한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
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| 한글제목(Korean Title) |
컴퓨터 기법을 이용한 초음파 영상에서의 지방간 분류 |
| 영문제목(English Title) |
The Classification of Fatty Liver by Ultrasound Imaging using Computerizing Method |
| 저자(Author) |
장현우
김광백
김창원
Hyun-Woo Jang
Kwang-Beak Kim
Chang Won Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 17 NO. 09 PP. 2206 ~ 2212 (2013. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement 를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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영문내용
(English Abstract) |
We propose a method for the classification of fatty liver by ultrasound imaging using Fuzzy Contrast Enhancement Technique and FCM. ROI images are extracted after removal of information data except ultrasound image of the liver and the kidney then image contrast is improved by Fuzzy Contrast Enhancement Algorithm. The images applied Fuzzy Contrast Enhancement Technique is applied average binarization then ROI images of liver and kidney parenchyma are extracted using Blob algorithm. Representative brightness is extracted in the liver and kidney images using the most frequent brightness level after classification of 10 brightness levels. We applied this method to ultrasound images and a radiologist confirmed the accuracy of diagnosis for fatty liver. This method would be a model for automatic method in the diagnosis of fatty liver.
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| 키워드(Keyword) |
Fuzzy Contrast Enhancement
FCM
간 실질
신장 실질
Fuzzy Contrast Enhancement
FCM
Liver parenchyma
kidney parenchyma
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