[논문]무지외반증 환자의 증상정도의 자동분류 알고리즘 개발

한현지; 이상식

doi:10.17661/jkiiect.2011.4.2.096

무지외반증 환자의 증상정도의 자동분류 알고리즘 개발
Algorithm development of automatic symptom degree for Patient with Hallux Valgus 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.4 no.2, 2011년, pp.96 - 102

한현지 (관동대학교 의료공학과) , 이상식 (관동대학교 의료공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 현대인의 대표적 발 질환 중 하나인 무지외반증의 증상정도 자동 분류 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하였다. 무지외반증의 치료 및 수술을 위한 기존 아날로그적 진단법이 아닌 디지털 영상처리기법을 사용함으로써 효과적인 자동화 진단법을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 각각 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 이용하였다. 우선 정상인의 X-Ray 영상에 정상 각도를 오버랩과 애드 방법을 통하여 기준각도를 표시한 후, 윤곽선 검출 알고리즘인 로버츠 필터와 세선화 작업을 거쳐 통칭 정상인 기준 영상을 만들었다. 그리고 진단할 환자의 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 알고리즘인 소벨 필터를 거쳐 환자 영상을 만들어 앞서 언급한 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드 방법을 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현하였다. 디스플레이 출력 영상을 이용하여 무지외반증 진단 각도를 측정하여 화면에 디스플레이 함으로써 기존의 아날로그적 진단법에서 탈피한 디지털적 영상처리 진단법을 제시하였으며 그 실용성과 타 정형외적 질환의 응용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we performed algorithm development of automatic symptom degree for patient with hallux valgus one of the representative foot disease of morden. And this study proposes an efficient automated technique that is different from the original analog diagnosis for treatment and surgery of hallux valgus using digital image process. And we used X-Ray images of both a normal and a patient with hallux valgus in the procedure. First, we marked the standard angle on the X-Ray image of normal through Overlap & Add technique. Then we created a standard image through thinning filter and roberts filter(edge detection algorithm). Second, we used sobel filter of edge detection algorithm on the X-Ray image of patient. Moreover, we went another overlap & add technique procedure with both normal and patient image that we made. With the output, we projected the display detection image onto the screen. Finally, with the display detection image, we could measure and project the diagnosis angle of hallux valgus. And this confirms that this method is much more practical and applicable for another orthopedics disease than the prior one.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 연구에서는 무지외반증 환자의 증상 정도의 자동 분류 알고리즘 개발에 대해 연구하였다. 이 방법에서는 정상인의 X-Ray 영상과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 효과적으로 비교, 측정하기 위해 여러 디지털 영상처리 기법을 사용하여 진단에 용이하게 하였다.
영상처리를 거친, 치료 및 수술을 목적으로 둔 환자의 정확한 각도를 측정한다.
이상으로 본 연구는 효과적인 여러 디지털 영상처리 기법을 사용하여 나날이 발전하는 의학 수준에 발맞춰 무지외반증에 대해 번거롭고 오진의 가능성을 가진 아날로그적 진단법에서 벗어나 정확성, 실용성을 갖춘 디지털화 된 알고리즘 개발하였으며, 위 연구 결과를 토대로 향후 여러 정형외적 질환에 대한 응용가능성도 확인하였다.

제안 방법

개발 알고리즘을 이용하여 무지외반증 환자의 증상을 진단하였다. 이를 위해 연구에서는 각기 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 사용하였고, 알고리즘을 10번씩 반복 측정하여 정확성을 높이고자 하였으며, 측정 결과 낮은 값의 표준편차를 관측할 수 있었다.
둘째, 진단의 대상인 환자 영상을 만들기 위해 우선적으로 무지외반증 환자의 X-Ray 영상에 소벨 필터를 거쳐 윤곽선을 검출 한다. 이 후 앞서 구현했던 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드를 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현한다.
다음 환자의 X-Ray 영상에 소벨 필터를 거쳐 윤곽선을 강조시킨 환자 영상을 만든다. 만들어진 정상인 기준 영상과 환자 영상을 오버랩과 애드를 통하여 디스플레이 된 출력 영상에 표시 기준 각도를 중심으로 환자의 각도를 측정한다.
본 연구에서는 무지외반증 환자의 증상정도를 자동으로 분류하는 알고리즘 개발을 위해 여러 영상처리기법을 사용하였다. 개발 알고리즘을 구현하기 위해 윤곽선 검출에 용이한 로버츠 필터, 소벨 필터, 세선화 작업 및 증상의 정확 비교와 각도 측정을 위한 오버랩과 애드 알고리즘을 사용하였다.
셋째, 구현한 디스플레이 출력 영상의 각도를 측정하는데, 본 연구에서는 정확성을 높이기 위해 7명의 환자 영상마다 각각 10번씩 반복 측정하였다.
실험은 이 알고리즘의 정확성 및 실용성, 응용성을 높이기 위해 각각 10번씩 반복 측정하였다.
알고리즘을 통한 디스플레이 출력 영상의 각도를 높은 정확성의 진단 결과를 위해 환자마다 각각 10번씩 반복 측정 하였다.
연구에서는 단순 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 필터를 거쳐 각도 측정을 돕는다.
연구의 목적인 알고리즘 개발을 위해 각각 오버랩과 애드기법과 영상처리 필터인 로버츠, 소벨, 세선화 작업을 사용하여 각도를 측정 후 표 1을 기준으로 증상 정도를 자동분류 하였다.
윤곽선 검출 필터를 거친 정상인의 X-Ray 영상에 각도 측정의 기준만 남기기 위해 세선화 작업을 진행한다.
둘째, 진단의 대상인 환자 영상을 만들기 위해 우선적으로 무지외반증 환자의 X-Ray 영상에 소벨 필터를 거쳐 윤곽선을 검출 한다. 이 후 앞서 구현했던 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드를 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현한다.
이를 바탕으로 제안된 알고리즘을 정확성, 실용성 및 타부위의 응용성을 가진 디지털적 진단법을 제시하였다.
개발 알고리즘을 이용하여 무지외반증 환자의 증상을 진단하였다. 이를 위해 연구에서는 각기 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 사용하였고, 알고리즘을 10번씩 반복 측정하여 정확성을 높이고자 하였으며, 측정 결과 낮은 값의 표준편차를 관측할 수 있었다. 결과적으로 기존의 번거롭고 오진의 가능성을 가진 아날로그 진단법에서 벗어나 개발 알고리즘의 높은 정확성, 실용성, 응용성을 가진 디지털화 진단법을 제시하였다.
정상인 기준 영상과 비교하기에 앞서 사용에 용이하도록 소벨 필터를 거친 환자 영상과 정상인 기준 영상을 오버랩과 애드를 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현한 후 각도 값을 측정한다.
정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 진단에 용이하게 사용하기 위해 각각 윤곽선 검출 알고리즘을 거친다.
연구에서는 단순 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 필터를 거쳐 각도 측정을 돕는다. 정상인과 환자의 X-Ray 영상에 각각 로버츠 필터와 소벨 필터를 사용하였다.
연구에서는 정상인의 X-Ray 영상 1장과 각기 증상의 정도가 다양한 7명의 환자들의 X-Ray 영상을 사용하였다. 정상인의 X-Ray 영상에 표준각도[2]를 오버랩과 애드를 통하여 표시한 후 로버츠 필터를 거쳐 윤곽선을 검출한 상태에서 세선화 작업을 실시하여 정상인 기준 영상을 만든다. 다음 환자의 X-Ray 영상에 소벨 필터를 거쳐 윤곽선을 강조시킨 환자 영상을 만든다.
증상정도의 자동분류 알고리즘을 위해 사용한 실험 재료 환자 X-Ray 영상을 7명의 환자마다 각각 10번씩 반복 측정하여 데이터베이스를 구축하였다.
첫째, 본 연구에서는 진단의 기준이 될 정상인 기준 영상을 만들기 위해 참고 자료와 정상인의 X-Ray 영상을 오버랩과 애드기법을 사용한 후 로버츠 필터를 통해 윤곽선을 검출하였다. 여기에 세선화 작업을 거쳐 정상인 기준 영상을 출력했다.

대상 데이터

본 연구에선 증상정도의 자동분류 알고리즘 개발을 위해 발에 체중이 실린 정상인과 환자의 오른발 정면 X-Ray 영상을 사용하였다.
연구에서는 정상인의 X-Ray 영상 1장과 각기 증상의 정도가 다양한 7명의 환자들의 X-Ray 영상을 사용하였다. 정상인의 X-Ray 영상에 표준각도[2]를 오버랩과 애드를 통하여 표시한 후 로버츠 필터를 거쳐 윤곽선을 검출한 상태에서 세선화 작업을 실시하여 정상인 기준 영상을 만든다.
총 7명의 무지외반증 환자 X-Ray영상을 사용하였으며, 출력된 정상인 기준 영상과 비교하여 용이하게 각도를 측정할 수 있었다.

이론/모형

본 연구에서는 무지외반증 환자의 증상정도를 자동으로 분류하는 알고리즘 개발을 위해 여러 영상처리기법을 사용하였다. 개발 알고리즘을 구현하기 위해 윤곽선 검출에 용이한 로버츠 필터, 소벨 필터, 세선화 작업 및 증상의 정확 비교와 각도 측정을 위한 오버랩과 애드 알고리즘을 사용하였다.

성능/효과

셋째, 구현한 디스플레이 출력 영상의 각도를 측정하는데, 본 연구에서는 정확성을 높이기 위해 7명의 환자 영상마다 각각 10번씩 반복 측정하였다. 결과 값은 10번씩 측정한 데이터의 평균값이며, 이를 토대로 표준편차를 구한 결과 Ang 1이 0.8 이하, Ang 2는 1.5이하로 측정되어 정확도가 높은 것으로 관측되었다.
이를 위해 연구에서는 각기 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 사용하였고, 알고리즘을 10번씩 반복 측정하여 정확성을 높이고자 하였으며, 측정 결과 낮은 값의 표준편차를 관측할 수 있었다. 결과적으로 기존의 번거롭고 오진의 가능성을 가진 아날로그 진단법에서 벗어나 개발 알고리즘의 높은 정확성, 실용성, 응용성을 가진 디지털화 진단법을 제시하였다.

후속연구

아래의 그 림 8, 9는 10번씩 반복 측정한 무지외반증 환자의 각도에 대한 표준편차 값이다. Ang 1, Ang 2 의 값이 각각 0.8, 1.5 이하로 측정되어 개발한 알고리즘의 정확성 및 실용성을 확인하였으며 이를 바탕으로 타 정형외적 부위에 대한 응용 가능성을 예측할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무지외반증이란?	무지외반증은 엄지발가락의 내반 변형을 시초로 엄지발가락이 회내되고, 심하게 외축으로 기울어져 다른 발가락들과 겹치게 되는 결과를 초래하는 질환이다[1]. 환자들은 이러한 증상으로 인한 고통 뿐 아니라 미용 목적 치료를 위해 병원을 찾게 된다.
	현재 많이 사용되고 있는 무지외반증의 진단법은?	무지외반증의 질환 유무는 한 눈에 확인가능 할 정도로 비교적 용이하다. 그러나 치료 및 수술을 위해선 정확한 각도 측정을 요하게 되는데, 나날이 발전하는 의학 속에서도 불구하고 이 무지외반증의 진단법은 단순 X-Ray 영상 촬영 후 따로 각도를 측정하는 아날로그 시스템에 의존하고 있다. 이 진단법은 번거로울 뿐 아니라 증상이 비교적 미미할 경우 아날로그적 각도 측정을 통한 오진의 가능성 또한 안고 있다.
	현대인들의 무지외반증 증상이 나타나나게 된 배경은?	현대인들이 높은 굽이나 발 폭이 좁아지는 구조의 신발들을 선호하기 시작하면서 정형외적 문제는 날로 급증하고 있는 실정이다. 그 문제들 중 대표적 발 질환이 무지외반증이다.

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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