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피하지방층과 등뼈 영역을 이용한 초음파 영상에서의 근육 영역 추출
Extraction of Muscle Areas form Ultrasonographic Images using Subcutaneous Fat Areas and Thoracic Vertebra 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.5, 2012년, pp.29 - 32  

김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 개선된 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 본 연구에서 제안한 방법을 392개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법은 94% 이상의 추출률을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a novel method to extract muscle area from lumbar ultrasonographic image. The muscle area resided in lumbar area can be defined as the area between thoracic vertebra and subcutaneous fat area. A modified 4-directional contour tracing algorithm is designed to detect the boun...

주제어

#요부 영상   #4 방향 윤곽선 추적 알고리즘   #등뼈 영역   #피하지방층  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고 초음파 의료 영상을 이용하는 재활 분야에 적용하여, 의료 영상 진단에 필요한 근육의 길이, 두께 등의 자료를 객관적이고, 자동적으로 측정할 수 있도록 하기 위해 초음파 영상에서 요부 근육 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 초음파 의료 영상 진단 장치로부터 획득한 요부 영상을 대상으로 재활분야에 활용할 수 있는 요부 근육을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 근육 추출 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
요부 초음파 영상에서 근육 영역은 어떻게 추출하였나? 요부 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하기 위하여 피하지방층의 하단 영역과, 등뼈 상단 영역의 경계선을 추출한다. 추출된 두 경계선 사이의 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 제시된 요부의 근육 영역을 추출하는 과정은 그림 1과 같다.
초음파 영상의 장점은? 초음파 영상은 인체의 거의 모든 부분을 검사 할 수 있으며, 초음파 검사는 전문의들이 쉽게 사용할 수 있고, 검사 받는 환자들은 신체적∙심리적 부담이 적다는 장점이 있다. 이러한 장점으로 인해 대부분의 의료 분야에서 환자의 상태나 치료 효과에 대한 검사를 위하여 활용된다.
피하지방층과 등뼈 영역을 이용한 초음파 영상에서의 요부 근육을 추출하는 방법 실험 결과는? 제안된 방법을 532×434 크기의 Convex 형태인 DICOM 파일을 대상으로 일반인 남성 27명의 요부 초음파 영상 392장을 대상으로 실험하였다. 392장의 요부 초음파 영상을 적용한 결과, 94% 이상의 추출률을 보였다.
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참고문헌 (7)

  1. F. W. Kremkau, "Diagnostic Ultrasound: Principles and Instruments," Philadelphia, PA:Saunders, 2002. 

  2. H. M. Van, J. H. Introcas, "Musculoskeletal Ultrasound," Philadelphia, PA:Mosby Press, 2001. 

  3. K. B. Kim, D. H. Song, Y. H. Joo, H. J. Lee, Y. W. Woo, "Extraction of Muscle Areas from Ultransonographic Images Using Refined Histogram Stretching and Fascia Information," Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, Vol.7, pp.921-926, 2010. 

    상세보기 crossref

  4. G. A Koumantakis, P. J. Watson, J. A. Oldham, "Trunk muscle stabilization training plus general exercise versus general exercise only: randomized controlled trial of patients with recurrent low back pain," Physical Therapy, Vol.85, pp.209-215. 2005. 

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  5. J. A. Hides, C. A. Richardson, G. A. Jul, "Multifidus muscle recovery is not automatic after resolution of acute, first-episode low back pain," Spine, Vol.21, pp.2763-2769, 1996. 

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  6. D. S. Teyhen,"Rehabilitative ultrasound imaging: the roadmap ahead," Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy, Vol.37, pp.431-433, 2007. 

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  7. K. B. Kim, Y. W. Woo, H. K. Yang, "An Intelligent System for Container Image Recognition Using ART2-Based Self-Organizing Supervised Learning Algorithm," Lecture Notes in Computer Science, LNCS 4247, Springer, pp.897-904, 2006. 

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