디지털로

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(1)1997 년 산학협동 연구비 수혜논문. Korean Circulation J 1999;; 29( (4) ): 429-439. 디지털로 기록된 칼라도플러 속도정보의 정확성에 관한 연구： Flow Phantom을 이용한 실험적 검증 1. 울산대학교 의과대학 서울중앙병원 심장내과학교실 2 Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School. 송재관1·강덕현1·Mark D. Handschumacher2·Robert A. Levine2. Assessment of the Accuracy of Digitally Recorded Velocity Information of Color ：in vitro Validation Using a Flow Phantom Doppler Flow Mapping： Jae-Kwan Song, MD1, Duk-Hyun Kang, MD1, Mark D. Handschumacher, BS2 and Robert A. Levine, MD2 1 2. Asan Medical Center, University of Ulsan, College of Medicine, Seoul, Korea Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, U.S.A.. ABSTRACT Background：Qunatitation of blood flow within the cardiac chambers has been tried using digitally recorded velocity information of color Doppler flow mapping (CDFM). However, the accuracy of CDFM has not been systematically assessed. The purpose of the study was to test the accuracy of digitally recorded velocity information obtained through CDFM. Method：Using the American Society of Echocardiography flow phantom, an in vitro steady flow experiment was performed. Eight different flow fields through the phantom (84, 139, 172, 192, 232, 237, 244, 436 mL/sec) were imaged by CDFM using Hewlett Packard Sonos 2500 and all data were stored in the magneto-optical disc. Multiple aliases were visible and 7 different Nyquist limits (17, 23, 27, 37, 42, 53, 58 cm/sec) were used for recording. A fully automatic computer algorithm was used to unwrap the aliases and to convert the CDFM to digital velocity. Among 9 consecutive values at each pixel along the centerline of the phantom, median value was chosen as a representative value, which was compared to the actual value. Results：In the slow velocity region, CDFM tends to overestimate the true velocity, whereas in the fast velocity region, it underestimates. At the aliasing point of 2 times Nyquist limit, there is a marked turbulence and estimation of velocity is impossible；after aliasing, velocity information of CDFM is totally unreliable. Velocity estimation of CDFM is the most accurate at the velocity region of the Nyquist limit and shows reasonable accuracy between 0.5×Nyquist limit and 1.5×Nyquist limit with the error of estimation less than 15%. Conclusion：Velocity information of CDFM is accurate in the limited region and is dependent on the Nyquist limit of each measurement；this can be explained by the effect of wall filter. Baseline-shift of CDFM should be limited to the region between 0.5×Nyquist limit and 1.5×Nyquist limit for accurate quantitation using velocity information of CDFM. (Korean Circulation J 1999;29( (4) ):429-439) ) KEY WORDS：Color Doppler flow mapping·Digital velocity information.. 교신저자：송재관, 138-040 서울 송파구 풍납동 388-1 울산대학교 의과대학 서울중앙병원 심장내과학교실 전화：(02) 2224-3150・전송：(02) 486-5918 E-mail：[email protected]. 429.

(2) construction) 등에 바로 이용될 수 있으므로30-33) 칼. 서. 론. 라도플러로 기록된 혈류속도의 정확성에 대한 검증은 매우 중요한 작업이다.34). 칼라도플러로 측정된 혈류속도 정보(blood flow. 이에 본 연구는 실험실 상황에서 이상적인 유체가 흐. velocity information)를 이용하여 심장내의 혈류량(심. 르는 도관(flow phantom)을 마련하고 다양한 유체속. 박출량, 판막폐쇄부전에서의 역류량 등)을 직접 측정하. 도를 갖는 상태에서 이를 칼라도플러로 측정하고 참값. 고자 하는 시도들이 최근 컴퓨터 기법의 발달과 함께. 과 비교함으로써 칼라도플러로 기록된 속도정보의 정. 대두되고 있다. 역류 유입구(regurgitant orifice) 근위. 확도를 확인하고 이를 바탕으로 디지털 정보를 이용한. 부의 혈류수렴을 이용하여 역류량과 유효역류 판구면적. 정량화 시도에 응용하고자 하였다.. 을 구할 수 있는 근위부 혈류 수렴방법(proximal flow convergence method)과1-24) 좌심실 유출로(left ven-. 방. 법. tricular outflow tract)를 통하는 다양한 범위의 혈류 속도를 칼라도플러로 측정하고 이를 유출로의 면적과. In vitro steady flow model experiment. 곱하여 심박출량을 직접 구하는 자동 심박출량 측정법. 이상적인 층류(laminar flow)를 만들기 위하여 미국. (automatic cardiac output method, ACOM)이25-29). 심초음파학회(American Society of Echocardiography). 칼라도플러를 이용한 혈류 정량화의 대표적인 예가 되. 에서 제정한 도관(phantom)을 이용한 정지상태 유체. 겠다.. 실험(steady state flow experiment)을 시행하였다. 이 방법들의 실제 임상 적용에서는 주어진 Nyquist. (Fig. 1). 이 도관은 가운데로 유체가 흘러갈 수 있도록. limit에서 얻은 칼라도플러에서 baseline shift를 통하. 고안되어 총 길이가 100 mm이고 유체가 유입되는 입. 여 여러 개의 aliasing velocity를 구하여‘혈류량(flow. 구의 지름이 29 mm, 유체가 흘러나가는 구멍의 지름. rate)＝면적(area)×속도(velocity)’ 의 공식을 이용하. 이 11 mm로 완만히 직선적으로 수렴되는 원뿔형의 튜. 여 혈류량을 계산하게 되며 칼라도플러가 넓은 범위의. 브이다. 이는 plexiglass로 만들어졌으며 원위부는 작. 혈류속도를 아주 정확하게 측정할 수 있는 것을 전제로. 은 통으로 연결되고 칼라도플러 기록을 위해 심초음파. 하고있다. 하지만 칼라도플러 본래의 목적이 혈류현상. 의 변환기(transducer)가 이곳에 위치한다.. 을 시각적으로 나타내는 것으로 비정상적인 혈류의 유. 실험에 사용된 전체 시스템은 펌프와 유체탱크(re-. 무 및 방향 등의 기껏해야 반정량적인 평가를 위하여. servoir)가 일렬로 연결되어 폐쇄된 루프를 이루고 순. 도입된 것을 감안하면 완벽한 정량화를 위한 새로운 기. 환하는 유체양의 참값은 유체탱크에서 실린더(cylinder). 법의 적용 이전에 혈류 측정의 정확성에 대한 평가가. 와 초시계(stop watch)를 이용하여 구하였다. 사용된. 우선되어야 할 것이다. 특히 최근 컴퓨터 기법의 발달. 유체는 도플러 기록을 위해 산란에코(scattered echo). 에 힘입어 혈류 속도 정보를 포함한 많은 정보가 디지. 를 잘 만드는 2% 녹말용액을 사용하였다(Fig. 2).. 털로 저장되어 삼차원적 재구성(3-dimensional re-. Fig. 1. 실험에 사용된 시스템 및 유체 phantom)의 의 모식도. 모식도 도관(flow 도관. 430. Korean Circulation J 1999;29(4):429-439.

(3) 실험 조건 및 자료 수집. 쉽게 구할 수 있고 각 단계에서의 혈류량은 유체탱크. 실험 시스템의 펌프 속도를 조절하여 초당 84, 139,. 에서 실린더와 초시계를 이용하여 측정이 가능하므로. 172, 192, 244, 232, 237, 244, 436 mL 등 총 8개의. phantom 각 지점에서의 혈류속도의 참값을 산정할 수. 서로 다른 유체속도를 이용하였다. 사용된 Nyquist. 있다. 유체가 흐르는 도관이 완만하게 수렴되며 단면적. limit는 17 cm/sec에서 58 cm/sec로 다양하였는데,. 이 점차 감소되므로 혈류속도는 점차 증가되는 것을 기. 특히 5개의 유체속도(84, 139, 172, 244, 및 436. 대할 수 있는데 이를 도식화하면 Fig. 3과 같아진다.. mL/sec)에서는 6개의 서로 다른 aliasing velocity(17,. 칼라도플러로 기록된 속도정보 분석을 위해 Digital. 23, 27, 37, 42, 58 cm/sec)를 이용하여 칼라도플러를. Storage & Retrieval System(DSR)을 이용하였다. 이. 기록하였다.. 시스템에서 칼라도플러의 속도정보는 Nyquist limit에. 변환기를 flow phantom의 가운데에 위치시키고 칼. 대한 비율로 나타나게 된다. Fig. 4를 보면 Nyquist. 라도플러를 기록하였다. 칼라도플러의 모든 정보는 심. limit에 해당하는 속도를 디지털 숫자‘15’ 로 표시하고. 초음파기계에 내장된 cine-loop을 이용하여 획득한 뒤. 각 지점에서의 혈류속도는 이에 대한 비로 나타나 있으. 이를 optical disc에 저장하였다.. 므로 실제 속도는 쉽게 계산할 수 있다. 예를 들어 칼 라도플러를 이용하여 혈류속도를 측정할 때의 Nyquist. 자료의 분석 본 연구 분석에 있어 가장 중요한 기준척도(primary. limit가 60 cm/s이었다면 화면에 10으로 나타난 곳의 실 제 속도는(60×10)/15＝40 cm/sec라고 역산할 수 있다.. parameter of interest)는 flow phantom 각 지점에서 의 혈류속도로, 칼라도플러를 이용하여 기록한 값과 참. Median filtering. 값과의 오차를 확인하는 것이다. 어떤 특정 지점에서의. 층류가 발생되는 이상적인 flow phantom을 이용한. 유체속도의 참값은 당시의 유체량을 알면 쉽게 구할 수. 정지상태 유체실험이라 하더라도 움직이는 입자에 의. 있다. 즉,‘유체량＝속도×면적’ 이므로‘속도＝유체량/ 면적’으로 구할 수 있다. 원뿔 모양의 튜브의 길이와 양쪽 끝의 지름을 알고 있으므로 특정지점의 단면적은. 을 이용하여 만든 scattered ecFig. 2. 녹말 가루 용액(2%)을 용액 ho의 의 한 예.. Fig. 3. 유체 도관을 지나는 중심선상의 유체속도의 참 값을 나타내는 그래프；도관을 그래프 도관을 흐르는 실제 유체량을 실린더와 초 시계를 이용하여 구한 뒤 각 지점에서의 단면적으로 나누면 (유체속도＝유체량 유체속도＝유체량/단면적 유체속도＝유체량 단면적) 단면적 그 지점의 유체속도의 참 값이 된다. 된다. 431.

(4) 한‘도플러 주파수 변화(Doppler shift)’ 는 순간적으로. antom의 한 가운데를 지나는 직선상의 속도를 뽑아내. 많이 변할 수 있다. Fig. 5(A & B)에서 보듯이 칼라도. 는 것은 쉬운 일이다. 칼라도플러 기록 당시 cine-. 플러로 기록된 속도정보가 frame마다 변하는 것을 관. loop를 이용하였으므로 주어진 조건에서 적어도 20개. 찰할 수 있는데 본 연구에서 이들의 대표값을 구하기. 이상의 frame이 저장되게 된다. 컴퓨터를 이용하여 이. 위하여 이용한 방법이 바로‘median filtering’ 이다.. 중 연속적인 9개의 frame을 선택하고 각 지점(pixel). 디지털로 칼라도플러를 기록할 경우 이차원적인 위. 에서 디지털로 기록된 속도정보 들의 9개 값 중에서. 치정보(positional data)도 함께 저장되므로 flow ph-. median치를 이 지점의 대표값으로 하였다. Fig. 5(C &. Fig. 4. 칼라도플러의 속도정보가 디지 의 속도 털로 저장된 예；Nyquist limit의 가 ‘ 15’로 하였을 때 각 지점에서의 혈구속도가 이에 대한 비율로 표시되 어 있다. 있다. A. C 432. B. D. Fig. 5. 칼라도플러의 frame to frame variability를 를 극복하기 위한‘median 위한 이지만 filtering’의 예；steady state이지만 칼라도플러로 기록된 속도정보의 vari가 동일한 지점에서 서로 다른 ability가 색깔로 나타나고 있다(A 있다 & B). 연속적 개의 frame에서 에서 중앙값(median) 인 9개의 중앙값 을 구하면 C와 와 D처럼 처럼 매우 안정적이 며 혈류 속도의 증가가 부드럽게 이행 하는 디지털 속도 정보를 얻을 수 있다. 있다. Korean Circulation J 1999;29(4):429-439.

(5) D)는 median값 만을 취한 속도 값을 나타낸 것으로. 한 법칙하에 반복되는 양상이므로 디지털로 기록된 속. median filtering 이전에 비하여 훨씬 더 부드러운 색. 도정보를 유체가 흐르는 방향으로 정렬한 뒤 aliasing. 변화, 즉 속도 변화를 나타내고 있다.. 이 일어난 횟수를 알아내고 이에 맞추어 Nyquist limit 를 보정해주는 프로그램을 이용하여 실제 유체속도를. Unaliasing algorithm. 역산하였다.. 컴퓨터 프로그램으로 유체가 흐르는 flow phantom. 참값과 칼라도플러로 계산된 속도와의 비교를 위해. 각 지점에서의 실제 속도를 역산하고 이 중 참값과의. flow phantom을 가로 지르는 중심선을 1 mm 간격으. 비교를 위하여 flow phantom의 한 가운데를 지나는. 로 나누어 각 지점에서의 두 값을 분포도로 나타내고. 직선상의 속도를 뽑아낸다. 유체가 흐르는 flow phan-. 참값의 속도를 Nyquist limit의 비로 나타내어 다양한. tom의 길이가 100 mm로 통과하는 유체량과 기록시. 조건하에서 칼라도플러의 오차가 Nyquist limit과 어떠. 사용된 Nyquist limit에 의하여 색바뀜 현상(aliasing). 한 관계를 갖는 지를 분석하였다.. 이 수 차례 나타날 수 있다. 하지만 디지털로 기록된 원정보(raw data)에서는 이것이 구별되지 않는다. 즉,. 결. 과. Nyquist limit이 60 cm/sec 일 경우 실제 속도가 60 cm/sec 인 지점은 디지털 숫자‘15’로 표기되지만. Fig. 6은 flow phantom의 중심선을 지나는 유체속도. 120 cm/sec인 지점은‘0’ 으로 기록된다. 따라서 실제. 의 참값과 칼라도플러로 구한 값을 나타낸 것이다. 각. 값을 알기 위해서는 어떤 특정의 디지털 숫자로 표기된. Figure에서 원형으로 나타난 값이 unaliasing algori-. 지역이 Nyquist limit을 몇 번 넘었는가(실제 칼라도플. thm과 median filtering이 적용된 뒤 구한 대표값을 표. 러에서는 색바뀜이 몇 차례 있었는 지가 이에 해당함). 시하고 있다. 전반적으로 칼라도플러로 측정된 유체속. 를 알아서 그만큼 더해 주어야 한다.. 도는 flow phantom의 원위부, 즉 유체속도가 느린 곳. 혈류방향이 제멋대로인 경우 이것을 계산한다는 것. 에서는 참값보다 큰 경향을 나타내었으며 근위부로 다. 은 불가능하지만 이 실험모델에서는 원뿔형의 튜브를. 가가며 속도가 빨라질 수록 참값보다 작아지는 경향을. 유체가 일정한 방향으로 통과하므로 유체속도가 증가. 보였다. 특히 유체 속도가 Nyquist limit 보다 무척 빨. 하는 방향을 예측할 수 있어 컴퓨터 프로그램을 이용하. 라 이의 두 배가 되는 지역에서는 aliasing에 의해 속. 여 Nyquist limit를 더해 가는‘unaliasing algorithm’. 도 측정이 불가능 하였으며 속도가 더 빨라지는 지역에. 을 적용시킬 수 있다. 즉, flow phantom의 중심선을 지. 서의 혈류속도 측정은 참값과의 오차가 매우 컸다.. 나는 디지털 속도정보를 나열하면 phantom의 내경이. 동일한 유량하에서 서로 다른 Nyquist limit를 이용. 좁아지면서 속도는 증가하게 되어 디지털로 기록된 숫. 한 경우에도(Fig. 7) 칼라도플러로 측정된 혈류속도의. 자가 0에서 15까지 증가한다. 이 느린 속도지역에서. 정확도는 측정하고자 하는 유체속도와 Nyquist limit의. 실제 속도를 계산하는 공식은. 상관관계에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 즉, Nyquist. 실제속도＝(디지털로 기록된 숫자×Nyquist limit)/15. limit에 가까운 속도측정에 있어 오차가 가장 적었으며. 를 이용한다. 이 지역을 지나면 더욱 유체속도가 빨라. 이를 벋어나는 경우 오차가 컸었다. 측정하고자 하는. 지며 aliasing(색바뀜)이 일어나고 디지털 숫자는 15보. 참값의 유체속도를 Nyquist limit의 비로 나타내었을. 다 작아져 0으로 향하게 되는데 이 때의 계산은. 경우, 칼라도플러로 측정된 속도정보는 Nyquist limit. 실제속도＝(디지털로 기록된 숫자×Nyquist limit)/. 의 0.5배에서 1.5배 사이의 유체속도 측정은 믿을 만. 15＋Nyquist limit. 하였으나 그 외의 범위는 참값과의 오차가 너무 커 믿. 의 공식을 이용하면 된다. 만약 유체 속도가 더욱 빨라. 을만 하지 못하였다(Fig. 8). Table 1은 측정하고자 하. 지면 다시 한번 더 aliasing이 있게 되고 디지털로 기록. 는 속도를 Nyquist limit의 비로 나타내었을 경우 칼라. 된 값은 다시 0보다 큰 숫자가 되는데 이 경우는. 도플러로 측정한 속도의 오차를 정리한 것이다. Nyquist. 실제속도＝(디지털로 기록된 숫자×Nyquist limit)/. limit에 가까운 속도 측정이 오차 -3±9%로 가장 작. 15＋2×Nyquist limit의 공식을 이용한다. 이는 일정. 았으며 속도가 아주 느린 지역이나(0.2×Nyquist limit) 433.

(6) 각 지점에서의 속도 참 값은 실선 Fig. 6. 유체도관의 중심선을 따라 칼라도플러로 측정된 속도와 참 값을 나타낸 곡선들의 예；각 는 정사각형으로 aliasing을 을 지난 지역에서 이를 보정한(unwradata)는 정보 보정한 으로 표시되어 있으며 디지털로 저장된 원 정보(raw 개의 frame 중에서 각각 최소치(Min), 최대치(Max) 및 중앙값(Med)을 을 표시하 pping) 수치는 마름모꼴로 나타내었으며 9개의 최소치 최대치 중앙값 였다. 의 두 배의 배수에 해당하는 속도 지역에서 이 나타나며(화살표 였다 Nyquist limit의 지역에서 aliasing이 나타나며 화살표) 화살표 이를 넘어선 지역에서는 칼라도플 러의 속도측정은 아주 부정확함을 알 수 있다. 있다. 빠른 영역인 경우(1.8×Nyquist limit)에는 측정 오차. 움직이는 물체들에 의해 유발된‘도플러 주파수 변화’. 가 20% 이상을 차지하였다. Nyquist limit을 전후로. 를 어떻게 잘 걸러내어 선별해서 표시할 수 있느냐가. 50% 범위내의 속도측정이(0.5×Nyquist limit～1.5×. 관건이 된다；이 작업이 기계의 성능을 판가름하는‘신. Nyquist limit) 측정오차 15% 이내의 비교적 좋은 결. 호/잡음 비율(signal to noise ratio)’ 을 결정하게 되는. 과를 보여주었다.. 것이다. 심초음파에 있어 혈구이외의 움직이는 물체로 가장 중요한 것은 바로 심실벽 혹은 중격(interven-. 고. 안. tricular septum)과 같이 느린 속도로 움직이는 구조물 들이다. 다행히 이들은 혈구에 비해 속도가 느리므로. 칼라도플러로 측정된 속도정보의 정확성. 이들에 의해 유발되는 주파수 변화는 아주 느린 속도에. 칼라도플러는 일정속도를 갖는 혈구에 의해 유발된. 국한되는 특징을 갖게 된다. 따라서 빠른 혈구속도와. ‘도플러 주파수 변화(Doppler shift)’ 를 색으로 나타. 느린 벽운동을 어느 정도 구별할 수 있으며 심초음파 기. 낸 것이다. 도플러 주파수 변화는 움직이는 어떠한 물. 계 회사들은 느린 속도를 갖는 심장벽운동을 걸러내기. 체에 의해서도 일어날 수 있으나 임상에서 일반적으로. 위하여 필터(wall filter)를 사용하고 있다；움직이는 벽. 요구하는 정보는 혈구의 속도이므로 혈구 이외의 다른. 에 의한 강한 인공산물(artifact)을 없애기 위한‘moving. 434. Korean Circulation J 1999;29(4):429-439.

(7) 를 이용한 유체속도 측정의 예；각 각 실험에서 유체속도가 느린 지역에서는 칼 Fig. 7. 동일한 유체량에서 서로 다른 Nyquist limit를 라도플러로 측정된 속도 값이 참 값보다 크고 빠른 지역에서는 참 값보다 작은 경향이 관찰되며, 관찰되며 어느 상황에서나 기록 당시 이 에 해당하는 속도 측정이 오차가 가장 작음을 나타내고 용된 Nyquist limit에 나타내고 있다. 있다. target indicator filter ’는 Fig. 9처럼 작용하고 있 다.35)36) 이의 가장 큰 특징은 필터의 작용커브가 S자 를 이루어 필터에 의해 걸러지는 속도정보의 양이 항상 일정한 것이 아니라 기록되는 속도의 빠르고 느린 정도 에 의해 결정된다는 것이다；즉, 느린 속도 영역은 상 당부분의 정보가 필터되어 나가버리고 빠른 속도, 특히 Nyquist limit에 가까운 속도 영역은 거의 거르지 않아 기계가 받아드린 정보 그대로 표시되므로 속도 측정이 상대적으로 더 정확하게 나타날 수 있음을 예상할 수 있다(Fig. 10). Fig. 8. 칼라도플러로 측정된 유체속도의 정확성이 Nyquist 에 의존적임을 보여준 분산형 그래프；유량 limit에 그래프 유량 84 mL/sec 일 때 Nyquist limit 17, 23, 27, 37, 42 및 58 cm/sec로 로기 에 대한 속도 비로 표 록된 속도측정의 오차를 Nyquist limit에 시하면 칼라도플러를 이용한 속도측정은 Nyquist limit의 의 0.5 배부터 1.5배 배 사이의 속도 지역에서만 그 정확성을 유지함을 알 수 있다. 있다. 이러한 filter의 특성은 칼라도플러로 산출되어진 혈 류속도가 참값과 다르게 나타날 수도 있음을 시사하고 있다. 칼라도플러는 표본추출지역(sample volume)의 여러 혈구속도들의 평균을 계산하여 나타낸다. 즉, 동 일한 sample volume에 서로 다른 속도를 갖는 혈구들 435.

(8) Table 1. Percent error of velocity estimation by color Deppler flow mapping according to the velocity region normalized to the Nyquist limit Velocity normalized to the Nyquist Limit (NL). 1.8 NL. 1.5 NL. NL. 0.7 NL. 0.5 NL. 0.2 NL. Error (%). -20.8±8. -13±5. -3±9. 3±9. 15±8. 49±19. Nyquist limit의 두 배에 가까워지는 매우 빠른 속도 지역에서는 underestimation 되게 된다. 혈구속도가 더욱 빨라져 aliasing이 일어난 뒤에는 칼라도플러로 정확한 속도측정이 사실상 불가능하다. 왜냐하면 sample volume내의 평균값을 취하는 칼라도플러의 경우 sample volume내의 혈구들의 속도가 차이가 많이 나거나 매 우 빠른 경우에는 참값보다 작게 표시되어 과소평가되 기 때문이며 이는 본 실험에서도 aliasing이 있은 뒤에 는 칼라도플러로 역산한 속도가 참값과 상당한 거리가 target indicaFig. 9. 칼라도플러에서 이용되는‘moving 이용되는 의 적용 곡 tor filter’의 작동 원리를 보여주는 모식도；filter의 모식도 선은 느린 속도지역에서는 많이 filter-out되고 되고 빠른 속도 지 근처에서는 거의 filter시키지 시키지 않고 원 역, 특히 Nyquist limit근처에서는 정보를 그냥 표시하도록 되어있다. 되어있다 Io；output intensity, Ii； input intensity. 있음을 보여준 결과와 일맥상통한다고 볼 수 있다. 결과적으로 칼라도플러로 계산되어진 혈류속도는 필 터의 특성상 특정 영역, 즉 Nyquist limit에 가까운 속 도영역에서는 정확하지만 느린 혈류속도 영역에서는. 이 많이 존재하므로 심초음파로 접수되는 속도정보들. 과대평가할 가능성이 있고 매우 빠른 영역에서는 과소. 은 단일한 값을 잦는 것이 아니라 다양한 값으로 일정. 평가하는 경향이 있어, 측정하고자 하는 혈류속도와 검. 폭을 갖는‘속도정보 띠(velocity band)’ 를 수신하게. 사 당시의 Nyquist limit에 따라 그 정확도가 상대적일. 된다. 이 velocity band가 칼라도플러의 moving target. 것이라고 사료된다. 예를 들어 30 cm/sec로 움직이는. indicator filter를 거치게 되면 Fig. 11(A & B) 처럼. 혈류속도를 측정하는 데에 있어 동일한 기계를 사용하. 변형된 형태의 속도값을 갖게 되고 이를 산술적으로 평. 더라도 Nyquist limit을 30 cm/sec로 하는 경우가. 균하게 되면(Vm') filter를 사용하기 전 참값의 평균. Nyquist limit 90 cm/sec로하여 baseline shift를 이용. (Vm) 보다 당연히 커지게 되어 실제속도보다 빠르게. 하여 측정하는 경우보다 wall filter에 의한 영향을 최. 나타나게 되는 것이다. 실제 본 연구에서도 flow. 소한 받으며 참값을 얻기 위해 더 좋은 방법일 것이다.. phantom의 원위부, 즉 유체속도가 느린 경우 칼라도플. 본 연구의 결과를 토대로 칼라도플러로 측정된 혈류속. 러는 참값보다 더 큰 값을 나타내었다. 이러한 과대평. 도의 정확성은 검사당시의 Nyquist limit에 의존적이어. 가(overestimation)의 경향은 혈구속도가 빨라 Nyquist. 서 속도 영역이 0.5×Nyquist limit～1.5×Nyquist. limit에 가까울 경우에는 거의 무시될 수 있는데(Fig.. limit 범위에서 유지된다는 것을 알 수 있었다.. 11C & D) 이는 앞서 전술한 것처럼 필터에 의해 걸러 지는 속도의 양이 이 영역에서는 거의 없기 때문에 바. 본 연구의 문제점. 로 참값의 평균과 같은 값을 구할 수 있기 때문이다.. 본 실험에서 사용된 심초음파 기계는 Hewlett Packard. 본 실험에서도 속도정보의 오차가 Nyquist limit 근처. 사 것으로 다른 심초음파 기계의 칼라도플러의 속도측. 에서 가장 작음은 바로 이를 반영한다고 볼 수 있다.. 정의 정확성을 함께 비교한 것은 아니다. 다른 기계회. 혈구속도가 Nyquist limit를 넘어가는 경우에는 일반. 사 들이 아직까지 칼라도플러의 디지털 정보를 공개하. 적으로 참값보다 작은 경향을 나타내었는데 이러한 과. 지 않고 있기 때문이다. 아마도 회사마다 약간의 특성. 소평가(underestimation)도 moving target indicator. 이 차이가 있을 수도 있겠으나 칼라도플러의 자료처리. filter의 작용으로 설명이 된다. 즉, 이 지역에서도 sine. 를 위해 이용되는 wall filter의 기본 특성은 유사하므. curve와 마찬가지로 filter가 적용될 경우(Fig. 12). 로 본 연구의 결과와 크게 상이하지 않으리라 추측된다.. 436. Korean Circulation J 1999;29(4):429-439.

(9) 가 속도정보 처리에 미치는 영향을 의 상당부분이 Fig. 10. 칼라도플러의 filter가 영향을 보여준 모식도；느린 속도 지역에서는 raw data의 되어 왜곡되지만 빠른 속도 지역, 가 별다른 영향을 받지 않고 표시됨을 알 filter-out되어 지역 특히 Nyquist limit 지역에서는 raw data가 수 있다. 있다 A：diagram of wall filter in color Doppler flow mapping；B：before application of wall filter；C：after application of wall filter. 가 칼라도플러의 속 Fig. 11. Wall filter가 도측정에 미치는 영향；많은 양의 속 도 정보가 걸러진 느린 속도 지역에서 는 칼라도플러로 표시되는 평균값이 실제 값보다 크게 나타날 수 있다. 있다 하 가 그대로 표시된 빠른 지만 raw data가 속도 지역, 지역 특히 Nyquist limit 근처에 서는 칼라도플러의 평균값이 참 값과 일치함을 알 수 있다. 있다. 또한 본 실험이 steady state 유체실험으로 인체에서 박동하는 심장과 유사한 pulsatile status가 아니었지만 박동하는 심장에서의 혈류량 측정의 정확도 역시 각 frame에서의 혈류속도 측정이 기본이므로 본 연구결과 를 이용할 수 있으리라 사료된다.. 임상적 의의 칼라도플러를 이용한 유체속도 측정의 정확도는 일부 영역에서만 유지되며 이는 기록당시 이용된 Nyquist limit 와 관련이 있어 0.5×Nyquist～limit×1.5 Nyquist limit 범위의 속도 측정이 15% 미만의 오차가 유지될 수 있 음을 확인할 수 있었다. 향후 칼라도플러의 속도정보를 을 넘어선 속도 영역에서의 wall filter Fig. 12. Nyquist limit을 효과；Nyquist 을 경계로 wall filter가 가 대칭적으로 적용 limit을 효과； 됨에 따라 Nyquist limit의 의 1.5배를 배를 넘는 매우 빠른 지역에서 에 의해 raw data 는 느린 속도 영역과 마찬가지로 wall filter에 가 많이 filter-out되며 되며 이 경우 실제 속도보다 작은 값을 평 균값으로 갖게 됨을 알 수 있다. 있다. 이용한 혈류 정량화에 있어 이 범위의 속도정보만을 이 용하여야 겠으며 임상에서 흔히 이용되는 baseline shift 때도 Nyquist limit을 너무 벗어나는 것은 피하는 것이 정확한 정량화를 위하여 바람직한 방법임을 알 수 있었다. 437.

(10) 칼라도플러의 baseline shift는 Nyquist limit의 0.5 배. 요. 약. 연구배경： 칼라도플러의 속도정보를 이용하여 각종 심질환에서. 부터 1.5 배 사이에 국한되어야만 할 것이다. 본 연구는 1997년 대화기기 산학협동 연구비의 보조로 시 행되었음.. 혈류량을 정량화 하려는 시도들이 최근에 있어왔지만. REFERENCES. 아직 이 속도정보의 정확성에 관한 연구들은 거의 없는. 1) Recusani F, Bargiggia GS, Yoganathan AP, et al. A new. 실정이다. 본 연구는 디지털로 저장되는 칼라도플러의. method for quantitation of regurgitant flow rate using color flow imaging of the flow convergence region proximal to a discrete orifice: An in vitro study. Circulation 1991; 83:594-604. Utsunomiya T, Ogawa T, Doshi R, et al. Doppler color flow“proximal isovelocity surface area”: Method for estimating volume flow rate: Effects of orifice shape and machine factors. J Am Coll Cardiol 1991;17:1103-11.2. Bargiggia GS, Tronconi L, Sahn DJ, et al. A new method for quantification of mitral regurgitation based on color flow Doppler imaging of flow convergence proximal to regurgitant orifice. Circulation 1991;84:1481-9. Utsunomiya T, Ogawa T, Tang HA, et al. Doppler color flow-mapping of the proximal isovelocity surface area: A new method for measuring volume flow rate across a narrowed orifice. J Am Soc Echo 1991;4:338-48. Rivera JM, Vandervoort P, Thoreau D, et al. Quantification of mitral regurgitation with the proximal flow convergence method: A clinical study. Am Heart J 1992; 124:1289-96. Vandervoort PM, Rivera JM, Mele D, et al. Application of color Doppler flow mapping to calculate effective regurgitant orifice area : An in vitro study and initial clinical observations. Circulation 1993;88:1150-6. Chen C, Koschyk D, Brockhoff C, et al. Noninvasive estimation of regurgitant flow rate and volume in patients with mitral regurgitation by color Doppler mapping of accelerating flow field. J Am Coll Cardiol 1993;21:374-83. Giesler M, Grossman G, Schmidt A, et al. Color Doppler echocardiographic determination of mitral regurgitant flow from the proximal flow velocity profile of the flow convergence region. Am J Cardiol 1993;71:217-24. Vandervoort PM, Thoreau DH, Rivera JM, Levine RA, Weyman AE, Thomas JD. Automated flow rate calculations based on digital analysis of flow convergence proximal to regurgitant orifices. J Am Coll Cardiol 1993; 22:535-41. Schwammenthal E, Chen C, Benning E, Block M, Breithardt G, Levine RA. Dynamics of mitral regurgitant flow and orifice area: Physiologic application of the proximal flow convergence method : Clinical data and experimental testing. Circulation 1994;90:307-22. Enriquez-Sarano M, Miller FA, Hayes SN, Bailey KR, Tajik AJ, Seward JB. Effective mitral regurgitant orifice area: Clinical use and pitfalls of the proximal isovelocity surface area method. J Am Coll Cardiol 1995;25:703-9. Enriquez-Sarano M, Sinak LJ, Tajik AJ, Bailey KR, Seward JB. Changes in effective regurgitant orifice throughout systole in patients with mitral valve prolapse: A clinical study using the proximal isovelocity surface area. 속도정보가 얼마나 정확한 지를 알아보려고 하였다.. 방 법： 미국 심초음파 학회에서 제정한 유체도관(flow ph-. 2). antom)을 이용하여 정지상태 유체실험(steady state flow experiment)을 시행하였다. 유체도관을 통하여. 3). 8개의 서로 다른 속도를 갖는 유체를 통과시키며(84, 139, 172, 192, 232, 237, 244, 436 mL/sec) Hewlett Packard사의 Sonos 2500 기계를 이용하여 칼라도플. 4). 러를 기록하여 모든 정보를 magneto-optical disc에 저장하였다. 유체속도에 따라 여러 번의 색바뀜(aliasing) 이 있었고 7개의 서로 다른 Nyquist limit가(17, 23,. 5). 27, 37, 42, 53, 58 cm/sec) 사용되었다. 자동화된 컴 퓨터 프로그램을 이용하여 디지털로 기록된 유체속도. 6). 를 역산하였고 도관의 중심선을 지나는 각 지점에서 연 속된 9개의 값을 얻고 이 중 중앙값(median)을 구하 여 대표 값으로 하였다. 유체속도의 참 값은 전체 유량. 7). 을 각 지점의 단면적으로 나누어 구하였고 이를 디지털 로 저장된 칼라도플러의 속도와 비교하였다.. 결 과：. 8). 유체속도가 낮은 지역에서는 칼라도플러가 참 값보 다 높은 값을 나타내고 빠른 속도 지역에서는 낮은 값. 9). 을 나타내는 경향을 보였다. Nyquist limit의 두 배가 되는 지역에서는 aliasing으로 인하여 속도 측정 자체 가 불가능하였으며 aliasing이 일어난 뒤에는 칼라도플 러의 속도 측정이 매우 부정확하였다. 칼라도플러를 이. 10). 용한 속도측정은 Nyquist limit 근처에서 가장 정확하 였으며 Nyquist limit의 0.5배에서 1.5배 사이의 영역 에서 만이 평균 오차 15% 미만의 믿을만한 속도측정. 11). 이 가능하였다.. 결 론： 칼라도플러를 이용한 유체속도 측정은 제한된 영역 에서 정확하며 이는 기록 당시 이용된 Nyquist limit에 의존적이다. 임상에서 혈류량의 측정에 흔히 이용되는 438. 12). Korean Circulation J 1999;29(4):429-439.

(11) method. Circulation 1995;92:2951-8.. 1996;27:161-72.. 13) Cape EG, Thomas JD, Weyman AE, Yoganathan AP,. 24) Mele D, Schwammenthal E, Pratola C, et al. An objective. Levine RA. Three-dimensional surface geometry correction is required for calculating flow by the proximal isovelocity surface area technique. J Am Soc Echocardiogr 1995;8: 585-94. Hopmeyer J, Fontaine AA, Yang S, Levine RA. The effect of aortic outflow on the quantification of mitral regurgitation by the flow convergence method. J Am Soc Echocardiogr 1996;9:44-57. Rodriguez L, Anconina J, Flachskampf FA, Weyman AE, Levine RA, Thomas JD. Impact of finite orifice size on proximal flow convergence: Implications for Doppler quantification of valvular regurgitation. Circulation Research 1992;70:923-30. Barclay SA, Eidenvall L, Karlson M, et al. The shape of the proximal isovelocity surface area varies with regurgitant orifice size and distance from orifice: Computer simulation and model experiments with color M-mode technique. J Am Soc Echocardiogr 1993;6:433-45. Zhang J, Jones M, Shandas R, et al. Accuracy of flow convergence estimates of mitral regurgitant flow rates obtained by use of multiple color flow Doppler M-mode aliasing boundaries: An experimental animal study. Am Heart J 1993;125:449-58. Shandas R, Valdes-Cruz LM, Jones M, Izumi Y. The proximal flow convergence technique can be applied to complex physiological flows: Animal studies of mitral regurgitation and stenosis using digital color Doppler (abstract). Circulation 1992;86(suppl I):I-805. Utsunomiya T, Doshi R, Patel D, et al. Calculation of volume flow rate by proximal isovelocity surface area method: Simplified approach using color Doppler zero baseline shift. J Am Coll Cardiol 1993;22:277-82. Deng YB, Shiota T, Shandas R, Zhang J, Sahn DJ. Determination of the most appropriate velocity threshold for applying hemispheric flow convergence equations to calculate flow rate: Selected according to the transorifice pressure gradient: Digital computer analysis of the Doppler color flow convergence region. Circulation 1993;83: 1699-708. Shiota T, Jones M, Teien DE, et al. Evaluation of mitral regurgitation using a digitally determined color Doppler flow convergence centerline acceleration method: Studies in an animal model with quantified mitral regurgitation. Circulation 1994;89:2879-87. Shiota T, Teien D, Deng YB, et al. Estimation of regurgitant flow volume based on centerline velocity/ distance profiles using digital color M-Q Doppler: Application to orifices of different shapes. J Am Coll Cardiol 1994;24:440-5. Schwammenthal E, Chen C, Giesler M, et al. New method for accurate calculation of regurgitant flow rate based on analysis of Doppler color flow maps of the proximal flow field; Validation in a canine model of mitral regurgitation with initial application in patients. J Am Coll Cardiol. technique for applying the PISA method to quantitate mitral regurgitation: Initial clinical studies using the digital flow map. Circulation 1996;94:I-73. Sun JP, Stewart WJ, Fouad FM, Christian R, Klein AL, Thomas JD. Automated flow measurement using spatial and temporal integration of color Doppler data. Circulation 1995;92:I-15. Hozumi T, Yoshida K, Yamamuro A, Yagi T, Yoshikawa J. Automated assessment of mitral regurgitant volume and regurgitant fraction by a newly developed digital Doppler color flow mapping in human subjects. Circulation 1996;94:I-73. Shiota T, Jones M, Aida S, et al. Calculation of shunt flow volume through atrial septal defects by a newly developed digital color Doppler flow quantitation method: In vitro and experimental animal study in sheep. Circulation 1996;94:I-416. Pu M, Griffin BP, Vandervoort PM, Rodriguez L, Thomas J. Instrumentation and geometric factors related to flow measurement by automatic cardiac output measurement: In vitro study. Circulation 1996;94:I-613. Sun JP, Stewart WJ, Yang XS, Wong J, Klein AL, Thomas JD. Quantification of mitral regurgitation by automated integration of color Doppler data from left ventricular inflow and outflow. J Am Soc Echocardiogr 1997;10:450. Shiota T, Sinclair B, Ishii M, et al. Three-dimensional reconstruction of color Doppler flow convergence regions and regurgitant jets: An in vitro quantitative study. J Am Coll Cardiol 1996;27:1511-8. Shandas R, Kwon J, Valdes-Cruz L. Validation of new techniques to automarically calculate regurgitant jet volume from three dimensional reconstruction of color Doppler images: In vitro steady and pulsatile flow studies. Circulation 1996;94:I-335. Song JK, Handschumacher MD, Gilon D, et al. Imrpoved proximal flow rate calculation using 3D reconstruction of digital Doppler velocities and a control volume approach. Circulation 1996;94:I-335. Song JK, Handschumacher MD, Gilon D, et al. Improved accuracy of noninvasive flow rate calculation by threedimensional reconstruction of digital velocity maps: In vitro and in vivo validation in patients with mitral stenosis. J Am Soc Echocardiogr 1997;10:452. Walker PG, Kim Y, Muralidharn E, Miyajima Y, Delatore J, Yoganathan AP. Assessment of the accuracy of color Doppler flow mapping by digital image analysis. Echocardiography 1994;11:11-28. Omoto R, Kasai C. Physics and instrumentation of Doppler color flow mapping. Echocardiography 1987;4:467. Weyman AE. Principles of color flow mapping. Principles and practice of echocardiography, 2nd edition;1994. p.143-62.. 14). 15). 16). 17). 18). 19). 20). 21). 22). 23). 25). 26). 27). 28). 29). 30). 31). 32). 33). 34). 35) 36). 439.

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