KR20030073650A - 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 생의학 대상의 가시적 특성과 비가시적 구조, 기능적 법칙을 객관화한 영상컴퓨터정보기술을 통해 진단과 치료효과의 검증이나 예후 등에 사용하고, 조기진단, 감별진단에 적용할 수 있도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법에 관한 것이다.

종래 병원에서 의사들이 거의 시행하는 육안감정법은 주관적이고 정확성이 결여되어 있으며, 가시적인 영역에서의 정보만을 취급하게 되는 문제점이 있지만, 컴퓨터를 이용한 형태밀도 측정방법은 비파괴 검사의 실용적인 개념인 유용성, 정확성, 객관성, 반복성 및 신속성을 제공하게 된다.

이에 본 발명은 대상 시료의 준비방법, 컴퓨터 마이크로밀도 측정지능시스템, 영상가공 알고리즘, 연구결과의 통계적 가공법을 망라하여 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성을 연구함에 있어 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석함으로써 환자의 상태를 자동으로 객관화하여 판정하도록 한다.

Description

진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법{computer form density measurement method in diagnostics}

본 발명은 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법에 관한 것으로, 특히 대상 시료의 준비방법, 컴퓨터 마이크로밀도 측정지능시스템, 영상가공 알고리즘, 연구결과의 통계적 가공법을 망라하여 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성을 연구에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 자동으로 객관화하여 판정하도록 함으로써 생의학 대상의 가시적 특성과 비가시적 구조, 기능적 법칙을 객관화한 영상컴퓨터정보기술을 통해 진단과 치료효과의 검증이나 예후 등에 사용하고, 조기진단, 감별진단에 적용할 수 있도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법에 관한 것이다.

현대에는 전자 공학 기술이 급속히 발전하면서 다양한 종류의 의료 장비가 선보였고, 이들 중에는 컴퓨터 단층 촬영 장치(CT: computerized tomography)와 자기 공명 영상 장치(magnetic resonance imaging device) 등의 촬영장치가 개발되었다.

즉, X-RAY, 자기공명영상(MRI; magnetic Resonance Imaging), 컴퓨터단층촬영(CT; Computed Tomography), 초음파(Ultrasound), 핵의학영상(NMI; Nuclear Medicine Imaging) 등과 같은 의료영상을 얻기 위해 의료장비로 환자의 환부를 촬영하고 필름화하여 필름영상을 스캐너로 디지털 데이터로 변환하거나, 직접 컴퓨터파일을 획득하여 컴퓨터에 연결된 디스플레이 장치로 볼 수 있게 된다.

그리고 이러한 장치들에 의하여, 과거에는 불가능했던 많은 진단 검사가 가능해지고, 또한 더욱 정밀한 진단을 내리는데 큰 도움이 되었다.

그러므로 전자 공학 분야에서 의용 전자공학이라는 새로운 분야가 각광을 받고 되었고, 최근 수년간 진단용 영상기기의 눈부신 발전으로 진단방사선과의 역할이 급신장하여, 병원을 찾는 환자의 약50-70% 가량이 방사선학적 검사를 받고, 그 결과에 의해 적절한 치료방침이 결정되고 있다. 뿐만 아니라, 병원들은 점차 대형화, 전문화, 조직화되고 있다.

그러므로, 의학적 영상(medical imaging)에 의한 진단 및 검사를 얼마나 효율적으로 시행, 판독하는가 및 그 판독 소견이 얼마나 신속하게 임상의들에게 전달되는가가 중요한 문제로 대두되고 있다.

그러나, 이러한 영상 진단 분야의 발달은 다음과 같은 부작용을 불러왔다. 우선, 현재 방사선과의 주요 업무는 예약, 검사시행, 판독, 진단에 관한 자문 그리고 판독 결과지 생성 및 분배가 되어버렸다. 또한, 방사선과의 업무지연의 대부분이 필름, 판독지와 다른 환자의 정보를 정리, 기록하는데 소요된다. 현재 한국의 의료법에 의하면, 한 환자의 필름은 5년간 보관하도록 규정되어 있다. 그러므로, 1000 상 규모의 대형병원의 예를 들면 연간 20만 매 내지 50 만 매의 촬영을 하고 그 필름들의 보관을 위해 매년 약 32평의 공간을 필요로 하며, 매일 평균 645명의 수련의들이 촬영 필름을 찾는데 약 45분을 소모하는 것으로 조사된 바 있다. 즉, 필름을 저장하고 찾는데 소요되는 막대한 인력과 저장 창고의 확보, 필름 분실로 인한 차질 등이 불가피하다. 뿐만 아니라, 촬영 필름이 있는 장소에서만 영상 관찰을 할 수 있기 때문에 원거리 원격 진료를 할 수 없는 문제 등도 대두된다.

그러므로, 환자에게 양질의 서비스를 제공하는데 걸림돌이 되는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 것이 의료 영상 저장 및 전송 시스템(PACS: Picture Archiving and Communications System)이다. 이러한 의료 영상 저장 및 전송 시스템은 디지털 영상 장치 및 디지털 진단 장치가 널리 보급되면서 그 필요성이 더욱 증가되어 왔다.

의료 영상을 저장하고 전송하기 위해서는 아날로그 상태로 얻어진 데이터들은 디지털 형태로 변환되어야 한다. 데이터의 변환은 레이저 스캐너 또는 CCD를 이용한 스캐너에 의해 이루어진다.

그런데, 비록 의료 영상 저장 및 전송 시스템이 지속적으로 발전하고 있지만, 디스플레이되는 의학적 영상이 판독하기 어려울 경우, 또는 진단하기에 부적절할 경우에 종래 기술에 의한 영상 처리 장치에 의해서는 화질을 크게 향상시킬 수 없었다. 화질은 영상정보에서 가장 중요한 것인데, 하물며 인간의 영상정보를 담고 있는 영상정보의 화질이 얼마나 중요한가에 대해서는 두말할 여지가 없다.

따라서, 디스플레이되는 영상정보의 화질을 현저하게 향상시키는 의료 진단 장치의 개발이 절실히 요구되었다. 또한 의사들이 진단하기에 적합하도록 향상된 화질의 의학적 영상을 저장하였다가 전송하기 위한 영상저장 및 통신시스템의 개발이 절실히 요구되었다.

그러므로 2000년 특허출원 제10-2001-22352호(비선형 변환 테이블을 갖는 의료장치 및 이를 이용한 의료영상정보 처리방법)가 제안하였는 바,

이는, 환자의 건강 상태에 대한 영상정보를 저장 매체에 저장하고, 네트워크를 통하여 영상정보를 하나 이상의 단말기에 전송하는 의료영상정보의 저장 및 통신시스템에 사용하기 위한 의료영상정보 처리방법에 관한 것으로서, 영상정보를 구성하는 화소들의 화소값은 상기 의사의 조작에 따라 비선형적으로 변환하여 디스플레이하도록 하였다.

그리고 영상정보를 생성하는 영상정보 생성부, 송신부 및 하나 이상의 단말기를 구비하여, 송신부는 영상정보를 네트워크를 통하여 전송하도록 하고, 단말기는 영상정보를 수신하여 디스플레이하도록 하며, 영상정보는 의사의 조작에 따라 구성 요소의 값이 변화되는 변환 테이블을 이용하여 영상정보를 구성하는 화소들의화소값을 변경시켜 디스플레이되도록 하였다.

그러므로 환자의 신체 소정 부위에 적응적으로 수정된 상기 변환 테이블을 저장하기 위한 테이블 저장 모듈에 영상정보 처리 방법이 적용되는 영상정보 저장 및 통신 시스템을 추가하여 소정 부위에 대응하여 저장된 변환 테이블을 독출하여 영상정보가 영상 처리되도록 하였다.

상기의 영상정보는 환자의 신체 부위에 대한 정보를 독출한 소정 부위의 단층촬영영상 등이나, 자기공명영상 등 영상으로 디스플레이될 수 있는 모든 정보를 포함하도록 하였다.

그러나 상기와 같은 종래의 영상정보의 처리를 위한 방법에 의하여서는 단순히 환자나 검사대상자를 촬영한 영상정보를 단순히 전송하는 상태이므로 질병의 상태를 보다 정확하게 확인할 수 없게 됨은 물론, X-RAY의 결과로 환자의 상태를 진단할 수 없는 경우에는 보다 정확한 촬영을 위해 더 큰 병원을 방문하여야 하는 등의 문제점이 있었다.

즉, 상기의 디지털 1차 의료영상만으로는 환자의 질병을 정확하게 진단하기 어려운 경우에는 별도의 분석프로그램을 이용하여 상기 1차 의료영상데이터를 분석하여 가공된 2차 의료영상데이터를 얻어야만 하였다.

그런데, 상기 분석프로그램은 비용이 상당히 고가로 판매되므로 소규모 의료기관에서 구입하기 어려우며, 상기 의료장비가 있다 하더라도 분석프로그램이 없을 경우에는 1차 의료영상데이터만으로 환자의 질병을 정확히 진단하지 못하게 되거나, 상기 분석프로그램을 보유하고 있는 타 의료기관에 상기 1차 의료영상데이터를보내서 분석해야만 하므로 진단결과를 얻기까지 시간이 많이 소모되게 된다.

따라서, 소규모 의료기관에서 발생빈도가 적은 의료영상데이터를 분석하기 위한 프로그램을 구입하게 되면 진료비가 상승하게 되며, 타 의료기관에 분석을 의뢰할 경우 긴급을 요하는 환자의 진단결과를 얻기까지 시간이 많이 소요되므로 조기치료에 장애가 되는 문제점이 있었다.

그리하여 2000년 특허출원 제10-2000-25037호(통신망을 통한 의료영상데이터 분석방법 및 그 기록매체)가 제안하였는 바,

이는, 서버에 디지털 의료영상데이터를 분석하기 위한 복수의 분석프로그램과 파일 데이터베이스를 구축하는 단계와,

이용자가 통신망에 접속된 단말기를 통하여 서버에 접속하는 단계와,

이용자가 1차 의료영상데이터를 서버로 전송하는 단계와,

서버가 상기 분석프로그램을 이용하여 이용자로부터 전송받은 1차 의료영상데이터를 분석하여 2차 의료영상데이터를 생성하는 단계와,

서버가 상기 2차 의료영상데이터를 이용자 단말기로 전송하는 단계들에 의해 수행되도록 하였다.

그러나 상기와 같은 종래의 통신망을 통한 의료영상데이터 분석방법에 의하여서는 환자나 검사자의 촬영한 결과로 2차 의료영상데이터를 생성하여 내부의 분선 프로그램에 의하여 환자의 질병을 판단하도록 하였으나, 이는 일반적인 맵핑에 의한 데이터변환이므로 X-RAY와 같이 평면화하여 촬영한 영상정보로 환자의 상태를 진단할 수 없는 경우에는 보다 정확한 촬영을 위해 더 큰 병원을 방문하여야 하는등의 문제점이 있었다.

이에, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로써, 대상 시료의 준비방법, 컴퓨터 마이크로밀도 측정지능시스템, 영상가공 알고리즘, 연구결과의 통계적 가공법을 망라하여 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성을 연구에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 자동으로 객관화하여 판정하도록 함으로써 생의학 대상의 가시적 특성과 비가시적 구조, 기능적 법칙을 객관화한 영상컴퓨터정보기술을 통해 진단과 치료효과의 검증이나 예후 등에 사용하고, 조기진단, 감별진단에 적용할 수 있도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법은

현미경의 검출결과를 영상정보로 인식하기 위한 CCD 카메라와,

X-RAY, 초음파, CT, MRI, 영상진단기 등에 의해 촬영된 결과인 진단용 필름의 영상정보를 인식하기 위한 스캐너와,

상기 CCD 카메라에 의한 영상정보 및 상기 스캐너에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받으면서 신호처리한 후 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관화하여 판정하는 프로세서들로 구성하되,

상기 프로세서는, 상기 CCD 카메라에 의한 영상정보 및 상기 스캐너에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받으면서 상기의 X-RAY, 초음파, CT, MRI, 영상진단기들로부터 디지털 영상이미지를 직접 전달받아 영상이미지 파일로 신호처리를 수행하는 영상입력부, 상기 영상입력부로부터의 디지털 영상이미지에 대해 필터링에 의한 1차 영상처리를 수행하는 분해처리부, 상기의 1차 영상처리된 결과에 대해 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행하는 분석실행부, 상기 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 영상이나 그래프 또는 숫자로 나타내는 영상분석부, 상기 영상분석부로부터의 영상, 그래프 또는 숫자를 출력하여 용지나 필름에 표시하는 출력부를 포함하도록 한다.

그리고 상기의 프로세서에 결합되어 영상가공 알고리즘과 연구결과의 통계적 가공법에 의한 분석 및 비교를 위한 프로그램을 저장하거나 각 신호처리를 수행하는 중에 발생되는 정보들을 각각의 저장영역에 저장하는 데이터베이스들로 구성함으로써 임상세포학에 의한 진단과, 세포성분을 연구한 결과에 따른 분석 알고리즘 등에 의하여 혈액, 골수, 침출액, 기관 미세 조직 등의 임상실험분석을 수행하며, 가능한 과정묘사와 함께 양성인지 악성인지에 대한 결론이 이루어지도록 한 것이다.

도 1은 본 발명의 전체적인 구성을 개략적으로 도시한 블록도.

도 2는 유리판에 대한 세포 혼합물의 방향을 나타낸 개략도.

도 3a는 본 발명의 시스템에서 세포핵 중간기 염색질의 전체적인 모습을 나타낸 것이고,

도 3b는 본 발명의 광학밀도 스캐너 그램을 나타낸 것이고,

도 3c는 광학 밀도 매트릭스에 의한 밀도계를 나타낸 것이다.

도 4는 본 발명에 따라 대상물의 광학 단면의 일부를 모니터에 디스플레이하는 상태를 나타낸 개략도.

도 5은 본 발명에 따라 제1 상의 부피를 분할하는 상태를 나타낸 개략도.

도 6은 상기 도 5의 평면(xy)을 뒤집어서 단일 스캐닝 라인(L)을 넣은 상태를 도시한 개략도.

도 7은 본 발명의 실시예에 따라 동맥경화의 조기진단 정량기준을 판단하기 위한 2차원 상태 시료의 사진.

도 8a와 도 8b는 본 발명의 실시예에 따라 적혈구 세포질 막을 형태밀도학적 3차원으로 재구성한 상태를 나타낸 개략도.

도 9는 본 발명의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 영상으로 표시한 상태의 개략도.

도 10은 본 발명의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 그래프로 표시한 상태의 개략도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

1 : CCD 카메라 3 : 스캐너

9 : 프로세서 10 : 데이터베이스

11 : 영상입력부 12 : 분해처리부

13 : 분석실행부 14 : 영상분석부

15 : 출력부

이하, 본 발명을 첨부한 예시도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 구성도로서,

현미경(2)의 검출결과를 영상정보로 인식하기 위한 CCD 카메라(1)와,

X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8) 등에 의해 촬영된 결과인 진단용 필름의 영상정보를 인식하기 위한 스캐너(3)와,

상기 CCD 카메라(1)에 의한 영상정보 및 상기 스캐너(3)에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받으면서 신호처리한 후 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관화하여 판정하는 프로세서(9)와,

상기의 프로세서(9)에 결합되어 영상가공 알고리즘과 연구결과의 통계적 가공법에 의한 분석 및 비교를 위한 프로그램을 저장하거나 각 신호처리를 수행하는 중에 발생되는 정보들을 각각의 저장영역에 저장하는 데이터베이스(10)들로 구성하되,

상기 프로세서(9)는, 상기 CCD 카메라(1)에 의한 영상정보 및 상기 스캐너(3)에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받으면서 상기의 X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8)들로부터 디지털 영상이미지를 직접 전달받아 영상이미지 파일로 신호처리를 수행하는 영상입력부(11)와,

상기 영상입력부(11)로부터의 디지털 영상이미지에 대해 필터링에 의한 1차 영상처리를 수행하는 분해처리부(12)와,

상기의 분해처리부(12)에서 1차 영상처리된 결과에 대해 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행하는 분석실행부(13)와,

상기 분석실행부(13)로부터의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 영상이나 그래프 또는 숫자로 모니터(16)에 표시하는 영상분석부(14)와,

상기 영상분석부(14)로부터의 영상, 그래프 또는 숫자를 출력하여 용지나 필름에 표시하는 출력부(15)를 포함하도록 구성한 것이다.

이와 같이 구성한 본 발명의 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법을 상세히 기술하면 다음과 같다.

임상 의학에서 진단장치와 치료의 효율성 관리의 정확성과 신속성에 대한 요구의 의하여 생체 영상의 분석을 위한 소프트웨어와 하드웨어 통합장치의 필요성이 대두되고 있다.

진단의 가장 대중적 방법 중 하나인 임상세포학이고, 전통적으로 세포성분연구는 혈액, 골수, 침출액, 기관 미세 조직 등의 임상실험분석을 포함한다.

또한, 전통적인 정량 실험 방법과는 달리 임상세포학은 묘사적인 성질을 가지므로 프레파라트의 세포학적 연구는 형태학적인 그림에 대한 구체적인 묘사와 결론 즉, 가능한 과정묘사와 함께 양성인지 악성인지에 대한 결론이 이루어져야 한다.

또한, 질적인 구도에서 수량적 지표로의 이동과 관련하여 측정된 특성을 해석해야 하는 필요성과 이를 임상-세포학적 결론에 적용하기에 적합한 근거를 마련하기 위해 정량 형태학을 선택하여야 하고,

의학에서 상기의 정량 형태학 문제는,

첫째. 시스템의 형태적 객체 표현에서 묘사되는 정량 지표와 초기 세포학적 그림의 상관관계인 동종형태의 여부를 판단하여야 한다.

상기의 동종형태의 판단여부는 생체분석을 위해 개발된 광전자 시스템의 프로세스가 매우 명확하다 하더라도 많은 세포학 전문의들의 도움으로 정보를 형식화하여야 한다.

둘째. 측정설비와 형태학 전문가의 최적의 상호작용을 프로그램적으로 실현하는 문제,

생체 영상 디지털 가공에서 임상-실험실습에 알맞은 접근방법인 컴퓨터 형태밀도측정(Computer Morph Densito Metry)용인 소프트웨어와 하드웨어 통합기기가 필요하게 된다.

상기 형태밀도측정의 방법은 연구대상 시료의 준비방법, 컴퓨터 마이크로밀도 측정 지능시스템, 영상가공 알고리즘, 연구결과의 통계적 가공법 등을 모두 포함하는 기술이 된다. 뿐만 아니라 이 방법은 세포와 조직의 객관적이고 정확한 특성(생체의 광학적,,기하학적, 질감적, 위상기하학적 파라미터를 200개 이상 설정하고 있음)을 얻어내고 세포학적, 조직학적 그림의 평가에서 주관적 요소를 최소화하는 특별 프로그램을 포함하도록 하여 종양의 조기진단, 치료 효과의 정량 평가와 예후에 보다 효율적으로 활용할 수 있게 된다.

상기의 형태밀도측정연구 방법론을 병리과정 시작단계의 구조-기능적 분석에 적용하게 되면 조기진단(결핵, 자궁암, 여러 발병 원인의 홍피증, 급성 소아 림파구 미숙 백혈구증대 면역결핍증, 여성유선 양성질병 및 종양 등등의 감별단과 환경적 요인으로 인한 방사성 핵종의 결합, 백내장 생성 메커니즘 연구, 당뇨병 시 신장질환의 초기단계, 복막염 발병시 간의 기능적 상태 평가 등의 조기진단)의 수행이 가능하게 된다.

그러므로 본 발명에서 현미경(2)의 검출결과는 CCD 카메라(1)를 통하여 영상정보로 인식하도록 한다.

X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8) 등에 의해 촬영된 결과인 진단용 필름은 스캐너(3)를 통하여 영상정보로 인식하도록 한다.

상기 CCD 카메라(1)에 의한 영상정보 및 상기 스캐너(3)에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받는 프로세서(9)는 이들 영상정보를 신호처리한 후 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관화하여 판정한다.

그리고 상기의 프로세서(9)가 신호의 처리에 따른 과정을 수행하는 중에는 데이터베이스(10)에 영상가공 알고리즘과 연구결과의 통계적 가공법에 의한 분석 및 비교를 위한 프로그램을 저장하거나 각 신호처리를 수행하는 중에 발생되는 정보들을 각각의 저장영역에 저장한다.

상기 CCD 카메라(1)에 의한 영상정보 및 상기 스캐너(3)에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받는 상기 프로세서(9)의 영상입력부(11)는 상기의 X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8)들로부터 디지털 영상이미지를 직접 전달받아 영상이미지 파일로 신호처리를 수행하도록 한다.

그러므로 상기 영상입력부(11)로부터의 디지털 영상이미지에 대해 분해처리부(12)에서 필터링에 의한 1차 영상처리를 수행하고,

상기의 분해처리부(12)에서 1차 영상처리된 결과를 전달받는 분석실행부(13)는 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행한다.

상기 분석실행부(13)로부터의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 전달받는 영상분석부(14)는 이를 영상이나 그래프 또는 숫자로 모니터(16)에 표시하고,

상기 영상분석부(14)로부터의 영상, 그래프 또는 숫자를 전달받는 출력부(15)는 이를 용지나 필름에 표시하도록 한다.

그러므로 상기의 진단시 형태학적 대상의 부피적인(3차원) 광기하학적 특성을 2차원 투영과 상호 연결시켜야 하고, 이를 위하여 투영에 의하여 3차원 생체를 다음의 두 가지 방법에 의해 복원할 필요가 있게 된다.

첫째, 카발레리-아케르-글라골례브의 정리를 변형하는 방식에 의하여 형태학적 대상의 기하학적 특성인 크기를 재건하도록 하고,

둘째, 광학 단층촬영법의 중앙절개정리를 세포 대상에 적용하는 방식에 의하여 3차원 형태학적 대상의 광학적 특성인 양을 재건하도록 하고,

임상세포학에서 널리 쓰이는 도말 표본 프레파라트를 사용하여 형태 객체, 특히 가장 중요한 세포진단 대상 중의 하나인 세포핵의 광학적 특성(단일 스캐닝 라인의 영역에서)을 2차원 매트릭스에 따라 3차원 특성을 통계적으로 재구성하도록 하여야 한다.

이는 상기의 프로세서(9)에서 데이터베이스(10)에 저장된 영상가공 알고리즘과 연구결과의 통계적 가공법에 의해 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하기 위한 영상이미지 파일을 비교하는 과정을 수행함으로써 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관화하여 판정하도록 한다.

즉, 세포핵의 구조적 요소에 대한 3차원적인 정량표시의 방법에 의하여 대상의 구조적 요소를 보여주는 정량지표로 진단에 중요한 결론을 얻을 수 있게 된다.

상기에 기술한 바와 같이 형태 객체를 기록하는 모든 표시는 두 가지 방식, 즉, 기하학적 방식과 광학적인 방식으로 나눌 수 있게 되고, 이와 관련하여 생물학적 구조의 수량 묘사를 위한 두 가지 독립적 방법이 있는데, 이는 형태 측정과 세포-조직광도측정(Cyto-histophotometry)의 방법이다.

상기의 형태측정은 기하학적인 특성(선, 평면기하, 부피 등)의 분석이며 세포-조직광도측정은 여러 가지의 계측기가 나타내는 광학적 특성을 분석하는 것이다.

예를 들어 기하학적인 특성을 정의하기 위해서 초기 단계에는 진단을 내리기 위해서 형태 측정과 세포-조직광도측정의 두 가지 타입의 지표를 복합적으로 사용하는 것이 가장 정보력이 높은 형태밀도측정 지표가 된다.

그리고 정보 특성이 높은 가장 중요한 지표는 광학요소의 합인 적분광학밀도에 의해서 결정되는 면적과 부피의 구조적인 양적 상관관계와 같은 대상의 크기 지표이고, 부게르-람베르트-베에르의 법칙에 의하면, 적분광학밀도인 광학적 특성을 통해 생체 요소의 중량 상관관계를 판정할 수 있게 된다.

면적과 부피의 비율인 기하학적 특성과

적분광학밀도인 광학적 특성은 빛이 대상의 두께를 뚫고 지나간 결과 생성되는 영상의 디지털 가공의 기본 단위이며(도 4의 그래프에서 두 눈금선 사이에 적분 요소가 “pixel”로 나타남), 전체 구조 요소(도 4의 곡선 사다리꼴 면적에 의해 기하학적으로 표현됨)에서 입자는 전체구조요소의 주요 특성이 된다.

이하 다양한 세포 요소를 함유하는 폐의 분비물인 BAL(Broncho alveolar lavage)를 예로 광전자시스템에 의한 생체의 형태적 특성 반영문제를 살펴보면 다음과 같다.

광전자시스템을 사용하여 세포객체의 영상을 형성하는 과정은,

BAL-세포의 혼합물을 임의로 프레파라트 유리판에 방향 설정하는 제1 단계와,

폐의 기도에 대한 혼합물의 방향과 유리판에 대한 방향이 불분명하여 방위각(φ)과 극방위(θ)의 구분이 안되므로 방위각(φ)만 살피기로 한다.

BAL의 도말 표본을 시험 유리판에 준비하는 제2 단계와,

여기에서는 세포 혼합물이 세포원심분리작업과 도말 표본에 의하여 유리판 표면에 고르게 분배되도록 하여야 한다(도 1b).

광학측정(Photometers)에 의하여 다음과 같은 광학밀도(D)의 식을 구하는 제3 단계와,

여기서 D는 광학밀도,

I0는 유리판의 빈 공간을 통과하고 픽셀로 등록된 광류(light stream)의 세기(도 3)

I는 대상물(입자)을 통과하고 픽셀로 등록된 광류의 세기를 각각 나타낸다.

세포핵 DNA 염색 과정을 고려하면서 주요 광도측정법인 부게르-람베르트-베르의 법칙을 사용하는 경우에는 광학적 특성(D)에 따라 할로시아닌 염료로 핵을 염색할 때 RNA 가공 후 크롬 제2 염화물 대 핵산인 DNA의 물질 분배를 다음과 같이 결정할 수 있다.

여기서 D는 광학밀도,

ε는 분자흡광계수,

c는 물질 농도(여기서는 DNA),

l는 빛의 길이(z)를 각각 나타낸다.

도 2는 본 발명의 유리판에 대한 세포 혼합물의 방향을 나타낸 것으로서,

도면에서 21은 유리판, 22는 BAL 일부, 23은 세포, 24는 세포핵을 각각 나타낸다.

상기의 도 2에 의하면, 구면좌표계 (R,φ,θ)에서 R 벡터는 세포핵의 큰 축을 따라 방향이 정해지고, 평면 zoy는 다음의 도 3의 평면에 부합하지만 z축은 유리판에 수직이다. 평면 zoy와 유리판의 교차선은 단일 TV 시스템에 의해 형성되는 단일 스캐닝 라인(L)과 일치하게 된다.

도 3a는 본 발명의 광전자 시스템에서 세포핵 중간기 염색질의 전체적인 모습을 나타낸 것이고,

도 3b는 본 발명의 광학밀도(D) 스캐너 그램을 나타낸 것이고,

도 3c는 광학 밀도 매트릭스()에 의한 밀도계를 나타낸 것이다.

상기의 도 3a 내지 도 3c에서, 가장자리처리로 상의 경계선이 표시되었고, 래스터의 각 요소는 영상의 점-픽셀이며, 염색질 각 부분의 광학밀도 수치를 나타낸다. 점 사이의 거리는 스캐닝 시스템의 폭으로서 픽셀의 크기 ≒ 0.2 mkn를 나타내고, 다음과 같은 식을 얻을 수 있게 된다.

상기의 식으로 DNA의 농도를 결정할 수 있다.

상기의 처음에는 생체 검사 시 조직 단면 시료를 준비할 때도 마찬가지로 발생하지만, 시료가 고정될 때의 방향이 불분명하기 때문에 유리판에 고정된 세포핵을 관찰하게 되고, 결과적으로는 요소의 방위각(φ)과 극방위(θ)는 차이가 없다(φ≡θ). 즉, 방위각(φ)과 극방위(θ)가 임의의 크기이기 때문에 이후에는 두 각을 방위각(φ)으로 통합한다.

도 4는 대상물의 광학 단면의 일부를 광전자시스템의 모니터에 디스플레이하는 영상을 나타낸 것으로서,

I0는 유리판의 빈 공간을 통과하고 픽셀로 등록된 광류(light stream)의 세기,

I는 대상물인 입자를 통과하고 픽셀로 등록된 광류의 세기,

상기의 대상물인 입자는 중간기인 염색질의 응축된 부분을 나타낸다.

Pixel(picture element)은 두 개의 독립적인 광학선 사이의 거리를 나타낸다.

한편, 3차원에 의한 공간적인 비교, 분석을 위한 입체해석학(Stereoscopy)에 따른 형태객체(세포, 조직)의 공간구조 특징을 원칙적으로 다른 두 개의 방법으로 나눌 수 있게 된다.

첫째는 직접 재구성(direct reconstruction)은 일정한 거리로 평행하게 떨어져 있는 일련의 연속적 절단면을 사용하는 방법인 연속적인 조직 절단면이나 컴퓨터 단층촬영(CT)에서 3차원 형상을 관찰하는 방법이고,

둘째는 입체해석학적 재구성(Stereotypical reconstruction)은 형태객체의 구조관찰 평면에서 영상의 특성을 통계적으로 부합시키는 방법이다.

상기의 방법을 수행하기 위해서는 관찰평면측정을 해야하며, 카발레리-아케르-글라골례브의 정리에 근거하여 조직이나 절단면의 2차원 투영 또는 스캐닝 라인의 1차원 투영에 따라 부피의 상관관계를 복원하는 방법이 있다. 이 정리에 따르면,

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1)

상기의 이론을 적용하면 형태대상의 기하학적인 특성인 크기를 복구시킬 수 있어 카발리에리-아케르-글라골례브의 원리를 공식화할 수 있다.

만일 3차원 2상 구조(Two-phase structure)의 샘플에 임의의 직선평면을 삽입하면 제2 상 입자의 총 절단평면의 면적이 전체 절단평면 면적에서 차지하는 비율(A_A)과 이 입자의 표면이 지나가는 절단면의 길이가 전체 절단면의 길이에서 차지하는 비율(L_L)은 전체 부피(V_V)에 대한 입자의 총부피와 같게 된다. 이 상관관계를 다음과 같이 표시할 수 있다.

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1.1)

A_A는 평면기하의 비율,

L_L는 길이의 비율,

V_V는 부피의 비율을 각각 나타낸다.

도 5는 본 발명에 따라 제1 상의 부피를 분할하는 상태를 나타낸 개략적으로 도시한 것으로서,

도면에서 A₂(z)는 평면이 통과하는 부분에 있는 제2 상의 면적이고,

L는 제1 상의 길이를 나타낸다.

그리고 다음의 등식을 얻는다.

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1.2)

여기서, V_V는 제2 상의 평균부피비율,

V₂는 제2 상의 부피,

V는 제1 상의 부피,

L는 제1 상의 길이를 각각 나타낸다.

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1.3)

여기서, A_A는 제2 상의 평균 평면기하비율,

A₂는 제2 상의 면적,

A는 제1 상의 면적을 각각 나타낸다.

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1.4)

여기서, L_L는 제2 상의 평균길이비율,

L₂는 제2상의 길이를 각각 나타낸다.

단일 입자를 가진 세포핵에 적용한 상기의 논증은 쉽게 증명될 수 있으며, 도 5에 도시한 세포핵의 부피를 가지는 입방체를 예를 들어본다.

기하학적 확률(p(z))이 입방체면 중의 한 면에 평행인 절단 평면(z)의 존재 확률이라고 하면, 세포 프레파라트의 경우 핵의 반경 벡터와 핵의 중심부와 입자의 중심부를 연결하는 반경 벡터 사이의 각(θ)(도 2), 기하학적 확률(p(z))의 동등분배(z(θ)가 모든 방향에 동등하게 위치할 가능성을 따르게 되고, 그에 따라 기학학적 확률(p(z))은 아래의 등식을 도출할 수 있게 된다.

- - - - - - - - - - - - - - - - (식1.5)

상기 등식 (1.1)의 왼쪽 부분을 증명해 보면,

수학적 기대의 정의에 근거하여 평균 평면기하비율의 공식을 다음과 같이 나타낼 수 있다.

이 식 또한 증명이 필요하다.

절단면(z)을 위하여 등식(1.1)의 오른쪽 부분을 증명해 보면 다음과 같다.

도 5의 평면(xy)을 뒤집어서 단일 스캐닝 라인(L)을 도 6에 도시한 것과 같이 넣어 보면,

이전과 마찬가지로 분석을 해보면 L_L선의 평균값을 구하는 공식을 얻을 수 있다.

상기의 도 6에 의하면, L’선이 제2 상을 횡단한 상태가 L₂(y)이고,

A₂(z)는 절단면에서 제2 상의 면적을 나타낸다.

이렇게 1차원(L)과 2차원(A)형태를 통해서 핵 구조 요소(입자)의 기학학적 특징의 통계적인 재구성(reconstruction)이 가능하다는 점이 증명되는 것이다.

한편, 마이크로밀도측정 시스템에 의한 형태학적 대상의 구조 반영 적절성에 대한 과제 설정의 형식화, TV 컴퓨터 시스템에 의한 마이크로밀도측정정보를 제시할 때 형태학적 대상의 기하학적 그리고 광학적 특성 복원이 가능하여야 한다.

상기 형태객체의 공간 구조 특성은 원칙적으로 서로 상이한 두 가지의 방법으로 정의될 수 있으며, 그 중 한가지는 구조의 정확한 사본(copy)인 공간 모델의 구성과 그 모델 특성의 양적 정의이고, 이것은 해당 평면을 좁은 간격으로 순차적 분할하거나 투과되는 방사선 속에서 3차원 모형을 관찰하는 방법으로 가능하게 된다.

또 다른 재구성 방법은 관찰 평면(분할면, 투영면)에 보이는 구조 영상과 형태객체 자체 구조의 특성을 통계적으로 일치시키는 것에 바탕을 둔 것으로서, 이를 위해서 관찰평면에서 측정을 하고, 기하학적 개연성과 미분기하학 법칙에 근거하여 도출된 특수한 공식을 통해서 측정치를 구조의 정량적 특징으로 전환하는 방법에 의해 가능하게 된다.

마이크로밀도측정에서 부게르-람베르트-베에르 법칙인 정보의 미분점 개념과는 별도로 다양한 형태학적 객체 묘사의 근간으로는 다음의 주요 적분변환이 더 자연스럽게 와 닿는다.

- - - - - - - - - - - (식2.1)

여기서 Dn은 광학밀도(OD)의 측정치,

D(x,y)는 실제 광학밀도 수치(부게르-람베르토-베에르 법칙을 적용할 때 :D=E * c * ψ);

h(x-ξ, y-η)는 측정시스템 반응(점 대상의 등록되는 광학밀도 수치 혹은 δ-함수(기능)에 대한 시스템의 응답)을 각각 나타낸다.

이차원 절단면에 따른 광학적 특성의 복원가능성 증명을 위해 우리는 “일반투영정리”로 유명한 컴퓨터광학 단층촬영의 기본 정리를 사용한다.

형식적으로 투영 데이터의 수학적 모델(단일 TV선 투영)은 등록되는 정보 Dи(x,y)와 광학밀도 D(x,y)의 실분배 사이의 수학적 관계 정립의 과제로 나타나게 된다. 즉, 입수된 입자의 절단면 Rи(s, φ)과 같은 정보에 대하여 대상체 광학밀도의 실제 분배상태가 어떻게 복원되는 가를 보여주는 범함수 F를 정의할 필요가 있게 된다.

- - - - - - - - - - - (식3.1)

여기서 τ(s,ψ)는 핵내 입자의 광학 단면이다.

그러면 일반투영정리에 근거하여 단층촬영영상 재건 알고리즘을 다음과 같이 표시할 수 있다.

- - - - - - - - (식3.2)

α는 세포핵 반경

는 세포핵의 형태에 의해 주어지는 통합인 적분값의 경계

(x cos φ + y sin φ - s)는 주사선 좌표. 좌표계가 각도(φ) 만큼 회전할 경우 주사선(s)과 축(OX)이 일치

qα는 시스템 반응 함수 식(2.1)의 h와 유사하지만 양자화 노이즈 제거를 위해 디지털 영상가공법으로 영상을 사전에 조절한다.

이 정리는 주사시스템에 의해 구현되는 세포 객체의 특성에 맞게 변형한 후 트로이츠키의 방법에 따라 증명한다.

즉, (x, y)구조의 직교좌표계 평판에 함수 f(x,y)가 있다고 하자. 이것은 D(x,y)다. 아는 바와 같이 모든 직선(주사선)은 아래와 같은 방정식으로 나타난다.

- - - - - - - - - - - (식3.3)

여기서 s는 좌표 시작에서 직선까지의 거리

φ는 x축 좌표 시작에서 직선으로 뻗은 수직선 사이의 각이다.

평판｛x,y｝에 가능한 모든 직선(x cos φ + y sin φ - s = 0 )을 따라 f(x,y)를 통합하면 R(s, φ)-s 와 φ 함수의 집합을 얻게 되고, 이렇게 R(s, φ)에서 함수 f(x,y)의 라돈(Radon)이 변환되는데 여기서 R(s, φ)는 라돈(Radon)공간에서의 f(x,y)의 투영이 된다.

단층촬영에서 획득되는 데이터는 R(s, φ) 라돈 공간에서 미지 함수 f(x,y)의 투영이다.

따라서 f(x,y)함수는 모르지만 R(s, φ)함수는 알고 있으므로, 라돈 공간에서 f(x,y)를 투영할 필요가 있고, 이는 R(s, φ) 함수를 통해서 f(x,y)를 정의하는것이 된다.

문제 해결을 위해서는 알고 있는 R(s, φ)를 통해서 f(x,y)를 찾을 수 있는 역공식을 밝혀낼 필요가 있다.

라돈 변환 정의에 따라 이 함수생성에서부터 δ 함수(이에 대한 논거는 x cos φ + y sin φ - s 임) 에 이르는 전 평면에서 직선 적분을 따른 함수에서 나오는 적분을 고려해 보면 다음의 식이 성립한다.

- - - - - - - - - - (식3.4)

｛x,y｝좌표를 각 φ 만큼 회전시킨 직교좌표계인 ｛x', y'｝로 넘어가 변수를 교체해보면

- - - - - - - - - - - (식3.5)

변환 함수행렬식을 찾게 된다.

- - - - - - - - - - - (식3.6)

여기서

- - - - - - - - - - - (식3.7)

얻는 식은 아래와 같다

- - - - - - - (식3.8)

- - - - - - - - - (식3.9)

증명 :

- - - - - - - - - (식3.10)

변수를 교체하면,

- - - - - - - - - - - (식3.11)

아래 사항을 고려해 볼 때

- - - - - - - - - - - (식3.12)

함수행렬식으로 이행

- - - - - - - - - - - (식3.13)

- - - - (식3.14)

반경 a의 원 안에서만 0에서 분리되는 함수만을 본다면 정리는 다음과 같다.

- - - - - - - - - (식3.15)

이 정리에서 w(s) = exp(-i2πωs) 라면 중요한 결과인 " 중앙층의 정리 " 를 얻게 된다.

정리(themrema) : f(x,y)와 함수의 푸리에변환과 그 라돈 R(s,φ)이 존재한다고 하자. 그때 변수 s에 따른 라돈형태 R(s,φ)의 1차원 푸리에변환은 값 φ 을 위한 2차원 푸리에변환함수 f(x,y)의 중앙절개를 표현하는 함수와 같다. 이 경우 라돈형태 R(s,φ)의 푸리에변환이 계산된다.

- - - - - - - - - - - (식3.16)

푸리에변환 정의에 따르면,

- - - - - - - - - - - (식3.17)

- - - - (식3.18)

이 결과에 비추어 반전공식(inversion formula)을 찾아내어 보자. 각 φ의 가능한 모든 값을 위한 함수 R(s,φ)의 푸리에 변형 Rф(ω,φ)을 계산하고 미지함수 f(x,y)의 푸리에 변형 fф(ω1,φ2)의 가능한 모든 중앙 절개의 집합을 정하는 데 이것은 fф(ω1,φ2)의 정의와 동일하다. 다음 함수 fф(ω1,φ2)에 푸리에 역변환을 적용하여 f(x,y)를 복구한다.

- - - - - - - - (식3.19)

극좌표 {ω,φ}로 돌아가면 .

- - - - - - - - - - - (식3.20)

전환함수 행렬식

- - - - - - - - - - - (식3.21)

" 중앙층의 정리 " 를 이용하여 fф(ω cosφ, ω sinφ)를 대체하면 다음 공식을 얻는다.

- - - - - - - - - (식3.22)

우리는 증명을 변형하여 세포객체에 적용할 수 있는 미지 반전공식을 얻었다.

단층촬영 데이터를 가공하기 위해서는 사용되고 있는 적분 영역이 편리하지는 않기 때문에 이 영역을 등가변형의 방법으로 더 편리한 부분으로 대치한다.

- - - - - - - - - - - (식3.23)

그러면 반전공식은 다음과 같이 나타난다.

- - - - - - (식3.24)

알려진 것처럼 광학 시스템은 π│ω│의 주파특성을 가지는 직선 필터로 표현할 수 있으며 이는 계수까지 정확히 직교좌표에서 극좌표에 이르는 전환함수 항렬식과 일치한다. 모든 광학시스템은 함수 q(t) - π│ω│ 주파특성의 시스템 반응함수를 사용하여 특징지을 수 있다.

- - - - - - - - - - - (식3.25)

함수 q(t)의 푸리에변형을 찾아보면

- - - - - - - - - - - (식3.26)

밝혀낸 반전공식에 qф(ω)/p 에 π│ω│, Rф(ω,φ)를 (3.10)에 따라 교체하면

- (식3.27)

결국

- - - - - - - - - (식3.28)

이렇게 해서 반응함수 q(x cosφ + y sinψ - s)로 설명되는 실험 장치(광학시스템)를 사용하여 광학적 평면의 1차원 특성을 통해서 2차원 분배의 재건을 가능케 하는 반전공식의 전반적인 모습을 도출해 냈다.

결론적으로 도출된 반전공식을 디지털 영상가공의 주요 적분 변환과 비교해 보면 다음과 같다.

보이는 바와 같이 일반투영정리를 1차 밀도측정 정보 기술에 적용함으로서 2중 적분에서 1차 적분과 반복 적분으로 이동할 수 있다. 그리고 분명한 변환공식을 이용함으로서 대부분의 경우에 2차원 조직 절단면(단면)과 1차원 TV 주사선을 따라 형태학적 객체의 3차원 특성을 재건할 수 있다.

그리고 상기의 재건된 3차원 특성을 기반으로 하여 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관적으로 판정할 수 있게 된다.

즉, 동맥경화의 진단과 치료효과를 판정하는 과정을 예를 들어 설명하면 다음과 같다.

전통적인 방법에 의해 동맥경화를 혈장 내의 콜레스테롤 함유량으로 판단하였으나, 실제 혈장 내에는 콜레스테롤의 20%만 포함되어 있으며, 80%는 혈액의 말초구조에서 관찰된다는 이론에 근거하여 병리형성 초기단계에서 콜레스테롤의 함유량 변화는 우선 적혈구의 말초부에서 관찰된 후 혈관의 내피세포에서 나타난다는 사실을 확정한다.

그러므로 적혈구의 막구조에 따른 동맥경화의 객관적 초기진단 자료의 정량기준을 판단하는 과정과,

상기의 정량기준을 판단하기 위해서는 동맥경화의 증상을 가진 사람과 정상인의 말초혈액을 각각 시료로 채취한다.

즉, 도 7에 도시한 것과 같이 동맥경화의 조기진단 정량기준을 판단하기 위한 동맥경화의 증상을 지닌 사람의 말초혈액 시료를 프로세서(9)의 분해처리부(12)에서 필터링에 의한 1차 영상처리를 수행한 2차원 조직 절단면 또는 단면을 살펴보게 되면, 정상적인 적혈구(도 7의 A)와 병리학적으로 변형된 적혈구(도 7의 B)의 식별이 용이하지 않음을 알 수 있게 된다.

물론, 전통적인 측정변수에 의한 측정으로는 병리학적으로 변형되었는 가의 여부를 측정할 수 없게 된다.

그러므로 상기의 분해처리부(12)에서 1차 영상처리된 결과에 대해 분석실행부(13)에서 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행한다.

즉, 적혈구 세포질 막의 형태밀도학적 3차원 재구성을 수행하여 세포질 막의 말초부분(P)과 중심부분(C)의 광기하학적 입체지표에 대한 평가를 구하게 되면 도 8a와 도 8b에 그래프로 도시한 것과 같은 입체지표가 나타나게 된다.

도면에서 정상적인 적혈구와 병리학적으로 변형된 적혈구를 식별하기 위하여 새로운 형태밀도학적 지표 중의 하나인 침골 Index(IS)의 수치에 의한 임상결과치를 얻을 수 있게 된다.

정상적인 적혈구의 침골 Index(IS)는 0.1이고, 병리학적으로 변형된 적혈구의 침골 Index(IS)는 0.4가 된다.

즉, 정상 적혈구와 비정상 적혈구의 IS는 4배의 차이임을 알 수 있게 되고, 이의 오차는 0.01미만이 된다.

만약 일반적인 형태측정지표(DCIRCLE) 상으로는 정상 적혈구와 비정상 적혈구의 차이가 6%로 그 차이가 미비함을 알 수 있고, 그 오차는 0.1이상이 된다.

이와 같은 임상결과치는 일반적인 혈액구성 요소나 미생물 등의 막구조를 가진 대상의 정상 또는 병리상태에서의 정량분석에 적용할 수 있다.

그리고 동맥경화, 알코올 중독, 빈혈, 마른버짐의 발현 전의 초기진단을 위한 컴퓨터 정량진단(병리상태 확인) 및 신속진단에 적용할 수 있다.

또한 치료에 대한 반응 및 효과의 관찰에 적용할 수 있다.

한편, 상기 분석실행부(13)로부터의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 영상분석부(14)에서 영상이나 그래프 또는 숫자로 모니터(16)에 표시하기 위해 출력하도록 하면, 도 9 및 도 10에 도시한 것과 같은 그래프를 볼 수 있게 된다.

상기의 도 9에 의한 새로운 형태밀도 측정지표는 전통적인 형태측정학 지표나 세포광도 측정지표에 비해 2∼10배 이상 높은 비교치를 얻게 되므로 쉽게 비교, 분석할 수 있게 된다.

또한 도 10에 도시한 것과 같이 형태밀도측정지표를 사용한 경우에는 치료반응의 효과를 객관적으로 컨트롤할 수 있게 된다.

hemosorption 후 병리학적으로 변경된 적혈구의 부차집단(subpopolation)이 상당한 정도(0.01 미만) 줄어들었음이 판명된다.

세포광도 측정지표로는 p〉0.1로 차이를 나타낼 수 없을 정도였으며, 전통적인 형태측정학 지표는 정보신뢰도의 한계인 p〈0.5 이다.

이상 기술한 바와 같이 본 발명의 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법에 의하여서는 대상 시료의 준비방법, 컴퓨터 마이크로밀도 측정지능시스템, 영상가공 알고리즘, 연구결과의 통계적 가공법을 망라하여 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성을 연구함에 있어 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석함으로써 환자의 상태를 자동으로 객관화하여 판정할 수 있는 효과가 있다.

Claims (5)

1. 현미경(2)의 검출결과를 CCD 카메라(1)에서 영상정보로 인식하는 단계와,

   X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8) 등에 의해 촬영된 결과인 진단용 필름에 대한 영상정보를 스캐너(3)를 경유하여 인식하는 단계와,

   상기의 영상정보를 디지털 신호로 전달받는 프로세서(9)에서 신호처리하여 임상의 세포학적, 조직학적 구조 및 특성에서 주관적인 요소를 최소화하고 생체의 광학적, 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하여 환자의 상태를 객관화하여 판정하는 단계와,

   상기 CCD 카메라(1) 및 상기 스캐너(3)에 의한 영상정보를 디지털 신호로 전달받으면서 상기의 X-RAY(4), 초음파(5), CT(6), MRI(7), 영상진단기(8)들로부터 디지털 영상이미지를 직접 전달받는 프로세서(9)의 영상입력부(11)에서 영상이미지 파일로 신호처리를 수행하는 단계와,

   상기 영상입력부(11)로부터 디지털 영상이미지를 전달받는 프로세서(9)의 분해처리부(12)에서 필터링에 의한 1차 영상처리를 수행하는 단계와,

   상기의 분해처리부(12)에서 1차 영상처리된 결과를 전달받는 프로세서(9)의 분석실행부(13)에서 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행하는 단계와,

   상기 분석실행부(13)로부터 분석 알고리즘의 결과를 전달받는 프로세서(9)의 영상분석부(14)에서 수치를 영상이나 그래프 또는 숫자로 모니터(16)에 표시하고출력부(15)를 통해 용지나 필름에 표시하는 단계들에 의해 수행됨을 특징으로 하는 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기의 1차 영상처리에 의해 세포객체의 영상을 형성하는 과정은,

   BAL-세포의 혼합물을 프레파라트 유리판에 방향 설정하는 단계와,

   세포 혼합물이 세포원심분리작업과 도말표본에 의하여 유리판 표면에 고르게 분배되도록 한 BAL의 도말 표본을 시험 유리판에 준비하는 단계와,

   광학측정에 의하여 광학밀도의 식 " "을 구하는 단계와,

   세포핵 DNA 염색 과정에 의해 광도측정법의 광학적 특성(D)에 따라 할로시아닌 염료로 핵을 염색할 때 RNA 가공 후 크롬 제2 염화물 대 핵산인 DNA의 물질 분배를 ""의 식으로 결정하는 단계들에 의해 수행되도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법.
3. 제 1항에 있어서,

   상기의 분석실행부(13)에서 각각의 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행하는 중에 3차원에 의한 공간적인 비교, 분석을 위한 입체해석학에 따른 형태객체(세포, 조직)의 공간구조를,

   직접 재구성에 의해 일정한 거리로 평행하게 떨어져 있는 일련의 연속적 절단면을 사용하는 방법인 연속적인 조직 절단면이나 컴퓨터 단층촬영(CT)에서 3차원 형상을 관찰하도록 하거나,

   또는 입체해석학적 재구성에 의해 형태객체의 구조관찰 평면에서 영상의 특성을 통계적으로 부합시키도록 하고,

   상기의 방법을 수행하기 위해 관찰평면측정방식에 의하여 조직이나 절단면의 2차원 투영 또는 스캐닝 라인의 1차원 투영에 따라 부피의 상관관계를 복원하도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법.
4. 제 1항에 있어서, 프로세서(9)에서 신호처리를 수행할 때 일반투영정리를 1차 밀도측정 정보 기술에 적용하여 2중 적분에서 1차 적분과 반복 적분으로 이동하도록 하고, 분명한 변환공식을 이용함으로서 대부분의 경우에 2차원 조직 절단면(단면)과 1차원 TV 주사선을 따라 형태학적 객체의 3차원 특성을 재건할 수 있도록 한 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기의 재건된 3차원 특성을 기반으로 하여 기하학적 파라미터를 추출해 병리상태를 비교, 분석하는 과정은,

   적혈구의 막구조에 따른 동맥경화의 객관적 초기진단 자료의 정량기준을 판단하는 과정과,

   상기의 분해처리부(12)에서 1차 영상처리된 결과에 대해 분석실행부(13)에서각 질병인자에 의한 임상결과치를 감안한 분석 알고리즘을 실행하는 과정과,

   상기의 과정에 의해 적혈구 세포질 막의 형태밀도학적 3차원 재구성을 수행하여 세포질 막의 말초부분(P)과 중심부분(C)의 광기하학적 입체지표에 대한 평가를 구하는 과정과,

   상기 분석실행부(13)로부터의 분석 알고리즘의 결과에 의한 수치를 영상분석부(14)에서 영상이나 그래프 또는 숫자로 모니터(16)에 표시하기 위해 출력하도록 하는 과정들에 의해 수행됨을 특징으로 하는 진단학에서의 컴퓨터 형태밀도 측정방법.