KR102349360B1 - 영상 진단기기를 이용한 특발성 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템 - Google Patents

영상 진단기기를 이용한 특발성 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 진단기기를 이용하여 알츠하이머병으로부터 특발성 정상압 수두증을 진단하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특발성 정상압 수두증 환자의 뇌 영상에서 관찰되는 뇌척수액 축척에 의한 특정 영역의 위축 또는 확장을 반영하여, 진단 대상의 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산함으로써 정량적인 방법으로 특발성 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있다.

Description

영상 진단기기를 이용한 특발성 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템{Diagnosis Method and System of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus Using Imaging Diagnostic Equipment}
본 발명은 영상 진단기기를 이용한 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법 및 의료영상 처리 시스템에 관한 것이다.
퇴행성 신경질환은 인간의 기대수명이 증가함에 따라 신경계통에서 발생하는 질환들 중에서 발병빈도가 점진적으로 증가하는 추세에 있다. 퇴행성 신경질환에 의한 치매는 인간의 삶에 막대한 비용을 수반하는 뇌 질환이다. 치매는 복합적인 질환으로, 뇌에 영향을 미치는 다양한 원인 질환에 의해 발생하는 하나의 증후군이다. 대부분은 출생 후 정상적인 기능을 하다가 증상이 나타나는데 연령이 증가하면서 그 빈도가 증가하고 초기 증상은 경미해도 수년간 서서히 진행한다. 하지만, 일부 치매의 경우 약물이나 수술로 회복이나 완화가 가능하므로, 진단이 굉장히 중요하다. 하지만 진단은 대부분 임상적 양상에 근거를 하는데 서로 다른 질환들이 공통된 임상증상을 보일 수 있어 진단에 어려움이 있는 실정이다.
정상압 수두증(normal pressure hydrocephalus; NPH) 또한 치료가 가능한 가역성 치매이지만 진단이 어려운 대표적 질환이다. 정상압 수두증은 뇌척수액의 생성량과 흡수량의 불균형으로 뇌실이 확대되지만 뇌압이 정상 범위에 있는 것을 특징으로 하며, 보행장애, 인지기능 장애 (치매), 배뇨 또는 배변장애가 나타난다. 정상압 수두증은 지주막하 출혈, 두부외상, 수막염 등 원인질환이 명확한 속발성 NPH와 원인이 확실하지 않은 특발성 NPH(idiopathic normal pressure hydrocephalus; iNPH)로 분류된다. 이러한 정상압 수두증은 VP(ventriculoperitoneal) Shunt Surgery 이나 요추 천자로 뇌척수액 배액 후 완화나 치료가 가능하다. 정상압 수두증에 의한 치매는 전체 치매의 1.6 ~ 5% 정도를 차지하는 것으로 알려져 있으며, 뇌전산화단층촬영(CT) 또는 자기공명영상(MRI)을 통해 뇌실이 확장된 소견이 관찰된다. 하지만, 정상압 수두증의 뇌실 확장 소견은 나이에 의한 영향, 알츠하이머 병의 임상적 양상과 흡사하므로 진단에 굉장한 어려움이 있다. 또한, 영상 진단기기에 기반한 기존의 진단은 의사의 육안적 인식과 판별능력에 전적으로 의존한다는 점에서 영상 판독 오차와 같은 불확실성이 발생할 수 있다는 문제가 있다.
정상압 수두증의 환자 모두가 치매 증상을 보이는 것은 아니며, 일부에서는 인지기능 장애가 경미하여 일상생활의 자장을 초래하지 않아 치매의 진단 기준을 만족하지 않는 경우도 있다. 하지만 이러한 환자도 결국은 초기에 적절한 진단과 치료가 이루어지지 않을 경우, 인지기능 장애가 점차 진행하여 정상압 수두증에 의한 치매로 진행하게 된다. 그러므로, 치매 증상을 보이는 경우에는 신속하고 정확한 진단을 받아 그 치매의 원인을 찾는 것이 매우 중요하다.
이에 따라, 본 발명자들은 특발성 정상압 수두증 환자의 뇌 영상을 이용한 정량 분석을 통해 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간과 외측뇌실 간의 부피에 대한 연관성을 확인함으로써 알츠하이머병과 구분되는 특발성 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단하는 방법 및 시스템을 개발하여 본 발명을 완성하였다.
대한민국 등록특허공보 제10-1378675호 (공고일 2014.03.27) 대한민국 등록특허공보 제10-1945348호 (공고일 2019.02.07)
본 발명의 일 양상은 영상 진단기기로부터 얻어지는 뇌 영상을 이용한 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 양상은 영상 진단기기로부터 얻어지는 뇌 영상을 이용한 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
<특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법>
본 발명의 일 구체예에 따르면, 본 발명은 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법을 제공한다. 구체적으로, 상기 방법은 a) 영상 진단기기로부터 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 얻는 단계; b) 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피 값을 추출하는 단계; 및 c) 상기 부피 값을 이용하여 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 a) 단계는 진단에 필요한 뇌 영상을 얻는 과정이다.
상기 영상 진단기기는 당업계에 공지된 진단 영상 장치를 제한 없이 사용할 수 있으며, 일례로 X-레이 기기, 자기공명영상(MRI) 기기, 컴퓨터단층촬영(CT) 기기, 양전자방사단층촬영(PET) 기기 등일 수 있다.
상기 진단 대상은 치매 증상을 보이는 환자로, 그 원인질환에 대해 확진 판정을 받지 않은 상태일 수 있다. 치매의 원인질환으로는 알츠하이머병, 뇌혈관 질환, 신경퇴행성 질환, 감염성 질환, 독성 질환, 정상압 수두증, 뇌종양, 영양결핍 등일 수 있다.
상기 영상 데이터는 3차원 T1 강조 영상(3D T1 weighted image), 2차원 T2 FLAIR(2D T2 fluid attenuated inversion recovery) 영상, 혈관만을 영상화하는 MRA(magnetic resonance angiogram) 영상, 혈류의 상태를 파악하기 위한 4차원 위상 대조도 흐름(phase-contrast flow) 영상 등일 수 있다. 특발성 정상압 수두증을 진단하기 위해, 뇌 영역 내 뇌척수액공간의 부피를 측정할 수 있도록 자기공명영상(MRI) 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상인 것이 바람직하다.
상기 b) 단계는 진단에 필요한 영역의 부피 값을 추출하는 과정이다.
본 발명자들은 특발성 정상압 수두증 환자의 뇌 영상을 분석한 결과, 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간이 좁아지는 반면 외측뇌실의 부피가 넓어지는 현상을 확인함으로써 영상 데이터를 이용한 뇌 영역 분할화를 통해 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피를 측정하여 각 영역의 위축 또는 확장 정도를 정량 분석할 수 있다.
부피 측정은 뇌 영상으로부터 뇌실 확장(enlarged lateral ventricle), 실비우스틈새(lateral sulcus 또는 sylvian fissure) 및 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간(high-convexity and medial surface subarachnoid spaces)을 포함하는 DESH(disproportionately enlarged subarachnoid space hydrocephalus) 영역의 뇌척수액(cerebrospinal fluid; CSF) 공간을 측정하고, 이로부터 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피 값을 추출한다.
보다 구체적으로, 부피 값의 추출 과정은 b-1) 영상 데이터를 이용하여 뇌 영역 분할화를 통해 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하는 단계; b-2) 상기 뇌 영역 중 두정부대뇌볼록 영역을 추출하는 단계; 및 b-3) 상기 뇌 영역 중 외측뇌실 영역을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 b-1) 단계는 영상 데이터로부터 분석에 필요한 영역을 추출하기 전에 전처리하는 과정이다. 이때, 뇌 해부학적 영역에 대한 자동 분할화를 통해 영상 데이터에서 두개골, 두개외 공간, 소뇌, 뇌줄기 등 불필요한 영역을 제거한 후 분석에 필요한 회백질(gray matter), 백질(white matter), 뇌척수액 영역 등을 선택할 수 있다.
상기 b-2) 단계는 두정부대뇌볼록 영역에 대한 뇌척수액공간 부피 값을 추출하는 과정이다. 이때, Talairach 좌표 시스템(Talairach coodinate system)을 통해 영상 데이터를 셀(cell)로 분할하여 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간 부피 값을 추출할 수 있다. 상기 두정부대뇌볼록의 부피 값은 Talairach 좌표 시스템을 적용하여 추출된 부피를 뇌 전체의 부피(intracranial volume)로 표준화한 값이다. 상기 Talairach 좌표 시스템은 뇌에 대한 3차원 좌표 시스템으로, 뇌 영상을 동일한 부피의 셀로 분할함으로써 뇌의 크기 및 전체적인 형태에 대한 개인 차이 없이 뇌 구조의 지도를 작성하고, 각 셀을 이용하여 부피를 측정할 수 있다.
상기 b-3) 단계는 외측뇌실 영역에 대한 뇌척수액공간 부피 값을 추출하는 과정이다. 이때, 그래프 컷 알고리즘을 통해 영상 데이터를 그래프로 변환하여 외측뇌실의 뇌척수액공간 부피 값을 추출할 수 있다. 상기 외측뇌실의 부피 값은 그래프 컷 알고리즘(graph cuts algorithm)을 적용하여 추출된 부피를 뇌 전체의 부피로 표준화한 값이다. 상기 그래프 컷 알고리즘은 2차원적으로 영상 데이터의 불필요한 배경 영역을 제거함으로써 관심 영역을 자동적으로 추출할 수 있다.
상기 c) 단계는 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실 부피 값을 이용하여 특발성 정상압 수두증에 대한 지수를 산출하는 과정이다.
특발성 정상압 수두증의 지수(index)는 특발성 정상압 수두증에 관련된 영역 간의 상관관계를 지표화하는 것으로, 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 나타낸다.
Figure 112019087600544-pat00001
상기 지수가 9 이상인 경우에는 특발성 정상압 수두증으로 진단할 수 있고, 지수가 9 미만인 경우에는 정상 또는 특발성 정상압 수두증 외 다른 질환에 의한 치매인 것으로 진단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법은 정량적으로 측정된 부피 정보에 기초하여 특발성 정상압 수두증을 진단할 수 있다. 상기 방법은 당업계에 공지된 통계 분석 방법을 통해 분석 신뢰도를 평가할 수 있다. 상기 통계 분석 방법은 선형 또는 비선형 회귀 분석방법, 선행 또는 비선형 classification 분석방법, ANOVA, 신경망 분석방법, 유전적 분석방법, 서포트 벡터 머신 분석방법, 계층 분석 또는 클러스터링 분석방법, 결정 트리를 이용한 계층 알고리즘 또는 Kernel principal components 분석방법, Markov Blanket 분석방법, recursive feature elimination 또는 엔트로피-기본 recursive feature elimination 분석방법 및 전방 floating search 또는 후방 floating search 분석방법 등을 단독으로 또는 조합하여 사용할 수 있다. 분석의 신뢰를 높이기 위해, 선형 회귀 분석 또는 ROC(receiver operating characteristic) 분석을 사용하는 것이 바람직하다.
상기 ROC 분석은 특정 진단 방법에서 민감도(sensitivity) 및 특이도(specificity)의 상관관계를 표현하는 그래프로, 진단 모델의 정확도(acccuracy)를 나타낼 수 있다. 본 발명의 "민감도"는 특정 진단 모델을 이용할 때, 실제 질환을 가지고 있는 개체를 양성으로 판정하는 비율을 의미하며, 본 발명의 "특이도"는 특정 진단 모델을 이용할 때, 실제 질환을 가지고 있지 않은 개체를 음성으로 판정하는 비율을 의미한다.
상기 진단 방법에서 특이도와 민감도가 모두 높을 경우, 검사의 정확도가 높아지게 된다. 구체적으로, 전체 면적을 1이라 할 때, 곡선 아래 면적(area under the ROC curve; AUC)이 0.5 이상, 0.6 이상, 0.7 이상, 0.8 이상 또는 0.9 이상일 때 정확도가 더 높다고 판단할 수 있으며, ROC 그래프에서 곡선이 왼쪽 상단 꼭지점에 가까울수록 정확도가 더 높다고 판단할 수 있다. ROC 그래프는 X축을 1 - 특이도, Y축을 민감도로 하여 모든 진단 모델의 그래프상 위치를 점으로 표시한 후 그 점들을 연결하여 곡선을 그린다. ROC 곡선에서, AUC 값이 클수록 해당 진단 모델의 정확도가 높다고 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따라 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하여 특발성 정상압 수두증을 진단할 경우에는 진단 정확도 (AUC 값)가 0.97 이상인 것으로, 상당히 높은 수준의 정확도를 갖는다는 것을 확인할 수 있다.
<특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템>
본 발명의 다른 일 구체예에 따르면, 본 발명은 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 제공한다. 구체적으로, 상기 시스템은 도 2를 참조하여, 영상 진단기기로부터 얻은 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 입력하는 영상 입력부(100); 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피 값을 추출하는 영상 처리부(200); 및 상기 부피 값을 이용하여 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하는 연산부(300)를 포함할 수 있고, 결과 표시부(400)를 더 포함할 수 있다.
상기 영상 입력부(100)는 진단 대상의 전체적인 뇌 구조를 영상화한 의료용 영상 데이터를 입력받는다. 상기 영상 데이터로는 뇌 영역의 부피 값을 측정하기 위해 3차원 영상인 것이 바람직하며, 자기공명영상 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상 등일 수 있다.
상기 영상 처리부(200)는 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 시스템 중 가장 핵심이 되는 구성 요소로, 입력된 영상 데이터로부터 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하고 분석한다. 구체적으로는, 영상 데이터를 이용하여 뇌 영역 분할화를 통해 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하는 영역 설정부(210); 두정부대뇌볼록 영역을 분석하는 두정부대뇌볼록 분석부(220); 및 외측뇌실 영역을 분석하는 외측뇌실 분석부(230)를 더 포함한다.
상기 영역 설정부(210)는 뇌 해부학적 영역에 대한 자동 분할화를 통해 영상 데이터에서 불필요한 영역을 제거하고 필요한 영역, 즉 관심 영역을 선택하게 된다.
상기 두정부대뇌볼록 분석부(220)는 Talairach 좌표 시스템을 통해 영상 데이터를 셀로 분할하는 영상 분할부(221); 및 상기 분할된 영상에서 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간 부피 값을 추출하는 추출부(222)로 구성될 수 있다. 상기 영상 분할부(221)는 Talairach 좌표 시스템에 의해 영상 데이터를 일정한 부피의 셀로 분할한다. 상기 추출부(222)는 분할된 영상에서 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간을 포함하는 셀들을 추출하여 부피 값을 계산하다.
상기 외측뇌실 분석부(230)는 그래프 컷 알고리즘을 이용하여 영상 데이터를 그래프로 변환하는 변환부(231); 및 상기 그래프에서 외측뇌실의 뇌척수액 부피 값을 추출하는 추출부(232)로 구성될 수 있다. 상기 변환부(231)는 그래프 컷 알고리즘에 의해 영상 데이터를 그래프로 변환한다. 상기 추출부(232)는 변환된 그래프로부터 불필요한 배경 영역을 제거하여 외측뇌실의 뇌척수액 부피 값을 계산한다.
상기 연산부(300)는 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실 부피 값을 이용하여 특발성 정상압 수두증의 발병에 대한 판단 작업을 진행한다. 상기 판단 작업은 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하여 정량적으로 수행된다.
상기 결과 표시부(400)는 연산부에서 얻어진 비율에 따른 진단 결과를 지정된 사용자 인터페이스 형식으로 출력한다. 이때, 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율이 9 이상인 경우에는 특발성 정상압 수두증으로 진단할 수 있고, 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율이 9 미만인 경우에는 정상 또는 특발성 정상압 수두증 외 다른 질환에 의한 치매인 것으로 진단할 수 있다.
본 발명에서는 특발성 정상압 수두증 환자의 뇌 영상에서 관찰되는 뇌척수액 축척에 의한 특정 영역의 위축 또는 확장을 반영하여, 진단 대상의 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산함으로써 정량적인 방법으로 특발성 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특발성 정상압 수두증 진단의 처리 수순을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 구현하기 위한 기능별 구성요소를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 MR 영상을 통한 뇌척수액 영역의 정의를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 특발성 정상압 수두증 환자 및 알츠하이머 환자의 뇌 MR 영상을 통해 자동적으로 추출 및 계산된 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 나타내는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특발성 정상압 수두증 환자의 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율의 ROC 곡선 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하며 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 설명은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 예시적으로 제시된 것일 뿐, 본 발명의 범위가 이러한 예시적인 설명에 의하여 제한되는 것은 아니다.
1. 진단 대상 및 뇌 MR 영상 촬영
특발성 정상압 수두증(iNPH)이 발병한 개체와 알츠하이머병(AD)이 발병한 개체 간의 통계학적 유의성을 확인하기 위해 특발성 정상압 수두증 환자 49명, 알츠하이머병 환자 30명을 실험 대상으로 분석을 실시하였다. 평균 나이는 특발성 정상압 수두증 환자군이 73.5세, 알츠하이머병 환자군이 70.5세 였고, 남자의 비율은 특발성 정상압 수두증 환자군이 61.2%, 알츠하이머병 환자군이 36.7% 였다.
각 개체에 대한 3차원 T1 강조 MR 영상은 자가공명영상 기기 (3.0 Tesla system; GE Discovery MR750, GE Healthcare)에서 시상(sagittal) 방향으로 뇌 영상 촬영하여 얻었다.
뇌 MR 영상은 IR-FSPGR(inversion-recovery fast spoiled gradient echo)를 적용하여 뇌 조직을 구별하기 위한 최적의 조건으로 촬영되었다 (sagittal slice thickness 1.0 mm, no gap, TR = 8.2 ms, TE = 3.2 ms, flip angle 12°, matrix size 256 Х 256 pixels, and field of view = 240 mm).
2. MR 영상의 전처리
모든 T1 강조 MR 영상에 대해 영역 분할화를 위한 전처리하였다.
먼저, 원본 MR 영상을 아핀 변환(affine transformation)하여 Talairach 시스템에 등록하였다. 자동 뇌 추출 알고리즘(automated brain extraction algorithm)을 통해 MR 영상에서 두개골, 두개외 공간, 소뇌, 뇌줄기 등 불필요한 부분을 제거한 후 인공 신경망 분류기(artificial neural network classifier)를 사용하여 각 MR 영상에서 회백질(GM), 백질(WM), 뇌척수액(CSF)을 포함하는 뇌 조직을 확인하였다.
3. Talairach 좌표 시스템을 기반으로 영역 측정
두정부대뇌볼록 및 실비우스틈새의 CSF 부피를 측정하기 위해, 자동 분할 시스템인 Talairach 좌표 시스템을 적용하였다. Talairach 좌표 시스템은 뇌 MR 영상을 셀 1,056개의 영역으로 분할 (tessellation)하는 것으로, 각 셀은 부피를 동일하게 측정할 수 있어 대상 간의 비교에 유용하다.
Talairach 격자를 참조하여 전처리된 T1 강조 영상을 나누는데 매트랩(Matlab, ver. 2018)을 사용하였다. 먼저, 정중시상면과 동일한 면에서 AC 및 PC를 일직선으로 연결하여 AC-PC 선을 기준선으로 설정하였다. Talairach 격자 설정시 세로 방향으로 2등분 (왼쪽, 오른쪽), 가로 방향으로 2 등분 (AC-PC 선의 위, 아래), AC-PC 방향에 따라 3등분 (뒤쪽 끝부분에서 PC까지, PC에서 AC까지, AC에서 앞쪽 끝부분까지)하여 대분할(major division) 하였다. 그리고 12개의 대분할에서 소분할로 완전히 뇌 조직을 포함하는 셀 1,056개를 하나의 단위로 처리하였다. 모든 T1 강조 영상에 Talairach 좌표 시스템을 적용한 후 두정부대뇌볼록 및 실비우스틈새를 포함하는 일부 셀 박스를 신경해부학적 구조를 고려하여 의사가 선택하였다. 두정부대뇌볼록으로 정의된 셀 박스는 선택된 셀 박스가 외측뇌실을 포함할 수 있도록 PC에서 AC까지의 길이에 수직으로 위치한 상위 영역이다. 실비우스틈새로 정의된 셀 박스는 양쪽 뇌에 있는 측두부(lateral region)를 포함한다.
4. 그래프 컷을 기반으로 한 외측뇌실의 영역 측정
외측뇌실의 확장은 특발성 정상압 수두증의 일반적인 특징으로, 특발성 정상압 수두증을 진단하는데 중요한 역할을 한다. 외측뇌실 부위를 정의하기 위해, 완전히 자동화된 방법으로 atlas-based segmentation와 결합된 그래프 컷 알고리즘을 적용하였다. 상기 그래프 컷 알고리즘은 일반적으로 외측뇌실과 같은 폐쇠된 지역에서 검증된 바 있다.
5. CSF 부피 측정
양쪽 뇌에 있는 측두부를 포함하는 실비우스틈새에서 CSF를 측정할 때, CSF 부피는 해부학적으로 실비우스틈새 영역에 있지 않은 다른 CSF 부피를 포함할 수 있었다. 다른 홈에 있는 CSF 부피를 포함하는 문제를 해결하기 위해, 후처리로서 연결된 구성요소 라벨링을 수행하였다. 그 방법은 영상에서 형태 또는 형태학에 관련된 형태학적 연산 중 하나로, 그 결과에서 일부 결함을 제거하는데 적용할 수 있다. 강력한 연결 구성요소로 이루어진 최대 클러스터를 표시하기 때문에 견고한 실비우스틈새 영역에서 정확하게 CSF 부피를 추출하였다.
반대로 각 지역의 모든 CSF 지도는 각 개체의 원래 공간에 등록되어, 각 지역에서 CSF 부피의 모든 측정값은 각 개체의 원래 공간에 도입된다.
6. CSF 부피의 정량 표준화
측정된 두정부대뇌볼록, 실비우스틈새, 외측뇌실의 CSF 부피에 대해 두정부대뇌볼록 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율(외측뇌실 부피/두정부대뇌볼록 부피), 실비우스틈새 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율(외측뇌실 부피/실비우스틈새 부피)을 계산하였고, 그 결과는 하기 표 1 및 도 3과 같다.
iNPH 집단 (n=49) AD 집단 (n=30)
실비우스틈새의 CSF 부피 두정부대뇌볼록의 CSF 부피 두정부대뇌볼록의 CSF 부피
외측뇌실의 부피 -.215 -.385** .160
*: p<0.1, **: p<0.05, ***: p<0.01
상기 표 1 및 도 3과 같이, iNPH 집단에서는 외측뇌실의 부피가 커질수록 두정부대뇌볼록의 CSF 부피가 감소되는 연관성이 나타났다. 반면, AD 집단에서는 외측뇌실의 부피와 두정부대뇌볼록의 CSF 부피가 연관성이 없는 것으로 나타났다.
상기 두정부대뇌볼록 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율에 대해 ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.973 (95% CI, 0.929 ~ 1.000)으로 상당히 높은 수준의 정확도를 보였다 (도 5 참조). ROC 곡선을 이용한 기준치 (cut off value)는 민감도 및 특이도를 나타내는데, 두정부대뇌볼록 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율이 8.8298인 경우 민감도 98%, 특이도 (93.4% = 100 - 6.7)로 얻었다.
결과적으로, iNPH 환자로부터 두정부대뇌볼록 부피와 외측뇌실 부피 간의 상관관계가 있는 것으로 확인되어, 본 발명에서는 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율(외측뇌실 부피/두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피) 분석이 iNPH의 발병 여부를 진단하는 새로운 방법으로 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

Claims (14)

  1. 의료영상 처리 시스템에 의해 수행되는 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법에 있어서,
    a) 영상 진단기기로부터 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 얻는 단계;
    b) 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피 값을 추출하는 단계; 및
    c) 상기 부피 값을 이용하여 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하는 단계
    를 포함하는 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 a) 단계의 영상 데이터는 자기공명영상 기기로부터 얻은 뇌의 3차원 T1 강조 영상인 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    b-1) 영상 데이터를 이용하여 뇌 영역 분할화를 통해 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하는 단계;
    b-2) 상기 뇌 영역 중 두정부대뇌볼록 영역을 추출하는 단계; 및
    b-3) 상기 뇌 영역 중 외측뇌실 영역을 추출하는 단계
    를 더 포함하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 b-2) 단계는 Talairach 좌표 시스템을 통해 영상 데이터를 셀로 분할하여 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간 부피 값을 추출하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 b-3) 단계는 그래프 컷 알고리즘을 통해 영상 데이터를 그래프로 변환하여 외측뇌실의 뇌척수액 부피 값을 추출하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 c) 단계에서, 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율이 9 이상인 경우에는 특발성 정상압 수두증으로 진단하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 방법은 진단 정확도로 AUC 값이 0.97 이상인 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  8. 영상 진단기기로부터 얻은 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 입력하는 영상 입력부;
    상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 및 외측뇌실의 부피 값을 추출하는 영상 처리부; 및
    상기 부피 값을 이용하여 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산하는 연산부
    를 포함하는 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 영상 데이터는 자기공명영상 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상인 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    영상 데이터를 이용하여 뇌 영역 분할화를 통해 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하는 영역 설정부;
    두정부대뇌볼록 영역을 분석하는 두정부대뇌볼록 분석부; 및
    외측뇌실 영역을 분석하는 외측뇌실 분석부
    를 더 포함하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 두정부대뇌볼록 분석부는,
    Talairach 좌표 시스템을 통해 영상 데이터를 셀로 분할하는 영상 분할부; 및
    상기 분할된 영상에서 두정부대뇌볼록의 뇌척수액공간 부피 값을 추출하는 추출부
    를 포함하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 외측뇌실 분석부는,
    그래프 컷 알고리즘을 이용하여 영상 데이터를 그래프로 변환하는 변환부; 및
    상기 그래프에서 외측뇌실의 뇌척수액 부피 값을 추출하는 추출부
    를 포함하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 연산부에서 계산된 비율에 따라 진단 결과를 출력하는 결과 표시부를 더 포함하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 결과 표시부는 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율이 9 이상인 경우, 특발성 정상압 수두증인 것으로 진단하는 것인 특발성 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101378675B1 (ko) * 2010-09-16 2014-03-27 가톨릭대학교 산학협력단 영상진단기기를 이용한 뇌수종 진단 방법 및 장치
KR101371942B1 (ko) * 2012-06-25 2014-03-10 한양대학교 산학협력단 맵 기반 분할 방법과 모폴로지 연산을 조합하여 그래프 컷 알고리즘에 적용시켜 해마를 추출하는 방법 및 시스템
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Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
권정아 외 1명, Four-and-a-half-year Follow-up of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus Patient Treated with a Ventriculoperitoneal Shunt, J Korean Neurol Assoc. 2018;36(1):22-26

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