[논문]블럽 컬러링을 이용한 CT영상에서 간 영역 자동 추출

임옥현; 김진철; 박성미; 이배호

블럽 컬러링을 이용한 CT영상에서 간 영역 자동 추출
Automatic Segmentation of the Liver Region in CT Images Using Slob Coloring 원문보기

임옥현 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과) , 김진철 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과) , 박성미 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과) , 이배호 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과)

본 논문에서 CT영상에서 간 영역을 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 밝기의 특성을 이용하여 초기 관심 영역을 추출하기 위해 ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였다. 간 영역을 최종적으로 추출하기 위해 블럽 컬러링 기법을 사용하였다 기존 블럽 컬러링의 연산속도를 개선하기 위해서 Recoloring table을 이용하였다 제안된 방법을 이용하여 실험한 결과로 간 영역 추출의 성공률 90%를 얻었다.

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문제 정의

그러나 최고값에서 얼어질수록 다른 장기 영역의 intensity와 혼합이 되어 정확한 경계를 찾을 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 최고치 intensity에서 근접한 곳들의 감소량을 측정하여 최고치에서 멀어지는 곳들의 intensity의 수를 가상으로 설정한다. 이때 intensity의 수가 0이 될 때롤 Thresh이d intensity로 결정하였다.
본 논문에서는 간 영역믈 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 간의 초기 영역을 추출하기 위해서 ATI(Automatic Threshold Intensity）기법을 사용하였고 최종적으로 간 영역믈 추출하기 위해 Recoloring Table을 이용한 블럽 컬러링 기법을 사용하였다.
본 논문에서는 블럽 컬러링 기법을 기본으로 이용한 간 영역 자동 추출에 대한 영상 처리 기법을 제안하였다. 또한 이진화를 통한 초기 관심 영역 추출을 정확히 하기 위해 CT 영상마다 자동적으로 Threshold intensity 결정해주는 ATKAutomatic Threshold Intensity)기법을 제안하였다.
본 논문에서는 히스토그램의 밝기의 최고값과 좌우로의 감소량을 이용하여 간 영역의 밝기 범위를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다.

제안 방법

본 논문에서는 블럽 컬러링 기법을 기본으로 이용한 간 영역 자동 추출에 대한 영상 처리 기법을 제안하였다. 또한 이진화를 통한 초기 관심 영역 추출을 정확히 하기 위해 CT 영상마다 자동적으로 Threshold intensity 결정해주는 ATKAutomatic Threshold Intensity)기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 간영역 추출률 90%를 나타내었다.
본 논문에서 제안한 블럽 컬러링을 이용한 간 영역 자동 추출 알고리즘은 팬티엄 IV-2.4Gh 환경에서 Visual C++6.0 소프트웨어를 사용하여 실험하였다. 입력 CT영상윤복부 CT영상으로 100장을 사용하였다.
이러한 빈 공간을 H이e Filling 기법을 이용하여 채운다. 본 논문에서는 Hole Filling 기법은 블럽 컬러링을 변형하여 사용하였다.
그러나 블럽 컬러링 기법은 다른 Color가 같은 영역인 부분으로 발견될 때마다 같은 Color로 변경해주어야 하는 반복 작업 때문에 많은 연산 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존의 블럽 컬러링의 연산속도를 개선하기 위해서 그림3과 같은 형식의 Recoloring table을 이용하였다.
이와 같이 구해진 간 영역의 intensity의 범위를 이용하여 CT영상을 이진화하여 초기 영역 추출한다.

대상 데이터

0 소프트웨어를 사용하여 실험하였다. 입력 CT영상윤복부 CT영상으로 100장을 사용하였다.

이론/모형

본 논문에서는 간 영역믈 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 간의 초기 영역을 추출하기 위해서 ATI(Automatic Threshold Intensity）기법을 사용하였고 최종적으로 간 영역믈 추출하기 위해 Recoloring Table을 이용한 블럽 컬러링 기법을 사용하였다.
그러나 간 영역의 내부에 다른 맑기가 존재하기 때문에 이런 부분은 비어 있게 된다. 이러한 빈 공간을 H이e Filling 기법을 이용하여 채운다. 본 논문에서는 Hole Filling 기법은 블럽 컬러링을 변형하여 사용하였다.
CT의 영상을 ATI에 의해 이진화 하였을 경우 대부분의 간 영역과 관계없는 부분의 영상은 제거가 된다, 그러나 잡음과 간 영역의 밝기와 아주 유사한 경우는 남게 된다. 이와 같은 잡음을 어느 정도 제거하기 위해 본 논문에서는 모폴로지의 Opening을 사용하였다. Opening 은 E「osion(축소)를 한 다음 Dilation(팽창)을 하는 방법이다.
여기서 간 영역에 해당하는 부분이 가장 큰 영역이므로 각각 영역의 픽셀 수昼 합하여 그 중 가장 큰 값 부분은 남기고 나어지는 제거한다. 최종적으로 낭은 영역이 간 영역이 된다, 본 논문에서는 이러한 작 업을 하기 위해 블럽 컬러링(B이b C이oring)기법을 사용하였다. 블럽 컬러링 알고리즘은 그림2와 같다.

성능/효과

ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였을 경우는 90장의 성공을 보였으나 ATI기법을 사용하지 않았을 경우 81장의 성공을 보였다. 따라서 ATI기법을 사용하였을 경우 간영역을 보다 정확하게 찾는 것으로 나타났다.
따라서 ATI기법을 사용하였을 경우 간영역을 보다 정확하게 찾는 것으로 나타났다. Recoloring Table을 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우 연산속도는 평균 5.3초 빨라지는 것으로 실험결과 나타났다.
ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였을 경우는 90장의 성공을 보였으나 ATI기법을 사용하지 않았을 경우 81장의 성공을 보였다. 따라서 ATI기법을 사용하였을 경우 간영역을 보다 정확하게 찾는 것으로 나타났다. Recoloring Table을 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우 연산속도는 평균 5.
본 논문에서 손으로 수동적으로 간영역 추출한 것을 기준으로 제안한 알고리즘을 이용하여 자동적으로 추출한 간영역이 90%이상 손에 의한 것과 일치하였을 경우 성공으로 간주하였다. 입력 복부 (기영상에 대하여 추출 성공률을 표1과 같다.
또한 이진화를 통한 초기 관심 영역 추출을 정확히 하기 위해 CT 영상마다 자동적으로 Threshold intensity 결정해주는 ATKAutomatic Threshold Intensity)기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 간영역 추출률 90%를 나타내었다. 그러나 여전히 간영역의 경계가 모호한 부분은 실패하는 경우가 많았다.

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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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