혈관 내 칼슘화된 부위의 탐지를 위한 의료 영상 분석 장치 및 방법
대한민국 등록: 10-2022-0015772 (2024년 07월 26일 등록)
혈관조영술은 환자 병변의 심각성을 평가하는 데 사용되며, 이를 통해 확인된 동맥경화반의 특성에 따라 치료 방침이 결정된다. 특히 석회화된 병변이 존재할 경우, 병변의 파열로 인해 석회화된 파편들이 분지의 말단을 막아 심근경색을 유발할 위험이 있다. 또한, SYNTAX 점수를 참조하면 관상동맥에 여러 병변이 있고 석회화된 병변이 많은 경우에는 수술적 방법이 예후에 더 유리할 수 있다. 따라서 정확한 진단과 적절한 치료 방법 선택을 위해 CT 대신 X선에 기반한 혈관조영술 영상에서 석회화된 병변을 탐지하는 기술이 요구된다.
본 발명은 혈관 내 칼슘화된 부위를 탐지하는 데 있어 기존의 CT 촬영 대신 X선 기반 혈관조영술(CAG) 영상만을 사용하여 정확한 진단을 가능하게 하는 기술에 관한 것이다. 이 시스템은 연속된 프레임 영상을 가진 의료 영상을 획득한 후, 조영제가 관측되는 프레임과 관측되지 않는 프레임을 구분하여 분석한다. 조영제 프레임에서는 혈관 부위를 결정하고, 비조영제 프레임에서는 칼슘 후보 영역을 식별한다. 그 다음, 심박에 의한 움직임을 분석하여 혈관 부위와 칼슘 후보 영역의 이동 방향을 비교한다. 이 비교 결과와 혈관 구조 데이터, 그리고 칼슘화된 부위의 정량적 특성을 종합적으로 고려하여 최종적으로 칼슘화된 부위를 판별한다.
▲그림 1. 조영 전후의 비교를 통해서 칼슘(빨간 화살표)을 탐지
▲그림 2. 의료 영상 분석 장치의 구성도
본 발명의 의료 영상 분석 장치는 영상 획득부, 메모리, 프로세서로 구성된다. 영상 획득부는 X선에 기초한 혈관조영술(CAG) 영상을 촬영하거나 외부 장비로부터 수신한다. 이 영상은 조영제가 투입된 조영제 프레임과 조영제가 없는 비조영제 프레임으로 구성된다.
메모리는 영상 획득부로부터 획득한 의료 영상의 전체 또는 일부 프레임을 저장한다. 또한 프로세서가 수행한 분석 결과, 예를 들어 검출된 칼슘화된 부위의 위치와 크기 등의 정보를 저장한다. 분석 과정에서 필요한 중간 데이터나 임시 결과를 저장하여 처리 효율성을 높이며, 분석에 필요한 알고리즘이나 프로그램 코드도 저장할 수 있다. 이러한 데이터와 정보를 임시적 또는 영구적으로 저장하여 프로세서가 필요 시 빠르게 접근할 수 있게 함으로써, 의료 영상 분석 장치의 전반적인 성능과 효율성 향상에 기여한다.
▲그림 3. 칼슘 탐지를 위한 주요한 형상 특징
프로세서의 주요 기능은 혈관 부위 결정, 칼슘 후보 영역 결정, 칼슘화된 부위 판별입니다. 이러한 기능들은 획득한 의료 영상을 체계적으로 분석하여 구현된다.
첫째, 조영제 프레임 영상에서 혈관 부위를 결정한다(그림 3). 이 단계에서 프로세서는 혈관 영역을 탐지하고 병변을 포함하는 관심 영역(ROI)을 설정한다. 또한, 혈관 부위의 경계선, 중심선, 혈관 세그먼트 등 비주얼 특징을 추출하며, 직경의 추세선을 분석하여 병변을 탐지한다.
▲그림 4. 칼슘 후보 영역 검출
둘째, 비조영제 프레임 영상에서 칼슘 후보 영역을 결정한다(그림 4). 이는 혈관 부위 주변에서 임계 밝기 미만의 세기값을 가진 픽셀 덩어리를 추출하는 방식으로 이루어진다. 이 과정에서 혈관 부위로부터 임계 거리를 초과한 위치의 칼슘 후보 영역은 분석에서 제외된다.
▲그림 5. 칼슘화된 부위 판별
셋째, 심박에 의한 칼슘 후보 영역의 제1 이동 방향과 혈관 부위의 제2 이동 방향을 비교 분석하여 칼슘화된 부위를 판별한다(그림 5). 이를 위해 환자의 심전도 신호 주기에 맞춰 각 영역의 모션 벡터를 산출하고, 이들 간의 상관성 점수를 계산한다. 상관성 점수가 임계치를 초과하면 해당 칼슘 후보 영역을 잠재적인 칼슘화된 부위로 판단한다.
▲그림 6. 칼슘화된 부위의 확정
마지막으로, 잠재적 칼슘화 부위로 판단된 영역에 대해 추가 분석을 수행한다(그림 6). 혈관 구조 데이터를 활용하여 칼슘화된 부위의 방향성을 확인하고, 혈관 부위의 중심축 방향과 칼슘 후보 영역의 연장 방향을 비교한다. 또한, 칼슘 후보 영역의 길이, 폭 등 정량적 특성을 고려하여 최종적으로 칼슘화된 부위인지 여부를 판별한다.
본 발명은 혈관조영술(CAG) 영상만으로도 혈관 내 플라크 협착의 유형을 정확히 식별할 수 있어, 동맥경화증의 진단 정확도를 높이고 적절한 치료 방법 선택에 크게 기여할 수 있다. 이는 심혈관 질환의 조기 진단 및 효과적인 관리로 이어져, 환자의 예후 개선과 의료비용 절감에 상당한 영향을 미칠 것으로 기대된다. 더불어 중재적 시술 전 정확한 병변 평가가 가능해짐에 따라, 시술의 안전성과 성공률을 높이는 데에도 큰 도움이 될 것으로 전망된다.
※ 권지훈 부교수는 2017년부터 우리 병원 융합의학과 및 의공학연구소에 재직 중이다.
심장내과, 이비인후과, 비뇨기의학과와 협력하여 진단법 개발, 의료영상인공지능 및 디지털 트윈 연구를 활발히 진행중이며 다수의 국책 과제를 수행 중에 있다.