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CT 영상에서 결절성 폐암의 자동추출 및 체적계산

Automated Detection and Volume Calculation of Nodular Lung Cancer on CT Scans

정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제, v.7 no.5, 2001년, pp.451 - 457  

김도연 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  김진환 (충남대학교) ,  노승무 (충남대학교 일반외과) ,  박종원 (충남대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문은 컴퓨터단층촬영 영상에서의 자동화된 결절성 폐암의 추출 및 체적계산을 수행하였다. 배경으로부터의 흉부 분리 및 흉부로부터 폐영역으로의 분리를 위해 명암값 임계치 방법이 사용되었고, 폐 경계선 주위에 위치하는 폐암을 폐영역으로 포함시키기 위해 스캔닝-볼(Scanning-Ball) 알고리즘을 사용하였다. 폐영역으로부터 높은 명암값을 가진 부분만을 추출하는데, 이는 폐암, 혈관 또는 부분볼륨중의 하나이다. 추출된 폐암 후보자중에서 폐암을 구별하기 위해 크기, 솔리드(Solid) 형태, 평균값, 표준편차, 픽셀의 빈돗수와 명암값과의 상관계수가 사용되었으며, 식별된 폐암의 체적 및 원형율을 계산하였으며, 이를 내림차순으로 분류하였다. 19개 케이스, 총 621개 영상에 적용한 결과, 95%의 폐암추출 민감도를 가진다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes automated methods for the detection of lung nodules and their volume calculation on CT scans. Gray-level threshold methods were used to segment the thorax from the background and then the lung parenchymes from the thoracic wall and mediastinum. A scanning-ball algorithm was appl...

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  • 1단계 구별을 위한 특징자로 1) 중앙밀도/평균밀도 2) 기울기 밀도의 최대치 3) 공간 주파수 계수 4) 반경 5) 중앙으로부터 거리등이 .사용되며, 2단계 구별을 위한 특징자로는 1) 경계선의 선명도 2) 요면 갯수 3) 가장 큰 요면의 면적 4) 공간 주파수 계수 5) 반경 6) 중앙으로부터의 거 리둥이 사용된다. HP 2114B 컴퓨터를 사용하였고, 포트란(Fortran) 으로 작성되었으며, 직경 2-4 cm의 비교적 큰 폐암 검출성능은 좋은편 이지만, 직경 2cm 이하 크기의 폐암 검출성능은 좋지 않은 편이다.
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참고문헌 (11)

  1. Jayaram K. Udupa and Gabor T. Hennen, '3d Imaging in Medicine,' pp.3-5, CRC Press, 1991 

  2. John Bradley, 'XV : Interactive Image Display for the X Window System,' pp.2-65, version 3,10a, 1994 

  3. Information Processing Engineering Dept., 'DICOM2 Installation and Usage Manual,' UTC, France 

  4. NEMA Draft Standards, 'Digital Imaging and communications in Medicine(DICOM),' Part 1-14 

  5. Scott E. Umbaugh, 'Computer Vision and Image Processing,' pp.197-215, Prentice-Hall, Inc, 1998 

  6. Dana H. Ballard and Christopher M. Brown, 'Computer Vision,' pp.181-184, Prentice-Hall, Inc, 1982 

  7. J.R.Parker, 'Algorithms for Image Processing and Computer Vision,' pp.69-108, John-Wiley & Sons, Inc, 1997 

  8. Dana H. Ballard and Jack Sklansky, 'A LadderStructured Decision Tree for Recognizing Tumors in Chest Radiographs,' IEEE Transactions on Computer, Vol. c-25, No.5, pp.503-513, 1976 

  9. Giger ML, Bae KT, MacMahon H, 'Computerized Detection of Pulmonary Nodules in Computed Tomography Images,' Investigate Radiology, Volume 29, Number 4, pp.459-465, 1994 

  10. Okumura T, Miwa T, Kako i. et al, 'Computer aided diagnosis system for lung cancer based on helical CT images,' Proceedings of Medical Imaging by SPIE, Volume 3034, pp.975-984, 1997 

  11. Armato SG III, Giger ML, Moran CJ, MacMahon H, Blackburn JT, Doi K, 'Computerized Detection of Pulmonary Nodules on CT Scans,' RadioGraphic, Volume 19, pp.1303-1311, 1999 

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