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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kwang Baek Kim (Silla University) Doo Heon Song (Yong-in Art & Science University) Hyun Jun Park (Cheongju University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.4
발행연도
2023.12
수록면
322 - 328 (7page)

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The number of senior citizens with large bowel obstruction is steadily growing in Korea. Plain radiography was used to examine the severity and treatment of this phenomenon. To avoid examiner subjectivity in radiography readings, we propose an automatic segmentation method to identify fluid-filled areas indicative of large bowel obstruction. Our proposed method applies the Hough transform to locate suspicious areas successfully and applies the possibilistic fuzzy c-means unsupervised learning algorithm to form the target area in a noisy environment. In an experiment with 104 real-world large-bowel obstruction radiographs, the proposed method successfully identified all suspicious areas in 73 of 104 input images and partially identified the target area in another 21 images. Additionally, the proposed method shows a true-positive rate of over 91% and false-positive rate of less than 3% for pixel-level area formation. These performance evaluation statistics are significantly better than those of the possibilistic c-means and fuzzy c-means-based strategies; thus, this hybrid strategy of automatic segmentation of large bowel suspicious areas is successful and might be feasible for real-world use.
#Erect Radiography #Hough Transform #Large Bowel Obstruction #Possibilistic FCM

목차

Abstract
Ⅰ. NTRODUCTION
Ⅱ. PROPOSED AUTOMATIC SEGMENTATION METHOD
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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