KR100969887B1 - 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀작성방법 - Google Patents

유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀작성방법 Download PDF

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Abstract

전자파를 이용한 유방암 진단장치를 제조하는 과정에서 성능과 기능을 확인하고 시뮬레이션과 모니터링을 용이하게 행할 수 있는 기초 자료를 제공할 수 있도록, 유방암 호발 연령(40∼60세)의 건강한 한국 성인여성에 대하여 CT 또는 MRI 촬영을 행하고, 인체의 전체 조직을 분류하여 각 조직마다 특정된 조직번호를 부여하고, 촬영된 영상을 분석하여 각 위치마다 존재하는 조직에 대하여 좌표정보와 조직번호를 매칭시켜 저장하고, 이 좌표정보와 조직번호를 이용하여 수치팬텀을 작성하는 과정으로 이루어지는 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법을 제공한다.
수치팬텀, 유방암, 진단장치, 표준 체형, 여성, 조직, 분류, 데이터, 작성

Description

유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법 {Process of Numerical Phantom of Korean Standard Body for Diagnosis Equipment of Breast Canser}
본 발명은 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 유방암 호발 연령의 한국인 표준체형을 모델링하여 수치팬텀을 제공하므로 전자파를 이용한 유방암 진단장치를 제조할 때에 기초자료로 활용하여 보다 우수한 성능과 기능을 갖는 진단장치를 개발하는 것이 가능한 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법에 관한 것이다.
최근 유방암이 우리나라 여성에게 발병하는 암 1위를 차지하고 있으며, 이는 서구화된 식습관과 비만, 출산율 및 수유의 감소, 조기 초경과 폐경기 지연, 스트레스의 증가, 각종 공해에 노출 등의 현상으로 인하여 발병율이 점차 증가하고 있는 추세이다.
그리고 유방암은 한국 여성의 경우에 40대에 발생 확률이 높고, 정기 검진에 대한 관심 부족으로 발견 당시 3기 이상 진행된 경우도 많다.
그런데 유방암의 경우에는 조기에 발견하여 적절한 치료를 행하면 완치될 가 능성이 높다는 점에서, 예방과 검진, 치료법에 대하여 많은 연구와 홍보가 이루어지고 있다.
따라서 유방암을 조기에 발견하기 위한 자가진단법을 홍보하고 보급하고 있으며, 정밀한 진단을 위하여 초음파검사기, CT 또는 MRI 등의 다양한 진단장치를 활용하고 있다.
상기에서 CT는 검사시간이 짧은 반면에, 암조직과 유방 조직의 대조도가 낮은 단점이 있다. 또 MRI는 암조직과 유방 조직의 대조도는 높은 반면에, 비용이 많이 소요되고, 검사시간이 오래 걸리는 단점이 있다.
최근에는 CT와 MRI의 단점을 보완하기 위하여 유방 조직과 암조직의 마이크로주파수 대역에서의 상이한 전기적 특성을 이용하여 유방암을 진단할 수 있는 진단장치(전자파를 이용한 유방암 진단장치)의 개발을 추진하고 있다.
그러나 전자파를 이용한 유방암 진단장치를 개발하고 제조하는 과정에서 기기의 정확도나 성능 등을 확인할 수 있는 효과적인 데이터나 자료가 부족하여 많은 어려움을 겪고 있으며, 완성된 제품으로 시험을 행하여 수정 및 보완하는 작업을 행하게 되면 개발비 및 개발기간이 많이 소요된다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 점에 착안하여 이루어진 것으로서, 유방암 호발 연령의 한국인 표준체형을 모델화한 수치팬텀을 제공하므로, 전자파를 이용한 유방암 진단장치를 개발 및 제조하는 과정에서 수치팬텀을 이용하여 시뮬레이션을 행하고 모니터링을 주기적으로 행하는 것이 가능한 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법을 제공하는데, 그 목적이 있다.
본 발명이 제안하는 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법은 유방암 호발 연령(40∼60세)의 건강한 한국 성인여성에 대하여 CT 또는 MRI 촬영을 행하고, 인체의 전체 조직을 분류하여 각 조직마다 특정된 조직번호를 부여하고, 촬영된 영상을 분석하여 각 위치마다 존재하는 조직에 대하여 좌표정보와 조직번호를 매칭시켜 저장하고, 이 좌표정보와 조직번호를 이용하여 수치팬텀을 작성하는 과정으로 이루어진다.
상기에서 좌표정보는 X축, Y축, Z축의 3축 방향의 좌표값으로 이루어지고, 상기 조직번호는 정해진 지점(위치)에서 각각 X축, Y축, Z축 방향으로 어느 조직의 성분이 주를 이루고 있는지에 따라 부여한다.
본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법에 의하면, 건강한 한국 성인여성의 각 위치에 대한 좌표정보와 조직번호가 수치화 된 수치팬텀을 제공하므로, 전자파를 이용한 유방암 진단장치를 개발하고 제조하는 과정에서 효과적으로 시뮬레이션을 행하는 것이 가능하고, 성능 및 기능의 향상 및 정확도 등을 용이하게 확인하는 것이 가능하다. 따라서 유방암 진단장치의 개발비를 절감하는 것이 가능하고, 개발기간을 단축시키는 것이 가능하다.
다음으로 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
먼저 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 일실시예는 도 1 내지 도 3에 나타낸 바와 같이, 실제 인체에 대한 CT 또는 MRI 촬영을 행하고(P10), 인체의 각 조직을 분류하여 조직번호 부여하고(P20), 촬영된 영상을 좌표정보와 조직번호로 매칭시켜 변환 저장하고(P30), 이 저장된 데이터를 이용하여 수치팬텀을 작성(P40)하는 과정으로 이루어진다.
상기에서 CT 또는 MRI의 촬영은 유방암이 호발하는 연령인 40∼60세의 건강한 한국인 성인여성을 대상으로 행한다.
또한 촬영대상은 한국인 여성의 표준체형에 근접한 성인여성을 대상으로 행한다.
도 2에는 54세, 키 145cm, 몸무게 58.5kg 의 성인여성을 대상으로 흉부부위를 MRI 촬영(분해능 1mm)한 단층영상의 이미지를 나타낸다.
그리고 인체의 전체 조직을 분류하여 각 조직마다 특정된 조직번호를 부여하는 분류작업을 행한다(P20).
도 3에는 도 2에 나타낸 MRI 단층영상을 조직별로 분류하여 색상을 다르게 표현한 이미지를 나타낸다.
상기에서 조직번호를 부여하는 방법을 예를 들면, 방광(Bladder)의 경우에는 조직번호를 1로 부여하고, 흉부지방(Breast far)의 경우에는 조직번호를 7로 부여한다.
다음의 표 1에는 인체의 각 조직을 분류하여 각 조직마다 조직번호를 부여한 예를 나타낸다.
번호 조직명 번호 조직명 번호 조직명
1 방광 (bladder) 16 지방(평균)(fat-mean) 31 피부 (skin-dry)
2 혈액 (blood) 17 담낭 (gall bladder) 32 피부 (skin-wat)

3		 망상조직의 골
(bone canaliculus)
18		 담즙
(gall blad bile)
33		 소장
(small intenstine)

4		 피질성 골
(bone cortical)
19		 회백질
(gray matter)
34		 비장
(spleen)

5		 침착성 골수 (bone marrow infiltrated)
20		 심장
(heart)
35		 위-식도 (stomach esop duodenum)

6		 비침착성 골수 (bone marrow not infiltr)
21		 신장
(kidney)
36		 건-힘줄
(tendon)

7		 흉부 지방
(breast fat)
22		 수정체 피질
(Lens Cortex)
37		 고환-전립선
(testis prostate)

8		 연골
(cartilage)
23		 수정체 인
(Lens Nucleus)
38		 갑상선-흉선
(thyroid thymus)
9 소뇌 (cerebellum) 24 간 (liver) 39 혀 (tongue)

10		 뇌척수액 (cerebro spinal fluid)
25		 폐(팽창)
(lung-inflated)
40		 기관
(trachea)

11		 결장(대장) (colon- Large intestilne)
26		 폐(수축)
(lung-deflated)
41		 자궁
(uterus)

12		 각막 (cornea)
27		 근육(종) (muscle- parallel fiber)
42		 유리체액
(viteous humour)

13		 경막 (dura)
28		 근육(횡) (muscle- transverse fiber)
43		 백색질
(white matter)

14		 안 조직(공막)
(eye tissue-sclera)
29		 신경
(nerve-Spinal chord)
15 지방 (fat) 30 난소 (ovary)
그리고 상기와 같이 CT 또는 MRI 촬영하여 얻어진 단층영상을 분석하여 각 위치마다 존재하는 조직에 대하여 좌표정보와 상기와 같이 분류한 각 조직에 대한 번호를 매칭시킨 데이터를 저장한다(P30).
상기에서 좌표정보는 X축, Y축, Z축의 3축 방향의 좌표값으로 이루어지고, 상기 조직번호는 정해진 지점(위치)에서 각각 X축, Y축, Z축 방향으로 어느 조직의 성분이 주를 이루고 있는지에 따라 부여한다.
예를 들면 다음의 표 2와 같이 연속적으로 나열되는 수치로 데이터화되어 저장된다.
X축 좌표 Y축 좌표 Z축 좌표 X축 조직번호 Y축 조직번호 Z축 조직번호
327
:
337
309
:
351
303
:
384
153
:
311
312
313
314
315
316
:
266
267
268
:
226
227
228
229
230
231
231
:
253		 140
:
140
141
:
141
142
:
157
158
:
158
158
158
158
158
158
:
169
169
169
:
178
178
178
178
178
178
178
:
371		 261
:
261
261
:
261
261
:
261
261
:
261
261
261
261
261
261
:
261
261
261
:
261
261
261
261
261
261
261
:
287		 15
:
15
15
:
15
15
:
15
15
:
15
7
7
7
7
15
:
15
27
15
:
27
8
27
27
28
28
8
:
15		 15
:
15
15
:
15
15
:
15
15
:
15
7
7
7
7
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27
15
:
27
8
27
27
28
28
8
:
15		 15
:
15
15
:
15
15
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15
15
:
15
7
7
7
7
15
:
15
27
15
:
27
8
27
27
28
28
8
:
15
상기와 같이 얻어지는 데이터는 매우 방대한 양으로서, 컴퓨터를 이용하여 자료 처리를 행하고, 필요에 따라 시뮬레이션을 행한다.
그리고 상기 좌표정보와 조직번호를 이용하여 수치팬텀을 작성한다(P40).
도 4에는 도 3에 나타낸 조직을 분류한 이미지의 좌표정보와 조직번호를 이용하여 수치팬텀의 단층영상을 시뮬레이션한 이미지를 나타낸다.
도 5에는 상기 표 2와 같이 얻어지는 데이터의 좌표정보와 조직번호를 이용하여 3차원의 수치팬텀을 작성한 예를 나타낸다.
즉 도 4에는 특정 단면의 수치팬텀 이미지를 나타내며, 도 5에는 단면의 수치팬텀을 적층한 3차원의 수치팬텀 이미지를 나타낸다.
상기와 같은 과정을 통하여 작성되는 수치팬텀은 유방암의 발생빈도가 높은 연령대(40∼60세)의 표준체형에 대한 자료로서, 이를 이용하면 유방암 검진을 위한 전자파를 이용한 진단장치를 개발하고 제조할 때에 기초자료로 활용하는 것이 가능하고, 시뮬레이션을 행하면서 보다 우수한 성능과 기능을 갖춘 진단장치를 개발하는 것이 가능하다.
그리고 유방암 진단장치를 사용하는 과정에서 정확한 작동여부를 확인하기 위한 모니터링을 위하여 본 발명에 따른 수치팬텀을 활용하는 것도 가능하다.
또 상기와 같이 작성되는 수치팬텀은 전자파를 이용한 유방암 진단장치를 이용하여 촬영한 검진 대상자의 데이터를 수치팬텀과 비교하는 것에 의하여, 유방암의 발생 가능성을 진단하고 예측하는 것도 가능하다. 즉 표준체형의 수치팬텀과 비교하여 오차범위를 벗어나거나 특이한 차이점이 발생되는 경우에는 보다 정밀한 진단과 검사를 행하여 조기에 유방암 발병 여부를 확인하는 것이 가능하다.
또 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법에 의하면, 검진대상자의 촬영된 데이터를 수치팬텀의 데이터와 비교 분석하는 것이 가능하고, 유방암의 조기 진단과 발병 가능성을 효과적으로 확인하는 것이 가능하다. 즉 촬영된 검진대상자의 데이터를 의사의 눈으로만 확인할 때에 놓칠 수 있는 작은 특이점 등에 대해서도 컴퓨터 분석을 통하여 찾아내는 것이 가능하고, 전문의의 관찰에 의한 진단에 더하여 수치팬텀에 의한 분석을 보조적인 수단으로 더 채용하는 것에 의하여 유방암에 대한 보다 더 정확한 진단이 가능해진다.
그리고 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법에 의하면, 작성된 수치팬텀을 이용하여 의학도나 의사들이 직접 인체를 촬영하지 않고도, 유방암의 발견을 위한 실습과 다양한 조건을 부여하여 학습하고 연구하는 것이 가능하다. 따라서 적절한 실습대상자를 찾기 위한 노력이나 많은 비용이 드는 팬텀의 제작을 하지 않고도 연구나 실습을 행하는 것이 가능하므로, 비용절감효과가 매우 크다.
상기에서는 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다.
도 1은 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 일실시예를 나타내는 블럭도이다.
도 2는 건강한 한국 성인여성의 흉부부위를 촬영한 MRI 단층영상의 이미지이다.
도 3은 도 2의 단층영상을 조직별로 색상을 다르게 하여 조직분류를 행한 이미지이다.
도 4는 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 일실시예에 의하여 작성된 수치팬텀의 단층영상 이미지이다.
도 5는 본 발명에 따른 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법의 일실시예에 의하여 작성된 수치팬텀의 3차원 이미지이다.

Claims (2)

  1. 컴퓨터에 인체의 전체 조직을 분류하여 각 조직마다 특정된 번호를 아래의 표 3과 같이 부여한 조직번호를 저장하고,
    유방암 호발 연령의 건강한 한국 성인여성에 대하여 CT 또는 MRI 촬영을 행한 영상이 컴퓨터에 입력되면, 컴퓨터에서 입력된 영상을 분석하여 각 위치마다 존재하는 조직에 대하여 X축, Y축, Z축의 3축 방향의 좌표값으로 이루어지는 좌표정보와 상기 조직번호를 매칭시켜 저장하고,
    컴퓨터에서는 상기 조직번호의 매칭을 정해진 지점(위치)에서 각각 X축, Y축, Z축 방향으로 어느 조직의 성분이 주를 이루고 있는지에 따라 부여하고,
    컴퓨터에서 저장된 좌표정보와 조직번호를 이용하여 수치팬텀을 작성하는 과정으로 이루어지는 유방암 진단장치를 위한 한국인 표준체형 수치팬텀 작성방법.
    번호 조직명 번호 조직명 번호 조직명 1 방광 (bladder) 16 지방(평균)(fat-mean) 31 피부 (skin-dry) 2 혈액 (blood) 17 담낭 (gall bladder) 32 피부 (skin-wat)
    3     망상조직의 골
    (bone canaliculus)
    18     담즙
    (gall blad bile)
    33     소장
    (small intenstine)
    4     피질성 골
    (bone cortical)
    19     회백질
    (gray matter)
    34     비장
    (spleen)
    5     침착성 골수 (bone marrow infiltrated)
    20     심장
    (heart)
    35     위-식도 (stomach esop duodenum)
    6     비침착성 골수 (bone marrow not infiltr)
    21     신장
    (kidney)
    36     건-힘줄
    (tendon)
    7     흉부 지방
    (breast fat)
    22     수정체 피질
    (Lens Cortex)
    37     고환-전립선
    (testis prostate)
    8     연골
    (cartilage)
    23     수정체 인
    (Lens Nucleus)
    38     갑상선-흉선
    (thyroid thymus)         9 소뇌 (cerebellum) 24 간 (liver) 39 혀 (tongue)
    10     뇌척수액 (cerebro spinal fluid)
    25     폐(팽창)
    (lung-inflated)
    40     기관
    (trachea)
    11     결장(대장) (colon- Large intestilne)
    26     폐(수축)
    (lung-deflated)
    41     자궁
    (uterus)
    12     각막 (cornea)
    27     근육(종) (muscle- parallel fiber)
    42     유리체액
    (viteous humour)
    13     경막 (dura)
    28     근육(횡) (muscle- transverse fiber)
    43     백색질
    (white matter)
    14     안 조직(공막)
    (eye tissue-sclera)
    29     신경
    (nerve-Spinal chord)         15 지방 (fat) 30 난소 (ovary)
  2. 삭제
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101038741B1 (ko) * 2010-04-07 2011-06-03 한국전기연구원 팬텀을 이용하여 구조좌표를 측정하기 위한 ｘ―선 유방암진단 시스템 및 그 방법
KR101486847B1 (ko) * 2013-08-13 2015-01-29 국방과학연구소 전자파 인체영향 분석을 위한 수치 팬텀 모델 제작 방법
KR101697359B1 (ko) 2016-03-14 2017-01-18 한국표준과학연구원 Sar 레벨을 측정하기 위한 rf dosimeter 및 이를 구비한 인체모사 팬텀
KR102006666B1 (ko) 2017-08-24 2019-08-02 한국표준과학연구원 Mri 스캐너의 sar 값을 획득하기 위한 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040096595A (ko) * 2002-02-20 2004-11-16 엔씨씨 테크놀로지 벤쳐스 피티이 리미티드 암 진단과 관련된 재료 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040096595A (ko) * 2002-02-20 2004-11-16 엔씨씨 테크놀로지 벤쳐스 피티이 리미티드 암 진단과 관련된 재료 및 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
카달로그2:대한방사선기술학회지

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101307162B1 (ko) * 2011-11-03 2013-09-11 인제대학교 산학협력단 전자파 유방영상에서 유방종양 분석을 위한 보조 진단 시스템 및 방법

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