Extraction of Transverse Abdominis Muscle form Ultrasonographic Images

In rehabilitation where ultrasonographic diagnosis is not popular, it could be subjective by medical expert's experience. Thus, it is necessary to develop an objective automative procedure in ultrasonic image analysis. A disadvantage of existing automative analytic procedure in musculoskeletal system is to designate an incorrect muscle area when the figure of fascia is vague. In this study, we propose a new procedure to extract more accurate muscle area in abdomen ultrasonic image for that purpose. After removing unnecessary noise from input image, we apply End-in Search algorithm to enhance the contrast between fascia and muscle area. Then after extracting initial muscle area by Up-Down search, we trace the fascia area with a mask based on morphological and directional information. By this tracing of mask movements, we can emphasize the fascia area to extract more accurate muscle area in result. This new procedure is proven to be more effective than existing methods in experiment using convex ultrasound images that are used in real world rehabilitation diagnosis.

초음파 영상에서 복횡근 근육 추출

초음파 영상 진단이 보편화되지 않은 재활 분야의 경우 초음파 영상에서 얻어지는 결과들이 전문의의 숙달 정도에 따라 주관적인 경향을 띄게 된다. 정확한 진단을 위해서는 객관적인 영상 분석이 필요하며, 정확한 자료 도출을 위한 자동화가 필요한 실정이다. 기존의 근골격계 검사에 사용되는 초음파 영상 분석의 자동화를 위해 제시된 방법은 영상에 존재하는 근막의 형태가 희미할 경우에는 정확한 근육 영역이 확보되지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상 분석을 통한 객관적인 자료 도출을 위해 복부 초음파 영상에 존재하는 근육 영역 추출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 근육 영역의 추출 과정은 초기 초음파 영상의 불필요한 잡음을 제거하고, Ends-in Search 알고리즘을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암대비를 강조한다. 전처리를 통하여 근육과 근막 영역을 강조한 초음파 영상에 Up_Down 탐색 기법을 적용하여 초기 근육 영역을 추출하고, 기존의 방법에서 근막 영역이 희미하여 정확하게 도출되지 않았던 근육 영역을 추출하기 위해 초기 추출된 근막의 형태 정보와 방향 정보를 기반으로 하는 마스크를 이용하여 희미한 근막을 추적한다. 마스크가 이동한 흔적을 이용하여 근막의 형태를 강조하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 제안된 방법을 재활 분야에서 실제 사용되는 Convex 형태의 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 근육 추출 방식보다 근육 정보를 정확하게 분석할 수 있고 근육 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.