[논문]흉부 영상에서 간질성 폐질환 검출을 위한 컴퓨터지원진단 시스템 연구

김진철; 송종태; 이우주; 이배호

문제 정의

본 연구에서는 간질성 폐질환을 검출하고 묘사하기 위해서 폐 텍스처의 크기와 정밀함을 표현하는 폐 텍스처 의 파워스펙트럼의 첫 번째 모멘트와 R어S오차로 폐 텍 스처 잘 정량화는 방법올 제안하였다. 폐 영역 추출 시 실체 폐 경계부분이 잘려지는 것을 방지하기 위하여 Erosion 기법을 사용하여 추출된 폐 영역올 확장함으로써 폐 경계의 간질성 폐질환 진단의 신뢰성을 높일 수 있었다.

제안 방법

여기서 우리는 2차식의 기하 평면에서 정상 폐와 비정상 폐사기의 RMS 변동의 가창 큰 차이를 제시해 주었다. 그래서 배경추세 보정을 위해 2차식의 기하평면을 선택하였다. 결절성 패턴을 가지는 비정상 폐와 정상 폐를 구분함에 있어서 배경추세 보정이 유용함을 보이는 그림으로서(그림 2) 배경추세 보정의 유무에 따른 RMS 변동을 보여주고 있다.
먼저, 질환 검출을 좀 더 용이하게 하기 위해 홍부 X-ray영상에서 관심대상이 되는 페 영역만을 따로 분리하였으며, 폐 영역의 자동 분리 (automatic segmentation)# 구현하기 위하여 임계치 (thresh이ding)오f 라풀라시안 필터링(Laplacian filtering), 모폴로지(morph이ogical) 기법, Edge following 기법[3] 등을 사용하였다. 다음 단계로 분리된 폐 영역의 영역을 나누어 R이 (region of int아est)의 2차원 푸리에 변환 (Fourier t「ansfo「m)으로부터 구해지는 파워 스펙트럼을 눈의 반응함수 (visual system response of h 니 man observer) V(u, v)를 이용해 필터링한다. 여기서 폐 텍스 처의 RMSfRoot Mean Square) 오차와 파워스펙트럼의 첫 번째 모멘트[5】를 구하여, 판별 척도로 사용하였다.
본 실험에서는 앞에서 폐 영역을 분리한 영상에 R0I를 선택하여 고속 푸리에 변환하고 밴드패스필터로 필터링 하여 폐 텍스처의 척도인 RMS 오차와 파워 스펙트럼의 첫 번째 모멘트률 계산하는 작업을 수행한다.
본 연구에서는 최소자승기법(least square method)를 기반의 2차원 곡면 조정기법(2-D surface-fitting technique) [4]을 사용하여 선택된 R0I에서 배경추세( background trend)# 보정하였다. 이 때 고차항의 기하 평면은 너무 많은 계산시간을 요구하므로 오직 1차에서부터 3차식의 기하평면만을 시험하였다. 여기서 우리는 2차식의 기하 평면에서 정상 폐와 비정상 폐사기의 RMS 변동의 가창 큰 차이를 제시해 주었다.
본 연구에서는 간질성 폐질환을 검출하고 묘사하기 위해서 폐 텍스처의 크기와 정밀함을 표현하는 폐 텍스처 의 파워스펙트럼의 첫 번째 모멘트와 R어S오차로 폐 텍 스처 잘 정량화는 방법올 제안하였다. 폐 영역 추출 시 실체 폐 경계부분이 잘려지는 것을 방지하기 위하여 Erosion 기법을 사용하여 추출된 폐 영역올 확장함으로써 폐 경계의 간질성 폐질환 진단의 신뢰성을 높일 수 있었다. 2차 다항 곡면 조정 기법에 의한 배경추세 보정은 비정상 폐와 정상 폐의 구별을 확연하게 해주었고 더욱이 눈 반응함수(밴드패스 필터)로 필터링함으로써 정상 폐와 비정상 폐와 텍스처의 척도 차이플 증가시키는 효과養 얻올 수 있었다.

이론/모형

본 연구에서는 폐텍스처를 분석하기 위해서 파워 스 폑트럼 방법을 사용하였다. 먼저, 질환 검출을 좀 더 용이하게 하기 위해 홍부 X-ray영상에서 관심대상이 되는 페 영역만을 따로 분리하였으며, 폐 영역의 자동 분리 (automatic segmentation)# 구현하기 위하여 임계치 (thresh이ding)오f 라풀라시안 필터링(Laplacian filtering), 모폴로지(morph이ogical) 기법, Edge following 기법[3] 등을 사용하였다. 다음 단계로 분리된 폐 영역의 영역을 나누어 R이 (region of int아est)의 2차원 푸리에 변환 (Fourier t「ansfo「m)으로부터 구해지는 파워 스펙트럼을 눈의 반응함수 (visual system response of h 니 man observer) V(u, v)를 이용해 필터링한다.
본 연구에서는 최소자승기법(least square method)를 기반의 2차원 곡면 조정기법(2-D surface-fitting technique) [4]을 사용하여 선택된 R0I에서 배경추세( background trend)# 보정하였다. 이 때 고차항의 기하 평면은 너무 많은 계산시간을 요구하므로 오직 1차에서부터 3차식의 기하평면만을 시험하였다.
본 연구에서는 폐텍스처를 분석하기 위해서 파워 스 폑트럼 방법을 사용하였다. 먼저, 질환 검출을 좀 더 용이하게 하기 위해 홍부 X-ray영상에서 관심대상이 되는 페 영역만을 따로 분리하였으며, 폐 영역의 자동 분리 (automatic segmentation)# 구현하기 위하여 임계치 (thresh이ding)오f 라풀라시안 필터링(Laplacian filtering), 모폴로지(morph이ogical) 기법, Edge following 기법[3] 등을 사용하였다.
다음 단계로 분리된 폐 영역의 영역을 나누어 R이 (region of int아est)의 2차원 푸리에 변환 (Fourier t「ansfo「m)으로부터 구해지는 파워 스펙트럼을 눈의 반응함수 (visual system response of h 니 man observer) V(u, v)를 이용해 필터링한다. 여기서 폐 텍스 처의 RMSfRoot Mean Square) 오차와 파워스펙트럼의 첫 번째 모멘트[5】를 구하여, 판별 척도로 사용하였다. 그림 1은 간질성 폐질환 자동추출 시스템의 전체 프로세싱 보여주고 있다.
배경추세 보정을 적용 후에도 폐의 파워 스펙트럼에는 많은 저주파 성분들이 포함되어 있으며, 이는 비보정된 약간의 잔여 배경추세 때문이며, 게다가 파워스펙트럼은 원 흉부영상에서의 방사선 반점(mottle) 때문에 매우 큰 주파수를 가지는 성분을 포함하고 있다. 원치 않는 성분들을 억제하고 고유의 폐 텍스처와 관련 있는 중간정도 의 주파수성분을 강화하기 위해서 파워스펙트럼을 필터 링하는 인간 관측자의 시각반응시스템(visual response system of human observers)을 적용하였다. 함수는 다음과 같이 주어진다.

성능/효과

폐 영역 추출 시 실체 폐 경계부분이 잘려지는 것을 방지하기 위하여 Erosion 기법을 사용하여 추출된 폐 영역올 확장함으로써 폐 경계의 간질성 폐질환 진단의 신뢰성을 높일 수 있었다. 2차 다항 곡면 조정 기법에 의한 배경추세 보정은 비정상 폐와 정상 폐의 구별을 확연하게 해주었고 더욱이 눈 반응함수(밴드패스 필터)로 필터링함으로써 정상 폐와 비정상 폐와 텍스처의 척도 차이플 증가시키는 효과養 얻올 수 있었다. 비정상 폐의 RMS 오차와 파워 스텍트럼의 첫 번째 모멘트는 정상 폐에서 구한 척도와 분명한 차이즡 보였으며, 디지털 흉부 방사선영상으 로부터 계산되어진 이 두 텍스처 척도는 간질성 폐 질환 올 진단함에 있어 매우 유용하게 사용되어질 것이다.
그림에서 븕은색의 표시는 日과 어의 값에 따라 간질성 폐질환으로 의심되는 R이를 나타내어주고 있다. 실험결과 무병진단의 경우 89%의 정확도를 보였으며, 유병진단의 경우는 대략 80%정도의 정확도를 보였다. 이 수치는 실험올 위해 비정상의 영상을 많이 포함시킨 것이므로 실제로는 더 높윤 정확도를 나타낸다.
제안한 방법들을 모두 수행하면, 실험결과로 정상 폐 텍스처는 큰 M값과 작은 R값을 가지고 비정상 폐 텍스 처는 작은 M값과 큰 R값을 가짐을 알 수 있었다.
좀 더 구체적으로 결정성 패턴(nod니ar pattern)온 낮온 주파수를 가지면서 아내S 오차는 정상 폐보다 조굼 더 크게 나타났으며, 망상 패턴은 큰 R에S 오차를 가지면서, 주파수는 정상 폐와 유사하였고. 벌집모양의 패턴 (honeycomb pattern)은 큰 RMS 오차와 작은 주파수츨 가졌다.

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