본 논문에서는 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용하여 스트레칭 하는 과정에서 상한과 하한을 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 동적으로 조정하는 퍼지 스트레칭 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 기법은 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 각 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터의 중심에 해당되는 명암도를 이용하여 사다리꼴 형태의 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 설정한 구간 정보를 이용하여 스트레칭을 위한 상한과 하한을 구하여 영상을 스트레칭 한다. 제안된 FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 기법의 성능을 분석하기 위해서 명암도 분포가 좁고 명암 대비가 낮은 결절종 초음파 영상과 컨테이너 영상을 대상으로 실험하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 기존의 히스토그램 스트레칭 기법과 삼각형 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법보다 명암 대비가 향상되었다. 결절종 초음파 영상에서는 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비가 뚜렷하게 나타나서 결절종 추출에 효과적인 것을 확인하였고 컨테이너 영상에서는 컨테이너 데미지를 추출하는데 필요한 컨테이너 굴곡선 등과 같은 특징이 다른 기법들에 비해 선명하게 나타났다.
본 논문에서는 클러스터 개수를 동적으로 생성하는 개선된 FCM을 적용하여 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, Max-Min 기반 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 근막 영역의 크기가 ROI 영역의 1/3이상을 차지한다는 정보를 이용하여 Labelling 기법을 적용하여 근막 영역을 추출한다. 근막의 최하단 좌표를 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한 후, 근막의 하단 영역에서 객체들의 선명도를 높이기 위해 Blurring 기법과 Sharpening 기법을 적용한다. 충수염의 후보 영역을 추출하기 위해 FCM 알고리즘을 개선하여 양자화를 수행한다. 개선된 FCM 알고리즘으로 양자화를 수행하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 객체들을 추출한다. 추출된 객체들 중에서 낮은 명암도를 가지고 초음파 전체 영상 크기의 1/3이하 되는 객체를 충수염으로 추출한다. 초음파 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 충수염 영역의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 클러스터의 개수를 다양하게 설정하여 누적된 변화율이 가장 작은 변화율을 가진 클러스터 개수를 동적으로 설정하는 방법을 제안하여 백내장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 백내장 추출 방법은 애견 안구 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에서 FCM 알고리즘을 적용하여 클러스터 소속 행렬의 중심 값의 변화율이 가장 적은 개수를 최적의 클러스터 개수로 설정하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 침식 및 팽창 기법을 적용하고 ROI 영역의 면적을 기준으로 1/5보다 적은 면적을 가진 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 ROI 영역에서 ROI 면적의 3/5이상인 영역을 가진 안구 객체를 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해서 애견 안구 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 FCM을 적용하여 ROI 영역을 양자화 하는 처리 시간보다 제안된 클러스터 수 설정 기반 FCM을 적용한 양자화 방법이 처리 시간이 적게 소요되고 객체들을 정확히 분류하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법과 히스토그램 기반 양자화 기법에 대해 15장의 요부 초음파 영상에 적용한 결과, 본 논문에서 제안된 양자화 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Kernel based Fuzzy C-Means(K-FCM) 기반 양자화 기법을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징을 분할하는 기법을 제안한다. 결절종의 경우에는 초음파 영상 내에서 무에코, 저에코의 특징을 가진 낭포성 종양 객체를 특징 영역으로 영상을 분할한다. K-FCM 클러스터링은 기존의 FCM 클러스터링에서 Kernel Function을 적용한 형태의 클러스터링 기법이다. 본 논문에서는 Gaussian Kernel 기반 K-FCM을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징들을 분할하였다. 결절종 초음파 영상에서는 FCM 클러스터링이 F1 Score가 85.574%로 나타났고, K-FCM이 86.442%로 나타났다.
반려견의 백내장은 노화와 함께 자연스럽게 발병하며 적시에 치료하지 못하면 수술을 해야 하거나 실명이 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ART2 기반 반려견 백내장 추출 방법의 단점을 개선하기 위해서 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 이용하여 백내장 의심 영역을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 핸드폰 등 간편하게 촬영된 반려견의 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법과 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 후보 영역을 이진화한다. 그리고 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화 된 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용한다. 이 두 방법으로 이진화된 영상 (Max-Min 기반과 밝기 평균 이진화)을 AND로 연산한 후 잡음을 제거하여 백내장 의심 영역으로 추출한다. 기존의 ART2 방식의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 45개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 결절종을 추출하는 과정에서 비선형 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출 방법은 비선형 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 ROI 영역에 Monotone Cubic Spline기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 Monotone Cubic Spline기법이 적용된 상단 부분을 분리한다. 분리된 상단 영역들에서 결절종이 명암도가 낮고 타원 형태를 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 침식 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 필립스 초음파 장비를 이용하여 20명 환자에서 획득한 20장의 영상을 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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