자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않...
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김광백 (신라대학교) ; 김성신 (부산대학교) ; Kim Kwang-Baek ; Kim Sung-Shin
2006
Korean
KCI등재
학술저널
1153-1158(6쪽)
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자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않...
자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The classification of the background and cell areas is very important research area because of the ambiguous boundary. In this paper, the region of cell is extracted from an image of uterine cervical cytodiagnosis using the region growing method that ...
The classification of the background and cell areas is very important research area because of the ambiguous boundary. In this paper, the region of cell is extracted from an image of uterine cervical cytodiagnosis using the region growing method that increases the region of interest based on similarity between pixels. Segmented image from background and cell areas is binarized using a threshold value. And then 8-directional tracking algorithm for contour lines is applied to extract the cell area. First, the extracted nucleus is transformed to RGB color that is the original image. Second, the K-means clustering algorithm is employed to classify RGB pixels to the R, G, and B channels, respectively. Third, the Hue information of nucleus is extracted from the HSI models that is the transformation of the clustering values in R, G, and B channels. The backpropagation algorithm is employed to classify and identify the normal or abnormal nucleus.
참고문헌 (Reference)
1 "자궁암의 역학적 연구" 19 : 181-, 1976.
2 "자궁경부암의 진단에 관한 역학적 고찰 및 비정상 세포진 검사 결과에 대한 조직 검사와의 비교연구" 17 : 76-82, 1996
3 "자궁경부암의 임상 및 병리조직학적연구" 21 : 545-57, 1978.
4 "자궁경부세포 인식을 위한 가변블록기반 특징 추출 기법" 66-, 2001.
5 "자궁경부 세포진 검사의 자동화 시스템에 대한 연구"
6 "Automation in cervical cytology" 25-48, 1992.
7 "An Enhanced Fuzzy Multilayer Perceptron" Springer 977-3316 982, 2004.
8 "An Enhanced Fuzzy Multilayer Perceptron" Springer 977-3316 982, 2004.
1 "자궁암의 역학적 연구" 19 : 181-, 1976.
2 "자궁경부암의 진단에 관한 역학적 고찰 및 비정상 세포진 검사 결과에 대한 조직 검사와의 비교연구" 17 : 76-82, 1996
3 "자궁경부암의 임상 및 병리조직학적연구" 21 : 545-57, 1978.
4 "자궁경부세포 인식을 위한 가변블록기반 특징 추출 기법" 66-, 2001.
5 "자궁경부 세포진 검사의 자동화 시스템에 대한 연구"
6 "Automation in cervical cytology" 25-48, 1992.
7 "An Enhanced Fuzzy Multilayer Perceptron" Springer 977-3316 982, 2004.
8 "An Enhanced Fuzzy Multilayer Perceptron" Springer 977-3316 982, 2004.
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |