자기지도학습 기반의 뼈와 체형 윤곽 손실 계산을 적용한 합성 CT 생성 시스템
Synthetic CT Generation System Applying Self-Supervised Bone and Body Contour Loss Computation
특허 요약
본 발명은 동일한 뼈에 대하여 모의치료용 CT와 CBCT간의 기간을 두고 진행하는 방사선 치료에서 변화된 환자의 체형변화를 정확하게 감지하는 합성 CT 개발을 위한 자기지도학습 기반의 뼈와 체형 윤곽 손실 계산을 적용한 합성 CT 생성 시스템에 관한 것이다.
청구항
번호청구항
1

입력 CT 영상 및 상기 입력 CT 영상에 대응하는 입력 CBCT 영상을 입력받는 데이터수집모듈(110);CycleGAN모델을 통해 상기 입력 CBCT영상을 사용하여 합성 CT(sCT) 영상을 생성하는 이미지생성모듈(120);상기 합성 CT 영상을 상기 입력 CT 영상과 비교하여 제1비교정보를 생성하는 판별모듈(130);CycleGAN모델을 통해 상기 합성 CT 영상을 역변환하여 재구성 CBCT 영상을 생성하는 역변환모듈(140);상기 입력 CBCT 영상과 재구성 CBCT 영상의 차이를 비교하여 제2비교정보를 생성하는 비교모듈(150);상기 입력 CT 영상 및 입력 CBCT 영상의 뼈 부분과 상기 합성 CT 영상 및 재구성 CBCT영상의 뼈 부분을 비교하며 차이값인 본로스(bone loss)를 산출하는 제1산출부(161)와, 상기 입력 CT 영상 및 입력 CBCT 영상의 신체윤곽 및 인공물 부분과 상기 합성 CT 영상 및 재구성 CBCT영상의 신체윤곽 및 인공물 부분을 비교하며 차이값인 바디로스(body loss)를 산출하는 제2산출부(162)를 구비하는 로스산출모듈(160);상기 제1비교정보에 대응하여 상기 제2비교정보의 Cycle-consistency Loss와 제1비교정보의 Loss와 본로스 및 바디로스를 최소화할 수 있도록 CycleGAN모델을 훈련시키는 훈련모듈(170); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 합성 CT 생성 시스템.

2

제1항에 있어서,상기 제1산출부(161)는, 상기 입력 CT 영상 및 입력 CBCT 영상의 뼈 부분만 보이도록 제1임계값을 부여하여 이미지를 변환하고 이의 교집합에 해당하는 제1변환이미지를 획득하고, 상기 합성 CT 영상 및 재구성 CBCT영상에 상기 제1임계값을 부여하여 이미지를 변환하고 이의 교집합에 해당하는 제2변환이미지를 획득하며, 상기 제1변환이미지 및 제2변환이미지의 차이에 대응하는 본로스를 산출하고,상기 제2산출부(162)는, 상기 입력 CT 영상 및 입력 CBCT 영상의 신체윤곽 및 인공물 부분만 보이도록 제2임계값을 부여하여 이미지를 변환하고 이의 교집합에 해당하는 제3변환이미지를 획득하고, 상기 합성 CT 영상 및 재구성 CBCT영상에 상기 제2임계값을 부여하여 이미지를 변환하고 이의 교집합에 해당하는 제4변환이미지를 획득하며, 상기 제3변환이미지 및 제4변환이미지의 차이에 대응하는 바디로스를 산출하는 것을 특징으로 하는 합성 CT 생성 시스템.

도면대표도면