• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권2호
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• pp.137-144
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• 2000

Clustered microcalcifications in X-ray mammograms are an important sign for the diagnosis of breast cancer. A shape-based method, which is based on the morphological features of clustered microcalcifications, is proposed for classifying clustered microcalcifications into benign or malignant categories. To verify the effectiveness of the proposed shape features, clinical mammograms were used to compare the classification performance of the proposed shape features with those of conventional textural features, such as the spatial gray-leve dependence method and the wavelet-based method. Image features extracted from these methods were used as inputs to a three-layer backpropagation neural network classifier. The classification performance of features extracted by each method was studied by using receiver operating-characteristics analysis. The proposed shape features were shown to be superior to the conventional textural features with respect to classification accuracy.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 1998

X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화는 유방암의 조기 검출에 중요한 징후로 이용된다. 본 논문은 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회를 검출하여 그것의 위치를 표시하는 컴퓨터 보조 검출 방법을 제안한다. 제안된 검출방법의 구성도는 ROI9region of interest)선택, 필름흠제거, srdm(surrounding region dependence method), 분류기, 그리고 위치 표시로 구성되어 있다. SRDM은 이미 저자들에 의해 제안되었으며, 이것은 현재의 픽셀을 둘러싸고 있는 두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를 상기시킬 수 있다

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.319-322
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• 1997

This paper presents a CAD (Computer-Aided Diagnosis) system or detection of breast cancer, which is composed of personal computer, X-ray film scanner, high resolution display and application softwares. There are three major algorithms implemented in the application software. The irst algorithm is the adaptive enhancement of the digitized X-ray mammograms based on the first derivative and the local statistics. The second one is to detect the clustered microcalcifications by using the statistical texture analysis, and the third one is the classification of the clustered microcalcifications as malignant or benign by using the shape analysis. These algorithms were verified by real experiments.

• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.676-685
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• 2023

목적 본 연구는 무증상 여성의 유방 초음파에서 발견된 군집 미세낭종의 발생률, 임상적 결과 및 영상 소견을 알아보고, 적절한 조치 가이드라인을 제시하고자 한다. 대상과 방법 2014년 8월부터 2019년 12월까지 무증상 여성에서 시행한 유방 초음파에서 발견된 군집 미세낭종 병변에 대해 분석하였다. 최종 진단은 병리학적 결과 및 12개월 이상의 추적관찰로 하였다. 결과 100명의 환자에서 117개 병변이 후향적으로 연구되었으며, 군집 미세낭종의 발생률은 1.5%였다. 총 117개의 병변 중, 3개(2.6%)는 악성, 2개(1.7%)는 고위험 병변, 112개(95.7%)는 양성이었다. 악성 병변 중 2개는 관상피내암이었고, 1개는 침윤성 유관암이었다. 이중, 유방 촬영술에서 의심스러운 미세석회화 또는 초음파에서 내부 혈류를 보인 2개의 병변은 category 4로 분류되었다. 나머지는 12개월 뒤 시행한 초음파에서 echo pattern의 변화를 보인 위 음성의 증례였다. 결론 무증상 여성에서 시행한 유방 초음파에서 군집 미세낭종의 유병률은 1.5%였으며, 악성률은 2.6%였다. 군집 미세낭종의 악성률과 양성 및 악성 영상 소견을 아는 것은 영상의학과 의사들이 병변을 분류하고 적절한 조치를 권유하는 데 도움이 될 것이다.