식도염 진단을 위한 영상 판별분석 = Image Discriminal Analysis for Detecting a Esophagitis

국문 초록 (Abstract)

디지털 내시경 영상에서 식도염 등의 이상부위를 검출하기 위하여 임상 영상의 색상과 텍스쳐 인자에 대한 정보를 얻은 후 판별분석에 의해 영상의 이상부위론 인식하 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 개발하기 위하여 여러 가지 영상처리 인자들 중에서 어떠한 인자들이 정상과 이상 부위를 구별할 수 있는 중요한 특징 인자가 되는지를 구명하였다. 이 특징 인자들을 이용하여 식도염의 중요한 진단기준이라 할 수 있는 미란 및 궤양에 대한 검출을 수행하였다. 이를 검증하기 위하여 20개의 영상 이미지를 사용하였으며 판별분석의 알고리즘을 사용할 때 보정단계와 검증단계의 성공률은 각각 92.8%와 92.4%를 나타내었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

An Image processing algorithm was developed and tested to detect abnormal parts, such as esophagitis, with the information on the color and the texture in a digital clinic endoscopic image by using discriminal analysis. In order to develope the algorithm, the critical parameters from many parameters were found to distinguish between normal and abnormal part in the various images. The Inflammation and ulceration which are very important diagnostic indexes were detected by the algorithm. The algorithm proved to a reliable program for detecting abnormal parts with 20 images. A success rate was 92.8% and 92.4% in the calibration stage and the validation stage by using the algorithm with discriminal analysis.