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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유선국
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
초록· 키워드
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최근 생활환경과 식생활의 변화에 따라 과거에 비해 갑상선 질환 및 갑상선 암의 발생빈도가 급속도로 증가하고 있다. 갑상선 결절 진단에서 가장 중요한 문제는 악성여부를 판단하는 것이며 그 방법 중 가장 유용한 것이 세침흡인검사이다. 이는 시술의 편리성, 안정성 및 정확성으로 인해 갑상선 암을 진단하기 위한 중요한 검사로 사용되고 있다. 그러나 검사의 가장 큰 문제점은 부적절한 검체로부터 파행되는 것이다. 초음파 유도하에 갑상선 결절에 접근이 가능한 경우라도 만족할만한 세포 표본을 얻지 못하는 경우가 많기에 세침흡인검사에 대한 논란이 계속되고 있다.
이러한 문제들을 해결하기 위해 기존 연구들이 진행되어 왔으나 병리학적으로 진단된 양성과 암에 대한 영상을 바탕으로 실험하지 않았으며, 임상 증례의 수가 적다는 한계가 있다. 또한, ROI 선정에 있어 임의적으로 부분을 선택함으로써 주관 개입을 고려할 수 있다.
본 연구에서는 갑상선 초음파 판독의 제한적 문제를 최소화하고 갑상선 양성 종양과 암의 구분을 위해 다양한 texture(질감) 파라미터를 사용하였다. 양선형 보간법을 사용하여 갑상선 초음파영상의 화질을 높였고, 활성 윤곽선 모델을 이용하여 갑상선 병변 영역을 분할하였다. 분할된 갑상선 영역의 texture를 분석하기 위해 40개의 파라미터를 적용하였고, t-검정을 통해 통계적 유의성을 검증하였다. 추출된 파라미터들을 조합하여 서포트벡터 머신을 이용함으로써 분류 정확성이 높은 texture을 확인하였다. Texture특징 알고리즘을 적용한 결과 모양 묘사자, 기초 묘사자인 평균밝기 파라미터를 제외한 왜도, 엔트로피, 에너지, 평탄도가 구분가능 하였고 동시발생행렬 파라미터, 명암도 작용길이 파라미터들은 통계적으로 유의하며 갑상선 양성종양과 암을 구별 가능한 것을 확인하였다. 이로써 제안된 알고리즘은 초음파 갑상선 양성 종양과 암을 구별하고 진단에 도움이 될 것이다.
이러한 문제들을 해결하기 위해 기존 연구들이 진행되어 왔으나 병리학적으로 진단된 양성과 암에 대한 영상을 바탕으로 실험하지 않았으며, 임상 증례의 수가 적다는 한계가 있다. 또한, ROI 선정에 있어 임의적으로 부분을 선택함으로써 주관 개입을 고려할 수 있다.
본 연구에서는 갑상선 초음파 판독의 제한적 문제를 최소화하고 갑상선 양성 종양과 암의 구분을 위해 다양한 texture(질감) 파라미터를 사용하였다. 양선형 보간법을 사용하여 갑상선 초음파영상의 화질을 높였고, 활성 윤곽선 모델을 이용하여 갑상선 병변 영역을 분할하였다. 분할된 갑상선 영역의 texture를 분석하기 위해 40개의 파라미터를 적용하였고, t-검정을 통해 통계적 유의성을 검증하였다. 추출된 파라미터들을 조합하여 서포트벡터 머신을 이용함으로써 분류 정확성이 높은 texture을 확인하였다. Texture특징 알고리즘을 적용한 결과 모양 묘사자, 기초 묘사자인 평균밝기 파라미터를 제외한 왜도, 엔트로피, 에너지, 평탄도가 구분가능 하였고 동시발생행렬 파라미터, 명암도 작용길이 파라미터들은 통계적으로 유의하며 갑상선 양성종양과 암을 구별 가능한 것을 확인하였다. 이로써 제안된 알고리즘은 초음파 갑상선 양성 종양과 암을 구별하고 진단에 도움이 될 것이다.
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