초록 ▼

본 연구는 흉부 X-ray 및 CT 영상으로부터 세그멘테이션, 특징추출 및 템플릿 매칭을 이용하여 이상 부위를 검출하고, 셀영상 검색기법을 이용하여 검출된 부위의 영상과 유사한 영상들을 영상 데이터베이스에서 검색하며, 칼만필터 기반 적합성 피드백을 이용하여 폐질환과 심장질환에 대한 정밀 분석과 판단을 돕기위하여 순환검색체계를 갖는 의료영상 진단 지원 시스템을 개발하는 것이다.
-1차년도에는, 폐질환 진단을 위한 흉부X-ray 및 CT이미지에 대한 세그멘테이션 기법(OTSU 알고리즘), SGLDM, GLLBP, CND 등의 새로

본 연구는 흉부 X-ray 및 CT 영상으로부터 세그멘테이션, 특징추출 및 템플릿 매칭을 이용하여 이상 부위를 검출하고, 셀영상 검색기법을 이용하여 검출된 부위의 영상과 유사한 영상들을 영상 데이터베이스에서 검색하며, 칼만필터 기반 적합성 피드백을 이용하여 폐질환과 심장질환에 대한 정밀 분석과 판단을 돕기위하여 순환검색체계를 갖는 의료영상 진단 지원 시스템을 개발하는 것이다.
-1차년도에는, 폐질환 진단을 위한 흉부X-ray 및 CT이미지에 대한 세그멘테이션 기법(OTSU 알고리즘), SGLDM, GLLBP, CND 등의 새로운 질감특징 추출기법, 메타 데이터 및 템플릿 데이터베이스 구축, 내용기반 셀 영상 검색기법을 연구하였다.
-2차년도에는 흉부 CT이미지에서 낮은 감쇄를 보이는 질환들(폐기종, Honycombing, BO 등)의 병리학적 변화를 감지하는 UEM등의 특징 추출기법과 기계학습 기법을 이용한 이상부위 검출 및 진단 기법을 연구하였다. 또한 심장질환 진단을 위해 흉부 X-ray영상에서 심흉곽비(cardiothoracic ratio) 측정하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 아울러, 다양한 폐기종(Emphysema)질환의 진단을 위해 복잡한 구조를 갖는 종격동에서 불필요한 영역 제거 및 질감 및 모양을 이용한 특징 추출 기법을 개발하여 컴퓨터조력진단 시스템에서 구현하였다.

Abstract ▼

The purpose of this research is to develop computer aided medical image diagnosis system using recursive retrieval mechanism to detect and analyze the patient's lung diseases and heart diseases. It detect abnormal regions by using the image segmentation, feature extraction and template matching from

The purpose of this research is to develop computer aided medical image diagnosis system using recursive retrieval mechanism to detect and analyze the patient's lung diseases and heart diseases. It detect abnormal regions by using the image segmentation, feature extraction and template matching from the chest X-ray and CT images. It also searches target images from the patient's image database and their past diagnosis information using cell image retrieval andthe relevance feedback based on Kalman filter. In the first year, we developed image segmentation (OTSU algorithm) for X-ray and CT images, new texture feature extraction methods such as SGLDM, GLLBP, CND, construction of database for meta data and template data, content-based cell image retrieval. In the second year, we developed UEM feature extraction method to detect the pathological change of low attenuating diseases(Emphysema, Honycombing, BO) in the chest CT image, cardiothoracic ratio measuring method in chest X-ray images. Besides, we applied detection of abnormal regions and new feature extraction methods into CAD system and performed diagnosis of various emphysema diseases using machine learning.

목차 Contents

• 중견연구자지원사업(핵심연구) 최종보고서...1
• 목차...3
• I. 연구계획 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• II. 연구결과 요약문...5
• 1. 한글요약문...5
• 2. SUMMARY...6
• III. 연구내용 및 결과...7
• 1. 연구개발과제의개요...7
• 2. 국내외 기술개발 현황...9
• 3. 연구수행 내용 및 결과...10
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도...63
• 5. 연구결과의 활용계획...65
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보...66
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적...70
• 8. 참고문헌...71
• 9. 연구성과...75
• 10. 기타사항...80
• 대표연구성과...81
• 자체평가 의견서...88