• 대한방사선협회지
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• 제28권1호
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• pp.67-73
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• 2002

Purpose : For the woman, compression of breast during mammogram introduce pain that woman used to have fear for mammogram. Therefore, the purpose of this study was to determine the adequate and minimized compression power for mammogram with maintaining th

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.322-328
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• 2015

본 연구는 기존의 Mammogram와 Tomosynthesis를 비교하여 진단적 가치를 평가하고 피검자의 유선선량을 비교하여 Tomosynthesis의 활용에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 2015년 1월 한 달 동안 본원을 내원한 환자 62명을 대상으로 선행 검사를 시행한 후 어떤 병변이 있을 때 추가적으로 Tomosynthesis를 시행하였는지 분석하였다. 유방촬영용 ACR phantom을 이용하였으며 자동 노출이 되도록 설정된 상태에서 촬영한 kVp와 mAs를 기준으로 하여 kVp는 고정하고 mAs를 단계적으로 변화를 주어 유선선량을 분석하였다. 그 결과 Tomosynthesis가 유방 병변 구별에 우수하였으며 2D Mammogram과 비교할 때 확연한 대조도 차이를 보였다. 또한 두 검사의 평균유선선량에서는 Mammogram(1.15 mGy)보다 Tomosynthesis(1.48 mGy)가 0.33 mGy정도 높았으나 추가검사의 불필요함으로 인해 장기적으로는 피폭선량이 감소하는 효과를 보였다. 그러므로 Tomosynthesis는 유방의 진단적 가치를 높임과 동시에 피폭선량을 줄일 수 있는 검사이며 향후 유방질환의 검사에 적합하게 적용되고 응용할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권2호
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• pp.153-161
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• 2009

Mammogram is one of the important techniques for mass detection, which is the early diagnosis stage of a breast cancer. Especially, the CAD(Computer Aided Diagnosis) using mammogram improves the working performance of radiologists as it offers an effective mass detection. There are two types of CAD systems using mammogram; automatic and semi-automatic CAD systems. However, the automatic segmentation is limited in performance due to the difficulty of obtaining an accurate segmentation since mass occurs in the dense areas of the breast tissue and has smoother boundaries. Semi-automatic CAD systems overcome these limitations, however, they also have problems including high FP (False Positive) rate and a large amount of training data required for training a classifier. The proposed system which overcomes the aforementioned problems to detect mass is composed of the suspected area selection, the level set segmentation and SVM (Support Vector Machine) classification. To assess the efficacy of the system, 60 test images from the FFDM (Full-Field Digital Mammography) are analyzed and compared with the previous semi-automatic system, which uses the ANN classifier. The experimental results of the proposed system indicate higher accuracy of detecting mass in comparison to the previous systems.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.6-12
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• 2013

맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.165-172
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• 2009

최근 ACS에 따르면 여성에게 유방암은 가장 많이 발병하는 암으로서 그 사망자 수도 두 번째로 많은 암이다. 유방 X선 영상의 종괴나 석회 환부는 진단을 위한 가장 중요한 단서로서 알려져 있으므로 유방암의 조기진단을 위하여 디지털 유방 X선 영상을 컴퓨터에서 처리하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 클러스터 지식베이스에 기반을 둔 진단시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 듀얼 OFUN-NET에 두 가지 종류의 특징 데이터를 처리하여 진단결과와 그 가능성을 알려준다. 실세계 의료기관으로부터 수집되고 공개적으로 제공되는 유방 X선 데이터베이스 DDSM으로부터 획득한 종괴와 석회 환부의 데이터를 사용하여 실험한다. 실험결과는 제안된 시스템이 기존의 방법보다 높은 분류 정확도와 유방 X선 영상 진단시스템으로서 전문가의 의사 결정을 도울 수 있는 타당한 결과를 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권1호
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• pp.162-168
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• 2007

For the past decade, the full-field digital mammography has been widely used for early diagnosis of breast cancer, and computer aided diagnosis has been developed to assist physicians as a second opinion. In this study, we try to predict the breast cancer using both mediolateral oblique(MLO) view and craniocaudal(CC) view together. A skilled radiologist selected 35 pairs of ROIs from both MLO view and CC view of digital mammogram. We extracted textural features using Spatial Grey Level Dependence matrix from each mammogram and evaluated the generalization performance of the classifier using Support Vector Machine. We compared the multi-view based classifier to single-view based classifier that is built from each mammogram view. The results represent that the multi-view based computer aided diagnosis in digital mammogram could improve the diagnostic performance and have good possibility for clinical use to assist physicians as a second opinion.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권8호
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• pp.3595-3600
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• 2012

Objective: The objective of this study was to determine the practice and barriers of mammography and associated factors among Malaysian women in the general population. Methodology: A cross-sectional study was conducted among 200 women in Shah Alam, Selangor; Malaysia. The questionnaire contained 27 questions and was comprised of two sections; socio-demographic characteristics and practices, knowledge and barriers of mammography. All the data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 13.0. Results: Of the 200 Malaysian women who participated in this study, the majority were under the age of 50 years (65.5%), Malay (86%), and married (94.5%). Regarding any family history of cancer in general, the majority of the participants had none (78%). However, some did report a close relative with breast cancer (16.5%). While the majority of them knew about mammography (68%), 15% had had a mammogram once in their life and only 2% had the procedure every two or three years. Univariate analysis showed that age, family history of cancer, family history of breast cancer, regular supplement intake, regular medical check-up and knowledge about mammogram were significantly associated with mammogram practice among the general population (p=0.007, p=0.043, P=0.015, p=0.01, p=0.001, p<0.001; respectively). Multivariate analysis using multiple linear regression test showed that age, regular medical check-up and knowledge about mammography testing were statistically associated with the practice of mammography among the general population in Malaysia (p=0.035, p=0.015 and p<0.001; respectively). Lack of time, lack of knowledge, not knowing where to go for the test and a fear of the test result were the most important barriers (42.5%, 32%, 21%, 20%; respectively). Conclusion: The practice of mammogram screening is low among Malaysian women.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.148-150
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• 2006

In this paper, we propose a new method for detection of mass-type breast cancer in dense mammogram. As the proposed method analyzes texture of the breast tissue using method by fusing Homogeneity and Ranklets, improve problem of traditional method. Homogeneity gives the measure of uniform density, and Ranklets determine orientation selective property at vertical, horizontal and diagonal in mass region. The proposed method is suitable to dense mammogram with tangled normal tissue and cancer tissue. SVM(Support Vector Machine) classifier is used for effective detection of mass-type breast cancer in dense mammogram.