KR20100115143A

KR20100115143A - 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법

Info

Publication number: KR20100115143A
Application number: KR1020090033734A
Authority: KR
Inventors: 김병만; 이해연; 신윤식; 문창배
Original assignee: 금오공과대학교 산학협력단
Priority date: 2009-04-17
Filing date: 2009-04-17
Publication date: 2010-10-27
Also published as: KR101030169B1

Abstract

본 발명은 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법에 대한 것으로, 심장 자기공명영상 내 밝기값에 기초하여 좌심실크기를 연산하고, 그 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 자동 분할함으로써, 사용자 간섭률을 최소화시킬 수 있는 동시에, 정확성을 높일 수 있는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법을 제공한다. 이를 본 발명은 심장 자기공명영상 내 밝기값에 따른 초기점을 검출하고, 상기 초기점으로부터 방사되어 인접한 다수의 임계점을 검출하는 검출단계와; 상기 다수의 임계점의 밝기값을 다수의 임계치로 설정하고, 상기 각 임계치에 따라 상기 심장 자기공명영상의 이진화를 반복수행하는 이진화단계와; 상기 임계점의 좌표값에 기초하여 상기 심장 자기공명영상 및 이진화된 영상 내 좌심실크기를 연산하는 연산단계 및 상기 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 분할하는 분할단계;를 포함한다.

이러한 구성에 의해, 사용자 간섭률을 최소화시킬 수 있는 동시에 수동윤곽분할을 위한 인력과 시간 및 비용을 절약할 수 있는 효과가 있다. 또한, 사람이 직접 수동윤곽분할을 하지 않아도 됨으로써, 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.

심장자기공명영상, 좌심실, 자동분할, 이진화, 임계치, 밝기

Description

방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법 {Method for ventricle segmentation using radial threshold determination}

본 발명은 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법에 관한 것으로, 심장 자기공명영상 내 밝기값에 기초하여 좌심실크기를 연산하고, 그 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 분할함으로써, 사용자 간섭률을 최소화시킬 수 있는 동시에, 정확성을 높일 수 있는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법에 관한 것이다.

의학기술이 점차 발전하면서, 폐렴, 영양실조, A형간염 등의 병적질환으로 인한 사망률은 줄어드는 반면, 심장질환으로 인한 사망률은 증가하는 추세이다. 1997년부터 2007년까지 심장병에 의한 사망자 수를 <표 1>에서 알 수 있고, 1997년 심장병에 의한 사망자수는 10,585인 반면 2007년 심장병에 의한 사망자 수는 17,581명으로 6,998명, 비율로는 약 70%가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

<표 1> 연도별 심장병에 의한 사망자 수 (단위: 명) (통계청 발췌)
년	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007
사망자수	10,583	11,599	12,426	13,347	12,568	14,235	13,827	14,506	15,695	16,806	17,581

심장 질환을 조기 진단하여 치료하거나 예방하기 위하여 심장 기능에 대한 정기적인 검사가 중요하다. 병원에서 심장 기능의 진단을 위해서는 자기공명촬영(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), X선촬영 등의 방법을 적용할 수 있다. 컴퓨터단층촬영이나 X선촬영은 환자에게 유해한 이온화 방사선을 노출을 시킬 수 있다는 단점을 가지고 있으나 자기공명촬영은 사람 신체에 무해한 자기장과 라디오 주파수를 사용하기 때문에 정기적인 심장진단에 적합하다.

정기적인 임상실습에서 심장기능을 분석하기 위해 혈류량과 심박구축률을 계산하는데, 이는 관측자(의사 또는 전문가)가 수작업으로 영상에서 좌심실의 윤곽을 분할함으로써 이루어진다. 그러나 수동윤곽분할은 처리시간과 비용이 높고, 조명적인 조건, 신체적인 상황 등의 차이로 인하여 동일 관측자의 분할 결과도 상이하다. 특히 관측자가 다른 경우 그 결과의 일관성에 문제가 있다.

본 발명은 이러한 문제점에 의해 제안된 것으로, 심장 자기공명영상 내 밝기값에 기초하여 좌심실크기를 연산하고, 그 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 분할함으로써, 사용자 간섭률을 최소화시킬 수 있는 동시에, 정확성을 높일 수 있는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 의한 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법은 심장 자기공명영상 내 밝기값에 따른 초기점을 검출하고, 상기 초기점으로부터 방사되어 인접한 다수의 임계점을 검출하는 검출단계와;상기 다수의 임계점의 밝기값을 다수의 임계치로 설정하고, 상기 각 임계치에 따라 상기 심장 자기공명영상의 이진화를 반복수행하는 이진화단계와; 상기 임계점의 좌표값에 기초하여 상기 심장 자기공명영상 및 이진화된 영상 내 좌심실크기를 연산하는 연산단계 및 상기 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 분할하는 분할단계;를 포함한다.

바람직하게는 상기 심장 자기공명영상 내 입력된 임의의 지점 tP를 기준으로 방사형의 8방향에 대해 인접한 지점의 밝기값을 지정하고, 상기 임의의 지점 tP의 밝기값과 상기 인접한 지점의 밝기값을 비교하여 가장 큰 밝기값을 갖는 인접 지점의 위치를 산출하고, 기산출된 인접한 지점의 위치로 상기 임의의 지점 tP가 이동하는 과정을 반복수행하여, 최대 밝기값을 갖는 지점을 초기점 mP로 검출하는 검출단계를 포함할 수 있다.

특히 상기 초기점 mP에서 방사형으로 16방향의 인접지점들의 밝기값이 하기의 식을 만족하는 지점을 임계점으로 검출하는 검출단계를 포함할 수 있다.

T < MAX_value/ 2.0

여기서, T 는 상기 16방향의 인접지점들의 밝기값이고, MAX_value는 상기 초기전 mP의 밝기값이다.

바람직하게는 상기 임계점들의 밝기값을 기초로 하여, 하기의 식을 만족하는 임계치를 부가 산출하는 이진화단계를 포함할 수 있다.

T_v(17) = MAX [T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)] × 1.1

T_v(18)= MAX [T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)] × 1.2

여기서, T_v(17)와 T_v(18)는 부가 산출되는 임계치이고, T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)는 상기 임계점들의 밝기값이다.

바람직하게는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점의 좌표값에 기초하여 심장크기를 연산하는 제1과정과; 상기 임계치에 따라 이진화된 영상에서 좌심실 대응영역의 좌표값을 기초로 타원크기를 연산하는 제2과정 및 상기 심장크기와 타원크기를 비교하여 좌심실영상을 선택하는 제3과정을 포함하는 연산단계를 포함할 수 있다.

특히 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들의 좌표값 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 좌표값에 기초하여 하기의 식을 만족하는 제1과정을 포함할 수 있다.

심장크기 또는 타원크기 = ∏ (wr² + hr²)/2

여기서, wr 은 상기 심장크기 또는 타원크기의 가로반지름으로서, |hx-lx|/2 이고, hr 은 상기 심장크기 또는 타원크기의 세로반지름으로서, |hy-ly|/2 이고, hx 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축 좌표값 중 가장 큰 값이고, lx 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축 좌표값 중 가장 작은 값이고, hy 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 y축 좌표값 중 가장 큰 값이고, ly 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 y축 좌표값 중 가장 작은 값이다.

특히 상기 연산된 심장크기에 대하여 상기 연산된 타원크기가 같거나 작은 경우, 해당 타원크기를 포함하는 이진화된 영상을 좌심실 영상으로 선택하는 제3과정을 포함할 수 있다.

특히 상기 심장크기에 대하여 상기 모든 타원크기가 2배를 초과하는 경우, 해당 타원크기를 포함하는 이진화된 영상에 대해 좌심실과 타 조직 분리과정을 수행하는 연산단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는 상기 이진화된 영상에 대해 좌심실 대응영역을 회전변환하여, 좌심실의 높이를 추정한 후, 그 추정결과에 기초하여 상기 이진화된 영상에서 좌심실과 타 조직을 분리하는 좌심실과 타 조직 분리과정을 포함할 수 있다.

특히 상기 이진화된 영상 내 입력된 임의의 지점 tP를 기준으로 방사형의 16방향에 대한 인접한 지점의 좌표를 획득하고, 상기 좌표간 거리가 가장 긴 직선과 상기 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축을 일치시키는 회전변환을 포함할 수 있다.

바람직하게는 상기 연산된 타원크기부분을 좌심실로 판단하여 상기 이진화된 영상 내 좌심실영역을 분할하는 분할단계를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 사용자 간섭률을 최소화시킬 수 있는 동시에 수동윤곽분할을 위한 인력과 시간 및 비용을 절약할 수 있는 효과가 있다.

또한, 사람이 직접 수동윤곽분할을 하지 않아도 됨으로써, 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.

본 발명에 따른 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법에 대한 예는 다양하게 적용될 수 있으며, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시 예에 대해 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법의 순서도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법은 초기점 검출단계(S110)와 방사형 임계치에 의한 영상의 이진화 단계(S120)와 좌심실크기 연산단계(S130) 및 좌심실영역을 분할하는 단계(S140)를 포함하여 이루어 진다.

이하 도 2 내지 도 11을 참조하여, 상술한 본 발명의 각 단계에 대하여 구체적으로 설명한다. 또한, 이하의 설명에서는 좌심실 분할의 예로 들어 설명한다.

먼저 도 2는 본 발명에 따라 처리되는 입력 영상의 예로서, 심장의 단축 자기공명영상을 나타낸 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 심장은 원형이며, 좌심실과 심근 사이의 밝기값 변화가 두드러지게 나타남을 알 수 있다.

본 발명은 이러한 좌심실과 심근 사이의 밝기값 변화 특성에 기초하여 좌심실을 분할하고자 한다.

초기점 검출단계 (S110)

상기 초기점 검출단계(S110)에서는 먼저, 입력된 심장 자기공명영상에 대한 잡음제거의 전처리 과정이 수행된다. 자기공명영상은 CT영상과 달리, 촬영된 영상에 잡음이 많이 존재하여 추후, 좌심실 분할에 있어서 큰 오차를 일으킬 수 있으므로, 상기 심장 자기공명영상을 미디언 필터를 통하여 전처리 과정을 수행한다.

이와 같이, 상기 미디언 필터를 통해 전처리 과정이 수행된 심장 자기공명영상으로부터 좌심실 상에 존재하는 초기점 및 임계점을 검출하기 위하여 먼저, 상기 심장 자기공명영상 내 임의의 지점 tP가 입력된다. 이러한 지점 tP는 이완기와 수축기에 해당하는 영상의 잔차를 구하고, 원형 Hough 변환을 적용하여 검출된 원의 중심점을 임의의 지점 tP로 사용할 수 있다.

이와 같이, 상기 임의의 지점 tP를 이용한 초기점 검출과정을 도 3(a)~ (c)를 통해 살펴보도록 한다.

먼저 앞서 입력된 임의의 지점 tP와 상기 임의의 지점 tP로부터 8방향 (동, 서, 남, 북, 북서, 북동, 남동, 남서)으로 인접한 지점들과의 밝기값을 비교한다. 상기 임의의 지점 tP는 상기 인접한 지점들과의 밝기값 비교를 통해, 상기 밝기값이 가장 큰 위치로 이동하는 과정을 수행하고, 이러한 과정을 반복수행하여 최대 밝기값을 갖는 지점을 초기점mP로 검출한다.

만약, 상기 임의의 지점 tP가 위치변동이 없는 경우, 상기 임의의 지점의 밝기값이 가장 크다고 판단하고, 상기 임의의 지점 tP를 초기점 mP로 검출한다.

도 3(a) 내지 도 3(c)에 도시된 바와 같이, 상기 임의의 지점 tp는 (+)로 나타나 있고, 상기 초기점 mP는 픽셀점으로 나타나 있어, 육안으로 보더라도 상기 임의의 지점 tP의 밝기값보다 상기 초기점 mP의 밝기값이 더 큰 것을 확인할 수 있다.

방사형 임계치에 의한 영상의 이진화 단계(S120)

상기 검출된 초기점 mP의 밝기값을 MAX_value로 정의하고, 상기 초기점mP와 상기 초기점 mP를 기준으로 방사형으로 16방향의 인접한 지점들과의 밝기값 T를 반복적으로 비교하며, 임계점을 검출한다.

상기 임계점 검출을 위한 식 1을 살펴보면 다음과 같다.

[식 1]

T < MAX_value/ 2.0

상기 방사형으로 16방향의 인접한 지점들과의 밝기값 T 가 상기 초기점 mP의 밝기값을 MAX_value를 2.0으로 나눈값 보다 작은 경우, 상기 T에 해당하는 지점을 임계점으로 판단하고, 상기 임계점을 검출한다. 이와 같이, 상기 방사형으로 16방향의 인접한 지점들의 밝기값 T와 상기 초기점 mP의 MAX_value를 통해 상기 식 1을 이용해 연산함에 따라, 16개의 임계점들이 검출된다.

도 4(a)는 초기점을 기준으로 방사형으로 16방향의 방사형 검색을 나타낸 도면이고, 도 4(b)는 도 4(a)를 통해 검출된 16개의 임계점을 나타낸 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 초기점 mP(픽셀점)를 기준으로 16개의 임계점 (작은 +)이 검출되는 것을 확인 할 수 있다.

상기 검출된 16개의 임계점들의 밝기값을 T_v(1), T_v(2), .... T_v(16)으로 정의하고, 이와 더불어 자기공명영상의 촬영조건의 다양성에 의해 발생되는 심장 내부의 밝기값을 처리하도록 추가로 2개의 임계치 T_v(17), T_v(18),를 사용한다.

이 때, 추가되는 2개의 임계치 T_v(17), T_v(18) 은 아래의 식 (2)를 통해 연산된다.

[식 2]

T_v(17)= MAX[T_v(1), T_v(2) .... T_v(16)] × 1.1

T_v(18)= MAX[T_v(1), T_v(2) .... T_v(16)] × 1.2

이에 따라, 앞서 초기점 mP에 대한 방사형으로 16방향의 방사형 검색을 통해 검출된 16개 임계점의 밝기값 T와 앞서 식 2를 통해 연산된 2개의 추가 임계치 T_v(17),T_v(18)를 포함하여 총 18개의 임계치가 검출된다.

상기 검출된 18개의 임계치를 기준으로 하여 앞서 초기점 mP가 검출된 심장 자기공명영상을 각각 이진화한다.

도 5는 이진화된 심장 자기공명영상을 나타낸 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 각각 18개의 임계치를 기준으로 이진화된 18개의 심장 자기공명영상이 나타난다. 이러한 심장 자기공명영상의 이진화 과정 중 좌심실 외에도 다양한 영역이 검출되는데, 이 중에서 초기점 mP를 포함한 영역만을 레이블링 기법을 통해 검출하고, 이와 같이 검출된 영역에 대한 이진화가 수행된다.

도 5를 살펴보면, 좌심실에 해당하는 영역이 상기 이진화된 영상 내 포함되어 있음을 확인할 수 있다. 하지만 이러한 영상은 고정적인 임계치에서 나타나지 않기 때문에, 앞서 16방향 방사형을 통해 검출했던 16개의 임계점을 이용하여, 대략적인 좌심실의 크기를 추정하는 과정이 필요하다.

좌심실크기 연산단계 (S130)

상기 좌심실의 크기를 연산하기 위해서 앞서 검출한 16개의 임계점의 좌표값을 활용하여 대략적인 좌심실의 크기를 추정할 수 있다.

도 6(a)와 6(b)는 심장 자기공명영상에서의 16방향 임계점을 통한 심장크기 추정방법을 나타낸 도면이다.

도 6(a)와 도 6(b)에 도시된 바와 같이, 상기 16개의 임계점들의 x축 좌표값들 중 가장 큰 값 hx와 가장 작은 값 lx를 구하고, 상기 16개의 임계점들의 y축 좌표값들 중 가장 큰 값 hy와 가장 작은 값 ly를 구한다. 이와 같이 구한 값들과 아래 [식 3]을 이용하여 상기 심장의 가로반지름 wr와 세로반지름 hr를 연산한다.

[식 3]

wr = |hx - lx|/2

hr = |hy - ly|/2

이와 같이 연산된 상기 심장의 가로반지름 wr과 세로반지름 hr와 [식 4]를 이용하여 상기 심장크기 Cardiac size를 연산한다.

[식 4]

Cardiac size = ∏ (wr² + hr²)/2

또한, 도 5에 나타난 18개의 이진화된 영상들 중 좌심실의 대응영역에 대해서도 상술한 바와 같은 [식 3], [식 4]를 이용한 연산을 통해 타원크기를 연산할 수 있다.

도 6(c)와 6(d)는 각 임계치에 따라 이진화된 심장 자기공명영상으로부터 타원크기 추정방법을 나타낸 도면이다.

상기 이진화된 영상에 대해 좌심실의 대응영역 중 x축 좌표값들 중 가장 큰 값 hx와 가장 작은 값 lx를 구하고, 상기 좌심실의 대응영역 중 y축 좌표값들 중 가장 큰 값 hy와 가장 작은 값 ly를 구한다. 이와 같이 구한 값들과 상기 [식 3]을 이용하여 상기 타원의 가로반지름 wr와 세로반지름 hr를 연산한다.

이와 같이 연산된 타원의 가로반지름 wr와 세로반지름 hr를 이용하여 상기 [식 4]를 이용하여 이진화된 영상을 이용한 타원크기를 연산할 수 있다. 이러한 타원크기 연산과정은 앞서 도 5에 도시된 각기 다른 임계치에 따라 이진화된 18개의 이진화된 영상에 대하여 각각 수행된다.

이후, 이와 같이 연산된 18개의 타원크기들에 대하여 앞서 연산된 심장 크기와 비교를 수행한다. 이 때, 상기 심장크기보다 작거나 유사한 타원크기에 해당하는 영상을 좌심실 영상으로 채택한다.

하지만 상기 타원크기가 상기 심장크기보다 2배를 초과하는 경우에 대해서는 영상인식오류로 판단하고, 해당 영상 내에서 좌심실과 타 조직을 분리하는 과정을 수행한다.

도 7(a1) 내지 도 7(a3)은 심장기저부분 촬영영상의 원본을 나타낸 도면과 임계점에 관한 도면 및 18개의 임계점을 통해 이진화된 영상을 나타낸 도면이고, 도 7(b1) 내지 도 7(b3)은 크기가 작은 좌심실을 포함하는 심장 자기공명영상의 원본을 나타낸 도면과 임계점에 관한 도면 및 18개의 임계점을 통해 이진화된 영상을 나타낸 도면이다.

도 7(a1) 내지 도 7(a3)에 도시된 바와 같이, 심장 자기공명영상 내 심장의 기저부분에 해당하는 경우에, 좌심실 영역이 다른 조직과 연결되어 길게 표현됨으로써, 심근이 존재하지 않아 좌심실 분할에 오류가 발생한다.

마찬가지로, 도 7(b1) 내지 도 7(b3)에 도시된 바와 같이, 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실의 크기가 현저히 작은 경우, 분할오류가 발생한다.

하지만 이러한 경우에도, 앞서 획득한 18개의 임계치 밝기값 중에서 가장 큰 임계치를 선택하고, 상기 임계치를 기준으로 상기 심장 자기공명영상의 이진화를 재수행한다. 상기 이진화가 수행된 영상에 대하여 회전변환 및 상기 영상 내 좌심실의 높이를 연산하고, 그 연산결과를 기초하여 상기 영상 내 좌심실을 타 조직으로부터 분리한다.

좌심실과 타 조직간의 분리단계

먼저 심장 자기공명영상 내 좌심실과 타 조직간의 분리를 위해, 상기 영상에 대한 회전변환이 수행된다.

도 8은 심장 자기공명영상의 회전변환을 위한 16방향 임계점의 방사형을 나 타낸 도면이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 앞서 초기점mP 검출을 위해 사용된 임의의 지점 tP 를 기준으로 16방향 방사하여, 인접한 임계점의 좌표를 획득한다. 상기 임계점의 좌표를 이용하여, 상기 16방향 중 방향성이 대칭인 두개의 임계점을 검출한다. 이와 같이 검출된 두 개의 임계점을 서로 직선연결함에 따라, 총 8개의 직선이 생성된다.

이러한 8개의 직선 중 길이가 가장 긴 직선을 선택하고, 해당 직선방향을 좌심실이 타 조직과 연결된 방향으로 설정하고, 상기 직선방향과 상기 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축 방향이 일치하도록 상기 좌심실 대응영역을 회전변환한다.

도 9(a)와 도 9(b)는 심장 자기공명영상의 회전변환 전 영상과, 45도 회전변환 후 영상을 나타낸 도면이다.

도 9(a)와 도 9(b)에 도시된 바와 같이, 도 9(a)의 회전변환 전 영상에 대해 도 8을 통해 설명한 회전변환 과정을 통해 좌심실 대응영역을 회전변환하면, 도 9(b)와 같은 영상이 나타난다.

이와 더불어, 회전된 영상에서 상기 임의의 지점 tP를 기준으로 좌심실의 높이를 연산하는 과정을 수행한다.

도 9(c) 내지 도 9(e)는 좌심실의 높이가 계산된 영상 및 좌심실이 타 조직과 분리된 영상을 나타낸 도면이다.

도 9(c)에 도시된 바와 같이, 상기 좌심실 대응영역에서 상기 임의의 지점 tP를 중심으로 상하단의 높이(h)를 측정한다. 측정된 높이 (h)를 기준으로 상기 높이(h)의 1/4만큼 상기 임의의 지점 tP를 왼쪽으로 이동시킨다.

이후, 이동되어진 위치에서부터 상기 좌심실 대응영역의 높이를 연속하여 추정연산함과 동시에, 상기 임의의 지점 tP를 오른쪽으로 이동시킨다.

도 9(d)에 나타난 회색부분이 상기 임의의 지점 tP가 오른쪽으로 이동된 영역이다. 이와 같이 상기 추정연산된 좌심실 대응영역의 높이 중 가장 큰 높이를 좌심실과 타 조직으로부터 분리하기 위한 원의 반지름으로 정의한다.

이에 따라, 상기 임의의 지점 tP를 원의 중심으로 하고, 상기 정의된 반지름을 기준으로 하여 원을 형성하면 도 9(d)에 나타난 바와 같이, 원 안에 좌심실 영역이 포함되는 영상을 생성한다.

좌심실 영역 분할 단계(S140)

도 10은 좌심실이 타 조직과 연결되지 않은 경우에 분할된 좌심실영역을 나타낸 도면이다.

도 10에 도시된 바와 같이, 앞서 연산한 타원크기가 상기 심장크기보다 작거나 유사한 타원의 크기에 해당하는 영상은 좌심실이 타 조직과 연결되지 않는다고 판단하여 상기 영상에 대해 좌심실이 분할된다.

도 11은 좌심실이 타 조직과 분리된 심장 자기공명영상을 나타낸 도면이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 좌심실이 타 조직과 연결되는 경우에는 영상 내 좌심실과 타 조직간의 분리과정을 통하여 좌심실이 분할된다.

이와 같이, 심장 자기공명영상 내 분할된 좌심실영역을 이용하여 혈류량을 계산할 수 있다.

도 10 내지 도 11을 통해 분할된 좌심실영역에 대하여, 상기 좌심실영역에 포함되는 픽셀 수를 합산하고, 각 심장 자기공명영상의 헤더에 존재하는 픽셀당 부피의 가중치를 곱함으로써, 혈류량을 계산할 수 있다. 이러한 혈류량 계산은 픽셀당 부피의 경우, 심장 촬영 시 촬영간격을 지정하므로, 자기공명영상 셋 마다 각각 다른 값을 가질 수 있다.

실험결과의 예

제너럴일렉트로닉스 Sigma 1.5T 스캐너를 사용하여 총 36명의 대상자에 대하여 SSFP 스캔한 데이터를 실험 데이터로 사용하였다. 대상자의 연령범위는 14세에서 77세까지의 분포를 가지고 있었고, 평균 나이는 48세이다. 촬영파라미터는 TR 3.3-4.5ms, TE 1.1-2.0ms, flip angle 55-60, 영상크기 256×256, receiver bandwidth 125kHz, FOV 290-400×240-360, slice thickness 6-8mm, 및 slice gap 2-4mm이다. 각 대상자의 좌심실은 20-28 심장 위상에 대해 6-10 장으로 촬영된 것이다. 실험은 각 대상자마다 이완기와 수축기에 해당하는 영상을 선정하여 총 600장의 영상을 사용하였다.

제안된 분할방법의 성능을 정량적으로 검증하기 위하여 표준(Gold standard)으로 간주되는 관측자의 수동윤곽분할 데이터와 제너럴일렉트로닉스 MASS 6.0 상용소프트웨어와 비교 검증을 수행하였다. 수동윤곽검출은 CMR 8년차 및 3년차 전문가 에 의해 수행되었고, 유두형 및 섬유지주 근육 등은 포함하지 않도록 분할하였다. 또한 MASS 소프트웨어와 사용자 간섭율도 비교하였다.

혈류량, 심박구출률 및 사용자간섭률 비교 분석

대상자의 이완기와 수축기의 영상에 대하여 혈류량을 계산하고, (D_blood - S_blood)/D_blood × 100로 계산한 심박구출률(EF) 결과는 [표 2]에서 확인할 수 있다. 제안된 분할방법과 MASS 소프트웨어를 수동윤곽분할 데이터와 비교한 결과는 [표 3]에서 확인 할 수 있다.

[표 2] 수동윤곽분할, 제안한 알고리즘, MASS 소프트웨어를 이용한 혈류량 및 심박구출률 결과

	수동윤곽분할 (mL)			제안 알고리즘 (mL)			MASS 소프트웨어 (mL)
Case	이완기 혈류량	수축기 혈류량	심박 구출률	이완기 혈류량	수축기 혈류량	심박 구출률	이완기 혈류량	수축기 혈류량	심박 구출률
1	146.5	65.2	55.5	148.95	68.28	54.16	173.40	83.10	52.08
2	116.3	42.5	63.5	111.70	37.98	66.00	125.48	50.52	59.74
3	190.4	76.4	59.9	194.13	85.22	56.10	218.34	102.27	53.16
4	215.2	93.2	56.7	214.81	105.63	50.83	241.94	119.78	50.49
5	93.3	31.8	65.9	97.28	33.50	65.56	106.14	38.89	63.36
6	162.8	97.6	40.0	158.92	91.10	42.68	178.47	108.85	39.01
7~29	~
30	127.2	49.4	61.2	127.99	55.43	56.69	147.49	62.08	57.91
31	277.4	215.7	22.2	289.52	229.54	20.72	314.66	250.35	20.44
32	130.3	54.3	58.3	128.41	55.55	56.74	151.69	72.60	52.14
33	231.4	170.5	26.3	213.16	153.41	28.03	250.61	185.26	26.08
34	72.2	24.7	65.8	68.89	21.91	68.20	84.05	25.57	69.58
35	130.7	83.3	36.3	127.41	86.00	32.50	150.87	100.46	33.41
36	177.0	88.0	50.3	146.99	75.95	48.33	189.51	92.86	51.00

제안된 분할방법의 경우 이완기, 수축기, 심박구출률의 절대오차는 각각 6.20mL, 5.87mL, 3.13% 였고, 오차의 범위도 각각 -3.19~3.00mL, -1.58~4.29 mL, -2.56~0.57% 로 나타났다. MASS 소프트웨어의 경우 이완기, 수축기, 심박구출률의 절대오차는 각각 19.55mL, 12.21mL, 3.23% 였고, 오차의 범위도 각각 0.00~19.55mL, 0.00~12.21mL, -2.98~0.24%로 나타났다. MASS 소프트웨어의 결과 중에 가장 큰 오차는 Case 31번의 이완기 혈류량 +37.26mL 이었고, 제안된 분할방법의 결과 중에 가장 큰 오차는 Case 31번의 이완기 혈류량 -30.01mL 이다.

전체적으로 이완기와 수축기에 있어서 MASS 소프트웨어의 오차가 크게 나타났는데, 이는 MASS 소프트웨어가 유두형 및 섬유지주 근육을 고려하여 분할할 수 있는 기능이 없기 때문이다. 유두형 및 섬유지주 근육을 고려하면 오차는 줄어들 수 있지만, 제안된 분할방법보다 좋은 결과를 얻기는 어렵다. 이는 심박구출률에 있어서 제안된 분할방법이 MASS 소프트웨어보다 수동윤곽분할 데이터와 더 유사하기 때문이다.

[표 3] 제안된 분할방법 및 MASS 소프트웨어의 수동윤곽분할 데이터와의 오차

	제안 알고리즘(mL) (제안 알고리즘 - 수동윤곽분할)			MASS 소프트웨어(mL) (MASS 소프트웨어 - 수동)
Case	이완기 혈류랑 오차	수축기 혈류량 오차	심박 구출률 오차	이완기 혈류랑 오차	수축기 혈류량 오차	심박 구출률 오차
1	2.45	3.08	-1.34	26.90	17.90	-3.42
2	-4.60	-4.52	2.54	9.18	8.02	-3.72
3	3.73	8.82	-3.77	27.94	25.87	-6.71
4	-0.39	12.43	-5.86	26.74	26.58	-6.20
5	3.98	1.70	-0.35	12.84	7.09	-2.56
6	-3.88	-6.50	2.63	15.67	11.25	-1.04
7~29	~
30	0.79	6.03	-4.47	20.29	12.68	-3.25
31	12.12	13.84	-1.52	37.26	34.65	-1.80
32	-1.89	1.25	-1.59	21.39	18.30	-6.19
33	-18.24	-17.09	1.71	19.21	14.76	-0.24
34	-3.31	-2.79	2.41	11.85	0.87	3.79
35	-3.29	2.70	-3.77	20.17	17.16	-2.85
36	-30.01	-12.05	-1.96	12.51	4.86	0.72

[표 4] 사용자 간섭률 분석

	제안 알고리즘	MASS 소프트웨어
기저 영상	72영상 중에 0영상 (0%)	72영상 중에 31영상 (43.1%)
기타 영상	563영상 중에 0영상 (0%)	563영상 중에 63영상 (11.2%)

제안된 분할방법과 MASS 소프트웨어 모두 분할에 오차가 발생할 경우 실제 심장질환의 진단을 위하여 사용자의 간섭은 필수 불가결하다. 즉 분할이 잘못된 경우 사용자가 수동으로 분할을 수행해서 보정을 해주어야 한다. 사용자 간섭률에 대한 결과를 정리하면 [표 4]와 같다. 표에서 보는 바와 같이 MASS 소프트웨어의 사용자 간섭률이 높은것을 알 수 있다. MASS 소프트웨어 외에도 Lee et al. [1] 등 기존 연구들도 좌심실과 타 조직 사이에 경계가 없는 기저 영상에 대해서는 대부분 사용자의 간섭이 이루어져야 한다. 반면에 제안된 분할방법에서는 좌심실을 타 조 직과 분리과정을 통해서 사용자 간섭을 최소화하여 자동화 성능을 향상시킨다.

도 12는 36명의 대상자에 대한 이완기혈류량, 수축기혈류량 및 심박구출률을 나타낸 그래프이다.

도 12에 도시된 바와 같이, 제안된 분할방법이 MASS 소프트웨어보다 수동윤곽분할 데이터와 더 유사한 프로파일을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

몇 개의 Case에 있어서 MASS 소프트웨어의 성능이 더 좋은 것으로 나타났는데, 이는 MASS 소프트웨어의 분할 오차로 인하여 사용자의 간섭을 통한 수정 작업이 이루어졌기 때문에 오차가 더 줄어들었기 때문이다. 따라서 혈류량, 심박구출률 및 사용자 간섭률을 고려할 때 제안된 분할방법이 MASS 소프트웨어보다 우수함을 알 수 있다.

이상 본 발명에 의한 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시 예는 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다 는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

도 2는 심장 자기공명영상의 원본영상을 나타낸 도면이다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법 중 초기점 검출과정을 나타낸 도면이다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법 중 임계점 검출과정을 나타낸 도면이다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법 중 이진화된 심장 자기공명영상을 나타낸 도면이다.

도 6(a)와 6(b)는 16방향 임계점을 통한 심장크기 추정방법을 나타낸 도면이고, 도 6(c)와 6(d)는 이진화된 심장 자기공명영상으로부터 심장크기 추정방법을 나타낸 도면이다.

도 7(a1) 내지 도 7(a3)은 심장기저부분 촬영영상의 원본을 나타낸 도면과 임계점에 관한 도면 및 18개의 임계점을 통해 이진화된 영상을 나타낸 도면이다.

도 7(b1) 내지 도 7(b3)은 크기가 작은 좌심실을 포함하는 심장 자기공명영상의 원본을 나타낸 도면과 임계점에 관한 도면 및 18개의 임계점을 통해 이진화된 영상을 나타낸 도면이다.

도 8은 심장 자기공명영상의 회전변환을 위한 16방향 임계점의 방사형을 나타낸 도면이다.

도 9(a)~ 도 9(e)는 심장 자기공명영상의 회전변환 전 영상과, 45도 회전변환 후 영상 및 좌심실의 높이가 계산된 영상 및 좌심실이 타 조직과 분리된 영상을 나타낸 도면이다.

도 10은 임계점에 의해 이진화된 심장 자기공명영상을 나타낸 도면이다.

도 12(a)~도 12(b)는 본 발명과 수동윤곽분할 및 MASS 소프트웨어를 각각 이용하여 이완기혈류량, 수축기혈류량, 심박구출률을 각각 비교하여 나타낸 그래프이다.

Claims

심장 자기공명영상 내 밝기값에 따른 초기점을 검출하고, 상기 초기점으로부터 방사되어 인접한 다수의 임계점을 검출하는 검출단계와;

상기 다수의 임계점의 밝기값을 다수의 임계치로 설정하고, 상기 각 임계치에 따라 상기 심장 자기공명영상의 이진화를 반복수행하는 이진화단계와;

상기 임계점의 좌표값에 기초하여 상기 심장 자기공명영상 및 이진화된 영상 내 좌심실크기를 연산하는 연산단계 및

상기 연산결과에 따라 상기 심장 자기공명영상 내 좌심실영역을 분할하는 분할단계;를 포함하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제1항에 있어서,

상기 검출단계는

상기 심장 자기공명영상 내 입력된 임의의 지점 tP를 기준으로 방사형의 8방향에 대해 인접한 지점의 밝기값을 산출하고,

상기 임의의 지점 tP의 밝기값과 상기 인접한 지점의 밝기값을 비교하여 가장 큰 밝기값을 갖는 인접 지점의 위치를 산출하고, 기산출된 인접한 지점의 위치로 상기 임의의 지점 tP가 이동하는 과정을 반복수행하여, 최대 밝기값을 갖는 지점을 초기점 mP로 검출하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제2항에 있어서,

상기 검출단계는

상기 초기점 mP에서 방사형으로 16방향의 인접지점들의 밝기값이 하기의 식을 만족하는 지점을 임계점으로 검출하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.

T < MAX_value/ 2.0

여기서, T 는 상기 16방향의 인접지점들의 밝기값

MAX_value는 상기 초기전 mP의 밝기값
제 1항에 있어서,

상기 이진화단계는

상기 임계점들의 밝기값을 기초로 하여, 하기의 식을 만족하는 임계치를 부가 산출하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방 법.

T_v(17) = MAX [T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)] × 1.1

T_v(18)= MAX [T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)] × 1.2

여기서, T_v(17)와 T_v(18)는 부가 산출되는 임계치

T_v(1), T_{v(2), ···.,}T_v(16)는 상기 임계점들의 밝기값
제1항에 있어서,

상기 연산단계는

상기 심장 자기공명영상에서 임계점의 좌표값에 기초하여 심장크기를 연산하는 제1과정과;

상기 임계치에 따라 이진화된 영상에서 좌심실 대응영역의 좌표값을 기초로 타원크기를 연산하는 제2과정 및

상기 심장크기와 타원크기를 비교하여 좌심실영상을 선택하는 제3과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제5항에 있어서,

상기 제1과정은

상기 심장 자기공명영상에서 임계점들의 좌표값 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 좌표값에 기초하여 하기의 식을 만족하는

심장크기 또는 타원크기 = ∏ (wr² + hr²)/2

여기서, wr 은 상기 심장크기 또는 타원크기의 가로반지름으로서, |hx-lx|/2 이고,

hr 은 상기 심장크기 또는 타원크기의 세로반지름으로서, |hy-ly|/2 이고,

hx 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축 좌표값 중 가장 큰 값이고,

lx 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축 좌표값 중 가장 작은 값이고,

hy 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 y축 좌표값 중 가장 큰 값이고,

ly 는 상기 심장 자기공명영상에서 임계점들 또는 임계치에 따라 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 y축 좌표값 중 가장 작은 값을 연산하여

심장크기 또는 타원크기를 산출하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제5항에 있어서,

상기 제3과정은

상기 연산된 심장크기에 대하여 상기 연산된 타원크기가 같거나 작은 경우, 해당 타원크기를 포함하는 이진화된 영상을 좌심실 영상으로 선택하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제5항에 있어서,

상기 연산단계는

상기 심장크기에 대하여 상기 모든 타원크기가 2배를 초과하는 경우, 해당 타원크기를 포함하는 이진화된 영상에 대해 좌심실과 타 조직 분리과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제8항에 있어서,

상기 좌심실과 타 조직 분리과정은

상기 이진화된 영상에 대해 좌심실 대응영역을 회전변환하여, 좌심실의 높이를 추정한 후, 그 추정결과에 기초하여 상기 이진화된 영상에서 좌심실과 타 조직을 분리하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제9항에 있어서,

상기 회전변환은

상기 이진화된 영상 내 입력된 임의의 지점 tP를 기준으로 방사형의 16방향에 대한 인접한 지점의 좌표를 획득하고, 상기 좌표간 거리가 가장 긴 직선과 상기 이진화된 영상 내 좌심실 대응영역의 x축을 일치시키는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.
제7항에 있어서,

상기 분할단계는

상기 연산된 타원크기부분을 좌심실로 판단하여 상기 이진화된 영상 내 좌심실영역을 분할하는 것을 특징으로 하는 방사형 임계치 결정법을 통한 심실 자동 분할방법.