• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.28 no.4
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• pp.263-270
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• 2003

Monte Carlo simulation has been peformed to induce optimized parameters of the detector head of gamma camera for the diagnosis of breast cancer and to evaluate it under the diagnosis condition of the breast cancer. For the simulation, we used Tungsten collimator, having a lattice structured array with holes of $3mm{\times}3mm$ and septal thickness of 0.25 mm, which are corresponding to the pixellated photosensor. For driving optimum parameters we used Trade-Offs procedure between the geometric efficiency and the spatial resolution, varying the detector head components. In order to pre-evaluate the performance of the optimized detector head, we assumed diagnosis condition that the breast tumor is located in the middle of phantom with various sizes and its location is 25 mm from the collimator surface, considering background count caused by radiation sources from other organs. It was shown that the performance of the optimized detector head can be degraded according to the breast cancer size and the background count under real diagnosis conditions of breast cancer. Therefore, it is concluded that the spatial resolution, which is used as an indicator to distinguish the various sizes of breast cancer and is dependent on the characteristic of the detector head, appears to be meaningless in early diagnosis of the breast cancer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.112-113
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• 2008

유방암은 유럽과 미국을 비롯해 전 세계적으로 증가하고 있으며 최근 우리나라에서도 가장 급속하게 늘고 있는 여성암중에 하나이다. 본 연구에서는 먼저 grey level co-occurrence matrix(GLCM)을 적용하여 유방영역을 분할한 후, median filter 를 적용하여 잡음을 제거하였다. 전처리 수행 후, 2차미분 행렬을 이용할여 미소석회화 부분을 강조한 후, 가우시안 정규분포도를 적용하여 미소석회화 후보군을 검출하였다. 검출된 후보군은 8 개의 feature 들을 적용하여 미소석회화를 최종 결정하였다. 본 연구를 통해서 조기 유방암 진단을 위한 발전된 미소석회화 검출 방법을 제안하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.5
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• pp.558-565
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• 2013

Mammography, the process of using X-ray to examine the woman breast, is the one of the effective tools for detecting breast cancer at an early state. In screening mammogram, Computer-Aided Detection(CAD) system helps radiologist to diagnose cases by detecting malignant masses. A mass is an important lesion in the breast that can indicate a cancer. Due to various shapes and unclear boundaries of the masses, detecting breast masses is considered a challenging task. To this end, CAD system detects a lot of regions of interest including normal tissues. Thus it is important to develop the well-organized classifier. In this paper, we propose an enhanced sparse representation (SR) based classifier using Fisher discrimination dictionary learning. Experimental results show that the proposed method outperforms the existing support vector machine (SVM) classifier.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.43 no.5 s.311
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• pp.80-88
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• 2006

In this paper we developed a novel system for automatic detection of mass type breast cancer on dense digital mammogram images. The new approaches presented in this paper are as follows: 1) we presented a method that stably decides the mass center and radius without being affected by image signal irregularity. 2) We developed a radial directional filter that is suitable to process mass image signal. 3) And we developed the multiple feature function based on mass shape spiculation, mass center homogeneity, and mass eccentricity, so as to determine mass-type breast cancer. When the proposed system is applied to dense mammographic images, the true 기arm rate is improved by 10% over a conventional system while the false alarm is increased by 1 per image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.212-214
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• 1999

방사성 동위원소를 체내에 주입한 후 감마 카메라로 방출되는 방사선을 획득하여 전기적 신호로 바꾸어 영상을 구성하고 그 획득 영상을 사용하여 유방암을 진단하는 유방 신티그라피가 최근 유방암 진단에 각광을 받고 있는 영상진단 방법이다. 그러나, 일반 감마 카메라는 주로 전신 영상 획득을 얻기 위한 것으로써 커다란 검출기를 사용한다. 이는 유방암 진단용 영상 획득에는 불필요할 뿐만 아니라 비용도 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 일반 카메라가 유방암 진단 부분에서 가지는 단점을 보완하고자 보다 정확한 유방암 진단 영상을 획득할 수 있고 저가인 PC용 소형 감마 카메라 시스템을 개발하는데 있어 필요한 신호 획득 과정과 영상 완성 과정을 설명하고 획득영상에 대한 가시적 진단을 돕기 위한 영상 표현 응용 프로그램의 확장기능들을 정의하고 구현한다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.18 no.4
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• pp.357-364
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• 1997

The early detection of breast cancer is clearly a key ingredient for reducing breast cancer mortality. Microcalcification is the only visible feature of the DCIS's(ductal carcinoma in situ) which consist 15 ~ 20% of screening-detected breast cancer. Therefore, the analysis of the shapes and distributions of microcalcifications is very significant for the early detection. The automatic detection procedures have b(:on the concern of digital image processing for many years. We proposed here one efficient method which is essentially statistical pattern classification accelerated by one representative feature, correlation coefficient. We compared the results by this additional feature with results by a simple gray level thresholding. The average detection rate was increased from 48% by gray level feature only to 83% by the proposed method The performances were evaluated with TP rates and FP counts, and also with Bayes errors.

• Journal of radiological science and technology
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• v.32 no.1
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• pp.45-52
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• 2009

Digital Mammography is an efficient imaging technique for the detection and diagnosis of breast pathological disorders. Six mammographic criteria such as number of cluster, number, size, extent and morphologic shape of microcalcification, and presence of mass, were reviewed and correlation with pathologic diagnosis were evaluated. It is very important to find breast cancer early when treatment can reduce deaths from breast cancer and breast incision. In screening breast cancer, mammography is typically used to view the internal organization. Clusterig microcalcifications on mammography represent an important feature of breast mass, especially that of intraductal carcinoma. Because microcalcification has high correlation with breast cancer, a cluster of a microcalcification can be very helpful for the clinical doctor to predict breast cancer. For this study, three steps of quantitative evaluation are proposed : DoG filter, adaptive thresholding, Expectation maximization. Through the proposed algorithm, each cluster in the distribution of microcalcification was able to measure the number calcification and length of cluster also can be used to automatically diagnose breast cancer as indicators of the primary diagnosis.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.128-132
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• 1998

유방암의 조기진단을 위한 수단으로 Mammography의 x-선 film-screen이 많이 사용된다. 그러나, Mammogram에서 정상조직과 암조직 간의 대조도 차이가 크지 않으므로 판독은 그다지 쉽지가 않다. 이러한 문제들의 해결을 위하여 mammogram의 디지털 화상처리 및 분석 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 진단방사선의들이 필름을 판독할 때 시각적인 인지도를 높여주고, 보다나은 의료지원 서비스의 제공을 위한 목적으로, 유방암의 조기진단의 중요한 요소인 미세석회의 검출을 위한 방법으로서 fractal dimension을 구하여 종괴와 미세석회, 미세석회에 대한 차이를 분석하고자 하였다. 각각의 실험군에 대하여 30명씩 60명의 데이터를 0.1mm resolution의 12bit gray scale로 획득하여 사용하였는데, 일차로 화상의 대조도 개선을 위하여 처리를 하였고 화상의 분석으로 강조된 화상의 불규칙정도 및 거친 정도를 나타내기 위하여 fractal dimension을 계산하였다. 원화상에서 가시적으로 분간하기 힘들었던 병변을 화상처리를 통해 강조된 화상에서는 쉽게 그 특징을 볼 수 있었다. 실제로 mammogram을 진단할 때, 강조화상으로 미세석회와 같은 조기진단의 가시적인 판단을 도모할 수 있으며, 미세석회의 진단에서 fractal dimension값을 이용하여 병변 특성의 하나로서 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.4
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• pp.482-491
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• 2005

In this paper, we proposed the microcalcification detection algorithm which is based on wavelet transform and automatic thresholding method in the X-ray mammographic images. Digital X-ray imaging system is essential equipment in the field diagnosis and is widely used in the various fields such as chest, fracture of a bone, and dental correction. Especially, digital X-ray mammographic imaging is known as the most important method to diagnose the breast cancer, many researches to develop the imaging system are processing in country. In this paper, we proposed a microcalcifications detection algorithm necessary in the early phase of breast cancer diagnosis and showed that a algorithm could effectively detect microcalfication and could aid diagnosis-radiologist.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.1-5
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• 2006

본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.