MRI 영상의 유효영역과 GLCM에 의한 질감특징 추출에 따른 신경망 기반 뇌종양 진단에 관한 연구

조용현

doi:10.5391/JKIIS.2017.27.3.261

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조용현 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제3호

발행연도: 2017.6

수록면: 261 - 267 (7page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2017.27.3.261

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본 논문에서는 뇌종양을 자동으로 진단하기 위해 전처리된 MRI 영상의 질감특징을 추출하고, 이를 기반으로 신경망 학습에 의한 진단기법을 제안한다. 여기서 전처리는 영상의 화질을 개선할 뿐만 아니라 유효영역만을 추출하여 진단시간을 줄이기 위함이고, gray level co-occurrence matrix(GLCM)에 의한 2차원 특징과 1차원 특징의 추출은 영상의 질감을 좀 더 정확하게 분석하기 위함이다. 또한 추출된 특징 기반 역전파 알고리즘에 의한 다층신경망의 학습은 뇌종양의 진단율을 개선하기 위해 MRI 영상의 속성들을 비선형적으로 사상시키기 위함이다. 제안된 기법을 T2 MRI 13번째 수평절단 572*816 픽셀의 8비트 RGB 뇌 영상 72개를 대상으로 8개 질감특징 기반 3층의 다층신경망으로 실험한 결과, 98.6%의 우수한 진단 성능이 있음을 확인하였다.

#뇌종양 #MRI #질감특징 #gray level co-occurrence matrix(GLCM) #다층신경망 #역전파 알고리즘 #Brain tumor #Texture feature #gray level co-occurrence matrix(GLCM) #multi-layer neural network(MLP) #Backpropagation algorithm

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

http://www.braintumor.or.kr/public/infor/sub3_1.php M. S. Mane, N. J. Kulkarni and S. N. Randive, “Review on Brain Tumor Detection and Segmentation Techniques,” International Journal of Computer Applications, Vol. 95, No. 5, pp. 34-38, June 2014. T. Tuceryan and A. K. Jain,‘ Texture Analysis,’ The Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision(2nd Edition), World Scientific Pub. Co., pp. 207-248, 1998 Y. H. Cho, “A Performance Improvement of GLCM Based on Nonuniform Quantization Method,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 133-138, April 2015. Y. H. Cho, “Image A Texture Classification Based on LBP by Using Intensity Differences between Pixels Variation,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 483-488, Oct. 2015.

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