RGB 채널치환을 이용한 내시경 영상강화기술

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Background and Objectives: Narrow band image (NBI) has already been known as a qualified endoscopic technique to improve detection of diverse upper aerodigestive tract lesions. But, relatively high cost and narrow applicability have made NBI could not be widely used. So, as an alternative way, we developed an image processing algorithm of RGB channel substitution which simulated the mechanism of NBI. The objective of this study is to present the algorithm of RGB channel substitution and examine the clinical applicability.
Materials and Methods: By the algorithm of the RGB channel substitution, RGB value in each pixel of endoscopic white light image is substituted; red value to green one, green value to blue one. This substitution realized an image similar with an image made by NBI filter. To examine clinical applicability of this algorithm, WLI and NBI of 50 benign (Barret’s esophagus, esophagitis) and 50 malignant (squamous cell carcinoma) esophageal lesions were selected, and WLI were converted to new images (CI). To eliminate systemic bias, the order of three groups of images (WLI, CI, NBI) was block-randomized. Three gastroenterologists independently evaluated randomized images without any clinical information. The accuracy, positive and negative predictive value, sensitivity and specificity of WLI, CI and NBI were analyzed.
Results: The accuracy was as following; WLI 84.3%, CI 86.3%, NBI 86.6%. The positive predictive value was as following; WLI 86%, CI 88.7%, NBI 85.3%. The negative predictive value was as following; WLI 82.8%, CI 84.3%, NBI 88.2%. The sensitivity was as following; WLI 82%, CI 83.3%, NBI 88.6%. And the specificity was as following; WLI 86.6%, CI 89.3%, NBI 84.6%. As a comparison of sensitivity, p-value was as following; WLI-CI 0.815, WLI-NBI 0.052, NBI-CI 0.134. As a comparison of specificity, p-value was as following; WLI-CI 0.344, WLI-NBI 0.581, NBI-CI 0.065. Despite no statistical difference of sensitivity and specificity, there was some trend of increasing accuracy in the order of WLI, CI and NBI. Ten of 150 examinations for malignant cases (6.6%) were correctly diagnosed by CI while their diagnoses by WLI were false-negative.
Conclusion: By substitution of RGB channels, WLI could be successfully converted to new images resembling NBI images. Although statistical significance could not be obtained in this study, RGB substitution could provide additional information on original WLI. An application program of RGB substitution can be applied to any kind of medical imaging tools (digital camera, microscopy, etc.) including endoscopy.
Key words: endoscopy, NBI, RGB channels

국문 초록 (Abstract)

협대역 내시경 기술은 다양한 상부 기관식도병변을 탐색에 이점이 있는 것으로 알려져 왔다. 그러나, 상대적으로 높은 비용과 좁은 적용 가능성으로 인해 NBI은 널리 쓰이지 못하고 있는 실정이다. 따라서 우리는 이에 대한 대안으로 협대역 내시경 기술의 원리를 소프트웨어적으로 유사하게 구현하는 RGB 채널치환 알고리즘을 개발하였다. 본 연구의 목적은 이 알고리즘의 원리를 설명하고 임상적 적용가능성을 알아보고자 함이다.
먼저, 백색광 내시경 이미지내 각 픽셀의 RGB 값을 RG, GB로 치환하는 RGB 채널치환 알고리즘을 개발하였다. 그리고 50개의 양성 질환 (바렛 식도병변, 식도염)과 50개의 악성 질환 (식도의 편평상피세포암)의 백색광과 협대역 내시경 이미지들을 선택하여 백색광 이미지들을 RGB 채널치환 알고리즘을 이용하여 새로운 이미지로 변환한 다음, 시스템 오류를 제거하기 위해서 3개의 이미지 그룹 (WLI, CI, NBI)의 순서로 블록 랜덤화하였다. 3명의 소화기내시경전문의들이 독립적으로 각각의 이미지들을 평가하였으며 이들을 각 이미지에 대한 임상정보로 부터 완전히 차단시켰다. 이후 각 검사의 정확도, 양성 및 음성 예측도, 민감도 및 특이도를 분석하였다.
각그룹에서의 정확도는 다음과 같았다. WLI 84.3%, CI 86.3%, NBI 86.6%. 양성예측도는 다음과 같았다. WLI 86%, CI 88.7%, NBI 85.3%. 음성예측도는 다음과 같았다. WLI 82.8%, CI 84.3%, NBI 88.2%. 민감도는 다음과 같았다. WLI 82%, CI 83.3%, NBI 88.6%. 특이도는 다음과 같았다. WLI 86.6%, CI 89.3%, NBI 84.6%. 민감도 비교는 다음과 같았다 (p-value). WLI-CI 0.815, WLI-NBI 0.052, NBI-CI 0.134. 특이도 비교는 다음과 같았다 (p-value). WLI-CI 0.344, WLI-NBI 0.581, NBI-CI 0.065. 비록 검사간 민감도와 특이도 사이에 통계적 차이를 보이지는 않았지만 WLI, CI, NBI 순서로 정확도가 커지는 경향을 관찰할 수 있었다. 악성병변에 대한 150예의 검사 중 10예 (6.6%)는 WLI에 의해서 양성 병변으로 진단되었지만, CI에 의해서 정확히 진단될 수 있었다.
결론적으로, RGB 채널치환 알고리즘으로 백색광 이미지들을 NBI 이미지를 닮은 새로운 이미지로 변환할 수 있었고, 비록 이 연구에서는 통계적 유의성을 관찰할 수 없었지만 RGB 채널치환 알고리즘은 향후 상부 기관식도 악성종양의 진단에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

중심단어: 내시경, NBI, RGB 채널

목차 (Table of Contents)

• English Abstracts i
• Contents iii
• List of Tables iv
• List of Figures v
• Introduction 1
• Materials and Methods 2
• Results 8
• Discussion 13
• Conclusion 15
• References 16
• Korean Abstracts 17