형태학적 특징 기반의 의료 초음파 영상 분석 시스템 = Medical ultrasound image analysis system based on morphological feature|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 경동맥 초음파 영상에서 내막-중막 두께(IMT ; Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위한 초음파 영상 분석 시스템을 제안한다. 동맥경화 진단을 위한 중요한 지표인 IMT 측정에 대한 많은 연구들이 존재하지만, 모든 과정이 자동화되어 있지 않았다. 이런 수동 측정은 검사자의 주관적인 측정 위치 설정, 조작의 부정확성으로 추출 결과의 변이성이 발생하고 측정시간이 길어 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 경동맥 초음파 영상을 통해 IMT 측정을 위한 모든 과정을 자동화한 경동맥 초음파 영상 분석 시스템을 제안한다.
제안된 방법은 혈관 벽의 구조 및 경동맥의 연속성과 같은 본 논문에서 정의된 형태학적 특징을 사용하여 경동맥의 내막-중막 영역을 자동으로 검출하는 것이다. 이를 위해 우선 B-mode(밝기 방식, brightness mode) 초음파 영상에서 전처리과정을 통해 스펙클 잡음을 먼저 제거한 후 경동맥의 혈관 영역을 검출하기 위해 형태학적 특징을 강조한다. 이는 가우시안 블러, 엔즈-인 탐색 스트레칭, 자기 조직화 맵을 이용한 색상 양자화 및 영상의 형태학적 특징 강조 연산을 이용한다. 다음 경동맥 직선화 알고리즘을 수행하여 경동맥 초음파 영상에서 내막-중막 두께 측정 위치를 자동 검출하고 검출된 영역에서 IMT를 측정하는 방법을 제안한다.
제안한 방법의 IMT 측정 위치 자동 검출 및 측정 결과의 정확도를 평가하기 위해서 전문의가 자동 검출 결과 영상을 확인하였고, 상용 반자동 IMT 측정프로그램을 이용한 검출 영상과 비교 하였다. 이를 통해 제안된 의료 초음파 영상 분석 시스템이 경동맥의 형태학적 특징을 고려함으로써 내막-중막 두께 측정을 위한 영역을 자동 검출하고 측정에 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

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본 논문에서는 경동맥 초음파 영상에서 내막-중막 두께(IMT ; Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위한 초음파 영상 분석 시스템을 제안한다. 동맥경화 진단을 위한 중요한 지표인 IMT 측정에 대한...

목차 (Table of Contents)

1. 서론 1
1.1. 연구배경 1
1.2. 연구 범위 및 목적 4
2. 관련연구 8
2.1. 경동맥 내막-중막 두께 자동측정에 관한 연구 8

1. 서론 1
1.1. 연구배경 1
1.2. 연구 범위 및 목적 4
2. 관련연구 8
2.1. 경동맥 내막-중막 두께 자동측정에 관한 연구 8
2.1.1. 다이나믹 프로그래밍 기반 내막과 중막의 경계선 추출 11
2.1.2. 순차적 층위군집 판별에 의한 경동맥 내막-중막 두께 측정 12
2.1.3. 경동맥 내막, 중막, 내막-중막 두께 측정을 위한 소프트웨어 13
2.2. 명암 대비 개선 방법 15
2.3. 색상 양자화 방법 16
3. 경동맥초음파 19
3.1. 경동맥혈관계 해부학적 구성 및 특징 19
3.2. 경동맥 초음파 검사 23
3.2.1. 초음파 검사 23
3.2.2. 경동맥 초음파 검사 24
3.2.3. 경동맥 내막-중막 두께 측정 26
3.2.4. IMT의 정상치와 동맥경화, 죽상경화반 30
3.3. 소프트웨어를 이용한 IMT 측정 33
4. 형태학적 특징을 이용한 내막-중막 두께 측정 방법 36
4.1. 총경동맥의 형태학적 특징 36
4.2. 형태학적 특징을 이용한 내막-중막 영역 자동 검출 38
4.2.1. 형태학적 특징 강조 과정 39
4.2.2. 내중막 영역 결정 47
4.3. 내막-중막 두께 측정 53
4.3.1. 내막-중막 영역 직선화 54
4.3.2. 내막과 외막 추출을 위한 영상 처리 55
4.3.3. 내막-중막 두께 측정 63
5. 실험 결과 및 분석 65
5.1. 실험 환경 및 실험 영상 65
5.2. 내막-중막 영역 자동 검출 성공률 67
5.3. 내막-중막 두께 측정 성능 평가 69
5.4. 사례별 IMT 측정 결과 예시 71
5.4.1. 정상인 경우 71
5.4.2. 동맥경화가 있는 경우 71
5.4.3. Syngo Arterial Health Package가 IMT 측정에 실패한 경우 72
6. 결론 75
6.1. 활용 방안 77
6.2. 향후 연구 방향 78

참고문헌 (Reference)

1. “Visual C++기반의 의료영상처리 프로그래밍,”, 고병철, 그린, 그린출판사, , 2011

2. “Ultrasound Spekle Noise Reduction and Edge Detection using Adaptive Pseudomedian Filter(석사학위논문),”, E. S. Hur, Dankook University, , 2002

3. “다중 추정 기반의 객체 위치 확률을 이용한 초음파 영상의 담낭 검출 (박사학위논문),”, H. J. Park, Pusan National University, , 2017

4. “신경계: 일반연제; 경동맥 초음파 검사를 이용한 심혈관계질환 및 뇌혈관질환의 평가,”, M. H. Son, J. H. Lee, S. Y. Yang, S. H. Oh, 대한임상병리사협회, The Korean Society for Clinical Laboratory Physiology, vol. 2, pp. 48-52, , 2009

1. “Visual C++기반의 의료영상처리 프로그래밍,”, 고병철, 그린, 그린출판사, , 2011

2. “Ultrasound Spekle Noise Reduction and Edge Detection using Adaptive Pseudomedian Filter(석사학위논문),”, E. S. Hur, Dankook University, , 2002

3. “다중 추정 기반의 객체 위치 확률을 이용한 초음파 영상의 담낭 검출 (박사학위논문),”, H. J. Park, Pusan National University, , 2017

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