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서정주,박종원,Seo, Jeong-Joo,Park, Jong-Won 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.2
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다. This paper proposed a method to separate a liver into left and right liver lobes for simple and exact volumetry of the river graft at abdominal MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) image before the living donor liver transplantation. A medical team can evaluate an accurate river graft with minimized interaction between the team and a system using this algorithm for ensuring donor's and recipient's safe. On the image of segmented liver, 2 points(PMHV: a point in Middle Hepatic Vein and PPV: a point at the beginning of right branch of Portal Vein) are selected to separate a liver into left and right liver lobes. Middle hepatic vein is automatically segmented using PMHV, and the cutting line is decided on the basis of segmented Middle Hepatic Vein. A liver is separated on connecting the cutting line and PPV. The volume and ratio of the river graft are estimated. The volume estimated using 2 points are compared with a manual volume that diagnostic radiologist processed and estimated and the weight measured during surgery to support proof of exact volume. The mean ${\pm}$ standard deviation of the differences between the actual weights and the estimated volumes was $162.38cm^3{\pm}124.39$ in the case of manual segmentation and $107.69cm^3{\pm}97.24$ in the case of 2 points method. The correlation coefficient between the actual weight and the manually estimated volume is 0.79, and the correlation coefficient between the actual weight and the volume estimated using 2 points is 0.87. After selection the 2 points, the time involved in separation a liver into left and right river lobe and volumetry of them is measured for confirmation that the algorithm can be used on real time during surgery. The mean ${\pm}$ standard deviation of the process time is $57.28sec{\pm}32.81$ per 1 data set ($149.17pages{\pm}55.92$).
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MDCT 영상에서 간 체적 계산을 위한 4 점 이용 간 분할 방법
서정주(Jeong Joo Seo),조백환(Baik Hwan Cho),박종원(Jong Won Park) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.47 No.1
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 이식편의 체적(the volume of right and left liver lobe)을 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 간이 추출된 영상에 해부학적인 좌간과 우간을 나누는 4점(하대정맥(Inferior Vena Cava)를 반으로 나눌 수 있는 중심점, 담낭와와 가까운 중간정맥(Middle Hepatic Vein)의 끝부분 한 점, 좌우문맥(Portal Vein) 분지부에서 한 점, 담낭와(gallbladder fossa)를 좌우로 나눌 수 있는 중심점)을 선택한다. 선택된 4점을 기준으로 좌간과 우간을 나누고 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 그리고 4점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 본 연구는 간이식에 참여하는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 진행되었다. This paper proposed the method to separate a liver into left and right liver lobes for exact volumetry of the river graft at abdominal MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) image before living donor liver transplantation. On the image of segmented liver, 4 points(the middle point of Inferior Vena Cava, a point of Middle Hepatic Vein, a point of Portal Vein, a middle point of gallbladder fossa) are selected. A liver is separated into left and right liver lobes on the basis of the 4 points. The volume and ratio of the river graft are estimated. The volume estimated using 4 points and the manual volume that radiologist processed and estimated are compared with the weight measured during surgery to support proof of the exact volumetry. After selection the 4 points, the time involved in separation a liver into left and right river lobe and volumetry of them is measured for confirmation that the algorithm can be used on real time during surgery. This study progressed to ensure donor's and recipient's safe who will undergo the liver transplantation.
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서정주(Jeong-Joo Seo),박종원(Jong-Won Park) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.3
간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다. Hepatic vessel tree is the key structure for hepatic disease diagnosis and liver surgery planning. Especially, it is used to evaluate the donors' and recipients' liver for the LDLT(Living Donors Liver Transplantation) and estimate the volumes of left and right hepatic lobes for securing their life in the LDLT. In this study, we propose a method to apply canny edge detection that is not affected by noise to the liver images for automatic segmentation of hepatic vessels tree in contrast abdominal MDCT image. Using histograms and average pixel values of the various liver CT images, optimized parameters of the Canny algorithm are determined. It is more time-efficient to use the common parameters than to change parameters manually according to CT images. Candidates of hepatic vessels are extracted by threshold filtering around the detected the vessel edge. Finally, using a system which detects the true-negatives and the false-positives in horizontal and vertical direction, the true-negatives are added in candidate of hepatic vessels and the false-positives are removed. As a result of the process, the various hepatic vessel trees of patients are accurately reconstructed in 3D.
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