갑상샘 결절의 초음파 영상에서 GLCM 알고리즘을 이용한 컴퓨터보조진단의 유용성 :Usefulness of Computer-Aided Diagnosis using GLCM Algorithm for Thyroid Nodules in the Ultrasound Images

김영주

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자료유형: 학위논문

저자정보: 김영주 (부산가톨릭대학교, 부산가톨릭대학교 대학원)

지도교수: 김창수

발행연도: 2018

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

갑상샘 결절의 초음파 영상에서 GLCM 알고리즘을 이용한 컴퓨터보조진단의 유용성

김영주 방사선학과 2018.01 학위논문

2017

갑상샘 악성결절의 초음파영상에서 GLCM 알고리즘을 이용한 세포병리 진단의 후향적 분석

김영주 , 이진수 , 강세식 외 1명 방사선기술과학 2017.06 학술저널

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상샘 결절의 초음파 영상에서 GLCM 알고리즘을 이용한 컴퓨터보조진단의 유용성

방사선학과 김 영 주

지도교수 김 창 수

목적: 갑상샘 결절 진단을 위한 객관적 데이터를 제공하기 위하여 초음파 영상에서 통계 정보를 추출하여 질적·양적 정보를 분석하는 다양한 텍스처 특성화 기법은 갑상샘 결절의 분류가 가능하다. 이에 본 연구는 회색조 초음파 영상에서 갑상샘 양성결절 및 악성결절의 양자화 과정으로 명암레벨에 기반을 둔 GLCM 알고리즘을 이용하여 컴퓨터보조진단 시스템을 제안하고 이를 바탕으로 갑상샘 결절에 대한 정량적인 분석결과를 제공하여 진단적 오류의 가능성을 줄이고 임상 전문의의 질병 인식 및 진단의 보조 수단으로 활용하고자 한다.
재료 및 방법: 2017년 1월∼8월까지 부산소재 P종합병원에서 남자 34명, 여자 172명(평균 연령은 51.13 ± 12.73)을 대상으로 갑상샘 초음파검사와 세침흡인세포검사를 한 환자 중 갑상샘 양성 결절 초음파 영상 103례, 갑상샘 악성결절 초음파 영상 103례 총 206례를 대상으로 하였다. 실험은 Matlab 프로그램을 이용하였으며 양성 결절과 악성결절 초음파 영상을 분할(segmentation)에서 관심영역을 설정하고 결절의 모양대로 분할하여 sub-image를 획득하였다. 전처리 과정으로 획득된 영상에 대해 히스토그램 평활화와 양자화를 시행하였으며, 이후 범위필터를 적용한 다음 6가지 GLCM 알고리즘 파리미터에 대한 결과 값을 산출하였다. 또한 ROC 곡선분석을 통해 최적의 cut-off 값을 결정하였다.
결과: GLCM 파라미터 분석결과 homogeneity에서 94%, contrast에서는 84%, entropy에서는 82%로 3개의 파라미터에서는 병변의 영상 판별률이 높게 나타났으며, energy에서는 78%, variance에서는 71%로 비교적 높게 나타났다. 그리고 correlation에서는 52%로 낮은 판별률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석 결과 AUC는 6가지의 GLCM 파라미터 모두 0.947(p=0.001)이상의 결과로 나타나 질환인식에 의미가 있는 결과를 나타내었으며, 각 파라미터의 질환예측을 위한 cut-off 값은 energy 0.132, contrast 2.0722, correlation 0.7224, homogeneity 0.7888, entropy 2.8221, variance 10.9395로 분석되었다.
결론: 갑상샘 결절의 감별진단을 위한 GLCM알고리즘을 이용한 영상분석 결과 의료영상의 자동진단 인식 시스템에 대한 컴퓨터보조진단 프로그램의 구현 가능성을 확인하였고, 질환 진단의 예비 자료로써 디지털 의료영상의 적용이 가능할 것으로 사료된다.

Usefulness of Computer-Aided Diagnosis using GLCM Algorithm for Thyroid Nodules in the Ultrasound Images

Kim, Yeong Ju

Dept. of Radiological Science,
Graduate School,
Catholic University of Pusan

Director : Kim, Changsoo Ph.D.

Purpose: In order to provide objective data for diagnosis of thyroid nodules, various texture characterization techniques for extracting statistical information from ultrasound images and analyzing qualitative and quantitative information can classify thyroid nodules. In this study, we propose a computer assisted diagnostic system using GLCM algorithm based on the level of darkness as a quantitative process of thyroid positive and malignant nodules in gray-scale ultrasound images. Based on this, quantitative analysis of thyroid nodules is provided This study aims to reduce the possibility of false errors and to utilize them as an aid for diagnosis and diagnosis of diseases by clinicians.
Materials & Methods: Between January and August 2017, 34 males and 172 females (mean age 51.13 ± 12.73) were admitted to P General Hospital in Busan, Korea. Thyroid ultrasonography and fine needle aspiration biopsy were performed in 103 cases , And 103 cases of thyroid malignant nodular ultrasonography. We used the Matlab program and obtained a sub-image by segmenting the benign nodule and the malignant nodule ultrasound image into segments of interest in the segmentation. Histogram smoothing and quantization were performed on the images obtained by the preprocessing process. Then, after applying the range filter, the results of the six GLCM algorithm parameters were calculated. The optimal cut-off value was determined by ROC curve analysis.
Results: GLCM parameter analysis showed that the image discrimination rate of the lesion was high at 78% in homogeneity, 84% in contrast, and 82% in entropy, and 78% in energy and 71% in variance. And 52% in Correlation. ROC curve analysis showed that AUC was greater than 0.947 (p = 0.001) for all six GLCM parameters. The cut-off values for each parameter were 0.132, Contrast 2.0722, Correlation 0.7224, Homogeneity 0.7888, Entropy 2.8221 and Variance 10.9395.
Conclusion: Image analysis using GLCM algorithm for differential diagnosis of thyroid nodules confirmed the feasibility of computer-aided diagnostic program for automatic diagnosis discrimination system of medical images and it is considered that digital medical imaging can be applied as preliminary data for diagnosis of disease Loses.

#갑상샘 초음파 영상 #갑상샘 결절 #GLCM 알고리즘 #ROC 곡선

Ⅰ. 서 론 1
Ⅱ. 연구배경 4
1. 갑상샘 4
2. 초음파 영상 14
3. 정량적 진단의 컴퓨터 알고리즘 25
4. ROC Curve 30
Ⅲ. 재료 및 방법 32
1. 실험재료 32
2. 실험방법 34
Ⅳ. 결과 38
1. GLCM 파라미터 분석 38
2. ROC Curve 분석 63
Ⅴ. 고 찰 65
Ⅵ. 결 론 68
참고문헌 69
영문초록(Abstract) 74

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