[논문]X-ray 영상을 이용한 척추측만증 영상처리 알고리즘 개발

박은정; 정주영; 배철수; 이상식

doi:10.17661/jkiiect.2011.4.2.088

X-ray 영상을 이용한 척추측만증 영상처리 알고리즘 개발
Algorithm Development of Scoliosis Image Processing using X-ray Imaging 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.4 no.2, 2011년, pp.88 - 95

박은정 (관동대학교 의료공학과) , 정주영 (관동대학교 의료공학과) , 배철수 (관동대학교 의료공학과) , 이상식 (관동대학교 의료공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 코브 각도 측정법을 이용하여 척추 X-ray 영상을 측정할 때에 적용이 용이하도록 추간원판을 뚜렷하게 만드는 영상처리 알고리즘과 코브 각도 측정법을 일일이 적용하지 않고도 척추 전장을 포함하는 X-ray 필름의 기립 후전방 척추 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 척추측만 정도 측정에 적용 또는 응용이 용이하게 하는 영상처리 알고리즘을 제시하였다. 척추 X-ray영상의 코브 각도 $1^{\circ}$당 L값의 평균을 산출한 결과는 0.568로 나타났고, 이를 기준으로 척추측만 정도 검출이 가능하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, Image Processing Algorithms which can make intervertebral disk images distinct and be easy to apply when measuring X-ray image of spine by using Cobb's angle and can measure the stage of scoliosis pertaining to X-ray image including the whole length of spine by converting to just one spinal functional graph without appling Cobb's angle in every disk are proposed. In addition, The calculated average value of L per $1^{\circ}$ Cobb's angle as to X-ray image of spine results in 0.568 which can be a standard for detecting the stage of scoliosis.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 척추 X-ray 영상을 코브 각도 측정법을 이용하여 측정할 때에 적용이 용이하도록 추간원판을 뚜렷하게 만드는 영상처리 알고리즘을 제시하였다.
본 연구에서는 척추측만증 환자의 만곡정도를 자동으로 검출하기 위한 X-ray 영상의 추출 기법을 개발하고 이에 대한 알고리즘을 검증하였다.

제안 방법

1. 척추 X-ray 20장의 원본 영상에 영상처리 알고리즘을 적용하였고, 이미지 프로 프로그램을 이용하여 측정하였다.
X-ray 영상을 이용한 척추측만증 자동 추출 알고리즘 개발을 위하여 척추전장을 포함하는 기립 후전방 원본 X-ray의 척추선 추출 알고리즘을 이미지 프로를 이용하여 수행하였다.
각 척추선 함수 그래프의 X축 길이는 모두 일정하게 확대 또는 축소시켜 원 비율을 유지하였으며, 그림 12와 같이 이차함수 형태로 통합시켰다. 또한 만곡에 따라 함수 그래프의 수식을 이차 함수와 같은 형태의 그래프로 근사화시켜서 적용하였다.
또한 코브 각도 측정법을 일일이 적용하지 않고도 척추 전장을 포함하는 기립 후전방 척추 X-ray 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 척추측만 정도 측정에 적용 또는 응용이 용이하게 하는 척추 X-ray 영상처리 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서 개발된 영상처리 알고리즘의 검증을 위하여 이중 만곡의 경우 각각의 만곡으로 나누어 분석하였다. 각 척추선 함수 그래프의 X축 길이는 모두 일정하게 확대 또는 축소시켜 원 비율을 유지하였으며, 그림 12와 같이 이차함수 형태로 통합시켰다.
본 연구에서 사용한 실험 장치는 X-ray 영상, 영상처리용 PC, 소프트웨어 및 이미지 처리를 위한 이미지 프로 패키지로 구성하였다. 그림 1은 X-ray 영상을 이용한 영상처리 과정을 보여주고 있다.
소벨필터의 적용을 통하여 척추의 외곽선을 추출하였다. 추출된 척추선은 그림 7의 좌측 척추선과 그림 8의 우측 척추선 두 부분으로 분류하였다.
A와 B를 이은 가상의 X축에 Rotate의 모눈 선을 평행시켜 Rotate를 실행한다. 이 척추선 영상에 X축, Y축을 영상처리하기 위하여 Measure에서 Measurement선택, Create point feature로 A와 B marking하여 Create click and drag line feature로 X축과 Y축 생성하였고 구현하고자 하였던 척추선 함수 그래프를 생성한다.
이 영상 추출의 제한점은 3~5회 이상의 재실행은 실제 척추의 각도를 왜곡시켜 척추측만정도 측정 결과에 오류를 발생시킬 수 있다는 점이었다. 이러한 오류 발생 최소화는 뚜렷한 척추선 추출로 가능하였으며, 더 나아가 그림 6과 같이 소벨필터를 적용하여 에지영역이 분명하게 표시되도록 하였다.
이미지 프로를 이용하여 영상처리 하였고, 추출된 척추선 함수 그래프는 척추측만정도를 검출하는 알고리즘에 응용 가능하도록 하였다.
척추 전장을 포함하는 후전방 원본 X-ray를 이용하여 척추의 추골 사이 추간원판 X-ray 영상처리를 수행하였다. 영상의 이미지 분석을 위하여 사용한 이미지 프로에서 다음과 같은 과정을 통하여 그림 2, 3에서 보는 바와 같이 라지 스펙트럴 필터 영상 및 역명암 영상을 추출하였다.
척추측만증에 대한 영상처리 알고리즘 개발을 위하여 척추의 X-ray 원본을 사용하였고, 디지털 영상 처리를 위하여 이미지 프로 프로그램을 사용하였다.
코브 각도 1°당 L값은 ‘측정된 코브 각도 1 : L값 1 = 측정된 코브 각도 2 : L값 2'의 비례식을 이용하여 구하였으며, 이와 같은 과정을 20장의 척추 X-ray 영상에 반복 실행하여 각도 1°당 L값의 평균을 산출하였다.

대상 데이터

척추 전장을 포함하는 후전방 원본 X-ray를 이용하여 척추의 추골 사이 추간원판 X-ray 영상처리를 수행하였다. 영상의 이미지 분석을 위하여 사용한 이미지 프로에서 다음과 같은 과정을 통하여 그림 2, 3에서 보는 바와 같이 라지 스펙트럴 필터 영상 및 역명암 영상을 추출하였다.
정량적 분석을 위하여 20장의 기립 후전방 척추 X-ray영상을 이용하여 영상처리 하였다.

이론/모형

실제 척추선과 일치하는 함수 그래프[그림 10]에는 이미지 프로를 이용하여 코브 각도 측정법을 적용[그림 11]하였고, 이를 통해 척추의 만곡정도를 구할 수 있었다.

성능/효과

2. 척추 전장을 포함하는 X-ray 필름의 기립 후전방 척추 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 코브 각도 측정법을 적용하지 않고도 척추측만 정도 측정이 가능하게 하였다.
3. 척추 X-ray영상에 반복 실행하여 코브 각도 1°당 L값의 평균을 산출한 결과는 0.568로 나타났다.
그 결과로 다소 추상적이지만, 영상에 세그먼트가 확실히 이뤄진 척추 X-ray 영상이 검출되었다.
위 과정으로 척추의 추간원판 마디마디가 뚜렷이 구분되었으며, 표 1에서 표시된 코브 각도 측정법의 적용이 용이한 상태임을 확인할 수 있었다.

후속연구

4. 보다많은 임상실험을 통하여 척추측만 정도를 자동으로 검출할 수 있는 시스템 개발이 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	척추측만증을 측정하기 위해서는 무엇을 측정해야 하는가?	척추측만증을 측정하기 위해서는 원인이 되는 만곡의 크기와 방향을 측정해야 한다. 만곡 크기를 측정하는 방법에는 여러 측정법[2, 3]이 있으나, 가장 널리 사용되는 것은 코브 각도 측정법[4]이다.
	가장 널리 사용되는 만곡 크기를 측정하는 방법은?	척추측만증을 측정하기 위해서는 원인이 되는 만곡의 크기와 방향을 측정해야 한다. 만곡 크기를 측정하는 방법에는 여러 측정법[2, 3]이 있으나, 가장 널리 사용되는 것은 코브 각도 측정법[4]이다.
	평활화를 통한 영상 잡음제거를 통해 얻은 영상 추출의 문제점은?	이 영상 추출의 제한점은 3~5회 이상의 재실행은 실제 척추의 각도를 왜곡시켜 척추측만정도 측정 결과에 오류를 발생시킬 수 있다는 점이었다. 이러한 오류 발생 최소화는 뚜렷한 척추선 추출로 가능하였으며, 더 나아가 그림 6과 같이 소벨필터를 적용하여 에지영역이 분명하게 표시되도록 하였다.

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