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[국내논문] GLCM을 이용한 의료영상 특징정보 추출
Feature extraction of medical image using GLCM 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호, 2017 Jan. 10, 2017년, pp.239 - 240  

박용성 (한국원자력의학원 RI 융합부) ,  정수영 (삼성소통의원) ,  김욱 (한국원자력의학원 RI 융합부) ,  임일한 (한국원자력의학원 RI 융합부) ,  강주현 (한국원자력의학원 RI 융합부) ,  임상무 (한국원자력의학원 RI 융합부) ,  우상근 (한국원자력의학원 RI 융합부)

초록
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본 연구는 의료영상내 특징정보를 추출 및 평가함으로서 정밀의료 실현 가능성을 확인하고자 하였다. 영상화는 PET/CT 및 MRI 스캐너를 이용하여 암환자의 기능적 정보와 해부학적 정보를 획득하고 관심영역을 설정하였으며 각각의 영상내 특징정보를 추출하였다. 영상내 특징정보는 GLCM을 이용하여 에너지, 대비, 엔트로피, 균질성을 획득하였고, 획득된 영상 데이터에 따른 관심영역 설정 차이를 확인하였다. 영상내 특징 정보는 MRI 영상의 해부학적 정보를 이용한 분석결과에서 엔트로피 및 균질성이 PET 보다 증가 하였고 대비는 감소함을 확인하였다. 추후연구는 다양한 영상내 특징 정보를 획득하고 정밀의료를 위한 기계학습에 활용할 예정이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 정밀의료 실현은 기존의 임상정보 외에 유전정보 및 의료영상내 정량적인 특징정보가 필요하고 의료영상 내 특징정보는 관심영역의 정량적인 정보 및 다양한 데이터를 제공하여 기계학습에 활용 가능하고 도출된 결론은 환자의 치료후 생존율 예측과 예후판단에 중요한 예측변수로 활용 가능하며 의료영상을 이용한 정밀의료 실현이 가능하다[2]. 본 연구는 PET/CT 및 MRI 스캐너를 이용하여 암환자의 종양영역을 영상화 하여 기능적 정보와 해부학적 정보를 획득하고 관심영역(region of interest, ROI)을 설정하였으며 영상내 특징정보를 추출하여 영상을 이용한 정밀의료 실현 가능성을 확인하고자 하였다.
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