관상동맥 전산화단층촬영을 이용한 동맥경화반 부피의 자동 측정에서 위치 적응 분할 방법의 개념증명 연구

Abstract

배경: 전산화단층촬영 영상 기반 관상동맥경화반 용적 자동 측정은 기존의 침습적인 혈관내초음파나 시간 투입형인 수동측정법을 대신하여 시도되어 왔다. 자동측정법은 유망한 결과들을 보여주고 있지만, 방법 간 재현성은 그렇게 좋지 않았다. 목적: 이 연구의 목적은 1) 경화반 자동측정법 간 재현성에 영향을 미치는 변수를 탐색하고, 2) 모형을 이용하여 혈관 내경에 따라 혈관 내 감쇠값이 다름을 증명하며, 3) 혈관 외부 경계에 대한 자동 분할 알고리즘을 개발하여, 4) 혈관 내부 경계 분할에 대한 새로운 개념을 제안하고 이를 입증하는 것이다. 방법: 네 부분으로 이루어진 연구 중 첫 번째로, 세 개의 상용화된 프로그램을 이용하여 총 17개의 관상동맥 표적 분절에 대해 총 경화반 부피 및 내강 부피를 자동적으로 측정하여 각 프로그램 간의 일치도를 평가하였으며, 참조 표준으로 삼은 혈관내초음파와도 비교하였다. 두 번째로, 각각 다른 내경을 가지는 다양한 혈관 모형에 동일한 농도의 조영제에 채워 전산화단층촬영을 시행하고 각 내강의 감쇠값을 측정하였다. 혈관 외부 경계를 자동 분할하는 프로그램은 1) 영역 성장법을 이용한 대강의 관 모양 형성, 2) 가장 낮은 경로 비용을 보이는 초기 중심선 추출, 3) 초기 중심선을 중심으로 곡면 재구성 및 직각을 교차되는 평면 형성, 4) 누출 보간, 롤링 볼을 이용한 곡선 근사 그리고 볼록 껍질 알고리즘을 이용한 외부 경계 결정, 5) 무게 중심을 이용한 최종 중심선 결정, 순으로 개발되었다. 내강과 혈관 벽의 경계를 결정하는데 있어서, 한 개의 특정 문턱값을 표적 분절 전체에 적용하는 스캔 적응 분할 방법에서 진일보한, 혈관 내의 다양한 협착 위치에서 각각에 적절한 낮은 감쇠 값으로 이루어진 별도의 문턱값을 적용하는 위치 적응 분할 방법이라는 새로운 개념을 고안하였다. 이 새로운 개념을 입증하기 위해 15명 환자의 전산화단층촬영에서 얻은 22개의 표적 분절의 각각의 단면에 스캔 적응 분할 방법과 위치 적응 분할 방법을 이용하여 내강 부피와 총 경화반 부피를 계산하고, 이를 참조 표준인 혈관내초음파에서 얻은 값과 비교하였다. 또한, 비석회성 경화반으로 이루어진 표적 분절들의 각각의 단면에서 내강 면적을 계산하고, 내경에 따라 하위집단 분석을 시행하였다. 결과: 상용화된 프로그램으로 자동측정한 총 경화반 부피와 내강 부피의 급내 상관 계수는 각각 0.309에서 0.482, 그리고 0.759였다. 모형실험에서는 각 혈관이 같은 농도의 조영제로 채워져 있음에도 혈관 내강의 감쇠값이 혈관 내경이 감소함에 따라 작아졌다. 혈관 외부 경계를 분할하는 새로 개발한 프로그램은 혈관 부피 측정에서 혈관 내 초음파와 우수한 일치도를 보였다 (급내 상관 계수, 0.919). 새로운 개념을 입증하는 연구에서 혈관내초음파와 위치 적응 분할 방법을 이용하여 측정한 내강 부피와 (평균 ± 표준오차, 93.0 ± 11.2 mm3 대 93.7 ± 10.0 mm3) 총 경화반 부피 (114.4 ± 11.4 mm3대 125.7 ± 15.5 mm3)의 평균값은 유의하게 다르지 않았다 (P=0.999). 스캔 적응 분할 방법을 이용한 경우, 내강 부피는 (78.4 ± 10.2 mm3) 유의하게 과소평가되었고, 총 경화반 부피는 (141.1 ± 16.4 mm3) 유의하게 과대평가되었다 (P<0.05). 내강 부피에 대한 참조 표준과의 일치도는 위치 적응 분할 방법이 (급내 상관 계수, 0.930) 스캔 적응 분할 방법보다 (급내 상관 계수, 0.872) 좋았다. 하위집단 분석에서 스캔 적응 분할 방법과 위치 적응 분할 방법 사이의 내강 면적 평균값의 차이는 내강이 작은 집단에서는 유의하였지만 (3.85 mm2 대 4.92 mm2, P<0.001), 내강이 큰 집단에서는 유의하지 않았다 (7.09 mm2 대 7.01 mm2, P=0.336). 결론: 내경감소에 따라 내강 감쇠값이 감소한다는 모형 실험 결과에 근거하여, 혈관 내강 분할에 관한 독창적인 개념인 위치 적응 분할 방법이 제안되었고, 이 방법은 스캔 적응 분할 방법보다 정확하였다.