전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.
전립선암을 조기진단하기 위한 선별검사로 혈청 전립선특이항원(serum prostate-specific antigen)과 경직장초음파검사(transrectal ultrasonography)가 널리 쓰이고 있으나 어느 한 가지 방법만으로는 진단적 정확성을 갖지 못하여 상호보완적으로 진단이 이루어지고 있다. 이 연구에서는 혈청 전립선특이항원과 경직장초음파검사에 의해 측정된 전립선용적과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 연구의 대상은 2008년 01월부터 2008년 12월까지 D대학병원 영상의학과에서 경직장초음파 검사를 시행한 환자들이다. 총 418명의 성인남성 중 전립선암으로 확진된 13명을 제외한 405명을 대상으로 다음과 같은 결과를 얻었다. 전립선용적과 혈청 전립선특이항원은 연령이 증가함에 따라 함께 증가하는 것으로 나타났으나, 40대의 혈청 전립선특이항원 수치는 다른 연령집단에 비해 가장 낮은 것으로 나타났다. 연령과 전립선용적, 혈청 전립선특이항원은 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 전립선용적과 혈청 전립선특이항원도 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 정리해보면 연령과 전립선용적은 혈청 전립선특이항원의 변화에 관여하였으며, 특히 전립선용적은 연령보다 혈청 전립선특이항원 상승과 더 높은 연관성이 있는 것으로 나타났다. 이는 혈청 전립선 특이항원이 상승된 성인 남자의 평가에서 전립선용적이 중요하게 고려되어야 한다는 것을 시사하며, 경직장초음파검사는 전립선암을 진단하는 훌륭한 보조수단으로써 보다 적극적으로 경직장초음파검사를 활용한다면 전립선암을 조기에 진단하고 적절한 치료를 시행하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되어진다.
전립선 질환은 대표적인 남성질환 중의 하나이다. 전립선 비대증은 전립선 질환 중의 하나로 배뇨 통증 등을 유발한다. 전립선 질환을 치료하기 위한 방법으로는 수술적, 약물적 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법은 역생성 자성 및 발기부전증 등의 후유증 및 합병증 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 온열 요법을 이용한 치료가 급증하고 있다. 본 연구에서는 이러한 온열 치료를 위해서 전립선의 해부학적 위치와 열선의 인체공학적으로 설계하여 시스템을 구성하였다. 본 연구에서 개발 된 시스템의 성능을 파악하기 위해서 돼지 조직을 이용한 열전달 성능을 검증하였다.
본 연구의 목적은 노인의 전립선 증상 정도와 그 유형에 대해 알아보고 전립선 증상과 삶의 질, 수면의 질과의 관계를 파악하기 위함이다. 연구 대상자는 2단계 BK(Brain Korea)21 핵심 사업팀에 의해 구축된 노인 건강 통합 DB의 65세 이상 남 여 노인 230명 중 남성 노인 100명을 대상으로 하였다. 연구도구는 남성 전립선 증상 측정도구(IPPS), 수면 질 측정 도구(PSQI)와 삶의 질 측정 도구(SF-36-K)이었다. 각 도구의 해석은 점수가 높을수록 전립선 증상이 심한 것을 의미하며, 점수가 높을수록 수면의 질 정도가 낮고, 5점 이상은 수면이 방해받고 있음을 의미한다. 또한, 삶의 질 측정 도구에서는 각 건강 상태 관련 삶의 질 점수가 높을수록 삶의 질이 높음을 의미한다. 자료분석은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차로 일반적 특성, 대상자의 전립선 증상, 유형, 수면의 질과 삶의 질 정도를 산출하였다. 대상자의 전립선 증상과 수면의 질, 삶의 질과의 관계 파악은 Pearson's correlation coefficient을 실시하였다. 대상자의 평균 연령은 71.44세였으며 대상자의 전립선 증상은 35점 만점에 평균 8.01(${\pm}7.91$)점이었고, 중등도 이상의 대상자가 연구 대상자의 44%를 차지하였다. 대상자의 수면의 질은 21점 만점에 평균 4.20(${\pm}2.25$)점으로 나타났으며 수면 하부 영역별로는 주관적 수면의 질, 수면 잠재기, 수면 기간, 수면방해, 낮 동안 기능장애, 수면제사용, 수면 효율성 순으로 영역별 수면의 질이 낮은 수준을 보였다. 전립선 증상과 수면의 질(r=.272, p=.006)은 전립선 증상이 심할수록 수면이 질이 낮아지는 것을 의미하는 양의 상관관계를 보였고, 전립선 증상과 양의 상관관계를 보이는 수면 하부 영역인 주관적 수면의 질(r=.237, p=.017)과 수면 방해 영역(r=.269, p=.007)별 관계있는 세부 전립선 증상으로는 각각, 긴급뇨, 세뇨, 야뇨; 잔뇨, 간헐적 뇨, 긴급뇨, 야뇨이었다. 전립선 증상과 신체적 건강 관련 삶의 질(r=-.197, p=.049)은 전립선 증상이 심할수록 신체적 건강 관련 삶의 질이 낮아지는 것을 의미하는 음의 상관관계를 보였으며, 신체 건강 관련 삶의 질에 상관관계가 있는 세부 전립선 증상은 잔뇨감 증상이었다. 이상으로 본 연구결과에서 다수의 남성들이 전립선 증상을 호소하고 있으며 이로 인한 수면의 질과 건강 관련 삶의 질정도가 낮아짐을 알 수가 있다. 따라서 전립선 증상 관리법에 대한 간호 중재 교육이 시급함을 알 수가 있다.
본 논문에서는 동적 자기 공명 영상에서 자동 전립선 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 평균 밝기값 분석을 통하여 동적 MR 영상들 중에서 전립선 영역이 조영증강이 잘 된 영상을 찾는다. 다음으로 조영전 MR 영상과 조영증강된 MR 영상을 B-스플라인 비강체 정합 기법으로 매칭 후 감산하여 전립선 후보 영역을 검출한다. 마지막으로 외부 방향으로 확장 연산을 수행한 후 내부 방향으로 연속적인 형태 전파를 수행하여 전립선 경계를 검출한다. 10명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차는 6.8%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 2.5%였다. 제안 기법은 정확한 전립선 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 전립선 진단 기법에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환과 SVM 분류기를 이용하여 3차원 초음파 볼륨으로부터 전립선 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 웨이브렛 변환의 수평 수직 방향의 상세 영상들의 평균치들로부터 웨이브렛 변환 모듈러스 영상을 구함으로써 잡음전력 대비 전립선 윤곽에 대한 국부 최대치들의 첨예도가 큰 모듈러스 영상을 얻을 수 있다. 또한 전립선의 밝기 변이 특성 및 전립선 내외부의 질감 차이 등을 특징으로 한 SVM 분류기를 이용함으로써 전립선 윤곽 추출의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 전립선 윤곽을 찾을 경우 전문가에 의하여 추출된 윤곽과 비교하여 절대 평균 거리가 1.89로 나타났다.
본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
전립선 초음파영상은 전립선암, 전립선비대증, 전립선염을 진단하고 전립선암의 생검과 전립선비대에서 전립선 크기 확인 등을 위해서 사용된다. 전립선비대증은 노인 남성의 가장 흔한 질병 중의 하나이다. 전립선은 주변구역, 중심구역, 이행구역과 전방 섬유근 간질부분 4개 구획으로 나누어진다. 전립선비대증은 조직학적으로 전립선 이행구역에서 결절성 증식을 동반한 요도주위의 진행성 과증식이 특징으로 이 결절로 인한 요도 폐쇄를 야기함에 따라 하부요로 증상을 유발한다. 그러므로 본 연구에서는 정상 전립선 이행구역 영상과 전립선비대 이행구역 영상에 대한 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정량적인 분석을 하였다. GLCM을 적용하여 정상영상 60증례와 전립선비대증영상 60증례을 분석영역($50{\times}50$ 픽셀)으로 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Contrast, Cluster Prominence, Entropy, Max Probability, Sum average 6가지 파라미터를 비교하여 분석하였다. 결과적으로 Autocorrelation, Cluster Prominence, Entropy, Sum Average 4개의 파라미터에서는 병변의 질감 검출 효율이 92-98%로 높게 나왔다. 이에 전립선 이행구역의 결절성 증식 변화를 정량적인 영상분석으로 확인 할 수 있었다. 향후 전립선비대증 진단에 있어 2차적인 수단으로 가능할 것으로 기대되며, 다양한 전립선 초음파 영상에 있어 기초 자료가 될 것으로 사료된다.
전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.
일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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