CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법에 있어서,제1 기준값에 기반하여 CT 영상을 이진화하는 동작;제2 기준값에 기반하여 상기 이진화된 CT 영상에 대해 노이즈 감소를 수행하는 동작;상기 노이즈 감소가 수행된 CT 영상에서 가장 부피가 큰 영역을 뇌실 영역으로 식별하는 동작;상기 식별된 뇌실 영역의 수평면 슬라이스에 대한 스켈레톤화를 수행하여 스켈레톤을 생성하는 동작;상기 생성된 스켈레톤이 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지는지 판단하는 동작; 및상기 생성된 스켈레톤이 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가진다고 판단되면, 상기 생성된 스켈레톤의 구조로부터 뇌실을 추출하는 동작;을 포함하는, CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법.

제1항에 있어서,상기 제1 기준값은 HU(Hounsfield Unit)의 값이고,상기 노이즈 감소는 중간값 필터링(Median Filtering)에 의해 수행되고, 상기 제2 기준값은 상기 중간값 필터링의 크기(size)인, CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법.

제1항에 있어서,상기 미리 정해진 구조적 특징은,상기 생성된 스켈레톤이 4개의 정점을 포함하고 상기 생성된 스켈레톤 상에서 상기 4개의 정점중의 어느 하나의 정점이 다른 3개의 정점들과 연결되는 3개의 간선이 상기 어느 하나의 정점에서 제1 노드까지만 공통되는 제1 구조; 및 상기 생성된 스켈레톤이 4개의 정점을 포함하고 상기 생성된 스켈레톤 상에서 상기 4개의 정점중의 어느 하나의 정점이 다른 3개의 정점들과 연결되는 3개의 간선이 상기 어느 하나의 정점에서 제1 노드까지 공통되고 상기 3개의 간선 중에서 2개의 간선이 상기 제1 노드부터 상기 제1 노드와 다른 위치에 있는 제2 노드까지 공통되는 제2 구조를 포함하는, CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법.

제1항에 있어서,상기 미리 정해진 구조적 특징은 X자형 및 H자형을 포함하는, CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법.

제1항에 있어서,상기 생성된 스켈레톤이 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지지 않는다고 판단되면,상기 제1 기준값 및 상기 제2 기준값 중의 적어도 하나를 조정한 후, 상기 CT 영상의 이진화, 상기 노이즈 감소, 상기 뇌실 영역 식별, 상기 스켈레톤화 수행, 및 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지는지에 대한 판단을 다시 수행하는, CT 영상에서 뇌실을 추출하는 방법.

CT 영상에서 뇌실을 추출하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서,제1 기준값에 기반하여 CT 영상을 이진화하는 동작;제2 기준값에 기반하여 상기 이진화된 CT 영상에 대해 노이즈 감소를 수행하는 동작;상기 노이즈 감소가 수행된 CT 영상에서 가장 부피가 큰 영역을 뇌실 영역으로 식별하는 동작;상기 식별된 뇌실 영역의 수평면 슬라이스에 대한 스켈레톤화를 수행하여 스켈레톤을 생성하는 동작;상기 생성된 스켈레톤이 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지는지 판단하는 동작; 및상기 생성된 스켈레톤이 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가진다고 판단되면, 상기 생성된 스켈레톤의 구조로부터 뇌실을 추출하는 동작;을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제6항에 있어서,상기 제1 기준값은 HU(Hounsfield Unit)의 값이고,상기 노이즈 감소는 중간값 필터링(Median Filtering)에 의해 수행되고, 상기 제2 기준값은 상기 중간값 필터링의 크기(size)인, 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제6항에 있어서,상기 미리 정해진 구조적 특징은,상기 생성된 스켈레톤이 4개의 정점을 포함하고 상기 생성된 스켈레톤 상에서 상기 4개의 정점중의 어느 하나의 정점이 다른 3개의 정점들과 연결되는 3개의 간선이 상기 어느 하나의 정점에서 제1 노드까지만 공통되는 제1 구조; 및 상기 생성된 스켈레톤이 4개의 정점을 포함하고 상기 생성된 스켈레톤 상에서 상기 4개의 정점중의 어느 하나의 정점이 다른 3개의 정점들과 연결되는 3개의 간선이 상기 어느 하나의 정점에서 제1 노드까지 공통되고 상기 3개의 간선 중에서 2개의 간선이 상기 제1 노드부터 상기 제1 노드와 다른 위치에 있는 제2 노드까지 공통되는 제2 구조를 포함하는, 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제6항에 있어서,상기 미리 정해진 구조적 특징은 X자형 및 H자형을 포함하는, 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제6항에 있어서,상기 생성된 스켈레톤이 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지지 않는다고 판단되면,상기 제1 기준값 및 상기 제2 기준값 중의 적어도 하나를 조정한 후, 상기 CT 영상의 이진화, 상기 노이즈 감소, 상기 뇌실 영역 식별, 상기 스켈레톤화 수행, 및 상기 미리 정해진 구조적 특징 중에서 하나를 가지는지에 대한 판단을 다시 수행하는 동작을 컴퓨터에 실행시키는, 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.