KR20220052524A - 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법에 관한 것으로, 상기 초음파 데이터의 노이즈를 줄이는 단계; 상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 피크를 파악하여 층간의 계면을 파악하는 단계; 상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 감쇄계수를 파악하여 각 층을 식별하는 단계를 포함한다.

Description

복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법{Method for analyzing ultrasound data obtained from multiple layers}
본 발명은 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법에 관한 것이다.
건강 상태의 조사에 있어, 신체의 조성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 신체 조성(구성)의 변화는 많은 질병과 관련되어 있으며, 신체 조성의 변화를 통해 질병의 발생이나 건강상태 등을 파악할 수 있다.
신체의 조성 중 근육, 지방 및 뼈의 두께를 측정하기 위해 초음파를 이용하는 방법이 있다. 초음파는 검사가 용이하며 사용하기 편리한 장점이 있다.
그런데 기존의 초음파를 이용하는 방법은 근육 내 지방 등의 다른 반사데이터에 의해 층간의 구분이 어려운 문제가 있었다.
한국공개특허 제2018-0014134호(2018년2월7일 공개)
따라서 본 발명의 목적은 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법을 제공하는 것이다.
상기 본 발명의 목적은 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법에 있어서, 상기 초음파 데이터의 노이즈를 줄이는 단계; 상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 피크를 파악하여 층간의 계면을 파악하는 단계; 상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 감쇄계수를 파악하여 각 층을 식별하는 단계를 포함하는 것에 의해 달성된다.
상기 노이즈를 줄이는 단계는, 대역 내 잡음 제거 단계; 대역 외 잡음 제거 단계; 대역 통과 필터링된 상기 초음파 데이터에서 피크 위치를 보존하는 단계; 및 상기 초음파 데이터를 진폭 데이터로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피크 위치 보존은 제로-페이즈 필터링 방법으로 수행되며, 상기 진폭 데이터 변환은 힐버트 트랜스폼으로 수행될 수 있다.
상기 층간의 계면을 파악하는 단계는, 국부적 최대값을 구하는 단계를 포함하며, 상기 국부적 최대값은 MPD(minimum peak distance)와 MPP(minimum peak prominence)를 이용하여 얻을 수 있다.
상기 층간의 계면 파악 후에, 상기 계면간의 초음파 이동 속도를 이용하여 각 층의 두께를 파악하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 층은 뼈, 근육 및 지방 중 적어도 2개를 포함할 수 있다.
상기 각 층을 식별하는 단계는, 감쇄계수를 알고 있는 팬텀로부터 얻은 초음파 데이터를 이용해 탐촉자의 회절특성을 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 데이터의 분석방법을 나타낸 순서도이고,
도 2는 본 발명의 실험예에서 샘플의 준비과정을 나타낸 것이고,
도 3은 본 발명의 실험예에서 초음파 데이터의 분석과정을 나타낸 것이고,
도 4는 본 발명의 실험예에서 초음파 데이터의 단계별 분석과 MR 이미지를 나타낸 것이고,
도 5는 본 발명의 실험예에서 초음파 데이터의 분석으로 얻은 두께와 MR 이미지로 얻은 두께와의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일 예에 불과하므로 본 발명의 사상이 첨부된 도면에 한정되는 것은 아니다. 첨부된 도면은 설명을 위해 각 부분의 두께나 길이 등이 과장되어 표현되어 있을 수 있다.
전술한 실시예들은 본 발명을 설명하기 위한 예시로서, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양하게 변형하여 본 발명을 실시하는 것이 가능할 것이므로, 본 발명의 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
이하의 설명에서는 초음파 데이터를 분석하여 동물 내지 인간의 조직, 특히 근육/지방/뼈의 식별 및 두께를 파악하는 방법을 예시해 설명하나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 본 발명의 분석 방법은 다양한 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 데 사용될 수 있다.
도 1을 참조하여 본 발명에 따른 초음파 데이터의 분석방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 초음파 데이터의 분석방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명이 적용되는 초음파 데이터는, 예를 들어, 팔이나 다리와 같은 신체에 초음파 프로브(탐촉자)를 접촉시켜서 얻을 수 있다.
먼저, 초음파 데이터의 노이즈를 감소시킨다(S110).
노이즈 감소는, 이에 한정되지는 않으나, (1) 대역 내 잡음 제거 단계, (2) 대역 외 잡음 제거 단계, (3) 대역 통과 필터링된 초음파 데이터에서 피크 위치를 보존하는 단계 및 (4) 초음파 데이터를 진폭 데이터로 변환하는 단계를 포함할 수 있다. 이들 단계의 순서는 변화될 수 있다.
이들 각 단계는 공지의 방법을 이용하여 수행될 수 있으며, 예를 들어, 피크 위치 보존은 제로-페이즈 필터링 방법으로 수행되며, 진폭 데이터 변환은 힐버트 트랜스폼으로 수행될 수 있다.
다음으로, 노이즈 제거 후 초음파 데이터의 피크를 파악하여 층간의 계면을 파악한다(S120).
이 단계에서는 국부적 최대값을 구하는 단계를 포함한다. 국부적 최대값은, 이에 한정되지 않으나, MPD(minimum peak distance)와 MPP(minimum peak prominence)를 이용하여 얻을 수 있다.
다음으로, 노이즈 제거 후 초음파 데이터의 감쇄계수를 파악하여 각 층을 식별한다(S130).
감쇄계수는, 이에 한정되지 않으나, 다음의 방법으로 구할 수 있다.
먼저 시간영역(time domain)의 초음파 데이터를 주파수영역(frequency domain)으로 변경한다. 이후 주파수영역에서 각 조직 깊이에서 중심점(centroid)를 계산한다. 다음으로, 중심점이 조직 깊이에 따라 변하는 것 즉, 주파수 변화(frequency shift)를 계산한다. 마지막으로, 관심영역(ROI) 내에 깊이에 따른 중심점 변화를 곡선접합(linear regression)을 이용해서 감쇄계수를 구한다.
각 층별로 고유한 감쇄계수의 범위가 있으며, 구해진 감쇄계수와 비교하여 각 층을 식별한다.
이 단계에서는 감쇄계수를 알고 있는 팬텀로부터 얻은 초음파 데이터를 이용해 탐촉자의 회절특성을 보정할 수 있다.
마지막으로, 각 층의 두께를 파악한다(S140). 각 층의 두께는 파악된 계면간의 초음파 이동 속도를 이용하여 구할 수 있다.
이상의 본 발명에서 노이즈 제거 이후의 순서는 변경될 수 있다. 예를 들어 감쇄계수를 구한 후 계면을 파악할 수 있으며, 두께를 파악한 이후에 감쇄계수를 구할 수도 있다.
본 발명에 따르면 각 층의 식별과 두께를 파악할 수 있으며, 초음파 데이터의 국부적 최대값을 이용한 진정한 피크 (true peak) 파악 및 각 층의 식별은 근육 내 지방 등의 다른 반사데이터를 제외하고 각 계면의 두께를 파악할 수 있도록 한다. 또한, 초음파 데이터로부터 지방 및 근육량 측정을 동시에 수행할 수 있다.
이하 실험예를 통해 본 발명을 상세히 설명한다.
측정대상의 준비
도 2는 측정대상의 준비를 나타낸 것이다. 정육점에서 돼지 앞다리 3개를 구매하였으며, 절단을 통해 16개의 샘플로 만들었다. 각 샘플은 일정한 크기를 갖도록 하였으며, 각각의 샘플이 피하지방, 근육 및 뼈를 포함하도록 하였다. 샘플에는 검은 색 잉크로 초음파 측정할 위치를 표시하였다.
초음파 데이터 획득
16개 샘플에 대해 검은 색 잉크로 표시한 부분에서 초음파 데이터를 얻었다.
2.25-MHz single-element focused transducer (BioSono Inc., USA)를 ultrasonic pulser/receiver (Model XTR-2020, MKC Inc., Korea)로 여기시키고, 얻어진 초음파 데이터를 20-MS/s sampling rate에서 oscilloscope (Model DSO1012A, Keysight Technologies, Korea)를 이용하여 디지털화하고 컴퓨터에 저장하였다. 각 위치별로 5번 스캔하였으며, 데이터는 분리하여 저장하였다.
초음파 데이터 분석
초음파 데이터의 분석은 MATLAB (Mathworks, Natick, USA)을 이용하여 수행하였으며, 자세한 내용은 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 실험예에서 수행된 데이터 처리의 개요도이다.
스텝 1
M세그먼트에 대한 인-밴드(in-band) 노이즈를 감소시키기 위해 세그먼트 평균화를 수행했다.
Figure pat00001
여기서 S(n)은 평균화된 초음파 데이터(signal)이며, sm(n)은 m번째 초음파(RF) 세그먼트이고, M은 각 측정의 펄스 숫자이고 N은 펄스 반복 구간 동안에서의 디지털화된 펄스의 개수이다. 세그먼트 평균화 이후, 500kHz와 5MHz의 컷오프 주파수로 5th-order Butterworth bandpass filter를 이용해 대역외 노이즈를 억제하였으며 초음파 데이터에서 피크 위치를 보존하기 위해 zero-phase filtering을 사용하였다. 마지막으로 log-compressed envelope signals을 얻기 위해 힐버트 트랜스폼과 로그 압축을 수행하였다.
스텝 2
조직 계면은 로그-압축된 진폭신호 내에서 국부적 최대값을 파악하여 식별한다. 국부적 최대 알고리즘은 최소 피크 거리(MPD, minimum peak distance)와 최소 피크 프로미넌스(MPP, minimum peak prominence)를 필요로 한다. MPD는 감지된 피크들 간의 최소 분리를 결정한다; 따라서, MPP는 피크 지속거리보다 커야 한다. 피크의 프로미넌스는 다른 피크와 비교되는 자신의 고유한 높이는 나타내다. 1um의 MPD와 10dB의 MPP를 이용하여 조직 경계에서 반사되어 발생한 강한 피크와 백스캐터링에 의한 진폭변동에 의해 발생한 약한 피크를 구분할 수 있다. 감지된 강한 피크를 이용하여 피하지방, 근육 및 뼈 사이의 계면간의 초음파 파동 이동시간을 정했다. 이로부터 피하지방과 근육의 두께는 조직을 통과하는 소리의 속도(1547m/s)와 초음파 파동 이동시간의 절반을 곱하여 얻었다.
스텝 3
피하지방, 근육 및 뼈를 각 조직의 국부적 감쇄계수를 구하여 식별하였다. 감쇄계수는 1us의 윈도우 크기와 5개의 독립적 초음파(RF) 라인을 가지는 frequency-shift estimator를 이용하여 계산하였다. 트랜듀서의 회절 영향은 조직-유사 팬텀(PeripheralVascular Doppler FlowPhantom; Model 524; ATS Laboratories, USA)으로부터 측정된 0.511 dB/cm/MHz의 감쇄계수를 가지는 균일한 레퍼런스 팬텀으로 보정하였다.
MRI를 이용한 검증
Bruker Biospec 7T system (BioSpec 70/20 USR; Bruker, Germany)를 이용해 초음파 측정과 동일한 위치에서 각 샘플에 대해 MRI 데이터를 얻었다.
도 4는 초음파 데이터의 처리 과정과 해당되는 MR 이미지를 나타낸 것이다. (A)는 초음파 데이터를 전압에 대한 초음파 파동 이동시간으로 나타낸 것이다. (B)는 세그먼트 평균화 및 밴드패스 필터링한 초음파 데이터를 나타낸 것이다. (C)는 로그 압축된 진폭 데이터를 보여주는 것이며, (a) 16.2s, (b) 25.0s, and (c) 66.2s의 3개의 프로미넌스 피크를 포함하다. (D)는 세 개의 피크를 포함하여 시간 대 주파수 맵을 나타낸다. 계산 결과 피하지방과 근육의 두께는 각각 6.8mm와 31.9mm였다. (E)는 해당 샘플의 MRI 스캔을 나타낸다. 노란선이 초음파 측정 방향이다. MRI로 얻은 피하지방과 근육의 두께가 초음파 데이터의 처리를 통해 얻은 값과 유사함을 확인할 수 있다.
16개 샘플에 대한 피하지방, 근육 및 뼈의 감쇄계수는 다음 표 1과 같다.
<표 1>
Figure pat00002
도 5는 MRI로부터 얻은 조직 두께와 초음파 데이터의 분석을 통해 얻은 두께와의 비교를 나타낸 것이다.
MRI로부터 얻은 값과 초음파 데이터 분석을 통해 얻은 값의 상관도가 매우 높음을 확인할 수 있다.

Claims (7)

  1. 복수의 층을 통과하여 얻은 초음파 데이터를 분석하는 방법에 있어서,
    상기 초음파 데이터의 노이즈를 줄이는 단계;
    상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 피크를 파악하여 층간의 계면을 파악하는 단계;
    상기 노이즈 제거 후 상기 초음파 데이터의 감쇄계수를 파악하여 각 층을 식별하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈를 줄이는 단계는,
    대역 내 잡음 제거 단계;
    대역 외 잡음 제거 단계;
    대역 통과 필터링된 상기 초음파 데이터에서 피크 위치를 보존하는 단계; 및
    상기 초음파 데이터를 진폭 데이터로 변환하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 피크 위치 보존은 제로-페이즈 필터링 방법으로 수행되며,
    상기 진폭 데이터 변환은 힐버트 트랜스폼으로 수행되는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 층간의 계면을 파악하는 단계는,
    국부적 최대값을 구하는 단계를 포함하며,
    상기 국부적 최대값은 MPD(minimum peak distance)와 MPP(minimum peak prominence)를 이용하여 얻는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 층간의 계면 파악 후에,
    상기 계면간의 초음파 이동 속도를 이용하여 각 층의 두께를 파악하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 층은 뼈, 근육 및 지방 중 적어도 2개를 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 각 층을 식별하는 단계는,
    감쇄계수를 알고 있는 팬텀로부터 얻은 초음파 데이터를 이용해 탐촉자의 회절특성을 보정하는 단계를 더 포함하는 방법.
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