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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제5호
발행연도
2006.10
수록면
519 - 524 (6page)

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자궁 경부암 세포진 영상의 영역 분할은 슬라이드의 상태나 정상 및 비정상에 따라 많은 차이를 보여 자궁 경부암 세포진 인식 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 퍼지 그레이 모폴로지 연산을 이용하여 핵을 추출하고, 추출된 세포진 핵 영역은 형태학적 정보와 명암 정보, 색상 정보 및 질감 정보를 분석하여 핵의 특징을 추출한다. 또한 Bethesda System에서의 분류 기준에 따라 핵의 분류 기준을 정하고 추출된 핵의 특징 들을 개선된 퍼지 ART 알고리즘에 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 자궁 세포진 핵의 추출과 인식에 있어서 효율적임을 확인하였다.
#자궁 경부 세포진 #형태학적 정보 #명암 정보 #색상 정보 #질감 정보 #Bethesda System #개선된 퍼지 ART 알고리즘

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 자궁 경부 세포진 핵 영역 분할
3. 암세포 인식을 위한 핵 특징 추출
4. 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 핵 분류 및 인식
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - / 1994 / 영상처리를 이용한 자궁경부 세포진의 자동탐색 방법에 관한 연구 (1) : 15 ~ 22 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1992. / Automation in cervical cytology 4 : 25 ~ 48 google schola [학술지(정기간행물)] - / / 자궁경부 세포진 검사의 자동화 시스템에 대한 연구 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / 다단계 영역 분할 방법을 이용한 자궁 경부 세포진 핵 영역 분할에 관한 연구 5 (1) : 89 ~ 95 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / 퍼지 신경망을 이용한 기관지 편평암 인식에 관한 연구 5 (1) : 77 ~ 87 google schola

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