(57)【要約】【課題】医療映像再構成方法及びその装置を提供する。【解決手段】医療映像再構成方法及びその装置に係わるものであり、該医療映像再構成装置は、三次元医療映像を次元縮小した少なくとも１以上の基本映像を生成し、三次元医療映像において特定組織に係わる三次元映像、または三次元医療映像から特定組織を除いた三次元映像を次元縮小した少なくとも１以上の分割映像を生成し、基本映像と分割映像とを含む学習データを利用し、複数の組織が同一平面に重畳表示された医療映像から、少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる。【選択図】図１
2020093083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元医療映像を次元縮小した少なくとも１以上の基本映像を生成する段階と、
前記三次元医療映像から分割された組織に係わる領域、または前記三次元医療映像から、前記組織を除いた領域に係わる三次元映像を次元縮小した少なくとも１以上の分割映像を生成する段階と、
前記基本映像と前記分割映像とを含む学習データを利用し、複数の組織が同一平面に重畳表示された医療映像から、少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる段階と、
を含むことを特徴とする医療映像再構成方法。
【請求項２】
二次元医療映像を入力される段階と、
前記人工知能モデルを介して、前記二次元医療映像から特定組織を区分し、前記特定組織によって構成された医療映像、または特定組織が除去された医療映像を生成する段階と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の医療映像再構成方法。
【請求項３】
前記三次元医療映像は、ＣＴ映像またはＭＲＩ映像であり、
前記二次元医療映像は、Ｘ線医療映像であることを特徴とする請求項２に記載の医療映像再構成方法。
【請求項４】
前記基本映像を生成する段階は、前記三次元医療映像を少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元基本映像を生成する段階を含み、
前記分割映像を生成する段階は、前記領域の三次元映像または前記領域を除いた三次元映像を少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元分割映像を生成する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の医療映像再構成方法。
【請求項５】
前記人工知能モデルを学習させる段階は、
病変組織に係わるヒストグラムやテクスチャを含む分析値をさらに含む学習データを利用し、前記人工知能モデルを学習させる段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の医療映像再構成方法。
【請求項６】
前記三次元医療映像から分割された組織に係わる領域を、一定明るさ値で充填する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の医療映像再構成方法。
【請求項７】
三次元医療映像を次元縮小した少なくとも１以上の基本映像を生成する基本映像生成部と、
前記三次元医療映像から分割した組織に係わる領域、または前記三次元医療映像から、前記組織を除いた領域の三次元映像を次元縮小した少なくとも１以上の分割映像を生成する分割映像生成部と、
前記基本映像と前記分割映像とを含む学習データを利用し、複数の組織が同一平面に重畳表示された医療映像から、少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる学習部と、
を含むことを特徴とする医療映像再構成装置。
【請求項８】
前記三次元映像から、少なくとも１以上の組織を分割する領域分割部をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の医療映像再構成装置。
【請求項９】
前記人工知能モデルを介して、二次元医療映像から特定組織を区分し、前記特定組織によって構成された医療映像、または特定組織が除去された医療映像を生成する映像変換部をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の医療映像再構成装置。
【請求項１０】
前記基本映像生成部は、前記三次元医療映像を少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元基本映像を生成し、
前記分割映像生成部は、前記領域の三次元映像または前記領域を除いた三次元映像を少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元分割映像を生成することを特徴とする請求項７に記載の医療映像再構成装置。
【請求項１１】
前記学習部は、
病変組織に係わるヒストグラムやテクスチャを含む分析値をさらに含む学習データを利用し、前記人工知能モデルを学習させることを特徴とする請求項７に記載の医療映像再構成装置。
【請求項１２】
前記三次元医療映像から分割された組織に係わる領域を、一定明るさ値で充填する領域補完部をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の医療映像再構成装置。
【請求項１３】
請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載の方法を遂行するためのプログラムコードを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療映像再構成方法及びその装置に係り、さらに詳細には、深層学習（deep learning）などを介して学習された人工知能モデルを利用し、少なくとも１以上の組織が重畳表示された医療映像を特定組織に係わる医療映像に再構成する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線医療映像は、レントゲンにより、１８９５年Ｘ線が発見された後、医療に適用され始め、現在単一検査として全世界的に最も多用される医療放射線検査であり、人体の多様な部位を撮影し、患者を評価するところに使用される。患者の検査部位をＸ線医療映像に撮影するとき、Ｘ線撮影領域内にある全ての人体組織にＸ線が透過し、Ｘ線が透過する組織の構成成分によるＸ線粒子の減少量により、明るくまたは暗く示される黒白映像が生成される。医療Ｘ線映像撮影領域内には、皮膚、筋肉、脂肪、骨、そして撮影部位により、肺、腹腔臓器、脳のような多様な内部組織が含まれ、臓器ごとにＸ線透過度が異なる。Ｘ線医療映像の撮影時、一方向に固定された状態でＸ線を照射し、Ｘ線医療映像で見える明るさ値は、Ｘ線粒子の進行方向に置かれた多様な組織のＸ線透過度の影響をいずれも合わせた１つの明るさ値である。従って、Ｘ線医療映像においては、特定組織の明るさ値を知ることができず、その結果、特定組織に係わるＸ線医療映像も、得ることができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の実施形態がなす技術的課題は、Ｘ線医療映像のように、多様な組織を重畳させて表示する医療映像を特定組織についての医療映像、または特定組織が除去された医療映像に再構成する方法及びその装置を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
前述の技術的課題を達成するための、本発明の実施形態による医療映像再構成方法の一例は、三次元医療映像を次元縮小した少なくとも１以上の基本映像を生成する段階と、前記三次元医療映像から分割された組織に係わる領域、または前記三次元医療映像から前記組織を除いた領域に係わる三次元映像を次元縮小した少なくとも１以上の分割映像を生成する段階と、前記基本映像と前記分割映像を含む学習データを利用して、復讐の組織が同一平面に重畳表示された医療映像で少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる段階と、を含む。
【０００５】
前述の技術的課題を達成するための、本発明の実施形態による医療映像再構成装置の一例は、三次元医療映像を次元縮小した少なくとも１以上の基本映像を生成する基本映像生成部と、前記三次元医療映像から分割した組織に係わる領域、または前記三次元医療映像から前記組織を除いた領域の三次元映像を次元縮小した少なくとも１以上の分割映像を生成する分割映像生成部と、前記基本映像と前記分割映像とを含む学習データを利用し、複数の組織が同一平面に重畳表示された医療映像から、少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる学習部と、を含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の実施形態によれば、Ｘ線医療映像のように、多様な組織を重畳させて表示する医療映像を、特定組織によって構成された医療映像に再構成するか、あるいは特定組織が除去された医療映像に再構成することができる。医療映像の再構成を、深層学習などを介して学習させた人工知能モデルを介して自動化させることができ、また人工知能モデルの学習データを、三次元医療映像の次元縮小を介して精巧に作り、人工知能モデルの学習結果を向上させることができる。
【０００７】
他の実施形態によれば、病変に係わる情報を人工知能モデルに学習させた場合、Ｘ線医療映像のように限定された情報を含む医療映像から病変を探知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態による医療映像再構成のための全般的な過程を図示した図面である。
【図２】本発明の実施形態による医療映像再構成装置の構成の一例を図示した図面である。
【図３】本発明の実施形態による医療映像再構成装置の学習データ生成部の一例の構成を図示した図面である。
【図４】本発明の実施形態による三次元医療映像の一例を図示した図面である。
【図５】本発明の実施形態による医療映像次元縮小方法の一例を図示した図面である。
【図６Ａ】本発明の実施形態による人工知能モデルを適用した例を図示した図面である。
【図６Ｂ】本発明の実施形態による人工知能モデルを適用した例を図示した図面である。
【図７】本発明の実施形態による人工知能モデルを適用した例を図示した図面である。
【図８】本発明の実施形態によって学習させた人工知能モデルを利用して再構成した医療映像の一例を図示した図面である。
【図９】本発明の実施形態による医療映像再構成方法の一例を図示した図面である。
【図１０】本発明の実施形態による人工知能モデルを利用し、二次元医療映像を再構成する方法の一例を図示した図面である。
【図１１】本発明の実施形態による人工知能モデルを利用し、医療映像を再構成した例を図示した図面である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付された図面を参照し、本発明の実施形態による医療映像再構成方法及びその装置について詳細に説明する。
【００１０】
図１は、本発明の実施形態による医療映像再構成のための全般的な過程を図示した図面である。
【００１１】
図１を参照すれば、深層学習などを介して学習する人工知能モデル１６０の学習データ１２５は、三次元医療映像１００を次元縮小して生成する。三次元医療映像１００の一例として、ＣＴ（computed tomography）映像（図４参照）またはＭＲＩ（magnetic resonance imaging）映像がある。本実施形態の三次元医療映像１００は、ＣＴ映像またはＭＲＩ映像に限定されるものではなくて、多様な方法で作られた全種の三次元映像を含む。
【００１２】
本実施形態を含む以下の実施形態において、三次元医療映像１００を次元縮小して生成した医療映像を、基本映像１２０と命名し、三次元医療映像１００から、少なくとも１以上の組織（例えば、筋肉・脂肪・心臓・血管などの軟部組織、骨・肺・肝臓などの各種臓器、腫瘍や肺結節などの病変組織など）を分割し（１１０）、分割された組織と係わる映像を次元縮小して生成した医療映像を分割映像１３０と命名する。分割映像１３０は、三次元医療映像１００から分割された特定組織に係わる三次元映像（例えば、肺組織だけからなる三次元映像）を次元縮小した映像や、三次元医療映像１００において、特定組織（筋肉、脂肪、心臓、血管などの軟部組織、または骨組織など）を除去した三次元映像を次元縮小した映像でもある。該三次元映像を二次元映像に次元縮小する方法の一例が、図５に図示されている。
【００１３】
基本映像１２０と分割映像１３０は、人工知能モデル１６０の学習（１４０）に使用される。人工知能モデル１６０は、ＣＮＮ（convolutional neural network）、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、Ｕ−ｎｅｔ、Ｇｏｏｌｅｎｅｔのような多様なアーキテクチャによっても具現される。例えば、人工知能モデル１６０がＣＮＮによって具現される場合、人工知能モデル１６０は、学習データ１２５を利用し、人工神経網の連結加重値を調整する学習（１４０）過程を遂行する。本発明の実施形態による人工知能モデル１６０の適用例が、図６及び図７に図示されている。
【００１４】
人工知能モデル１６０それ自体については、従来の多様な技術が存在する。本実施形態は、人工知能モデル１６０それ自体に係わるものではなく、従来の多様なアーキテクチャによって具現された人工知能モデル１６０を、本実施形態による医療映像再構成に使用するように学習させる方法及びその装置や、本発明の実施形態によって学習させた人工知能モデル１６０を利用し、医療映像から特定組織を区分したり、特定組織と係わる医療映像を再構成したりする方法及びその装置についてのものである。
【００１５】
例えば、該医療映像再構成装置は、三次元医療映像１００を二次元に次元縮小して生成した基本映像１２０と、分割映像１３０とを学習データ１２５として利用し、人工知能モデル１６０が、基本映像１５０において特定組織１５２を除去した予測分割映像１５４を出力するように学習させることができる。例えば、ＣＮＮとして具現された人工知能モデル１６０は、予測分割映像１５４と、学習データ１２５の分割映像１３０とを比較し、人工神経網の連結加重値などを含む各種パラメータを調整する学習過程を遂行することができる。
【００１６】
他の例として、該医療映像再構成装置は、本発明の実施形態によって学習させた人工知能モデル１６０を利用し、Ｘ線医療映像のように、多様な組織が重畳表示された二次元医療映像１７０において、少なくとも１以上の組織を除去し、特定組織だけからなる医療映像１８０を出力することができる。例えば、該医療映像再構成装置は、胸部Ｘ線医療映像１７０から、筋肉、脂肪、心臓、血管などの軟部組織や骨組織などを除去し、肺組織だけからなる医療映像１８０を再構成することができる。さらに他の例として、医療映像再構成装置は、胸部Ｘ線医療映像１７０において、軟部組織だけからなる医療映像を再構成したり、骨組織だけからなる医療映像を再構成したりすることができる。さらに他の例として、該医療映像再構成装置は、胸部Ｘ線医療映像１７０において、特定組織の除去ではなく、特定組織の抽出を介して、肺組織のように、少なくとも１以上の特定組織だけからなる医療映像１８０を再構成することができる。
【００１７】
そのように、医療映像の再構成は、少なくとも１以上の組織を除去するか、あるいは少なくとも１以上の組織を抽出する過程を介しても行われる。ただし、以下の実施形態においては、説明の便宜のために、少なくとも１以上の組織を除去し、医療映像を再構成する方法を主として説明する。
【００１８】
図２は、本発明の実施形態による医療映像再構成装置の構成の一例を図示した図面である。
【００１９】
図２を参照すれば、医療映像再構成装置２００は、学習データ生成部２１０、学習部２２０及び映像変換部２３０を含む。医療映像再構成装置は、メモリ、プロセッサ、入出力装置などを含む装置によって具現されるか、あるいは従来の一般コンピュータ装置にローディングされるソフトウェアモジュールによっても具現される。
【００２０】
学習データ生成部２１０は、人工知能モデルのための学習データを生成する。Ｘ線医療映像のような二次元医療映像は、多様な組織が重畳されて表現される。言い換えれば、該二次元医療映像に示される明るさは、Ｘ線が透過する経路に位置した全ての組織によって影響を受ける。例えば、胸部のＸ線医療映像は、肺組織、胸郭の軟部組織だけではなく、骨組織を重畳させて表示する。
【００２１】
該二次元医療映像から特定組織を区分する人工知能モデルを学習させるためには、二次元医療映像から特定組織を区分した二次元医療映像が学習データとして必要である。解剖学的知識を有したユーザが、二次元医療映像から、特定組織の領域を一つ一つ区分して学習データを生成することができるが、人工知能モデルの学習のためには、数多い学習データが必要であるが、それをユーザが一つ一つ生成することは、現実的にほぼ不可能である。その上、該二次元医療映像から、単に明るさなどを利用し、各組織の領域を区分する場合、組織区分の正確度が低下するという問題点が存在する。
【００２２】
従って、本実施形態において、学習データ生成部２１０は、二次元医療映像よりさらに多くの情報を含む三次元医療映像を利用し、学習データを生成する。例えば、学習データ生成部２１０は、三次元医療映像において特定組織の領域を区分し、区分された特定組織に係わる三次元映像を二次元に次元縮小し、学習データを生成することができる。例えば、人工知能モデルが、胸部に係わるＸ線医療映像から肺Ｘ線医療映像を再構成して出力するモデルであるならば、学習データ生成部２１０は、胸部に係わる三次元医療映像から、軟部組織と骨組織とを区分し、三次元医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除き、肺組織だけで構成された三次元映像を二次元に次元縮小し、学習データを生成することができる。または、学習データ生成部２１０は、該三次元医療映像から肺組織のみを選択及び分割して抽出した三次元映像を二次元に次元縮小し、学習データを生成することができる。学習データ生成部２１０の具体的な構成の一例が、図３に図示されている。
【００２３】
学習部２２０は、学習データ生成部２１０によって生成された学習データを利用し、人工知能モデルを学習させる。
【００２４】
映像変換部２３０は、学習された人工知能モデルを利用し、Ｘ線医療映像のように、多様な組織が重畳されて表示される二次元医療映像において特定組織を区分し、特定組織によって構成された医療映像を再構成するか、あるいは二次元医療映像から特定組織が除去された医療映像を再構成して出力する。
【００２５】
他の実施形態として、医療映像再構成装置２００は、特定組織を基準に再構成した医療映像から病変情報を把握するように、人工知能モデルを学習させることができる。それについては、図７及び図８でさらに説明する。
【００２６】
図３は、本発明の実施形態による医療映像再構成装置の学習データ生成部の一例の構成を図示した図面である。
【００２７】
図３を参照すれば、学習データ生成部２１０は、基本映像生成部３００、領域分割部３１０、領域補完部３１５及び分割映像生成部３２０を含む。本実施形態の学習データ生成部２１０は、別個の装置によっても具現される。例えば、学習データ生成部２１０は、独立したソフトウェアモジュールによって具現することができる。その場合、メモリ、プロセッサ、入出力装置などを含むコンピュータ装置は、学習データ生成部２１０を具現したソフトウェアモジュールをローディングして遂行し、学習データを生成することができる。一実施形態により、領域補完部３１５は、省略されてもよい。
【００２８】
基本映像生成部３００は、三次元医療映像を次元縮小して基本映像を生成する。例えば、基本映像生成部３００は、三次元医療映像を、少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元基本映像を生成することができる。次元縮小方法の一例が図５に図示されている。
【００２９】
領域分割部３１０は、三次元医療映像から、特定組織の領域を区分する。領域分割部３１０は、従来の多様な領域分割アルゴリズムを利用し、三次元医療映像から特定組織の領域を区分することができる。例えば、領域分割部３１０は、韓国登録特許公報第１０−１４８２２４７号「気道抽出方法及びその装置」、韓国登録特許公報第１０−１５１４００３号「肺葉抽出方法及びその装置」、韓国公開特許公報第１０−２０１８−００９８９８４号「医療映像の領域分離方法及びその装置」などに記載された分割方法を利用し、三次元医療映像から特定組織の領域を分割することができる。他の実施形態として、領域分割部３１０は、ユーザが、三次元医療映像から、特定組織の領域を分割することができる各種ツールを含むユーザインターフェースを提供することができる。さらに他の実施形態において、外部から三次元医療映像に含まれた組織に係わる分割情報を受信する場合、領域分割部３１０は、省略されてもよい。
【００３０】
領域補完部３１５は、分割された特定組織領域を、一定明るさ値（例：純粋な水の明るさ値（２０Hounsfield unit）、筋肉の明るさ値、またはユーザが指定した明るさ値など）で充填することができる。
【００３１】
分割映像生成部３２０は、三次元医療映像から分割された少なくとも１以上の組織に係わる三次元映像を次元縮小し、分割映像を生成することができる。または、分割映像生成部３２０は、三次元医療映像から、少なくとも１以上の特定組織を除いた三次元映像を次元縮小し、分割映像を生成することができる。分割映像生成部３２０は、特定組織に係わる三次元映像、または特定組織が除去された三次元映像を少なくとも１以上の方向に投影し、少なくとも１以上の二次元分割映像を生成することができる。
【００３２】
図４は、本発明の実施形態による三次元医療映像の一例を図示した図面である。
【００３３】
図４を参照すれば、ＣＴなどの三次元医療映像４００は、一定間隔ｄで撮影された複数個のｘ−ｙ断面映像によっても構成される。三次元医療映像４００は、明るさを示す三次元ボクセル（voxel）によって構成され、ＤＩＣＯＭ（digital imaging and communication in medicine）ファイルにも保存される。
【００３４】
図５は、本発明の実施形態による医療映像次元縮小方法の一例を図示した図面である。
【００３５】
図５を参照すれば、三次元医療映像は、明るさ値を含むボクセル５００，５０２，５０４，５０６，５０８，５１０，５１２，５１４によって構成される。本実施形態は、説明の便宜のために、三次元医療映像に係わる８個のボクセル５００，５０２，５０４，５０６，５０８，５１０，５１２，５１４だけを図示している。
【００３６】
該医療映像再構成装置は、三次元医療映像を二次元医療映像に次元縮小するために、三次元医療映像を一定方向に仮想平面５２０に投影する。仮想平面５２０に投影された映像が二次元医療映像になる。このとき、該医療映像再構成装置は、投影方向に重畳されるボクセルの明るさ値を平均し、二次元医療映像の明るさ値を生成する。すなわち、Ｘ線医療映像は、Ｘ線透過方向に位置した少なくとも１以上の組織により、その明るさ値が左右されるので、本実施形態は、三次元医療映像から、Ｘ線医療映像のように、各組織に係わる影響が反映された二次元医療映像を生成するために、投影方向に対して重畳されるボクセルの明るさ値を平均し、二次元医療映像の各ピクセルの明るさ値を求める。
【００３７】
例えば、仮想の撮影方向（すなわち、投影方向）がＸ軸と平行であるならば、該医療映像再構成装置は、投影方向に重畳される第１ボクセル５００と第２ボクセル５０２との明るさ値を平均し、仮想平面５２０に投影された二次元医療映像の第１ピクセル５３０の明るさ値を生成する。そのような方法で、該医療映像再構成装置は、第３ボクセル５０４及び第４ボクセル５０６の明るさ値を平均し、第２ピクセル５３２の明るさ値を生成し、第５ボクセル５０８及び第６ボクセル５１０の明るさ値を平均し、第３ピクセル５３４の明るさ値を生成し、第７ボクセル５１２及び第８ボクセル５１４の明るさ値を平均し、第３ピクセル５３６の明るさ値を生成することができる。一実施形態により、該医療映像再構成装置は、１つの三次元映像について、多様な投影方向に係わる二次元映像を生成することができる。
【００３８】
図６Ａ、図６Ｂ及び図７は、本発明の実施形態による人工知能モデルを適用した例を図示した図面である。
【００３９】
図６Ａを参照すれば、人工知能モデル６００は、二次元の胸部医療映像から、肺医療映像を出力するモデルである。そのために、医療映像再構成装置６００は、胸部に係わる三次元医療映像を二次元に次元縮小した基本映像６１０を生成し、さらに三次元医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除去し、肺組織によって構成された医療映像を次元縮小した分割映像６２０を生成した後、それを人工知能モデル６００の学習データとして入力する。人工知能モデル６００は、基本映像６１０から、軟部組織と骨組織とを除去した予測分割映像６３０を生成し、入力された分割映像６２０と、予測分割映像６３０とを比較し、各種パラメータを調整する学習過程を遂行する。
【００４０】
他の例として、図６Ｂを参照すれば、医療映像再構成装置６００は、胸部に係わる三次元医療映像を二次元に次元縮小した基本映像６４０を生成し、三次元医療映像から肺組織のみを分割して抽出し、それを次元縮小し、分割映像６５０を生成し、学習データとして利用することができる。その場合、人工知能モデル６００は、基本映像６１０から肺組織のみを抽出した予測分割映像６６０を生成することができる。
【００４１】
そのように学習された人工知能モデル６００は、胸部に係わるＸ線医療映像を受信すれば、Ｘ線医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除去した肺組織だけからなる医療映像を再構成して出力する。該Ｘ線医療映像は、二次元ピクセルで構成された医療映像であるので、単に当該軟部組織と骨組織部分とのピクセルを除去すれば、軟部組織と骨とが位置した部分の肺組織の情報も共に除去される問題点が存在する。しかし、本実施形態は、三次元医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除去した後、肺組織だけで構成された三次元映像を次元縮小した分割映像を利用し、人工知能モデル６００を学習させるので、人工知能モデル６００は、Ｘ線医療映像において、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織との領域を把握した後、把握された領域の明るさ値から、軟部組織と骨組織とによる明るさ値の影響のみを除去し、軟部組織と骨組織とが除去された肺組織だけからなる医療映像を出力することができる。
【００４２】
図７を参照すれば、人工知能モデル７００は、二次元の胸部医療映像から、軟部組織と骨組織とを除去した医療映像を出力するだけではなく、軟部組織と骨組織とが除去された肺医療映像において、肺内部に位置した結節疑い領域を探し、結節疑い確率値を出力するモデルである。
【００４３】
そのような人工知能モデル７００の学習のために、医療映像再構成装置は、図６のように、肺に係わる三次元医療映像を二次元に次元縮小した基本映像７１０を生成し、三次元医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除去した肺組織だけからなる医療映像を次元縮小した分割映像７２０を生成する。また、該医療映像再構成装置は、三次元医療映像を介して把握された肺内部の結節部位を示す分割映像内マスク（mask）情報（７３０）を生成する。結節部位を示すマスク情報７３０は、分割映像に表現される結節部位の形態や大きさ、ヒストグラムまたはテクスチャなど多様な特徴（feature）情報を含んでもよい。そのような病変領域は、三次元医療映像において、ユーザによって指定されるか、あるいは従来の多様な検出アルゴリズムを介して、自動的に検出された後、その病変領域に係わる各種特徴情報が抽出される。
【００４４】
該医療映像再構成装置は、基本映像７１０、分割映像７２０、マスク情報７３０を人工知能モデル７００の学習データとして入力する。人工知能モデル７００は、基本映像７１０から、筋肉、脂肪、心臓、血管を含む軟部組織と、骨組織とを除去した肺組織だけからなる予測分割映像７４０と、肺内部の結節疑いマスク及び確率７５０を生成し、予測した値（７４０，７５０）を、学習データの分割映像７２０及び結節マスク情報７３０と比較し、パラメータを調整する学習過程を遂行する。
【００４５】
学習された人工知能モデル７００は、胸部に係わるＸ線医療映像を受信すれば、Ｘ線医療映像から、多様な軟部組織と骨組織とが除去された肺組織だけからなる医療映像を再構成して出力し、また再構成された医療映像から肺結節疑い領域を抽出し、肺結節確率を出力することができる。
【００４６】
図８は、本発明の実施形態によって学習させた人工知能モデルを利用して再構成した医療映像の一例を図示した図面である。
【００４７】
図８を参照すれば、人工知能モデルは、胸部に係わるＸ線医療映像８００を入力されれば、Ｘ線医療映像８００から、多様な軟部組織と、骨組織とを除去した医療映像８１０を生成する。該人工知能モデルは、多様な軟部組織と、骨組織とを除去した肺組織だけからなる医療映像８１０において、肺結節疑い領域８３０を把握し、結節疑い確率を出力する。
【００４８】
図９は、本発明の実施形態による医療映像再構成方法の一例を図示した図面である。
【００４９】
図９を参照すれば、医療映像再構成装置（以下、装置）は、三次元医療映像を次元縮小した基本映像を生成する（Ｓ９００）。該装置は、三次元医療映像から、少なくとも１以上の組織を分割する（Ｓ９１０）。該三次元医療映像において、特定組織の分割（Ｓ９１０）は、自動化されたアルゴリズムを介して行われるか、あるいはユーザの手作業によっても分割される。また、必要な場合、該三次元医療映像から分割された組織領域を、特定明るさ値で一定するように充填することができる（Ｓ９１５）。そして、該装置は、分割された組織に係わる三次元映像を次元縮小して分割映像を生成するか、あるいは三次元医療映像から特定組織が除去された三次元映像を次元縮小し、分割映像を生成する（Ｓ９２０）。該装置は、基本映像及び分割映像を学習データとして利用し、複数の組織が同一平面に重畳表示された医療映像から、少なくとも１以上の組織を区分する人工知能モデルを学習させる（Ｓ９３０）。
【００５０】
他の実施形態として、該装置は、病変組織に係わるヒストグラムやテクスチャを含む分析値を学習データとして共に活用し、人工知能モデルを学習させることができる。例えば、図７のような人工知能モデルを学習させ、Ｘ線医療映像から肺結節を自動判読することができる。
【００５１】
図１０は、本発明の実施形態による人工知能モデルを利用し、二次元医療映像を再構成する方法の一例を図示した図面である。
【００５２】
図１０を参照すれば、医療映像再構成装置は、図９に図示された方法を介して、人工知能モデルを学習させる（Ｓ１０００）。医療映像再構成装置は、Ｘ線医療映像のような二次元医療映像が入力されれば（Ｓ１０１０）、学習された人工知能モデルを利用し、二次元医療映像から特定組織を区分し（Ｓ１０２０）、区分された特定組織だけで構成された二次元医療映像を再構成するか、あるいは区分された特定組織が除去された二次元医療映像を再構成して出力する（Ｓ１０３０）。
【００５３】
図１１は、本発明の実施形態による人工知能モデルを利用し、医療映像を再構成した例を図示した図面である。
【００５４】
図１１を参照すれば、医療映像再構成装置は、胸部ＣＴ映像１１００を次元縮小した基本映像１１１０を人工知能モデルの学習データとして生成する。また、該医療映像再構成装置は、人工知能モデルを、いかなる組織についての医療映像の再構成に活用するかということにより、三次元胸部ＣＴ映像１１００から特定組織を分割し（１１２０，１１２２，１１２４，１１２６，１１２８）、次元縮小した分割映像を学習データとして生成する。
【００５５】
例えば、人工知能モデルが、胸部Ｘ線医療映像から、筋肉、脂肪、心臓、血管などの軟部組織だけからなる医療映像１１３０を再構成するモデルであるならば、学習データの分割映像は、胸部ＣＴ映像１１００から軟部組織を分割し（１１２０）、それを次元縮小した映像である。他の例として、人工知能モデルが、胸部Ｘ線医療映像から骨組織だけからなる医療映像１１３２を再構成するモデルであるならば、該分割映像は、骨組織を分割した（１１２２）三次元医療映像を次元縮小した映像である。さらに他の例として、人工知能モデルは肺組織だけからなる医療映像１１３４を再構成するモデル、肺組織と腫瘍とを含む医療映像１１３６を再構成するモデル、または肺結節だけからなる医療映像１１３８を再構成するモデルでもあり、それぞれの場合により、該分割映像は、肺組織を分割（１１２４）、肺組織と腫瘍とを分割（１１２６）、または腫瘍のみを分割（１１２８）した三次元映像を次元縮小した映像でもある。
【００５６】
そのように、本実施形態の医療映像再構成装置は、Ｘ線医療映像から、軟部組織、骨組織、肺組織など少なくとも１以上の組織だけからなる医療映像を再構成することができる。
【００５７】
本発明は、またコンピュータで読み取り可能な記録媒体に、コンピュータで読み取り可能なプログラムコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取られるデータが保存される全種の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ（read-only memory）、ＲＡＭ（random access memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disc read only memory）、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置などがある。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが保存されて実行される。
【００５８】
以上、本発明について、その望ましい実施形態を中心に説明した。本発明が属する技術分野で当業者であるならば、本発明が、本発明の本質的な特性から外れない範囲において変形された形態にも具現されるということを理解することができるであろう。従って、開示された実施形態は、限定的な観点ではなく、説明的な観点から考慮されなければならない。本発明の範囲は、前述の説明ではなく、特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にある全ての差異は、本発明に含まれたものであると解釈されなければならないのである。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明の、医療映像再構成方法及びその装置は、例えば、病変探知関連の技術分野に効果的に適用可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１００，４００    三次元医療映像
１２０，１５０    基本映像
１２５    学習データ
１３０    分割映像
１４０    学習
１５２    特定組織
１５４    予測分割映像
１６０    人工頭脳モデル
１７０    二次元医療映像
１８０    医療映像
２００    医療映像再構成装置
２１０    学習データ生成部
２２０    学習部
２３０    映像変換部
３００    基本映像生成部
３１０    領域分割部
３１５    領域補完部
３２０    分割映像生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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