관상동맥협착 진단을 위한 심혈관 초음파 데이터 획득 및 분석에 관한 연구

Abstract

관상동맥 협착증으로 인한 혈류의 난류는 주변 관상동맥 조직에 영향을 미치며 인접한 심근 조직에 오디오 주파수 진동을 발생시킨다. 관상 동맥 도플러 진동 측정법 (CDV)은 초음파를 사용하여 관상 동맥 협착증으로 발생한 심근의 진동을 감지하는 비침습적 진단기술이다. 최근 진행된 CDV 기술 연구는 관상동맥 질환 진단에서 상당한 민감도 및 특이도를 보여주지만, 긴 진단시간과, 정상군 피험자에게서도 고주파 진동 성분이 검출되는 문제 등이 여전히 남아있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 우리는 아래와 같이 3 가지 데이터 수집 방법을 제안했다. 또한, 임상 연구를 통해 제안 된 접근 방식의 가능성을 검증했다. Interleaved 데이터 수집 방법에서는, 두 곳의 다른 위치로부터 초음파 펄스를 교차적으로 송수신 하여 데이터를 획득한 후, 공통 신호 성분을 제거하여 협착에 의한 진동 성분만 검출하는 것을 목표로 한다. 이 방식의 데이터 획득을 통하여 여러 영역에서 공통적으로 나타날 수 있는 개인의 고유한 고주파 진동 특성을 효과적으로 검출할 수 있다. 또한 특정 시간에 발생하는 노이즈 성분을 효과적으로 필터링 할 수 있다. Interleaved 데이터 수집 방법을 이용하여 임상 연구에서 총 11 명의 피험자를 모집했다. RCA 관상동맥의 경우 83 %의 민감도와 80 %의 특이도를 얻었으며 LAD 관상동맥의 경우 100 %의 민감도와 83 %의 특이도를 얻었다. Arrayed-range gate 데이터 수집에서는 협착에 의한 고주파 진동이 심근 조직에 어떻게 분포하는 지 분석하는 것을 목표로 하였다. 우리의 목표는 심근 조직 내에 협착이 있는 경우와 없는 경우 진동 분포의 경향성을 비교하여 관찰하는 것이다. 기존의 방식에서 밝히지 못한 협착에 의한 진동의 전파 특성을 분석하였다. 또한 협착이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우의 심근의 움직임에서 유의미한 차이를 확인하였다. 이 방식을 이용한 임상연구에서 총 33 명의 피험자를 모집했다. 우리의 진단 알고리즘은 정상군과 환자군을 75 %의 민감도와 83 %의 특이도로 효과적으로 분류했다. Wide range gate (WRG) 데이터 수집에서는 데이터 획득 대상에 초음파 펄스를 집중하는 방식을 이용한다. 실시간으로 데이터 획득 대상의 영역을 입력받은 후, 해당 영역으로부터 검출되는 신호가 최대가 되도록 평면파 펄스를 발생시켜 WRG 데이터 획득을 진행한다. 이 방식은 포커스드 기반 방식들이 가지고 있는 매우 긴 진단시간과 특정 부분에서만 높은 신호 대 잡음비의 문제점들을 해결할 수 있었다. 넓은 영역에서 데이터를 획득하기 때문에 정보처리에 매우 많은 양의 데이터를 활용할 수 있고, 촘촘한 영역에서 데이터 분석이 가능하기 때문에 개개인마다 다른 관상동맥의 특성 혹은 협착에 의한 진동 전파 특성을 고려한 진동 검출 알고리즘을 개발할 수 있다. 온전한 진단 알고리즘과 프로토콜을 제시하여 실제로 대상자가 병원을 방문하였을 경우, 진단 결과를 도출할 수 있었다. 임상 연구에서 총 100 명의 피험자를 모집했다. 관상 동맥 조영술 결과와 비교하여 WRG 데이터 분석의 민감도와 특이도는 각각 80 %와 84 %였다. 또한 다변량 분석에서, WRG 바이브로메트리 진단 결과는 CAD에 대한 독립적 인 예측 인자였다. 우리는 위와 같이 초음파를 사용하여 CAD를 감지하는 새로운 진단 방법들을 제안하였다. 새로운 데이터 수집 방법은 상당한 민감도와 특이도를 보이며, CAD의 초기 진단 도구로 큰 잠재력을 보여주었다.

The turbulence of blood flow caused by coronary artery stenosis has an impact on the surrounding coronary artery tissue, and creates audio-frequency vibrations to the adjacent myocardial wall. Coronary Doppler vibrometry (CDV) is a non-invasive diagnosis to detect the vibrations from stenosis in coronary artery using ultrasound. Although recent CDV shows considerable sensitivity and specificity in diagnosing coronary artery disease, there still remains a serious problem that normal subjects can also have high-frequency components in vibration. To overcome these problems, we proposed three data acquisition methods. Also, we confirmed the feasibility of the proposed approach through a clinical study. In interleaved data acquisition, we transmit pulse to two different positions in an interleaved manner and obtain differential information of two reflected signals in order to eliminate common noise thereby enhancing the quality of stenosis-induced vibration. We recruited total 11 subjects in a clinical study. We obtained a sensitivity of 83% and a specificity of 80% in the right coronary artery cases and obtained a sensitivity of 100% and a specificity of 83% in the left anterior descending cases. In arrayed-range-gate data acquisition, we developed new data acquisition and analysis algorithms that focus on the spatial distribution of high-frequency vibration in the myocardial tissue. Our purpose is to observe the location-dependent variation of vibration in the myocardial tissue. We recruited total 33 subjects in a clinical study. Our proposed algorithm effectively classifies normal subjects and patients with sensitivity of 75% and specificity of 83%. In wide range gate (WRG) data acquisition, we investigated the diagnostic feasibility of a novel diagnostic method using wide range gate ultrasound data acquisition for diagnosing coronary artery disease (CAD). The WRG data acquisition detects high-frequency vibrations from coronary artery stenosis, using pulse-wave Doppler ultrasound. We recruited total 100 subjects in a clinical study. As compared with the results of coronary angiography, the sensitivity and specificity of the WRG data analysis were 80% and 84%, respectively. In a multivariate analysis, a positive vibrometry result was an independent predictive factor for CAD. We proposed a new diagnostic method for detecting CAD using ultrasound. The new data acquisition method showed good potential as an initial diagnostic tool for CAD.