• 재활복지공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.259-265
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• 2016

본 논문에서는 폐질환 조기 검출을 위하여 Broncho vascular, Emphysema, Ground Glass Reticular, Ground Glass, Honeycomb, Normal의 6가지 폐조직에 대한 새로운 분류기법을 제안하였다. 단순 베이즈 분류기와 아다부스트 학습 기법을 도입하여 459개의 결합 히스토그램 특징인자로부터 유효한 특징인자를 선별함으로써 폐조직을 분류하였다. 다중 해상도 해석, 체적 LBP 및 CT 휘도를 기반으로 하는 결합 히스토그램 특징인자는 정확도, 민감도, 특이도 결과에서 기존의 3D AMFM보다 우수한 결과를 보였다. 제안한 특징인자와 3D AMFM 특징인자의 정확도는 각각 90.1%과 85.3%로서 제안한 특징인자의 우수한 분류 성능을 확인하였다.