KR20090042645A - 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 환자의 손목 또는, 발목에서 얻어진 3차원의 고해상도 자기공명영상 분석을 통해 얻은 골(骨)의 형태적 특성 인자(예: 골소주의 평균두께)를 사용하여, 골다공증 여부를 정확히 진단한다.
자기공명영상, 골다공증, 진단, 골소주, 두께

Description

자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법{Apparatus for analyzing image of Magnetic Resonance Imager and method for the same}
본 발명은 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 환자의 손목 또는, 발목에서 얻어진 3차원의 고해상도 자기공명영상에서 골다공증 진단에 유용한 골(骨)의 형태적 특성 인자(예: 골소주의 두께)를 얻는 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 골다공증(Osteoporosis)은 골밀도가 감소하고 골소주의 미세구조가 얇아지고 약해져 작은 충격에도 쉽게 골절이 발생할 수 있는 질환으로, 이중에너지 X선흡수법 (DEXA: Dual Energy X-ray Absorptiometry)으로 얻은 2차원의 골밀도로부터 진단되어 왔다. 하지만, 단순한 골밀도의 차이는 골강도와는 상관 관계가 적어 골다공증을 정확히 진단하기는 어렵다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 개발된 것으로, 미세한 구조의 골(骨)의 강도를 알 수 있게 형태적 특성을 정량적으로 분석할 수 있도록 하는, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.
이러한 목적에 따른 본 발명의 영상 분석 방법은
MRI(Magnetic Resonance Imager)영상 내의 관심영역에서 지방 부분과 골소주 부분을 분리해 내는 단계, 상기 골소주 부분의 중심선에서 두께를 측정할 기준 방향을 구하는 단계, 상기 골소주 부분의 중심선의 각 위치에서 상기 기준 방향으로 설정 거리까지의 영상값 프로파일을 사용해 골소주의 두께 정보를 구하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 골소주의 평균두께를 하기 수학식 1로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112007077081150-PAT00001
Figure 112007077081150-PAT00002
상기 골소주의 분률을 하기 수학식 2로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112007077081150-PAT00003
Figure 112007077081150-PAT00004
상기 골소주의 영상값 평균을 하기 수학식 3으로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112007077081150-PAT00005
Figure 112007077081150-PAT00006
상기 골소주의 두께 균질도를 하기 수학식 4로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112007077081150-PAT00007
Figure 112007077081150-PAT00008
상기 목적에 따른 본 발명의 영상 분석 장치는
자기발생장치로 구동신호를 송신하는 송신 수단과. 상기 구동신호에 의한 자계로 발생한 피검체 내의 스핀으로 인한 자기공명신호를 수신하는 수신 수단과, 상기 각 수단을 제어하여 상기 자기공명신호로부터 MRI영상을 복원, 분석하는 마이크로 컴퓨터를 포함하여 이루어진 영상 분석 장치에 있어서,
상기 마이크로 컴퓨터는
상기 MRI영상에서 골다공증을 진단할 부분에서 설정 크기의 관심영역을 형성하는 단계, 상기 관심영역의 히스토그램 상에서 지방 부분과 골소주 부분을 분리해 내는 단계, 상기 골소주 부분의 중심선에서 두께를 측정할 기준 방향을 구하는 단계, 상기 골소부 부분의 중심선의 각 위치에서 설정 거리까지의 영상값 프로파일을 사용해 골소주의 두께 정보를 구하는 단계의 알고리즘이 내장된 제어부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 마이크로 컴퓨터는 상기 골소주의 평균두께를 상기 수학식 1로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제2제어부를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 마이크로 컴퓨터는 상기 골소주의 분률을 상기 수학식 2로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제3제어부를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 마이크로 컴퓨터는 상기 골소주의 영상값 평균을 상기 수학식 3으로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제3제어부를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 마이크로 컴퓨터는 상기 골소주의 두께 균질도를 상기 수학식 4로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제5제어부를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 지방 부분과 골소주 부분은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model) 기법을 이용하여 찾은 2개의 가우시안(Gaussian) 분포가 만나는 영상값을 이용하여 분리해 내는 것을 특징으로 한다.
상기 두께를 측정할 기준 방향은 헤시안 메트릭스(Hessian matrix)를 고유분해(Eigen Decomposition)하여 얻은 3개의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector) 중, 가장 큰 고유값(eigenvalue)의 고유벡터 방향인 것을 특징으로 한다.
상기 골소주의 중심선은 형태적 세선화(Morphological Thinning) 방식을 사용하여 구해진 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따라 3차원의 고해상도 자기공명영상으로부터 얻은 골(骨)의 형태적 특성 인자(예: 골소주의 두께)를 사용해, 골다공증 여부를 정확히 진단할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.
도 1의 본 발명의 자기공명영상 촬영장치(MRI: Magnetic Resonance Imager)는 고자기발생장치(a), 경사자장발생장치(b), RF신호발생 및 수신을 위한 코일(c)로 된 것이다. 그래서, 환자가 코일을 손목(또는, 발목)에 장착하고 고자기발생장치(a) 내에 위치하여 골(骨) 영상을 얻게 된다.
도 1의 본 발명의 자기공명영상 촬영장치(MRI)의 영상 분석 장치는 송신부(101), 경사자장 구동부(102), 수신부(103), A/D변환부(104), 조작부(105), 표시부(106), 마이크로컴퓨터(107)로 된 것이다.
이 장치의 동작은 다음과 같다.
먼저, 마이크로컴퓨터(107)의 제어하에, 송신부(101)와 경사자장구동부(102)는 구동신호(예: RF신호)로 고자기발생장치(a)와 경사자장발생장치(b)를 구동하여 발생한 자계로 환자의 체내에서 스핀을 일으킨다.
그리고, 수신부(103)는 그 스핀에 의해 일어난 자기공명신호를 수신하고, A/D변환부(104)는 디지털로 변환한다.
다음, 마이크로 컴퓨터(107)는 그 변환된 데이터로 MRI 영상을 복원한다.
이어, 복원한 MRI영상에서 골다공증을 진단할 부분을 중심으로 설정 크기의 3차원의 관심영역(ROI : Region Of Interest)을 형성하고, 그 관심영역의 히스토그램을 분석한다.
다음, 그 히스토그램 상에서 골소주 부분과 지방 부분을 분리해 낸다.
그런 후, 골소주 부분의 중심선의 각 위치에서 설정 거리까지의 영상값 프로파일과 FWHM(Full Width Half Maximum) 기준에 의하여, 골소주의 두께 정보를 구한다.
상기 FWHM은 기준 방향이 양의 방향과 음의 방향으로 나뉘어 구해지며, 각 방향별 영상값의 최대값과 최소값의 중간값 까지를 두께를 측정할 끝단으로 결정하는 방식이다(종래 기술).
다음, 상기 골소주의 두께 정보 등을 하기 표 1 내의 수학식에 적용하여 여러 가지의 골의 형태적 특성값을 구한다.
골의 형태적 특성값 관련된 수학식
골소주 평균두께 (avg(T)) [수학식 1]
Figure 112007077081150-PAT00009
Figure 112007077081150-PAT00010
골소주 분률 (S) [수학식 2]
Figure 112007077081150-PAT00011
Figure 112007077081150-PAT00012
골소주 영상값 평균 (avg(S)) [수학식 3]
Figure 112007077081150-PAT00013
Figure 112007077081150-PAT00014
골소주 두께균질도 (homogeneity(C)) [수학식 4]
Figure 112007077081150-PAT00015
Figure 112007077081150-PAT00016
상기 골소주 분률은 관심영역 내 조직에서 골소주가 차지하는 양이고, 상기 골소주 두께균질도는 골소주 중심선의 각 위치에서 기준 방향으로의 두께 균질도이다.
다음, 표시부(106)는 마이크로컴퓨터(107)의 제어하에, 상기 골의 형태적 특성값을 표시하여, 골다공증 여부를 진단할 수 있게 한다.
참고로, 골소주의 평균두께, 분률, 두께균질도는 작을수록, 골소주의 영상값 평균은 클수록 골의 강도가 낮은 것으로, 환자가 골다공증인 것으로 진단할 수 있다.
도 2a ~ 도 2d의 관심영역(ROI) 영상은 골소주의 두께를 구하는 과정을 순서대로 모식화한 것이다.
먼저, 골영상에서 골다공증을 진단할 관심영역 영상(도 2a)의 히스토그램 분석을 통해, 골소주 부분(초록색 부분)과 지방 부분을 분리해 낸 후(도 2b), 골소주 부분의 중심선(노란색 부분)에서(도 2c), 설정 거리까지의 영상값 프로파일과 FWHM (Full Width Half Maximum) 기준으로, 골소주의 두께(연두색 부분)를 구한다(도 2d).
도 3의 히스토그램은 골다공증을 진단할 관심영역(ROI)의 히스토그램이다.
상기 히스토그램 상에서, 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model) 기법으로부터 2개의 가우시안(Gaussian) 분포를 찾고, 그 두 분포가 만나는 영상값을 이용하여 골소주 부분과 지방 부분(도 2b)을 분리해 내게 된다.
도 4의 본 발명의 자기공명 영상장치의 영상 분석 방법은 다음과 같다.
먼저, 입력 복원한 MRI 영상에서 골다공증을 진단할 부분을 중심으로 설정 크기의 3차원의 관심영역(ROI : Region Of Interest)을 형성한다(S400~S402).
이어, 그 관심영역의 히스토그램 상에서 지방 부분과 골소주 부분을 분리해 낸다(S403~S404).
다음, 지방 부분과 분리된 골소주의 중심선을 구한다. 예컨대, 골소주 부분만을 추출한 이진 영상에서 형태학적 세선화(Morphological Thinning) 방식을 사용해 골소주의 중심선을 구한다(S405).
다음, 골소주 중심선의 각 위치에서 두께를 측정할 기준 방향을 구한다(S406).
예컨대, 하기 수학식 5의 헤시안 매트릭스(Hessian matrix)를 고유 분해(Eigen Decomposition)하여 나온 3개의 고유값(eigenvalue)과, 고유벡터(eigenvector) 중, 가장 큰 고유값(eigenvalue)의 고유벡터 방향을 두께를 측정할 기준 방향으로 구한다.
Figure 112007077081150-PAT00017
다음, 상기 골소주 중심선의 각 위치에서 상기 기준 방향으로 설정 거리까지의 영상값 프로파일과 FWHM(Full Width Half Maximum) 기준에 의하여 골소주의 두께를 구한다(S406~S408).
그런 후, 상기 골소주의 두께 정보와, 상기 표 1 내의 수학식으로 골(骨)의 형태적 특성값(예: 골소주의 평균두께, 분률, 영상값 평균, 골소주의 두께균질도)을 구하여 표시한다(S409~S410).
그렇게 하여, 구해진 특성값으로 골다공증을 진단하는데, 예컨대, 골소주의 평균두께, 분률, 두께균질도는 작을수록, 영상값 평균은 클수록 골의 강도가 낮은 것으로, 골다공증인 것으로 진단한다.
도 1은 본 발명의 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치의 구성도
도 2a는 본 발명의 관심영역 골소주 영상
도 2b는 도 2a의 영상에서 골소주와 지방 부분을 분리해 낸 영상
도 2c는 도 2b의 영상에 골소주의 중심선이 표시된 영상
도 2d는 도 2c의 영상에 골소주의 두께가 표시된 영상
도 3은 도 2a 영상의 히스토그램
도 4는 본 발명의 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법이 도시된 플로우 챠트.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
a : 고자기발생장치 b : 경사자장발생장치
c : 코일 101 : 송신부
102 : 경사자장 구동부 103 : 수신부
104 : A/D변환부 105 : 조작부
106 : 표시부 107 : 마이크로 컴퓨터

Claims (15)

  1. MRI(Magnetic Resonance Imager)영상 내의 관심영역에서 지방 부분과 골소주 부분을 분리해 내는 단계;
    상기 골소주 부분의 중심선에서 두께를 측정할 기준 방향을 구하는 단계;
    상기 골소주 부분의 중심선의 각 위치에서 상기 기준 방향으로 설정 거리까지의 영상값 프로파일을 사용해 골소주의 두께 정보를 구하는 단계를 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 골소주의 평균두께를
    하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00018
    Figure 112007077081150-PAT00019
    로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 골소주의 분률을
    하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00020
    Figure 112007077081150-PAT00021
    로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 골소주의 영상값 평균을
    하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00022
    Figure 112007077081150-PAT00023
    으로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 골소주의 두께 균질도를
    하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00024
    Figure 112007077081150-PAT00025
    로 산출하는 단계를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 두께를 측정할 기준 방향은
    헤시안 메트릭스(Hessian matrix)를 고유분해(Eigen Decomposition)하여 얻은 3개의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector) 중, 가장 큰 고유값(eigenvalue)의 고유벡터 방향인, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 골소주의 중심선은
    형태적 세선화(Morphological Thinning) 방식을 사용하여 구해진, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 방법.
  8. 자기발생장치로 구동신호를 송신하는 송신 수단과. 상기 구동신호에 의한 자계로 발생한 피검체 내의 스핀으로 인한 자기공명신호를 수신하는 수신 수단과, 상기 각 수단을 제어하여 상기 자기공명신호로부터 MRI영상을 복원, 분석하는 마이크로 컴퓨터를 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치에 있어서,
    상기 마이크로 컴퓨터는
    상기 MRI영상에서 골다공증을 진단할 부분에서 설정 크기의 관심영역을 형성하는 단계;
    상기 관심영역의 히스토그램 상에서 지방 부분과 골소주 부분을 분리해 내는 단계;
    상기 골소주 부분의 중심선에서 두께를 측정할 기준 방향을 구하는 단계;
    상기 골소부 부분의 중심선의 각 위치에서 설정 거리까지의 영상값 프로파일을 사용해 골소주의 두께 정보를 구하는 단계의 알고리즘이 내장된 제어부를 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 마이크로 컴퓨터는
    상기 골소주의 평균두께를 하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00026
    Figure 112007077081150-PAT00027
    로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제2제어부를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 마이크로 컴퓨터는
    상기 골소주의 분률을 하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00028
    Figure 112007077081150-PAT00029
    로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제3제어부를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 마이크로 컴퓨터는
    상기 골소주의 영상값 평균을 하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00030
    Figure 112007077081150-PAT00031
    으로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제3제어부를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 마이크로 컴퓨터는
    상기 골소주의 두께 균질도를 하기 수학식
    Figure 112007077081150-PAT00032
    Figure 112007077081150-PAT00033
    로 산출하는 단계의 알고리즘이 내장된 제5제어부를 더 포함하여 이루어진 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 지방 부분과 골소주 부분은
    가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model) 기법을 이용하여 찾은 2개의 가우시안(Gaussian) 분포가 만나는 영상값을 이용하여 분리해 내는, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 두께를 측정할 기준 방향은
    헤시안 메트릭스(Hessian matrix)를 고유분해(Eigen Decomposition)하여 얻은 3개의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector) 중, 가장 큰 고유값(eigenvalue)의 고유벡터 방향인, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
  15. 제 8 항에 있어서,
    상기 골소주의 중심선은
    형태적 세선화(Morphological Thinning) 방식을 사용하여 구해진, 자기공명영상 촬영장치의 영상 분석 장치.
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