 분할하고, 이를 기초로 해당 대상체에 대한 전기적 물성 정보를 도출하므로, 대상의 조직 유형별 전도도맵(map)을 만들 수 있다. 또한, 실제 측정에 기반한 데이터를 획득하기 때문에 더욱더 정교한 전기적 물성 정보를 도출할 수 있다.
위와 같이 생성된 상기 생성된 전도도맵은 다양한 전기 자극 치료에 사용될 수 있으며, 전도도맵을 통한 뇌 자극 시술 시 시술의 정확성을 높일 수 있으며 인체를 연구 및 분석하는데 있어서 영향을 줄 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치 및 방법에 따르면, 조직 유형별 전기적 물성 정보가 입력되고 최적화함에 있어서, 종래 기술보다 시간을 단축할 수 있으며, 비교적 간단하게 구성할 수 있으며, 인체에 인가되는 전류의 값도 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에서 볼륨별물성값최적화단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에서 서브볼륨별물성값최적화단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에서 특정 볼륨을 복수의 서브볼륨으로 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면으로 특정 볼륨의 단면을 도시하고 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치의 구성도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법의 순서도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 모델을 조직유형으로 분할한 상세한 모습을 도시한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 (A)는 각 면의 명칭(A1~A4)를 도시하며, (B)는 각 면의 개별 전극의 명칭을 도시한다. (C)는 물체에 전류가 인가되는 전극과 그때 전압을 측정하는 전극을 도시한다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 3D모델을 통한 전기적 물성에 따른 데이터 측정 및 재구성 그림을 도시한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에 대해 도시하고 있다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90도 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치를 설명하기 위한 도면이다. 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에서 볼륨별물성값최적화단계를 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에서 서브볼륨별물성값최적화단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치의 구성도이다. 도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법의 순서도이다. 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 모델을 조직유형으로 분할한 모습을 도시한다. 도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 모델을 조직유형으로 분할한 상세한 모습을 도시한다. 도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 (A)는 각 면의 명칭(A1~A4)를 도시하며, (B)는 각 면의 개별 전극의 명칭을 도시한다. (C)는 물체에 전류가 인가되는 전극과 그때 전압을 측정하는 전극을 도시한다. 도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 3D모델을 통한 전기적 물성에 따른 데이터 측정 및 재구성 그림을 도시한다. 도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에 대해 도시하고 있다. 도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 전기적 물성이 최적화된 대상을 보여주고 있다.
도 1을 함께 참조하면, 위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치는 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 장치(1000)에 있어서, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할부(1100); 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당부(1200); 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치부(1300); 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정부(1400); 상기 측정조건설정부(1400)의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출부(1500); 및 상기 전극배치부(1300) 및 측정조건설정부(1400)와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화부(1600);를 포함하는 것일 수 있다.
상기 동질물성볼륨분할부(1100)는 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 것일 수 있다. 즉, 동질 물성을 나타내는 부분을 하나의 볼륨으로 편성하고, 각각의 볼륨이 구별되는 물성에 따라 분할하는 것일 수 있다.
특히, 상기 동질물성볼륨분할부(1100)는 상기 3차원 대상체의 의료영상을 수신하고, 상기 수신된 의료영상을 을 기반으로 대상체의 외곽선을 추출하여, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 것일 수 있다. 즉, 상기 3차원 대상체의 의료영상을 분석하여, 물성이 구별되도록 동질 물성이 나타나는 부분을 하나의 볼륨으로 분할하는 것일 수 있다.
더불어, 상기 동질물성볼륨분할부(1100)는 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할된 의료영상정보를 수신하는 것일 수 있다. 이것은 상기 3차원 대상체의 의료영상이 이미 물성이 구별되는 동질 물성 볼륨별로 분할된 의료영상정보를 수신하는 것일 수 있다는 의미일 것이다.
특히, 상기 볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인 것일 수 있으며, 결국, 상기 동질 물성 볼륨별로 분할하는 것은 전기 전도도가 동질인 부분을 하나의 볼륨으로 분할하거나, 유전율이 동질인 부분을 하나의 볼륨으로 분할하는 것일 수 있다.
상기 물성초기값할당부(1200)는 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 것일 수 있다. 상기 물성초기값할당부(1200)에서 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 할당하는 물성 초기값은 전도도 측정법에 의해 측정된 전기적 물성값과 인체의 조직에 따라 미리 알려져 있는 전기적 물성값 중 어느 하나인 것일 수 있다. 즉, 상기 물성초기값할당부(1200)는 분할된 볼륨 각각에 대하여, 전도도 측정법에 의해 측정된 전기적 물성값을 할당하거나 미리 알려져 있는 인체의 조직에 따른 전기적 물성값을 할당하는 것일 수 있다.
상기 전극배치부(1300)는 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 것일 수 있다. 이것은 전기임피던스영상법(EIT)에 따라, 신체에 다수의 전극을 부착하고 전류의 주입과 전압의 측정을 반복하기 위하여, 가장 효율적인 위치에 복수의 전극을 배치하는 것일 수 있다.
상기 측정조건설정부(1400)는 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 것일 수 있다. 위와 마찬가지로 전기임피던스영상법(EIT)을 통하여 가장 효율적인 측정이 수행될 수 있는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 것일 수 있다. 한편, 전기 신호를 인가하는 방법은 정전압, 정전류, 정저항 및 정전력 등 4가지가 있다. 여기에서는 주파수가 일정하므로, 정저항 및 정전력은 기본적으로 정전류와 같다.
상기 측정결과도출부(1500)는 상기 측정조건설정부(1400)의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 것일 수 있다.
즉, 상기 측정결과도출부(1500)에서 설정에 따라 상기 복수의 전극에 전압을 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극에 흐르는 전류를 측정하는 것이거나, 상기 복수의 전극에 전류를 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극 사이에 걸리는 전압을 측정하는 것일 수 있다. 결국, 상기 복수의 전극에 전압을 인가하거나 전류를 인가하는 경우에 따라, 각각 전류를 측정하거나 전압을 측정하는 것일 수 있다.
한편, 상기 동질물성볼륨분할부(1100)에서 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성 볼륨별로 분할하는 것은 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 및 컴퓨터 단층 촬영검사(CT: Computed Tomography) 중 적어도 하나를 이용하여 해부학적 체적으로 분할하는 것일 수 있다.
특히, 여기에서, 상기 해부학적 체적은 포유류 뇌(brain)의 피부(skin), 두개골(skull), 백질(white matter)), 회백질(gray matter), 포유류 흉부(chest) 및 복부(abdomen)의 복수의 장기(internal organs), 뼈(bone), 근육(muscle) 및 지방(fat) 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.
상기 볼륨별물성값최적화부(1600)는 상기 전극배치부(1300) 및 측정조건설정부(1400)와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
예를 들면, 상기 전극배치부(1300), 측정조건설정부(1400) 및 측정결과도출부(1500)의 설정에 따라, 상기 측정결과도출부(1500)에서 측정값을 도출하고, 상기 전극배치부(1300) 및 측정조건설정부(1400)의 설정과 동일 조건으로 설정하여 시뮬레이션을 수행한 시뮬레이션 수행값을 도출하여, 상기 측정값과 상기 수행값 간의 차이가 최소가 되도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
상기 볼륨별물성값최적화부(1600)는 상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정모듈(1620); 및 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정모듈(1640);를 포함하는 것일 수 있다.
즉, 상기 볼륨선정모듈(1620)에서 상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하고, 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화하는 과정을 반복적으로 수행함으로써, 상기 볼륨물성값결정모듈(1640)에서 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
특히, 상기 볼륨별물성값최적화부(1600)에서 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
한편, 상기 볼륨별물성값최적화부(1600)에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화부(1700)를 더 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 서브볼륨별물성값최적화부(1700)는 상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정모듈(1720); 및 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정모듈(1740);을 포함하는 것일 수 있다.
위에서 설명한 바와 마찬가지로, 상기 서브볼륨선정모듈(1720)에서 상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하고, 상기 선정된 서브볼륨에 대하여, 상기 측정결과도출부(1500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화하는 과정을 반복적으로 수행함으로써, 상기 서브볼륨물성값결정모듈(1740)에서 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
특히, 상기 서브볼륨별물성값최적화부(1700)에서 상기 서브볼륨은 육면체를 형성하는 적어도 하나의 복셀인 것일 수 있다. 예를 들면, 하나의 복셀을 서브볼륨으로 정의할 수도 있으며, 2개, 4개, 6개 또는 8개의 복셀로 구성된 육면체의 서브볼륨으로 정의할 수도 있을 것이다.
여기에서, 상기 서브볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인 것일 수 있다.
더불어, 상기 서브볼륨별물성값최적화부(1700)는 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
도 2 내지 도 4를 함께 참조하면, 위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법은 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 방법에 있어서, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할단계(S2100); 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당단계(S2200); 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치단계(S2300); 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정단계(S2400); 상기 측정조건설정단계의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출단계(S2500); 및 상기 전극배치단계(S2300) 및 측정조건설정단계(S2400)와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출단계(S2500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화단계(S2600);를 포함하는 것일 수 있다.
상기 동질물성볼륨분할단계(S2100)는 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인 것일 수 있으며, 결국, 상기 동질 물성 볼륨별로 분할하는 것은 전기 전도도가 동질인 부분을 하나의 볼륨으로 분할하거나, 유전율이 동질인 부분을 하나의 볼륨으로 분할하는 것일 수 있다.
상기 물성초기값할당단계(S2200)는 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 것일 수 있다. 특히, 상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 할당하는 물성 초기값은 전도도 측정법에 의해 측정된 전기적 물성값과 인체의 조직에 따라 미리 알려져 있는 전기적 물성값 중 어느 하나인 것일 수 있다.
상기 전극배치단계(S2300)는 상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 것일 수 있다. 여기에서는 전기임피던스영상법(EIT)에 따라, 신체에 다수의 전극을 부착하고 전류의 주입과 전압의 측정을 반복하기 위하여, 가장 효율적인 위치에 복수의 전극을 배치하는 것일 수 있다.
상기 측정조건설정단계(S2400)는 상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 것일 수 있다. 상기 전극배치단계(S2300)와 마찬가지로, 전기임피던스영상법(EIT)을 통하여 가장 효율적인 측정이 수행될 수 있는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 것일 수 있다.
상기 측정결과도출단계(S2500)는 상기 측정조건설정단계(S2400)의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 것일 수 있다.
즉, 상기 측정결과도출단계(S2500)는 상기 측정조건설정단계(S2400)의 설정에 따라, 상기 복수의 전극에 전압을 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극에 흐르는 전류를 측정하는 것이거나, 상기 복수의 전극에 전류를 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극 사이에 걸리는 전압을 측정하는 것일 수 있다.
상기 볼륨별물성값최적화단계(S2600)는 상기 전극배치단계(S2300), 측정조건설정단계(S2400) 및 측정결과도출단계(S2500)와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출단계(S2500)의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 것일 수 있다.
더불어, 상기 볼륨별물성값최적화단계(S2600)는 상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정과정(S2620); 및 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정과정(S2640);을 포함하는 것일 수 있다.
한편, 상기 볼륨별물성값최적화단계(S2600)에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화단계(S2700);를 더 포함하는 것일 수 있다.
더불어, 상기 서브볼륨별물성값최적화단계(S2700)는 상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정과정(S2720); 및 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정과정(S2740);을 포함하는 것일 수 있다.
도 5는 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨으로 분할하는 방법의 일 예를 설명하고 있다. 도 5(A)에서 σ1 으로 대표되는 볼륨을 도 5(B) 또는 도 5(C)에서 도시한 것처럼 복수의 서브볼륨(σ11, 쪋 , σij, 쪋)로 분할하여 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화단계를 더 진행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치의 구성도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법의 순서도이다. 대상을 조직유형으로 분할(S100)은 의료영상을 분할(Segmentation)을 이용하여 조직유형으로 분할할 수 있으며, 이러한 분할데이터를 이용하여 3D모델을 생성할 수 있다. 상기 분할된 데이터에 전기적 물성 초기값 입력(S200)순서는 생성된 3D모델에 조직에 알려져 있는 전기적 물성값을 초기값으로 입력하는 단계이다. 여기서 알려진 전기적 물성값은 문헌을 참고할 수 있으며, 다른 측정장비 EIT(Electric impedance tomography), MR-EIT, DTI, DTI-EIT등을 사용할 수 있다. 이렇게 조직별 전기적 물성값이 입력되면, 전극을 배치하는 단계(S300)을 통하여 측정 방법에 따라 전극의 개수를 정할 수 있다. 측정은 2개 이상으로 전극을 부착함으로써 측정될 수 있으며 1개이상으로 이루어진 전극 어레이로 구성될 수 있다. 이렇게 측정된 데이터를 사용하여 측정 데이터와 계산 데이터 사이의 오차 계산 단계(S400)를 통해 오차가 일정 값 이하인지를 판별하여 최적화 작업이 이루어진다. 측정 데이터와 전기적 물성 초기데이터와의 오차값이 크다면, 분할된 데이터의 전기적 물성 할당 단계(S600)을 통해 조직 유형의 전기적 물성 값을 재구성한다. 재구성 단계를 통해 최종적으로 최적화된 조직유형별 전기적 물성 값을 얻게 된다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 모델을 조직유형으로 분할한 상세한 모습을 도시한다. 일 실시 예에서는 조직유형을 5가지로 구별하였으며 (A)는 구별된 조직유형의 모습과 단면을 도시하고 (B)는 부피 별로 최외곽(exterior) 직육면체(111), 정육면체(112), 직육면체(113), 구(114), 원기둥(115)으로 분할된 조직유형과 개별 전극(Electrode 1~8)을 도시한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 (A)는 각 면의 명칭(A1~A4)를 도시하며, (B)는 각 면의 개별 전극의 명칭을 도시한다. (C)는 물체에 전류가 인가되는 전극과 그때 전압을 측정하는 전극을 도시한다. (c)는 전류소스와 접지 그리고 측정하는 전극을 표로 나타낸 것으로 여기서 Configuration은 전류가 인가되는 방향에 따른 경우를 의미하며, Current Path는 전류의 흐름방향을 의미하는 내용으로, 본 실시예서, A2 to A3(Ground)는 A2면에 있는 전극에는 전류가 인가되고, A3가 접지전극임을 의미한다. Electrodes for Measurement는 전류가 인가될 때, 접지와 측정전극사이의 전압을 측정하기 위한 측정전극을 의미한다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치에서 3D모델을 통한 전기적 물성에 따른 데이터 측정 및 재구성 그림을 도시한다. (A)는 측정된 데이터와 시뮬레이션에서 계산된 데이터 간의 차이를 최적화하기 위한 에러로, 에러가 0에 가까워질수록 정답에 가까움을 의미한다. 본 실시예에서는 462번의 에러 최적화를 통해 0에 가장 가까운 에러 값을 갖는 전기적 물성값을 획득했다. (B)는 조직유형별로 전도도를 랜덤하게 설정한 초기 전도도(Initial Conductivity)와 최적화를 통한 최종 결정 전도도(Final Conductivity), 마지막으로 최종 결정된 전도도와 비교할 수 있는 정답 전도도(True Conductivity)를 의미한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법에 대해 도시하고 있다. 전기적 물성값의 최적화를 위해 처음에 전극에 위치에 따른 대상에 인가된 데이터를 측정(S601)하게 되고, 상기 측정한 대상의 전기적 물성을 포함하는 가상의 3D모델을 생성(S602)한 후 상기 생성된 3D모델의 전극에 위치에 따른 인가 데이터 계산(S603)을 한다. 대상의 실제 측정 데이터와 생성된 대상의 3D모델을 통한 계산 데이터 사이의 차이 계산(S604)를 통해 오차가 허용범위 내에 있는지 판단(S605) 한 후 만약 그렇지 않다면 조직 유형별로 전기적 물성을 수정(S606)한 후 다시 상기 생성된 3D모델의 전극에 위치에 따른 인가 데이터를 계산(S603)하여 순서도를 반복하여 최적의 전기적 물성값을 획득한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어 당업자는 각 구성요소의 재질, 크기 등을 적용 분야에 따라 변경하거나, 개시된 실시형태들을 조합 또는 치환하여 본 발명의 실시예에 명확하게 개시되지 않은 형태로 실시할 수 있으나, 이 역시 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것으로 한정적인 것으로 이해해서는 안 되며, 이러한 변형 실시예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술사상에 포함된다고 하여야 할 것이다.
1100 동질물성볼륨분할부
1200 물성초기값할당부
1300 전극배치부
1400 측정조건설정부
1500 측정결과도출부
1600 볼륨별물성값최적화부
1620 볼륨선정모듈
1640 볼륨물성값결정모듈
1700 서브볼륨별물성값최적화부
1720 서브볼륨선정모듈
1740 서브볼륨물성값결정모듈

Claims (20)

  1. 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 장치에 있어서,
    상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할부;
    상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당부;
    상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치부;
    상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정부;
    상기 측정조건설정부의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출부; 및
    상기 전극배치부 및 측정조건설정부와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화부;
    를 포함하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 볼륨별물성값최적화부는
    상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정모듈; 및
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정모듈;을 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 동질물성볼륨분할부는
    상기 3차원 대상체에 대한 의료영상을 수신하고, 상기 수신된 의료영상을 기반으로 대상체의 외곽선을 추출하여, 상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 동질물성볼륨분할부는
    상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할된 의료영상정보를 수신하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 측정결과도출부에서 설정에 따라 상기 복수의 전극에 전압을 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극에 흐르는 전류를 측정하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 측정결과도출부에서 설정에 따라 상기 복수의 전극에 전류를 인가하는 경우에는 상기 복수의 전극 사이에 걸리는 전압을 측정하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 물성초기값할당부에서
    상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 할당하는 물성 초기값은 전도도 측정법에 의해 측정된 전기적 물성값과 인체의 조직에 따라 미리 알려져 있는 전기적 물성값 중 어느 하나인
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 동질물성볼륨분할부에서
    상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성 볼륨별로 분할하는 것은
    자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging) 및 컴퓨터 단층 촬영검사(CT: Computed Tomography) 중 적어도 하나를 이용하여 해부학적 체적으로 분할하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 해부학적 체적은 포유류 뇌(brain)의 피부(skin), 두개골(skull), 백질(white matter)), 회백질(gray matter), 포유류 흉부(chest) 및 복부(abdomen)의 복수의 장기(internal organs), 뼈(bone), 근육(muscle) 및 지방(fat) 중 적어도 하나를 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 볼륨별물성값최적화부에서
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 볼륨별물성값최적화부에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화부를 더 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 서브볼륨별물성값최적화부는
    상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정모듈; 및
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정모듈;를 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 서브볼륨별물성값최적화부에서
    상기 서브볼륨은 육면체를 형성하는 적어도 하나의 복셀인
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 서브볼륨별 물성값은 전기 전도도(Electrical Conductivity) 및 유전율(Permittivity)중 적어도 하나인
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 서브볼륨별물성값최적화부는
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하는 것은
    상기 측정결과도출부의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값에 대한 평균제곱오차(Mean Square Error)를 최소값으로 산출하는 비선형 최소 제곱법(Nonlinear-least square method)을 이용하여, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값에 할당된 물성값을 변화시키면서 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 장치.
  17. 3차원 대상체에 대하여, 물질이 가지고 있는 고유한 성질인, 물성값을 최적화하는 방법에 있어서,
    상기 3차원 대상체를 상기 물성이 구별되는 동질 물성(Homogeneous Property) 볼륨별로 분할하는 동질물성볼륨분할단계;
    상기 분할된 볼륨 각각에 대하여 물성 초기값을 할당하는 물성초기값할당단계;
    상기 3차원 대상체의 표면에 복수의 전극을 배치하는 전극배치단계;
    상기 배치된 복수의 전극에 인가되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 설정하는 측정조건설정단계;
    상기 측정조건설정단계의 설정에 따라 전압 및 전류 중 적어도 하나를 상기 복수의 전극에 인가하고, 상기 복수의 전극에 발생되는 전압 및 전류 중 적어도 하나를 측정하는 측정결과도출단계; 및
    상기 전극배치단계 및 측정조건설정단계와 동일 조건에 따라 시뮬레이션을 수행하고, 상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하도록 상기 볼륨별 물성값을 결정하는 볼륨별물성값최적화단계;
    를 포함하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 볼륨별물성값최적화단계는
    상기 복수의 볼륨 중에서 물성값을 최적화할 적어도 하나의 볼륨을 선정하는 볼륨선정과정; 및
    상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 볼륨의 물성값을 결정하는 볼륨물성값결정과정;을 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 볼륨별물성값최적화단계에서 결정된 상기 볼륨별 물성값을 이용하여, 상기 볼륨을 복수의 서브볼륨(sub-volume)으로 분할하고, 상기 서브볼륨별 물성값을 최적화하는 서브볼륨별물성값최적화단계;를 더 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 서브볼륨별물성값최적화단계는
    상기 물성값이 결정된 각각의 볼륨에 대하여, 물성값을 최적화할 적어도 하나의 서브볼륨을 선정하는 서브볼륨선정과정; 및
    상기 측정결과도출단계의 측정값과 상기 시뮬레이션 수행값 간의 차이를 최소화하기 위해 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 최적화함으로써, 상기 선정된 서브볼륨의 물성값을 결정하는 서브볼륨물성값결정과정;을 포함하는
    것을 특징으로 하는 3차원 대상체의 동질 물성 볼륨별 물성값 최적화 방법.
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