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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 472 - 481 (10page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.6.472
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본 논문에서는 RGB 색상모델의 디지털 피부영상에서 관심영역 추출과 특징들을 조합한 효율적인 병변분할 기법을 제안한다. 관심영역 추출은 영상의 밝기정보와 색상정보를 이용한 것으로 알고리즘의 효율성과 강건함을 개선하기 위함이다. 또한 특징들의 조합은 색상특징과 질감특징을 조합한 것으로 병변의 분할성능을 좀 더 개선하기 위함이다. 여기서 색상특징은 HSV 모델에서 색조(Hue)을 고려한 채도(Saturation)를 이용하며, 질감특징은 화소간의 통계적 속성을 고려한 전역특징으로 Gray level co-occurrence matrix(GLCM)을 이용한다. 제안된 기법의 성능을 확인하기 위하여 74개 임의크기의 피부병변 디지털 영상(DermQuest 데이터베이스 : 61개, 스마트폰 영상 : 13개)을 대상으로 실험한 결과, 민감도, 특이도, 그리고 정확도에서 우수한 분할성능이 있음을 확인하였다. 또한 색상특징과 질감특징을 조합한 제안방법이 어느 하나의 특징만을 이용한 기법보다도 상대적으로 우수한 분류성능도 있음을 알 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 피부영상의 관심영역 추출
3. 병변분할을 위한 특징추출
4. 시뮬레이션 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Korean Dermatological Association, “Diagnosis and Treatment of Cognitive Dysfunction and Dementia,” Available: https://www.derma.or.kr/guest/2/2_2.php?page=1, [Accessed : May, 2020].
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M. E. Celebi, N. Codella, and A. Halpern, “Dermoscopy Image Analysis : Overview and Future Directions,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 23, no. 2, pp. 474-478, Jan. 2019.
R. Sumithra, M. Suhil, and D. S. Guru, “Segmentation and Classification of Skin Lesions for Disease Diagnosis,” Procedia Computer Science 45, pp.76-85, 2015.
M. A. Sheha, M. S .Mabrouk, and A. Sharawy, “Automatic Detection of Melanoma Skin Cancer Using Texture Analysis,” International Journal of Computer Applications, vol. 42, no.20, March 2012.
M. E. Celebi, N. Codella, and A. Halpern, “Dermoscopy Image Analysis : Overview and Future Directions,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 23, no. 2, pp. 474-478, Jan. 2019.
R. Sumithra, M. Suhil, and D. S. Guru, “Segmentation and Classification of Skin Lesions for Disease Diagnosis,” Procedia Computer Science 45, pp.76-85, 2015.
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