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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.20 No.3
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 153 - 159 (7page)
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Plain radiographic analysis is the initial imaging modality for suspected small bowel obstruction. Among the many features that affect the diagnosis of small bowel obstruction (SBO), the presence of gas-filled or fluid-filled small bowel loops is the most salient feature that can be automatized by computer vision algorithms. In this study, we compare three frequently applied pixel-clustering algorithms for extracting gas-filled areas without human intervention. In a comparison involving 40 suspected SBO cases, the Possibilistic C-Means and Fuzzy C-Means algorithms exhibited initialization-sensitivity problems and difficulties coping with low intensity contrast, achieving low 72.5% and 85% success rates in extraction. The Adaptive Resonance Theory 2 algorithm is the most suitable algorithm for gas-filled region detection, achieving a 100% success rate on 40 tested images, largely owing to its dynamic control of the number of clusters.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PIXEL CLUSTERING ALGORITHMS FOR AUTOMATIC EXTRACTION OF GAS-FILLED REGION
Ⅲ. Experiment
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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