Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터 지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2020-0-01461)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.597-598
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Penetration Evaluation for X-ray Images Based on Residual Analysis of Histogram Equalization
히스토그램 평탄화 잔차 분석 기반 X-ray 영상의 투과도 평가 기법
- JunYoung Heo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University) ;
- HyeonJin Choi (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Dong-Yeon Yoo (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Joo-Sung Sun (Dept. of Radiology, Ajou University Hospital) ;
- Jung-Won Lee (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University)
- 허준영 (아주대학교 전자공학과) ;
- 최현진 (아주대학교 AI융합네트워크학과) ;
- 유동연 (아주대학교 AI융합네트워크학과) ;
- 선주성 (아주대학교 의과대학 영상의학과) ;
- 이정원 (아주대학교 전자공학과)
- Published : 2023.11.02
Abstract
X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.
Keywords