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Liver Splitting Using 2 Points for Liver Graft Volumetry

간 이식편의 체적 예측을 위한 2점 이용 간 분리

  • 서정주 (충남대학교 정보통신공학과) ;
  • 박종원 (충남대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2011.11.22
  • Accepted : 2012.01.11
  • Published : 2012.04.30

Abstract

This paper proposed a method to separate a liver into left and right liver lobes for simple and exact volumetry of the river graft at abdominal MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) image before the living donor liver transplantation. A medical team can evaluate an accurate river graft with minimized interaction between the team and a system using this algorithm for ensuring donor's and recipient's safe. On the image of segmented liver, 2 points(PMHV: a point in Middle Hepatic Vein and PPV: a point at the beginning of right branch of Portal Vein) are selected to separate a liver into left and right liver lobes. Middle hepatic vein is automatically segmented using PMHV, and the cutting line is decided on the basis of segmented Middle Hepatic Vein. A liver is separated on connecting the cutting line and PPV. The volume and ratio of the river graft are estimated. The volume estimated using 2 points are compared with a manual volume that diagnostic radiologist processed and estimated and the weight measured during surgery to support proof of exact volume. The mean ${\pm}$ standard deviation of the differences between the actual weights and the estimated volumes was $162.38cm^3{\pm}124.39$ in the case of manual segmentation and $107.69cm^3{\pm}97.24$ in the case of 2 points method. The correlation coefficient between the actual weight and the manually estimated volume is 0.79, and the correlation coefficient between the actual weight and the volume estimated using 2 points is 0.87. After selection the 2 points, the time involved in separation a liver into left and right river lobe and volumetry of them is measured for confirmation that the algorithm can be used on real time during surgery. The mean ${\pm}$ standard deviation of the process time is $57.28sec{\pm}32.81$ per 1 data set ($149.17pages{\pm}55.92$).

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.

Keywords

References

  1. Fan ST, Lo CM, Liu CL, Yong BH, Chan JK, Ng IO, "Safety of donors in liver transplantation using right lobe grafts," Arch Surg, Vol.135, pp.336-340, 2000. https://doi.org/10.1001/archsurg.135.3.336
  2. Kiuchi T, Kasahara M, Uryuhara K, et al., "Impact of graft size mismatching on graft prognosis in liver transplantation from living donors," Transplantation, Vol.67, pp.321-327, 1999. https://doi.org/10.1097/00007890-199901270-00024
  3. Tobias S, Arnold R, Hilmar K, et al., "Evaluation of living liver donors with an all-inclusive 3D multi-detector row CT protocol," Radiology, Vol.238, pp.900-910, 2006. https://doi.org/10.1148/radiol.2382050133
  4. A. Radtke, G. C. Sotiropoulos, S. Nadalin, E. P. Molmenti, T. Schroeder, et al., "Preoperative volume prediction in adult live donor liver transplantation: 3-D CT volumerty approach to prevent miscalculations," Eur J Med Res, Vol.13, pp.319-326, 2008.
  5. 서정주, 류강민, 양비, 박종원, "MDCT 영상에서 간의 추출," 한국정보과학회:한국컴퓨터종합학술대회2005 논문집(B), 제32 권, 제1호, pp.802-804, 2005.
  6. Jeong-Joo Seo, Jong-Won Park, "Automatic Segmentation of Hepatic Vessels in Abdominal MDCT Image," ICCIT2009, DOI 10.1109, pp.420-424, 2009.
  7. Will Schroeder, Den Martin, Bill Lorensen, The Visualization Toolkit An object-oriented Approach To 3D Graphics Third Edition, Kitware Inc., USA.