• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제35권1호
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• pp.121-126
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• 2018

Coronary spasm generally occurs in patients with minimal atherosclerotic plaque lesion, and it has a rather favorable prognosis. However, in some cases, coronary spasm may induce myocardial infarction and even sudden cardiac death (SCD). Here, we report a case in which multi-vessel intractable coronary vasospasm suddenly occurred in a diffuse atherosclerotic lesion after percutaneous coronary intervention (PCI) in a patient with aborted SCD. We identified the characteristics of the spasm portion in intravascular ultrasound (IVUS) images and conducted percutaneous cardiopulmonary bypass support-PCI with stenting as treatment. Intima and media thickening and a large attenuated plaque burden with rupture were identified in IVUS images at the obstructive spasm portion.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.349-356
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• 2012

관상동맥 죽상경화반(atheromatous plaque)의 진단에 있어 혈관내초음파(Intravascular Ultrasound: IVUS)와 비교하여 심장전산화단층촬영(Cardiac Computed Tomographic Angiography: CCTA)의 진단 정확도를 알아보고, IVUS에서 발견된 죽상경화반의 성상을 CCTA에서 전산화단층촬영 수치(Hounsfield Unit: HU)로 구하고자 하였다. 2006년 4월부터 2008년 8월까지 관상동맥질환(Coronary Artery Disease: CAD)으로 확진 되었거나 CAD가 의심스러운 환자들 중 CCTA를 시행하여 죽상경화반을 발견하고 추후 IVUS를 시행한 200명의 환자를 대상으로 하였다. CCTA후 IVUS를 시행한 200명의 환자에서 476개의 죽상경화반이 발견되었으며, CCTA에서는 460개의 죽상경화반이 발견되었다. IVUS의 결과는 soft plaque(n; 84), fibrous plaque(n; 63), mixed plaque(n; 97), calcific plaque(n; 232)이었다. 이 결과에 따라 IVUS에서 분류된 죽상경화반의 HU는 soft plaque : $53.8{\pm}10.5$, fibrous plaque : $108.1{\pm}20.0$, mixed plaque : $371.2{\pm}113.1$, 그리고 calcific plaque : $731.0{\pm}160.4$ 이었으며, CCTA에서 민감도와 신뢰구간은 97%, 95.0-98.3이었다. CCTA를 이용한 관상동맥 죽상경화반의 진단을 위한 이번 연구에서 IVUS와 비교하여 높은 민감도와 신뢰구간을 확인할 수 있었고, IVUS 결과를 기준으로 CCTA에서 분석한 HU를 통해 죽상경화반의 성상을 구분할 수 있어 CAD 환자의 치료에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.201-208
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• 2012

혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2018

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Korean Circulation Journal
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• 제54권1호
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• pp.30-39
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• 2024

Background and Objectives: Intravascular ultrasound (IVUS) evaluation of coronary artery morphology is based on the lumen and vessel segmentation. This study aimed to develop an automatic segmentation algorithm and validate the performances for measuring quantitative IVUS parameters. Methods: A total of 1,063 patients were randomly assigned, with a ratio of 4:1 to the training and test sets. The independent data set of 111 IVUS pullbacks was obtained to assess the vessel-level performance. The lumen and external elastic membrane (EEM) boundaries were labeled manually in every IVUS frame with a 0.2-mm interval. The Efficient-UNet was utilized for the automatic segmentation of IVUS images. Results: At the frame-level, Efficient-UNet showed a high dice similarity coefficient (DSC, 0.93±0.05) and Jaccard index (JI, 0.87±0.08) for lumen segmentation, and demonstrated a high DSC (0.97±0.03) and JI (0.94±0.04) for EEM segmentation. At the vessel-level, there were close correlations between model-derived vs. experts-measured IVUS parameters; minimal lumen image area (r=0.92), EEM area (r=0.88), lumen volume (r=0.99) and plaque volume (r=0.95). The agreement between model-derived vs. expert-measured minimal lumen area was similarly excellent compared to the experts' agreement. The model-based lumen and EEM segmentation for a 20-mm lesion segment required 13.2 seconds, whereas manual segmentation with a 0.2-mm interval by an expert took 187.5 minutes on average. Conclusions: The deep learning models can accurately and quickly delineate vascular geometry. The artificial intelligence-based methodology may support clinicians' decision-making by real-time application in the catheterization laboratory.

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.215-222
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• 2018

본 논문은 실시간 혈관내초음파 영상을 위한 후단부 시스템 개발과 성능 평가 결과에 관한 것이다. 개발한 후단부 시스템은 로직 사용량과 메모리 사용량을 최소화할 수 있는 효율적인 LUTs (Look-up Tables)을 사용하여 외부 메모리 없이 하나의 FPGA (Field Programmable Gate Array)만으로 시스템을 구성함으로써 시스템의 저비용, 소형화, 경량화가 가능하도록 설계하였다. 구현한 후단부 시스템의 정확도는 FPGA의 출력값과 VHDL (VHSIC Hardware Description Language) 코드를 MATLAB 프로그램을 사용하여 동일하게 구현하여 얻은 결과를 비교함으로써 검증하였다. 토끼 동맥을 이용한 ex-vivo 실험을 통하여 개발한 후단부 시스템이 실시간 혈관내초음파 영상에 적합함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.940-942
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• 2005

혈관내부의 초음파는 혈관 벽(vessel wail) 전체를 관찰할 수 있는 단면적 영상(cross-sectional image)으로부터 혈관 벽의 서로 다른 층을 평가할 수 있다. IVUS(Intravascular Ultrasound)영상은 잡음에 매우 민감하고 해상도가 낮기 때문에 혈관 벽의 서로 다른 층을 구분된다. IVUS영상이 내강, 혈관 벽, 외막을 둘러싸는 영역으로 구성되어있다고 가정하면 내부와 외부의 두 경계선으로 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IVUS영상을 웨이블릿 변환하여 주파수 공간에서 관상동맥 벽의 두 경계선을 추출한다. 실험결과를 통하여 관상동맥 벽의 두 경계선이 잘 추출되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1514-1519
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• 2019

혈관내 초음파(IVUS)는 인간 관상 동맥의 혈관 벽 구조를 관찰하고 평가하는데 적용되는 영상이다. IVUS는 정기적으로 관상 동맥에서 죽상 동맥 경화 병변을 찾는 데 적용된다. 혈관 구조의 자동 분할은 관상 동맥 장애를 감지하는데 중요하다. 따라서 본 논문에서는 혈관 내 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 효과적으로 내막/외막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 혈관을 탐색하기 위해 기본적으로 퍼지 이진화 기법을 적용하지만 픽셀 강도의 상이한 균질성을 갖는 경우에는 평균 이진화 기법을 적용한다. 우리는 퍼지 이진화 결과와 평균 이진화 결과를 IVUS 이미지와 차별화하여 혈관벽의 내부/ 외부를 감지하기에 효과적인 자동 분할 방법을 구현하였다. 제안된 방법의 구현 결과로부터 Intima-Media Thickness (IMT) 또는 대상 영역의 부피와 같은 중요한 통계를 쉽게 계산할 수 있도록 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.621-628
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• 2021

혈관 내 초음파 카테터의 주파수 관련 화질 분석에 대한 선행 연구는 국내 국외 모두 미비한 실정이다. 따라서 프로그램을 이용해 영상 화질 측정 방법의 기준을 마련하여 혈관 내 초음파 영상의 화질 분석 관련 연구자들에게 측정 방법을 제안하고자 본 연구를 진행하게 되었다. 대상으로는 혈관 내강 크기가 3.0 - 4.0 mm를 대상으로 혈관 내 초음파를 사용하기 전 초음파 카테터에 공기나 이물질이 들어가지 않도록 충분히 세척해주고 니트로글리세린(NTG)을 관상동맥 내 200 micro를 투여해 혈관을 충분히 확장시킨 영상의 정상 혈관 영상과 병변 혈관 영상을 대상으로 하였다. 기준이 되는 영상 획득 방법으로는 혈관 내 초음파 사용 시 혈관 병변 평가가 가장 우수한 심장 수축기 끝 구간의 영상을 DCAS PACS 프로그램을 통해 후향적으로 획득하여 기준을 설정하였다. 측정 방법 기준 설정 시 정상 혈관과 병변 혈관의 동심원적 및 편심원적에 해당하는 기준 설정 방법을 제안하였고 이 기준을 적용하여 정상 혈관과 병변 혈관의 내강과 외강 관심 영역 및 배경 영역 측정 방법에 대해 제안하였다. 결론적으로 본 연구자들이 고안해낸 방법을 통해 혈관 내 초음파 촬영 영상의 화질을 측정한다면 혈관 내 초음파 카테터의 종류를 불문하고 일관성 있는 화질 측정 진행이 가능하다 생각한다. 따라서 혈관 내 초음파 영상 화질 관련 연구 시 실제 화질 측정 방법에 대해 가이드라인으로 적용시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Circulation Journal
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• 제54권8호
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• pp.485-496
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• 2024

Background and Objectives: Angiographic assessment of coronary stenosis severity using quantitative coronary angiography (QCA) is often inconsistent with that based on fractional flow reserve (FFR) or intravascular ultrasound (IVUS). We investigated the incidence of discrepancies between QCA and FFR or IVUS, and the outcomes of FFR- and IVUS-guided strategies in discordant coronary lesions. Methods: This study was a post-hoc analysis of the FLAVOUR study. We used a QCA-derived diameter stenosis (DS) of 60% or greater, the highest tertile, to classify coronary lesions as concordant or discordant with FFR or IVUS criteria for percutaneous coronary intervention (PCI). The patient-oriented composite outcome (POCO) was defined as a composite of death, myocardial infarction, or revascularization at 24 months. Results: The discordance rate between QCA and FFR or IVUS was 30.2% (n=551). The QCA-FFR discordance rate was numerically lower than the QCA-IVUS discordance rate (28.2% vs. 32.4%, p=0.050). In 200 patients with ≥60% DS, PCI was deferred according to negative FFR (n=141) and negative IVUS (n=59) (15.3% vs. 6.5%, p<0.001). The POCO incidence was comparable between the FFR- and IVUS-guided deferral strategies (5.9% vs. 3.4%, p=0.479). Conversely, 351 patients with DS <60% underwent PCI according to positive FFR (n=118) and positive IVUS (n=233) (12.8% vs. 25.9%, p<0.001). FFR- and IVUS-guided PCI did not differ in the incidence of POCO (9.5% vs. 6.5%, p=0.294). Conclusions: The proportion of QCA-FFR or IVUS discordance was approximately one third for intermediate coronary lesions. FFR- or IVUS-guided strategies for these lesions were comparable with respect to POCO at 24 months.