KR20230100245A - 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents
초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230100245A KR20230100245A KR1020210189962A KR20210189962A KR20230100245A KR 20230100245 A KR20230100245 A KR 20230100245A KR 1020210189962 A KR1020210189962 A KR 1020210189962A KR 20210189962 A KR20210189962 A KR 20210189962A KR 20230100245 A KR20230100245 A KR 20230100245A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- ultrasound
- fatty liver
- frequency
- quantification
- fat
- Prior art date
Links
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 title claims abstract description 178
- 231100000240 steatosis hepatitis Toxicity 0.000 title claims abstract description 105
- 208000004930 Fatty Liver Diseases 0.000 title claims abstract description 78
- 206010019708 Hepatic steatosis Diseases 0.000 title claims abstract description 77
- 208000010706 fatty liver disease Diseases 0.000 title claims abstract description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000011002 quantification Methods 0.000 title claims description 46
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 15
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 8
- 239000011543 agarose gel Substances 0.000 claims description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000001804 emulsifying effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 claims description 3
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims 1
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 10
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 abstract description 9
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 abstract 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 12
- 235000019625 fat content Nutrition 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 8
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 8
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 6
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 6
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 5
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 4
- 125000003473 lipid group Chemical group 0.000 description 4
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 4
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 238000012631 diagnostic technique Methods 0.000 description 3
- 235000009200 high fat diet Nutrition 0.000 description 3
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 3
- 241000700159 Rattus Species 0.000 description 2
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 2
- 235000015278 beef Nutrition 0.000 description 2
- 125000003178 carboxy group Chemical group [H]OC(*)=O 0.000 description 2
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- FFEARJCKVFRZRR-BYPYZUCNSA-N L-methionine Chemical compound CSCC[C@H](N)C(O)=O FFEARJCKVFRZRR-BYPYZUCNSA-N 0.000 description 1
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- OEYIOHPDSNJKLS-UHFFFAOYSA-N choline Chemical compound C[N+](C)(C)CCO OEYIOHPDSNJKLS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960001231 choline Drugs 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 201000007270 liver cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 210000005228 liver tissue Anatomy 0.000 description 1
- 229930182817 methionine Natural products 0.000 description 1
- 125000002496 methyl group Chemical group [H]C([H])([H])* 0.000 description 1
- 238000010172 mouse model Methods 0.000 description 1
- 208000008338 non-alcoholic fatty liver disease Diseases 0.000 description 1
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008529 pathological progression Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 235000012424 soybean oil Nutrition 0.000 description 1
- 239000003549 soybean oil Substances 0.000 description 1
- 238000004326 stimulated echo acquisition mode for imaging Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
- A61B8/0858—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving measuring tissue layers, e.g. skin, interfaces
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/58—Testing, adjusting or calibrating the diagnostic device
- A61B8/587—Calibration phantoms
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Physiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 주파수별 지방간 경량화 진단 방법은 지방 침착 비율이 3 ~ 30% 범위를 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계; 상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀에 초음파 신호 강도를 점차적으로 가변하여 초음파 영상을 획득하는 단계; 획득한 초음파 영상 내에서 지방 침착 비율에 따른 초음파 신호 강도 변화가 일어나는 지점의 픽셀을 추출하는 단계; 및 지방 침착 비율 및 초음파 신호 별로 추출된 픽셀들 간의 거리 기울기를 지방간 함량비에 따라 정량화하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 본 발명은 초음파 영상 진단 검사에서 지방간의 정량화를 위하여 주사 주파수 별 간 깊이에 따른 초음파 반사파의 감쇠를 측정하여 정량화를 하는 기술로서, 초음파의 주사 주사수별 인체장기에서의 흡수의 정도를 파악하고 자기공명영상(분광)과의 상관 연구를 통해 초음파 주사수 별 간내 지방의 침착 정도를 정량화 수행을 하는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
간의 질병적 진행 과정은 지방간으로 시작하여 지방간염, 간 섬유화, 간 경변 최종적으로 간암으로 진행되는 과정을 가지고 있음. 지방간의 진행을 초음파 영상으로 파악하는 것은 건강검진에서 필수 사항으로 정착되었음. 초음파를 이용한 지방간의 진단은 정확한 지방간의 함량을 표현하지 못하고 mild, moderate, severe 등으로 구분하여 진단이 이루어지고 있음. 또한 초음파 영상은 영상의 지방간 환자 진단 시 초음파 시술자의 주관적 견해로 검사시점과 검사방법 검사자의 의존도가 매우 주관적인 검사로 추적관찰 및 병리적 진행 유의 판단에 제한점을 가지고 있다.
초음파 영상은 지방의 함량이 높은 간 조직에서 반사강도가 높아서 깊이에 따른 초음파 투과강도가 변화가 발생되며 이러한 반사파의 강도의 변화 측정으로 지방 함량을 정량적으로 평가 가능 함. 또한 초음파는 주사되는 초음파의 주파수에 따라서 깊이에 따른 흡수의 정도의 차이가 발생하기 때문에 주파수가 높은 초음파의 경우 장기에서 흡수의 정도가 커지기 때문에 주파수 별 초음파의 흡수의 정도의 차이가 발생하여 각 주파수 별 흡수의 특성을 파악하고 지방의 침착에 따른 정량화를 수행해야 한다.
기존의 초음파 영상은 거리에 따른 초음파의 진행 감소로 인해 영상의 신호 소실을 시간 이득 제어(time gain control: TGC)로 보상하다.
이에 후술하는 본 발명에서는 시간 이득 제어(TGC)를 보상하지 않을 경우 초음파 진행 과정에서 보이는 물리적 특성을 이용하여, 초음파의 지방이 침착된 장기 즉 간내 지방의 침착이 있는 경우 장기의 깊이에 따른 신호 감쇠의 측정하여 감쇠의 기울기 값을 이용하여 지방의 참착의 정도를 예측하고, 지방의 침착의 정도차이로 인해 발생되는 반사 강도가 심한 경우 장기의 깊이에 따라 초음파가 투과의 정도가 작아짐에 따른 신호 강도의 작아 작아지고 보상되지 않는 gain control로 인해 거리의 변화에 따른 신호 강도의 변화를 주파수별로 파악하여 지방의 함량을 정량화 하는 장치 및 방법을 개시하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법은 지방 침착 비율이 3 ~ 30% 범위를 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계; 상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀에 초음파 신호 강도를 점차적으로 가변하여 초음파 탐촉자 주파수별 신호감쇠가 반영된 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계; 상기 초음파 탐촉자 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정하는 단계; 측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)에 따른 선형회기 분석을 통해 신호강도의 기울기를 산출하고, 산출된 결과 중 상기 선형회귀함수의 결정계수(R2) 값의 80% 이상인 값을 초음파 정량화 데이터로 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계는, 에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 이용하여 지방과 물이 함유되도록 젤라틴화한 지방간 팬텀을 제작하는 단계인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 초음파 데이터를 수집하는 단계는 3 내지 5MHz 범위 내의 주파수를 이용하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계는 초음파 주파수 별 동적범위, 팬텀의 깊이에 따른 dicom 파일의 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계인 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치는 서로 다른 지방 침착 비율을 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀 각각에 기 설정된 주파수 범위의 초음파를 발진하고, 상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀의 두께(깊이)에 따른 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터를 수집하는 초음파부; 복수 개의 가상 지방간 팬텀들 각각에서 수집한 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정하는 신호 강도 측정부; 측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)에 따른 선형회기 분석 알고리즘을 적용하여 신호강도의 기울기를 산출하는 기울기 산출부; 및 상기 기울기 산출부의 결과 중 상기 선형회귀함수의 결정계수(R2) 값의 80% 이상인 값을 초음파 정량화 데이터로 결정하는 정량화부를 포함한다.
일 실시예에서, 수집한 지방간의 지방 정량화 데이터를 기준값(reference value) 으로 설정하고, 초음파의 선택주파수, 동적범위(Dynamic range), 선형함수를 변수로 이용하면, 실제 지방간의 지방 침착율을 예측하는 머신러닝 모델부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 가상 지방간 팬텀은 에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 이용하여 지방과 물이 함유되도록 젤라틴화한 인공구조물인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 초음파부는 3 내지 5MHz 범위 내의 주파수를 발진하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 초음파부는 초음파 주파수 별 동적범위, 상기 가장 지방간 팬텀의 깊이(두께)에 따른 초음파 영상을 dicom 파일로 수집하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치를 이용하면, 초음파 영상에서 간의 지방 함량의 정보를 보다 정확하게 표현할 수 있는 진단 기술로서 환자의 지방간의 진행 과정을 정확하게 표현할 수 있고, (소)동물 및 인체에 모두 적용가능하다는 이점이 있다. 또한, 비용도 비싸고, 절차도 복잡한 자기공명영상 진단방법을 대체할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 지방간 진단에 사용되는 초음파 진단에서 영상 선택, 파라미터 변화에 의한 초음파 영상의 변화와 검사자의 주관성 판단으로 영향을 받는 지방 간 초음파 진단의 제한점을 극복하여 환자의 지방간 추적관찰 시 지방간의 병리적인 진행 과정을 정확하게 관찰할 수 있다는 이점이 있다.
예컨대, 현재 초음파 관련 시장은 점점 커져가고 있을 뿐만아니라 전세계적으로 비만 환자의 증가되고 있어 관련된 초음파 진단 시장에 진출이 가능할 것으로 기대되고, 의료 영역뿐만 아니라 농생명 과학 분야에서도 살아있는 동물의 지방의 침착의 정도를 파악 가능하여 한우의 등급을 정량화 하는 부분에서도 활용 가능성이 높다는 이점이 있다.
도 1은 매질의 종류에 따른 초음파 신호감쇠를 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법을 설명한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치의 구성도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명을 이용하여 지방간 쥐 모델로 in-vivo 지방간 초음파 정량화 실험 과정을 설명한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법을 설명한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치의 구성도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명을 이용하여 지방간 쥐 모델로 in-vivo 지방간 초음파 정량화 실험 과정을 설명한 예시도이다.
이하, 본 명세서의 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 명세서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하는 것이 아니며, 본 명세서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 명세서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 명세서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 명세서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 명세서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 명세서에서 정의된 용어일지라도 본 명세서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
먼저, 본 발명의 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치 및 방법을 설명하기에 앞서, 초음파 영상 검사에 대해서 간략하게 설명하도록 한다.
초음파 영상 검사는 인체 내에 초음파를 입사시켜 조직의 경계면으로부터 되돌아오는 반사파를 이용하여 조직을 영상화 하여 진단하는 원리를 갖는다.
일반적으로, 공기는 초음파가 잘 전파되지 못하나 인체 조직의 실질조직이나 액체조직에는 잘 전파되는 특징을 가지고 있다.
초음파는 주기(한개의 완전한 Cycle이 걸리는 시간), 이를 역수화 시킨 주파수(T=1/f, T는 주기 f 주파수)라는 물리적 이론을 가지고 있으며, 한 cycle이 차지하는 공간의 길이를 파장으로 정의하고 있음, 파장 = 전파속/주파수(MHz)로 정의하고 있다. 초음파는 매질을 통과 하면서 그 진폭과 강도의 감쇠가 일어나는데 이러한 현상은 초음파의 흡수, 산란, 반사로 발생하게 되고 이러한 감쇠의 정도를 표현하는 개념이 감쇠 계수이다.
여기서, 감쇠 계수는 음파가 매질을 통과할 때 단위 길이 당 음의 감쇠로 정의 하고 있다(단위db/cm).
음향 저항은 이러한 초음파가 매질에 부딪히면서 각제되는 저항을 의미한다(음항저항(Z)=미질의 밀도 × 전파속도).
즉 연부조직의 전파속도가 일정하므로(지방 조직이 없다는 가정)연부조직의 전파속다는 일정하기 때문에 조직의 밀도로 음향의 저항을 가지고 있다.
도 1과 같이, 초음파가 진행 할 때 그 계면에서 반사로 인해 영상화 하기 때문에 투과되는 초음파의 양이 줄어 들기 때문에 거리에 따른 신호 감쇠가 일어나게 된다.
연부 조직 지방 조직과 같이 10%의 반사 강도를 보이고 90% 투과된 초음파가 다음 깊이의 영상화에 기여를 하게되어 지방의 함량이 높아짐에 따라서 초음파가 감쇠가 크게 일어난다(도 1의 초음파 영상과 같이 신호 감쇠가 일어나면 점점 신호가 어두워 짐).
즉, 이러한 신호 감쇠는 지방의 침착률의 커짐 및 초음파의 심부 깊이에 따라 신호 감쇠가 이루어짐으로 초음파의 진경경로 즉 심부장기의 깊이에 따른 신호를 측정하여 깊이에 따른 신호 감쇠를 다항식 알고리즘으로 지방 함량 %별로 규명하여 정량화를 수행하고자 하는 발명이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 방법을 설명한 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치의 장치 구성도이다.
먼저, 도 1 및 도 2를 참조, 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치(100)은 초음파부(110), 신호 강도 측정부(120), 기울기 산출부(130) 및 정량화부(140)를 포함한다. 상술한 구성들을 설명하기에 앞서, 본 발명은 지방간의 초음파 정량화를 위하여 가상 지방간 팬텀을 이용한다.
여기서, 가상 지방간 패텀은 가상의 조직 지방 침착 정도를 실험하기 위한 실험체로서, 에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 2~5%로 젤라틴화한 제작된 실험체(인공구조물)일 수 있다. 즉, 본 발명은 지방간의 지방 두께에 따른 지방퍼센티지 초음파를 수집하기 위하여 지방 함량이 3~30%( - 3%씩 증가 시켜(0, 3, 6, 9, ..... 21%)가 포함된 가상 지방간 팬텀을 이용한다.
한편, 초음파부(110)는 서로 다른 지방 침착 비율을 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀 각각에 기 설정된 주파수 범위의 초음파를 발진하고, 지방의 침착률에 따른 신호감쇠가 반영된 초음파 영상을 수집하는 구성일 수 있다.
즉, 초음파부(110)는 초음파 탐촉자 주파수별 지방% 초음파 데이터를 수집하는 구성일 수 있다.
여기서, 초음파 탐촉자 주파수별 지방% 초음파 데이터는 Agarose gel을 이용하여 soybean oil의 함량을 각기 다양화한 후, 주파수별 신호감쇠(초음파가 진행시 계면에서 반사로 인하여 투과되는 초음파의 양이 줄어들고 이로 인하여 거리에 따라 신호강도가 감소하는 현상)를 측정한 초음파 데이터일 수 있다.
이러한 초음파 영상에서 신호감쇠로 인하여 초음파 영상 내에서 음영영역이 발생한다.
또한, 초음파 진단 시, 다양한 파라미터 값을 설정한 후, 주파수(Hz)별로 측정된 데이터일 수 있다.
여기서, 다양한 파라미터는 초음파 영상의 동적 범위(dynamic range) 등이 포함될 수 있고, 초음파 영상의 동적 범위(Dynamic range)는 초음파의 음영 단계를 결정하는 것으로, 초음파 영상의 대조도를 결정하는 인자로서 이때 동적 범위(Dynamic range)가 넓을수록 음영의 단계가 넓어지게 되어 깊이에 따른 대조도가 증가되기 때문이다.
즉, 복수 개의 가상 지방간 팬텀들 각각에서 수집한 가상 지방간 팬텀의 지방 퍼센티지 초음파 데이터는 지방 함량이 서로 다른 다양한 지방간 팬텀을 주파수 별로 획득한 영상정보로서, 초음파 진행 거리(피사체 두께)에 따른 신호 처리가 수행된 데이터일 수 있다.
또한, 표피 장기 용 고Hz, (심부 장기 용 저Hz의 탐촉자로 주파수) 별 영상정보일 수 있다.
또한, 초음파 주파수 차이에 따른 각 지방간 팬텀(지방 함량이 각기 다른 팬텀)을 b-mode(bright mode, 흔히 초음파 영상에서 표현하는 방법)로 획득한 영상 데이터일 수 있다.
참고로, 5, 10, 30% 가상 지방간 팬텀의 초음파 영상은 지방간 팬텀의 axial(축) 영상일 수 있다. 보다 상세하게는 제작한 가상 지방간 팬텀을 수조에 넣고 11.7MHz 초음파를 이용하여 획득한 영상으로 지방의 함량이 높을수록 초음파을 더욱 강하게 반사시켜 심부로 갈수록 신호강도에 변화를 주도록 하기 위함이다.
다음으로, 상기 신호 강도 측정부(120)는 복수 개의 가상 지방간 팬텀들 각각에서 수집한 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정하는 구성일 수 있다.
여기서, 신호강도는 초음파 영상 내의 픽셀들 중 신호 측정 방향에 위치한 픽셀들의 명암 변화를 의미한다.
다음으로, 상기 기울기 산출부(130)는 측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)를 선형회기 분석 알고리즘에 적용하여 신호강도의 기울기를 산출하는 구성일 수 있다. 일 예로, 거리(깊이)에 따른 지방 퍼센티지 신호 변화를 보면, 단순 선형 회귀로 살펴보았을 때, 지방의 함량이 높을수록 더 낮은 기울기 값을 갖는다.
다음으로, 정량화부(140)는 산출된 신호강도의 기울기 중 선형회귀 결정계수(R2) 값이 80% 이상인 값만을 정량화 데이터로 구축하는 구성일 수 있다.
즉, 픽셀 거리에 따른 초음파 신호의 변화를 선형회귀함수를 통해 정량화한다.
따라서, 본원은 초음파 영상을 통해 정확한 지방 함량 퍼센티지를 평가할 수 있고, 단순 선형회귀로 분석된 기울기 값으로 지방간의 함량을 정량적으로 표현할 수 있다.
한편, 본 발명에서 언급한 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치의 장치(100)를 통해 수집한 지방간의 지방 정량화 데이터를 기준값(reference value) 으로 설정하고, 초음파의 선택주파수, 동적범위(Dynamic range), 선형함수를 변수를 머신러닝 모델부(미도시)에 적용하면, 실제 지방간의 지방침착율을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
상기 머신러닝 모델부(미도시)는 딥러닝 학습 알고리즘을 채용하며, 딥러닝 학습알고리즘은 Deep Belief Network, Autoencoder, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Nerural Network), Deep Q-Network 등을 포함할 수 있고, 본 발명에서 열거한 딥러닝 학습 알고리즘은 일 예시일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법을 설명한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법(S700)은 먼저, 지방 침착 비율이 3 ~ 30% 범위를 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀을 제작 준비(S710)한 후, 상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀에 초음파 신호 강도를 점차적으로 가변하여 초음파 탐촉자 주파수별 신호감쇠가 반영된 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터를 수집(S720)한다.
이후, 상기 초음파 탐촉자 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정(S730)하고, 측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)에 따른 선형회기 분석을 통해 신호강도의 기울기를 산출하고, 산출된 결과 중 선형회귀함수의 결정계수(R2) 값의 80% 이상인 값을 초음파 정량화 데이터로 결정(S740)하는 과정을 구성된다.
상기 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계는, 에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 이용하여 지방과 물이 함유되도록 젤라틴화한 지방간 팬텀을 제작하는 단계일 수 있다.
또한, 상기 초음파 데이터를 수집하는 단계는 3 내지 5MHz 범위 내의 주파수를 이용하는 단계일 수 있다.
또한, 상기 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계는 초음파 주파수 별 동적범위, 팬텀의 깊이에 따른 dicom 파일의 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계일 수 있다.
한편, 상기 S700 과정은 수집한 지방간의 지방 정량화 데이터를 기준값(reference value) 으로 설정하고, 초음파의 선택주파수, 동적범위(Dynamic range), 선형함수를 변수로 이용하면, 실제 지방간의 지방 침착율을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명에서 언급한 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치는 소동물용 지방 간 초음파 지방 간 정량화에 적용될 수 있다.
예컨대, 도 4 및 도 5와 같이, 비만성 또는 비비만성 지방간을 유발 과정에서 지방의 침착유발 정도를 초음파 및 자기공명분광법을 이용하여 정량화가 가능하다.
보다 구체적으로, 고지방식(또는 비비만성 지방간 MDC model)을 투여하여 지방간을 유발한다(여기서, 본 발명은 쥐를 이용하여 고지방식(high fat diet) 또는 비비만성 지방간 모델(methionine choline deficient induced) 지방간을 유도한다.
다음으로, 초음파 영상 획득 및 MRS 데이터를 기초로 쥐의 지방함량에 따른 초음파의 감쇠(지수)의 정도를 규명(정량화)한다.
도 4를 참조, 유발된 지방간 모델은 각각 거의 동일한 시간에 초음파 검사와 3TMRS 검사를 수항하고, 최종적으로 자기공명분광법(MRS)을 통해 획득한 지방 간의 %를 기준값으로 하여 초음파 영상의 신호 감쇠정도를 다항식화하여 각 지방 %를 초음파로 정량화한다.
즉, 초기 지방간의 데이터 확보를 위해 지방간 유발기간(1주) 동안 초음파 및 MRS 획득하고, 지방간이 유발되 쥐(소동물)는 고Hz(10MHz 이상)의 고 Hz의 초음파를 이용하여 팬텀 실험과 동일한 방법으로 영상화를 수행하고, TGC를 조절하지 않고 초음파 영상을 수행한다.
이후, Dynamic range의 변화에 따른 기울기의 변화가 유발되기 때문에 Dynamic range는 고정(phantom 실험을 통해 결정된 dynamic rage 결정)된다.
이후, 초음파 영상이 획득된 직후 자기공명 분광분석을 통해 간 내 지방의 정량화를 수행한다.
참고로, 자기공명분광법을 이용한 데이터 획득 parameters는 STEAM pulse Seqeunce 사용, Time to repeat: 8000msec(T1 효과를 최소화), Time of Echo : 30msec로 수행하되 T2 Correction을 수행한다.
실험한 바로는 쥐의 9.4T를 이용한 쥐의 간 MRS의 데이터를 기초로 총 7개의 lipid proton으로 지방간의 정량화 방법을 MRS를 통해 수행가능하다.
methyl protons (-CH3);0.90ppm), methyleneprotons(-CH2-)n;1.30ppm), ßresonance to the carboxy group(-CH2-CH2-CO;1.60ppm), allylicprotons(-CH2-C=C-CH2-;2.03ppm), αmethylene resonance to the carboxyl group(-CH2-CH2-CO-;2.25ppm), diallylic protons(=C-CH2-C=;2.78ppm), methane protons(-CH=CH-;5.30ppm)등 총 7개의 LP의 합이 물 신호비를 통해 지방 함량(fat percentage)를 정량화 할 수 있다.
실험에서, 데이터를 획득 할 경우 표현되는 lipid proton의 신호 감쇠의 정도가 다르기 때문에 보정계수를 통해 해당 데이터를 보정한다.
Fat percentage (%) = [(t2-corrected 7 peak lipid protons integrated concentration value)/(t2-corrected 7 peak lipid protons integrated value + t2-corrected water value)]×100
상술한 바와 같이, 초음파 영상의 분석 방법은 팬텀실험과 동일한 방법으로 거리에 따른 신호 강도를 측정하여 graph fitting(다항식 graph fitting)을 수행할 수 있고, 거리에 따른 신호변화는 팬텀 실험에서 같이 거리 변환에 따른 신호가 감쇠하여 지방 침착이 높을수록 더 높은 기울기(다항식 변화)의 변화를 보인다는 것을 확인하였다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치를 이용하면, 초음파 영상에서 간의 지방 함량의 정보를 보다 정확하게 표현할 수 있는 진단 기술로서 환자의 지방간의 진행 과정을 정확하게 표현할 수 있고, (소)동물 및 인체에 모두 적용가능하다는 이점이 있다. 또한, 비용도 비싸고, 절차도 복잡한 자기공명영상 진단방법을 대체할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 지방간 진단에 사용되는 초음파 진단에서 영상 선택, 파라미터 변화에 의한 초음파 영상의 변화와 검사자의 주관성 판단으로 영향을 받는 지방 간 초음파 진단의 제한점을 극복하여 환자의 지방간 추적관찰 시 지방간의 병리적인 진행 과정을 정확하게 관찰할 수 있다는 이점이 있다.
예컨대, 현재 초음파 관련 시장은 점점 커져가고 있을 뿐만아니라 전세계적으로 비만 환자의 증가되고 있어 관련된 초음파 진단 시장에 진출이 가능할 것으로 기대되고, 의료 영역뿐만 아니라 농생명 과학 분야에서도 살아있는 동물의 지방의 침착의 정도를 파악 가능하여 한우의 등급을 정량화 하는 부분에서도 활용 가능성이 높다는 이점이 있다.
본 발명의 일 실시예에서 사용된 “~부”는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다
본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 설명한 실시 예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 초음파 주파수별 지방간 정량화 진단 장치
110: 초음파부
120: 신호 강도 측정부
130: 기울기 산출부
140: 정량화부
110: 초음파부
120: 신호 강도 측정부
130: 기울기 산출부
140: 정량화부
Claims (10)
- 지방 침착 비율이 3 ~ 30% 범위를 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계;
상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀에 초음파 신호 강도를 점차적으로 가변하여 초음파 탐촉자 주파수별 신호감쇠가 반영된 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계;
상기 초음파 탐촉자 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정하는 단계;
측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)에 따른 선형회기 분석을 통해 신호강도의 기울기를 산출하고, 산출된 결과 중 상기 선형회귀함수의 결정계수(R2) 값의 80% 이상인 값을 초음파 정량화 데이터로 결정하는 단계를 포함하는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 가상 지방간 팬텀을 제작 준비하는 단계는,
에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 이용하여 지방과 물이 함유되도록 젤라틴화한 지방간 팬텀을 제작하는 단계인 것을 특징으로 하는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 실험방법.
- 제1항에 있어서,
상기 초음파 데이터를 수집하는 단계는 3 내지 5MHz 범위 내의 주파수를 이용하는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 실험방법.
- 제1항에 있어서,
상기 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계는
초음파 주파수 별 동적범위, 팬텀의 깊이에 따른 dicom 파일의 초음파 영상 데이터를 수집하는 단계인 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서,
수집한 지방간의 지방 정량화 데이터를 기준값(reference value) 으로 설정하고, 초음파의 선택주파수, 동적범위(Dynamic range), 선형함수를 변수로 이용하면, 실제 지방간의 지방 침착율을 예측하는 단계를 더 포함하는 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법.
- 서로 다른 지방 침착 비율을 갖는 복수 개의 가상 지방간 팬텀 각각에 기 설정된 주파수 범위의 초음파를 발진하고, 상기 복수 개의 가상 지방간 팬텀의 두께(깊이)에 따른 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터를 수집하는 초음파부;
복수 개의 가상 지방간 팬텀들 각각에서 수집한 주파수별 지방퍼센티지 초음파 영상 데이터에서 초음파 진행거리(깊이)에 따른 신호 강도를 측정하는 신호 강도 측정부;
측정한 신호 강도를 초음파 진행 거리(깊이)에 따른 선형회기 분석 알고리즘을 적용하여 신호강도의 기울기를 산출하는 기울기 산출부; 및
상기 기울기 산출부의 결과 중 상기 선형회귀함수의 결정계수(R2) 값의 80% 이상인 값을 초음파 정량화 데이터로 결정하는 정량화부를 포함하는 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치.
- 제6항에 있어서,
수집한 지방간의 지방 정량화 데이터를 기준값(reference value) 으로 설정하고, 초음파의 선택주파수, 동적범위(Dynamic range), 선형함수를 변수로 이용하면, 실제 지방간의 지방 침착율을 예측하는 머신러닝 모델부를 더 포함하는 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치.
- 제6항에 있어서,
상기 가상 지방간 팬텀은
에멀션(emulsion)화 하여 지방과 물이 잘 혼합한 후, 아가로스 젤(Agarose Gel)을 이용하여 지방과 물이 함유되도록 젤라틴화한 인공구조물인 것을 특징으로 하는 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치.
- 제6항에 있어서,
상기 초음파부는 3 내지 5MHz 범위 내의 주파수를 발진하는 것을 특징으로 하는 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치.
- 제6항에 있어서,
상기 초음파부는
초음파 주파수 별 동적범위, 상기 가장 지방간 팬텀의 깊이(두께)에 따른 초음파 영상을 dicom 파일로 수집하는 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210189962A KR102670008B1 (ko) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하는 장치 및 사용방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210189962A KR102670008B1 (ko) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하는 장치 및 사용방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230100245A true KR20230100245A (ko) | 2023-07-05 |
| KR102670008B1 KR102670008B1 (ko) | 2024-05-29 |
Family
ID=87159003
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210189962A KR102670008B1 (ko) | 2021-12-28 | 2021-12-28 | 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하는 장치 및 사용방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102670008B1 (ko) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5733787B2 (ko) * | 1976-12-14 | 1982-07-19 | ||
| KR100438903B1 (ko) * | 2002-01-31 | 2004-07-02 | 한국전자통신연구원 | 초음파 영상으로부터 대상 장기의 지방량을 정량적으로 측정하는 장비 |
| KR100440255B1 (ko) * | 2002-09-26 | 2004-07-15 | 한국전자통신연구원 | 대상 장기의 지방량 측정 시스템 및 지방량 측정프로그램을 기록한 기록매체 |
| JP5456884B2 (ja) * | 2010-03-31 | 2014-04-02 | 公立大学法人大阪府立大学 | 脂肪組織画像表示装置 |
| KR20180014773A (ko) * | 2015-06-02 | 2018-02-09 | 에코쌍스 | 간 손상을 검출하기 위한 비-침습적 장치 |
| JP6635766B2 (ja) * | 2015-11-26 | 2020-01-29 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置、信号処理装置及び解析プログラム |
| JP2020503142A (ja) * | 2017-01-05 | 2020-01-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | イメージングデータ及び組織情報を導出するためのニューラルネットワークを用いた超音波イメージングシステム |
| KR20210010100A (ko) | 2019-07-19 | 2021-01-27 | 고려대학교 산학협력단 | 체질량지수와 자기공명영상을 이용한 비알코올성 지방간 질환 진단방법 |
| JP2021531885A (ja) * | 2018-07-26 | 2021-11-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 誘導肝イメージングのための人工ニューラルネットワークを有する超音波システム |
| US20220283278A1 (en) * | 2019-07-19 | 2022-09-08 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Systems and Methods for Ultrasound Attenuation Coefficient Estimation |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5733787B2 (ja) | 2010-11-09 | 2015-06-10 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 超音波診断装置 |
-
2021
- 2021-12-28 KR KR1020210189962A patent/KR102670008B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5733787B2 (ko) * | 1976-12-14 | 1982-07-19 | ||
| KR100438903B1 (ko) * | 2002-01-31 | 2004-07-02 | 한국전자통신연구원 | 초음파 영상으로부터 대상 장기의 지방량을 정량적으로 측정하는 장비 |
| KR100440255B1 (ko) * | 2002-09-26 | 2004-07-15 | 한국전자통신연구원 | 대상 장기의 지방량 측정 시스템 및 지방량 측정프로그램을 기록한 기록매체 |
| JP5456884B2 (ja) * | 2010-03-31 | 2014-04-02 | 公立大学法人大阪府立大学 | 脂肪組織画像表示装置 |
| KR20180014773A (ko) * | 2015-06-02 | 2018-02-09 | 에코쌍스 | 간 손상을 검출하기 위한 비-침습적 장치 |
| JP7175336B2 (ja) * | 2015-06-02 | 2022-11-18 | エコセンス | 肝障害を検出する非侵襲的装置 |
| JP6635766B2 (ja) * | 2015-11-26 | 2020-01-29 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置、信号処理装置及び解析プログラム |
| JP2020503142A (ja) * | 2017-01-05 | 2020-01-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | イメージングデータ及び組織情報を導出するためのニューラルネットワークを用いた超音波イメージングシステム |
| JP2021531885A (ja) * | 2018-07-26 | 2021-11-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 誘導肝イメージングのための人工ニューラルネットワークを有する超音波システム |
| KR20210010100A (ko) | 2019-07-19 | 2021-01-27 | 고려대학교 산학협력단 | 체질량지수와 자기공명영상을 이용한 비알코올성 지방간 질환 진단방법 |
| US20220283278A1 (en) * | 2019-07-19 | 2022-09-08 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Systems and Methods for Ultrasound Attenuation Coefficient Estimation |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| A Study on the Effect of Contrast Concentration on Fatty Liver Quantitative Analysis of 9.4 T STEM and PRESS MRS: A Virtual Fatty Liver Phantom Study. Appl Magn Reson 54, 335-345 (2023) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102670008B1 (ko) | 2024-05-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11911175B2 (en) | Ultrasound apparatus for assessing the quality of a patient's bone tissue | |
| Oelze et al. | Review of quantitative ultrasound: Envelope statistics and backscatter coefficient imaging and contributions to diagnostic ultrasound | |
| JP5730979B2 (ja) | 超音波診断装置、及び弾性評価方法 | |
| JP6216736B2 (ja) | 超音波診断装置、及び超音波診断方法 | |
| US8419643B2 (en) | Ultrasonic method and apparatus for assessment of bone | |
| CN104013419B (zh) | 医疗超声波中的自适应声压估计 | |
| US20140114189A1 (en) | Ultrasound diagnostic apparatus and method | |
| EP1786332A2 (en) | Method and apparatus for improved ultrasonic strain measurements of soft tissue | |
| US20110201928A1 (en) | Method of characterizing the pathological response of tissue to a treatment plan | |
| EP2073713B1 (en) | Method and apparatus for acoustoelastic extraction of strain and material properties | |
| WO2013025798A9 (en) | Non-invasive assessment of liver fat by crawling wave dispersion with emphasis on attenuation | |
| Minh et al. | Estimation of thickness and speed of sound in cortical bone using multifocus pulse-echo ultrasound | |
| Gong et al. | System-independent ultrasound attenuation coefficient estimation using spectra normalization | |
| Lakshmanan et al. | Prediction of the intramuscular fat content in loin muscle of pig carcasses by quantitative time-resolved ultrasound | |
| Behler et al. | Acoustic radiation force beam sequence performance for detection and material characterization of atherosclerotic plaques: preclinical, ex vivo results | |
| KR20140086626A (ko) | 전단파의 변위 산출 방법, 전단파를 이용한 피검체의 기계적 계수 산출 방법 및 이를 포함하는 시스템 | |
| Park et al. | Pulse inversion chirp coded tissue harmonic imaging (PI-CTHI) of zebrafish heart using high frame rate ultrasound biomicroscopy | |
| KR20230100245A (ko) | 초음파 영상에서 초음파 주사 주파수별 지방간 정량화를 진단하기 위한 방법 및 장치 | |
| Omari et al. | Theoretical and phantom based investigation of the impact of sound speed and backscatter variations on attenuation slope estimation | |
| CN117897102A (zh) | 用于使用超声的反向散射相干的组织分析的方法、***和计算机程序产品 | |
| Shen et al. | Quantitative analysis of non-alcoholic fatty liver in rats via combining multiple ultrasound parameters | |
| JP6081744B2 (ja) | 超音波診断装置 | |
| Bochud et al. | Axial Transmission: Techniques, Devices and Clinical Results | |
| BR102020011526A2 (pt) | método e dispositivo para a medição de um parâmetro de ultrassom de um meio viscoelástico | |
| Mohanty et al. | Predicting Structural Properties of Cortical Bone by Combining Ultrasonic Attenuation and an Artificial Neural Network (ANN): 2-D FDTD Study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |