근막 정보를 이용한 초음파 영상에서의 근육 영역 추출

Extraction of Muscle Areas from Ultrasonographic Images using Information of Fascia

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상 처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역 검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Multiple 연산으로 대비차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육 영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인하였다.

Ultrasonography constructs pictures of areas inside the body needs in diagnosis by bouncing high-enorgy sound waves(ultrasound) off internal tissues or organs. In constructing an ultrasonographic image, the weakness of bounding signals induces noises and detailed differences of brightness, so that having a difficulty in detecting and diagnosing with the naked eyes in the analysis of ultrasonogram. Especially, the difficulty is extended when diagnosing muscle areas by using ultrasonographic images in the musculoskeletal test. In this paper, we propose a novel image processing method that computationally extracts a muscle area from an ultrasonographic image to assist in diagnosis. An ultrasonographic image consists of areas corresponding to various tissues and internal organs. The proposed method, based on features of intensity distribution, morphology and size of each area, extracts areas of the fascia, the subcutaneous fat and other internal organs, and then extracts a muscle area enclosed by areas of the fascia. In the extraction of areas of the fascia, a series of image processing methods such as histogram stretching, multiple operation, binarization and area connection by labeling is applied. A muscle area is extracted by using features on relative position and morphology of areas for the fascia and muscle areas. The performance evaluation using real ultrasonographic images and specialists' analysis show that the proposed method is able to extract target areas being approximate to real muscle areas.