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학술저널
저자정보
유주은 (동의대학교 방사선학과) 전태성 (동의대학교 방사선학과) 권진아 (동의대학교 방사선학과) 정주영 (동의대학교 방사선학과) 임인철 (동의대학교 방사선학과) 이재승 (동의대학교 방사선학과) 박형후 (봉생병원 영상의학과) 곽병준 (대구한의대학교 보건학부) 유윤식 (동의대학교 방사선학과)
저널정보
한국방사선학회 한국방사선학회 논문지 한국방사선학회 논문지 제7권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
9 - 15 (7page)

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본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.
#컴퓨터 보조진단 #간세포암 #질감특징분석

목차

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