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초음파 영상의 통계적 특징 벡터를 활용한 지방간 분석 알고리즘
Novel Analysis Algorithm of Fatty Liver using statistical feature vector from Ultrasound image 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회, 2019 May 10, 2019년, pp.556 - 558  

하수희 (건양대학교 융합IT학과) ,  유재천 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 본 논문에서는 신장의 통계적 특징 벡터를 선별 이용하여 지방간을 편리하게 진단하는 통계적 특징 벡터 기반의 지방간 진단 알고리즘을 제안한다.
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