정보처리학회 논문지 B
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다중 클래스 SVM과 주석 코드 배열을 이용한 의료 영상 자동 주석 생성 |
| 영문제목(English Title) |
Medical Image Automatic Annotation Using Multi-class SVM and Annotation Code Array |
| 저자(Author) |
박기희
고병철
남재열
Ki-Hee Park
ByoungChul Ko
Jae-Yeal Nam
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16-B NO. 04 PP. 0281 ~ 0288 (2009. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중 요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and annotation of medical images, especially X-ray images. Since X-ray images have a bright foreground against a dark background, we need to extract the different visual descriptors compare with general nature images. In this paper, a Color Structure Descriptor (CSD) based on Harris Corner Detector is only extracted from salient points, and an Edge Histogram Descriptor (EHD) used for a textual feature of image. These two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine (SVM), respectively, to classify images into one of 20 categories. Finally, an image has the Annotation Code Array based on the pre-defined hierarchical relations of categories and priority code order, which is given the several optimal keywords by the Annotation Code Array. Our experiments show that our annotation results have better annotation performance when compared to other method. |
| 키워드(Keyword) |
H-CSD
EHD
다중 클래스 SVM
주석 코드 배열
MISS
H-CSD
EHD
Multi-class SVM
Annotation Code Array
MISS
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