Medical imaging is currently used for diagnosis and prognosis of many diseases. Through these medical images, various phenomena that occur in the human body can be detected. In order to detect signs of a disease and various physiological activities of the human body from medical images, it is important to extract appropriate features and to interpret it properly. On the other hand, monitoring the blood flow of tissue is essential in that it can prevent the subject's prognosis and sudden death due to heart attack. Failure to monitor status of a patient can result in necrosis of the tissue, which can have a significant impact on the patient's subsequent life. Therefore, by measuring the blood flow of the tissue and understanding the blood flow characteristics of the peripheral vascular disease, it is possible to prevent the deterioration of the patients’ status. For this purpose, this study aims to extract the quantifiable features from medical images and to suggest blood flow characteristics of several peripheral vascular diseases, which also can be used as a diagnosis marker. For extracting proper features, the characteristics of each disease were considered and known imaging parameters were used. In this study, blood flow characteristics of various peripheral vascular diseases were identified and were analyzed by using known indicators, to diagnose and to state disease using medical image analysis. The practical usability has been proven through clinical practice.
After general introduction about this study (chapter 1), I proposed several feature extraction method and explained its biological meanings in chapter 2 with animal models. In chapter 3, I verified these feature extraction method is clinically useful and practically usable. Every parameters that I suggested could explain the characteristics of unknown peripheral vascular flow and had potential to use as a biomarker of each disease.
In summary, in this study, the blood flow characteristics of various peripheral vascular diseases were identified and analyzed using known indicators to diagnose and state disease with medical images, and its practical usability has been proven through clinical practice.
의료 영상은 현재 많은 질병의 진단 및 예후 관찰에 쓰이고 있으며 이러한 의료 영상을 통해서 우리는 인체에서 일어나는 여러 가지 현상들을 알아낼 수 있다. 이러한 영상으로부터 질병의 징후 및 인체의 다양한 생리 활동을 감지하기 위해서는 적절한 특징을 추출하여 수치화하고 그 의미를 파악하는 것이 중요하다. 한편, 조직의 혈류 흐름을 파악하는 것은 심혈관질환을 가진 피험자의 예후 관찰 및 심장마비로 인한 급작스러운 사망을 방지할 수 있다는 점에서 필수적이다. 적절한 관찰과 치료가 이루어지지 않으면, 조직의 괴사가 일어나 환자의 이후 생활에 큰 영향을 줄 수 있기 때문이다. 따라서 조직의 혈류 흐름을 적절한 방법으로 측정하고, 그를 통하여 말초 혈류 질환의 혈류 특성을 이해한다면 심혈관질환 환자가 악화되는 것을 조기에 확인하고 막을 수 있으며 적절한 치료를 행할 수 있고 그 효과를 측정할 수 있다. 그를 위하여 본 연구에서는 의료 영상의 분석을 이용한 말초 혈류 질환의 혈류 특성 파악 및 진단에까지 사용될 수 있는 수치화된 특징을 추출해 내고 그 의미를 알고자 한다. 특징을 추출하는 방법에 있어서는 이미 생물학적인 의미가 알려진 표지를 이용, 분석을 통하여 해당 혈류 질환의 혈류 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 이는 단순한 질병 진단 및 혈류 특징 파악이라는 점 이외에 표준화한 진단 표식을 사용하여 피검자의 현재 혈류 상태를 파악하는 데에도 도움이 될 수 있다. 정리하면, 본 연구에서는 의료 영상으로부터 질병 진단 및 상태 파악을 하기 위해 의미가 알려진 지표들을 이용하여 여러 말초 혈류 질환의 혈류 특성을 파악하고 분석 및 이해하였으며, 이러한 지표가 임상에서 실질적으로 사용 가능함을 증명하였다.
