[논문 리뷰] A Simple, Fast and Fully Automated Approach for Midline Shift Measurement on Brain Computed Tomography

Huan-Chih Wang, Shih-Hao Ho외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 02.

Traumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances참고 문헌 12인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 환자의 뇌 CT 영상에서 중선 이동(Midline Shift, MLS)을 측정하기 위한 빠르고 완전 자동화된 방법을 제시한다. 이 방법은 픽셀 강도에서 유도된 가중 중선(Weighted Midline, WML)을 사용하며, 모니로의 구멍 부근에 위치한 이상 중선(Ideal Midline, IML)을 기준으로 삼는다. 시스템은 평균 90.24%의 정확도를 기록하였고, 수동 헤드 회전 校정을 적용할 경우 92.68%로 향상된다. 또한 임상 평가에서 MLS와 유사한 성능을 보이는 새로운 정규화된 파라미터인 MLS/ICWMAX를 도입하였으며, 이는 비-DICOM 이미지에 특히 효과적이다.

ABSTRACT

Brain CT has become a standard imaging tool for emergent evaluation of brain condition, and measurement of midline shift (MLS) is one of the most important features to address for brain CT assessment. We present a simple method to estimate MLS and propose a new alternative parameter to MLS: the ratio of MLS over the maximal width of intracranial region (MLS/ICWMAX). Three neurosurgeons and our automated system were asked to measure MLS and MLS/ICWMAX in the same sets of axial CT images obtained from 41 patients admitted to ICU under neurosurgical service. A weighted midline (WML) was plotted based on individual pixel intensities, with higher weighted given to the darker portions. The MLS could then be measured as the distance between the WML and ideal midline (IML) near the foramen of Monro. The average processing time to output an automatic MLS measurement was around 10 seconds. Our automated system achieved an overall accuracy of 90.24% when the CT images were calibrated automatically, and performed better when the calibrations of head rotation were done manually (accuracy: 92.68%). MLS/ICWMAX and MLS both gave results in same confusion matrices and produced similar ROC curve results. We demonstrated a simple, fast and accurate automated system of MLS measurement and introduced a new parameter (MLS/ICWMAX) as a good alternative to MLS in terms of estimating the degree of brain deformation, especially when non-DICOM images (e.g. JPEG) are more easily accessed.

연구 동기 및 목표

• 뇌 CT 영상에서 중선 이동(Midline Shift, MLS) 측정을 위한 완전 자동화되고 빠르며 정확한 방법 개발.
• 응급 신경영상에서 신뢰할 수 있고 재현 가능한 MLS 정량화의 임상적 과제 해결.
• 비-DICOM 이미지에 특히 적합한 강력한 대안으로서 새로운 정규화된 파라미터인 MLS/ICWMAX를 도입하고 검증.
• 수동 측정을 자동 계산으로 대체하여 중선 이동 평가의 간병자 간 변동성과 시간 부담을 감소.

제안 방법

• 픽셀 강도를 기반으로 가중 중선(Weighted Midline, WML)을 계산하여 어두운 영역에 더 높은 가중치를 할당함으로써 해부학적 대칭성을 반영.
• 이상 중선(Ideal Midline, IML)은 모니로의 구멍 부근에 정의되어 있으며, WML과의 거리를 측정하는 기준으로 사용.
• 중선 이동(Midline Shift, MLS)은 축방향 CT 슬라이스에서 WML과 IML 사이의 유클리드 거리로 계산.
• 비율인 MLS/ICWMAX를 도입하였으며, ICWMAX는 뇌내부 영역의 최대 너비로, 환자의 체형과 스캐너 변동성에 따라 MLS를 정규화.
• 헤드 회전 보정을 위한 자동 이미지 校정을 적용하였으며, 성능 기준으로 수동 校정을 사용.
• 각 CT 스터디는 평균 약 10초 내에 처리됨.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완전 자동화된 시스템이 뇌 CT 영상에서 중선 이동 측정에 대해 높은 정확도를 달성할 수 있는가?
• RQ2 제안된 MLS/ICWMAX 비율의 성능이 임상 평가에서 전통적인 MLS와 비교하여 어떻게 되는가?
• RQ3 자동 校정이 자동 중선 이동 측정의 정확도에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법이 임상 워크플로우에서 흔한 JPEG 형식의 비-DICOM 이미지를 신뢰성 있게 처리할 수 있는가?

주요 결과

• 자동 이미지 校정을 통한 헤드 회전 보정을 적용한 자동 시스템은 총 평균 정확도 90.24%를 달성하였다.
• 수동 헤드 회전 校정을 적용할 경우 시스템의 정확도는 92.68%로 향상되었다.
• MLS/ICWMAX 파라미터는 MLS와 거의 동일한 혼동 행렬과 ROC 곡선 결과를 보였으며, 이는 동일한 진단 성능을 의미한다.
• 스터디당 평균 처리 시간은 약 10초로, 임상 적용에 매우 빠르고 실용적임을 보여주었다.
• JPEG와 같은 비-DICOM 이미지에 대해서도 이 방법은 뛰어난 강건성과 정확도를 보였으며, 실제 임상 환경에의 구현에 적합함을 입증하였다.