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문제 정의
- 정상인의 복부 CT 영상에서 위에 대한 명암 값을 분석한 결과, 음식물 로 채워진 부분에 대한 명암 값은 85 - 88, 공기로 채 워진 부분에 대한 명암 값은 0-10 분포로 항상 동일 하게 나타났다. 따라서, 이를 바탕으로 본 연구에서는 복부 CT 영상 내에서 위의 위치를 추적하여 자동적으 로 위를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
- 본 논문은 복부 CT 영상의 특징과 전처리 과정을 먼저 기술한 후 명암 값 탐색을 바탕으로 한 위 추출 과 정, 그리고 추출된 위의 체적 계산 과정, 알고리즘의 정 확성을 검증하기 위한 실험과 결론으로 구성되어 있다.
- 본 연구에서 개발된 알고리즘을 돼지 복부 영상에 적 용시켜 보았다. 생후 4 개월 된 Landraw 종 24Kg, 돼지 를 동물용 마취제 mmpum를 사용한 후 7mm, 10mm 간 격으로 복부 CT 영상을 촬영하였다.
- 정상인의 경우 위에 대한 명암 값은 항상 동일하기 때문에 처음 히스토그램 분석을 통해 얻은 명암 값 분 포가 모든 CT 영상에 대해 일률적으로 적용될 수 있다. 이 범위에 어긋날 경우 비정상 위를 가진 환자의 CT 영상으로 간주한다’ 본 논문에서는 정상인의 복부 CT 영상으로 제한하고 알고리즘을 개발하였다. 따라서 이를 바탕으로 각 명암 값에 해당되는 픽셀만을 남기고 나머 지는 노이즈로 간주하고 픽셀 값을 흰색으로 제거시킨 다.
- 그리고, 본 알고리즘을 돼지 복부 영상에 적용시켜 본 결과 실험에 의한 실 측치와 5% 이하의 오차율을 보이며 위가 추출되었다. 이로써 본 연구는 복부 CT 영상 내에서 위의 정확한 추출을 수행하는 알고리즘을 개발하였다. 이는 움직이는 장기의 자동적인 추출이라는 점에 의의를 둘 수 있으며, 본 연구에서 개발된 알고리즘은 추출된 위의 체적을 이용한 위 배출 기능의 정확한 계산, 일정한 크기 이상의 종양에 대한 자동 인식과 의학용 프로그램의 제작 등에 폭 넓게 이용될 수 있을 것이다.
- 컴퓨터가 의료 영상을 분석하고 진단 할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 첫 단계로 의료 영상을 정확하게 분석 할 수 있는 알고리즘 개발이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 복부 CT 영상내의 여러 장기 가운데 움 직이는 장기인 위를 선택하여 이를 일반적인 영상처리 알고리즘을 이용하여 자동적으로 추출해 내는 방법을 연구하였다 [2] [3] [4] [5] [6] [7L
- 지금까지 복부 CT 영상의 특징을 파악하고 CT 영상 에서 위의 자동적인 추출에 대하여 연구하였다. 한 사람 의 복부 CT 영상은 15 - 20 슬라이스로 구성되어 있으며 header 파일을 수록하고 있다.
- 지금까지 언급된 과정으로 위에 대한 자동적인 추출 이 이루어졌다. 추출에 대한 정확성을 검증하기 위하여 외과 전문의의 도움으로 총 50명에 해당하는 복부 CT 영상에 본 알고리즘을 적용시켜 보았다. 또한 알고리즘 적용으로 추출된 위 영상과 외과 전문의에 의해 수동으 로 추출된 위 영상에 대해 체적을 계산해 보았다.
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