• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.101-109
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• 2012

TRUS영상에서 전립선에 대한 많은 진단과 치료 과정에서 정확한 전립선 경계의 추출이 요구된다. 여기에는 전립선 경계의 애매함, 반점, 낮은 그레이 레벨로 인하여 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 서포트 벡터와 뱀형상 윤곽선을 이용하여 TRUS영상의 자동 전립선 분할에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특성 추출, 학습, 전립선 추출 단계로 구성된다. 텍스처 특성을 추출하기 위하여 가버 필터 뱅크가 사용되며, 학습 과정에서 전립선과 비전립선의 각 특성을 얻기 위하여, SVM이 사용된다. 전립선의 경계는 뱀형상 윤곽 알고리즘에 의해 추출된다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 인간 전문가가 추출한 경계와 비교했을 때 9.3%보다 적은 차이로 전립선 경계를 추출할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.603-611
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• 2016

일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.