이차원 흉부 CT 영상에서 자동화된 고립성 폐 결절 검출 (Automatic Extraction of Solitary Pulmonary Nodules in Two-Dimensional Chest CT Images)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 데이타베이스 / 38권 / 6호 / 429 ~ 434페이지
· 저자명 : 박수민, 이석룡

초록

흉부 CT(computed tomography)는 폐암이나 양성 종양 등의 다양한 흉부 질환을 검사하는 데 널리 사용되는 중요한 진단 방법이다. 본 논문에서는 영상 세그멘테이션 및 특성 분석(feature analysis)을 통하여 이차원 흉부 CT 영상에서 고립성 폐 결절(solitary pulmonary nodule)을 탐지하기 위한 자동화된 방법을 연구한다. 먼저 흉부 CT 영상으로부터 폐 영역을 구별하고, 추출된 폐 영역 중에서 폐 결절의 후보들을 검출한 후, 후보들로부터 실제 폐 결절을 분류해내는 효과적인 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 방법은 폐 결절 탐지에 있어서 상당한 성능을 보였다. 추후 제안한 방법을 체계적으로 개선하고 상업적 진단 장비와 결합시킴으로서, 보다 효과적인 진단을 위하여 실제 환경에서 적용이 가능할 것으로 기대된다.

영어초록

The chest CT(computed tomography) is an important diagnostic method in detecting various pulmonary diseases such as cancer and tumour. In this paper, we present an automatic method that detects solitary pulmonary nodules in two-dimensional chest CT images using image segmentation and feature analysis. First, we segment the lung region from chest CT images, extract candidate nodules from the region, and finally determine real solitary pulmonary nodules among the candidates. The experiment shows that the proposed method achieves considerable performance in detecting solitary pulmonary nodules. It is expected that, by improving the proposed method systematically and integrating it with commercial diagnostic equipments in the future, it can be utilized in real environment for more effective diagnosis.

참고자료

· 없음