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순차적 층위군집(層位群集)판별에 의한 경동맥 내중막 두께 측정
Carotid Artery Intima-Media Thickness Measured by Iterated Layer-cluster Discrimination 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.43 no.5 = no.311, 2006년, pp.89 - 100  

황재호 (한밭대학교 전자공학과) ,  김원식 (한국표준과학연구원 생체신호계측연구단)

초록
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두꺼워진 경동맥 내중막 두께는 일과성 뇌 허혈, 뇌졸중, 그리고 심근경색과 같은 관상동맥질환을 예고하는 독립적 인자로서 매우 중요하다. 경동맥 내중막 두께를 측정하기 위한 기존의 영상처리 방법은 전체 초음파 영상 가운데 수작업에 의해 구획을 임의로 설정한 다음, 그 부분만의 색도분포 미분치 산출에 의한 구간 분할로 두께를 추정하는 것이었기 때문에 임의성에 의한 한계는 물론이고 구간별 색도분포가 혼재하는 경우 정확한 두께 측정에는 역부족이었다. 우리는 본 논문을 통하여 경동맥과 같이 영상입력 대상물이 일관된 벡터 형성 특성을 갖고 관측영상의 화소 색도 집합의 원소들 또한 그 고유한 방향성을 내재하고 있는 경우, 이를 층위별로 군집 처리하여 원하는 특징을 효과적으로 추출하는 새로운 영상처리기술을 소개한다 우리는 보다 정확한 측정을 위해, 인체를 구성하고 있는 장기나 혈관과 같은 여러 조직이 동일조직 내에서 타조직과 다른 층위적 특성이 있음에 착안하여, 이의 초음파영상을 수직 및 수평축으로 성분 분석하여 차별된 군집들로 분류해 내고 군집들 사이의 색도 특성과 상호 연관을 수학적으로 규명한 다음, 특징별로 축진행에 따른 순차적인 영역처리를 시행함으로서 혈관 조직에 대한 층위적 형성 판별과 혈관 막(膜)들의 정확한 두께측정이 가능함을 보이고 영상 분석과 실험을 통해 입증하였다. 이러한 접근 방법은 경동맥영상과 같이, 영역간 색도분포의 혼재와 문턱치 산출의 어려움에도 불구하고 일관된 벡터 흐름과 방향성을 형성하고 있는 영상인 경우, 그 영역처리와 특징추출에 효과가 높으므로 응용이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The carotid intima-media thickness (IMT) is very important, because the severity of it is an independent predictor of transient cerebral ischemia, stroke, and coronary events such as myocardial infarction. The conventional image processing to measure the IMT has not been satisfactory, because the me...

주제어

#Iterated Layer-cluster Discrimination   #Carotid Artery   #Intima-Media Thickness   #Cluster  

참고문헌 (9)

  1. 박재형외 15, '좌심실 비대가 있는 고혈압에서 경동맥 내막-중막 두께의 변화,' 한국심초음파학회지, 제11권, 제2호, 94-101쪽, 2003년 

  2. 박병현외 9, '관상동맥질환의 유무와 심한 정도를 예측하는데 있어 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반의 의의,' 한국심초음파학회지, 제8권, 제1호, 45-53쪽, 2000년 

  3. 김기식, '심장외 초음파 영상: 동맥경화증의 조기평가에 고해상도 초음파도의 이용,' 한국섬초 음파학회지, 제13권, 제2호, 66-73쪽, 2005년 

  4. D. Jegelevicius and A. Lukosevicius, 'Ultrasonic measurement of human carotid artery wall intima-media thickness,' ISSN 1392-2114, Ultragarsas, Vol. 43, no. 2, pp. 43-47, 2002 

  5. T. Gustavsson, R. Abu-Gharbieh, G. Hamarneh and Q. Liang, 'Implementation and comparison of four different boundary detection algorithms for quantitative ultrasonic measurements of the human carotidartery,' Computers in Cardiology, pp. 69-72, Sept. 1997 

    crossref

  6. J. Besag, 'On the statistical analysis of dirty pictures,' J. R. Statist. Soc., Vol. 48, no. 3, pp. 259-302, 1986 

  7. F. Forbes and A. E. Raftery, 'Bayesian morphology: Fast unsupervised Bayesian image analysis,' American Statist. Associ., Vol. 95, no. 446, pp. 555-568, June 1999 

    상세보기 crossref

  8. S. Lee and M. M. Crawford, 'Unsupervised multistage image classification using hierarchical clustering with a Bayesian similarity measure, ' IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 14, no. 3, pp. 312-320, Mar. 2005 

    상세보기 crossref

  9. G. J. Mclachlan, Discriminant analysis and statistical pattern recognition, John Wiley, 1992 

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