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문제 정의
- 손상되었다. 따라서 본 연구에서 모폴로지 기법을 이용하여 원 영상에 최대한 가깝게 복구하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 모든 해상도의 초음파 영상에서 영상의 위치와 관련된 경험적 알고리즘을 노이즈 필터를 통해 적용하여 불필요한 노이즈를 제거하고 종양 및 종양 의심 영역만을 남겨 두고자 한다. 또한 모폴로지 방법을 통하여 기본적인 종양의 모양을 복원하여 진단학자 및 방사선의의 초음파 영상 판단을 돕고자한다.
- 종양 의심 영역만을 남겨 두고자 한다. 또한 모폴로지 방법을 통하여 기본적인 종양의 모양을 복원하여 진단학자 및 방사선의의 초음파 영상 판단을 돕고자한다. 이를 위해 본 연구에서 사용된 알고리즘을 순서대로 설명하고 이를 적용한 결과와 실제 전문의가 판단하는 ROI와 비교해 보았다.
- 본 연구는 다른 선행연구들과는 달리 유방 초음파 영상에 나타난 노이즈 및 기타 생체조직의 의한 불필요한 이미지를 제거하기 위한 목적으로 진행되었다. 비록 본연구의 결과가 초음파 영상의 CAD 활용에 있어서 기본적인 종양 위치를 알려주는 보조수단으로써 활용은 가능할지라도, 다른 선행연구들과 같이 종양 부분의 영역을 segmentation을 하지 못함으로써 그 활용에는 제한이 있다.
- 본 연구를 통해 나타난 결과와 전문의에 의해 선택된 ROI를 비교해 보았다. 또한 비교한 방법은 유방암의 진단 결과에 대한 확실한 기준이 존재하지 않고 전문의의 따라 그 진단도 달라질 수 있기 때문에 한 전문의의 의견을 100% 따랐음을 밝혀 둔다.
- 악성의 종양 이미지 30개 및 진단 동영상을 획득하였다. 획득한 각 이미지의 종양 크기는 0.5〜3cm이며 본 연구는 획득한 이미지 30개 중 24개를 대상으로 노이즈 제거를 실시함으로써 종양부분에 해당하는 영역의 이미지만을 남겨두고자 하였다. 이는 30개중 6개의 이미지는 원본 영상이 아닌 두 개의 이미지를 합쳐놓은 것이기 때문이다.
가설 설정
- 가정 1 : 종양은 초음파 이미지 상에 완전히 표현된다.
- 가정 2 : 종양과 기타 생체 조직으로 나타나는 이미지의 픽셀 값은 비슷한 영역에 포함된다.
- 또한 이미지 제거 과정을 통해 훼손된 이미지에 대하여 모폴로지 기법을 적용함으로써, 원본 이미지에 가까운 형상으로 복원하였다. 기본적으로 4가지 가정 하에 본연구는 진행되었으며 각각의 가정은 현재 초음파 영상을 통해 직접 확인이 가능하고, 전문의와의 인터뷰를통해 사실로 확인되었다. 가정은 다음과 같다.
- 비록 대부분의 선행 연구들이 노이즈 제거가 목적이 아닌 종양의 segmentation에 그 목적을 두고 종양 영역을 추출 하였을지라도, 2가지 문제점을 안고 있다, 첫 번째는 노이즈 제거 시 종양의 특징 및 픽셀 값의 차이만을 고려하여 노이즈를 제거함으로써, 실제 진단 시에 고려되는 종양의 위치적인 특성을 고려하지 못해 노이즈가 완전히 제거되지 못한 것이다. 두 번째 문제는 종양의 위치적인 특성에 근거하였을지라도, 각 종양의 위치가 이미지 중앙에 존재한다는 가설을 설정함으로써, 제약이 따르고 해상도(Resolution)가 낮은 이미지에 대해서는 수동적인 ROI(Region Of Interest)의 선택이 필요로 한 것이다.
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