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학술저널
저자정보
조미경 (동명대학교) 이혜경 (을지의과대학) 조환규 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.6
발행연도
2018.6
수록면
554 - 563 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.6.554

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대장의 선종 및 선암은 가장 흔한 종양 중 하나로 주로 샘 구조물의 구조적 외관과 세포형태의 변화에 기초하여 진단이 이루어진다. 이러한 진단은 각 병리의사의 주관과 객관에 의하며 좀 더 나은 객관적 결과와 재현성을 위해 샘 구조물에서 의미 있는 특징을 추출하고자 하는 많은 연구가 진행 중이다. 샘 구조물의 특징을 추출하기 위해 샘 구조물을 수동적으로 분할하는 것은 노동집약적인 작업으로 많은 시간과 때로는 어려움이 발생한다. 이러한 문제점들로 인해 샘 구조물의 형태를 정량화하기 위한 자동화된 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 샘 구조물의 형태를 정량화하기 위해 정상과 변형이 시작된 초기 단계의 샘 구조물을 분할하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 k-means 클러스터링에 의해 얻은 적응적 임계값을 순차적으로 적용하여 이진화작업과 필터링 작업을 수행하고 그 결과로 얻은 이미지의 경계선을 추출하고 결합하여 샘 구조물의 바깥쪽 방향과 안쪽 방향 모두에서 샘 구조물을 찾아가는 방식으로 분할한다. 제안된 알고리즘을 병원에서 사용하는 영상에 적용한 결과 95%이상의 정확도를 보여주었다. 또한 레벨 셋 기반 알고리즘에 비해 수행속도가 현저히 빠르므로 매우 실용적인 알고리즘이라고 할 수 있다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 적응적 임계값에 의한 반복적인 경계선 추출과 샘 구조물 분할
4. 실험 결과와 개선점
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
K. Sirinukunwattana, J. P. Pluim, H. Chen, X. Qi, P.-A. Heng, Y. B. Guo, L. Y. Wang, B. J. Matuszewski, E. Bruni, U. Sanchez, et al., Gland segmentation in colon histology images: The GlaS Challenge Contest, Medical Image Analysis, Vol. 35, pp. 489-502, 2017. A. BasavanhallyBasavanhally, S. Ganesan, S. Agner, J. Monaco, M. Feldman, J. Tomaszewski, G. Bhanot, A. Madabhushi, Computerized image-based detection and grading of lymphocytic infiltration in HER2+ breast cancer histopathology, IEEE Transaction Biomedical Engineering, Vol. 57, No. 3, pp. 642- 653, 2010. H. Wu, R. Xu, N. Harpaz, D. Burstein, J. Gil, Segmentation of intestinal gland images with iterative region growing, Journal of Microscopy, Vol. 220, No. 3, pp. 190-204, 2005. C. Gunduz-Demir, M. Kandemir, A. Tosun, C. Sokmensuer, Automatic segmentation of colon glands using object-graphs, Medical Image Analysis, Vol. 14, No. 1, pp. 1-12, 2010. H. Fu, G. Qiu, J. Shu, M. Ilyas, A novel polar space random field model for the detection of glandular structures, IEEE Trans. Med. Imaging, Vol. 33, No. 3, pp. 764-776, 2014.

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