I.

자기공명영상에서 신경회로망을 이용한 뇌경색의 시기 분류기 구현

Implementation of Classification the Step in the Cerebral Infarction
using Neural Network in Magnetic Resonance Image

Byung-Rae Park, Ph.D.,  Bong-Oh Koo1, Ph.D.

Dept. of Radiological Science, Dept. of Physical Theraphy1, Catholic University of Pusan

Abstract

In this study, we conducted on neural network classifier for the steps of the cerebral infarction by means of objective-centered hierachial planning. A neural network classifier for the steps of cerebral infarction designed specially feature descriptors to distinguish hyperacute, acute, subacute in MR images. And using error back-propagation method for objective interpretation of the cerebral infarction steps. We expect thar this study performed as well as human experts and could br useful as clinical decision support tool for brain infarction patients. DWI(diffusion weighted image) is very exact for early diagnosis. We assumed period of infarction occurrence period condition of a disease to compare to analysis between region of disease and normal region in DWI, T2WI, FLAIR images.

Key Words: Brain infarction, Diffusion, Magnetic Resonance Image

배 경

뇌경색이란 뇌혈류의 차단에 의해 신경원(neuron)이나 gliocyte같은 신경세포를 포함한 뇌실질이 비가역적인 손상을 받는 것으로, 발병 시기에 따라 진단 및 치료의 범위가 달라지게 되므로 시기 판별은 매우 중요하다. 현재 뇌경색 환자의 발병시기 판별은 MR영상을 육안으로 상대 비교하여 의사의 주관적인 판단에 의해 수행되고 있다. 따라서 뇌경색의 시기적 특징을 정량적으로 표현할 수 있다면 객관적인 판단의 근거를 제공할 수 있을 것이다. 뇌경색 환자의 MR영상 진단은 T2WI, T1WI, FLAIR(fluid attenua -ted inversion recoverery)상과 EPI(echo plannar image)기법을 이용한 DWI(diffusion weighted image)등이 적용되고 있으며, 이들 영상들을 이용하여 뇌경색의 진단과 발병시기를 구분한다[1]. 이들 영상 중에서 T2WI와 FLAIR상은 거의 같은 크기와 형태를 가지고 있는 반면, 뇌경색의 진단에 가장 유용하게 활용되고 있는 DWI는 T2WI와 FLAIR상에서 skull을 제거한 brain형태이므로 크기 및 위치에 관한 정보가 서로 다르다. 따라서 DWI를 T2WI 및 FLAIR상과 동일한 크기와 위치에 있도록 변환하고 이들 세 가지 영상의 상관관계를 비교․검토하였다. 세 가지 촬영기법에 의해 획득된 동일한 환자의 같은 부위의 영상을 사용하여 각 영상간의 신호강도차이를 수작업으로 얻고, 뇌 영역의 경계검출은 canny연산자를 사용하였으며, T2WI와 FLAIR상에서 추출된 뇌 영상을 DWI와 상대 비교하기 위한 영상정합기법으로 다항 워핑(polynomial warping)알고리듬[2]과 어파인 변환(affine transform)을 적용하였다. 본 연구에서는 뇌경색증으로 진단된 환자로부터 획득한 DWI, T2WI, FLAIR상 세 가지 MR영상의 신호강도 차이를 상호 비교․분석하고, 정확한 병변 위치를 영상정합 한 후 형태구조학적인 특징을 표현하여 뇌경색의 시기별 특성을 정량화 하고 식별하고자 하였다. 그리고 이들의 위치 및 형태학적인 상관관계를 이용하기 위하여 객체중심계층적계획법(objective-center ed hierachial planning method)를 사용하였다[3]. 또한 영상의 신호강도차이를 신경회로망[4]의 입력 파라미터로 사용하여 뇌경색 환자의 시기를 분류할 수 있는 신경회로망 분류기를 구현하고자 하였다.

II. 방 법

뇌 신경학적 증상을 주소로 내원한 환자중 증상발현 시기가 확실하며, 신경과 전문의의 신경학적 검사상 그 병소가 환자의 증상과 밀접한 관계가 있으며, DWI을 포함한 T2WI, FLAIR상이 획득된 다양한 시기의 뇌경색환자 65명(평균연령: 59세, 남: 38명, 여: 27명)을 대상으로 분석하였다. 본 연구에서는 1996년 Marks. MH가 제안한 뇌경색 시기별 구분 기준을 표본으로 설정하였다[4]. 뇌경색의 시기는 뇌의 허혈성 변화에 의한 증세가 나타난 후 MR영상을 획득하는데 까지 걸린 시간에 따라 초급성기(hyperacute, 12시간이내), 급성기(acute, 13시간-3일), 아급성기(subacute, 4일-7일), 만성기(chronic, 7일 이후)로 분류하였다. 초급성기와 급성기에 병변이 관찰된 환자는 시기별로 추적검사를 하고 동일위치의 영상을 획득하여 분석하였다. 자기공명영상장치는 초전도형 1.5T(MAGNETON vision, Siemens, Erlangen, Germany)를 이용하여 뇌경색증으로 DWI, T2WI, FLAIR상 모두가 획득된 초급성 16건, 급성 30건, 아급성 29건을 대상으로 본 연구를 실행하였고, 획득된 영상은 MR기기에서 PC로 FTP(file transfer protocol)를 이용하여 원래의 화일(raw file) 형태로 전송하였다. 전송된 입력 영상파일의 모든 실험은 PentiumⅣ PC를 이용하여 Microsoft Visual C++ 6.0 언어로 자체 프로그램화 개발하여 구현하였다.

1. 객체중심계층적계획법

세 가지 촬영기법으로 획득된 MR 영상을 이용하여 뇌경색을 분석하기 위하여 뇌의 형태구조학적으로 각 object를 구분한 후 각 object를 추출하고 object들 간의 상관관계를 파악 하고자 하였다. 각 object를 검출 한 후 영상 변형의 기준점을 설정하고, DWI, T2WI, FLAIR상에서 영상의 크기, 중심점의 matching 등을 수행하여 영상간의 대응점을 정확하게 산출하고, object들 간의 상관관계를 파악할 수 있도록 객체중심계층적계획법을 사용하였다. 세 가지 영상을 입력하고 이미 수작업으로 산출된 자료와 knowledge source를 바탕으로 영상처리와 패턴인식을 수행하였다. 이러한 일련의 과정에 의해 변환된 영상을 서로 분석하여 뇌경색의 시기별 특징을 기존의 수작업으로 얻은 시기별 신호강도 값과 비교함으로써 처리시간과 오차율을 줄이면서 정량화 과정을 수행하였다(Fig. 1).

Figure. 1.  Flow chart for classification process

2. 뇌의 추출

획득된 Skull내에 존재하는 brain 영역을 검출하기 위하여 T2WI와 FLAIR상에서 나타나는 특징들을 이용하였다. T2상에서는 뇌척수액의 신호가 가장 강하게 나타나고, FLAIR상은 fast IR sequence기법으로서 뇌척수액의 신호가 낮게 나타나는 두 영상의 이러한 특징을 이용하여 skull내에 있는 brain을 추출하였다. 추출하고자 하는 brain은 T2WI와 FLAIR상의 차이를 구하고, edge detection과 region growing을 수행한 후 edge 내부의 gray value를 256로 하여 brain 영역을 추출하여 brain의 위치정보를 알아낸 후 이 영상을 이용하여 brian을 추출하여 Fig. 2. a, b와 같이 나타내었다.
뇌실(ventricle)의 위치는 brain의 내부 중 knowledge source를 바탕으로 detecting focus를 영상전체의 영역에서 brain의 중심근처로 focus relaxation을 하여 오차율을 줄이고 속도를  증가시켜 구하였으며, 뇌실의 추출은 T2WI와 FLAIR상의 차이 영상과 T2상에서 thresholding과 region growing을 수행하여 공통적으로 나타나는 부분을 뇌실로 추출하여 위치정보를 알아내었다.

Figure. 2. T2-weighted image(a), Extraction of       brain(b), Edge detection of brain using Canny operation in DWI(c), Result image using polynomial warping for matching image(d)

3. 뇌의 위치정보 획득

DWI에서 뇌 영역 추출 시 잡음의 제거 없이 경계를 추출할 경우 가우시안 잡음에 의하여 경계가  정확하게 추출되지 않으므로 뇌의 추출 및 위치정보 획득을 위하여 가우시안 잡음의 영향을 적게 받는 canny 경계 검출(Edge detection) 기법을 사용하였으며 알고리듬은
1) 가우시안 필터(gaussian filter)로 영상의 평활화(smoothing)작업을 한다.
2) 구배 연산자를 아래 식과 같이 적용하여 크기(magnitude) 영상과 방향 영상을 구한다.
Mag(x, y) = sqrt { H(x, y)2 + V(x, y) }
Ang(x, y) = artan { V(x, y), H(x, y) }
3) 방향을 나타내는 Ang(x, y) 영상을 15°각도로 분할하여 섹터 번호를 부여한다.
4) 이중 임계처리(double thresholding) 작업을 수행하여 세선화 작업을 수행한다.
Canny 연산자를 사용하여 DWI의 뇌경계를 추출한 결과는 Fig. 2. c와 같으며, 추출된 경계 영상을 사용하여 DWI에서 뇌 영역의 위치정보를 획득하였다.

4. DWI, T2WI와 FLAIR상 사이의 영상 정합

영상정합에는 여러 가지 알고리즘이 사용되고 있으나 형태가 유사한 영상간의 정합에 사용되는 다항 워핑알고리듬과 어파인변환을 적용하여 DWI와 T2WI 및 DWI와 FLAIR상간의 영상정합을 수행하였다. 각 영상의 위치정보를 이용하여 영상 워핑후 일그러짐 현상을 방지하기 위하여 팬트보간(Fant's  interpolation)알고리듬을 사용하여 T2WI와 FLAIR상의 영상정합을 수행하였다. 영상정합의 가장 기본적인 방법인 이동(translation), 회전(rotation), 확장(scaling)등의 기법을 조합하여 영상을 변형시키는 방법을 어파인 변환이라 한다. 본 연구에서는 다항워핑 중 3차 워핑을 사용하였다. 그리고 워핑에서 발생하는 왜곡(aliasing)현상을 방지하기 위하여 저역통과 필터링(low pass filtering)과 2차 선형보간(bilinear interpolation) 과정을 수행하였다. 각 영상간의 정합에서 기준이 되는 기준점(control point)을 뇌 영상의 45°씩 배열하여 8개로 설정하고 영상정합 과정을 수행한다. Fig. 2. d는 다항워핑 기법을 적용하여 크기가 확장 변환된 영상을 나타내고 있다.

III. 결 과

1. DWI, T2WI, FLAIR 영상에서 뇌경색 시기별 특성

본 연구에서는 수작업으로 구해진 뇌경색 부위의 신호강도를 바탕으로 각 시기별 평균적인 신호강도의 차이를 임계치로 설정하고 각 단계별 가상의 색(pseudo color)로 정하여 시기를 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 초급성, 급성, 아급성기에서 뇌경색 부위는 신호강도가 DWI의 초급성, 급성기에서는 매우 높게 보이고 아주 잘 나타나 쉽게 식별할 수 있었다. 그러나 초급성기 FLAIR상과 T2WI에서는 나타나지 않았으며 급성기에는 잘 나타남을 Table 1에 나타내었다.

Table 1. Characteristics of each period MR images at cerebration infarction region

	Hyperacute	Acute	Subacute
DWI	↑↑↑	↑↑↑	↑↑
FLAIR	×	↑↑	↑
T2WI	×	↑↑	↑

↑↑↑: 아주 잘 나타남.  ↑↑: 잘 나타남.
↑: 어느 정도 나타남   ×: 나타나지 않음

각 단계별 환자들의 신호강도는 개인의 나이, 체질 등 여러 가지 복합된 요인으로 균일하게 나타나지 않았으나, 환자 각각의 단계별 신호강도의 차이는 256 gray scale를 적용하여 뇌경색 시기별 DWI와 FLAIR상, DWI와 T2WI 및 FLAIR상과 T2WI 사이에서 수작업으로 신호강도값의 평균 및 표준편차 값을 구하였다(Table 2).

	Hyperacute	Acute	Subacute
DWI-FLAIR	199.8±7.5	115.3±8.0	70.9±5.8
DWI-T2WI	197.7±6.9	110.2±5.4	67.8±7.2
FLAIR-T2WI	5.9±4.4	7.8±6.2	5.8±4.3

Table 2. Mean and standard deviation of each cerebration infarction period signal intensity difference among the three types of image at ROI

영상정합 기법에 의한 신호강도의 차이는 Table 2와 같으며, 전문의에 의해 진단된 MR영상의 뇌경색 부위에서 수작업으로 ROI를 측정한 신호강도치와 제안한 방법으로 획득한 신호강도의 유사성을 알아보기 위하여 시기별 영상간의 신호강도차의 값을 비교하였다. 수작업으로 얻어진 신호강도치와 본 연구에서 제안한 방법으로 획득한 신호강도치와 거의 같음을 알 수 있었다. FLAIR상과 T2WI사이에서는 병변의 신호강도차이가 시기별로 정확하게는 구분되지 않았으나, DWI와 T2WI 및 DWI와 FLAIR상간에는 시기별로 구분이 확연하게 되었다. 따라서 영상의 차이값을 가상의 색으로 구분하여 쉽게 판별하도록 하였으며 이를 Fig. 3에 나타내었다.

Figure. 3. Hyperacute in difference image FLAIR between DWI(a), Acute in difference image T2WI between DWI(b),  Subacute in difference image FLAIR between DWI(c). Red color: Hyperacute, Compound color: Acute, Green color: Subacute

2. 신경회로망을 이용한 뇌경색 시기 분류기 구현

영상정합 기법을 이용하여 DWI와 FLAIR, DWI와   T2WI, FLAIR와 T2WI 영상의 신호강도 차이를 구하여 본 연구에서 구현한 신경회로망의 입력 파라미터로 사용하였다. 본 연구에서 사용한 신경회로망 모델은 비선형 패턴 분류에 효과적인 다층퍼셉트론(multi-layer perceptron) 모델이며 오차역전파(error backpropagation) 알고리듬을 사용하여 학습시켰다. 신경회로망에 사용된 파라미터들은 Table 2와 같으며, 이들을 사용하여 분류한 결과와 방사선과 전문의에 의한 판독결과를 비교하면 Table 3과 같다. 세 가지 촬영기법으로 획득된 영상만 입력하면 뇌경색의 시기가 판별되도록 하였다. 그리고 각 단계별 세 가지 영상을 하나의 조로 설정하여 뇌경색 단계를 분석하여 실험결과와 전문의의 판독소견을 비교하였다. 또한 아급성기 환자 영상을 입력하여 두기법간에 차이를 비교하였을 때에 녹색으로 표현되는 최종 수행결과 화면을 Fig. 4에 나타내었다.

Table 3. Parameter of neural network

	Hyperacute	Acute	Subacute
활성함수의 기울기	1.5	1.2	1.2
학습상수	0.1	0.05	0.05
중간층 뉴런의 수	25	20	15

Table 4. Compare a classification of neural network with result of reading in special Ph.Doctor

	Classification of neural network			Recognition rate
Diagnosis of Ph.D	Hyperacute	Acute	Subacute	Error	Error rate %
Hyperacute(16)	14	2		2	12.5
Acute(30)	3	25	2	5	16.6
Subacute(29)		5	24	5	17.3
Total(75)	17	32	26	12	15.5

Figure. 4. Determination subacute cerebral infarction period according to quantified signal intensity data

IV. 고 찰

획득된 MR영상을 서로 비교․관찰하고 증세 발현시기에 따른 병력을 토대로 의사의 주관적인 지식판단에 의해 진단내려지는 것을 다양한 공학적인 개념을 적용하여 정량적이고 객관적인 판단을 근거로 뇌경색시기를 알아보자는 본 연구의 목적이었으나, 단순 영상 비교연구는 보고되고 있으나 이에 관한 영상처리에 의한 공학적인 이전의 연구가 없어 실험결과를 비교검증하기가 어려웠으며, 본 결과는 전문의사의 판독소견서와 비교하였다. 또한 몇일 후 추적검사시는 가급적 전과 동일한 위치에서 영상획득이 되도록 하였다. 그러므로 시기별 신호강도 측정시 정확한 비교측정이 가능하도록 하였다.
본 실험에서도 초급성 병변은 T2 강조영상에서 신호변화를 보이기 전에 명백한 신호증가를 보여 뇌경색의 조기진단에 매우 유용함을 알 수 있었다. 급성기에서는 확산 강조와 T2 강조영상 모두에서 병변을 관찰 할 수 있었으므로, 확산 강조영상는 넓은 범위의 병변을 관찰 할 수 있으며 병변 발견율의 우위를 나타내었다. 또한 확산 강조와 T2 강조영상, FLAIR상과의 신호 비교로 병변의 시기를 유추 할 수 있을 지 알아보았는데, 각각의 두 기법간 영상 신호강도값을 비교하면 일정한 특성의 신호강도차를 나타내므로서 병변 발현시기를 추정할 수 있었다.

Ⅴ. 결 론

세 가지 촬영기법으로 획득된 뇌경색 환자의 MR영상에 대해 뇌경색 시기별 각 영상간의 신호강도 차이를 이용하여 초급성, 급성, 아급성기를 정량적으로 판별하고자 하였다. 뇌경색으로 진단된 75명의 환자 영상을 획득하여 병변부위의 신호강도를 측정하여 경색 시기를 정량화하고, 뇌 영역의 경계검출은 canny연산자를 사용하여 다항 워핑 알고리듬과 어파인 변환을 적용한 영상정합기법을 수행하였다.  FLAIR상과 T2WI에서 관찰하기 어려운 뇌경색 부위의 정확한 위치와 DWI에서 관찰하기 어려운 정확한 해부학적인 위치를 두 영상의 정합에 의해 뇌경색의 형태구조학적인 특징을 쉽게 판별할 수 있었고, 이를 이용하여 뇌경색 부위의 정확한 검출과 뇌경색의 시기도 구분할 수 있었다. 시기별로 정량화 된 값을 뇌경색 시기구분의 기준으로 설정하여 경색의 시기구분을 자체 개발한 프로그램에 적용하여 수행한 결과 전문의의 판단과 78%이상의 확률로 일치하였다.
본 연구를 통하여 지금까지 전문의의 주관적인 판단으로 구분되든 뇌경색의 시기 구분을 객관적으로 정량화된 자료를 제시 할 수 있었으며, 이를 기본으로 하여 뇌경색 시기 구분의 다양한 파라미터를 첨가한다면 뇌경색 진단 보조시스템의 개발에 적용 가능하리라 사료된다.

참고문헌

1. A. Socrensen : Hyperacute stroke ; Evaluation with combined multisection diffusion-weighted and hemodynamically weighted echo-planar MR imaging, Radiology, 199, 391-401, 2003

2. Warach S, Chien D, Li W, Ronthal M, et al : Fast magnetic resonance diffusion-weighted imaging of acute human stroke, Nurology, 42, 1717-1723, 1992

3. L.G. ; Composition of image analysis processes through objective-centered hierachial planning. IEEE Trans. on prttern analysis and machine intelligence, vol. 17, No.10, 997-1009, 1995

4. J. J. Hopfield: Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons. Proc. of National Academy Science 81. 3088-3092. 1984