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대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編 第46卷 第6號
발행연도
2009.11
수록면
35 - 43 (9page)

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환자의 흉부 CT 영상을 입력으로 하여 폐 영역의 결절(nodule)을 효과적으로 분류하는 것이 목적인 컴퓨터 조력 진단(Computer Aided Diagnosis, CAD) 시스템에서는 대부분 폐 영역의 혈관 추출 단계가 우선적으로 진행된다. 혈관 조영제를 투여한 환자 영상에서 폐 혈관과 폐 결절은 흉부 CT 영상에서 비슷한 감쇄를 보이므로 혈관 추출 단계에서 혈관과 결절이 함께 추출될 수 있다. 때문에 폐 혈관이 제거된 나머지 영역에서 폐 결절을 탐지 및 분류하는 방식의 폐 결절 분류기는 혈관 추출기법의 성능에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 폐 결절이 혈관으로 오인식 되어 혈관과 함께 추출될 수 있는 문제를 극복하기 위해 혈관의 두께 패턴을 분석하여 폐 결절을 재분류하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 폐 영역 결정 단계, 폐 혈관 영역 추출 및 골격 형성 단계, 혈관 토폴로지 구성 및 보정 단계, 그리고 혈관 후보 내 결절 재분류 단계 등의 네 단계로 이루어져 있다. 제안한 방법의 정확도를 분석하기 위해 폐 결절이 혈관을 침투하여 분포하는 환자들의 입력 영상을 이용하여 판독 전문의의 도움을 받아 분류기의 정확도 평가를 진행하였다. 실험 결과에서는 제안한 혈관 추출 및 결절 재분류 기법을 사용한 CAD 시스템의 폐 결절 분류기 성능과 재분류 절차를 진행하지 않은 분류기 성능에 대해 비교하고 제안한 방법이 혈관 영역으로 잘못 포함된 결절을 자동으로 정확하게 재분류 할 수 있음을 보여준다.
#Chest CT Image #Computer Aided Diagnosis #Vessel Extraction #Nodule Reclassification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 혈관 추출 방법의 설계 및 구현
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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C. Kirbas / 2004 / A review of vessel extraction techniques and algorithms / ACM Computing Surveys google schola Y. Yim / 2007 / Extraction of the Lungs and Pulmonary Vessels from Chest CT: Gradient-based Method / RSNA google schola 임예니 / 2006 / 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용한 폐 구조물 자동 분할 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 33(11):942~952 dbpia N. Otsu / 1979 / A threshold selection method from gray level histograms / IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics google schola R. Plamondon / 2000 / On-line and Off-line Handwriting Recognition : A Comprehensive Survey / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22:63~84 google schola

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