KR101953627B1 - 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법 - Google Patents

다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은, (A) 전립선 주변부 영역에 대한 트레이닝 다중 파라메터 자기공명영상(MR 영상: magnetic resonance imaging)에서 트레이닝 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계; (B) 정규화된 트레이닝 다중 파라메터 MR 영상에서 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들로부터 정상조직과 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하여 각각의 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 획득하는 단계; 및 (C) 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 다중 파라메터 자기공명영상에서 테스트 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하고, 정규화된 테스트 다중 파라메터 MR 영상을 입력으로 하여 각 파라메터 MR 영상에 대해 상기 선별된 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들에 대해 각 파라메터 MR 영상의 우선순위에 따라 순차적으로 각 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계를 포함한다.

Description

다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법{AUTOMATED PROSTATE CANCER DETECTION AND LOCALIZATION IN THE PERIPHERAL ZONE OF THE PROSTATE IN MULTI-PARAMETRIC MR IMAGES}
본 발명은 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 관한 것이다.
전립선암은 서구에서 발병하는 흔한 암 종으로 최근 우리나라도 노인 인구의 증가와 식생활의 서구화로 인해 전립선암이 빠른 속도로 증가하고 있으나 조기 진단 시 치료율이 높아 전립선암에 대한 정확하고 신뢰성 높은 검사 방법이 중요하다[1].
전립선암은 일반적으로 혈중 전립선 특이항원(PSA) 측정방법과 직장수지검사(DRE)를 통해 진단되며 혈중 전립선 특이 항원(PSA) 측정방법은 전립선암 환자의 혈중 항원항체 반응을 이용한 검사로 PSA 수치가 높을 경우 전립선암으로 진단하나, 과진단(overdiagnosis) 확률이 높아 전립선암 진단에 있어서 정확성이 높지 않은 한계점이 있으며 직장수지검사는 항문을 통해 손가락으로 전립선을 진단하며 전반적으로 단단한 증상을 보일 경우 전립선암으로 진단하지만 전립선암 외에 결핵, 염증 및 결석이 있을 경우 유사한 증상을 보이는 한계점이 있다.
또한, PSA 수치가 높거나 PSA 수치가 낮더라도 직장수지검사에서 이상 증상을 발견하면 수행되는 조직검사는 특이도(specificity)는 높지만 민감도(sensitivity)는 높지 않은 한계점이 있어 초음파 또는 자기공명영상 유도 하에 조직검사를 수행한다.
영상유도 조직검사를 위한 국소화 뿐 아니라 영상을 통한 전립선암 진단 시 일반적으로 사용되는 T2강조 MR 영상(T2-weighted MR imaging, T2wMR)은 전립선암 부위의 신호강도가 정상적인 전립선 조직에 비해 떨어지는 것을 이용해 전립선암을 구별할 수 있으며 영상 해상도가 높아 해부학적 정보를 갖는 장점이 있지만, 전립선암 확진을 위해 시행하는 조직검사로 인해 발생하는 출혈로 인하여 전립선 내의 정상조직도 신호강도가 낮아지게 되어 민감도가 낮아지는 한계점이 있다.
반면 T1강조 MR 영상(T1-weighted MRI imaging, T1wMR)은 조직검사로 인해 출혈이 발생한 영역에서 높은 신호강도를 갖고 출혈이 발생하지 않은 정상조직에서 낮은 신호강도를 갖는 특징이 있어 전립선 조직 내 출혈 여부를 확인하는데 사용된다.
확산강조 영상(diffusion-weighted imaging, DWI)의 현상확산계수값을 영상화한 현상확산계수지도(apparent diffusion coefficient map, ADC map)는 확산강조 영상의 낮은 b-value와 높은 b-value의 차이를 지수함수를 이용하여 전립선암과 정상조직간 신호강도 대비가 극대화된 값을 가지며, 전립선암에서 낮은 신호강도를 갖는 특성이 있다. 그러나 ADC 지도(map)는 T2wMR에 비해 해부학적 정보가 적고, 잡음이 많을 뿐 아니라 영상의 해상도가 낮아 단독으로 사용하기 어려운 문제점이 있다[3-5].
따라서 전립선암의 국소화 정확도 및 진단능 향상을 위해 해부학적 MR 영상과 기능적 MR 영상의 특징 정보를 함께 고려하는 것이 필요하다. 도 1은 다중 파라메터 MR 영상의 특성을 나타낸 도면으로 도 1a는 T2wMR의 전립선암을 화살표로 나타내고, 출혈영역을 화살표머리로 나타낸 영상, 도 1b는 T1wMR의 출혈부위를 화살표머리로 나타낸 영상, 도 1c 내지 도 1e는 각각 b-value가 0인 확산강조 영상, b-value가 1000인 확산강조 영상 및 ADC 지도(map)를 나타낸다.
전립선암의 진단능 향상을 위해 MR 영상의 특징을 이용하여 전립선암을 검출한 기존 연구는 다음과 같다. Ozer 등은 전립선 주변부(peripheral zone, PZ)에서 T2wMR과 ADC 지도(map), 동적 조영 증강 MR 영상(dynamic contrast-enhanced, DCE)으로부터 얻은 신호강도를 특징벡터로 사용하여 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)과 관계성 벡터 머신(relevance vector machine, RVM)을 통해 전립선암 검출 결과를 비교 평가 하였다[6]. Litjens 등은 PZ에서 T2wMR과 확산강조 영상, ADC 지도(map)로부터 신호강도, 고차미분 가우시안(gaussian derivative), 가버필터(garbor filter)와 같은 에지(edge) 및 Haralick 과 같은 텍스처 특징벡터를 사용하여 전립선암과 전립선암비대증(benign prostatic hyperplasia, BPH), 전립선염(imflammation), 전립선상피내종양(high-grade prostatic intraepithelial neoplasia, HGPIN)과 같은 양성종양을 분류하였다[7].
Niaf 등은 PZ에서 T2wMR과 DWI, DCE로부터 117개의 신호강도 및 텍스처 특징벡터를 추출하여 SVM을 통해 전립선암을 분류한 결과, ADMM방식으로 특징벡터를 선별하여 SVM을 통해 전립선암을 분류한 결과와 위치정보를 함께 고려하여 전립선암을 검출한 결과를 비교 평가하였다[8]. Vignati 등은 병리영상의 글리슨 점수(Gleason score, GS)에 따라 명암도 동시발생 행렬(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)의 균질성(homogeneity)과 대조성(contrast)을 이용한 텍스처 특징벡터를 통해 SVM 기반 전립선암의 예후를 예측하였다[9]. Kim 등은 PZ에서 T2wMR, DWI 및 ADC 지도(map)에서 SVM기반 히스토그램과 GLCM, 명암도 작용길이 행렬(Gray-Level Run Length Matrix, GLRLM), 지역이진패턴(Local Binary Pattern, LBP)을 통해 전립선암을 검출하였다[10].
이와 같이 다중 파라메터 MR 영상을 이용한 전립선암 검출방법을 통해 전립선암 검출 정확도를 개선하려는 연구가 시도되고 있으나 거짓양성(false positive)영역이 여전히 남아있는 한계를 가지고 있다. Chung 등과 Khalvai 등은 기존의 다중 파라메터 MR 영상과 CHB-DWI(computed high-b diffusion-weighted imaging), CDI(correlated diffusion imaging)를 포함한 개선된 MR 영상을 이용한 전립선암 검출을 위한 텍스처 특징벡터 분석방법을 제안했다. CHB-DWI와 CDI영상은 두 개의 다른 b-value를 갖는 DWI의 조합을 통해 전립선암과 정상조직간 신호강도의 대비를 개선시킨 영상으로 이를 통해 추출된 텍스처 특징벡터를 이용하여 거짓양성영역을 감소시킴으로서 전립선암 검출능을 향상시켰다[11-12].
[1] M. K. Lee, Y. K. Park and A. J. Park, "Reevaluation of Reference Range of Prostate-specific Antigen in Korean Men," J lab Med Qual Assur, Vol. 23, pp.221-226, 2001. [2] A. G. Chung, F. Khalvati, M. J. Shafiee, M. A. Haider and A. Wong, "Prostate Cancer Detection via a Quantitative Radiomics-Driven Conditional Ransdom Field Framework," IEEE Access, Vol. 3, pp.2531-2541, 2015. [3] J. V. Hegde, R. V. Mulkern, L. P. Panych, F. M. Fennessy, A. Fedorov, S. E. Maier et al, "Multiparametric MRI of Prostate Cancer: An Update on State-of-the-Art Techniques and Their Performance in Detecting and Localizing Prostate Cancer," Journal of Magnetic Resonance Imaging, Vol.37, No.5, pp.1035-1054, 2013. [4] N. C. Katelaris, D. M. Bolton, M. Weerakoon, L. Toner, P.M. Katelaris, N. Lawrentschuk, "Current role of multiparametric magnetic resonance imaging in the management of prostate cancer," Korean journal of urology, Vol.56, No.5, pp.337-345, 2015. [5] M. Rothke, D. Blondin, H. P. Schlemmer, "PI-RADS Classification: Structured Reporting for MRI of the Prostate," Rofo, Vol.158, No.3, pp253-261, 2013. [6] S. Ozer, M. A. Haider, D. L. Langer, V. Kwast, T. H., Evans, A. J. Wernick, "Prostate Cancer Localization with Multispectral MRI based on Relevance Vector Machines," International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, pp.73-76, 2009. [7] G. J. S. Litjensm, R. Elliot, N. Shih, M. Feldman, J. O. Barentsz, C. A. Hulsbergen at al. "Distinguishing Prostate Cancer from Benign Confounders via a Cascaded Classifier on Multi-parametric MRI," The International Society for Optical Engineering, Vol.3095, pp.903512, 2014. [8] E. Niaf, R. Flamary, A. Rakotomamonjy, O. Rouviere, "SVM with Feature Selection and Smooth Prediction in Images: Application to CAD of prostate cancer," International Comference on Image Processing, pp.2246-2250, 2014. [9] A. Vignati, S. Mazzetti, V. Giannini, F. Russo, E. Bollito, F. Porpiglia, M. Stasi and D. Regge, "Texture Features on T2-wieghted Magnetic Resonance Image: New Potential Biomarkers for Prostate Cancer Aggressiveness," Physics in Medicine and Biology, Vol. 60, No. 7, pp. 2685-2701, 2015. [10] Y. Kim, J. Jung, H. Hong, "Multiparametric Image Fusion using Signal Intensity Correction and Mutual Information-based Rigid Registration in Prostate MR Images," The Korean Institute of Information Scientist and Engineer, Vol.2014, No.6, pp.713-715, 2014. [11] A. G. Chung, F. Khalvati, M. J. Shafiee, M. A. Haider and A. Wong, "Prostate Cancer Detection via a Quantitative Radiomics-Driven Conditional Ransdom Field Framework," IEEE Access, Vol. 3, pp.2531-2541, 2015. [12] F. Khalvati, A. Wong and M. A. Haider, "Automated Prostate Cancer Detection via Comprehensive Multi-parametric Magnetic Resonance Imaging Texture Feature Models," BMC Medical Imaging, Vol. 15, No.1, 2015. [13] Y. Kim, J. Jung, and H. Hong, "Multiparametric Image Fusion Using Signal Intensity Correction and Mutual Information-based Rigid Registration in Prostate MR Images," The Korean Institute of Information Scientist and Engineer , Vol. 2014, No. 6, pp. 713-715, 2014. [14] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, "Digital Image Processing," Addison-Wesley, 1992. [15] K. K. Lai, L. Yu, S. Wang, "Mean Variance Skewness Kurtosis based Portfolio Optimization," First International Multi-Symposiums on IEEE, Vol. 2, pp. 292-297, 2006. [16] R. M. Haralick, K. Shanmugam and I. Dinstein, "Texture Features for Image Classificatio," IEEE Transactions on system, Vol. 3, No. 6, pp.610-621, 1973. [17] R. M. Haralick, "Statistical and Structural Approaches to Texture," Proceedings of the IEEE, Vol. 67, No. 5, pp. 786-804, 1979. [18] A. Azofra, Antonio, J. M. Benitez and J. L. Castro, "A feature set measure based on relief," Proceedings of the fifth international conference on Recent Advances in Soft Computing. pp.104-109, 2004. [19] V. N. Vapnik, "An Overview of Statistical Learning Theory," Neural Networks, IEEE Transaction, Vol.10, No.5, pp.988-999, 1999. [20] Samet, Hanan and M. Tamminen, "Effecient Component Labeling of Images of Arbitrary Dimension Represented by Linear Bintrees," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 10, No. 4, pp. 579-586, 1988. [21] C. C. Chang, C. J. Lin, LIBSVM, http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm, (accessed 2001). [22] J. U. Lee, J. Jung, H. Hong, "Automatic Stitching of the Prostate in Pathology Image Using Position Correction and Rigid Registration," The Korean Institute of Information Scientist and Engineer, Vol.37, No.1C, pp.469-473, 2010.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 히스토그램 및 텍스처 특징벡터를 이용하여 순차적 서포트 벡터 머신(SVM)을 통해 T2wMR 영상과 ADC 지도(map)를 이용하여 위양성영역을 제거하고, T1wMR 영상에서 조직검사로 발생하는 출혈로 인해 검출된 위양성영역을 제거함으로써 전립선 주변부 영역의 전립선암을 자동으로 검출할 수 있고 검출 성능을 향상시킬 수 있는 다중 파라메터 MR 영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법을 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은,
(A) 전립선 주변부 영역에 대한 트레이닝 다중 파라메터 자기공명영상(MR 영상: magnetic resonance imaging)에서 트레이닝 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계;
(B) 정규화된 트레이닝 다중 파라메터 MR 영상에서 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들로부터 정상조직과 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하여 각각의 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 획득하는 단계; 및
(C) 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 다중 파라메터 자기공명영상에서 테스트 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하고, 정규화된 테스트 다중 파라메터 MR 영상을 입력으로 하여 각 파라메터 MR 영상에 대해 상기 선별된 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들에 대해 각 파라메터 MR 영상의 우선순위에 따라 순차적으로 각 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 다중 파라메터 MR 영상은, T2강조 MR 영상(T2wMR 영상: T2-weighted MR imaging), 현상확산계수지도(ADC 지도(map)), 및 T1강조 트레이닝 MR 영상(T1wMR 영상: T1-weighted MR imaging)을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 단계 (C)는,
(C-1) 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 T2wMR 영상, 테스트 ADC 지도(map) 및 테스트 T1wMR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계;
(C-2) 전립선 주변부 영역에 대한 정규화된 테스트 T2wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T2wMR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계;
(C-3) 상기 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 ADC 지도(map)에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 ADC 지도(map)에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 거짓양성영역이 감소된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계; 및
(C-4) 거짓양성영역이 감소된 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 T1wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T1wMR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 출혈 영역이 제거된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 기계 학습은 서포트 벡터 머신(SVM: support vector machine)을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은, 상기 단계 (C-4) 이후에, (C-5) 전립선 영상보고 및 데이터 시스템(PI-RADS: Prostate Imaging Reporting and Data System)에 따라 연결요소 레이블링을 통해 소정 크기 이하의 거짓양성 검출영역을 제거하고, 팽창(Dilation) 및 침식(Erosion)을 수행하여 검출 영역 내 홈을 제거하며 경계를 부드럽게 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 특징벡터들은,
신호강도(signal intensity), 평균(mean), 분산(variance), 표준편차(standard deviation), 비대칭도(skewness), 첨도(kurtosis), 엔트로피(entropy) 및 균일성(uniformity)을 포함하는 히스토그램 특징벡터; 및
명암도 동시발생 행렬(GLCM: Gray-Level Co-occurrence Matrix), 명암도 작용길이 행렬(GLRLM: Gray-Level Run Length Matrix) 및 지역이진패턴(LBP: Local Binary Pattern)을 포함하는 텍스처 특징벡터를 포함하는 군 중에서 선택된 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 단계 (B)에서 상기 추출된 특징벡터들로부터 정상 조직과 전립선 주변부 영역의 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하는 단계는, ReliefF 특징벡터 선택방법을 이용하여 상기 추출된 특징벡터들로부터 정상 조직과 전립선 주변부 영역의 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 단계 (B)에서 상기 기계 학습 분류 모델에서 사용되는 특징벡터들은 이상치 제거를 위하여 설정된 상위 문턱치(a)와 하위 문턱치(d)에 기반하여 획득되고,
a를 전립선암에서 제거되는 상위 문턱치라 하며, b를 정상조직 히스토그램의 최소값이라 하고, c를 전립선암 히스토그램의 최대값이라 하며, d를 정상조직에서 제거되는 하위 문턱치라 할 때, a가 b보다 작을 경우 상위 문턱치는 a에서 b로 대체되고, c가 d보다 작을 경우 하위 문턱치는 d에서 c로 대체되며,
T2wMR 영상에서 a는 전립선암영역의 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 1.5×(전립선암영역의 표준편차)만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직영역 히스토그램의 최고빈도수에서 0.5×(정상조직영역의 표준편차)만큼 뺀 값으로 설정되고,
ADC 지도(map)와 T1wMR 영상에서 a는 전립선암영역과 출혈영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직과 출혈이 없는 정상조직 영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 뺀 값으로 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 의하면, 히스토그램 및 텍스처 특징벡터를 이용하여 순차적 서포트 벡터 머신(SVM)을 통해 T2wMR 영상과 ADC 지도(map)를 이용하여 위양성영역을 제거하고, T1wMR 영상에서 조직검사로 발생하는 출혈로 인해 검출된 위양성영역을 제거함으로써 전립선 주변부 영역의 전립선암을 자동으로 검출할 수 있고 검출 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 다중 파라메터 전립선 MR 영상의 특징을 도시한 도면으로서, 도 1a는 T2wMR 영상, 도 1b는 출혈영역이 있는 T1wMR 영상, 도 1c는 DWI(b-value=0), 도 1d는 DWI(b-value=1000), 도 1e는 ADC 지도(map)를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법의 흐름도.
도 3은 도 2에 도시된 순차적 SVM을 통해 전립선 주변부 영역의 전립선암을 자동 검출하는 단계의 상세 흐름도.
도 4는 T2wMR 영상에 대한 히스토그램 정규화를 도시한 도면으로서, 도 4a는 T2wMR 영상, 도 4b는 T2wMR 영상의 히스토그램, 도 4c는 T2wMR 영상의 정규화된 히스토그램, 도 4d는 정규화된 T2wMR 영상을 도시한 도면.
도 5는 전립선암의 실측영상(ground-truth)과의 비교를 위한 T2wMR 영상과 병리영상의 융합을 도시한 도면으로서, 도 5a는 T2wMR 영상, 도 5b는 병리영상, 도 5c는 T2wMR 영상과 병리영상의 공동-정합 영상, 도 5d는 실측영상을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법을 통한 전립선 주변부 영역의 전립선암 검출 결과를 도시한 도면으로서, 도 6a는 T2wMR 영상, 도 6b는 T1wMR 영상, 도 6c는 ADC 지도(map), 도 6d는 T2wMR 특징들, 도 6e는 T2wMR 특징 및 ADC 지도 특징, 도 6f는 T1wMR 특징, 도 6g는 T2wMR 특징, ADC 지도 특징 및 T1wMR 특징, 도 6h는 실측영상(Ground truth)을 도시한 도면.
본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
또한, "제1", "제2", "일면", "타면" 등의 용어는, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
이하, 본 발명을 설명함에 있어, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은, 히스토그램 및 텍스처 특징벡터를 이용하여 순차적 서포트 벡터 머신(SVM)을 통해 T2wMR 영상과 ADC 지도(map)를 이용하여 위양성영역(거짓양성영역)을 제거하고, T1wMR 영상에서 조직검사로 발생하는 출혈로 인해 검출된 위양성영역을 제거함으로써 전립선 주변부 영역의 전립선암을 자동으로 검출할 수 있고 검출 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법의 흐름도이고, 도 3은 도 2에 도시된 순차적 SVM을 통해 전립선 주변부 영역의 전립선암을 자동 검출하는 단계의 상세 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은, 전립선 주변부 영역에 대한 트레이닝 다중 파라메터 자기공명영상(MR 영상: magnetic resonance imaging)에서 트레이닝 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계(단계 S200), 정규화된 트레이닝 다중 파라메터 MR 영상에서 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들로부터 정상조직과 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하여 각각의 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 획득하는 단계(단계 S202), 및 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 다중 파라메터 자기공명영상에서 테스트 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하고, 정규화된 테스트 다중 파라메터 MR 영상을 입력으로 하여 각 파라메터 MR 영상에 대해 상기 선별된 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들에 대해 각 파라메터 MR 영상의 우선순위에 따라 순차적으로 각 파라메터 MR 영상에 대한 SVM을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계(단계 S204)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 있어서, 상기 다중 파라메터 MR 영상은, T2강조 MR 영상(T2wMR 영상: T2-weighted MR imaging), 현상확산계수지도(ADC 지도(map)), 및 T1강조 트레이닝 MR 영상(T1wMR 영상: T1-weighted MR imaging)을 포함한다.
도 3을 참조하면, 상기 단계 S204는, 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 T2wMR 영상, 테스트 ADC 지도(map) 및 테스트 T1wMR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계(단계 S300), 전립선 주변부 영역에 대한 정규화된 테스트 T2wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T2wMR 영상에 대한 SVM을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계(단계 S302), 상기 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 ADC 지도(map)에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 ADC 지도(map)에 대한 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)을 적용하여 거짓양성영역이 감소된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계(단계 S304), 거짓양성영역이 감소된 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 T1wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T1wMR 영상에 대한 SVM을 적용하여 출혈 영역이 제거된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 획득하는 단계(단계 S306), 및 전립선 영상보고 및 데이터 시스템(PI-RADS: Prostate Imaging Reporting and Data System)에 따라 연결요소 레이블링을 통해 소정 크기 이하의 거짓양성 검출영역을 제거하고, 팽창(Dilation) 및 침식(Erosion)을 수행하여 검출 영역 내 홈을 제거하며 경계를 부드럽게 하는 단계(단계 S308)를 포함한다.
하기에, 상기와 같이 구성된 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
텍스처 분석을 통한 자동 전립선암 검출
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은 크게 세 단계로 구성되며 제안방법을 수행하기 이전에 T2wMR 영상과 ADC 지도(map) 간 강체정합을 통해 대응되는 전립선의 위치를 보정하는 전처리과정을 수행한다.
첫째, 환자의 영상획득 프로토콜에 따라 신호강도의 범위가 다르기 때문에 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화한다(단계 S200). 둘째, T2wMR, ADC map 및 T1wMR으로부터 특징벡터를 추출 및 선별한다(단계 S202). 셋째, 다중 파라메터 MR 영상으로부터 선별된 특징벡터를 통해 훈련된 순차적 SVM 기반 영상의 우선순위를 고려하여 전립선암을 자동으로 검출한다(단계 S204).
다중 파라메터 MR 영상에서 동일 파라메터 MR 영상 간 히스토그램 정규화
본 절에서는 환자의 영상 획득 과정에서 사용되는 프로토콜에 따라 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도의 범위가 다르기 때문에 일관성 있는 특징벡터를 추출하기 어려운 한계점이 있어 히스토그램 스트레칭을 통해 환자 간 동일 파라메터 MR 영상을 정규화 함으로써 일관성 있는 특징벡터를 추출한다. 환자 간 신호강도의 범위를 동일하게 사용하기 위해 히스토그램 스트레칭을 수학식 1을 통해 수행하여 신호강도 범위를 정규화하며, T2wMR은 0부터 500까지, ADC map은 500부터 3000까지, T1wMR은 0부터 300까지의 신호강도 범위를 갖도록 정규화 한다.
Figure 112017003421721-pat00001
이때, I는 원본 영상의 신호강도를 나타내며, Imax는 원본 영상에서 신호강도의 최대값, Imin은 원본 영상에서 신호강도의 최소값을 나타내고, I'max는 정규화하고자 하는 신호강도 범위의 최대값, I'min은 정규화 하고자 하는 신호강도 범위의 최소값을 나타낸다.
도 4는 T2wMR의 전립선 PZ에서 신호강도 정규화 예를 나타낸 도면이며 도 4a는 T2wMR으로 전립선암을 화살표로 나타내었고, 도 4b는 T2wMR의 신호강도 히스토그램을 나타내며, 도 4c는 히스토그램 스트레칭을 통해 정규화된 T2wMR의 신호강도 히스토그램을 나타낸다. 도 4d는 히스토그램 정규화를 수행한 T2wMR으로 전립선암을 화살표로 나타내었다. 히스토그램 정규화는 신호강도 범위를 0에서 500 사이 값으로 정규화하였으며, 이를 통해 영상에서 환자에 따른 전립선암 및 정상조직에서 특징벡터를 일관성 있게 추출할 수 있다.
다중 파라메터 MR 영상에서 특징벡터 추출 및 선별
본 절에서는 조직검사로 발생하는 정상조직에서의 출혈 부위는 T2wMR에서 전립선암과 유사한 낮은 신호강도를 가지며 전립선암으로 검출되는 한계점이 있어 출혈영역에서 높은 신호강도를 갖는 T1wMR도 고려하여 특징벡터를 추출한다. T2wMR과 ADC 지도(map)에서 전립선암과 정상조직으로부터 특징벡터를 추출하고, T1wMR에서 출혈이 발생한 정상조직과 출혈이 발생하지 않은 정상조직으로부터 특징벡터를 추출한다. 추출한 특징벡터로부터 SVM 모델 생성을 위한 정상조직과 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별한다. 특징벡터를 추출하기 위해 전문의에 의해 수동분할 받은 전립선암과 육안으로 확인하였을 때 높은 신호강도를 갖는 정상조직 및 출혈영역에서 7×7 크기의 윈도우를 적용하여 히스토그램 특징벡터와 텍스처 특징벡터를 추출한다.
히스토그램 특징벡터로는 신호강도(signal intensity), 평균(mean), 분산(variance), 표준편차(standard deviation). 비대칭도(skewness), 첨도(kurtosis), 엔트로피(entropy), 균일성(uniformity)를 추출한다. 히스토그램 특징벡터는 수학식 2를 통해 계산한다.
Figure 112017003421721-pat00002
이때, n은 윈도우의 크기를 의미하며,
Figure 112017003421721-pat00003
는 전립선 PZ내에 위치하는 윈도우의 i번째 화소에서 영상의 신호강도를 의미하고,
Figure 112017003421721-pat00004
는 윈도우 내 영상의 신호강도 평균값을 의미한다.
Figure 112017003421721-pat00005
는 영상 히스토그램에서
Figure 112017003421721-pat00006
의 신호강도 확률을 의미한다.
텍스처 특징벡터로 GLCM, GLRLM, LBP를 추출한다. GLCM은 영상에서 텍스처 정보표현을 위해 두 개의 화소 쌍의 동시발생 횟수를 분석한 확률 기반 행렬로 1개의 화소거리와 0도, 45도, 90도, 135도 방향으로 획득한 GLCM을 통해 수학식 3과 같이 영상의 특징 벡터를 계산한다.
Figure 112017003421721-pat00007
이때, i와 j는 신호강도 정보를 가지고 있는 두 개의 화소 쌍을 의미하고, d는 명암도 동시발생 행렬을 계산하기 위해 사용한 두 픽셀간의 거리, θ는 방향을 의미하며, p(i, j)는 명암도 동시발생 행렬의 (i, j)위치의 확률 값을 의미하며 N은 명암도 동시발생 행렬의 크기를 의미한다.
GLRLM은 영상을 통해 텍스처 정보를 표현하는 방법으로 두 개 이상의 화소의 길이를 분석한 확률 기반 행렬로 동일한 신호강도를 갖는 화소의 연속성을 의미하며 0도, 45도, 90도, 135도 방향으로 획득한 GLRLM을 통해 수학식 4와 같이 영상의 특징벡터를 계산한다.
Figure 112017003421721-pat00008
이때, i는 화소의 신호강도, j는 i와 연속적으로 나타나는 동일한 신호강도를 갖는 화소의 개수를 의미하고, θ는 방향을 의미하며, p(i, j)는 GLRLM의 (i, j) 위치의 확률 값을 의미하며 N은 명암도 작용 길이 행렬의 크기를 의미한다.
LBP는 화소 주변 텍스처 특징을 나타내는 특징벡터로 하나의 화소를 중심으로 이웃 화소의 신호강도와 비교하여 그 결과를 임계값으로 표현하여 정렬하는 방법으로 주변화소와 1, 2, 3 거리를 갖는 특징벡터를 수학식 5와 같이 계산한다.
Figure 112017003421721-pat00009
이때, gc는 중심화소를 의미하고, gp는 이웃 화소를 의미하며 m0, m1은 임계값으로 변환한 주변 화소의 신호강도 간 평균을 의미한다.
T2wMR, ADC 지도(map)와 T1wMR 각 영상으로부터 93개씩, 총 279개의 특징벡터를 추출하였고 ReliefF 특징벡터 선택방법을 이용하여 전립선암 검출을 위한 특징벡터 선별을 수행한다. ReliefF를 통해 전립선암과 정상조직을 분류하는 의미 있는 특징벡터에 가중치를 부여하여 상위 10위의 특징벡터를 선택하여 전립선암 검출에 사용하여 T2wMR과 ADC 지도(map)로부터 전립선암과 정상조직 간 분류 가능한 특징벡터를 선별하고, T1wMR로부터 출혈영역과 출혈이 발생하지 않은 정상조직 간 분류 가능한 특징 벡터를 선별한다.
순차적 SVM을 이용한 자동 전립선암 검출
본 절에서는 다중 파라메터 MR 영상의 특징벡터를 함께 고려할 경우 각 영상마다 갖는 특징의 비중이 일괄적으로 적용되어 전립선암 검출률이 저하되는 한계점이 있어, 임상적으로 전립선암 진단 시 고려되는 다중 파라메터 MR 영상의 우선순위를 반영한 순차적 SVM을 통해 자동으로 전립선암을 검출한다.
이상치(outlier)를 제거한 선별된 특징벡터를 이용하여 T2wMR, ADC 지도(map), T1wMR을 각각 고려한 전립선암을 검출 SVM 모델을 훈련시키고, 훈련된 SVM을 이용해 순차적으로 다중 파라메터 MR영상의 우선순위를 반영하여 전립선암을 검출하며, 후처리과정을 통해 검출된 일정 크기 이하의 거짓양성 영역을 제거한다. 이때, 전립선암 검출에 사용한 SVM 알고리즘에 사용된 커널함수는 RBF(Radial Bases Function)이고, 커널함수를 위한 파라메터 감마(gamma)는 0.5, 오차 허용치를 의미하는 파라메터 C는 50.0으로 설정하였다.
전립선암과 정상조직 간 분류가 모호한 특징벡터를 사용하여 SVM을 훈련할 경우, 과적합(overfitting) 모델이 생성되는 한계가 있다. 기계 학습 분류 모델에서 사용되는 특징벡터들은 이상치 제거를 위하여 설정된 상위 문턱치(a)와 하위 문턱치(d)에 기반하여 획득되고, a를 전립선암에서 제거되는 상위 문턱치라 하며, b를 정상조직 히스토그램의 최소값이라 하고, c를 전립선암 히스토그램의 최대값이라 하며, d를 정상조직에서 제거되는 하위 문턱치라 할 때, a가 b보다 작을 경우 상위 문턱치는 a에서 b로 대체되고, c가 d보다 작을 경우 하위 문턱치는 d에서 c로 대체된다.
이때, T2wMR 영상에서 a는 전립선암영역의 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 1.5×(전립선암영역의 표준편차)만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직영역 히스토그램의 최고빈도수에서 0.5×(정상조직영역의 표준편차)만큼 뺀 값으로 설정되고, ADC 지도(map)와 T1wMR 영상에서 a는 전립선암영역과 출혈영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직과 출혈이 없는 정상조직 영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 뺀 값으로 설정된다.
훈련된 SVM모델을 통해 T2wMR, ADC map 및 T1wMR을 이용한 순차적 SVM기반 자동 전립선암 검출 방법은 세 단계로 수행된다. 첫째, T2wMR에서 선별된 특징벡터를 통해 SVM을 수행하여 전립선암을 검출한다. 그러나 T2wMR은 전립선암과 유사한 신호강도를 갖는 정상조직으로 인해 거짓양성이 검출되는 한계점이 있다. 둘째, T2wMR 특징벡터를 통해 전립선암으로 검출된 영역으로부터 ADC 지도(map)의 선별된 특징벡터를 이용하여 거짓양성영역이 감소된 전립선암을 검출한다. 그러나 T2wMR과 ADC 지도(map)를 이용해 전립선암으로 검출된 영역은 조직검사로 인해 발생하는 출혈 영역이 함께 검출되는 한계가 있다. 셋째, 출혈로 인해 검출되는 거짓양성 영역을 제거하기 위해 T1wMR을 통해 출혈영역이 제거된 전립선암을 획득한다.
전립선암 검출률을 향상시키기 위해 0.5㎤ 이상의 전립선암을 MR 영상을 통해 전립선암 진단이 가능하다는 전립선 영상보고 및 데이터 시스템(PI-RADS: Prostate Imaging Reporting and Data System)에 따라 연결요소 레이블링(Connected Component Labeling)을 통해 0.5㎤ 이하 거짓양성 검출영역을 제거하고, 검출 영역 내 홀 제거 및 경계를 부드럽게 하기 위하여 팽창(dilation) 및 침식(erosion)을 수행한다.
실험 및 결과
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은 C++를 이용하여 구현하였으며, SVM은 LIBSVM 오픈 소스 패키지를 사용하여 Intel(R) Core(TM) 3.40GHz CPU와 4GB 메모리를 장착한 PC에서 실험하였다. 실험을 위해 Philips Achieva 3.0T로부터 스캔한 데이터를 통해 전립선암을 가진 11명의 환자로부터 촬영된 T2wMR, ADC 지도(map), T1wMR과 병리영상을 획득하였고, 전문의를 통해 전립선암이 있는 13개 영상 슬라이스를 선별하여 사용하였다. T2wMR은 512x512 화소의 영상 해상도에 0.31×0.31㎟ 화소 크기를 가진 영상으로 획득되었다. ADC 지도(map)는 320×320 화소의 영상 해상도에 0.75×0.75㎟의 화소크기를 가진 영상으로 b-value는 0과 1000을 사용하여 획득되었으며, T1wMR은 512×512 화소의 영상 해상도에 0.31×0.31㎟의 화소 크기를 가진 영상으로 획득되었다. 병리영상은 도 5b와 같이 전립선절제술을 통해 얻어진 전립선을 얇게 잘라 슬라이드글라스에 올려 현미경으로 관찰한 후 획득된 영상으로, 한 장에 해당하는 조직이 2장 또는 4장으로 분리되어 있고 자동 스티칭을 통해 한 장의 전립선 병리영상으로 획득하였다. 획득된 병리영상은 도 5c와 같이 T2wMR과 비강체정합을 통해 융합되며 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법을 통한 전립선암 검출 결과와 비교하기 위해 도 5d와 같이 T2wMR 영상이 전문의에 의해 수동 분할되었다. 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법의 성능평가를 위해 육안평가와 정확성 평가를 수행하였고, 실험은 단일잔류 교차검증법(Leave-one-out cross validation)으로 수행하였다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법을 통한 전립선 주변부 영역의 전립선암 검출 결과이다. 도 6a는 T2wMR. 도 6b는 T1wMR으로 노란색 화살표는 전립선암을 의미하고, 노란색 화살표머리는 출혈영역을 의미한다. 도 6c는 ADC 지도(map), 도 6d는 T2wMR의 특징벡터를 이용한 SVM 기반 전립선암 검출 결과, 도 6e는 T2wMR과 ADC 지도(map)의 특징벡터를 이용한 순차적 SVM 기반 전립선암 검출 결과, 도 6f는 T1wMR의 특징벡터를 이용한 SVM 기반 전립선암 검출 결과, 도 6g는 T2wMR, ADC 지도(map) 및 T1wMR의 특징벡터를 이용한 순차적 SVM 기반 전립선암 검출 결과이며, 도 6h는 전문의가 수동 분할한 전립선암이다.
T2wMR에서 전립선암 주변 정상조직도 전립선암과 유사한 어두운 신호강도를 가지며, 조직검사로 발생하는 출혈영역이 전립선암과 유사한 낮은 신호강도를 갖는 특징이 있어 T2wMR을 이용한 검출 결과에서 거짓양성이 많이 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 그러나 T2wMR과 ADC 지도(map)를 함께 고려하였을 때 T2wMR만 고려하였을 때 보다 전립선암 검출 결과에 거짓양성이 감소한 것을 확인할 수 있었으며, T1wMR을 추가로 고려하였을 때 전립선암으로 검출된 출혈영역이 제거되어 전립선암 검출 결과가 가장 향상된 것을 확인할 수 있었다.
정확성평가를 위해 영상 별 검출 결과를 통한 정확도(accuracy), 민감도, 특이도(specificity), 중복 영역 비율(dice similarity coefficient, DSC), 위양성율(False Positive Rate, FPR)을 수학식 6을 통해 계산하였다.
Figure 112017003421721-pat00010
이때, True Positive는 수동 분할한 전립선암에서 전립선암으로 검출된 영역의 화소 개수를 의미하며, True Negative는 수동 분할한 정상조직에서 정상조직으로 검출된 영역의 화소 개수이며, False Positive는 수동 분할한 정상조직에서 전립선암으로 검출된 영역의 화소 개수를 의미하고, False Negative는 수동 분할한 전립선암 영역에서 정상조직으로 검출된 영역의 화소 개수를 의미한다.
표 1은 11명의 환자데이터 중 출혈이 없는 7명의 환자데이터에 대한 다중 파라메터 MR 영상을 이용한 자동 전립선암 검출 결과를 평균 수치로 나타낸 것이다. T2wMR과 ADC 지도(map)의 특징벡터를 함께 고려했을 때 T2wMR을 단독으로 사용하였을 때보다 정확도와 특이도는 각각 15.59%, 26.92%가 향상되었고 위양성율은 57.13%감소하였다.
Figure 112017003421721-pat00011
표 2는 11명의 환자데이터 중 출혈이 발생한 4명의 환자데이터에 대한 다중 파라메터 MR 영상을 이용한 자동 전립선암 검출 결과를 평균 수치로 나타낸 것이다. T2wMR과 ADC 지도(map)의 특징벡터를 함께 고려하였을 때 T2wMR을 단독으로 사용하였을 때보다 위양성이 제거되어 정확도와 특이도는 각각 37.67%, 87.96% 향상되었고, 위양성율은 65.71% 감소하였다. 또한 T2wMR, 지도(map) 및 T1wMR의 특징벡터를 함께 고려하여 출혈영역을 제거하였을 때, T2wMR과 지도(map)를 함께 고려하였을때보다 정확도가 특이도는 각각 8.17%, 9.97% 향상되었고 위양성율은 40.80%가 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
Figure 112017003421721-pat00012
본 발명의 일 실시예에 의한 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 장치에서 제어부에 의해 수행될 수 있다.
이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세하게 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함은 명백하다고 할 것이다.
본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로, 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의하여 명확해질 것이다.
S200 : 히스토그램 정규화 단계
S202 : 특징벡터 추출 및 선별 단계
S204 : 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 단계

Claims (8)

  1. (A) 전립선 주변부 영역에 대한 트레이닝 다중 파라메터 자기공명영상(MR 영상: magnetic resonance imaging)에서 트레이닝 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계;
    (B) 정규화된 트레이닝 다중 파라메터 MR 영상에서 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들로부터 정상조직과 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하여 각각의 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 획득하는 단계; 및
    (C) 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 다중 파라메터 자기공명영상에서 테스트 동일 파라메터 MR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하고, 정규화된 테스트 다중 파라메터 MR 영상을 입력으로 하여 각 파라메터 MR 영상에 대해 상기 선별된 특징벡터들을 추출하고 추출된 특징벡터들에 대해 각 파라메터 MR 영상의 우선순위에 따라 순차적으로 각 파라메터 MR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계를 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 다중 파라메터 MR 영상은,
    T2강조 MR 영상(T2wMR 영상: T2-weighted MR imaging), 현상확산계수지도(ADC 지도(map)), 및 T1강조 트레이닝 MR 영상(T1wMR 영상: T1-weighted MR imaging)을 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 단계 (C)는,
    (C-1) 전립선 주변부 영역에 대한 테스트 T2wMR 영상, 테스트 ADC 지도(map) 및 테스트 T1wMR 영상 간 신호강도 히스토그램을 정규화하는 단계;
    (C-2) 전립선 주변부 영역에 대한 정규화된 테스트 T2wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T2wMR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계;
    (C-3) 상기 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 ADC 지도(map)에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 ADC 지도(map)에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 거짓양성영역이 감소된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 검출하는 단계; 및
    (C-4) 거짓양성영역이 감소된 전립선암으로 검출된 영역에 대해 정규화된 테스트 T1wMR 영상에서 상기 선별된 특징벡터를 추출하고 추출된 특징벡터에 대해 T1wMR 영상에 대한 기계 학습 분류 모델을 적용하여 출혈 영역이 제거된 전립선 주변부 영역의 전립선암을 획득하는 단계를 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 기계 학습은 서포트 벡터 머신(SVM: support vector machine)을 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 단계 (C-4) 이후에,
    (C-5) 전립선 영상보고 및 데이터 시스템(PI-RADS: Prostate Imaging Reporting and Data System)에 따라 연결요소 레이블링을 통해 소정 크기 이하의 거짓양성 검출영역을 제거하고, 팽창(Dilation) 및 침식(Erosion)을 수행하여 검출 영역 내 홈을 제거하며 경계를 부드럽게 하는 단계를 더 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 특징벡터들은,
    신호강도(signal intensity), 평균(mean), 분산(variance), 표준편차(standard deviation), 비대칭도(skewness), 첨도(kurtosis), 엔트로피(entropy) 및 균일성(uniformity)을 포함하는 히스토그램 특징벡터; 및
    명암도 동시발생 행렬(GLCM: Gray-Level Co-occurrence Matrix), 명암도 작용길이 행렬(GLRLM: Gray-Level Run Length Matrix) 및 지역이진패턴(LBP: Local Binary Pattern)을 포함하는 텍스처 특징벡터를 포함하는 군 중에서 선택된 적어도 하나를 포함하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 단계 (B)에서 상기 추출된 특징벡터들로부터 정상 조직과 전립선 주변부 영역의 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하는 단계는, ReliefF 특징벡터 선택방법을 이용하여 상기 추출된 특징벡터들로부터 정상 조직과 전립선 주변부 영역의 전립선암을 분류할 수 있는 최적의 특징벡터를 선별하는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 단계 (B)에서 상기 기계 학습 분류 모델에서 사용되는 특징벡터들은 이상치 제거를 위하여 설정된 상위 문턱치(a)와 하위 문턱치(d)에 기반하여 획득되고,
    a를 전립선암에서 제거되는 상위 문턱치라 하며, b를 정상조직 히스토그램의 최소값이라 하고, c를 전립선암 히스토그램의 최대값이라 하며, d를 정상조직에서 제거되는 하위 문턱치라 할 때, a가 b보다 작을 경우 상위 문턱치는 a에서 b로 대체되고, c가 d보다 작을 경우 하위 문턱치는 d에서 c로 대체되며,
    T2wMR 영상에서 a는 전립선암영역의 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 1.5×(전립선암영역의 표준편차)만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직영역 히스토그램의 최고빈도수에서 0.5×(정상조직영역의 표준편차)만큼 뺀 값으로 설정되고,
    ADC 지도(map)와 T1wMR 영상에서 a는 전립선암영역과 출혈영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 더한 값으로 설정되며, d는 정상조직과 출혈이 없는 정상조직 영역에서 히스토그램의 최고빈도수를 갖는 위치에서 각 영역의 표준편차만큼 뺀 값으로 설정되는, 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법.
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