Mass형 종양 분할의 성능은 mass의 초기 위치에 큰 영향을 받는다. 따라서 몇몇의 논문들은 방사선 전문의로부터 획득한 mass의 초기 위치를 이용하여 종양의 분할을 진행하였다. 그러나, 본 논문은 mass 검출을 위한 부가정보 없이 디지털 마모그램만을 이용한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 구성하여 방사선 전문의에게 mass로 추정되는 곳의 위치를 제시함을 목표로 한다. 제안된 시스템은 영역 확장 기법과 열림 연산을 통한 유방 영역 분할, 분할된 유방영역에서 mass 특성을 갖는 위치의 시드 설정, 설정된 시드 기반 레벨 셋을 통한 mass 영역 분할로 구성된다. Mass 분할을 위한 시드 설정은 부표본화된 유방영상에 대해 블록기반 분산 정보와 마스킹 정보를 이용하는 Mass Scoring Measure(MSM) system을 통하여 수행되었다. 테스트에 사용된 이미지는 DDSM 데이터베이스를 사용하였으며, 실험 결과 종양검출의 정확도는 4 FP/image에서 78%의 민감도를 나타내었고, 상하방향(CC)과 내외사방향(MLO) 이미지를 동시 고려시 92%의 민감도를 보였다.
방사성 동위원소를 체내에 주입한 후 감마 카메라로 방출되는 방사선을 획득하여 전기적 신호로 바꾸어 영상을 구성하고 그 획득 영상을 사용하여 유방암을 진단하는 유방 신티그라피가 최근 유방암 진단에 각광을 받고 있는 영상진단 방법이다. 그러나, 일반 감마 카메라는 주로 전신 영상 획득을 얻기 위한 것으로써 커다란 검출기를 사용한다. 이는 유방암 진단용 영상 획득에는 불필요할 뿐만 아니라 비용도 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 일반 카메라가 유방암 진단 부분에서 가지는 단점을 보완하고자 보다 정확한 유방암 진단 영상을 획득할 수 있고 저가인 PC용 소형 감마 카메라 시스템을 개발하는데 있어 필요한 신호 획득 과정과 영상 완성 과정을 설명하고 획득영상에 대한 가시적 진단을 돕기 위한 영상 표현 응용 프로그램의 확장기능들을 정의하고 구현한다.
본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 시스템에서 획득된 영상으로부터 웨이브릿 변환과 자동적인 임계치 설정기법을 이용하여 미세 석회화 영역을 추출하였다. 디지털 X선 영상 장비는 임상 진단 분야에서는 필수적인 진단 장비이며, 흉부 촬영, 골절상 및 치아 교정 등의 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 디지털 X선 유방 촬영술은 유방암 진단의 가장 좋은 방법으로 알려져 있으며 최근 국내에서 디지털 X선 기기를 개발하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 영상으로부터 초기 단계의 유방암 진단을 위해 필수적인 미세 석회화를 검출하는 알고리즘을 제안하여 이를 효과적으로 검출하였으며 진단 방사선학적 진단에 도움을 줄 수 있음을 보였다.
유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.
폐암은 크게 소세포성 폐암과 비소세포성 폐암으로 구분되며 비소세포성폐암이 차지하는 비율은 약 70%~80%이다. 비소세포성폐암 중 폐선암은 전체 폐암의 약 40%를 차지한다. 최근 유전자 프로파일링 기술이 발전하면서 종양의 발생 및 성장에 중요한 종양 유전자와 종양 억제 유전자의 변이에 대한 연구가 활발히 진행되어 폐암을 유발하는 특정 유전자들이 발견되면서 생존율에 큰 영향을 미치게 되었으며 특히 폐선암은 차세대 염기서열 분석법(next generation sequencing, NGS)을 이용한 동반진단을 통해 표적 치료로 생존을 높이는 데 도움을 얻을 수 있다. 본 연구는 한국인에서 폐선암을 유발하는 유전자 변이 검출을 위해 비소세포성폐암 환자의 파라핀 포매조직(formalin-fixed paraffin-embedded)으로 hematoxylin and eosin 염색을 시행하여 폐선암을 구분하였으며 정확한 폐선암 조직을 분류하기 위해 면역조직화학(immunohistochemistry, IHC)염색을 시행하였다. 그 결과를 바탕으로 NGS를 이용하여 유전자 변이의 종류와 패턴을 분석하였고 폐암을 유발하는 가장 대표적인 원인인 흡연과의 관계를 확인하였다. NGS 결과 단일염기서열변이(single nucleotide variation, SNV), 복제수변이 (copy number variation, CNV), 유전자 재배열을 확인하였으며 폐선암에서 SNV는 TP53 (44.6%), EGFR (35.7%), KRAS (10.7%), PIK3CA (6.2%), CDKN2A (4.4%) 순으로 발생하였고 CNV의 경우 EGFR (14%)이 가장 빈번하게 발생하였다. 또한 ALK, ROS1, RET 과 같은 유전자 재배열을 확인하였다. NGS의 신뢰도를 확인을 위하여 기존에 사용되고 있는 유전자 검사방법인 PCR-EGFR, IHC-ALK (D5F3), FISH-ROS1 검사를 추가적으로 시행하여 NGS 결과와 일치도를 확인하였다. 이 연구는 폐선암 환자에 대한 NGS가 여러 유전자의 돌연변이를 동시에 확인하여 치료 전략에 더욱 긍정적인 이익을 줄 수 있음을 보여준다.
암세포가 정상세포에 비해 전기적 도전율이 세배에서 열배까지 높다는 점을 이용하여 본 논문에서는 유방암 검출을 위한 생체 어드미턴스 스캐너를 개발하고, 시스템의 성능검사를 수행하여 유방암 검출의 가능성을 제시하였다. 전압인가전극을 이용하여 정현파의 정전압을 인가하고 유방의 표면에 부착된 평면배열 접지전극을 통하여 배출되는 전류를 측정한다. 측정된 전류값과 인가한 전압사이의 전달 어드미턴스로부터 측정 부위의 도전율을 표현할 수 있으며, 전달 어드미턴스의 실수부와 허수부의 크기로부터 유방암의 유무와 크기, 위치를 판별하는 데이터를 획득한다. 개발한 생체 어드미턴스 스캐너는 주제어부, 인가전압 발생부, 유기전류 측정부, 전압인가전극 및 평면배열 접지전극과 컴퓨터로 구성된다. 개발한 디지털 인가전방 발생기의 진폭 안정도는 0.2445%의 오차를 가지며, 총 고조파 왜곡은 0.03% 이다. 유기전류 측정부는 실수부의 경우 68dB, 허수부의 경우 54dB이상의 SNR블 가지며, 1nA정도의 작은 전류도 측정이 가능하도록 제작되었다. 저항 펜텀을 이용하여 실험한 결과 측정된 핀달 어드미턴스는 Pspice 시뮬레이션 결과와 비교할 때 93% 이상의 정확도를 나타내었다. 이러한 측정의 정확도를 갖는 생체 어드미턴스 스캐너를 가지고 저항 팬텀 및 전해질용액 펜텀을 이용하여 실험한 결과 도전율이 다른 물체를 식별할 수 있는 전달 어드미턴스 분포 영상을 획득할 수 있음을 확인하였다. 향후 시스템의 성능을 향상시키고, 여러 가지 다른 핀범을 제작하여 이를 정확히 찾아내는지를 실험할 예정이며, 도전율이 다른 물체의 크기, 위치 및 깊이를 찾는 알고리즘을 시스템에 적용하여 알고리즘을 실험적으로 검증하고 유방암의 조기 검진을 위해 활용이 가능한 시스템을 개발하는 연구를 수행할 예정이다.
본 논문은 PpIX 유도물질인 포르피린 혼합제 methyl 5-aminolaevulinate(MAL)를 환자의 피부 종양부위에 도포하고, 우드램프를 이용하여 획득한 PpIX 형광영상으로부터 기저세포암을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 형광영상의 밝기값 특징을 분석하여 육안으로 확인이 가한 암이 존재하는 영역, 암이 존재할 수 있는 의심영역 및 암이 없는 정상영역으로 구분한다. 그리고 암이 존재하는 영역을 포함한 의심영역에 대해 국부적 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 인접화소와 유사한 값을 가지는 소규모의 영역으로 분할한다. 그리고 국부적 워터쉐드 알고리즘으로 분할된 소규모 영역들의 평균 밝기값 차이를 병합기준 척도로 사용하는 계층적 큐 기반의 고속 영역병합을 수행하여 정확한 기저세포암을 추출한다. 10명의 기저세포암 환자에게 제안 알고리즘을 적용하여 검출한 암영역에 대해 50개의 조직 샘플을 획득하고, 피부과 전문의가 병리학적 검사를 수행했다. 실험결과 제안된 알고리즘은 94.1%의 민감도와 82.6%의 정확도로 신뢰성 있는 추출결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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