[논문]요부 초음파 영상에서 다열근의 두께 측정

정지인; 송하준; 김광백

문제 정의

본 논문에서는 초음파 영상을 이용하여 요통의 진단 및 치료에 중요한 역할을 하는 요부 다열근의 두께를 자동으로 측정하는 방법을 제안하였다.
그러나 기존의 방법은 다열근을 추출하기 위한 형태학적 정보 및 위치 정보가 반영되지 않았기 때문에, 잘못된 측정 기준점을 추출하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중앙 객체 탐색 알고리즘을 이용하여 측정 기준 객체를 추출하고, 다열근의 두께를 측정하는 방법을 제안한다.

제안 방법

추출된 부채꼴의 꼭지점에서 측정 기준점까지 가상의 직선을 그은 후, 직선과 피하지방층 영역의 근막이 만나는 좌표를 다열근 두께 측정의 시작점으로 설정한다. 다열근 두께 측정의 시작점을 설정한 후, 측정 기준점을 다열근 두께 측정의 종료점으로 설정하고 시작점과 종료점 사이의 거리 값을 다열근의 두께로 측정한다.
두 영상을 병합한 결과 영상에 중앙 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 영상의 중앙에 위치한 측정 기준 객체를 탐색한 후, 측정 기준 객체의 최상단 좌표를 측정 기준점으로 추출한다. 측정 기준점을 추출한 후, 부채꼴 형태의 초음파 영상에서 부채꼴의 꼭지점을 추출하여 꼭지점과 측정 기준점까지 가상의 직선을 설정한다.
요부 다열근의 두께를 측정하기 위해서 측정 기준점과 피하지방층 영역의 근막까지의 거리 값을 추출한다. 따라서 본 논문에서는 부채꼴 형태의 초음파 영상에서 좌우 경계면의 직선을 이용하여 부채꼴의 꼭지점을 추출한 후, 부채꼴 꼭지점에서 피하지방층 근막과 측정 기준점을 지나는 가상의 곡선을 긋는다.
측정 기준점을 추출한 후, 부채꼴 형태의 초음파 영상에서 부채꼴의 꼭지점을 추출하여 꼭지점과 측정 기준점까지 가상의 직선을 설정한다. 설정된 가상의 직선과 피하지방층 영역의 근막이 만나는 접점을 다열근의 두께 측정 시작점으로 추출하고, 다열근의 두께 측정 시작점과 측정 기준점까지의 거리를 다열근의 두께로 측정한다.
설정된 수직선에서 허리뼈 후보 객체들까지의 거리를 각각 측정한 후, 수직선과 접하는 허리뼈 후보 객체를 탐색 한다. 수직선과 접하는 허리뼈 후보 객체가 존재하는 경우에는 해당 객체를 측정 기준 객체로 설정하고, 수직선과 접하는 객체가 존재하지 않는 경우에는 수직선과 가장 인접한 위치에 존재하는 허리뼈 후보 객체를 측정 기준 객체로 설정한다.
허리뼈 후보 객체 영상과 피하지방층 영역의 근막 및 허리뼈 영역의 근막이 추출된 영상을 병합한 후, 허리뼈 객체의 크기 및 위치 정보를 이용하여 잡음 객체를 제거한다. 잡음 객체가 제거된 영상에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 허리뼈 생존 객체들의 상단 윤곽선을 추출하고, 영상의 중앙에 가상의 수직선을 설정한다.
제안된 방법은 초음파 영상 기기로부터 획득한 요부 초음파 영상에서 색상 정보를 이용하여 불필요한 잡음을 제거하고, 부채꼴 형태의 측정 영역을 관심 영역으로 설정하였다.
허리뼈 후보 객체 영상과 피하지방층 영역의 근막 및 허리뼈 영역의 근막이 추출된 영상을 병합한 후, 허리뼈 객체의 크기 및 위치 정보를 이용하여 잡음 객체를 제거한다. 잡음 객체가 제거된 영상에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 허리뼈 생존 객체들의 상단 윤곽선을 추출하고, 영상의 중앙에 가상의 수직선을 설정한다.

대상 데이터

본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 다열근의 두께를 자동으로 측정하기 위하여, 680*460 크기의 DICOM 초음파 영상 70장을 대상으로 Intel® CoreTM2 Duo CPU와 2.00GB RAM이 장착된 IBM 호환 PC상에서 Visual Studio 2008을 이용하여 실험하였다.

이론/모형

초음파 영상 진단기기를 이용하여 요부 다열근의 안정성을 향상시키기 위해서는 영상 진단 기기로부터 요부 다열근의 영상을 획득하고, 획득한 영상을 바탕으로 다열근의 형태나 두께 등의 정보를 추출하고 분석하는 과정이 필요하다[1][2]. 기존의 다열근 추출 방법은 요부 초음파 영상에 Ends-in Search Stretching 기법과 반복 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한 후, Valley Search 알고리즘[3][4]을 적용하여 다열근을 추출하기 위한 측정 기준점을 추출하였다. 그러나 기존의 방법은 다열근을 추출하기 위한 형태학적 정보 및 위치 정보가 반영되지 않았기 때문에, 잘못된 측정 기준점을 추출하는 단점이 있다.
초음파 영상을 이용하여 요통을 진단할 경우에는 그림 1과 같이 요추 L4번을 영상의 중심에 위치하게 한 후, 다열근의 두께 정보를 이용하여 요통을 진단한다. 따라서 본 논문에서는 영상의 중심에 위치한 요추 L4번의 허리뼈 객체를 측정 기준 객체로 추출하기 위하여 중앙 객체 탐색 알고리즘을 적용한다.
피하지방층 영역 영상에는 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, Fuzzy 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 Grassfire 알고리즘과 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방층 영역의 근막을 추출한 후, Cubic-Spline 보간법을 적용하여 근막을 곡선화하고 허리뼈 영역을 추출한 영상과 병합한다.
허리뼈 영역 영상에는 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, 반복 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 Morphology 기법 및 Grassfire 알고리즘을 적용하여 허리뼈 후보 객체들을 추출하고, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 허리뼈 영역의 근막을 추출한다. 피하지방층 영역 영상에는 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, Fuzzy 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다.
이진화 된 영상에 Morphology 기법 및 Grassfire 알고리즘을 적용하여 허리뼈 후보 객체들을 추출하고, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 허리뼈 영역의 근막을 추출한다. 피하지방층 영역 영상에는 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, Fuzzy 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 Grassfire 알고리즘과 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방층 영역의 근막을 추출한 후, Cubic-Spline 보간법을 적용하여 근막을 곡선화하고 허리뼈 영역을 추출한 영상과 병합한다.
초음파 영상 진단 기기로부터 획득한 요부 초음파 영상에서 색상 정보를 이용하여 불필요한 잡음을 제거한 후, 허리뼈 영역 영상과 피하지방층 영역 영상으로 분리한다. 허리뼈 영역 영상에는 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, 반복 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 Morphology 기법 및 Grassfire 알고리즘을 적용하여 허리뼈 후보 객체들을 추출하고, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 허리뼈 영역의 근막을 추출한다.

성능/효과

제안된 방법을 전문의가 수동으로 측정한 요부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 더 효율적으로 측정 기준 객체를 추출하고 다열근의 두께를 효과적으로 측정하는 것을 확인할 수 있었다.
표 1은 전문의가 초음파 영상에서 판별한 측정 기준 객체를 기존의 방법과 제안된 방법으로 비교 분석한 결과이다. 표 1에서 확인할 수 있듯이 기존의 방법보다 제안된 방법이 더 효과적으로 측정 기준 객체를 추출하는 것을 확인할 수 있다.
표 2는 전문의가 수동으로 측정한 다열근의 두께를 기존의 방법과 제안된 방법으로 측정하여 비교 분석한 결과이다. 표 2에서 확인할 수 있듯이 제안된 방법이 기존의 방법보다 더 효율적으로 다열근의 두께를 측정하는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

향후에는 전처리 과정을 개선하여 효율적으로 잡음 객체를 제거하는 방법을 연구할 것이며, 피하지방층 영역에서 순수 지방층을 추출하는 방법을 연구할 것이다.

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