[논문]초음파 영상에서 다열근 추출

김광백; 신상호

doi:10.9708/jksci.2011.16.2.055

초음파 영상에서 다열근 추출
Extraction of Lumbar Multifidus Muscle using Ultrasound Imaging 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.2, 2011년, pp.55 - 60

김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과) , 신상호 ((주)토탈소프트뱅크 의공학연구소)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a new method for extracting muscles from lumbar images. The proposed method sets areas without distortions with field expert's assistance as areas of measuring interest and removing noises from initial ultrasonic videos. Then, the method emphasizes the brightness contrast with Ends-in search stretching algorithm and separate thoracic vertebra from subcutaneous fat area using morphological characteristics. 4-directions contour tracing algorithm is applied to extract the bottom of subcutaneous fat area. Extracting thoracic vertebra area requires noise removal and morphological characteristics as well among candidate areas obtained by controlling min-max brightness. The thickness of muscles is then defined as the length between subcutaneous fat area and extracted thoracic vertebra. The experiment which consists of 368 image analysis verifies that the proposed method is more effective in measuring the thickness of muscles than before.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 초음파 의료 영상을 이용하는 재활 분야에 적용하여, 의료 영상 진단에 필요한 두께, 근육의 변화량 등의 자료를 객관적이고, 자동적으로 측정할 수 있도록 하기 위해 요부 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다.
따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 피하지방층 경계를 따라 호를 설정한다.
본 논문에서는 재활분야의 초음파 영상 진단을 자동화하기 위해 요부 초음파 영상에 존재하는 근육을 추출하고 근육의 두께를 측정하는 방법을 제안하였다.

제안 방법

제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방층의 하단 부분을 추출하였다. 그리고 최대, 최소 명암도와 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 등뼈의 후보 영역을 추출한 후, 요부의 형태학적 특징을 이용하여 최종 등뼈 영역을 추출하고, 근육의 두께를 측정하였다.
요부 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하기 위하여 피하지방층의 하단 근막 경계선과 등뼈의 내부 경계선 및 등뼈를 추출한다. 추출된 3가지 정보를 이용하여 피하지방층과 등뼈 사이의 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다[10].
이진화된 영상에서 요부 근육을 추출하기 위해서 형태학적 특징을 이용하여 피하지방층의 하단 경계선을 추출한다. 기존의 방법은 그림 3과 같이 이진화된 영상만을 이용하여 피하지방층의 하단 경계선을 추출하기 때문에 피하지방층의 정보가 손실되는 문제점이 있다.
제안된 방법에 의해 추출된 피하지방층을 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 좌측 끝과 우측 끝을 연결하는 하단 경계선을 추출한다. 피하지방층의 하단 경계선이 추출된 결과는 그림 6과 같다.
제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재 하지 않는 근육 영역을 측정하기 위해 전문의가 측정할 영역을 선택하도록 하였다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방층의 하단 부분을 추출하였다. 그리고 최대, 최소 명암도와 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 등뼈의 후보 영역을 추출한 후, 요부의 형태학적 특징을 이용하여 최종 등뼈 영역을 추출하고, 근육의 두께를 측정하였다.
제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재 하지 않는 근육 영역을 측정하기 위해 전문의가 측정할 영역을 선택하도록 하였다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방층의 하단 부분을 추출하였다.
요부 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하기 위하여 피하지방층의 하단 근막 경계선과 등뼈의 내부 경계선 및 등뼈를 추출한다. 추출된 3가지 정보를 이용하여 피하지방층과 등뼈 사이의 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다[10]. 요부 초음파 영상의 구성은 그림 1과 같다.
추출된 등뼈의 후보 영역에서 8 방향 윤곽선 추출 알고리즘을 적용하여 개별 객체를 추출한 후, 객체의 크기가 10 픽셀보다 작을 경우에는 잡음으로 간주하여 제거한다. 요부 영상에서 등뼈 영역은 등뼈 영역의 내부 경계선 주위에 존재하기 때문에 등뼈 내부 경계선을 기준으로 20 픽셀 내부에 존재하는 객체를 최종 등뼈 영역으로 추출한다.

대상 데이터

본 논문에서는 초음파 영상에서 근육 영역의 두께 측정하기 위해 532X434 크기의 Convex 형태인 DICOM 파일을 사용하였으며, 일반인 남성 27명의 요부 영상 368장을 대상으로 실험하였다.

이론/모형

따라서 본 논문에서는 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-In Search Stretching 기법을 적용한다.
요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역의 경계선을 뚜렷하게 구분하기 위하여 Ends-In Search Stretching 기법을 적용한 후, 반복 이진화 방법을 적용한다. 이진화된 영상은 그림 2와 같다.

성능/효과

실험 결과에서 알 수 있듯이 요부의 근육 영역 추출에서 기존의 방법보다 제안된 요부 추출 방법이 비교적 정확히 요부의 근육 영역이 추출되었고 근육의 두께도 전문의와 비교하여 근접하게 측정된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 요부 근육 추출 및 측정 방법이 초음파 근육 영상 분석에 객관적인 자료를 제시하는데 유용하게 적용할 수 있는 것을 전문의를 통해서 확인하였다.
실험 결과에서 알 수 있듯이 요부의 근육 영역 추출에서 기존의 방법보다 제안된 요부 추출 방법이 비교적 정확히 요부의 근육 영역이 추출되었고 근육의 두께도 전문의와 비교하여 근접하게 측정된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 요부 근육 추출 및 측정 방법이 초음파 근육 영상 분석에 객관적인 자료를 제시하는데 유용하게 적용할 수 있는 것을 전문의를 통해서 확인하였다.
표 1은 요부 초음파 영상에서 제안된 방법을 적용하여 근육 영역을 추출한 결과에 대해 물리치료사가 분석한 결과를 나타낸 것이다. 표 1에서 알 수 있듯이 본 논문에서 제시한 방법이 요부의 근육 영역을 효과적으로 추출하는 것을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	요통의 특징은?	요통은 가장 빈번하게 발생하는 근골격계 증상 중의 하나이며 사회적으로나 개인에게 막대한 경제적 손실을 야기하는 증상이다. 최근 요부 안정화 운동이 요통치료 및 예방적 차원에서 많이 이용되고 있으며 외국의 다양한 임상연구에서 그 효과가 보고되고 있다[1,2,3].
	요부 안정화 운동을 평가하거나 수행할 때 관련 근육들에 대한 평가가 이뤄져야 하는 이유는?	이러한 치료/예방 프로그램을 평가하거나 수행하기 위하여 관련 근육들에 대한 평가가 이루어져야 한다. 관련된 근육들의 기능이나 특성에 대한 문제를 정확히 찾아 내지 못하면 효과적인 치료가 되지 못하기 때문이다. 따라서 임상에서나 연구 전략에서 치료가 추구하고 있는 구체적인 기능에 대하여 신뢰할 수 있고, 정확하고, 의미있는 정보를 제공하기 위해 근육을 측정하는 것이 매우 중요하다.
	최근 요부안정화에 중요한 역할을 하는 근육으로 무엇이 강조되나요?	최근 요부안정화에 중요한 역할을 하는 근육으로 다열근이 강조되고 있으며, 요통환자에 있어서 다열근의 활성화 패턴과 형태학적으로 정상 근육과의 차이가 보고되고 있다[5,6]. 전통적으로 우리의 일상생활 동작에서 이루어지는 기능적인 활동에서 근육이 어떻게 사용되는지를 분석하는 방법으로 근력과 근지구력을 측정하는 간접적인 방법을 사용하고 있다.

참고문헌 (11)

G. A Koumantakis, P. J. Watson, J. A. Oldham, "Trunk muscle stabilization training plus general exercise versus general exercise only: randomized controlled trial of patients with recurrent low back pain," Physical Therapy, Vol. 85, pp. 209-215. 2005.

상세보기
H. Tsao, P. W. Hodges, "Persistence of improvements in postural strategies following motor control training in people with recurrent low back pain," Journal of Electromyography & Kinesiology, Vol. 18, pp. 559-569, 2008.

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J. A. Hides, C. A. Richardson, G. A. Jul, "Multifidus muscle recovery is not automatic after resolution of acute, first-episode low back pain," Spine, Vol. 21, pp. 2763-2769, 1996.

상세보기
D. S. Teyhen,"Rehabilitative ultrasound imaging: the roadmap ahead," Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy, Vol. 37, pp. 431-433, 2007.

상세보기
K. L. Barker, D. R. Shamley, D. Jackson, "Changes in the cross-sectional area of multifidus and psoas in patients with unilateral back pain: the relationship to pain and disability," Spine, Vol. 29, pp. 515-519, 2004.

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F. W. Kremkau, Diagnostic Ultrasound: Principles and Instruments, Philadelphia, PA:Saunders, 2002.
D. S. Jang, J. K. Kim, K. B. Kim, "Analysis of Muscle Areas form Ultrasonographic Images using Morphological Features and Fascial Information," Proceedings of KIISS Autumn Conference, pp. 402-408, 2009.
M. T. Van Holsbeda, J. H. Introcas, Musculoskeletal Ultrasound, Philadelphia, PA:MosbyPress, 2001.
K. B. Kim, "Extraction of Muscle Area from Ultrasonographic Images using Information of Fascia," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 11, No. 9, pp. 1296-1301, 2008.

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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