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이지영,박무열,이채원,한중훈,안홍기,양세정 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.12
Coronary angiography is the most commonly used diagnosis method to detect the presence of stenosis. It is important to measure the width of the stenosis area and diagnose the degree of stenosis. In this study, we developed algorithms to detect whether stenosis occurs and its position in angiographic images. First, a specific frame is selected using Frangi filter in the angiographic frames. Bilateral filter is applied on the selected frame to reduce noise from the image. Next we use Frangi's filter to extract blood vessels from the denoised image. The extracted vessels are binarized and the vessel widths are calculated to automatically detect areas where the vessel width has been narrowed by more than 50%. The proposed algorithm is able to detect stenosis area automatically. This study is expected to provide a good measure for operators in determining whether the patient has heart stenosis through coronary angiographic images. 관상동맥 조영술은 협착증을 여부를 판단하는데 흔히 사용되는 진단 방법이다. 관상동맥 조영 영상을 이용하여 협착 영역의 폭을 측정하고 협착 정도를 파악하는 것은 심장 협착증 진단을 위해 매우 중요한 과정이다. 따라서 이 연구를 통해 협착이 발생하였는지 여부와 혈관 조영 영상에서 그 위치를 감지하는 알고리즘을 개발하였다. 우선 관상동맥 조영 영상에서 Frangi 필터를 이용하여 특정 프레임을 선택한다. 선택된 프레임에서 잡음 제거를 위해 필터를 씌운 후 혈관을 추출한다. 추출된 혈관을 이진화하고 혈관 폭을 계산하여 혈관 폭이 50% 이상 좁아진 부위를 자동 검출하는 방식으로 설계했다. 따라서 본 알고리즘은 심장 협착증 진단을 자동으로 할 수 있다. 본 연구는 시술자로 하여금 관상동맥 조영 영상을 통해 심장 협착증 여부를 판단하는데 있어 좋은 척도가 될 수 있을 것으로 기대된다.