GLCM알고리즘을 이용한 경직장 초음파 영상의 정량적 평가

Quantitative assessment of Endorectal Ultrasonography by using GLCM Algorithm

현대인들의 불규칙한 생활과 서구화된 식습관에 의해 대장 및 직장 질환이 증가하고 있는 추세로, 특히 직장암은 전체 대장암의 50%를 차지하고 있다. 초기 직장암의 경우 표면으로 돌출되는 부분이 없으므로 초음파로 조직 내부를 보지 않으면 직장 농양으로 오진하는 오류를 범하기도 한다. 그러나 초음파 진단을 하더라도 직장암의 병기에 따라 농양과 육안으로 구별이 어려운 경우가 있기 때문에 보다 정확한 진단이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 직장암과 농양 영상에 대한 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM을 적용하여 정상 20증례와 농양, 직장암 각 20증례를 분석영역($50{\times}50$ 픽셀)으로 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터를 비교하여 분석하였다. 결과적으로 Autocorrelation, Max probability, Sum variance 3개의 파라미터에서는 100%, Sum average 파라미터에서는 암 95%, 농양에서 90% 이상의 높은 병변 질감 검출 효율이 나타났다. 이러한 파라미터들이 직장에서의 정상조직, 농양조직, 암조직 간의 판별의 기준으로 가치가 있다고 사료된다. 임상에서의 활용정도에 따라 컴퓨터 보조진단으로서의 충분한 유용성을 볼 수 있을 것이다.

Bowel and rectal diseases are on the increase by irregular life and westernized eating habits of modern people, especially rectal cancer, which accounts for 50% of the entire colon cancer. For the initial rectal cancer, because there is no portion projecting on the surface, if not see inside the tissue with ultrasound, you make an errors that misdiagnosis as rectal abscess. However there is a need for more accurate diagnosis, because it is sometimes difficult to distinguish abscess from rectal cancer depending on staging, in spite of the ultrasonic diagnosis. Therefore, this study was performed quantitative analysis by using a computer algorithm for rectal cancer and abscess image. Each of 20 cases about normal, abscess and cancer by setting analysis region ($50{\times}50$ pixels) applies to GLCM algorithm and Autocorrelation, Max probability, Sum average, Sum variance in each image were analyzed by comparing the 4 single parameter. Consequently, The high lesion detection efficiency was presented 100% by the 3 parameter of Autocorrelation, Max probability, Sum variance and the parameter of Sum average presents 95% in cancer, more than 90% in abscess. Those parameters are valuable in distinction standard about normal, cancer and abscess in rectum. It is sufficient availability as a computer assisted diagnosis system depended on clinical using.