[논문]개 복부초음파영상의 프랙탈 분석과 히스토그램 분석의 비교평가

최호정; 이영원; 정인조; 왕지완; 이경우; 연성찬; 이효종; 이희천

개 복부초음파영상의 프랙탈 분석과 히스토그램 분석의 비교평가
Comparative Assessment of Fractal Analysis and Histogram in Canine Abdominal Ultrasonographic Images 원문보기

Journal of veterinary clinics = 한국임상수의학회지, v.24 no.4 = no.59, 2007년, pp.568 - 572

최호정 (충남대학교 수의과대학) , 이영원 (충남대학교 수의과대학) , 정인조 (경상대학교 생명과학연구원) , 왕지완 (경상대학교 생명과학연구원) , 이경우 (경상대학교 의과대학) , 연성찬 (경상대학교 생명과학연구원) , 이효종 (경상대학교 생명과학연구원) , 이희천 (경상대학교 생명과학연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

This study was carried out to show at the fractal analysis complements the practical disadvantage of gray level histogram which is designed to measure the quantitative classification of echo patterns in ultrasonographic image of parenchymal organs such as spleen and kidney and it is a practical method of measurement for quantitative classification. By using ultrasonographs, kidney and spleen of 21 healthy Beagles were fixed under different gain settings to be scanned for echo patterns and results were analyzed with body gray level histogram and fractal analysis. Then it was compared based on the statistical data obtained. Although there was a proportionate increase in histogram along with gain settings, there were consistencies in the fractal dimension. In terms of quantitative analysis in ultrasonographic images, fractal analysis is concluded to complement the practical disadvantage of gray level histogram.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구는 프랙탈 구조로 설명가능한 실질장기의 초음파 영상분석을 위하여 비글견에서 신장과 비장의 영상을 획득한 후 대표적 정량분석법인 gray level histogram과 프랙탈 분석을 상호비교하여 이를 실질장기의 echo pattern의 측정에 유용하게 사용될 수 있는지를 평가하였다.
Echogenicity의 정량적 평가에 있어서의 문제점은 측정 깊이에 상관없이 일정한 자료를 얻기 위해서 gain settings, 초음파의 감쇠, 탐촉자의 영향, TGC settings 등과 같은 변수들을 일률적으로 조정해야 한다는 것이다(13). 이에 본 연구에서는 gain settings# 제외한 나머지 변수들을 일반적으로 임상에 사용되는 수치로 유지시켜 보다 객관적인 분석을 실시하고자 하였다.

제안 방법

사전영상처리 과정은 ROI 영상을 먼저 이원영상(binary image)으로 변환하여 auto-thresholding 과정을 거친 후 변환된 이미지를 골 격화 영상(skeletonized image)으로 만들었으며, 이를 BENOITe 프로그램(Ver 1.3, TruSoft Int'l, Inc)을 이용하여 프랙탈 차원값을 측정하였다(Fig 1).
실험 전에 신체검사, 복강 방사선 검사 및 실시간 초음파검사, 혈액화학적 검사 등을 실시하여 신장과 비장의 병적소견이나 내재적인 소인이 없는 것을 확인하였다.
TGC(Time gain compensation) 는 직선을 유지시켜 깊이에 따른 초음파의 감쇠의 변화를 고정시켰다. 실험동물을 앙와자세로 보정한 후 초음파기기의 gain settings을 실제 임상 초음파검사에서 일상적으로 사용되고 있는 gain level 20에서 시작하여 30, 40, 50, 60으로 단계적으로 높여 신장은 정중 종축상으로, 비장은 비정맥 출입 부위를 스캔하여 영상화 시킨 후, 각각의 초음파 영상을 저장하여 자료를 수집하였다.
진단 초음파기기는 10MHz linear type 탐촉자가 장착된 초음파 진단기 (Vivid 3, GE. USA)를 사용하여 좌측 신장과 비장에 대한 초음파검사를 실시하였다. Focusing patterne 근거리 초점과 원거리 초점의 중간 지점에 고정하였고, dynamic range는 90dB에 고정시켰다.

대상 데이터

본 실험은 임상적으로 건강한 비글견 21두(암컷:12, 숫컷: 9) 를 사용하여 진행하였으며, 이들의 평균 연령은 28.7개월, 평균 체중은 8.3 kg이었다.

데이터처리

37, Wayne Rasband National Institutes of Health, USA)를 사용하여 강력한 반사체나 혈관 등과 같은 영상분석에 장해가 되는 부위를 피하여 균일한 echo pattern을 가진 부위를 개체당 40 X40 픽셀 크기의 3군데 관심영역 (Region of interest, ROI)을 선택하여 평균값을 구하였다. 모든 ROI 영상은 동일 프로그램을 사용하여 gray level histogram 분석을 실시하였다.
모든 과정을 거쳐 수집된 각 데이터는 SPSS(Ver 10.0 for windows, Chicago, IL, USA) 프로그램을 사용하여 표본의 성질에 따라 one-way ANOVA test를 실시하였으며 사후 검정은 Schefife t-test를 실시하였고 모든 통계처리의 유의수준은 95%로 하였다.
수집된 모든 자료를 각각 Image J®(ver 1.37, Wayne Rasband National Institutes of Health, USA)를 사용하여 강력한 반사체나 혈관 등과 같은 영상분석에 장해가 되는 부위를 피하여 균일한 echo pattern을 가진 부위를 개체당 40 X40 픽셀 크기의 3군데 관심영역 (Region of interest, ROI)을 선택하여 평균값을 구하였다. 모든 ROI 영상은 동일 프로그램을 사용하여 gray level histogram 분석을 실시하였다.

성능/효과

즉 프랙탈 차원이 커지면 형태가 더 복잡해진다는 일반적인 원칙(24)을 적용하면 어떤 대상의 복잡도가 증가할수록, 덜 복잡한 대상에 비해 프랙탈 차원이 커진다고 할 수 있다. 본 연구결과를 보면, gain settings이 증가하여도 프랙탈 값의 유의적인 변화는 관찰할 수 없었다. 따라서 echo pattern의 복잡성을 분석하기 때문에 gain의 변화에 관계없이 일정한 값을 유지하는 프랙탈 분석법은 gray level histogram의 약점을 보완하여 보다 객관적이고 정확한 진단 방법으로 이용될 수 있다고 판단된다.
비장의 gain settings조정에 따른 histogram치의 변화는 gain level 20에서 13.199±6.923, gain level 30에서 22.573 +10.293, gain level 40에서 30.988±13.016, gain level 50에서 41.378±16.132, gain level 60에서 49.905± 18.058 로 gain settings의 증가에 따라 histogram치도 증가하였으며 gain level 40을 기준으로 한 각 gain level간의 상호분석 결과에서도 신장에서와 동일한 결과를 나타내었다(Table 2). 프랙탈 차원값은 gain level 20에서는 1.
증가하게 된다(28). 사람에서 간장과 신장의 echo pattern에 대한 정량적 평가의 연구 중 초음파학자의 선호에 따라 gain settings의 차이가 존재한다는 사실을 확인하고, gain settings와 image brightness간의 상관관계를 규명하기 위한 시도의 결과 image brightness와 gain settings는 초음파 기종에 따라 약간의 차이는 존재하지만, 대부분의 기종에서 일정한 비율로 증가하는 선형관계를 가진다고 결론지었다(18). 따라서 본 실험에서 초음파 영상의 정량적 분석을 위해 사용한 gray level histograme 가장 간편하고 유용한 방법이지만, 초음파 영상내의 개개의 pixel의 밝기를 분석하기 때문에 brightness?} 증가할수록 histogram치 또한 비례적으로 증가하게 되는 단점을 가진다.
gain settings이 증가됨에 따라 histogram 치가 일정하게 증가하였다(Table 1). 현재 소동물 임상에서 주로 사용하고 있는 gain level 40을 기준으로 한 각 gain level간의 상호분석 결과에서 gain level 20과 gain level 60 에서 유의적 차이가 인정되었다(p<0.01). 이에 반해 프랙탈 차원값은 gain level 20에서는 1.

후속연구

의료영상에 있어서도 프랙탈 차원은 신경세포의 수상돌기의 묘사(25), 간의 핵의학스캔의 분석(9), 유방조영상의 실질형태 특징화(8) 등에 이용되고 있으며 골 영상에 대한 프랙탈 분석은 골다공증 진단에 사용되어 현재 준 임상 적용단계에 이르러 있다. 그러나 수의학에서는 아직까지 그 연구가 미약한 상태이나 그 연구의 필요성이 대두되고 있으며 향후 보다 더 적극적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
이상에서와 같이 프랙탈 분석법은 gray level histogram의 단점을 극복하여 echo pattern을 보다 객관적으로 평가하는데 적용될 수 있는 방법이며 개의 신장, 비장, 간장과 같은 실질 장기의 초음파 영상분석에 있어 프랙탈 분석을 사용하는 프로토콜이 확립되면 실제 임상에서 질환을 진단할 수 있는 유용한 도구로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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