Structural Vessel Segmentation Based on Cubic SRG in CT Image

CT영상에서의 Cubic SRG를 이용한 혈관의 구조적 분할 방법

의료영상에서의 혈관의 분할은 심혈관계질환의 진단 및 시술을 위한 3차원 가시화 및 가상내시경을 하기위한 필수 선행 단계로 이에 대한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 조영제를 투여한 환자의 CT데이터에서 혈관분할의 가장 큰 문제점은 혈관의 밝기값이 뼈의 밝기값과 비슷하기 때문에 기존의 3차원 SRG방법으로 분할하는 경우 새나감의 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 Cubic SRG라는 방법을 통해 기존의 3차원 SRG가 가지는 깔끔한 분할결과와 적응적인 특성등의 여러 장점을 그대로 취하며 Cubic이라는 구조적 특징을 이용하여 혈관을 빠르고 강인하게 분할하는 방법을 제안한다. Cubic SRG는 SRG가 픽셀단위의 성장을 통해 동질 영역을 분할하는 방법을 사용함에 반해 Cubic이라는 부피 단위를 지정하여 이를 SRG의 픽셀과 같이 퍼트리는 방식으로 기존의 3차원 SRG에 비해 2$\sim$5배 정도의 빠른 수행속도를 보이며 3차원 SRG의 장점인 적응적인 특성을 그대로 가질수 있도륵 구현되었다. 또한 복셀들을 Cubic이라는 단위로 묶음으로서 혈관의 구조적인 분석을 수행하여 혈관을 트리형태의 구조로 그룹화가 가능하기 때문에 혈관을 가지별로 분할하기에 용이한 특징을 가지도록 하였으며, 이를 통해 새나감이 시작된 가지를 찾아서 잘라내는 방법을 통하여 SRG의 가장 큰 문제인 새나감 방법을 효과적으로 해결하는 방법을 제시한다. 최종적으로 위의 방법을 기본으로 하여 적응형 임계값 기반의 분할 방법을 혼합하여 사용자가 지정한 두 지점사이의 혈관을 강인하게 분할할수 있도록 구현하였고, 제안한 방법으로 여러 환자의 CT데이터에 실험하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.