유양동 함기화의 체적과 표면적 측정

Abstract

연구 배경 및 목적 Mastoid air cell system (MACS)은 여러 개의 분할된 공기강(air cell)으로 이루어진 복잡한 구조로 이루어져 함기화 정도를 정량적으로 측정하는 데에는 많은 어려움이 있다. 이전 연구에서는 여러 영상 분석 프로그램을 이용하여 함기화 정도(체적, 표면적)를 계산하였으나 algorithm에 대해서는 밝히고 있지 않으며 또한 적절한 algorithm으로 계산이 이루어졌는지에 대해서도 고찰이 없다. 본 연구에서는 특정 프로그램 보다는 어떤 algorithm으로 MACS의 함기화 정도를 측정하는 것이 적절한지를, 또 그러한 algorithm을 적용할 때 역치의 변화가 측정치에 어떤 영향을 주는지에 대하여 알아보고자 하였다. 재료 및 방법 교통 사고 및 추락 사고 등의 외상, 안면 신경마비, 전음성 난청 등을 주소로 내원하여 Temporal Bone Computed Tomography (TBCT)를 촬영한 환자 중 양측 모두 정상 소견을 보인 성인 27명(남자 15예, 여자 12예)의 54귀를 대상으로 하였다. 환자 1명당 평균 53장의 TBCT slice를 제작한 image processing 프로그램으로 조작하여 MACS만을 남긴 Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) 파일을 준비하였다. CT slice상에서 MACS와 아닌 부분 즉, air/non-air area를 구분하는 Hounsfield Unit (HU) 역치를 지정하였으며 2차원적 단면(TBCT slice)내 air cell area의 표면적 및 체적을 cuberille algorithm, marching square algorithm에 따라 측정하였다. 연구 결과 역치 HU이 낮을수록 체적은 작게 측정되었다. 표면적도 대체적으로 비슷한 양상을 보였으나 HU -200 ~ 0 구간에서는 plateau 양상을 이루었다. 체적은 역치 HU -50 이하 일 때는 cuberille algorithm이, 그 이상으로 역치를 지정하였을 때는 marching square algorithm이 더 큰 값을 보였다. algorithm보다는 역치 HU의 변화가 체적 및 표면적에 더 큰 영향을 미쳤다. 결론 Window setting에 영향을 받지 않는 HU를 직접 data source로 사용함으로써 CT를 이용한 계측연구에서 표준화된 방법을 제시할 수 있게 되었다. 추후 연구에서는 air/non-air 경계로 얼마의 역치가 적절한지에 대해서는 추가적인 연구도 필요할 것이다.;Background and Objectives : Mastoid air cell system (MACS) is an air reservoir, which is partitioned into multiple air spaces. In previous studies, pneumatization (volume, surface area) was measured by commercial or free computer image analysis programs. But there is no review on the appropriation of algorithm used. This study was aimed to evaluate which algorithm is appropriate for measuring the degree of pneumatization and how the change of threshold affects the results. Subjects and Methods : Fifty four ears of 27 healthy subjects (15 males and 12 females) without a history of chronic or exudative otitis media were enrolled. Their Temporal bone computed tomography (TBCT) were taken after trauma with car accident or crash, facial nerve palsy, conductive hearing loss. Per TBCT slice, a Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) file was made in the image data for each cross-section. Hounsfield Unit (HU) array from each CT image data is stored. Threshold HU values to separate MACS and non-MACS, in other words, air/non-air area were assigned. The sum of length of air cell area was measured according to cuberille algorithm and marching square algorithm. The surface area of MACS was calculated by multiplying the sum of perimeter of air cell area by 1.5 corresponding to slice thickness. Also the volume of MACS was calculated by multiplying surface area of air cell area by 1.5 corresponding to slice thickness. Results : The lower threshold became, the smaller volume was measured. The surface area also were shown similar pattern. But threshold HU -200~ 0 interval created plateau pattern. Cuberille algorithm when threshold HU was higher than -50 and marching square algorithm when it was lower than -50, revealed greater volume. In the range of HU -350~0, the difference between the two methods was less than 4%. The change of threshold HU rather than algorithm had a greater impact on calculation of surface area and volume. Conclusion : This research can propose a standardized method in calculating surface area and volume of MACS using HU that is not affected by window setting. Further study would be necessary to find a HU threshold which can point out the exact boundary between air and non-air.