한국정보처리학회논문지 (The Transactions of the Korea Information Processing Society)
- 제6권1호
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- Pages.253-260
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- 1999
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- 1226-9190(pISSN)
해부병리조직에 대한 칼라 영상분석
Color Image Analysis of Histological tissue Sections
초록
본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.
In this paper, we suggest a new direct method for mage segmentation using texture and color information combined through a multivariate linear discriminant algorithm. The color texture is computed in nin 3
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