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병리특이적 형태분석 기법을 이용한 HRCT 영상에서의 새로운 봉와양폐 자동 분할 방법A Novel Method for Automated Honeycomb Segmentation in HRCT Using Pathology-specific Morphological Analysis

Other Titles
A Novel Method for Automated Honeycomb Segmentation in HRCT Using Pathology-specific Morphological Analysis
Authors
김영재김종효김태윤이승현김광기
Issue Date
Nov-2012
Publisher
한국정보처리학회
Keywords
봉와양폐; 낭포; 고해상도 컴퓨터 단층촬영; 자동 검출; 형태학적 분석; Honeycomb; Cyst; High Resolution CT(HRCT); Segmentation; Morphological Analysis
Citation
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.1, no.2, pp.109 - 114
Journal Title
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
Volume
1
Number
2
Start Page
109
End Page
114
URI
https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/17399
DOI
10.3745/KTSDE.2012.1.2.109
ISSN
2287-5905
Abstract
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
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