KR102363221B1 - 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템 - Google Patents

뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102363221B1
KR102363221B1 KR1020200045569A KR20200045569A KR102363221B1 KR 102363221 B1 KR102363221 B1 KR 102363221B1 KR 1020200045569 A KR1020200045569 A KR 1020200045569A KR 20200045569 A KR20200045569 A KR 20200045569A KR 102363221 B1 KR102363221 B1 KR 102363221B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
gyrus
normal pressure
pressure hydrocephalus
cortical
cortex
Prior art date
Application number
KR1020200045569A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210127546A (ko
Inventor
강경훈
윤의철
이상우
정신영
한재환
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
대구가톨릭대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경북대학교 산학협력단, 대구가톨릭대학교산학협력단 filed Critical 경북대학교 산학협력단
Priority to KR1020200045569A priority Critical patent/KR102363221B1/ko
Publication of KR20210127546A publication Critical patent/KR20210127546A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102363221B1 publication Critical patent/KR102363221B1/ko

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4058Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the central nervous system
    • A61B5/4064Evaluating the brain
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10088Magnetic resonance imaging [MRI]

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

본 발명은 영상 진단기기에서 얻은 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법 및 의료영상 처리 시스템에 관한 것으로, 특발 정상압 수두증 환자의 뇌 영상에서 관찰되는 두정부대뇌볼록 영역의 피질 확장을 반영하여, 진단 대상의 피질 확장 영역에 대한 평균 피질 두께 값을 계산함으로써 정량적인 방법으로 특발 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있다.

Description

뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템{Diagnosis Method and System of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus Using Brain Image}
본 발명은 영상 진단기기에서 얻은 뇌 영상을 이용한 특발 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 특발 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)를 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 지장을 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 특발 정상압 수두증 환자의 뇌 영상을 이용하여 정상인의 뇌 영상 대비 두정부대뇌볼록 영역의 피질 두께 변화를 확인함으로써 알츠하이머병 등 다른 치매 질환과 구분되는 특발 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단하는 방법 및 시스템을 개발하여 본 발명을 완성하였다.
삭제
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 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 양상은 영상 진단기기로부터 얻어지는 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
<특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법>
일 구체예에 따르면, 본 발명은 도 1을 참조하여, a) 영상 진단기기로부터 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 얻는 단계; b) 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 영역 중 정상인에 비해 피질이 확장된 영역의 각 정점(vertex)에서 피질 두께를 추출하는 단계; 및 c) 상기 피질 두께에 대한 평균 값을 계산하는 단계를 포함하는 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법을 제공한다.
상기 a) 내지 c) 단계를 구체적으로 설명하면, 다음과 같다.
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 원인 질환으로는 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. 특발 정상압 수두증을 진단하기 위해, 뇌 영역 내 두정부대뇌볼록 영역의 피질 두께를 측정할 수 있도록 자기공명영상(MRI) 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상인 것이 바람직하다.
상기 b) 단계는 진단에 필요한 영역의 피질 두께 값을 측정하는 과정이다.
본 발명자들은 특발 정상압 수두증 환자와 정상인의 뇌 영상을 비교 분석한 결과, 특발 정상압 수두증 환자의 두정부대뇌볼록 내 특정 영역에서 피질 두께가 정상인에 비해 유의적으로 확장하는 것을 확인함으로써 영상 데이터를 이용한 뇌 영역 설정을 통해 해당 영역의 피질 두께를 측정하여 각 영역의 확장 정도를 정량 분석할 수 있다. 여기서, 두정부대뇌볼록 영역은 정상인의 뇌 영상 데이터와 비교하여 피질의 두께가 두꺼워진 피질 확장 영역을 포함할 수 있다. 이러한 피질 확장 영역은 중심앞이랑(precentral gyrus), 중심뒤이랑(postcentral gyrus), 등가쪽 위이마이랑(superior frontal gyrus), 가운데 이마이랑(middle frontal gyrus), 보조운동영역(supplementary motor area), 중심옆소엽(paracentral lobule), 위마루이랑(superior parietal gyrus), 모이랑각회(angular gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 위뒤통수 이랑(Superior occipital gyrus), 가운데 뒤통수이랑(middle occipital gyrus), 쐐기소엽(cuneus) 및 새발톱고랑과 둘레피질(calcarine fissure and surrounding cortex)을 포함할 수 있으며, 이들 영역의 일부 또는 전체를 포함할 수 있다.
피질 두께의 추출 과정은 보다 구체적으로, b-1) 영상 데이터를 이용하여 회백질(GM), 백질(WM) 및 뇌척수액(CSF) 영역을 분류하는 단계; 및 b-2) 상기 영역 중 백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 거리를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 b-1) 단계는 영상 데이터로부터 분석에 필요한 영역을 추출하기 위한 전처리 과정이다. 이때, 영상 데이터에서 뇌 입체 공간에 대한 공간 표준화 및 강도 균일화 보정을 수행한 후 뇌 해부학적 영역에 대한 자동 분할화를 통해 뇌 영역을 회백질(GM), 백질(WM), 뇌척수액(CSF)로 분류할 수 있다.
상기 b-2) 단계는 두정부대뇌볼록 영역에서 피질 두께를 추출하는 과정이다. 이때, 뇌 영역이 분류된 영상 데이터에서 피질 표면을 자동적으로 추출한 후 역변환 매트릭스를 사용하여 기존 입체 공간으로 재구성하여 백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 유크리드 거리(Euclidean distance)를 측정할 수 있다.
상기 c) 단계는 두정부대뇌볼록 영역의 평균 피질 두께 값을 이용하여 특발 정상압 수두증에 대한 지수를 산출하는 과정이다.
특발 정상압 수두증의 지수(index)는 특발 정상압 수두증에 관련된 영역의 피질 확장 정도를 지표화하는 것으로, 정상인에 비해 특발 정상압 수두증 환자의 두정부대뇌볼록 영역에서 피질 확장이 나타난 영역들의 평균 피질 두께 값을 나타낸다.
Figure 112020038907418-pat00001
(상기 수식에서, a: 중심앞 이랑의 두께, b: 중심뒤 이랑의 두께, c: 등가쪽 위이마 이랑의 두께, d: 가운데 이마 이랑의 두께, e: 보조 운동 영역의 두께, f: 중심옆 소엽의 두께, g: 위마루 이랑의 두께, h: 모이랑 각회의 두께, i: 쐐기앞소엽의 두께, j: 위뒤통수 이랑의 두께, k: 가운데 뒤통수 이랑의 두께, l: 쐐기소엽의 두께 및 m: 새발톱고랑과 둘레피질의 두께이다.)
상기 지수가 2.863 이상인 경우에는 특발 정상압 수두증으로 진단할 수 있고, 지수가 2.863 미만인 경우에는 정상 또는 특발 정상압 수두증 외 다른 질환에 의한 치매인 것으로 진단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법은 정량적으로 측정된 피질 두께 정보에 기초하여 특발 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 면적이 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 두정부대뇌볼록에 대한 피질 확장 영역의 평균 피질 두께 값을 계산하여 특발 정상압 수두증을 진단할 경우에는 진단 정확도 (AUC 값)가 0.846 이상인 것으로, 높은 수준의 정확도를 갖는다는 것을 확인할 수 있다.
<특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템>
다른 일 구체예에 따르면, 본 발명은 도 2를 참조하여, 영상 진단기기로부터 얻은 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 입력하는 영상 입력부(100); 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 영역 중 정상인에 비해 피질이 확장된 영역의 각 정점(vertex)에서 피질 두께를 추출하는 영상 처리부(200); 및 상기 피질 두께에 대한 평균 값을 계산하는 연산부(300)를 포함하는 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 제공한다. 추가로, 결과 출력부(400)를 더 포함할 수 있다.
상기 영상 입력부(100)는 진단 대상의 전체적인 뇌 구조를 영상화한 의료용 영상 데이터를 입력받는다. 상기 영상 데이터는 뇌 영역의 피질 두께를 측정하기 위해 3차원 영상인 것이 바람직하며, 자기공명영상 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상 등일 수 있다.
상기 영상 처리부(200)는 특발 정상압 수두증 진단을 위한 시스템 중 가장 핵심적인 구성 요소로, 입력된 영상 데이터로부터 분석에 필요한 뇌 영역을 설정하고 분석한다. 구체적으로는, 영상 데이터를 이용하여 회백질(GM), 백질(WM) 및 뇌척수액(CSF) 영역을 분류하는 영역 설정부(210); 및 백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 거리를 측정하는 피질 측정부(220)를 포함한다.
상기 영역 설정부(210)는 뇌 입체 공간에 대한 공간 표준화 및 강도 균일화 보정을 수행한 후 뇌 해부학적 영역에 대한 자동 분할화를 통해 영상 데이터에서 불필요한 영역을 제거하고 필요한 영역, 즉 관심 영역을 선택하게 된다. 이때, 관심 영역으로는 회백질, 백질 및 뇌척수액 영역일 수 있다.
상기 피질 측정부(220)는 영역 설정부를 통해 공간 표준화된 뇌 영상에서 피질 표면을 추출한 후 다시 입체 공간으로 재구성하여 두정부대뇌볼록 영역의 피질 두께를 측정하게 된다. 이때, 두정부대뇌볼록 영역은 정상인의 뇌 영상 데이터와 비교하여 피질의 두께가 두꺼워진 피질 확장 영역을 포함하는 것으로, 상기 피질 확장 영역은 중심앞 이랑(precentral gyrus), 중심뒤 이랑(postcentral gyrus), 등가쪽 위이마 이랑(superior frontal gyrus), 가운데 이마 이랑(middle frontal gyrus), 보조 운동 영역(supplementary motor area), 중심옆 소엽(paracentral lobule), 위마루 이랑(superior parietal gyrus), 모이랑 각회(angular gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 위뒤통수 이랑(superior occipital gyrus), 가운데 뒤통수 이랑(middle occipital gyrus), 쐐기소엽(cuneus) 및 새발톱 고랑과 둘레 피질(calcarine fissure and surrounding cortex)을 포함할 수 있으며, 이들 영역의 일부 또는 전체를 포함할 수 있다. 피질 두께의 측정 방법은 백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 유크리드 거리(Euclidean distance)를 계산하는 t-링크(t-link) 방법을 사용할 수 있다.
상기 연산부(300)는 두정부대뇌볼록 영역의 피질 두께 값을 이용하여 특발 정상압 수두증의 발병에 대한 판단 작업을 진행한다. 상기 판단 작업은 측정된 피질 두께에 대한 평균 값을 계산하여 정량적으로 수행된다.
상기 결과 표시부(400)는 연산부에서 얻어진 평균 피질 두께 값에 따른 진단 결과를 지정된 사용자 인터페이스 형식으로 출력한다. 이때, 두정부대뇌볼록 영역의 평균 피질 두께 값이 2.863 이상인 경우에는 특발 정상압 수두증으로 진단할 수 있고, 두정부대뇌볼록 영역의 평균 피질 두께 값이 2.863 미만인 경우에는 정상 또는 특발 정상압 수두증 외 다른 질환에 의한 치매인 것으로 진단할 수 있다.
본 발명에서는 특발 정상압 수두증 환자의 뇌 영상에서 관찰되는 두정부대뇌볼록 영역의 피질 확장을 반영하여, 진단 대상의 피질 확장 영역에 대한 평균 피질 두께 값을 계산함으로써 정량적인 방법으로 특발 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특발 정상압 수두증 진단의 처리 수순을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템을 구현하기 위한 기능별 구성요소를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 MR 영상을 통한 뇌 피질 두께 측정 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 특발 정상압 수두증 환자에서 나타나는 피질 확장 영역에 대한 피질 마스크이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌 MR 영상을 통해 특발 정상압 수두증(iNPH) 환자에서 측정된 피질 확장 영역 및 이에 대응되는 정상인(HC) 및 알츠하이머병(AD) 환자의 뇌 영역에 대한 각 평균 피질 두께 값을 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 특발 정상압 수두증 환자의 피질 확장 영역에 대한 평균 피질 두께 값의 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. 실험방법
1-1. 진단 대상
대상자는 칠곡 경북대학교 병원 뇌신경센터에서 모집되어, 정상인(HC) 26명, 특발 정상압 수두증(iNPH) 환자 49명, 알츠하이머병(AD) 환자 30명에 대해 진단 분석을 실시하였다. 대상자들의 인지 상태 및 치매 중증도(severity)를 평가하기 위해 K-MMSE(Korean-MiniMental State Examination)의 평균값을, 보행 평가를 위해 TUG(Timed Up and Go test)와 10m-Walking test를 4회 실시한 평균값을 사용하였고 특발 정상압 수두증의 보행 장애와 관련된 GSS(Gait Status Scale)를 사용하였다. 그 대상자들의 정보는 하기 표 1과 같다.
iNPH (n=49) AD (n=30) HC (n=26)
성별, 남성 30 (61.2%) 11 (37.7%) 10 (38.1%)
연령 (년) 73.5±5.3 70.6±6.5 71.7±4.1
교육 (년) 9.5±5.3 6.9±4.7 11.6±5.4
K-MMSE 20.0±5.7 19.0±4.2 27.2±2.3
TUG 20.5±13.7 - -
GSS 20.2±19.1 - -
10m-Walking test 7.5±2.6 - -
1-2. 뇌 MR 영상 촬영
각 대상자에 대한 3차원 T1 강조 MR 영상은 자가공명영상 기기 (3.0 Tesla system; GE Discovery MR750, GE Healthcare)를 사용하여 시상(sagittal) 방향으로 IR-FSPGR(inversion-recovery fast spoiled gradient echo)을 적용하여 뇌 조직을 구별하기 위한 최적의 조건으로 촬영되었다 (sagittal slice thickness 1.0 mm, overcontiguous slice acquisition with 50% overlap, no gap, TR = 7 ms, TE = 2 ms, flip angle 8°, matrix size 256 Х 256 pixels reconstructed to 512 Х 512 over a field of view of 240 mm). 고화질의 영상을 얻기 위해, 모든 원본 데이터에 대해 슬라이스 내부/사이의 강도 비균질성(intensity inhomogeneity) 수준, 움직임 음영(movement artifacts) 및 기하학적 왜곡(geometric distortions) 정도를 교정하는 시각적 품질 제어(visual quality control)를 수행하였다.
1-3. 뇌 MR 영상 전처리 및 피질 두께 측정
모든 대상자의 원본 MR 영상에 대해 피질 두께 측정을 위한 전처리를 수행하였다. 먼저, 원본 MR 영상에 대해 아핀 선형 변환(affine linear transformation)을 이용하여 등록함으로써 입체 공간에 대한 공간 표준화를 수행하였다. N3 알고리즘을 사용하여 자기장 비균질성으로 인한 원본 MR 영상의 강도 비균일성(intensity nonuniformity)을 보정하고, 그 보정된 볼륨을 회백질(GM), 백질(WM), 뇌척수액(CSF)으로 분류하였다. 다른 공간 위치에서 영상 강도의 로컬 히스토그램(local histograms)을 비교한 후 RF 비균질성에 의한 강도 히스토그램의 변화를 파악하여 교정하였다. 회백질의 가장 외측 경계를 찾기 위해, 3차원 뇌 마스크(mask)와 INSECT(Intensity-Normalized Stereotaxic Environment for Classification of Tissues) 알고리즘을 사용하여 각 대상자의 뇌를 회백질, 백질, 뇌척수액으로 분류하였다. 뇌고랑(sulci) 내 뇌척수액을 확인하기 위해, GM 및 CSF에서 결합된 정보를 제공하여 확률적 분류를 활용하였다. CLASP(Automated Segmentation with Proximities) 알고리즘을 이용하여 각 MR 볼륨에서 피질 표면을 자동적으로 추출하였다. CLASP는 GM/WM 경계에서 구면 메쉬(spherical mesh)를 변형시킴으로써 내측 피질 표면을 재구성하였다. 변형은 저분해능 다면형 표면에서 시작하여, 영상 데이터에 맞게 변형되고 더 많은 삼각형(triangle)을 포함하도록 다시 샘플링되었다. 이후, 외측 피질 표면을 라플라시안 맵(Laplacian map)을 따라 내측 표면에서 GM과 CSF 간의 경계까지 확장되고, WM과 CSF 간의 잠재적 표면을 원활하게 증가하였다.
피질 표면 모델은 입체 공간으로 변환된 MR 볼륨에서 추출되었기 때문에, 피질 표면에 역변환 매트릭스(inverse transformation matrix)를 적용하여 원래 공간에서의 피질 두께를 측정할 수 있었다. 내측 및 외측 표면은 동일한 수의 정점(vertex) 40,962개를 가지며, 해당 표면들에서 각 정점에 대응하는 점을 확인하였다. 피질 두께는 WM/GM 경계면과 GM/CSF 교차면의 연결된 정점들 간의 유크리드 거리(Euclidean distance)를 계산하는 t-링크(t-link) 방법으로 쉽게 측정되었다.
1-4. 통계학적 분석
그룹 간 피질 표면 모델의 해당 영역의 두께를 비교하기 위해, 표면 기반 2-D 등록(surface-based 2-D registration)을 사용하여 두께 값을 공간적으로 표준화했다. 가우스 커널 평활법(Gaussian kernel smoothing)을 일반화하는 확산 평활법(Diffusion smoothing)을 반치전폭(full-width half-maximum; FWHM) 커널 20 mm으로 하여 신호대잡음(signal-to-noise) 비율을 높이고 모집단 변화를 감지하는 기능을 개선시켰다. 신경영상 데이터를 다중 비교 분석하는데 효과적인 것으로 보고된 FDR(false discovery rate) 제어 절차를 수행하였다.
피질 두께의 국소화된 지역적 차이를 t 검정(t test)을 사용하여 분석하였다. 위에서 말한 바와 같이, 모든 대상자의 데이터는 평균 템플릿으로 표준화되었고, 표면들 간의 각 정점은 연관되었다. 정점대정점 절차(vertex-by-vertex procedure)와 피질 두께의 차이에 대한 통계 지도(statistical map)를 바탕으로 부분적 피질 두께의 통계적 분석을 수행하였다,
2. 결과
정상인과 iNPH 환자들의 피질 두께를 비교한 결과, iNPH 환자들에서 전두엽 및 두정엽의 두정부대뇌볼록 내 특정 영역의 피질 두께가 증가한 것으로 확인되었다. 그 부위는 하기 도 2와 같이 중심앞이랑(precentral gyrus), 중심뒤이랑(postcentral gyrus), 등가쪽 위이마이랑(superior frontal gyrus), 가운데 이마이랑(middle frontal gyrus), 보조운동영역(supplementary motor area), 중심옆소엽(paracentral lobule), 위마루이랑(superior parietal gyrus), 모이랑각회(angular gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 위뒤통수 이랑(Superior occipital gyrus), 가운데 뒤통수이랑(middle occipital gyrus), 쐐기소엽(cuneus), 새발톱고랑과 둘레피질(calcarine fissure and surrounding cortex)으로, 이러한 피질 확장 영역에 대한 피질 마스크는 도 4와 같다.
그룹 정상인 (n=26) iNPH (n=49) AD (n=30)
평균 피질 두께 (cm) 표준편차 평균 피질 두께 (cm) 표준편차 평균 피질 두께 (cm) 표준편차
중심앞이랑 2.772 0.138 3.104 0.344 2.801 0.157
중심뒤이랑 2.396 0.162 2.722 0.287 2.408 0.190
등가쪽 위이마이랑 2.925 0.134 3.216 0.352 2.913 0.217
가운데 이마이랑 2.955 0.221 3.309 0.434 2.916 0.218
보조운동영역 3.123 0.182 3.356 0.274 3.058 0.194
중심옆소엽 2.880 0.160 3.271 0.334 2.832 0.189
위마루이랑 2.699 0.203 2.966 0.263 2.670 0.232
모이랑각회 2.776 0.191 2.934 0.222 2.703 0.296
쐐기앞소엽 3.032 0.181 3.331 0.291 2.984 0.197
위뒤통수 이랑 2.662 0.184 2.865 0.268 2.658 0.207
가운데 뒤통수이랑 2.728 0.199 2.902 0.297 2.718 0.244
쐐기소엽 2.683 0.187 2.888 0.271 2.668 0.213
새발톱고랑과 둘레피질 2.680 0.185 2.895 0.298 2.699 0.234
각 그룹에 대한 피질 마스크의 두께를 평균 값으로 계산하고, 그 평균 피질 두께 값에 대해 Kruskal Wallis 검정을 수행하였다. 그 결과는 하기 표 3 및 도 5에 나타냈다.
그룹 평균 피질 두께 (cm) 표준편차
정상인 (n=26) 2.7787 0.1393
iNPH (n=49) 3.0808 0.2526
AD (n=30) 2.7756 0.1539
iNPH 그룹은 정상인 및 AD 그룹에 비해 피질 마스크의 평균 피질 두께 값이 유의적으로 증가하는 것으로 확인되어, 이를 통해 iNPH 증상으로 대뇌 특정 영역의 피질이 확장되는 경향이 나타나는 것을 알 수 있었다.
iNPH 그룹의 평균 피질 두께 값에 대해 ROC 분석을 수행한 결과, AUC = 0.846으로 높은 수준의 정확도를 보였다 (도 6). ROC 곡선을 이용한 기준치 (cut off value)는 민감도 및 특이도를 나타내는데, 두정부대뇌볼록 내 피질 확장 영역에 대한 평균 피질 두께 값이 3.0808인 경우 민감도 75.5%, 특이도 76.7%를 얻었다.
따라서, 두정부대뇌볼록의 피질 확장 영역 마스크는 알츠하이머병과 같이 치매 증상을 보이는 의심 대상자로부터 iNPH의 발병 여부를 진단하는 새로운 지표로 활용될 수 있다.

Claims (12)

  1. a) 영상 진단기기로부터 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 얻는 단계;
    b) 상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 영역 중 정상인에 비해 피질이 확장된 영역의 각 정점(vertex)에서 피질 두께를 추출하는 단계; 및
    c) 상기 피질 두께에 대한 평균 값을 계산하여 특발 정상압 수두증 지수를 산출하는 단계
    를 포함하며,
    상기 b) 단계의 피질이 확장된 영역은 중심앞 이랑(precentral gyrus), 중심뒤 이랑(postcentral gyrus), 등가쪽 위이마 이랑(superior frontal gyrus), 가운데 이마 이랑(middle frontal gyrus), 보조 운동 영역(supplementary motor area), 중심옆 소엽(paracentral lobule), 위마루 이랑(superior parietal gyrus), 모이랑 각회(angular gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 위뒤통수 이랑(superior occipital gyrus), 가운데 뒤통수 이랑(middle occipital gyrus), 쐐기소엽(cuneus) 및 새발톱 고랑과 둘레 피질(calcarine fissure and surrounding cortex)을 포함하는 것인 의료영상 처리 시스템에 의해 수행되는 특발 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 의료영상 처리 시스템에 의해 수행되는 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    b-1) 영상 데이터를 이용하여 회백질(GM), 백질(WM) 및 뇌척수액(CSF) 영역을 분류하는 단계; 및
    b-2) 두정부대뇌볼록 영역에서 백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 거리를 측정하는 단계
    를 포함하는 것인 의료영상 처리 시스템에 의해 수행되는 특발 정상압 수두증 진단을 위한 정보의 제공 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 영상 진단기기로부터 얻은 진단 대상의 뇌에 대한 영상 데이터를 입력하는 영상 입력부;
    상기 영상 데이터로부터 두정부대뇌볼록 영역 중 정상인에 비해 피질이 확장된 영역의 각 정점(vertex)에서 피질 두께를 추출하는 영상 처리부; 및
    상기 피질 두께에 대한 평균 값을 계산하는 연산부
    를 포함하며,
    상기 피질이 확장된 영역은 중심앞 이랑(precentral gyrus), 중심뒤 이랑(postcentral gyrus), 등가쪽 위이마 이랑(superior frontal gyrus), 가운데 이마 이랑(middle frontal gyrus), 보조 운동 영역(supplementary motor area), 중심옆 소엽(paracentral lobule), 위마루 이랑(superior parietal gyrus), 모이랑 각회(angular gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 위뒤통수 이랑(superior occipital gyrus), 가운데 뒤통수 이랑(middle occipital gyrus), 쐐기소엽(cuneus) 및 새발톱 고랑과 둘레 피질(calcarine fissure and surrounding cortex)을 포함하는 것인 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 영상 데이터는 자기공명영상 기기로부터 얻은 3차원 T1 강조 영상인 것인 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  9. 삭제
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    영상 데이터를 이용하여 회백질(GM), 백질(WM) 및 뇌척수액(CSF) 영역을 분류하는 영역 설정부; 및
    백질/회백질(WM/GM) 경계면 및 회백질/뇌척수액(GM/CSF) 경계면에 위치한 각 정점들 간의 거리를 측정하는 피질 측정부
    를 포함하는 것인 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 연산부에서 계산된 평균 피질 두께 값에 따라 진단 결과를 출력하는 결과 출력부를 더 포함하는 것인 특발 정상압 수두증 진단을 위한 의료영상 처리 시스템.
  12. 삭제
KR1020200045569A 2020-04-14 2020-04-14 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템 KR102363221B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200045569A KR102363221B1 (ko) 2020-04-14 2020-04-14 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200045569A KR102363221B1 (ko) 2020-04-14 2020-04-14 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210127546A KR20210127546A (ko) 2021-10-22
KR102363221B1 true KR102363221B1 (ko) 2022-02-15

Family

ID=78275978

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200045569A KR102363221B1 (ko) 2020-04-14 2020-04-14 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102363221B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102670079B1 (ko) * 2022-04-21 2024-05-29 고려대학교 산학협력단 딥러닝을 기반으로 대뇌피질 수축 정도를 정량화할 수 있는 고속 기법 및 장치
CN117918856A (zh) * 2023-09-07 2024-04-26 天津大学 一种基于新旧刺激BCI范式的iNPH预测方法及设备

Family Cites Families (2)

* 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
KR101945348B1 (ko) 2017-10-17 2019-02-07 경북대학교 산학협력단 혈액 내 chi3l1 발현 수준을 이용한 정상압 수두증 진단용 조성물과 진단 마커 검출 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Kang K, etc., Idiopathic normal-pressure hydrocephalus, cortical thinning, and the cerebrospinal fluid tap test. Journal of the Neurological Sciences. Vol.334, pp.55~62 (2013.07.26.)*
Tahedl M, Towards individualized cortical thickness assessment for clinical routine. Journal of Translational Medicine. Vol.18, No.151, pp.1~12 (2020.04.03.)*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210127546A (ko) 2021-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8280482B2 (en) Method and apparatus for evaluating regional changes in three-dimensional tomographic images
JP6859445B2 (ja) 脳卒中の診断及び予後予測方法システム及びその作動方法
EP3701495B1 (en) Tomographic data analysis
US20170273650A1 (en) Medical image display processing method, medical image display processing device, and program
WO2011040473A1 (ja) 医用画像処理方法、装置およびプログラム
WO2007023522A1 (ja) 脳疾患の診断支援方法及び装置
Zhao et al. Choroid plexus segmentation using optimized 3D U-Net
US20090326360A1 (en) Method for estimating the growth potential of cerebral infarcts
KR102363221B1 (ko) 뇌 영상을 이용한 특발 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템
JP2008237747A (ja) 関心領域決定装置
CN113222915B (zh) 基于多模态磁共振影像组学的pd诊断模型的建立方法
US20130310682A1 (en) CSF Biomarker Dilution Factor Corrections by MRI Imaging and Algorithm
Liu et al. Robust cortical thickness morphometry of neonatal brain and systematic evaluation using multi-site MRI datasets
Krishnan et al. Accuracy of spatial normalization of the hippocampus: implications for fMRI research in memory disorders
KR102349360B1 (ko) 영상 진단기기를 이용한 특발성 정상압 수두증의 진단 방법 및 시스템
US20220198652A1 (en) Image analysis device, image analysis method, and image analysis program
Wang et al. Semi-automatic segmentation of the fetal brain from magnetic resonance imaging
CN115605911A (zh) 根据图像检测人脑认知障碍
CN111862014A (zh) 一种基于左右侧脑室分割的alvi自动测量方法及装置
Wang et al. Voxel-based discriminant map classification on brain ventricles for Alzheimer's disease
US20240013379A1 (en) Computer-implemented method and system for determining the fetus ventricular volume from diffusion-weighted magnetic resonance imaging, and related nmr ventricle volume assessment method
Huizinga Advanced Image Analysis for Modeling the Aging Brain
Khalili Machine learning for automatic segmentation of neonatal and fetal MR brain images
Hernández-Cortés et al. Tables of percentiles of the third ventricle according to age and sex associated with brain aging
Chen et al. Voxel‐based morphometric magnetic resonance imaging evaluation of small head fetus: A comparative study with normal developmental fetus

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant