[논문]ART2 기반 양자화를 이용한 재활 초음파 영상에서의 근육 영역 추출

김광백

doi:10.9708/jksci.2014.19.6.011

[국내논문] ART2 기반 양자화를 이용한 재활 초음파 영상에서의 근육 영역 추출
Extracting Muscle Area with ART2 based Quantization from Rehabilitative Ultrasound Images 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.19 no.6, 2014년, pp.11 - 17

초록
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초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육 영역을 객관적으로 분석하기 위해ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역은 근막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 추출된다. 실제 초음파 영상 대상 실험 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육 영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

While safe and convenient, ultrasound imaging analysis is often criticized by its subjective decision making nature by field experts in analyzing musculoskeletal system. In this paper, we propose a new automatic method to extract muscle area using ART2 neural network based quantization. A series of image processing algorithms such as histogram smoothing and End-in search stretching are applied in pre-processing phase to remove noises effectively. Muscle areas are extracted by considering various morphological features and corresponding analysis. In experiment, our ART2 based Quantization is verified as more effective than other general quantization methods.

주제어

AI 본문요약
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가설 설정

4. 근육 막 영역 및 근육 영역 추출

근육 영역은 근막 영역으로 둘러 싸여 있다. 근육 영역을 추출하기 위해 영상에서 비교적 특징이 두드러지며 밝은 명암도 분포를 가지는 근막 영역을 우선 탐색한다.

제안 방법

초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사ㅏ한 영역을 클러스터링 하였다. 그리고 클러스터링된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류하였다. 근육 영역을 탐색 위해 근막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출하였다.
근육 영역은 근막 영역으로 둘러 싸여 있다. 근육 영역을 추출하기 위해 영상에서 비교적 특징이 두드러지며 밝은 명암도 분포를 가지는 근막 영역을 우선 탐색한다. 클러스터 중에 근 막의 후보 영역을 선정하기 위해 각 클러스터의 평균 밝기를 구하고 가장 밝은 3개의 클러스터를 후보 영역으로 선정한다.
그리고 클러스터링된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류하였다. 근육 영역을 탐색 위해 근막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하기 위해 근육 영역이 근막 영역 내부에 둘러싸여 있다는 형태학적 특징을 이용하였다. 따라서 본 논문에서는 근육 영역을 추출하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출하였다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사ㅏ한 영역을 클러스터링 하였다.
본 논문에서는 다양한 영상 처리 기법을 적용하여 영상의 잡음과 밝기를 보정한 후, ART2 신경망을 기반으로 클러스터링을 한 후, 영상의 영역 크기, 위치 및 명암도 정보를 이용한 영상 처리 기법을 적용하여 근육 영역을 추출한다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 근육 영역을 추출하기 위해 근육 영역이 근막 영역 내부에 둘러싸여 있다는 형태학적 특징을 이용하였다. 따라서 본 논문에서는 근육 영역을 추출하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출하였다.
선정된 근 막 후보 영역의 히스토그램 특징을 분석하여 최종적인 근막 영역을 탐색한다. 근막 영역의 범위를 구하기 위해 각 객체를 연결한다.
따라서 본 논문에서는 근육 영역을 추출하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출하였다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사ㅏ한 영역을 클러스터링 하였다. 그리고 클러스터링된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류하였다.

대상 데이터

실험 환경은 Intel Pentium-Ⅳ 2GHz CPU와 256MB RAM이 장착된 IBM 호환 PC상에서 Visual Studio 2008로 실험하였다. 실험 영상은 사람의 복부를 이동식 초음파 기계로 횡단 촬영한 영상을 대상으로 하였다.

이론/모형

각 영상 마다 같은 부위라 하더라도 명암도 차이가 존재하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 동적으로 유사 영역을 클러스터링 하는 ART2 알고리즘[8]을 적용하여 양자화 한다. 영상에 존재 하는 피하지방, 근 막, 기타 배경 영역을 구분하기 위해 주 영역의 명암도를 ART2 알고리즘을 적용하여 양자화 한다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 동적으로 유사 영역을 클러스터링 하는 ART2 알고리즘[8]을 적용하여 양자화 한다. 영상에 존재 하는 피하지방, 근 막, 기타 배경 영역을 구분하기 위해 주 영역의 명암도를 ART2 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. ART2 알고리즘을 적용하여 양자화 하는 과정은 그림 5와 같다.

성능/효과

실제 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 일반적인 방법으로 양자화를 수행하는 경우에는 정적으로 명암도를 그룹화하여 모든 영상에 대해 똑같이 나눠진 명암도 범위를 적용하기 때문에 근육 영역을 추출할 수 없었으나 제안된 ART2 기반 양자화 기법을 적용한 경우에는 전반적으로 근육 영역이 정확히 추출되었다. 그러나 실험에서 알 수 있듯이 초음파 영상에서 근막 영역의 경계가 잘 나타나지 않는 경우에는 근육 영역이 정확히 추출되지 않았다.

후속연구

향후 연구 과제로는 단순히 근막 영역 뿐 아니라 근육 영역의 움직임과 형태학적 특징을 고려하여 더 세분화된 근육 영역을 추출할 수 있도록 개선할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	초음파 영상의 단점은?	초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육 영역을 객관적으로 분석하기 위해ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다.
	유인체를 검사하는 방법들 중 가장 쉽게 접근 할 수 있는 방법은?	방법 중의 하나가 초음파 검사이다. 특정부위를 제외한 인체
	초음파 영상 전처리는 어떻게 이루어졌는가?	전처리 과정에서는 실제 영상 처리에 사용될 주 영역과 근육 영역에 대한 크기 정보를 구하기 위해 눈금자 영역을 분리하며 근육 영역에 대한 실제 크기를 계산하기 위한 눈금 길이 정보를 저장한다. 또한 명암도 분포와 밝기 보정을 통해 영상의 경계를 부각시켜 특징 정보를 얻기 쉽게 전처리한다.

참고문헌 (8)

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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