현대인들의 불규칙한 생활과 서구화된 식습관에 의해 대장 및 직장 질환이 증가하고 있는 추세로, 특히 직장암은 전체 대장암의 50%를 차지하고 있다. 초기 직장암의 경우 표면으로 돌출되는 부분이 없으므로 초음파로 조직 내부를 보지 않으면 직장 농양으로 오진하는 오류를 범하기도 한다. 그러나 초음파 진단을 하더라도 직장암의 병기에 따라 농양과 육안으로 구별이 어려운 경우가 있기 때문에 보다 정확한 진단이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 직장암과 농양 영상에 대한 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM을 적용하여 정상 20증례와 농양, 직장암 각 20증례를 분석영역($50{\times}50$픽셀)으로 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터를 비교하여 분석하였다. 결과적으로 Autocorrelation, Max probability, Sum variance 3개의 파라미터에서는 100%, Sum average 파라미터에서는 암 95%, 농양에서 90% 이상의 높은 병변 질감 검출 효율이 나타났다. 이러한 파라미터들이 직장에서의 정상조직, 농양조직, 암조직 간의 판별의 기준으로 가치가 있다고 사료된다. 임상에서의 활용정도에 따라 컴퓨터 보조진단으로서의 충분한 유용성을 볼 수 있을 것이다.
현대인들의 불규칙한 생활과 서구화된 식습관에 의해 대장 및 직장 질환이 증가하고 있는 추세로, 특히 직장암은 전체 대장암의 50%를 차지하고 있다. 초기 직장암의 경우 표면으로 돌출되는 부분이 없으므로 초음파로 조직 내부를 보지 않으면 직장 농양으로 오진하는 오류를 범하기도 한다. 그러나 초음파 진단을 하더라도 직장암의 병기에 따라 농양과 육안으로 구별이 어려운 경우가 있기 때문에 보다 정확한 진단이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 직장암과 농양 영상에 대한 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM을 적용하여 정상 20증례와 농양, 직장암 각 20증례를 분석영역($50{\times}50$ 픽셀)으로 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터를 비교하여 분석하였다. 결과적으로 Autocorrelation, Max probability, Sum variance 3개의 파라미터에서는 100%, Sum average 파라미터에서는 암 95%, 농양에서 90% 이상의 높은 병변 질감 검출 효율이 나타났다. 이러한 파라미터들이 직장에서의 정상조직, 농양조직, 암조직 간의 판별의 기준으로 가치가 있다고 사료된다. 임상에서의 활용정도에 따라 컴퓨터 보조진단으로서의 충분한 유용성을 볼 수 있을 것이다.
Bowel and rectal diseases are on the increase by irregular life and westernized eating habits of modern people, especially rectal cancer, which accounts for 50% of the entire colon cancer. For the initial rectal cancer, because there is no portion projecting on the surface, if not see inside the tis...
Bowel and rectal diseases are on the increase by irregular life and westernized eating habits of modern people, especially rectal cancer, which accounts for 50% of the entire colon cancer. For the initial rectal cancer, because there is no portion projecting on the surface, if not see inside the tissue with ultrasound, you make an errors that misdiagnosis as rectal abscess. However there is a need for more accurate diagnosis, because it is sometimes difficult to distinguish abscess from rectal cancer depending on staging, in spite of the ultrasonic diagnosis. Therefore, this study was performed quantitative analysis by using a computer algorithm for rectal cancer and abscess image. Each of 20 cases about normal, abscess and cancer by setting analysis region ($50{\times}50$ pixels) applies to GLCM algorithm and Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance in each image were analyzed by comparing the 4 single parameter. Consequently, The high lesion detection efficiency was presented 100% by the 3 parameter of Autocorrelation, Max probability, Sum variance and the parameter of Sum average presents 95% in cancer, more than 90% in abscess. Those parameters are valuable in distinction standard about normal, cancer and abscess in rectum. It is sufficient availability as a computer assisted diagnosis system depended on clinical using.
Bowel and rectal diseases are on the increase by irregular life and westernized eating habits of modern people, especially rectal cancer, which accounts for 50% of the entire colon cancer. For the initial rectal cancer, because there is no portion projecting on the surface, if not see inside the tissue with ultrasound, you make an errors that misdiagnosis as rectal abscess. However there is a need for more accurate diagnosis, because it is sometimes difficult to distinguish abscess from rectal cancer depending on staging, in spite of the ultrasonic diagnosis. Therefore, this study was performed quantitative analysis by using a computer algorithm for rectal cancer and abscess image. Each of 20 cases about normal, abscess and cancer by setting analysis region ($50{\times}50$ pixels) applies to GLCM algorithm and Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance in each image were analyzed by comparing the 4 single parameter. Consequently, The high lesion detection efficiency was presented 100% by the 3 parameter of Autocorrelation, Max probability, Sum variance and the parameter of Sum average presents 95% in cancer, more than 90% in abscess. Those parameters are valuable in distinction standard about normal, cancer and abscess in rectum. It is sufficient availability as a computer assisted diagnosis system depended on clinical using.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 경직장 초음파 검사를 실시한 환자를 대상으로 정상 직장과 오진 가능성이 높은 농양, 직장암으로 진단된 각 20개의 초음파 영상을 히스토그램 평활화와 범위필터를 적용하고, GLCM 알고리즘의 4가지 파라미터인 Autocorrelation, Max probability, Sum variance, Sum average로 영상분석을 시행하여 직장 질환을 정확하게 감별 진단할 수 있는 방법을 연구하고자 하였다.
따라서 본 논문에서는 정상 직장과 농양, 직장 암으로 진단된 각 20개의 초음파 영상으로 정량적 평가를 실시하여 오진 가능성을 줄일 수 있는 방법을 연구하였다.
대상 데이터
2014년 9월~2015년 3월까지 W병원, B병원에서 50±10세 남녀 가운데 직장암으로 진단된 환자의 경직장초음파영상을 대상으로 하였다.
2014년 9월~2015년 3월까지 W병원, B병원에서 50±10세 남녀 가운데 직장암으로 진단된 환자의 경직장초음파영상을 대상으로 하였다. 전체 영상 60증례로서 정상직장, 농양, 암 각 20증례를 실험대상으로 하였다.
MATLAB 2012a(Math Words Inc, USA) 의 Autocorrelation(autoc), Max probability(maxp), Sum variance(sosvh), Sum average(savgh) 알고리즘을 사용하였다. 초음파장비 Flex Focus 800(BK medical, denmark)로 획득한 영상을 이용하였다.
데이터처리
직장부위의 암조직, 농양조직, 정상조직영상의 관심영역(ROI)을 설정하여 50×50 픽셀크기로 획득한다. 전처리과정으로 히스토그램 평활화와 범위필터를 적용하였으며, 각 획득된 영상에 대해 제안된 GLCM 알고리즘을 이용하여 결과를 산출하였다[9].
이론/모형
MATLAB 2012a(Math Words Inc, USA) 의 Autocorrelation(autoc), Max probability(maxp), Sum variance(sosvh), Sum average(savgh) 알고리즘을 사용하였다. 초음파장비 Flex Focus 800(BK medical, denmark)로 획득한 영상을 이용하였다.
성능/효과
각 질환별 영상의 정량적 평가로 GLCM알고리즘을 적용한 결과 Autocorrelation, Max probability, Sum variance의 3가지 파라미터에서 정상과 암, 농양을 구분하는데 모두 100% 인식률을 보였으며, Sum average 파라미터에서는 정상과 암을 구분하는데 95%, 농양을 구분하는데 90% 이상의 높은 인식률을 보였다. 이는 정상과 농양, 암을 감별 하는 기준으로 가치가 있으며, 두 질환 이외에 다른 직장 질환에도 정확한 진단을 위해 적용하는 보조진단으로서 유용하다는 것을 볼 수 있을 것이다.
정상조직영상의 Autocorrelation 수치는 최대값 20.715, 최소값 9.250로 나타났고, 암조직영상의 Autocorrelation 수치는 최대값 8.813, 최소값 3.637로 나타났으며 농양조직영상의 Autocorrelation 수치는 최대값 3.569, 최소값 1.052로 나타났다.
정상조직영상의 Max probability 수치는 최대값 20.960, 최소값 9.428로 나타났고, 암조직영상의 Max probability 수치는 최대값 8.927, 최소값 3.720로 나타났으며 농양조직영상의 Max probability 수치는 최대값 3.627, 최소값 1.028로 나타났다.
정상조직영상의 Sum average 수치는 최대값 53.678 , 최소값 20.830로 나타났고, 암조직영상의 Sum average 수치는 최대값 19.706 , 최소값 6.891로 나타났으며 농양조직영상의 Sum average 수치는 최대값 6.910, 최소값 3.086로 나타났다.
정상조직영상의 Sum variance 수치는 최대값 9.014 , 최소값 6.003로 나타났고, 암조직영상의 Sum variance 수치는 최대값 5.820 , 최소값 3.7157로 나타났으며 농양조직영상의 Sum variance 수치는 최대값 3.623, 최소값 2.043로 나타났다.
후속연구
그러나, 비전형적인 특성을 갖는 영역에서는 다소의 문제점을 갖고 있으므로 본 연구에 적용한 알고리즘과 컴퓨터 프로그램의 실용화를 위해서는 병변을 정확하게 진단하기 위한 영상처리 기술과 보조진단 알고리즘에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
직장암의 치료법에는 어떤 방법이 있는가?
직장암의 치료법에는 국소절제술과 근치적 절제술, 수술 전 화학방사선 치료 등 다양한 방법들이 있다[2]. 직장암에 있어서 이러한 다양한 치료 방법들을 선택하여 적용하기 위해서 무엇보다도 수술 전에 병기를 정확하게 결정하는 것이 중요하다.
정확한 병기결정을 위해 시행되는 여러 가지 다양한 영상학적 방법은 어떤 방법들이 있는가?
직장암에 있어서 이러한 다양한 치료 방법들을 선택하여 적용하기 위해서 무엇보다도 수술 전에 병기를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 정확한 병기결정을 위해 시행되는 여러 가지 다양한 영상학적 방법에는 단층 촬영술(Computed Tomography, CT), 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI), 그리고 경직장 초음파(Endorectal Ultrasonography, ERUS) 등이 있다[3].
직장암의 치료법에서 중요한것은?
직장암의 치료법에는 국소절제술과 근치적 절제술, 수술 전 화학방사선 치료 등 다양한 방법들이 있다[2]. 직장암에 있어서 이러한 다양한 치료 방법들을 선택하여 적용하기 위해서 무엇보다도 수술 전에 병기를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 정확한 병기결정을 위해 시행되는 여러 가지 다양한 영상학적 방법에는 단층 촬영술(Computed Tomography, CT), 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI), 그리고 경직장 초음파(Endorectal Ultrasonography, ERUS) 등이 있다[3].
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