[논문]MRI 확산강조 뇌영상의 유사대칭성을 이용한 병변검출에 관한 연구

김성후; 이한욱; 이주원; 정원근; 강익태; 이건기

[국내논문] MRI 확산강조 뇌영상의 유사대칭성을 이용한 병변검출에 관한 연구
A Study on Pathological Pattern Detection using the quasi-Bisymmetry of MRI DWI Brain Image 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.2 no.4, 2009년, pp.37 - 44

김성후 (국립경상대학교 공과대학 전자공학과) , 이한욱 (국립경상대학교 공과대학 전자공학과) , 이주원 (안동과학대학 의료공학과) , 정원근 (경남도립남해대학 로봇항공전자과) , 강익태 (연암공업대학 컴퓨터공학과) , 이건기 (국립경상대학교 공과대학 전자공학과)

초록
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한국인의 사망원인 중 단일 질환으로는 가장 높은 뇌졸중의 진단을 위한 뇌 자기공명 확산강조영상을 유사대칭성을 이용하여 병변검출을 위한 실험을 하였다. 영상의 개선을 위해 영상을 회전 변환하여 보정하는 방법인 양선형 보간법을 이용하였다. 병변 검출을 위해서는 단순하고 주관적인 방법이 아닌 유사대칭성을 이용하여 좌 우측 뇌 영상의 차분 방법을 이용하여 병변영역을 검출 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Stroke patients are the most in the cause of death among Koreans. Therefore, an accurate diagnosis of stroke is very important. But, it is the only way to diagnose strokes that the doctors see the MRI image and detect the pathological pattern. In this paper, we proposed the new method to detect the pathological pattern of a suspected stroke. We used the quasibi-symmetry of the MRI brain image in our new method. we detected pathological pattern applied the proposed method, and show the result.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

이는 주로 의학적인 관점에서만 본 것이었고 공학적인 관점은 거의 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 영상처리 기법과 MR 뇌영상의 유사 대칭성을 이용하여 획득된 MR영상의 병변을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
하지만 뇌신경 전문의사가 아닌 일반인이나 수련의들에겐 진단을 위한 영상의 판독이 결코 쉬운 일이 아니며, 또한 증상의 중요성 등으로 인한 신속한 판단을 내려 처치를 하기란 더욱 힘든 일이다. 따라서 획득된 확산강조영상을 타 영상과 비교 관찰하여 증세 발현시기에 따른 병력을 토대로 의사의 주관적인 지식과 판단에 의해 진단 내려지던 것을 다양한 공학적인 개념을 적용하여 정량적이고 객관적인 판단이 가능하도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 이에 뇌졸중이 의심되어 검사한 MR 뇌 확산강조 영상을 유사대칭성을 이용하여 영상처리한 다음, 원영상과 비교하여 병변 부분만 밝게 강조한 영상을 획득함으로써, 전문가의 진단에 도움이 될 것이라 사료된다.

제안 방법

입력된 뇌영상은 일반적으로 전체 영상의 중앙에 위치하고, 각도도 수직을 유지하나 촬영시 환자의 자세에 따라 약간의 기울기가 존재한다. 이를 보정하기 위하여 영상을 회전 변환하였다. 회전 변환은 아래와 같이 Sine함수와 Cosine함수를 시 환자의 좌표를 변환한다.
이때, 정확히 정수의 좌표로 매핑되지 않을 경우 보간법으로 에 하여 영상의 품질 저하를 보상해 준다. 전체 영상의 양선형 보간법(Bilinear Interpolation)을 시 환자 보정하였다.
확산강조영상의 뇌졸중 병변은 전체 영상에서 가장 밝은 색으로 나타난다. 이러한 뇌졸중 병변을 검출하기 위하여 본 논문에서는 MRI 뇌 영상의 유사 대칭성을 이용하였다.유사 대칭성을 띠는 MRI 뇌영상을 전체 영상 크기의 # 지점인 X/2의 위치에서 양분하여 식 (3)과 같이 RBrain과 LBrain으로 나눌 수 있다.
그림 3의 영상에서 뇌 왼쪽 병변의 강조 부분은 구별이 가능하나, 좌우 뇌가 완전한 대칭이 아니기 때문에 발생하는 뇌 표면 부위에 발생한 잡음으로 인해 병변과의 구별이 어렵다. 이러한 잡음 제거를 위해 일정한 값을 가지는 뇌 영역의 평균값을 구하여 그 이하가 되는 픽셀의 값을 0으로 함으로써 대부분의 뇌 영역을 유지한 채 잡음의 발생 원인이었던 뇌 피질 부분을 좌우뇌가 대칭에 가깝게 조정하였다. 잡음 제거된 영상을 그림 4에 나타내었다.
본 연구를 위해 2009년 9월 1일부터 9월 30일까지 뇌 신경학적 증상을 주소로 진주의 모 대학병원에 내원한 환자 중 증상발현 시기가 확실하고 신경학적 검사 상 병소와 환자의 증상이 밀접한 관계가 있어 자기공명영상장치로 검사를 시행한 환자 중 확산강조영상을 획득한 환자의 영상을 대상으로 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 사용한 MRI 영상은 Siemens사의 Avanto 장비로부터 획득한 영상이다.

대상 데이터

본 연구를 위해 2009년 9월 1일부터 9월 30일까지 뇌 신경학적 증상을 주소로 진주의 모 대학병원에 내원한 환자 중 증상발현 시기가 확실하고 신경학적 검사 상 병소와 환자의 증상이 밀접한 관계가 있어 자기공명영상장치로 검사를 시행한 환자 중 확산강조영상을 획득한 환자의 영상을 대상으로 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 사용한 MRI 영상은 Siemens사의 Avanto 장비로부터 획득한 영상이다. 획득한 영상을 Mathworks사의 Matlab 으로 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 그림 5에 나타내었다.

데이터처리

본 논문에서 사용한 MRI 영상은 Siemens사의 Avanto 장비로부터 획득한 영상이다. 획득한 영상을 Mathworks사의 Matlab 으로 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 그림 5에 나타내었다. 그림 5의 뇌영역 평균 픽셀값은 각각 (a)가 86.

후속연구

따라서 획득된 확산강조영상을 타 영상과 비교 관찰하여 증세 발현시기에 따른 병력을 토대로 의사의 주관적인 지식과 판단에 의해 진단 내려지던 것을 다양한 공학적인 개념을 적용하여 정량적이고 객관적인 판단이 가능하도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 이에 뇌졸중이 의심되어 검사한 MR 뇌 확산강조 영상을 유사대칭성을 이용하여 영상처리한 다음, 원영상과 비교하여 병변 부분만 밝게 강조한 영상을 획득함으로써, 전문가의 진단에 도움이 될 것이라 사료된다.
본 연구를 통하여 뇌신경 전문의사의 판독소견에 대한 좀 더 객관적인 자료를 제시할 수 있을 것이며, 이를 기본으로 다양한 파라미터를 첨가한 알고리즘 연구를 통해 뇌졸중 진단 보조시스템의 개발에 관한 연구를 진행하여야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	뇌졸중의 발생빈도는 언제 제일 높은가?	뇌졸중은 주로 노인성 질환으로 알려져 있으나 서구화되어가는 식생활, 과중한 스트레스, 술과 담배 등 다양한 원인에 의해 젊은층에서 청장년층에 이르기까지 누구도 안심할 수 없을 만큼 발생률이 증가하고 있다. 특히 밤과 낮의 기온차가 큰 늦가을에서 겨울에 뇌졸중의 발생빈도가 높은 것으로 알려져 있다. 통계에 의하면 뇌졸중은 11~1월 사이에 절반 이상이 발생한다고 한다.
	통계청 자료에 의하면 우리나라 성인 사망률이 가장 높은 질환은?	통계청 자료에 의하면 우리나라 성인 사망률이 가장 높은 것이 뇌졸중이다. 매년 10만 여명의 환자가 발생하며 그중 20~30%가 사망하는 것으로 나타났다[1].
	뇌졸중이란?	보통 사람의 뇌 무게는 1,300~1,500g으로 전체 체중의 약 2%에 해당하지만, 체내 혈액의 20% 정도가 항상 뇌에 공급될 정도로 중요한 기관이다. 그런데 산소와 영양을 공급해 주는 뇌혈관이 막히면 주변 뇌 조직이 손상되고 갑작스런 신경마비 증상이 발생한다. 이것이 뇌졸중이다.

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