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초록

한국어

뇌혈관의 기하학적 구조가 뇌동맥류 발생과 연관이 있다는 연구가 보고되고 있다. 뇌혈관의 기하학적 구조로부터 뇌 동맥류의 위험도를 평가하려는 시도가 있지만, 2차원 X-ray 혈관조영영상에 대한 분석 연구가 주로 진행되어 왔다. 3차원 뇌혈관 영상의 분절별 분석을 가능하게 하는 공개된 소프트웨어가 없는 관계로, 본 논문에서는 3차원 자기공 명 뇌혈관 영상으로부터 뇌동맥류의 위험도를 평가하기 위한 소프트웨어 설계를 제안한다. 파이썬 환경에서 PyQt 를 이용하여 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하고, Plotly를 이용하여 3차원 혈관의 중심선상의 점을 마킹하는 식 으로 하여 분기점을 포함한 혈관의 주요 지점들을 나타내어 분석에 활용한다. 분기점을 기준으로 두 혈관이 이루는 각을 측정하여 기존의 ImageJ와 값을 비교한다. 내경동맥(ICA, internal carotid artery)의 중간 지점에서 발생 한 뇌동맥류에 대해 혈관의 구불거림과 관련된 특징점을 추출하고 이를 뇌동맥류가 없는 환자데이터와 비교한다. 제 안하는 소프트웨어는 뇌동맥류 연구에 있어서 개별 환자 뇌혈관의 기하학적 특성을 정량적으로 분석하는데 유용할 수 있을 것이다.

영어

The geometrical structure of cerebral blood vessels is reported to be correlated with the occurrence of cerebral aneurysms. Although there have been efforts to evaluate the risks of cerebral aneurysms from the morphological information of cerebral vasculature, most of the studies have focused on the analysis of 2D images obtained from X-ray angiography. Since custom software is not publicly available, in this paper we propose the design of software for quantitative assessment of the potential risks of cerebral aneurysms from 3D brain magnetic resonance angiography data. A graphical user interface was developed in Python using the PyQt library. The Plotly library was used for user-interactive annotations of the points of interest along the centerlines of the arteries, including bifurcations of the cerebral arteries. We compare the bifurcation angle measurements between our proposed software and ImageJ. We also assess any potential risk factors associated with aneurysm by comparing the tortuosity related features of the internal carotid arteries (ICAs) between patients with and without ICA aneurysms. The proposed tool could be useful for quantitatively analyzing the morphology of the cerebral arteries and estimating a risk for cerebral aneurysm in a patient-specific manner.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 배경 연구
2.1. 혈관의 구불거림을 측정한 연관성 연구
2.2. 분기점을 중심으로 혈관이 이루는 각도를 측정한 연관성 연구
3. 방법
3.1. 데이터
3.2. 영상전처리
3.3. 그래픽 사용자 인터페이스
3.4. Bifurcation 지점에서 발생한 뇌동맥류 혈관에대한 Bifurcation angle 및 tortuosity 측정모듈
3.5. Bifurcation 지점이 아닌 곳에 발생한 뇌동맥류혈관에 대한 혈관 tortuosity 측정 모듈
3.6. ImageJ와 angle 측정 비교
4. 결과
4.1. Bifurcation 지점에서 발생한 뇌동맥류 혈관에 대한 Bifurcation angle 측정
4.2. Bifurcation 지점이 아닌 곳에 발생한 뇌동맥류혈관에 대한 혈관 tortuosity 측정
4.3. ImageJ와 angle 측정 비교
5. 결론 및 향후 연구
Acknowledgements
참고문헌

저자

• 오정민 [ Jeongmin Oh | 연세대학교 디지털헬스케어학부 ]
• 김윤철 [ Yoon-Chul Kim | 연세대학교 디지털헬스케어학부 ] 교신저자

참고문헌