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GLCM과 인공신경망을 이용한 미만성 갑상샘 질환 초음파 영상 분류
Ultrasound Image Classification of Diffuse Thyroid Disease using GLCM and Artificial Neural Network 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.7, 2022년, pp.956 - 962  

엄상희 (Department of Early Childhood of Education, Dongju College) ,  남재현 (Department of Computer Education, Silla University) ,  예수영 (Department of Radiological Science, Catholic University of Pusan)

초록
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미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Diffuse thyroid disease has ambiguous diagnostic criteria and many errors occur according to the subjective diagnosis of skilled practitioners. If image processing technology is applied to ultrasound images, quantitative data is extracted, and applied to a computer auxiliary diagnostic system, more ...

주제어

#미만성 감상샘   #초음파 영상   #영상분석   #인공신경망   #GLCM 알고리즘  

표/그림 (10)

참고문헌 (9)

  1. J. H. Shin, J. H. Baek, J. Chung, E. J. Ha, J. Kim, Y. H. Lee, H. K. Lim, W. -J. Moon, D. G. Na, J. S. Park, Y. J. Choi, S. Y. Hahn, S. J. Jeon, S. L. Jung, D. W. Kim, E. -K. Kim, J. Y. Kwak, C. Y. Lee, H. J. Lee, J. H. Lee, J. H. Lee, K. H. Lee, S. -W. Park, and J. Y. Sung, "Ultrasonography Diagnosis and Imaging-Based Management of Thyroid Nodules: Revised Korean Society of Thyroid Radiology Consensus Statement and Recommendations," Korean Journal of Radiology, vol. 17, no. 3, pp. 370-395, Apr. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.3348/kjr. 2016.17.3.370. 

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