RISS 검색 - 국내학술지논문 상세보기

국문 초록 (Abstract)

환자의 흉부 CT 영상을 입력으로 하여 폐 영역의 결절(nodule)을 효과적으로 분류하는 것이 목적인 컴퓨터 조력 진단(Computer Aided Diagnosis, CAD) 시스템에서는 대부분 폐 영역의 혈관 추출 단계가 ...

환자의 흉부 CT 영상을 입력으로 하여 폐 영역의 결절(nodule)을 효과적으로 분류하는 것이 목적인 컴퓨터 조력 진단(Computer Aided Diagnosis, CAD) 시스템에서는 대부분 폐 영역의 혈관 추출 단계가 우선적으로 진행된다. 혈관 조영제를 투여한 환자 영상에서 폐 혈관과 폐 결절은 흉부 CT 영상에서 비슷한 감쇄를 보이므로 혈관 추출 단계에서 혈관과 결절이 함께 추출될 수 있다. 때문에 폐 혈관이 제거된 나머지 영역에서 폐 결절을 탐지 및 분류하는 방식의 폐 결절 분류기는 혈관 추출기법의 성능에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 폐 결절이 혈관으로 오인식 되어 혈관과 함께 추출될 수 있는 문제를 극복하기 위해 혈관의 두께 패턴을 분석하여 폐 결절을 재분류하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 폐 영역 결정 단계, 폐 혈관 영역 추출 및 골격 형성 단계, 혈관 토폴로지 구성 및 보정 단계, 그리고 혈관 후보 내 결절 재분류 단계 등의 네 단계로 이루어져 있다. 제안한 방법의 정확도를 분석하기 위해 폐 결절이 혈관을 침투하여 분포하는 환자들의 입력 영상을 이용하여 판독 전문의의 도움을 받아 분류기의 정확도 평가를 진행하였다. 실험 결과에서는 제안한 혈관 추출 및 결절 재분류 기법을 사용한 CAD 시스템의 폐 결절 분류기 성능과 재분류 절차를 진행하지 않은 분류기 성능에 대해 비교하고 제안한 방법이 혈관 영역으로 잘못 포함된 결절을 자동으로 정확하게 재분류 할 수 있음을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the Computer Aided Diagnosis(CAD) System, the efficient way of classifying nodules from chest CT images of a patient is to perform the classification of the remaining part after the pulmonary vessel extraction. During the pulmonary vessel extraction, due to the small difference between the vessel and nodule features in imaging studies such as CT scans after having an injection of contrast, nodule maybe extracted along with the pulmonary vessel. Therefore, the pulmonary vessel extraction method plays an important role in the nodule classification process. In this paper, we propose a nodule reclassification method based on vessel thickness analysis. The proposed method consist of four steps, lung region searching step, vessel extraction and thinning step, vessel topology formation and correction step and the reclassification of nodule in the vessel candidate step. The radiologists helped us to compare the accuracy of the CAD system using the proposed method and the accuracy of general one. Experimental results show that the proposed method can extract pulmonary vessels and reclassify false-positive nodules accurately.

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 혈관 추출 방법의 설계 및 구현

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 혈관 추출 방법의 설계 및 구현
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (Reference)

1 임예니, "흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용한 폐 구조물 자동 분할" 한국정보과학회 33 (33): 942-952, 2006

2 이덕운, "진단 및 치료를 위한 3차원 의료 영상의 응용" 35 (35): 67-75, 2008

3 황운주, "지문 영상의 분해 및 합성에 의한 주름선 검출방법" 대한전자공학회 44 (44): 90-97, 2007

4 S. H. Peng, "Up Feature Extraction for CT Image Based on Integral Image Technique" 2009

5 R. Plamondon, "On-line and Off-line Handwriting Recognition : A Comprehensive Survey" 22 : 63-84, 2000

6 A. Teramoto, "High-speed Detection Method of Solitary Nodules in 3D Chest CT images Based on Cylindrical Filter" 2009

7 Y. Yim, "Extraction of the Lungs and Pulmonary Vessels from Chest CT: Gradient-based Method" RSNA 2007

8 N. Otsu, "A threshold selection method from gray level histograms" 1979

9 C. Kirbas, "A review of vessel extraction techniques and algorithms" 2004

10 K. Palágyi, "A parallel 3D 12-subiteration thinning algorithm" 199-221, 1999