| 저자(한글) |
GONG, Jing,WANG, Li-jia,WANG, Yuan-jun,SUN, Xi-wen,NIE, Sheng-dong |
| 초록 |
본 논문에서는 회색도 통합 투영(gray-level integrated projection) 및 퍼지 C-평균값 군집화(fuzzy C-means clustering)를 기반으로 한 폐 실질 분할(lung parenchyma segmentation) 알고리즘을 제기하여 CT 영상(CT image)의 쾌속 자동 분할에 사용하였다. 먼저 원래 폐 CT 영상을 수평 방향과 수직 방향에서 회색도 통합 투영을 진행한 다음 평활 스플라인 곡선(smoothing spline curves)을 선택하여, 원래 영상의 통합 투영 곡선에 대해 정합(fitting) 및 평활을 진행하고 정합 및 평활 전후 곡선의 극대치를 추출하여 폐 실질 초기 경계를 확정하였다. 마지막으로 C-평균값 군집화 알고리즘을 이용하여 경계 내부 구역에 대해 분할을 진행하고, 회전 구체 방법(rolling sphere method)을 결합하여 경계 구역을 복구하였으며 폐 실질 구역을 획득하였다. LIDC(lung image database consortium) 데이터베이스에서 20개 조합의 영상(매개 조합에 평균적으로 120개의 CT 영상을 포함)을 선택하여 실험을 진행하였으며, 평균 분할 정밀도는 95.66%이고 매개 영상에 사용된 평균 시간은 0.77s이다. 실험 결과, 해당 방법은 CT 영상 폐 실질 분할에 사용할 수 있고 자동화(automatic), 고정밀도, 강인성(Robustness) 등 특성이 있다. |
