***** 정회원 : 경상대학교병원 영상의학과
***** 종신회원 : 안동과학대학 의료공학과
***** 준회원 : 경상대학교병원 영상의학과
***** 정회원 : 경상대학교 의학전문대학원 영상의학교실
***** 정회원 : 경상대학교 전자공학과 (교신저자, [email protected])
접수일자 : 2012. 07. 12 심사완료일자 : 2012. 08. 06
김성후* · 이주원** · 김주호*** · 최대섭**** · 이건기*****
Extraction of Vessel Width in Coronary Angiography Images
Seong-hu Kim* · Ju-won Lee** · Joo-ho Kim*** ·Dae-seob Choi**** · Gun-ki Lee*****
요 약
관상동맥 중재술은 카테터를 통해 협착부위에 스텐트를 삽입하여 치료를 할 수 있는 대표적 검사방법이다. 중재 술의 시행에 있어 어려운 점으로는 다양한 스텐트의 종류로 인해 스텐트의 선택에 어려움이 있다. 때문에 협착부위 의 혈관 폭을 정확히 측정하여 시술자로 하여금 알맞은 크기의 스텐트를 선택할 수 있도록 도움을 줄 수 있어야 한 다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 지정한 지점에서 혈관의 중심선을 그린 후, 유클리드 거리 측정법을 이용하여 혈관의 폭을 측정하여 혈관의 폭을 픽셀기반의 프로파일로 나타내었다. 본 실험은 시술자로 하여금 알맞은 크기의 스텐트를 선택할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
ABSTRACT
The Percutaneous Coronary intervention is a typical way of testing which could be performance to treat a stenosed region by inserting a stent using catheter. In this case, choosing the best stent amongst various kinds of stent for performing an intervention is the most difficult process. For the reason, a width of the blood vessel which is stenosed must be correctly measured to help an operator choose right size of stent.
So based on pixel, a width of the blood vessel measured by using the way of Euclidean distance after designing a center-line of vessel from a certain point assigned by operator is shown as a profile in this study. This study would be used as a goof reference for operators when choosing right size of stent.
키워드
경피적 관상동맥중재술, 카테터, 스탠트, 유클리드 Key word
percutaneous coronary intervention, catheter, stent, euclidean
Ⅰ. 서 론
의학과 과학기술의 발전에도 불구하고 최근 우리나 라에서도 점차 서구화되어가는 식생활과 생활습관, 과 중한 스트레스 및 음주와 흡연 등의 원인으로 인해 관상 동맥(coronary artery) 질환이 점차 증가하고 있는 추세 이다. 동맥경화로 인해 관상동맥에 협착이 발생되면 심 근(myocardium)에 혈류를 원활이 공급하지 못하기 때 문에 국소적으로 심근 허혈(myocardial ischemia) 및 심 근 경색(myocardial infarction)으로 인한 심근 괴사를 일 으키게 된다[1-3]. 이때 관상동맥의 구경이 70%이상 폐 쇄되어 심근에 국소 빈혈을 초래할 수 있는 경우와 협심 증을 앓은지 1년 이내이면서 약물로 조절되지 않는 대 상자를 치료하기 위해서는 가장 기본적으로 재관류술 (revascularization)을 시행하여 말초 혈액순환을 증가시 키는 것이 필요하다. 재관류술을 위해서는 진단을 목적 으로 하는 관상동맥 조영술을 시행하면서 동시에 치료 가 이루어지는 관상동맥 성형술, 스텐트 삽입술, 혈전 용해술 등의 경피적 관상동맥 중재술을 시행하게 된다 [4-7].
관상동맥 조영술은 조영제를 주입하면서 여러 각도 에서 해부학적 모양을 촬영하는 진단적 검사법이며, 관상동맥 중재술은 카테터를 통해 협착부위에 스텐트 를 삽입하여 치료를 할 수 있어 심도관 검사들 중 가장 핵심이 되는 대표적 검사방법이다. 혈관중재술을 시행 하면서 가장 주의해야 할 점은 스텐트의 종류가 다양하 여 스텐트의 선택에 어려움이 있다. 때문에 협착부위 의 혈관폭을 정확히 측정하여 시술자로 하여금 알맞은 크기의 스텐트를 선택할 수 있도록 도움을 줄 수 있어 야 한다.
혈관의 폭을 측정하기 위한 방법으로Chanwimaluang 과 Fan[8], Jun[9] 이 fundus image에서 망막혈관의 검출 을 위해 엔트로피 기반의 임계치를 이용하여 혈관의 에 지를 추출한 후 직선상의 혈관 폭을 히스토그램을 이용 하여 나타내었고, Rassam[10]은 히스토그램을 이용하 여 혈관의 반음영 지점의 값으로 망막혈관의 폭을 나타 내었다. 그리고 Rinehart[11]은 CT 관상동맥 조영영상 을 획득하고 각각의 slice에서 사용자가 원하는 혈관의 지점을 선택한 후 장비사의 자체 프로그램인 vitrea 4.0, sureplaque 2.0으로 segmentation과 pixcel 단위로 계산하
여 lumen을 검출하였다. 검출된 lumen을 이용하여 수 치적 해석을 통해 플라크를 감지하고 협착율을 계산하 였다.
하지만 Chanwimaluang, Rassam, Leow Su Jun이 이용 한 fundus image는 관상동맥 조영영상에 비해 뼈, 근육 등과 같은 배경잡음이 작기 때문에 전처리 과정이 없이 단순한 히스토그램만으로도 혈관의 폭 측정이 가능하 였고, Sarah Rinehart이 이용한 프로그램은 모든 slice에 서 사용자가 직접 혈관 지점을 선택해야 하며 시간이 많 이 걸리는 단점이 있었다.
그림 1. 혈관 폭 추출을 위해 제안된 방법 Fig. 1 Proposed method to extract vascular width
따라서 본 실험에는 관상동맥 조영영상으로부터 혈 관 폭을 추출하기 위해 사용자 곡선 기반의 혈관 폭 추출 기법을 제안한다. 알고리즘의 순서는 그림 1과 같이 관 상동맥 조영영상의 한 slice에서 원하는 지점에 혈관궤 적을 작도하면 유클리드 거리 측정법을 이용하여 혈관 궤적과 수직인 추적선을 만든다. 추적선에서 픽셀단위
로 히스토그램을 나타낸 뒤 이를 가우스 함수와 접합하 여 투영처리를 통해 혈관의 폭을 측정하였다.
Ⅱ. 본 론
본 실험에서는 시술자가 진단 및 시술을 목적으로 스 텐트를 삽입할 때 선택에 도움을 주기위한 혈관의 폭 추 출에 대한 방법을 제안하였다. 제안한 기법은 혈관 조영 영상에서 측정하고자 하는 혈관 중심점 들을
개를 식(1)과 같이 지정하여 그림 2와 같이 혈관 궤적을 그린다.
(1)
cos
≥ and ≥
cos
and ≥ cos
and cos
≥ and
(2)
그림 2. 사용자 혈관 궤적과 혈관 폭 추적선 Fig. 2 Pursuit curve of blood vessel width and trajectory
식(2)의 궤적으로부터 측정하고자하는 혈관 추적선 및 이 추적선의 시작점과 끝점을 구하여야 한다. 이 추적 선이 혈관 궤적과 90[deg.]를 이루는 법선 벡터는 식(3), 식(4)이다.
(3)
(4)
따라서 최대 혈관 폭을 이라고 가정하면, 혈관 추적 선의 시작점 과 끝점 은 식(5), 식(6)로부 터 구할 수 있다.
(5)
(6)
이 시작점과 끝점을 이용하여 혈관의 픽셀을 추출하 여 혈관 폭에 관련된 개의 1차원 영상 을 얻을 수 있다. 이 1차원 혈관영상에서 픽셀값이 혈관마다 크 기가 일정하지 않기 때문에 바이어스된 값을 제거하여 혈관 폭을 구하여야 한다. 따라서 이 바이어스된 픽셀 값 을 제거하기 위해 식(7)와 같이 전체 픽셀값의 평균을 구 하여 제거한 다음, 식(8)과 같이 0을 기준으로 픽셀 값을 재정렬하여 1차원 혈관 영상을 구하였다.
, (7) minmin (8)
식(8)에서 min 은 혈관 픽셀값 벡터에서의 최소값을 구하는 함수이고, 함수는 min 를 판정하는 부호함수이다.
식(8)의 결과로부터 혈관 폭을 측정함에 있어 혈관 주위의 픽셀 잡음에 따른 측정오차가 발생한다. 이러 한 문제점을 해결하기 위해 본 실험에서는 그림 17과 같이 가우스 함수와 을 사용하여 공통성이 강한
(a) (b)
(c) 픽셀의 값을 구하고 그 값으로부터 혈관 폭을 측정하
였다.
그림 3. 1차원 혈관 영상과 가우스 곡선 접합함수간의 투영
Fig. 3 The projection between 1-dimensional blood vessel image and gaussian curve.
먼저 가우스 접합을 위한 가우스 참조함수는 식(9)과 같이 설정하였다.
(9)
식(9)에서 는 설정된 최대 혈관 폭의 값이고, 는 혈 관의 중심에 해당되는 값인 이다. 식(8)의 혈관 영상 값과 식(9)의 혈관 영상 값의 공통점을 구하기 위한 투영 처리는 식(10)와 같이 각 픽셀값의 곱으로 처리하 였다.
(10)
최종적으로 식(10)의 투영된 전체 개의 추적 궤적에 따른 1-차원 혈관 영상을 취합하여 전체적인 혈관 영상 최대값의 50%를 역치 로 설정하여 식(11)∼식(15)와 같이 혈관 폭 을 측정하였다.
maxmax
(11)
≧ (12)
≧ (13)
(14)
식(12)와 식(13)에서 는 혈관 폭의 시작점과 끝점의 위치를 나타낸다.
Ⅲ. 실 험
본 실험에서 제안한 사용자 곡선 기반의 혈관 폭 추 출기법의 실험을 위해서 협착이 의심되는 환자의 해상 도 512 x 512, , FOV 19 cm 관상동맥 조영영상을 사용하 였으며, 그 결과 영상은 그림 4와 같다. 그림 4(a)와 (d)는 혈관의 협착이 의심되는 환자의 원 영상이며, 그림 4(b) 와 (e)는 혈관의 중심선을 따라 혈관의 궤적을 그린 영 상이다. 그림 4(c)와 (f)는 그린 영상으로부터 혈관의 폭 을 나타낸 것으로 시작점(start)을 끝점(end) 그리고 혈 관의 폭이 좁아진 지점(stenosis)을 2차원 프로파일로 나 타내었다. 각 지점의 값은 혈관 폭을 pixel 단위로 나타 낸 것이다.
(d) (e)
(f)
그림 4. 1차원 혈관 영상과 가우스 곡선 접합함수간의 투영 (a) 원 영상 (b) 그린 영상 (c) 혈관 폭 (d) 원 영상 (e) 그린 영상 (f) 혈관 폭 Fig. 4 The projection between 1-dimensional blood vessel image and gaussian curve. (a) original image
(b) drawn image (c) blood vessel width (d) original image (e) drawn image (f) blood vessel width
Ⅳ. 결 론
본 실험에서는 혈관의 협착이 의심되는 부위에서 혈 관의 폭을 측정하여 협착 부위에 알맞은 크기의 스텐트 를 선택할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고 리즘의 성능 평가를 위해 환자 10명의 영상을 토대로 평 가한 결과 대략 수 분정도 시간이 소요되어 추가로 관상 동맥 CT 조영술을 시행하지 않고도 관상동맥 조영영상 에서 협착율을 보다 빠르게 구할 수 있었다. 따라서 제안 한 방법을 이용하면 추가적인 비용 및 시간을 경감시킬 수 있을 것으로 사료된다.
참고문헌
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[11] Sarah Rinehart, Gustavo Vazquez, Zgen Qian, Laura Murrieta, Kim Christian, Szilard Voros, "Quantitative measurements of coronary arterial stenosis, plaque geometry, and composition are hihly reproducible with a stadardized coronary arytral computerd tomographic approach in high-quality CT datasets," Journal of Cardiovascular Computerd Tomography, vol. 5, pp.
35-43, 2011.
저자소개
김성후(Seng-Hoo Kim)
2000년 방송통신대학 농학과 농학사
2006년 경남과학기술대학교 컴퓨터공학과 공학석사 2010년 경상대학교 전자공학과 박사과정수료 현재 경상대학병원 영상의학과
※관심분야 : 의료영상처리, 자기공명영상
이주원(Ju-Won Lee)
1997년 경남과학기술대학교 전자공학과 공학사 1999년 한국해양대학교
전자통신공학과 공학석사 2003년 경상대학교 전자공학과 공학박사
현재 안동과학대학 의료공학과 교수
※관심분야 : 생체신호처리, 영상신호처리, HCI
김주호(Joo-Ho Kim)
2010년 경상대학교 전자공학과 공학사
2012년 경상대학교 전자공학과 공학석사
※관심분야 : 신호처리, 의료영상처리
최대섭(Dae-Seob Choi)
1998년 서울대학교 의과대학 의학사
2000년 서울대학교 의과대학 의학석사
2003년 경상대학교 의과대학 의학박사
현재 경상대학교 의학전문대학원 영상의학교실 교수
※관심분야 : 영상의학, 의료영상처리
이건기(Gun-Ki Lee)
1978년 연세대학교 전기공학과 공학사
1980년 연세대학교 전기공학과 공학석사
1990년 연세대학교 전기공학과 공학박사 현재 경상대학교 공학연구원 전자공학과 교수
※관심분야 : 신호처리, 의용전자
