디지털 유방영상에서 멀티영상 기반의 컴퓨터 보조 진단 및 3차원 도시 시스템에 관한 연구

Abstract

유방암의 조기진단을 위하여 디지털 유방영상이 많이 사용되고, 유방영상의 컴퓨터 보조 진단 기술이 많이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 단일 유방영상을 이용한 진단 성능의 한계를 해결하고자 유방영상의 내외방향사위촬영(MLO view) 및 상하방향촬영(CC view) 영상을 동시에 이용하여 진단 성능을 높이고자 하는 연구를 시행하였다. 개발된 유방영상의 컴퓨터 보조 진단 방법의 진단 성능 검증을 위하여 총 147례 환자의 유방영상을 사용하였으며, 숙련된 방사선과 전문의에 의해 각 환자의 유방영상에서 MLO view와 CC view를 포함한 디지털 유방영상의 관심영역을 추출하였다. 각 영상에서 Spatial Grey Level Dependence 매트릭스를 이용하여 텍스처 특징점을 추출한 후, 기계 학습 방법인 Support Vector Machine을 이용하여 예측 모델을 만들고 진단 성능을 분석하였다. 이 때, 각각의 영상을 따로 분석한 경우와 한 환자의 두 영상을 한꺼번에 이용하여 분석한 경우를 비교하였다. 그 결과 두 영상을 동시에 이용한 결과가 각각의 영상을 개별적으로 분석한 결과보다 더 나은 진단 성능을 나타내었고, 이는 멀티 영상을 동시에 이용한 디지털 유방영상의 컴퓨터 보조 진단 방법의 임상적 유용성을 입증하였다. 또한 기존의 유방영상의 컴퓨터 보조 진단에 이용되던 2차원 도시법은 임상의사에게 정확한 3차원적 정보를 제시하지 못하였다. 이를 해결하기 위하여 MLO view 및 CC view 영상을 이용하여 유방병변의 3차원 도시 시스템을 개발하였으며, 개발된 시스템을 통하여 보다 정확한 병변의 위치를 확인할 수 있도록 하였다.; For the past decade, the full-field digital mammography has been widely used for early diagnosis of breast cancer, and computer aided diagnosis has been developed to assist physicians as a second opinion. In this study, we try to predict the breast cancer using both mediolateral oblique(MLO) view and craniocaudal(CC) view together. A skilled radiologist selected 147 cases of ROIs from both MLO view and CC view of digital mammogram. We extracted textural features using Spatial Grey Level Dependence matrix from each mammogram and evaluated the generalization performance of the classifier using Support Vector Machine. We compared the multi-view based classifier to single-view based classifier that is built from each mammogram view. The results represent that the multi-view based computer aided diagnosis in digital mammogram could improve the diagnostic performance and have good possibility for clinical use to assist physicians as a second opinion. The conventional 2-dimensional display system in current computer aided diagnosis methods for digital mammography does not give exact 3-dimensional position of ROIs to radiologists. To solve this limit, we have developed 3-dimensional display system of ROIs using both MLO view and CC view of digital mammogram.