[논문]영상처리를 이용한 지방간의 초음파 진단

정지욱; 이수열; 김승환

문제 정의

그와는 독립적으로 간문맥의 혈관벽과 간조직간의 명도 차를 계산함으로써 임상 지방간 지수 진단 및 평균 명도와의 관련성을 연구하였다. 구하고자 하는 간문맥 구조가 명확히 포함되어 있는 초음파영상에서 혈관벽 구조와 간 조직 간의 상대적인 명도차이를 계산하였다.
본 논문에서는 현재 임상적으로 판독되는 지방간 지수에 대응하면서 정량화가 가능하고 신뢰성있는 판독기준을 제시할 수 있는 구체적인 파라미터 계산 및 추출 알고리즘에 관한 기술을 개발하는 데 목적을 두고 있다.
본 연구에서는 이 특성을 이용하여 특정 선택영역에서의 지방화 정도를 측정된 에코명도로 추정하는 알고리즘을 모델링하였다.

제안 방법

관련성을 연구하였다. 구하고자 하는 간문맥 구조가 명확히 포함되어 있는 초음파영상에서 혈관벽 구조와 간 조직 간의 상대적인 명도차이를 계산하였다. 기준 명도로서 혈관 벽 구조 자체를 이용하여 간 조직의 상대명도 계산을 시도하여 앞의 방법과 그 결과를 비교하였다.
구하고자 하는 간문맥 구조가 명확히 포함되어 있는 초음파영상에서 혈관벽 구조와 간 조직 간의 상대적인 명도차이를 계산하였다. 기준 명도로서 혈관 벽 구조 자체를 이용하여 간 조직의 상대명도 계산을 시도하여 앞의 방법과 그 결과를 비교하였다.
두 방법의 상관성을 조사하기 위해서 그림 3.과 같이 각각의 지방간 지수별로 그룹화하여 각각의 상대명도 계산 결과 간의 상관성을 조사하였다. 그림에서 diamond, trian이e, cross, circle, square는 각각 지 방간지수 정상, 경중, 중등도 경 , 중등도 중, 중증에 해당한다.
또한 간문맥 혈관 구조가 명확히 보이는 초음파 영상을 이용하여 간조직의 상대명도를 계산 분석하는 알고리즘을 연구하였다. 즉, 간문맥의 내부 및 혈관 벽의 상대 명도가 지방간의 진행정도에 관계없이 일정함을 이용하여, 혈관벽 구조와 대비하여 이웃하는 간 조직의 상대 명도를 측정하였다.
먼저 복부 피하지방 영역과 신장의 피질부분의 대표명도를 선택하고 간 영역내에서 마우스를 드래그하여 closed region을 선택함으로써 간 영역의 평균명도를 계산한 후, 앞서 결정했던 기준기관의 명도를 이용하여 규준 화한 상대평균명도를 측정했다.
본 연구에서는, 임상적으로 적용되는 명도 판단 기준을 습득 및 적용하여 grayscale 방식으로 스캔한 영상에서 가장 밝게 나타나는 간 영역과 간 조직의 세부구조가 잘 드러나는 영역위주로 선택하였다. 간 조직의 상대명도를 계산할 때에는, 지방간 질환이나 촬영조건에 독립적으로 일정한 명도를 나타내는 기관, 즉 임상적으로 신장조직과 복부피하지방, 간문맥 등의 일부 또는 전체를 선택하였다.
과 같다. 서로 독립적인 두가지 계산 방법에 의한 상대명도의 평균과 평균편차를 계산하여 분석하였다. 그림 1.
지 방간지수 값에 지정된 값은, 각각의 지방간지수 그룹내의 평균 명도를 임의로 대입하였다. 즉, 각각의 데이터가 진단된 지방간 지수에 대해 동일한 상대평균명도를 주는 경우 한 점으로 수렴하고 전체적으로 직선의 상관관계를 정확히 주도록 하였다. 임상적으로 지방간은 정상, 경중, 중둥도, 그리고 중증으로 진단이 내려지며, 현재 수집된 지방간지수는, 임상 경험상의 기준을 확장하여 중둥도 상태의 데이터를 더 세분하여 지방간 진행정도를 진단하였고, 경-중 2단계로 나누었다.
연구하였다. 즉, 간문맥의 내부 및 혈관 벽의 상대 명도가 지방간의 진행정도에 관계없이 일정함을 이용하여, 혈관벽 구조와 대비하여 이웃하는 간 조직의 상대 명도를 측정하였다. 혈관 내부는 지방간 진행 정도에 무관하게 에코가 어둡게 되어 신장과 같이 기준명도로 이용될 수 있고, 반대로 혈관벽은 에코가 밝아서 피하지방을 대체할 수.
그리고, 평균 주위에 분포하는 데이터의 분포양상은 error bar의 크기로 추정할 수 있다. 지 방간지수 값에 지정된 값은, 각각의 지방간지수 그룹내의 평균 명도를 임의로 대입하였다. 즉, 각각의 데이터가 진단된 지방간 지수에 대해 동일한 상대평균명도를 주는 경우 한 점으로 수렴하고 전체적으로 직선의 상관관계를 정확히 주도록 하였다.
초음파 복부단면 영상 정보를 이용하여 지방간 진단의 근거로 제시될 수 있는 정량화된 특성을 추출하기 위해 간 영역의 상대평균명도를 계산하여 임상 지방간 지수와 비교하였다. 기준 명도를 정하기 위해 각각 신장과 혈관벽올 이용하였고 측정된 평균 명도는 지방간 지수와 상당한 상관관계를 보임을 확인할 수 있었다.
총 95개의 초음파 복부단면 영상표본을 분석하였고, 각각 6개의 개별 복부단면 영상에서 파라미터 추출이 가장용이 하다고 판단되는 영상을 주관적으로 선택하여 간 조직영역의 평균 명도를 계산하였고, 신장과 피하지방의 절대 명도를 각각 계산하여 앞의 평균명도의 상대적 밝기를 추출하였다. (그림 1.

성능/효과

지수와 비교하였다. 기준 명도를 정하기 위해 각각 신장과 혈관벽올 이용하였고 측정된 평균 명도는 지방간 지수와 상당한 상관관계를 보임을 확인할 수 있었다.
전체적으로 각각의 지방간 지수 값에 대해 동일하게 단조중가하는 양상을 보이며 분포함을 알 수 있고 각각의 그룹의 평균치들은 선형에 가까운 상관관계를 나타내고 있다. 위의 결과를 볼 때, 신장과 혈관 벽을 이용한 지방간의 상대명도 측정방법은 유사한 정도의 분리도를 보이면서 임상 지방간 지수와 비례하는 상관성을 보임을 확인할 수 있었다.
open circle은 각각 의지 수별 평균에 해당한다. 전체적으로 각각의 지방간 지수 값에 대해 동일하게 단조중가하는 양상을 보이며 분포함을 알 수 있고 각각의 그룹의 평균치들은 선형에 가까운 상관관계를 나타내고 있다. 위의 결과를 볼 때, 신장과 혈관 벽을 이용한 지방간의 상대명도 측정방법은 유사한 정도의 분리도를 보이면서 임상 지방간 지수와 비례하는 상관성을 보임을 확인할 수 있었다.

후속연구

각각의 인접하는 지방간지수간의 분리도는 뚜렷하지 않고, 대체로 표준편차 정도의 오차로 같은 상대 명도에 대해 ±1 정도의 불확실한 지방간 지수 진단이 가능하다. 따라서 좀 더 분리도가 개선될 수 있는 추출 방법이 제시되어야 할 것으로 보인다. 상대명도의 표준편차로 유추된 현재 알고리즘에서의 분리도는 표 1.

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