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제안 방법
- ROI 획득을 위해 저장된 칼라 영상올 먼저 그레이 영상으로 변환한 후, 히스토그램을 이용하여 구하고자 하는 영역의 분리를 위해 적절한 임계치를 구하여 Threshold 하였다[6]. Threshold 후 영상에서 관심 영역 외의 부분 중에 같이 분할돤 같은 명도 값을 가지는 부분의 제거를 위해 Fillhold, Dilation, Erosion, Opening, Closing 등의 형태 연산자를 이용하여 분할하였다[7〕[母 다음 이 영상을 labeling을 시켜서 우리가 구하고자 하는 ROI 영역을 확정하고 형태학적 특성값(Area, Perimeter, Xwidth, Ywidth)과 질감 특성값(homogeneity, contrast, correlation, entropy)을 각각 추출하였다顼(2).
- ROI 획득을 위해 저장된 칼라 영상올 먼저 그레이 영상으로 변환한 후, 히스토그램을 이용하여 구하고자 하는 영역의 분리를 위해 적절한 임계치를 구하여 Threshold 하였다[6]. Threshold 후 영상에서 관심 영역 외의 부분 중에 같이 분할돤 같은 명도 값을 가지는 부분의 제거를 위해 Fillhold, Dilation, Erosion, Opening, Closing 등의 형태 연산자를 이용하여 분할하였다[7〕[母 다음 이 영상을 labeling을 시켜서 우리가 구하고자 하는 ROI 영역을 확정하고 형태학적 특성값(Area, Perimeter, Xwidth, Ywidth)과 질감 특성값(homogeneity, contrast, correlation, entropy)을 각각 추출하였다顼(2).
- 영상 분할(Image segmentation) 입력된 영상을 영상의 구성요소나 물체들의 집합으로 분리하는 과정이다.[4] 일반적으로 영역 분할은 경계 기반 분할과 영역 기반 분할이 있는데 본 연구에서는 이 중에서 각 화소들의 특성이 동일하다고 분류되는 경우 같은 영역으로 나누는 영역 기반 분할 방법을 사용하였다[5].
- 이러한 병리학적 전문가의 분석기준을 바탕으로 영상의 특성을 구성하였다. 구성한 영상 분석의 특징으로 질감 분석, 형태 분석을 하였으며, 병리 전문가의 분류기준과의 일치도를 분석하였다.
- 본 연구에서는 먼저 영역 기반 분할 기법을 사용하여, R0I 영역을 분할하고, 획득되어진 영역에서 형태학적. 특성값과 질감 특성값을 추출하여 비교.
- 이러한 병리학적 전문가의 분석기준을 바탕으로 영상의 특성을 구성하였다. 구성한 영상 분석의 특징으로 질감 분석, 형태 분석을 하였으며, 병리 전문가의 분류기준과의 일치도를 분석하였다.
- 폐암변이 분석에 대환실험으로 R0I의 기 하학적 데이터와 형태학적 데이터를 이용하였고, 질감 특징의 특성값을 분석하여 변이 형태를 구분하는 데 유효한 특성값에 대한 수치를 계산하여 보았다. 특성값 추출에 있어서 그 유의성은 전문가가 판단하는 근거, 기준을 얼마나 객관적이고 정확한 수치로 나타낼 수 있는가에 따라 결정하여 보았다. 병리학자의 판단 기준에 따른 영상 특성값의 구성으로 구성해 본 형태학적 특징과 질감 특징은 어느 정도의 유사성을 보였으며, 이것은 의료영상의 처리에 있어서 그 특성의 기준을 더욱 현실성 있게 만들어주는 것이 정밀한 판단을 요구하는 의료영상의 분석에 적합하다는 것을 나타내어 준다고 하겠다.
- 본 연구에서는 먼저 영역 기반 분할 기법을 사용하여, R0I 영역을 분할하고, 획득되어진 영역에서 형태학적. 특성값과 질감 특성값을 추출하여 비교. 분석하였다.
- 폐암변이 분석에 대환실험으로 R0I의 기 하학적 데이터와 형태학적 데이터를 이용하였고, 질감 특징의 특성값을 분석하여 변이 형태를 구분하는 데 유효한 특성값에 대한 수치를 계산하여 보았다. 특성값 추출에 있어서 그 유의성은 전문가가 판단하는 근거, 기준을 얼마나 객관적이고 정확한 수치로 나타낼 수 있는가에 따라 결정하여 보았다.
- 본 연구에 사용된 이미지들은 97년과 98년 폐암으로 진단을 받은 후 절제 수술을 받은 환자들의 해부 영상을 인제대학교 백병원 해부병리학 교실에서 제공받았다. 해부 영상 사진인 GROSS 사진은 35mm 슬라이드 필름으로 만들어져 있으며, 수매 촬영된 슬라이드 필름 중 화질이 가장 선명하게 보이는 것을 선정하여 이를 HT 4C/T 스캐너를 통해 300dpi 해상도와 트루컬러로 디지털화 하여 저장하였다. 모든 이미지 처리와 분석은 팬티엄 PC 기반에서 구현하였다.
대상 데이터
- 본 연구에 사용된 이미지들은 97년과 98년 폐암으로 진단을 받은 후 절제 수술을 받은 환자들의 해부 영상을 인제대학교 백병원 해부병리학 교실에서 제공받았다. 해부 영상 사진인 GROSS 사진은 35mm 슬라이드 필름으로 만들어져 있으며, 수매 촬영된 슬라이드 필름 중 화질이 가장 선명하게 보이는 것을 선정하여 이를 HT 4C/T 스캐너를 통해 300dpi 해상도와 트루컬러로 디지털화 하여 저장하였다.
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