이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60% 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.
관상동맥 질환은 죽상동맥경화(atherosclerosis)로 인해 혈관의 내강이 좁아지면서 심근허혈 또는 경색까지 유발할 수 있는 질병이다. 이런 관상동맥 질환은 조기에 진단해서 치료하면 그만큼 예후가 좋기에 정확한 진단이 환자 관리에서 매우 중요하다. 전산화단층촬영 혈관조영술(CT angiography; 이하 CTA)은 높은 해상도와 대조도를 통해 혈관의 구조 및 협착 정도를 세밀하게 평가할 수 있는 비침습적 영상 진단법이다. 여러 임상시험들이 관상동맥 질환에 대한 조기 진단과 평가에 있어 관상동맥 CTA의 유용성을 보고하였다. 최근에 관상동맥 질환이 의심되는 환자들에 대한 보다 효과적인 처치를 위해 CTA에 기반한 관상동맥 질환 진단 분류 체계인 관상동맥 질환 판독과 자료 체계(coronary artery disease-reporting and data system; 이하 CAD-RADS)가 만들어졌다. 이런 CAD-RADS는 관상동맥 CTA를 기반으로 하지만 CAD-RADS는 CTA 결과만으로 관상동맥의 정확한 상태를 해석하는 것이 어려운 경계선 범주를 포함하고 있다. 본 종설은 침습적 관상동맥 조영술 진행 여부를 결정하기에 앞서 추가검사가 필요한 경계선상 CAD-RADS범주들의 CTA의 소견과 이들에 대한 대처를 논하고자 한다.
뇌혈관을 관찰할 수 있는 영상 진단장치 중 MRA, CTA, DSA 3장비 영상에 관한 SNR과 CNR을 비교, 분석하여 뇌혈관 검사 시 최적의 검사기기를 알아보고자 하였다. 2016년 11월부터 2017년 5월까지 뇌혈관 진단 검사를 받은 환자 90명을 대상으로 하였고, 측정부위는 Rt MCA, Lt MCA, ACA Image J를 이용하여 측정 하였다. 정량적 분석 결과 MRA의 평균 SNR은 254.87 CNR은 178.13, 신호강도는 326.81, CTA의 평균 SNR은 74.75, CNR은 62.2, 신호강도는 356.66, DSA의 SNR은 26.85, CNR은 25.89, 신호강도는 4400.69로 평가되었다(p<0.05). 결과적으로 SNR과 CNR 모두에서 MRA>CTA>DSA 순으로 측정 되었다. 유의성 평가 방법으로 SPSS 통계 분석 프로그램을 이용하여 ANOVA 분석을 하였고, 사후분석으로 bonferroni method를 사용하여 p<0.05 일 때 유의한 것으로 판단하였다. 결론적으로 본 실험에서 뇌혈관 질환 환자를 무작위로 선정하여 평가하였을 때 최적의 영상진단 장비로 MRA, CTA, DSA의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
본 데이터 분석은 INFINITT 프로그램을 사용하여 유속증강 자기공명 혈관 조영술(FRE-MRA)과 전산화단층 촬영 혈관 조영술(CTA)에서 신호대 잡음비(SNR)와 대조도대 잡음비(CNR) 분석에 따른 뇌혈관 질환에 대한 정량적 평가를 하고자 하였다. 2017년 1월~4월까지 C대학병원에서 뇌혈관영상검사를 시행한 63명의 환자 중 FRE-MRA와 CTA를 동시에 시행한 19명의 뇌혈관 질환 환자영상 중 움직임으로 인한 인공물로 분석이 어려운 2명의 영상을 제외한 17명의 영상을 분석하였다. 분석 방법으로 FRE-MRA와 CTA에 대하여 각각 5 부위(앞대뇌동맥, 좌 우 중간대뇌동맥, 좌 우 뒤대뇌동맥)에 관심영역을 설정하고 SNR과 CNR를 평가하였고, 분석결과에 대한 유의성 평가는 독립 t 검정을 통하여 유의성을 확인하였다. 본 연구에 대한 결과로서 각각의 SNR과 CNR을 평균하였을 때 FRE-MRA는 앞대뇌동맥($1500.73{\pm}12.23/970.43{\pm}14.55$), 좌중간대뇌동맥($1470.16{\pm}11.46/919.44{\pm}13.29$), 우중간대뇌동맥($1457.48{\pm}17.11/903.96{\pm}14.53$), 좌뒤대뇌동맥($1385.83{\pm}16.52/852.11{\pm}14.58$), 우뒤대뇌동맥($1318.52{\pm}13.49/756.21{\pm}10.88$)의 값이 측정되었고, CTA는 각각 앞대뇌동맥($159.95{\pm}12.23/123.36{\pm}11.78$), 좌중간대뇌동맥($236.66{\pm}17.52/202.37{\pm}15.20$), 우중간대뇌동맥($224.85{\pm}13.45/193.14{\pm}11.88$), 좌뒤대뇌동맥($183.65{\pm}13.47/151.44{\pm}11.48$), 우뒤대뇌동맥($177.7{\pm}16.72/144.71{\pm}11.43$)의 값이 측정되었다(p<0.05). 결론적으로 5부위의 뇌혈관 질환 영상을 분석한 결과 뇌경색이나 뇌출혈과는 관계없이 MRA가 SNR과 CNR값이 높은 것으로 나타났다. 따라서 환자협조가 가능하여 검사시간이 길다는 단점만 극복할 수 있으면 CTA에 비해 조영제의 부작용으로부터 자유로운 FRE-MRA가 유용하였다.
세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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