형태기반 보간법과 양자화 기법을 이용한 CT 영상에서의 간 영역과 간암 추출 및 분석 (Detection and analysis of the liver region and hepatoma in CT image using shape-based interpolation and quantization methd)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 17권 / 3호 / 380 ~ 389페이지
· 저자명 : 김광백

초록

암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중에서 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 40∼60세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높으며, OECD 국가 중에서 간암 사망률은 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부의 상위 부분부터 5mm 간격으로 연속적으로 촬영한 약 40～50장의 조영 증강 CT 영상에서 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부 영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영에서 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 및 간암 영역 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.

영어초록

In Korea, undoubtedly, the cancer is one of the most common reasons of death, and hepatoma is the second highest fatal cancer regardless of the gender only next to the stomach cancer. In the middle and prime-aged between 40 and 60 years, the incidence of hepatoma is the highest in the world, and the death rate due to hepatoma is the highest among OECD countries. In this paper, we propose a novel method for automatic identification of hepatoma from a contrast enhanced CT images, which is used in an expert system that helps medical specialists. First, consecutive 40~50 contrast enhanced CT images are photographed by every 5 mm from the upper part of the chest, and using position information on the rib, we classify the internal area including only internal organs and the external one that consists of the rib, subcutaneous fat layers, and the background from the CT images. Then, the region of the liver is extracted from the classified internal area by using information on the intensity, the distribution of brightness, and using the regions extracted from consecutive images, we restore information on the 5 mm space occurred between the consecutive two slides by applying a shape-based interpolation method. Lastly, using the characteristics such as the brightness and the morphology, we are able to extract the regions of hepatoma. The expert system based on our method is sufficiently competitive when it is compared with the diagnoses by specialists in the diagnostic radiology.

참고자료

· 없음