I.

PACS에서의 CAD(Computer Aided Diagnosis)를 이용한 초음파 유방 영상 판독 시스템 연구

In PACS, Ultrasound Breast Image Reading System Using CAD(Computer Aided Diagnosis)

Jean-Hyoung Lee*, Kyong-Sik Om, PhD.**

* Medical Image Laboratory, marotech, Inc, Seoul 110-750, leejh@marotech.co.kr

††CAD Impact, Inc, Seoul 110-850

Abstract: Breast cancer is second to lung cancer in the fatality rate due to cancer among women today. Standard breast diagnosis is based on mammography and ultrasound. Many of lesions found turn out to be benign up to about 70%~85%. Ultrasound is known to provide the radiologist with the ability to better differentiate benignlesions from malignant ones that may be suggestive of cancer. We provide two kinds of decision support to radiologist.One is likelihood of malignancy, the other is retrieval based on similar other biopsy-proven breast images. 100: highly suggestive of malignancy, 0: lowly suggestive of malignan. We have developed a breast ultrasound image retrievalsystem for the decision support of classification of breast lesions on ultrasound. Biopsy-proved direct-digital 1,034 data were used to construct the main DB engine.The image database is constructed by about 1,034 cases (malignant cases are about 400. Benign cases are about 600.) And all cases were biopsy-proven. Two kinds of retrieval images of full size image and ROI image can be executed. Computer-generated malignant likelihood is calculated based on the retrieved images. So, user can infer what's the basis of computer's malignancy likelihood

Keyword: Breast cancer, mammography, ROI, Ultrasound

배 경

CAD는 컴퓨터가 정량적으로 분석한 결과를 토대로 이상 부위를 표시함으로서 영상판독 의사의 과다한 판독 업무를 줄여주며 이상이 있는 것으로 판단되는 영상에 대해서는 정량적 분석결과를 참고로 의사가 최종 진단을 내리게 하는 진단 시스템을 일컫는다. 첨단 의료 장비들은 이전에 비할 수 없는 고해상도의 다차원, 다중기법 영상들을 생성해내어 고도의 지능적인 컴퓨터 처리의 도움이 없이는 일일이 해석과 진단에 어려움을 겪는 문제가 대두되고 있다. 이같은 문제를 해결하기 위하여 다차원적 영상처리 및 영상인식 기술과 의사의 임상적 경험을 접목하여 컴퓨터 내에 전문가적인 수준의 영상 진단 보조 기능을 집약시켜 내장하자는 것이 이 분야의 연구 목표이다. 이와같은 CAD 시스템이 개발되면, 현재 의사의 육안적 인식과 판별능력의 한계로 인해 피할수 없었던 진단의 불확실성이 상당히 개선될 수 있으며 국민적 폐암, 유방암 등 조기암 발견을 위한 스크리닝 사업에 따르는 국가적 의료 비용을 대폭 절감시킬 수 있어 향후 의료기술의 중대한 전진이 될 것으로 전망되며 이에 따른 상당 규모의 시장형성도 예측되고 있다. 이와 같이 CAD(Computer Aided Diagnosis)는 컴퓨터 보조 진단의 의미로서 의사의 판독업무를 효율적으로 돕기 위해 사례별 데이터를 축적, 환자의 영상을 검색해 판독의에게 참고 의견(Second Opinion)이나 이중 판독(Double reading)의 기능을 수행함으로서 의사의 진단을 도와줄 수 있다. 현재 CAD 분야 선도 업체인 미국의 R2 technology社는 맘모그라피(mammography) CAD 솔루션을 독자형 시스템(Stand-Alone) 및 CAD 결합형 디지털 맘모그라피 형태로서 전 세계적의 1,000여 병원에 공급을 한 상황이며, 지난 2003년 북미방사선학회(RSNA)에서는 전 세계 약 10여개 주요 PACS 업체와의 제휴로 PACS에도 이식되고 있음을 선포하였다. 또한 최근 선진국 및 한국에서 여성암 발생율 1위가 유방암으로 나타남에 따라 유방암과 무증상 정기검진에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 따라서 유방검사를 받는 여성의 수는 급증하고 있는 반면에 유방전문 방사선과 의사의 수는 절대적으로 부족한 실정이다. 특히, 동양 여성 및 젊은 여성은 치밀 유방(Dense Breast)의 경우가 많으며 치밀 유방은 유방 촬영술 보다는 유방 초음파 검사가 바람직한 경우가 많다. 본 연구에서는 한국뿐만 아니라 선진국에서 유방암 진단에 맘모그라피와 더불어 큰 역할을 수행하고 있는 유방 초음파 영상에 관한 CAD 솔루션으로서, 2001년 초부터 2004년 초까지 3년간 연구 개발 하였다.

II. 방 법

본 연구에서는 유방 초음파 판독의에 의하여 발견되는 종양(Mass)의 악성/양성(Malignant vs. Benign)의 감별 진단을 수행함에 있어서 제 2의 보조 의견을 제시함으로써 감별 진단의 정확도를 높이는 역할에 연구 개발의 방향을 잡았다.

캐드에 사용한 데이터는 조직 생검으로 검증된 1000여개의 초음파 데이터베이스로부터 유사 영상을 검색 및 참조하였으며 의사의 의견과 캐드의 악성도 비율에 대한 의견이 다를 경우, 캐드의 악성도 판단 근거를 검색된 영상으로부터 검토할 수 있도록 하였다.

Fig 1.  CAD System Diagram

그림 1은 CAD System Diagram을 나타낸다. 입력 영상(input image)이 들어오면 현재로서는 숙련된 판독 전문의가 종양 등의 위치를 검출하는데 이 부분을 컴퓨터가 담당하면 'computer aided detection'으로서 협의의 CAD로 볼 수 있다. 찾아진 관심 영역 (region of interest, ROI)로부터 적합한 특징을 뽑아서 기존의 여러 영상 DB로 구축된 인공 판단기를 통하여 악성, 양성을 구분 짖기도 하고, 좀 더 깊이 구별할 수도 있게 된다. 이 때 컴퓨터가 올바른 판단을 못한 영상이 발생하면 컴퓨터의 지식을 update시키는 과정이 요구된다.

이 때, 컴퓨터와 전문이와의 의견 불일치의 경우가 발생할 수 있는데 기본적으로 CAD는 의사 결정 보조 시스템 (decision support system) 개념으로 받아들여서 최종 판단은 역시 판독 전문이에게 달려 있다. 이와 같이 의견 불일치의 경우를 대비하여 컴퓨터는 입력 영상과 비슷한 과거의 여러 영상들을 순서대로 쭉 나열시켜 보여 줌으로써 판독 의사와의 의견 불일치의 경우 의사의 판단 결정에 도움을 주는 역할을 할 수 있도록 하는 영상 검색 시스템(image retrieval system)도 개선하였다.

III. 결 과

그림 2은 PACS에 이식된 캐드를 보여준다. 캐드를 실행하기 위해서는 PACS Viewer의 Exam Display Window에서 나타난 초음파 유방 영상들 중에서 진단하기를 원하는 영상을 선택한 후, CAD의 툴바나 팝업 메뉴을 클릭한다.

Fig 2.  marosis sonoCAD

다음으로 그림 3의 두 영상에서와 같이 선택된 영상으로부터 종양이라고 생각되는 영역을 기준으로 그 영역을 포함하는 제일 작은 직사각형의 영역을 ROI (Region of Interest)로 선택한다.

Fig 3.  Examples of ROI selection

그림 3에서 흰색의 직사각형 ROI 영역은 사용자가 선택한 영역을 나타내며, 그 외부의 영상 부분은 캐드가 선택된 ROI 영역을 기준으로 계산된 후 확대된 영역을 보여준다. 따라서 캐드는 그림 3에서 볼 수 있는 영상에 대하여 종양의 모양(Shape), 마진(Margin), 에코 패턴(Echo Pattern) 등의 특징(Feature)을 추출하여 종양의 양성 또는 악성의 가능성을 계산한다.

구체적으로 캐드는 진단하고자 하는 유방 초음파 영상과 조직생검(biopsy)으로 검증된 약 1,000여개의 유방 초음파 데이터베이스와의 비교 수행을 통하여 유사 영상을 뽑아내는 영상 검색(image retrieval) 기능을 수행하며, 검색된 영상을 토대로 악성/양성도를 % 정보로 제시한다. 악성도의 범위는 0부터 100으로 표현되며, 100은 선택된 종양이 악성일 확률이 상당히 높은 경우를 나타내며, 0은 낮은 악성도(양성의 가능성이 높음)를 나타낸다.

그림 4는 전형적인 양성 종양에 대한 CAD 결과를 보여줍니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이 3%의 악성도는 거의 양성 종양임을 의미하며, 오른편에 보이는 영상들은 선택한 ROI 영상에 대하여 기존의 데이터베이스에서 종양의 특징 정보를 토대로 검색한 후에 유사 ROI 영상을 양성과 악성으로 분리하여 보여줍니다. 또한, 그림 5는 그림 4에서 검색된 ROI 영상이포함된 전체 영상을 나열하여 보여준다.

Fig 4.  CAD Results for Typical Benign Mass (Retrieval of Full Image)

Fig 5. CAD Results for Typical Malignant Mass (Retrieval of ROI Images

그림 6과 그림 7은 전형적인 악성 종양에 대한 캐드의 결과를 악성도와 함께 검색된 유사 ROI 영상 및 전체 영상을 악성과 양성 영상으로 구분하여 보여준다.

Fig 6. CAD Results for Typical Malignant Mass (Retrieval of Full Images

Fig 7. CAD Results for Typical Malignant Mass (Retrieval of Full Images

IV. 결 론

본 연구에서는 국내 몇 군데 병원에서 베타 버전 이식 및 임상 평가 작업을 진행 중에 있으며, 지능형 PACS로의 기술적 진화에 초석이 되리라 기대하고 있다. 특히, 젊은 여성 및 동양 여성과 같은 치밀 유방(Dense Breast)에서는 초음파 판독이 빈번하며 중단기적으로는 off-line PACS에 일차적으로 적용이 될 것이며, 장기적으로는 on-line PACS와의 연동으로 기술적 진화가 되리라 사료된다. 또한 PACS를 기반으로 광대한 의료 영상 DB 축적 및 전송이 가능해진 이 시점에서 컴퓨터 비전 (computer vision) 기술과 인공 지능 (artificial intelligence) 기술의 도움으로 의료 지식의 컴퓨터의 구현이 현실적으로 가능해 질 수 있으며, 일부 분야에서는 선진국에서는 상용화에 성공적으로 활용되고 있다. 또한 국내 뿐 아니고 전 세계적으로 CAD의 기술은 일단 screening 용으로는 2010년 이내에 보편적으로 크게 활용될 것으로 예측하며, 2020년까지는 의학의 거의 전 분야에서 진정한 의미이며 광의의 컴퓨터 보조 진단 (computer aided diagnosis, CAD)의 기술이 보편화될 것으로 예측된다. 의료 정보 강국으로 전 세계적으로 불고 있는 CAD의 물결에 국가적 관심과 지원이 필요하며, 한편으로는 아직 생소한 CAD 분야에 의사들의 관심과 지원이 절실한 시점이라고 생각한다. 필름 없는 디지털 병원이란 꿈은 이제 과거 속으로 곧 잊혀질 것이며, 이제 디지털 병원으로 전세계를 리드하는 우리 한국이 다음의 꿈인 CAD에도 앞설 수 있도록 모두의 관심과 지원 그리고 관련자들의 노력이 있어야 할 것이다.

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