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KR20150010515A - 의료 영상 획득 방법 및 장치 - Google Patents

의료 영상 획득 방법 및 장치 Download PDF

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KR20150010515A
KR20150010515A KR1020130085683A KR20130085683A KR20150010515A KR 20150010515 A KR20150010515 A KR 20150010515A KR 1020130085683 A KR1020130085683 A KR 1020130085683A KR 20130085683 A KR20130085683 A KR 20130085683A KR 20150010515 A KR20150010515 A KR 20150010515A
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KR
South Korea
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medical
medical image
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KR1020130085683A
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Inventor
이만우
조상흠
김준수
Original Assignee
삼성전자주식회사
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.)
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Publication date
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    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/38—Registration of image sequences
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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Abstract

의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 대상체의 의료 영상을 조정하는 방법에 있어서, 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및 상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 단계를 포함하는 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 획득 방법이 개시된다.

Description

의료 영상 획득 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PHOTOGRAPHING A MEDICAL IMAGE}
본 발명은 의료 영상 획득 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 의료 영상 촬영 환경을 자동으로 설정하고 촬영된 영상을 자동으로 조정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
의료 영상 장치의 사용자는 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜(Protocol) 또는 파라미터 값(parameter value)을 조정하여 의료 영상을 촬영하고 촬영된 영상에 대한 영상 조정을 수행한다.
프로토콜 또는 파라미터 값은 촬영을 지시한 의사, 환자의 촬영 부위, 병명, 방사선사 등의 다양한 조건에 따라 달라지며 병원에 따라 특화되어 있는 경우가 많다. 또한, 영상 조정 방법도 의료 영상의 특성, 촬영을 지시한 의사, 방사선사, 환자, 해부학적 단면(Anatomical Planes), 영상의 대조도(Contrast) 등에 따라 달라진다. 특히, 영상조정의 파라미터는 의사에 따라 특화된 경우가 많으므로 의사의 요구사항이 정확히 반영되어야 한다.
본 발명은 의료 영상과 관련된 파라미터를 학습함으로써 의료 영상에 대한 영상 조정과 촬영이 사용자 또는 대상체에 관한 정보에 기반하여 자동으로 수행되는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 대상체의 의료 영상을 조정하는 방법에 있어서, 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및 상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 촬영 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법에 있어서, 상기 의료 영상 촬영 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계; 상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및 상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.
대상체의 의료 영상을 조정하는 의료 영상 장치에 있어서, 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및 상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 영상 특성 조정부를 포함할 수 있다.
대상체의 의료 영상을 획득하는 의료 영상 장치에 있어서, 상기 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 상기 제 1사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및 상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 의료 영상 촬영부를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영된 영상의 특성을 조정하는 의료 영상 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 촬영된 영상의 영상 특성을 자동으로 조정하는 방법을 예시하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 사용자로부터 영상 특성 재조정 파라미터를 수신하여 사용자에 따른 영상 조정 파라미터를 갱신하는 방법을 예시하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터을 도시하는 도면이다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법의 순서를 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 촬영 조건을 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치(100)의 기능을 설명하는 블록 구성도를 예시한 도면이다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른, 대상체에 대한 복수의 의료 영상을 디스플레이하는 방법을 도시하는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 실시예에서 사용되는 '부'라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 명세서에서 "의료 영상 촬영 장치"는, 대상체의 의료 영상을 촬영하는 장치로서, MRI(Magnetic Resonance Imaging), X-ray, CT(Computed Tomography), PET(Positron Emission Tomography) 등 당업계에서 자명한 범위 내에서 사용되는 의료 영상 촬영 장치들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "영상"은 이산적인 영상 요소들(예를 들어, 2차원 영상에 있어서의 픽셀들 및 3차원 영상에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상은 X-ray, CT, MRI, 초음파 및 다른 의료 영상 촬영 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 영상 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 대상체의 촬영부위 및 대상체의 촬영 방향 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 본 명세서에서 "제 1 사용자"는 의료 영상 장치를 사용하는 사용자로서, 방사선사 및 검사자를 포함할 수 있으며, "제 2 사용자"는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자로서, 의사를 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "촬영 조건"은 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. "프로토콜"은 의료 영상 장치에서 반복적으로 인가되는 신호의 연속을 의미한다. 또한, "파라미터 값"은 프로토콜에 설정되는 개별 설정값으로서, TR(Repetition time), TE(Echo time), FOV(Field of view) 및 스캔 시간(Scan Time) 등을 포함할 수 있다.
또한 본 발명에서 영상 조정은 촬영된 영상의 특성을 변경하는 것으로, "영상의 특성"은 영상의 명도, 채도, 색상, 대조도, 선예도를 포함할 수 있다. 또한 본 발명에서 "영상 조정 파라미터"는 촬영된 영상에 대해 대조도를 조절하는 윈도우 레벨(Window level), 관심 영역의 밝기를 조절하는 윈도우 너비(Window width), 영상 처리에 사용되는 필터(filter)의 종류, 이미지 회전, 이미지 반전, MPR(multiplanar reconstruction), MIP(maximum intensity projuction)를 위한 파라미터, 영상에 ROI 표시 여부, 줌(Zoom)의 정도, 픽셀들의 밝기를 조절할 수 있는 하이라이트(High Light) 등 의료 영상의 후처리(post-processing)에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영된 영상의 특성을 조정하는 의료 영상 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 영상 장치(100)는 제어부(30), 파라미터 학습부(70)를 포함할 수 있다.
제어부(30)는 의료 영상 촬영 장치(100)를 조정하여 대상체에 대한 의료 영상을 획득 할 수 있다. 또한, 촬영된 의료 영상의 영상 특성을 조정 할 수 있다.
또한, 제어부(30)는 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터 또는 촬영 조건 파라미터를 추출할 수 있고, 추출된 파라미터를 이용하여 대상체에 대한 의료 영상을 획득 또는 의료 영상의 특성을 조정 할 수 있다.
또한, 제어부(30)는 영상 특정이 조정된 의료 영상을 촬영 지시를 한 진단의에게 자동으로 전송할 수 있다. 진단의는 수신된 의료 영상에 대해 영상 특성을 재조정할 수 있다. 제어부(30)는 재조정된 의료 영상 또는 재조정에 사용된 영상 조정 파라미터를 수신 할 수 있다.
또한, 제어부(30)는 사용자로부터 촬영 파라미터 또는 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다.
또한, 제어부(30)는 외부 네트워크와 유무선 통신을 할 수 있다. 제어부(30)는 의료 영상 관련 정보를 외부 기기로 송신 할 수 있으며, 외부 기기로부터 의료 영상에 관련된 정보를 수신할 수 있다. 또한, 제어부(30)는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)에 따른 통신을 할 수 있다.
파라미터 학습부(70)는 사용자가 입력한 영상 조정 파라미터에 기초하여 사용자가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다.
또한, 파라미터 학습부(70)는 사용자가 입력한 프로토콜 또는 파라미터에 기초하여 사용자가 선호하는 촬영 프로토콜 또는 파라미터를 산출할 수 있다.
의료 영상 장치(100)는 데이터베이스(미도시)를 포함할 수 있다. 데이터베이스는 의료 영상 조정에 필요한 파라미터를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 의료 영상 촬영에 필요한 프로토콜 또는 파라미터를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 의료 영상 및 의료 영상과 관련된 정보를 저장하고 있을 수 있다. 또한, 데이터베이스는 유무선 네트워크를 통해 연결된 외부의 데이터베이스 일 수 있다.
제어부(30), 파라미터 학습부(70), 데이터베이스는 콘솔(console) 또는 PACS(Picture Archiving and Communication System)의 일부 일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어부(30)는 외부로부터 진단의, 방사선사를 포함하는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 수신하고, 수신한 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 파라미터 또는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
제어부(30)는 추출된 파라미터에 기초하여 의료 영상을 촬영 할 수 있다. 제어부(30)는 촬영된 의료 영상에 대해 데이터베이스로부터 추출한 영상 조정 파라미터에 기초하여 영상 특성을 조정할 수 있다. 제어부(30)는 특성이 조정된 의료 영상을 촬영 지시를 내린 진단의에게 전송할 수 있다. 진단의가 수신한 의료 영상에 대한 특성을 재조정하는 경우, 제어부(30)는 재조정된 영상 특성에 대한 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다.
파라미터 학습부(70)는 수신한 재조정 파라미터에 기초하여 진단의가 선호하는 영상조정 파라미터를 산출할 수 있다. 진단의가 선호하는 영상조정 파라미터는 기 수신된 영상조정 파라미터의 통계값이 될 수 있다.
제어부(30)는 산출된 영상조정 파라미터를 진단의에 대응하여 데이터베이스에 갱신할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따르면, 방사선사 또는 진단의가 영상 조정 조건을 의료 영상 장치에 입력하지 않더라도 진단의의 식별 정보 만으로 진단의가 가장 많이 사용하는 또는 사용하리라 추측될 수 있는 영상 조정 조건이 설정되고 영상 조정이 자동으로 이루어져 방사선사 또는 진단의에게 편의를 제공 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 촬영된 영상의 영상 특성을 자동으로 조정하는 방법을 예시하는 순서도이다.
도 2에 도시된 방법은 사용자 각각에 대응하는 영상 조정 조건이 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 경우를 가정한다.
S210 단계에서, 제어부(30)는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득 한다.
대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자는 의사, 진단의를 포함할 수 있다. 대상체의 의료 영상을 촬영하는 임상 병리사, 방사선사 또한 포함 할 수 있으나, 의료 영상을 진단하는 자인 것이 바람직하다. 사용자에 관한 정보란 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다.
대상체에 관한 정보란 대상체의 병명, 대상체의 촬영 부위 또는 대상체의 촬영 방향을 포함할 수 있다.
제어부(30)는 사용자의 입력에 의해 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득할 수 있으며, 또는 외부 기기로부터 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보를 획득 할 수 있다.
S220 단계에서, 제어부(30)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
예를 들면, 사용자가 의사A이고 촬영 부위가 뇌인 경우 이에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는, 사용자가 의사 B이고 대상체의 병명이 간암인 경우 이에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. 또는, 의사 B에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는, 특정 부위에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
영상 조정 파라미터는 촬영된 영상의 특성을 조정하기 위한 파라미터이며, 촬영된 영상에 대해 대조도를 조절하는 윈도우 레벨(Window level), 관심 영역의 밝기를 조절하는 윈도우 너비(Window width), 영상 처리에 사용되는 필터(filter)의 종류, 이미지 회전, 이미지 반전, MPR(multiplanar reconstruction), MIP(maximum intensity projuction)를 위한 파라미터, 영상에 ROI 표시 여부, 줌(Zoom)의 정도, 픽셀들의 밝기를 조절할 수 있는 하이라이트(High Light) 등 의료 영상의 후처리(post-processing)에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다.
데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 사용자가 의료 영상의 특성을 조정하기 위해 기 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다. 예를 들면, 의사 A 및 뇌에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 의사 A가 뇌 촬영 영상을 진단할 때 가장 많이 사용하였던 영상 조정 파라미터 일 수 있다. 또는, 의사 B에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 의사 B가 선호하는 영상의 밝기, 영상의 대조도 등을 나타내는 파라미터 일 수 있다. 또는, 특정 촬영 방향 또는 특정 촬영 부위에 대응하여 추출된 영상 조정 파라미터는 복수의 사용자들이 해당 촬영 방향 또는 해당 촬영 부위에 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다.
또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영 프로토콜에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 복부 MRI 영상 중 T1 강조 영상에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다.
또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영 방향에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 뇌의 시상면(sagittal) 영상에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다.
또한, 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터는 촬영된 영상 픽셀의 히스토그램에 기초하여 추출될 수 있다. 예를 들면, 촬영된 영상의 히스토그램 패턴에 대응하는 영상 조정 파라미터를 추출 할 수 있다.
S230 단계에서, 제어부(30)는 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정할 수 있다.
즉, 사용자의 조정 없이 데이터베이스로부터 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 촬영된 의료 영상의 특성이 자동으로 조정된다.
하나의 특성을 조정하기 위해 데이터베이스로부터 추출되는 파라미터는 복수 일 수 있다., 또한, 하나의 정보에 대응하여 복수의 파라미터들이 추출될 수 있으며, 추출된 복수의 파라미터들을 이용하여 하나의 의료 영상이 각각 다른 특성으로 조정될 수 있다.
이와 같은 실시예를 통해, 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 따른 의료 영상 특성이 조정될 수 있다. 사용자가 촬영된 의료 영상에 대해 영상 특성을 조정하지 않더라도, 사용자가 선호하는 영상 특성으로 조정 될 수 있으므로, 영상 조정 시간이 단축 될 수 있으며, 진단의의 만족도가 증가할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(30)가 사용자로부터 영상 특성 재조정 파라미터를 수신하여 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 따른 영상 조정 파라미터를 갱신하는 방법을 예시하는 순서도이다.
S310 단계 내지 S330 단계는 제어부(30)가 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하여 촬영된 영상의 특성을 자동으로 조절하는 단계로 도2의 S210 단계 내지 S220 단계에 대응된다.
S340 단계에서, 제어부(30)는 사용자가 의료 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터를 수신한다.
영상 특성을 재조정하기 위해 사용자가 입력한 영상 조정 파라미터는 사용자가 직접 입력한 영상 조정 파라미터 일 수 있으며, 외부 기기 또는 외부 서버로부터 수신된 영상 조정 파라미터 일 수 있다.
사용자가 입력한 영상 조정 파라미터는 파라미터 자체일 수 있으며, 사용자에 의해 조정된 영상 특성으로부터 추출된 파라미터 일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정 대조도와 특정 선예도를 조정한 경우 해당 대조도 또는 선예도에 따른 윈도우 레벨 또는 필터가 입력될 수 있다.
S350 단계는, 제어부(30)는 수신한 영상 재조정 파라미터에 기초하여 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응한 데이터베이스의 영상 조정 파라미터를 갱신할 수 있다.
제어부(30)는 파라미터 학습부(30)에게 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응한 영상 조정 파라미터를 산출하도록 지시할 수 있으며, 파라미터 학습부(30)로부터 산출된 영상 조정 파라미터를 데이터베이스에 갱신 할 수 있다.
파라미터 학습부(30)는 사용자가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터로부터 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터의 통계값을 산출할 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 사용자로부터 입력된 영상 조정 파라미터를 통계 처리하여 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다.
예를 들면, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 기 입력된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 최근에 입력된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 특성 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다.
또한, 파라미터 학습부(30)는 사용자가 재조정한 영상의 특성을 분석하여 영상 조정 파라미터를 추출하고, 추출된 영상 조정 파라미터로부터 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.
또한, 파라미터 학습부(30)는 사용자의 영상 조정의 패턴을 분석하여 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.
예를 들면, 사용자가 동일한 의료 영상에 대해 여러 대조도로 영상 특성을 조정하여 비교 진단하는 빈도가 높은 경우, 해당 사용자에 대해 복수의 대조도를 표현하는 복수의 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다.
다른 예를 들면, 촬영된 의료 영상의 히스토그램의 패턴에 따라 선택된 윈도우 너비/레벨 또는 필터의 종류를 분석하여 사용자에 관한 정보와 히스토그램 패턴에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다.
또한, 사용자에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영 프로토콜에 기초하여 산출될 수 있다. 예를 들면, 복부 MRI 영상 중 T1 강조 영상에 대응하는 해당 사용자의 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다. 또한, 사용자에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영 방향에 기초하여 산출될 수 있다. 예를 들면, 뇌의 시상면(sagittal) 영상에 대응하는 해당 사용자의 영상 조정 파라미터가 산출할 수 있다. 또한, 사용자에 대응하는 영상 조정 파라미터는 해당 사용자와 촬영된 영상 픽셀의 히스토그램에 기초하여 산출될 수 있다.
파라미터 학습부(30)는 사용자가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터로부터 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터의 통계값을 산출할 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 복수의 사용자로부터 입력된 영상 조정 파라미터를 통계 처리하여 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 산출할 수 있다. 예를 들면, 뇌, 복부 또는 다리 등 특정 촬영 부위의 진단에 가장 많이 사용된 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다. 또한, 폐암, 치매 등과 같은 특정 질병 또는 뇌의 시상면 등과 같은 특정 부위의 특정 촬영 방향에 가장 많이 사용된 영상 조정 파라미터가 산출 될 수 있다.
대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 대상체의 의료 영상의 영상 특성 조정에 사용된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 최근에 입력된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터는 특성 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다.
이러한 실시예를 통해, 사용자가 가장 많이 사용하는 또는 사용할 가능성이 높은 영상 조정 파라미터를 추출하여 영상의 특성이 자동으로 조정 될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터를 도시하는 도면이다.
영상 조정 파라미터는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하여 데이터베이스에 저장 되어 있을 수 있다. 따라서, 특정 의사 또는 진단의의 식별 정보 또는 대상체의 촬영부위, 대상체의 병명, 촬영 프로토콜 시퀀스, 촬영 방향, 촬영된 영상의 히스토그램 등이 입력되면, 이에 대응하는 영상 조정 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 데이터베이스에 저장된 영상 조정 파라미터는 사용자가 기 입력한 영상 조정 파라미터 또는 사용자에 의해 선택된 영상 특성으로부터 추출된 파라미터에 기초하여 산출된 값일 수 있다.
전술한 바와 같이, 사용자가 촬영된 의료 영상에 대한 특성 조정을 반복함에 따라, 사용자가 선호하는 영상 조정 파라미터 값이 산출될 수 있고, 이후 촬영된 의료 영상이 산출된 파라미터 값으로 자동 조정될 수 있다.
한편, 의료 영상 조정 특성을 변경하는 영상 조정 파라미터 뿐만 아니라, 의료 영상의 촬영에 사용되는 프로토콜 또는 파라미터 또한 사용자에 따라 선호하는 값이 산출될 수 있고, 데이터베이스로부터 추출되어 자동 설정 될 수 있다. 이하 도 5 내지 도 6에서 설명 한다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법의 순서를 도시하는 도면이다.
도 5에 도시된 방법은 제 1 사용자와 제 2 사용자 각각에 대응하는 촬영 조건이 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 경우를 가정한 것이다.
"제 1 사용자"는 MRI 장치를 사용하는 사용자로서, 방사선사 및 검사자를 포함할 수 있으며, "제 2 사용자"는 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자로서, 의사를 포함할 수 있다.
S510 단계에서, 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보 및, 대상체에 관한 정보를 획득한다.
제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나의 식별 정보일 수 있다.
제 1 사용자, 제 2 사용자, 대상체에 관한 정보는 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 의해 집적 입력될 수 있으며, 외부 장치로부터 수신 될 수 있다.
S520 단계에서, 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보 및, 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출한다.
예를 들면, 대상체의 촬영부위가 뇌이고 제 2 사용자가 의사 A인 경우, 의사 A 및 촬영부위 뇌에 대응되는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 또는 대상체의 병명이 간질이고 제 1 사용자가 방사선사 B인 경우, 의사 B 및 병명 간질에 대응되는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
추출된 촬영 조건은 의료 영상 촬영 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.
추출된 촬영 조건은 대상체에 대해 제 1 사용자 또는 제 2 사용자가 가장 많이 사용하였거나 사용하리라 추측될 수 있는 촬영 조건일 수 있다.
예를 들면, 대상체의 촬영부위가 뇌이고 제 2 사용자가 의사 A인 경우에 대응되는 촬영 조건을 추출하였다면 추출된 촬영 조건은 의사 A가 뇌를 진단할 때 최근에 가장 많이 사용한 촬영 조건일 수 있다.
S530 단계에서, 추출된 촬영 조건에 기초하여 대상체를 촬영한다. 즉, 추출된 프로토콜 또는 파라미터 값에 기초하여 대상체를 촬영한다.
종래에는 제 1 사용자가 대상체에 관한 정보 등 다양한 조건들을 고려하여 촬영 조건을 설정하여야 하였고, 대상체의 병명 또는 촬영 부위 등에 따라 제 1 사용자가 설정하는 촬영 조건과 제 2 사용자가 원하는 촬영 조건이 서로 상이함으로써 제 1 사용자가 대상체를 반복적으로 촬영하여야 하는 문제점이 있었지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 MRI 장치는 제 1 사용자 및 제 2 사용자에 관한 정보를 통해 제 1 사용자와 제 2 사용자가 이전에 설정하였던 촬영 조건을 자동적으로 재설정함으로써 대상체를 반복적으로 촬영하여야 하는 문제점을 해결할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터베이스에 저장된 촬영 조건을 도시하는 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 데이터베이스에는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 대응하는 촬영 조건을 저장하고 있을 수 있다. 따라서, 제 1 사용자 또는 제 2 사용자 및 대상체의 촬영부위 또는 병명이 결정되면, 이에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.
도 6의 촬영 조건 데이터베이스는 제 2 사용자의 식별 정보를 기본키로 하고, 각각의 제 2 사용자에 대응하는 뇌에 대한 하나의 프로토콜 시퀀스와 파라미터가 저장된 데이터베이스를 도시하고 있다. 제 2 사용자 A에 대응되는 프로토콜 시퀀스는 Sag T2 TSE, Ax T1 MPR, Ax DWI 순서이다. 이러한 프로토콜 시퀀스는 의사 A가 최근에 가장 많이 지시한 프로토콜 시퀀스 일수 있다.
데이터베이스에 저장된 촬영 조건은 사용자가 기 입력한 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터에 기초하여 산출된 값일 수 있다.
예를 들면, 복수의 촬영에서 제 2 사용자가 지시한 프로토콜 시퀀스 중 가장 자주 지시한 프로토콜 시퀀스를 해당 제 2 사용자 에 대한 프로토콜 시퀀스로 저장할 수 있다. 또한, 복수의 촬영에서 동일한 제 1 사용자가 사용한 파라미터들의 평균값 또는 가중치 평균값을 해당 제 1 사용자에 대한 파라미터 값으로 저장할 수 있다.
한편, 촬영 조건 중 특정 조건만이 제 1 사용자, 제 2 사용자에 대응되어 저장 될 수 있다. 예를 들어, 의사에 대해서는 프로토콜만이 저장될 수 있으며 방사선사에 대해서는 파라미터 값 만이 저장될 수 있다.
앞선 실시예에서는 제 1 사용자 또는 제 2 사용자, 및 대상체에 대응하는 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터 값이 데이터베이스화 된 것을 예시했으나, 이 뿐만 아니라, 병원 특성, 플레인 방향, 임상 대조도를 기본키로 하여 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터가 데이터베이스화 될 수 있으며, 펄스 시퀀스를 기본키로 하여 파라미터 값이 데이터베이스화 될 수 있다.
이러한 실시예를 통해 각각의 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 따라 특화된 촬영 조건이 생성되며, 각각의 제 1 사용자 또는 제 2 사용자가 최근에 많이 사용한 촬영 조건을 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 의료 영상 장치(100)의 기능을 설명하는 블록 구성도를 예시한 도면이다.
의료 영상 장치(100)는 제어부(30), 파라미터 학습부(70)를 포함할 수 있다. 제어부(30)는 정보 획득부(32), 출력부(34), 의료 영상 촬영부(36), 영상 특성 조정부(38), 파라미터 추출부(40)를 포함할 수 있다.
정보 획득부(32)는 사용자에 관한 정보, 대상체에 관한 정보, 영상 조정 조건, 촬영 조건을 사용자 또는 외부기기로부터 획득 할 수 있다.
사용자에 관한 정보란, 대상체의 의료 영상을 촬영하는 자를 의미하는 제 1 사용자 또는 대상체의 의료 영상을 진단하는 자를 의미하는 제 2 사용자에 관한 정보일 수 있으며, 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 식별 정보를 포함할 수 있다.
대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 촬영 방향 및 촬영 부위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 정보 획득부(32)는 특정 병원, 임상 대조도 등의 정보를 획득할 수 있다.
정보 획득부(32)는 사용자의 입력으로부터 정보를 획득 할 수 있다. 또한, 정보 획득부(32)는 유무선 통신을 통해 외부 서버로부터 정보를 획득 할 수 있다. 예를 들면, 정보 획득부(32)는 PACS 시스템으로부터 영상 조정 조건, 촬영 조건 또는 대상체의 식별정보, 대상체의 진료 기록 등을 획득 할 수 있다. 정보 획득부(32)는 키보드, 마우스, 트랙볼, 음성 인식부, 제스처 인식부, 터치 스크린 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 입력 장치들을 포함할 수 있다.
파라미터 추출부(40)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 데이터베이스(200)에 저장된 촬영 조건을 추출할 수 있다. 사용자에 관한 정보는 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보를 의미하며, 대상체에 관한 정보는 대상체의 병명, 촬영 방향 및 촬영 부위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보는 정보획득부(32)가 수신한 정보 일 수 있다.
데이터베이스(200)로부터 추출된 촬영 조건은 프로토콜 시퀀스 또는 파라미터를 포함할 수 있다.
의료 영상 촬영부(36)는 의료 영상 장치와 연결된 의료 영상 촬영 장치를 조정하여 대상체에 관한 의료 영상을 획득할 수 있다. 의료 영상 촬영 장치는 대상체에 대한 의료 영상을 획득하는 장치로서 MRI, CT, X-ray 등을 포함할 수 있다.
의료 영상 촬영부(36)는 파라미터 추출부(40)가 데이터베이스로부터 추출한 촬영 조건에 기초하여 의료 영상 촬영 장치를 제어할 수 있다.
파라미터 추출부는(40)는 사용자에 관한 정보 또는 대상체에 관한 정보에 대응하는 데이터베이스(200)에 저장된 영상 조정 파라미터를 추출할 수 있다. 영상 조정 파라미터는 윈도우 너비/레벨(Window width/level), 필터의 종류(Filter), 줌(Zoom)의 정도, MPR 또는 MIP에 사용되는 파라미터를 포함할 수 있다.
영상 특성 조정부(38)는 영상 조정 파라미터 추출부(40)가 추출한 영상 조정 파라미터에 기초하여 의료 영상 촬영부(36)가 촬영한 의료 영상의 특성을 조정할 수 있다. 영상 특성이란 영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.
영상 특성이 조정된 의료 영상은 출력부(34)에 표시될 수 있다. 또한, 영상 특성이 조정된 의료 영상은 통신부(미도시)를 통해 촬영 지시를 내린 진단의에게 전송 될 수 있다.
출력부(34)는 영상 특성 조정부(38)에 의해 생성된 화상 데이터 또는 재구성 화상 데이터를 사용자에게 출력할 수 있다. 또한, 출력부(34)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 MRI 시스템을 조작하기 위해 필요한 정보를 출력할 수 있다. 출력부(34)는 스피커, 프린터, CRT 디스플레이, LCD 디스플레이, PDP 디스플레이, OLED 디스플레이, FED 디스플레이, LED 디스플레이, VFD 디스플레이, DLP 디스플레이, PFD 디스플레이, 3D 디스플레이, 투명 디스플레이 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 출력 장치들을 포함할 수 있다.
파라미터 학습부(70)는 통신부(미도시)를 통해 진단의로부터 영상 조정 파라미터를 수신할 수 있다. 진단의로부터 수신된 영상 조정 파라미터는 진단의에의해 재조정된 영상 특성에 사용된 파라미터 일 수 있다.
파라미터 학습부(70)는 수신된 영상 조정 파라미터로부터 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.
진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 진단의가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터의 통계값 일 수 있다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 영상 조정 파라미터와 진단의가 영상 재조정에 사용한 영상 조정 파라미터를 통계처리하여 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터를 산출 할 수 있다.
예를 들면, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 기 수신된 영상 조정 파라미터의 평균값 일 수 있다. 또한, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 최근에 수신된 파라미터 일수록 가중치가 증가하는 가중치 평균값 일 수 있다. 또한, 진단의가 선호하는 영상 조정 파라미터는 조정된 의료 영상을 사용자가 평가하여 점수에 따라 가중치를 달리하는 가중치 평균값일 수 있다.
파라미터 학습부(70)는 통계처리에 의해 산출된 영상 조정 파라미터를 진단의에 대응하는 영상 조정 파라미터 값으로 데이터베이스에 갱신 할 수 있다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른, 대상체에 대한 복수의 의료 영상을 디스플레이하는 방법을 도시하는 도면이다.
각각의 화면은 프로토콜 시퀀스에 따라 대상체가 촬영 되어 영상 조정을 거친 후 차례로 디스플레이 된 것이다. 840 탭은 810화면에 대응되며, 850 탭은 820 화면에 대응되고, 860 탭은 830 화면에 대응된다. 화면 아래의 탭이 선택됨에 따라 대응되는 화면이 다른 화면보다 앞서 디스플레이 될 수 있다. 결과적으로, 의료 영상이 촬영된 또는 영상 조정 완료 된 순서로 자동으로 디스플레이 되고, 가능한 최대 크기로 디스플레이 되는 동시에 각각의 화면에 대한 선택 또한 가능할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 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. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

  1. 의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 대상체의 의료 영상을 조정하는 방법에 있어서,
    상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 단계를 포함하는 의료 영상 조정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 조정 파라미터는,
    상기 사용자가 기 사용하였던 영상 조정 파라미터에 기초하여 산출된 것을 특징으로 하는 의료 영상 조정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 의료 영상을 조정하는 방법은,
    상기 사용자로부터 상기 의료 영상에 대한 재조정에 사용된 영상 조정 파라미터를 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 파라미터에 기초하여, 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응한 상기 데이터베이스의 영상 조정 파라미터 값을 갱신하는 단계를 더 포함하는 의료 영상 조정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 특성은,
    영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  5. 의료 영상 촬영 장치를 이용하여 대상체의 의료 영상을 획득하는 방법에 있어서,
    상기 의료 영상 촬영 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 촬영 조건은 상기 의료 영상 촬영 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보는,
    상기 제 1 사용자 및 제 2 사용자 중 적어도 하나의 식별 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  8. 제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,
    상기 대상체에 관한 정보는,
    상기 대상체의 병명, 상기 대상체의 촬영부위, 상기 대상체의 촬영 방향 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 의료 영상 획득 방법은,
    상기 대상체에 대한 복수의 의료 영상이 획득된 경우, 상기 복수의 의료 영상 각각에 대응하는 복수의 선택 메뉴를 디스플레이하고, 상기 복수의 의료 영상 중 상기 제 1 사용자 또는 제 2 사용자에 의해 선택된 선택 메뉴에 대응하는 의료 영상을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 획득 방법.
  10. 대상체의 의료 영상을 조정하는 의료 영상 장치에 있어서,
    상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부;
    상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 영상 조정 파라미터를 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및
    상기 추출된 영상 조정 파라미터에 기초하여 상기 의료 영상의 특성을 조정하는 영상 특성 조정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 조정 파라미터는,
    상기 사용자가 기 사용하였던 영상 조정 파라미터에 기초하여 산출된 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 정보 획득부는 상기 사용자로부터 상기 의료 영상을 재조정하는 영상 조정 파라미터 정보를 수신하는 것을 포함하고,
    상기 의료 영상 장치는,
    상기 수신된 파라미터에 기초하여, 상기 사용자에 관한 정보 또는 상기 대상체에 관한 정보에 대응한 상기 데이터베이스의 영상 조정 파라미터 값을 산출하여 데이터베이스에 갱신하는 파라미터 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상 특성은,
    영상의 명도, 채도, 색상, 대조도 및 선예도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  14. 대상체의 의료 영상을 획득하는 의료 영상 장치에 있어서,
    상기 의료 영상 장치를 사용하는 제 1 사용자 및 상기 대상체의 의료 영상을 진단하는 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부;
    상기 제 1 사용자 및 상기 제 2 사용자 중 적어도 하나에 관한 정보, 및 상기 대상체에 관한 정보에 대응하는 촬영 조건을 데이터베이스로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및
    상기 추출된 촬영 조건에 기초하여 상기 대상체를 촬영하는 의료 영상 촬영부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 촬영 조건은,
    상기 의료 영상 장치에 설정되는 프로토콜 및 파라미터 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 장치.
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