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논문 기본 정보

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저널정보
한국전기전자재료학회 Transactions on Electrical and Electronic Materials Transactions on Electrical and Electronic Materials 제15권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
230 - 234 (5page)

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Automatic detection of disease helps medical institutions that are introducing digital images to read images rapidlyand accurately, and is thus applicable to lesion diagnosis and treatment. The aim of this study was to apply asymmetry contribution algorithm to unsharp mask filter-applied MR images and propose an analysis technique toautomatically recognize brain tumor and edema. We extracted the skull region and drawed outline of the skull indatabase of images obtained at P University Hospital and detected an axis of symmetry with cerebral characteristics. A symmetry contribution algorithm was then applied to the images around the axis of symmetry to observe intensitychanges in pixels and detect disease areas. When we did not use the unsharp mask filter, a brain tumor was detectedin 60 of a total of 95 MR images. The disease detection rate for the brain was 63.16%. However, when we used theunsharp mask filter, the tumor was detected in 87 of a total of 95 MR images, with a disease detection rate of 91.58%. When the unsharp mask filter was used in the pre-process stage, the disease detection rate for the brain was higherthan when it was not used. We confirmed that unsharp mask filter can be used to rapidly and accurately to read manyMR images stored in a database.
#Computer-aided diagnosis #Magnetic resonance imaging #MRI) #Brain tumor #Symmetry contribution algorithm

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