대장 종양 분류를 위한 샘 구조물 자동 분할 알고리즘 


45권  6호, pp. 554-563, 6월  2018
10.5626/JOK.2018.45.6.554


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  요약

대장의 선종 및 선암은 가장 흔한 종양 중 하나로 주로 샘 구조물의 구조적 외관과 세포형태의 변화에 기초하여 진단이 이루어진다. 이러한 진단은 각 병리의사의 주관과 객관에 의하며 좀 더 나은 객관적 결과와 재현성을 위해 샘 구조물에서 의미 있는 특징을 추출하고자 하는 많은 연구가 진행 중이다. 샘 구조물의 특징을 추출하기 위해 샘 구조물을 수동적으로 분할하는 것은 노동집약적인 작업으로 많은 시간과 때로는 어려움이 발생한다. 이러한 문제점들로 인해 샘 구조물의 형태를 정량화하기 위한 자동화된 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 샘 구조물의 형태를 정량화하기 위해 정상과 변형이 시작된 초기 단계의 샘 구조물을 분할하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 k-means 클러스터링에 의해 얻은 적응적 임계값을 순차적으로 적용하여 이진화작업과 필터링 작업을 수행하고 그 결과로 얻은 이미지의 경계선을 추출하고 결합하여 샘 구조물의 바깥쪽 방향과 안쪽 방향 모두에서 샘 구조물을 찾아가는 방식으로 분할한다. 제안된 알고리즘을 병원에서 사용하는 영상에 적용한 결과 95%이상의 정확도를 보여주었다. 또한 레벨 셋 기반 알고리즘에 비해 수행속도가 현저히 빠르므로 매우 실용적인 알고리즘이라고 할 수 있다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

M. Cho, H. Lee, H. G. Cho, "An Automatic Segmentation Algorithm for Colonic Glandular Lesions," Journal of KIISE, JOK, vol. 45, no. 6, pp. 554-563, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.6.554.


[ACM Style]

Migyung Cho, Hyekyung Lee, and Hwan Gue Cho. 2018. An Automatic Segmentation Algorithm for Colonic Glandular Lesions. Journal of KIISE, JOK, 45, 6, (2018), 554-563. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.6.554.


[KCI Style]

조미경, 이혜경, 조환규, "대장 종양 분류를 위한 샘 구조물 자동 분할 알고리즘," 한국정보과학회 논문지, 제45권, 제6호, 554~563쪽, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.6.554.


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