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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제9권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
103 - 116 (14page)

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Prostate cancer is one of the most frequent cancers in men and is a major cause of mortality in the most of countries. In many diagnostic and treatment procedures for prostate disease accurate detection of prostate boundaries in transrectal ultrasound(TRUS) images is required. This is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Gabor feature extraction and snake-like contour is presented. This method involves preprocessing,extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing the contour. A Gabor filter bank for extraction of rotationinvariant texture features has been implemented. A support vector machine(SVM) for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted by the snake-like contour algorithm. A number of experiments are conducted to validate this method and results showed that this new algorithm extracted the prostate boundary with less than 10.2% of the accuracy which is relative to boundary provided manually by experts
#Gabor Filter Bank #Support Vector Machines #Prostate Segmentation

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참고문헌 (15)

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/ / http://www.cancer.org/Research/CancerFactsFigures/CancerFactsFigures/cancer-facts-figures- A. Chakraborty / 1996 / Deformable boundary finding in medical images by integrating gradient and region information / IEEE Trans. Med 15 (6) : 859 ~ 870 google schola A. Ghanei / 2001 / A three-dimensional deformable model for segmentation of human prostate from ultrasound image / Med. Phys 28 : 2147 ~ 2153 google schola A. Rafiee / 2008 / A Novel Prostate Segmentation Algorithm in TRUS Images / World Academy of Science, Engineering and Technology 45 : 120 ~ 124 google schola B. E. Boser / 1992 / A training algorithm for optimal margin classifiers / 5th Annual ACM Workshop on COLT : 144 ~ 152 google schola

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