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저자정보
Dong-Gyun Lee (신라대학교) Kwang-Baek Kim (신라대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2010년 추계학술대회
발행연도
2010.11
수록면
305 - 312 (8page)

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본 논문에서는 복부 초음파 영상에 존재하는 외복사근, 내복사근, 복횡근 영역을 추출하고, 각 근육의 두께를 자동으로 측정하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 왜곡이 없는 영역을 측정 할 근육 영역으로 설정한 후, 촬영 정보 및 눈금 정보 등을 잡음으로 간주하여 제거한다.
잡음이 제거된 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암대비를 강조하기 위해서 Multipul 연산을 적용한다. 촬영 정보 및 눈금 정보가 제거된 영상에서 수직 방향의 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀 수를 퍼지 기법에 적용하여 명암대비가 강조된 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에서 근막의 형태학적 특징을 이용하여 근막을 추출한다. 손실된 근막 영역에 대해서는 근막의 중심선과 가중치 맵, 방향성 Mask 를 이용하여 근막을 복원한다. 근막이 복원된 영상에서 근육을 추출하기 위해 초기에 설정된 측정 할 근육영역 이외의 영역은 비 관심 영역으로 간주하여 제거한 후, Convex 초음파 영상 촬영시 나타나는 영상의 좌, 우 경계선이 만나는 꼭짓점과 좌측 경계선 상에 존재하는 피하지방층의 하단 경계점과의 거리값을 이용하여 피부영역을 제거 한다. 피부 영역이 제거된 영상에서 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 특징을 적용하여 최종적으로 근육을 추출한다. 추출된 근육의 상단 및 하단 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다.
제안된 방법을 복부 초음파 영상을 대상으로 복부 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확히 근육 영역이 추출되었고, 근육의 두께도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인 할 수 있었다.
#복부 초음파 근육 #Multipul 연산 #퍼지 기법 #마스크 연산 #Monotone Cubic Hermite 보간법

목차

Abstract
1. 서론
2. 선택 영역 설정 및 잡음제거
3. 근막 추출
4. 근육 추출
5. 근육 측정
6. 실험 및 결과 분석
6. 결론
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