Abstract
Chronic kidney disease can be treated if it is detected early, but as the disease progresses, it becomes impossible to recover. Finally, renal replacement therapy such as transplantation or dialysis should be used. Ultrasonography is used to diagnose kidney cancer, inflammatory disease, nodular disease, and chronic kidney disease. It is used to identify information about degree of inflammation using information such as kidney size, internal echo characteristics. Currently, the degree of disease in the clinic uses the value of glomerular filtration rate. However, even in ultrasound, changes in the degree of inflammation and disease can be observed. In this study, we used ultrasound images to quantify the changes in brightness, size, cortex, and subclinical changes of the kidney with progression of the disease, and compared them with the glomerular filtration rate used in clinical practice. In 105 cases, we performed 35 cases of normal kidney, 35 cases of early kidney disease, and 35 cases of terminal kidney. The brightness of the cortex of the image was obtained and the difference in brightness between the cortex and the proximal portion was obtained by the slope. The graph of the portion which was not smooth due to the ultrasonic characteristics was used as the function regrass. The size reduction was obtained from the original data. The results were as follows: It was proportional to the glomerular filtration rate. It is considered that the algorithm can be applied to the disease if the algorithm study continues.
만성 콩팥질환은 조기에 발견할 경우 치료가 가능하지만 질병이 진행될수록 회복이 불가능해지며 결국 이식이나 투석 등 신대체요법을 사용하여야 한다. 초음파 검사는 콩팥암, 염증성질환, 결절성 질환, 만성콩팥질환 등을 진단하는 검사 방법으로 콩팥의 크기, 내부 에코의 특성 등의 정보를 이용하여 염증의 정도에 대한 정보를 확인하기 위해서 사용된다. 현재 임상에서 질병의 정도는 사구체 여과율의 수치를 사용한다. 하지만 초음파에서도 염증과 질병의 정도 변화는 관찰이 가능하다. 본 연구에서는 초음파 영상을 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 콩팥의 질병이 진행됨에 따라 변화하는 명도와 크기, 겉질과 속질의 불분명해지는 것을 수치로 정량화하여 임상에서 사용되고 있는 사구체여과율과 비교하여 영상이 일치하는지 실험하였다. 전체 영상 105증례에서 정상 콩팥 영상 35증례, 초기 콩팥질환 영상 35증례, 말기 콩팥질환 영상 35증례로 실험하였다. 영상의 겉질의 명도를 구하고 겉질과 신동 부분의 명도차이를 기울기로 구했고, 초음파 특성상 매끄럽지 못한 부분의 그래프는 함수 regrass를 이용하였다. 크기감소는 원본 데이터의 값으로 구하였다. 분석한 결과 영상은 영상의학과 판독과 일치하였고, 사구체 여과율과 비례하였다. 이는 향후 알고리즘 연구가 계속 진행된다면 초음파 영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
