핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.
핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.
For the examination of nuclear medicine, myocardial scan is a good method to evaluate a hemodynamic importance of coronary heart disease. but, the automatized qualitative measurement is additionally necessary to improve the decoding efficiency. we suggests the creation of cardiac three-dimensional m...
For the examination of nuclear medicine, myocardial scan is a good method to evaluate a hemodynamic importance of coronary heart disease. but, the automatized qualitative measurement is additionally necessary to improve the decoding efficiency. we suggests the creation of cardiac three-dimensional model and model of three-dimensional cardiac thickness as a new measurement. For the experiment, cardiac reduced cross section was obtained from SPECT. Next, the pre-process was performed and image segmentation was fulfilled by level set. for the modeling of left cardiac thickness, it was realized by applying difference equation of two-dimensional laplace equation. As the result of experiment, it was successful to measure internal wall and external wall and three-dimensional modeling was realized by coordinate. and, with laplace formula, it was successful to develop the thickness of cardiac wall. through the three-dimensional model, defects were observed easily and position of lesion was grasped rapidly by the revolution of model. The model which was developed as the support index of decoding will provide decoding information to doctor additionally and reduce the rate of false diagnosis as well as play a great role for diagnosing IHD early.
For the examination of nuclear medicine, myocardial scan is a good method to evaluate a hemodynamic importance of coronary heart disease. but, the automatized qualitative measurement is additionally necessary to improve the decoding efficiency. we suggests the creation of cardiac three-dimensional model and model of three-dimensional cardiac thickness as a new measurement. For the experiment, cardiac reduced cross section was obtained from SPECT. Next, the pre-process was performed and image segmentation was fulfilled by level set. for the modeling of left cardiac thickness, it was realized by applying difference equation of two-dimensional laplace equation. As the result of experiment, it was successful to measure internal wall and external wall and three-dimensional modeling was realized by coordinate. and, with laplace formula, it was successful to develop the thickness of cardiac wall. through the three-dimensional model, defects were observed easily and position of lesion was grasped rapidly by the revolution of model. The model which was developed as the support index of decoding will provide decoding information to doctor additionally and reduce the rate of false diagnosis as well as play a great role for diagnosing IHD early.
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문제 정의
첫째, 자동 영상 분할법과 심근의 3차원 모델을 제시한다. 둘째, 심근의 두께를 자동으로 계산하여 3차원으로 판독 할 수 있는 기능을 제시하고자한다.
그러나 시간차를 두고 촬영된 영상은 촬영당시의 감마카메라 설정이나 환자 자세의 변이에 의해서 영상의 명암도와 심근의 모양이 형태적으로 차이를 보이기 때문에 영상의 재현성은 떨어진다. 따라서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)와 히스토그램 매칭(Histogram matching)을 통한 전처리를(Preprocessing) 수행하여4,5) 시간차에 의한 변이를 해결하고 다음단계의 알고리즘 적용 시 동일한 가중치를 적용하고자 한다. 적용 시 동일한 환경의 영상을 얻게 되고, 제안된 전처리기에 의해서 생성된 최종 결과는 신뢰를 더할 수 있게 된다.
본 연구에서는 기능 영상의 판독 가치를 높이기 위해서 다음의 정량화 방법을 제시한다. 첫째, 자동 영상 분할법과 심근의 3차원 모델을 제시한다.
본 연구에서는 심장기능영상의 가치를 극대화하기 위해서 기능영상으로부터 3차원적 형태학적 정보를 생성하였다. 제안된 3차원 모델로부터 생성된 정량적 정보는 환자의 허혈 및 경색부위를 입체적으로 묘사하기 때문에 결절의 분포를 한 눈에 알 수 있게 하고, 판독에 도움을 줄 수 있다.
가설 설정
제시된 이론을 통해서 영상분할은 전개되고 2차원 영상에 정의된 곡선에 대해서 영상은 두 개의 영역으로 분리된다. 각 영역의 밝기 값은 영역 내에서 일정하다고 가정한다. c1 ,c2 는 경계 내부와 외부의 영상 밝기 값의 평균이다.
제안 방법
실험에 필요한 영상을 획득하기 위하여 SPECT(GE, USA, CA)를 사용하였고 저에너지 고해상도 조준기를 장착한 감마카메라를 이용하여 20초씩 3°간격으로 투사영상을 얻었다. 140keV를 중심으로 한 20%의 에너지창으로 감마선피크 식별 영역을 설정하였다. 영상재구성은 반복적재구성법 (Ordered-subset expectation maximization with two iterations and 10 subsets; IRNC) 으로 재구성하여, 수직장축단면상, 수평장축단면상, 단축단면상을 얻었다.
경계의 형태만으로도 판독에 이용할 수 있으며, 이 기능은 3차원 모델생성을 위해서 핵심적인 기술이다. 3명의 전문가에 의해서 정상인과 비정상인 영상에 대한 수동분할법 실시 결과와 제안되는 자동분할법의 결과도출에 소요되는 계산시간을 비교 제시하였다(Fig 7). 단면영상 1번은 심첨(heart apex) 영역에 해당되고, 단면영상 16번은 기저(basal) 부분에 해당된다.
둘째, 심벽을 입체적으로 판독할 수 있는 3차원 모델 개발에 성공하였다. 셋째, 2차원 좌심실 영상으로부터 심근의 두께정보를 3차원으로 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 기술은 의사에게 추가적으로 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다.
전처리를 수행하여 시간차에 의한 변이를 해결하였다. 시간차 변이가 해결된 영상을 사용하여 영상분할을 시도하였다. Fig.
실험에 필요한 영상을 획득하기 위하여 SPECT(GE, USA, CA)를 사용하였고 저에너지 고해상도 조준기를 장착한 감마카메라를 이용하여 20초씩 3°간격으로 투사영상을 얻었다.
최종 경계는 반복계산을 통해서 이루어진다. 심장의 기능적 내, 외벽 정보만을 획득하고, 계산된 좌표 값을 사용하여 좌심실의 3차원 모델을 개발 한다. 이것은 심근의 괴사를 자동 분석할 때 사용될 수 있고, 입체적으로 회전을 통해서 좌심실을 관찰 할 수 있기 때문에 2차원 영상에 비해 판독이 매우 편리한 장점을 가진다.
140keV를 중심으로 한 20%의 에너지창으로 감마선피크 식별 영역을 설정하였다. 영상재구성은 반복적재구성법 (Ordered-subset expectation maximization with two iterations and 10 subsets; IRNC) 으로 재구성하여, 수직장축단면상, 수평장축단면상, 단축단면상을 얻었다. 제안하는 모델을 개발하기 위해서 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.
전처리를 수행하여 시간차에 의한 변이를 해결하였다. 시간차 변이가 해결된 영상을 사용하여 영상분할을 시도하였다.
그리고 2차원 라플라스 방정식의 차분 방정식은 식 (7)과 같다. 제시된 방정식을 통하여 2차원 좌심근의 두께를 자동 모델링 할 수 있다,
본 연구에서 개발한 내용은 다음과 같다. 첫째, 심근의 정량적 분석을 위해서 영상분할법을 개발하였다. 둘째, 심벽을 입체적으로 판독할 수 있는 3차원 모델 개발에 성공하였다.
본 연구에서는 기능 영상의 판독 가치를 높이기 위해서 다음의 정량화 방법을 제시한다. 첫째, 자동 영상 분할법과 심근의 3차원 모델을 제시한다. 둘째, 심근의 두께를 자동으로 계산하여 3차원으로 판독 할 수 있는 기능을 제시하고자한다.
데이터처리
영상재구성은 반복적재구성법 (Ordered-subset expectation maximization with two iterations and 10 subsets; IRNC) 으로 재구성하여, 수직장축단면상, 수평장축단면상, 단축단면상을 얻었다. 제안하는 모델을 개발하기 위해서 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.10Ghz/4.0GB RAM의 컴퓨터를 사용하였으며, 구현을 위해서 Matlab Ver. 7.4 (Mathworks, USA, Massachusetts)를 사용하였다.
이론/모형
라플라스 식을 사용하여 결절이 있는 부위의 슬라이스에 대해서 심벽 두께를 3차원 모델로 생성하였다(Fig. 6). 두께가 두꺼운 부위일수록 색 수치정보가 상승한다.
심근괴사 및 심근의 기능적 문제를 진단하기 위해 심근관류 SPECT 검사를 임상에서 시행한다. 그러나 시간차를 두고 촬영된 영상은 촬영당시의 감마카메라 설정이나 환자 자세의 변이에 의해서 영상의 명암도와 심근의 모양이 형태적으로 차이를 보이기 때문에 영상의 재현성은 떨어진다.
성능/효과
일반적으로 두께 정보는 측정 시작점과 측정 끝점을 명확하게 설정하기가 어렵다. 연구 결과에서 제시하는 전체 카운트 값의 분포도를 이용하면 특정 영상과의 두께 비교가 가능하다.
본 연구에서는 심장기능영상의 가치를 극대화하기 위해서 기능영상으로부터 3차원적 형태학적 정보를 생성하였다. 제안된 3차원 모델로부터 생성된 정량적 정보는 환자의 허혈 및 경색부위를 입체적으로 묘사하기 때문에 결절의 분포를 한 눈에 알 수 있게 하고, 판독에 도움을 줄 수 있다. 3차원 모델은 심근의 기능 정도를 입체적으로 묘사한 것으로서 상, 하, 좌, 우 모든 방향에서 판독자가 허혈의 깊이를 입체적으로 느낄 수 있어 눈으로 인지하기 힘든 평면적 해석에서 오는 오류를 감소할 수 있다.
분할을 위해서 레벨셋6,7,8) 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 관심영역의 윤곽선을 찾기 위한 정확성, 신속성뿐만 아니라 기하학적 변화를 쉽게 조절할 수 있으므로 정해지지 않은 숫자의 객체를 검출할 수 있는 특징을 가지고 있다.
후속연구
셋째, 2차원 좌심실 영상으로부터 심근의 두께정보를 3차원으로 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 기술은 의사에게 추가적으로 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에 큰 역할을 할 것이다.
심근두께 정보의 결과는 최적의 측정경로를 제공해서, 심근의 위치별 두께 분포를 나타내는 3차원적 계측법은 특정질병의 패턴이나 치료 전후의 경과분석에 사용될 수 있다. 본 연구에서 라플라스식을 적용하여 모델 개발에 성공하였으나 향후 더욱 다양한 방법이 시도되어야 한다.
본 연구의 제약점으로 제한된 케이스에 대해서 실험을 한 것이다. 향후 다양한 케이스에 대한 실험을 할 필요가 있고 분할이 실패하는 경우에 대해서 고찰해야 할 것이다. 한 편 분할의 정확성에 대해서 해부학적 정보가 가장 잘 나타나는 MRI 의 결과에 대해서 선형성을 가지는 지에 대한 평가도 필요한 것으로 사료된다.
향후 연구에서는 제시된 모델을 사용해서 임상 실험을 통해서 신뢰성을 확보할 계획이며, 새로운 극성지도를 제시하고자 한다. 임상에서 쓰는 극성지도는 실제 기저 부분이 2차원 영상에서 나타난 것 보다 매우 크게 표현되어 나타나서 판독자에게 더욱 심각하게 느껴지도록 하는 경향이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
핵의학 검사가 심장 질환을 진단하는데 유용한 이유는?
핵의학 검사는 비침습적이고 검사 효율이(Cost effective) 좋아서 심장 질환을 진단하는데 매우 유용하다. 그 중 심근관류스캔(Myocardial Perfusion Imaging)은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법으로서 확립된 대사적 영상을 정량적으로 측정하는데 매우 유용하다.
심장의 윤곽선을 정확하게 획득하기 위해 필요한 것은?
심장의 윤곽선을 정확하게 획득하기 위해서는 2차원 심근영상에서 정확한 분할이 필요하다. 분할을 위해서 레벨셋6,7,8) 방법을 제안한다.
심근 관류스캔의 영상에서 발생하는 blurr 및 Motion artifact는 어떠한 악영향을 미치는가?
심근 관류스캔의 영상은 광자감쇠(Photon attenuation), 방사선 산란(Radiation scattering), 조준기-검출기(Rollimator-detector)에 의해서 흐림(blurr)이 발생하고, 환자에 의해서 움직임 잡음(Motion artifact)이 발생한다. 이러한 현상은 영상으로 하여금 고 잡음 준위(High noise level)와 저해상도(Low resolution)의 결과를 초래하고 영상을 해석할 때 어려움을 주고 판독결과를 정량화하는데 오차를 만드는 원인이 된다3).
참고문헌 (9)
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