대퇴 근위부의 골소주 패턴에 대한 복합적인 분석을 통한 골다공증 예측 연구 (Prediction of Osteoporosis using Compositive Analysis of Trabecular Patterns on Proximal Femur)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 19권 / 2호 / 99 ~ 106페이지
· 저자명 : 이주환, 박성윤, 정재훈, 김성민

초록

본 연구에서는 각기 다른 측정 부위에서 도출된 골밀도와 골소주 패턴 간의 상관관계를 복합적으로 분석하여 측정부위에 따른 평가변수의골다공증 예측 가능성을 평가하고자 하였다. 실험대상은 40대 이상의 폐경기 이후 여성 40명을 선정하였고, T-Score 분류법에 따라 각각 20명의 정상군 및 골다공증군으로 분류하였다. 실험대상의 골밀도는 이중 에너지 X선 흡수 계측법을 통해 대퇴경부(Femoral Neck), 전자부(Trochanter) 및 워드 삼각부(Ward's Triangle)에서 측정하였다. 또한 각 측정부위에 50x50 픽셀 크기의 관심영역을 지정하고, 기존 연구에서제안된 영상처리기법을 적용하여 각 영역의 골소주 패턴을 추출하였다. 골다공증을 예측하기 위한 평가변수는 구조적 변수(평균 회색조, 골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리), 골격화 변수(골개수, 골길이) 및 프랙탈 차원(fractal dimension)으로 구분되는 총 8가지를 선정하였다. 실험결과,골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리, 골개수, 골길이 및 프랙탈 차원이 골밀도를 유의하게 반영하였고(p<0.003), 평가변수의 분석을 통한 골다공증의 높은 예측 가능성을 확인하였다.

영어초록

The purpose of this study was to determine the evaluation parameters' osteoporosis predictability in accordance with measuring regions by analyzing the correlations between bone mineral density and trabecular patterns derived from different measuring regions. Experimental subjects were a total of 40 female patients after menopause aged over 40 years, and were classified into 20 control and 20 osteoporotic groups according to the T-score. Bone mineral density was measured on femoral neck, trochanter and ward's triangle by DEXA(Dual Energy X-ray Absorptiometry). We designated ROI(Region of Interest) with 50 x 50 pixel size on each measuring regions, and extracted trabecular patterns by using existing image processing method. We also selected a total of eight evaluation parameters that are categorized into structural(mean gray level, area, perimeter, thickness and terminal distance), skeletonized parameters(number, length) and fractal dimension. As a result, it was observed that area, perimeter, thickness, terminal distance, number, length and fractal dimension reflected the bone mineral density with high statistical validity(p<0.003). We also confirmed that the evaluation parameters could predict the osteoporosis more efficiently.

참고자료

· 없음