눈물막 영상 분석에 프랙탈 차원 적용: 고속 비디오케라토스코피 기반 새로운 방법

초록

고속 비디오케라토스코피 영상에서 반사 패턴의 프랙탈 차원을 측정해 비침습적 눈물막 파열 시간을 자동으로 추정하였다. 39명의 정상 피험자를 대상으로 기존의 회색 수준 공분산 행렬(GLCM) 기반 자동법과 수동 평가와 비교했을 때, 프랙탈 차원법은 눈 움직임과 배경 변화에 덜 민감하고, 수동 측정과의 차이가 거의 없으며, 통계적으로도 유의미한 차이를 보이지 않았다. 따라서 눈물막 동역학을 보다 정밀하게 파악할 수 있는 유망한 도구로 평가된다.

상세 분석

본 연구는 고속 비디오케라토스코피(E300, Medmont)에서 얻은 눈 표면에 투사된 반사 패턴의 규칙성을 정량화하기 위해 프랙탈 차원(fractal dimension, FD) 개념을 도입한 점이 가장 큰 혁신이다. 전통적으로 눈물막 안정성은 눈물막 파열 시간(NIBUT)을 수동으로 관찰하거나, 영상의 회색 수준 공분산 행렬(gray level co‑occurrence matrix, GLCM) 기반 텍스처 분석으로 자동화해 왔다. 그러나 GLCM은 영상의 전반적인 밝기 변동이나 피사체의 미세한 움직임에 민감해 오류가 발생하기 쉽다.

프랙탈 차원은 복잡한 패턴의 자기유사성을 수치화하는 방법으로, 박스‑카운팅(box‑counting) 알고리즘을 적용해 이미지 전체에 걸친 구조적 변화를 포착한다. 눈물막이 균일하고 매끄러울 경우 반사 패턴은 규칙적인 원형 링을 형성하며 FD 값이 낮게 나타난다. 반면 눈물막이 파열되거나 불안정해지면 패턴이 파편화되고 불규칙해져 FD가 상승한다. 이러한 특성 덕분에 FD는 눈물막의 미세한 변화를 민감하게 감지하면서도 배경 밝기 변화나 눈동자 미세 움직임에 대한 내성을 갖는다.

실험은 39명의 정상 피험자를 대상으로 진행됐으며, 각 피험자에 대해 25 fps 이상의 고속 영상을 촬영했다. 영상은 사전 전처리 단계에서 눈동자 중심 정렬과 배경 보정이 수행된 뒤, 프랙탈 차원과 GLCM 텍스처 지표가 각각 계산되었다. 수동 평가자는 두 명의 숙련된 검안사가 영상에서 눈물막 파열 시점을 직접 판독했으며, 이를 ‘수동 NIBUT’로 정의했다.

통계 결과를 보면, 프랙탈 차원 기반 자동 측정은 수동 NIBUT와의 중앙 차이가 0.0 s(IQR = 2.22 s)로 거의 차이가 없었다. 반면 GLCM 기반 방법은 0.03 s(IQR = 4.47 s)의 차이를 보였으며, 두 방법 모두 p < 0.001 수준의 높은 결정계수(r² = 0.82, 0.86)를 기록했다. 특히 GLCM 방법은 수동 측정과의 차이에 대해 p = 0.008로 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈지만, 프랙탈 차원 방법은 유의미한 차이를 보이지 않아 더 정확한 자동화가 가능함을 시사한다.

이러한 결과는 프랙탈 차원 접근법이 눈물막 파열을 실시간으로 감지하고, 임상 현장에서 눈동자 움직임이나 조명 변화에 의해 발생하는 잡음을 최소화할 수 있음을 의미한다. 다만, 연구 대상이 정상인에 국한되었고, 건성안 환자군에서의 민감도·특이도 검증이 부족하다는 점은 향후 과제로 남는다. 또한 FD 계산에 사용된 박스 크기와 스케일 선택이 결과에 미치는 영향을 체계적으로 탐색할 필요가 있다.

결론적으로, 프랙탈 차원 기반 비디오케라토스코피 분석은 기존 텍스처 기반 자동화보다 견고하고 정밀한 눈물막 동역학 평가 도구로서, 임상 진단 및 치료 효과 모니터링에 적용 가능성이 높다. 향후 다양한 안구 표면 상태와 다양한 장비에 대한 교차 검증을 통해 표준화가 이루어진다면, 안구건조증 진단 프로토콜에 새로운 객관적 지표로 자리잡을 수 있을 것이다.