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심혈관 조영도에서의 관상동맥 자동영상분할
Automatic segmentation of the artery in coronary angiogram 원문보기

한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회, 2004 May 14, 2004년, pp.1637 - 1640  

윤현주 (이화여자대학교 컴퓨터 그래픽스 및 가상현실 연구센터) ,  김명희 (이화여자대학교 컴퓨터 그래픽스 및 가상현실 연구센터)

초록
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관상동맥 폐색증 환자들에 대해서 시술되는 stent 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술 중에는 X-ray 등의 조영 영상이 시술의 기준이 되고 있다. 따라서 조영 영상에서 혈관을 빠르게 인식하는 것은 정확하고 효과적인 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술 중 빠르고 정확한 혈관 인식을 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 형태를 자동적으로 영상분할하기 위한 방법을 제안한다. 우선 조영 영상에서 혈관을 분명하게 인식하기 위해서는 잡음을 제거하기 위한 필터링이 필요한 데, Anisotropic diffusion을 이용한 필터링은 이미지 내 물체의 경계선을 보존하고, 영역 내의 잡음을 제거하는 데 효과적이다. 정확한 영상분할을 수행하기 위해서는 대부분의 경우 사용자가 영상 내에 관심 영역을 지정하는 인터렉션이 필요하지만 이는 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 번거로움을 최소화하고, 정확한 결과를 유도하기 위해서 자동 씨드 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 따라서 조영 영상에 필터링을 적용한 후 추출된 씨드 영역과 추출된 에지와 Adaptive region-growing을 복합적으로 사용하는 영상분할을 수행하게 되면 보다 효과적인 관상동맥 영상 분할의 결과를 얻을 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 관상동맥의 영상분할을 위해서는 X-ray 장비에서 획득된 angiogram 영상에서 정지영상을 추출, 영상분할을 수행하여 혈관의 구조를 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 작업을 수행하기 위한 효과적인 필터링과 영상분할 알고리즘을 제안한다. 이어지는 본 논문의 구성은 다음과 같다.
  • 본 논문에서는 관상동맥 폐색증 환자의 진단 및 시술을 위한 Image-guided PCI (Percutaneous Coronary Intervention) surgery 에 사용될 수 있도록 심혈관 조영도에서 심장의 관상동맥을 영상 분할하는 알고리즘을 제시하였다. 먼저 영상의 잡음을 제거하고 분할하고자 하는 물체에 대한 인식을 용이하게 하기 위하여 Nonlinear filtering 인 Anisotropic diffusion 을 image enhancement 에 사용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존에 영상의 필터링에 많이 사용되는 방법은 무엇이 있나요? 기존에 영상의 필터링에 많이 사용되는 가우시안 필터링이나 미디언 필터링 등의 linear filtering 등은 노이즈를 제거하는 데에는 효과적이다. 하지만, 에지 부분들도 함께 블러링이 되기 때문에 에지의 추출 위치가 정확하지 않기에 edge localization 에 있어서 불안하다는 단점이 있다.
심근경색이나 협심증과 같은 질환은 어떤 방법으로 증세를 해결할 수 있나요? 그리고 이러한 폐색 증상이 발전될 경우 심근경색이나 협심증과 같이 생명을 위협하는 심각한 질환이 나타날 수도 있다. 이러한 증상에 대해서는 혈관 내에 stent 를 삽입하거나, 우회로 시술을 통하여 혈관 폐색 증세를 해결할 수 있다.
관상동맥 질환이란 무엇인가요? 관상동맥 질환이란 동맥경화증과 같이 혈관 내에 협착이 진행되어 심근의 혈류 공급에 이상이 발생하는 병을 말한다. 사람들의 나이가 들어갈수록 콜레스테롤이나 다른 지방 성분, 칼슘 등의 성분들이 한데 엉키어 관상동맥의 내면에 추적되기도 하며 혈류가 이동할 수 있는 내경이 좁아지는 현상이 나타나기도 한다.
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