KR20200109486A - Dxa영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 및 이를 이용한 골절 예측 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 골밀도의 분포도를 평가하고 이를 이용하여 골절을 예측하기 위한 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이중 에너지 X선 흡수 계측법을 통해 이차원 이미지를 영상을 획득한 뒤, 골밀도 분포도를 평가하고 이를 이용하여 골절을 예측하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 DXA영상을 활용한 골절 예측 방법은 요추의 DXA 영상을 획득하는 제1단계; 상기 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성하는 제2단계; 상기 재구성된 골밀도 분포도에서 소주골 골밀도의 분포도를 추출하는 제3단계; 상기 추출된 소주골 골밀도 분포도에서 골내부에 힘이 가해지는 방향성을 평가하여 ROI영역을 설정하는 제4단계; 상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도의 분포도의 평균값을 측정하는 제5단계; 및 상기 측정된 소주골 골밀도의 평균값을 이용하여 골절 위험도를 산출하는 제6단계;를 통해 수행되는 것을 특징으로 한다.
상기 제2단계에서 상기 DXA 영상은 하나의 척추뼈에 대해 150*800의 매트릭스 내에 12,000 픽셀로 나누어 상기 골밀도 분포도를 재구성하는 것이 바람직하다. 상기 제3단계에서 상기 소주골 골밀도의 분포 추출은 상기 재구성된 골밀도 분포에서 이웃하는 셀과 셀간의 표준편차를 구한 뒤, 상기 표준편차를 기설정된 범위에서 가중치를 곱한값을 이용하여 상기 소주골 골밀도의 분포를 추출하는 것을 특징으로 한다. 상기 제4단계에서 상기 ROI영역은 상기 제3단계에서 추출된 소주골 골밀도의 분포도에서 중앙 수직선을 기준으로 시계 및 반시계방향 45° 영역인 것을 특징으로 한다. 상기 제5단계에서 상기 골밀도 가중치를 산정은 상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도 분포도 값에 기설정된 가중치를 곱한 후 평균값을 계산하는 것을 특징으로 한다.

Description

DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 및 이를 이용한 골절 예측 방법{METHOD FOR PREDICTING FRACTURE OF BONE DENSITY DISTRIBUTION WITH DUAL-ENERGY X-RAY ABSORPTION}

본 발명은 골밀도의 분포도를 평가하고 이를 이용하여 골절을 예측하기 위한 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이중 에너지 X선 흡수 계측법을 통해 이차원 이미지를 영상을 획득한 뒤, 골밀도 분포도를 평가하고 이를 이용하여 골절을 예측하는 방법에 관한 것이다.

골다골증은 뼈의 양이 감소하고 뼈의 강도가 약해져서 골절이 쉽게 발생하는 전신적 골질환으로 정의된다. 이러한 골질환이 노년기에 발생하면 삶의 질이 크게 저하되고 가계의 비용 부담이 증가하기 때문에 골다공증 골절을 예방하기 위해서는 골다공증을 제대로 치료해야 한다. 그러나 골다공증은 골절이 발생할 때까지 별다른 증상이 없기 때문에 의료이용 자체가 제대로 이루어지지 않고 있다.

국민건강 영양조사에서 설문조사를 통해 간접적으로 파악한 결과를 보면 골다공증 유병자중에서 골다공증을 인지하고 있는 사람은 22.4%에 불과했으며, 현재 골다공증 치료를 받고 있다고 응답한 사람도 11.1%에 지나지 않고 있다. 또한, 골다공증성 골절부위의 골절을 치료하는 의사도 환자의 골다공증을 의심하여 골밀도 검사를 진행하는 경우가 12~24%에 불과하며 의사의 골다공증에 대한 의식도 역시 높지 않다.

골다공증 골절로 인한 질병부담을 줄이기 위해서는 골절의 고위험군을 선별해서 조기에 치료하는 것이 가장 중요하다. 현재 골다공증의 진단 기준으로 이용되는 낮은 골량은 골절 발생의 주요한 예측 인자로 널리 사용되고 있으나, 현재 시행되고 있는 골밀도 측정 방법으로는 특이도가 낮아 치료가 필요한 환자들을 놓칠 수 있다.

보다 정확한 소주골 미세구조 평가에 대한 임상정 요구를 만족하기 위해 스위스 소프트웨어 회사인 Medimaps Group에서 TBS iNsight를 개발하였다. TBS iNsight는 DXA 영상을 분석하여 골밀도 분포도의 변동 모델을 수치화하는 프로그램이다. 그러나 Medimaps Group에서 개발한 TBS iNsight는 라이센스를 얻기 위해 비싼 가격을 지불해야 한다. 상기 TBS iNsight의 개념은 영상 내 불균질성만을 평가하므로 엄밀히 표현하자면 골강도를 표현하는 방법이 아니다. 따라서 실제 임상에서 요구하는 골강도 및 골절 위험도를 평가하는 데 있어 제한이 있다.

이차원 X선 이미지는 지방량 측정 등 현재 해부학적인 특징을 이용해 국소적인 영역만을 특정하는 방법에 의해 시행(US13/915876, Method for measuring liver fat mass using dual-energy X-ray absorptiometry, GENERAL ELECTRIC CO)되고 있고, Medimaps Group에서 개발한 TBS iNsight 또한 실제 골밀도 전체의 특징을 반영하지 못하게 되는 문제가 있다. 따라서 이차원 X선 이미지를 이용해 골내부의 특정 방향축에 따라 분포하는 골밀도 측정에 대한 연구가 필요한 실정이며, 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려한 소주골강도 지표가 필요하다.

미국공개특허 US2016/0029988

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 DXA를 이용하여 골밀도를 용이하게 추정하는 방법을 제시하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려하여 소주골 강도의 지표를 마련하는 방법을 제시하는 것이다.

발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 DXA영상을 활용한 골절 예측 방법은,

요추의 DXA 영상을 획득하는 제1단계;

상기 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성하는 제2단계;

상기 재구성된 골밀도 분포도에서 소주골 골밀도의 분포도를 추출하는 제3단계;

상기 추출된 소주골 골밀도 분포도에서 골내부에 힘이 가해지는 방향성을 평가하여 ROI영역을 설정하는 제4단계;

상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도의 분포도의 평균값을 측정하는 제5단계;

상기 측정된 소주골 골밀도의 평균값을 이용하여 골절 위험도를 산출하는 제6단계;를 통해 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 제2단계에서 상기 DXA 영상은,

하나의 척추뼈에 대해 직사각 형태로 세로X가로 크기가 150X800의 매트릭스 내에 12,000 픽셀로 나누어 상기 골밀도 분포도를 재구성하는 것이 바람직하다.

상기 제3단계에서 상기 소주골 골밀도의 분포 추출은,

상기 재구성된 골밀도 분포에서 이웃하는 셀과 셀간의 표준편차를 구한 뒤,

상기 표준편차를 기설정된 범위에서 가중치를 곱한값을 이용하여 상기 소주골 골밀도의 분포를 추출하는 것을 특징으로 한다.

상기 제4단계에서 상기 ROI영역은,

상기 제3단계에서 추출된 소주골 골밀도의 분포도에서 중앙 수직선을 기준으로 시계 및 반시계방향 45° 영역인 것을 특징으로 한다.

상기 제5단계에서 상기 골밀도 가중치를 산정은,

상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도 분포도 값에 기설정된 가중치를 곱한 후 평균값을 계산하는 것을 특징으로 한다.

상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 DXA를 이용하여 골밀도를 용이하게 추정할 수 있다.

또한, 본 발명은 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려하여 소주골강도의 지표를 마련할 수 있다.

도 1은 본 발명인 DXA 영상을 활용한 골밀도 분포도를 이용한 골절 예측 방법을 보여주는 순서도이다.
도 2는 골내부의 특정 방향축에 따라 뼈에 가해지는 힘의 방향을 나타낸 도면이다.
도 3은 제1단계(S10)에서 획득된 요추의 DXA의 영상을 나타낸 사진이다.
도 4는 제2단계(S20)에서 획득된 DXA 영상 내부의 골밀도 분포도를 재구성한 도면이다.
도 5는 제2단계(S20)에서 사용하는 요추의 DXA 영상의 척추 위치를 나타낸 도면이다.
도 6은 제3단계(S30)에서 ROI영역을 나타낸 도면이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시 예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명하기로 한다.

본 발명은 골밀도의 분포도를 평가하고 이를 이용하여 골절을 예측하기 위한 방법에 관한 것으로, 도 1에 나타난 바와 같이, 아래 단계에 의해 실시된다.

먼저, 제1단계(S10)는 요추의 DXA 영상을 획득한다. 상기 제1단계(S10)는 이중에너지 X-선이 조직을 투과하면서 발생하는 감쇠를 이용하여 촬영한 골밀도 영상을 저장한다. 도 3에 나타난 바와 같이, 상기 요추의 DXA 영상을 획득할 수 있다. 상기 요추의 DXA 영상은 골밀도 영상을 생성하기 위한 것으로, 일반적인 DXA 알고리즘을 사용하며 특징 기기에 제한을 두지 않는다.

상기 요추의 DXA 영상을 획득은 아래 단계에 의해 보다 구체적으로 실시 될 수 있다.

제1-1단계(S101)은 상기 DXA 영상으로 X-ray 발생 장치에서 조사되는 X-ray가 측정체를 통과한 후, 디텍터(detector)에 입사되는 정도를 영상으로 저장한다. 상기 X-RAY 영상은 저(low)와 고(high) 에너지 대역의 X-RAY 영상을 각각 획득한다. 상기 저(low) 에너지 대역은 40keV 내지 50keV이고, 상기 고(high) 에너지 대역은 60keV 내지 70keV인 것이 바람직하다.

다음으로 제1-2단계(S102)는 상기 제1-1단계(S101)에서 생성된 영상의 이미지를 이용하여 상기 요추의 뼈 이미지를 강조한 영상을 획득한다. 상기 제1-1단계(S101)에서 측정된 듀얼 에너지인 저(low)와 고(high) 에너지의 감쇄 정도 차이를 이용하여 뼈가 강조된 영상이다. 상기 요추의 뼈 이미지를 강조한 영상은, 저(low)와 고(high) 에너지로 획득된 두 영상 이미지의 값 차이에 대한 보정을 실시한다. 상기 저(low)와 고(high) 에너지의 감쇄 정도 차이에 대한 보정은 아래 [식 1]인 이중에너지 X선 흡수 계측법을 사용하여 생성할 수 있다.

[식 1]

상기 [식 1]은 고(high) 및 저(low) 에너지 영상에서 조직(tissue) 부분 값들의 비율을 계산해 상기 고(high) 및 저(low) 영상에서 티슈 부분의 값들을 유사한 수준으로 만든 후 빼기 연산을 통해 뼈 성분만 남긴다.

상기 제1-1단계(S101)에서 획득된 저(low) 에너지 이미지와 고(high) 에너지 이미지로 바로 뼈 이미지(bone image) 영상을 생성할 수 없는 이유는 두 영상에 기본적인 레벨(level) 차이가 있기 때문이다. 다시 말해서 각 이미지 측정에 사용되는 에너지가 달라서 같은 부위라고 해도 감쇄되는 정도가 다르다. 따라서 이 부분에 대한 보정 없이 저(low) 에너지와 고(high) 에너지의 단순 차감만으로는 정확한 강조 이미지, 즉 요추 뼈가 강조되는 이미지를 얻을 수 없다. 이 때문에 상기 [식 1]과 같이 각 에너지의 이미지에서 강조하고자 하는 성분 외의 다른 성분들의 감쇄 수준을 같은 레벨(level)로 맞춰줌으로써, 두 이미지를 차감했을 때 강조하고자 하는 성분 이외의 값들을 0에 가깝게 만들어주는 단계가 필요하다.

다음으로, 제2단계(S20)는 상기 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성한다. 상기 제2단계(S20)는 상기 제1단계(S10)에서 획득한 요추의 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성하여 분석한다.

상기 제2단계(S20)에서 상기 DXA 영상은 하나의 척추뼈에 대해 150*800의 매트릭스 내에 12,000 픽셀로 나누어 상기 골밀도 분포도를 재구성한다. 도 4(A) 및 도 4(B)에 나타난 바와 같이, 상기 DXA 영상은 하나의 척추뼈에 대해 뼈 미네랄 밀도(Bone Mineral Density, MBD)를 재구성한다. 상기 각 픽셀에는 각각의 상기 뼈 미네랄 밀도값을 포함하고 있다.

상기 DXA 영상은 하나의 척추 뼈에 대해 150*800의 매트릭스 내로 생성하는 하는 것이 바람직하며, 하나의 척추 뼈 내부를 직사각형의 매트릭스화하여 약12,000픽셀의 작은 부분으로 나누어 영상 내부에 표현될 수 있는 골 내부를 구조화하는 것이 바람직하다. 이러한 방식으로 영상 내부의 밀도 분포의 특징으로 수치화하여 표현할 수 있다.

상기 제2단계(S20)에서 생성된 골밀도 분포도는, 도 5에 나타난 바와 같이, 일반적으로 골다공증 진단에 사용되는 L1 내지 L4에 해당하는 전체 4개의 척추뼈로 골밀도 분포도를 생성한다. 상기 L1 내지 L4는 첫 번째 내지 네 번째의 요추뼈(lumbar spine)으로 정의한다.

다음으로, 제3단계(S30)는 상기 재구성된 골밀도 분포도에서 소주골 골밀도의 분포도를 추출한다. 보다 구체적으로, 상기 제3단계(S30)에서 상기 소주골 골밀도의 분포도 추출은 상기 재구성된 골밀도 분포에서 이웃하는 셀과 셀 간의 표준편차를 구한 뒤, 상기 표준편차를 기설정된 범위로 나누고 각 범위에 따라 가중치를 곱한값을 이용하여 상기 소주골 골밀도의 분포를 추출한다.

현재 골밀도 검사에서 정상, 골감소증 및 골다공증의 진단 기준으로, 정상인 경우 표준편차가 -1.0 이상, 골감소증인 경우 표준편차가 -1.0 ~ 2.5, 골다공증 -2.5 이하이다. 따라서 본 발명에서 상기 기설정된 범위 설정은 현재 골밀도 검사 기준을 사용하여 추후 임상 적용 시 혼란을 줄이는 것이 바람직하다. 상기 기설정된 범위로, 제1범위는 -2.5 미만, 제2범위는 -2.5 내지 -1.0 및 제3범위는 -1.0 이상인 것이 바람직하고, 상기 제2범위는 -1.0미만인 것이 바람직하다.

상기 표준편차를 구한 뒤, 상기 제1범위에 1을 곱하고 상기 제2범위에 2를 곱하고, 상기 제3범위에 3을 곱하여 고른 분포 정도에 대한 가중치를 가지는 지표로 표현할 수 있다. 상기 표준편차를 기설정된 범위로 나눈 뒤 각 범위에 따라 가중치를 곱하게 되면 고른 분포양상으로 수치화할 수 있다.

다음으로, 제4단계(S40)는 상기 소주골 골밀도의 방향성을 평가하여 ROI영역을 설정한다. 보다 구체적으로, 상기 제4단계(S40)에서 방향성을 평가하는 것은 수직선상에 분포되어 있는 골밀도 값에 가중치를 설정하는 것으로, 가중치를 가지는 지표로 표현된 상기 소주골 골밀도 분포도에서, 도 6에 나타난 바와 같은 ROI영역을 설정한다. 상기 ROI영역은 관심영역(region of interest)로 본 발명에서는 ROI영역으로 표기한다.

상기 제4단계(S40)에서, 상기 ROI영역은 상기 제4단계(S40)에서 추출된 소주골 골밀도의 분포도에서 중앙 수직선을 기준으로 시계 및 반시계방향 45° 영역으로 설정한다. 상기 ROI영역의 설정에서 임의의 방향성으로, 상기 조건 보다 각도가 더 벌어지는 경우 수평방향에 해당하는 골밀도로 판단할 수 있으므로 상기 시계 및 반시계방향 45° 영역의 설정을 통해 수직방향에 해당하는 골밀도를 충분히 평가할 수 있다. 본 발명의 목적은 방향성에 따른 골질 평가이고, 방향성에 따른 골밀도 분포도가 골질의 중요한 요소라는 점에서 방향성을 평가하는 조건으로서 상기 ROI 영역을 평가하였다.

도 2(A)의 경우 뼈에 가해지는 힘의 방향인 중력방향과 골내부의 방향축이 동일한 경우이고, 도 2(B)의 경우 뼈에 가해지는 힘의 방향인 중력방향과 골내부의 방향축이 동일하지 못한 경우이다. 척추뼈 한 개를 직사각형으로 표현했을 때 이를 내부 격자 모양의 매트릭스로 나누어 보면 도 2(A)와 도 2(B)는 골밀도는 동일하다고 볼 수 있으나 골 내부의 특정 방향축에 따라 분포하는 골밀도 확인이 필요하며, 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려하여 소주골강도 지표가 필요함을 확인할 수 있다.

다음으로, 제5단계(S50)는 상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도의 분포도를 확인한 후 수직선상 분포 골밀도 가중치를 산정한 뒤 평균값을 계산한다.

상기 제5단계(S500)에서 상기 골밀도 가중치를 산정은 상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도 분포도 값에 기설정된 가중치를 곱한 후 평균값을 계산한다. 상기 제5단계(S500)에서 기설정된 가중치는 상기 ROI에 해당하는 픽셀 값들에 해당하는 뼈 미네랄 밀도값에 가중치 1.5를 곱한 후 상기 뼈 미네랄 밀도 전체의 평균값을 다시 계산한다.

임상 현장에서 기존의 진단 방식을 적용한 골다공증의 진단 및 치료대상의 선정에 지속적으로 오류가 발생하고 있으므로 환자마다 제각각인 골강도를 제대로 평가하고 개인 맞춤형의 치료를 가능하게 할 개선된 골밀도 평가 방법이 절실히 요구되고 있다. 이는 골다공증성 골절의 발생 원인이 단순한 골밀도 감소가 아니라 소주골의 미세구조에 의해 골강도가 결정되기 때문이다. 그러므로 단순히 단위면적당 또는 단위 부피당 질량으로 정의되는 골밀도만으로 뼈의 상태를 평가하는 데에는 한계가 있을 수밖에 없다. 따라서 상기 ROI 영역에 대한 가중치를 두어 소주골의 미세구조를 통해 개인 맞춤형의 골밀도 평가를 실시하는 것이 바람직하다.

상기 가중치 값은 DXA 영상을 활용하여 골밀도 분포도를 평가하였을 때 1.5인 것이 가장 바람직하였으나, 이는 임의 설정한 값으로 평가자 및 상기 소주골 골밀도 분포도 값에 따라 변경하여 수행될 수 있다.

다음으로, 제6단계(S60)는 골절 위험도를 산출한다. 상기 제5단계(S50)에서 산정된 상기 ROI 영역의 평균값을 이용하여 임상데이터베이스에서 추출한 골절 여부에 대한 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘으로 골절 위험성 예측 모델 설정이 가능하다. 이를 이용하여 골절의 위험도를 산출하고 데이터로 생성한다.

상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 DXA를 이용하여 골밀도를 용이하게 추정할 수 있다. 또한, 본 발명은 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려하여 소주골강도의 지표를 마련할 수 있다.

골절 위험도의 평가는 정확한 소주골 미세구조를 평가할 필요가 있으나, 종래의 경우 중력 방향의 힘에 의한 척추뼈의 압박 골절을 고려하지 못하는 실정이다. 따라서 본 발명의 경우 뼈에 가해지는 힘의 방향을 고려하여 소주골강도 지표를 마련할 수 있다.

이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

S10. 요추의 DXA 영상을 획득하는 제1단계
S20. 상기 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성하는 제2단계
S30. 상기 재구성된 골밀도 분포도에서 소주골 골밀도의 분포도를 추출하는 제3단계
S40. 상기 추출된 소주골 골밀도 분포도에서 골내부에 힘이 가해지는 방향성을 평가하여 ROI영역을 설정하는 제4단계
S50. 상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도의 분포도에 수직선상 분포 골밀도 가중치를 산정한 뒤 평균값을 측정하는 제5단계
S60. 상기 측정된 소주골 골밀도의 평균값을 이용하여 골절 위험도를 산출하는 제6단계

Claims (5)

1. 요추의 DXA 영상을 획득하는 제1단계;
   상기 DXA 영상에서 내부의 골밀도 분포도를 재구성하는 제2단계;
   상기 재구성된 골밀도 분포도에서 소주골 골밀도의 분포도를 추출하는 제3단계;
   상기 추출된 소주골 골밀도 분포도에서 골내부에 힘이 가해지는 방향성을 평가하여 ROI영역을 설정하는 제4단계;
   상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도의 분포도의 평균값을 측정하는 제5단계;를 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 방법.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 제2단계에서 상기 DXA 영상은,
   하나의 척추뼈에 대해 150*800의 매트릭스 내에 12,000 픽셀로 나누어 상기 골밀도 분포도를 재구성하는 것을 특징으로 하는 DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 제3단계에서 상기 소주골 골밀도의 분포 추출은,
   상기 재구성된 골밀도 분포에서 이웃하는 셀과 셀간의 표준편차를 구한 뒤,
   상기 표준편차를 기설정된 범위에서 가중치를 곱한값을 이용하여 상기 소주골 골밀도의 분포를 추출하는 것을 특징으로 하는 DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 방법.
4. 제 1항에 있어서,
   상기 제4단계에서 상기 ROI영역은,
   상기 제3단계에서 추출된 소주골 골밀도의 분포도에서 중앙 수직선을 기준으로 시계 및 반시계방향 45° 영역인 것을 특징으로 하는 DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 방법.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 제5단계에서 상기 소주골 골밀도 분포도의 평균값은,
   상기 ROI 영역에 해당하는 소주골 골밀도 분포도 값에 기설정된 가중치를 곱한 후 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 DXA영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 방법.

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