거대세포 섬유아세포종은 섬유아세포 기원의 드문 연조직 육종이다. 이제껏 우리가 알아본 바에 따르면 과거 병리학 논문에서 이 종양의 자기공명영상 소견에 대해 간략하게 언급한 기록이 있으며, 이것이 유일한 영상의학적 보고였다. 우리는 이번 증례에서 3세 남아의 복벽 표면에 나타난 거대세포 섬유아세포종의 조직학적 소견과 초음파, 자기공명영상에서 나타난 영상의학적 소견을 보고하고자 한다.
기존의 병리 영상을 판독하고 저장, 관리 하는 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하는 방안으로 유방종양 영상을 사용하여 세포영상 내용기반 검색 시스템을 구축 하고자 한다. 유방암 세포를 사용하여 효율적인 내용기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 유방암 영상에서 검색에 가장 적합한 영상의 질감, 칼라, 형태학적 특징값의 조합이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 세포영상의 분류에 많이 사용되는 질감 특징과 칼라값을 사용하여 내용기반 검색 시스템을 구축 하였으며, 칼라값과 질감특징값을 사용하여 검색했을 때의 효율성을 비교하였다. 향후 이런한 실험들을 통하여 세포영상검색에서 가장 최적의 파라미터들을 조합한 내용기반 검색 시스템을 구축하고자 한다.
목적 경막내척수외 뇌실막세포종의 임상 및 영상 특성에 대한 보고는 드물다. 하지만, 발생 위치와 병리학적 특성을 고려하였을 때 점액유두상 뇌실막세포종과 구별하기 어렵다. 본 연구는 경막내척수외 뇌실막세포종과 척수 점액유두상 뇌실막세포종을 구별하기 위한 임상적 특징 및 MRI 영상 특징을 조사하였다. 대상과 방법 종양 크기, 종양의 종축/횡축 위치, 조영 정도/패턴, 동공, 종양 변연, T2 강조 영상(T2-weighted image), T1 강조 영상(T1-weighted image; 이하 T1WI), 종양 아래의 cerebrospinal fluid (이하 CSF) T1 신호강도 증가 및 CSF space로의 종양 전파에 대하여 12개의 병리학적으로 확인된 경막내척수외 뇌실막세포종과 10개의 병리학적으로 확인된 척수 점액유두 뇌실막세포종을 대상으로 분석을 하였다. 또한, 분류 및 트리 분석(classification and tree analysis; 이하 CART) 을 수행하여 경막내척수외 척수 뇌실막세포종을 점액유두 뇌실막세포종과 구별하는 데 중요한 임상적 특징 및 MRI 영상 특징을 조사하였다. 결과 경막내척수외 뇌실막세포종 환자는 척수 점액유두 뇌실막세포종 환자보다 유의하게 나이가 많았으며(48세 vs. 29.5세, p < 0.05), T1W1에서 높은 신호 강도는 점액유두상 뇌실막세포종보다 경막내척수외 척수 뇌실막세포종에서 더 자주 관찰되었다(p = 0.02). 반대로 점액유두상 뇌실막세포종은 지주막하강으로의 종양의 파급을 보였다. CSF 신호 강도는 경막내 척수외 척수 뇌실막세포종보다 점액유두 뇌실막세포종에서 더 자주 관찰되었다(p < 0.05). 종양 아래로의 CSF T1 신호 증가 및 CSF space로의 종양 전파는 경막내척수외 척수 뇌실막세포종과 점액유두 뇌실막세포종을 구별하기 위한 CART 분석에서 가장 중요한 변수였다. 결론 경막내척수외 뇌실막세포종과 척추 점액유두 뇌실막세포종을 구별하는 데 있어 임상 및 MRI 영상의 특징이 도움이 될 수 있다.
본 연구는 인간의 갑상선 세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세특징파라미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험 결과 평균 91.11%의 식별률을 얻음으로서 효과적으로 갑상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 분자영상을 분류하고 적용 분야와 미래를 예측해 보고자 하였다. 분자영상은 생체 내에서 분자수준과 세포수준에서 일어나는 변화를 영상화하는 것으로써 분자세포생물학과 첨단영상기술이 발전하여 접목된 새로운 분야이다. 분자영상은 형광, 생물발광, SPECT, PET, MRI, Ultrasound 등의 영상 기법들을 이용하여 유전자 치료 모니터링, 세포추적, 세포 치료 모니터링, 항체영상, 약제 개발, 분자 상호작용 영상, 근적외선 형광 물질을 이용한 암 형광 영상, Bacteria 를 이용한 종양 표적 영상, 치료효과 조기 평가, 치료 효과 예측 등에 적용되고 있다. 분자 영상의 미래는 분자세포 생물학, 유전학, 화학, 약학, 물리학, 전산학, 의공학, 핵의학, 영상의학, 임상의학 등 여러 학문 분야가 융합되어 상호협조와 공동연구를 통하여 발전해 나갈 것이다. 분자영상의 태동으로 미래의 의료의 모습은 질병의 조기진단과 개인 맞춤형 치료가 가능하게 될 것이다.
본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.
본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.
저속촬영이 가능한 현미경을 통해 얻어진 세포동영상에서 세포활동의 추적 및 분석은 종양의 전이, 바이러스의 침입, 상처회복, 세포분열과 같은 복잡한 생물학적 과정을 이해하는데 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 세포추적의 자동화를 위해서는 각 프레임에서의 세포검출, 전후 프레임 내 세포들의 상관관계 조사, 새로운 세포의 인식 및 세포분열의 확인 등과 같은 일련의 작업들이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효과적인 자동 세포 추적 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 프레임에서는 세포영역의 특성 분석을 통해 얻어진 특징벡터를 이용하여 각 세포의 마커 영역을 추출하고, 여기에 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 세포 분할을 수행한다. 연속된 프레임들에서는 이전 프레임의 분할결과를 이용하여 현재 프레임에서의 분할 과정이 수행된다. 그리고 각 세포의 기하학적 특성과 밝기 특성의 결합 비용함수를 사용하여 전후 프레임 간 세포의 올바른 상관관계를 조사함으로써 세포 추적의 정확도를 개선한다. 실험에서 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 CellProfiler와의 비교/분석을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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