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저자정보
김영지 (서울여자대학교) 정주립 홍헬렌 (서울여자대학교) 황성일 (분당서울대병원)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제4호
발행연도
2016.4
수록면
736 - 746 (11page)

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2018

현상확산계수지도, 확산강조 영상, T2강조 MR영상 및 T1강조 MR영상에서 온조직 병리영상에 근거한 계층적 자동 전립선암 검출
김영지 ,  정주립 ,  홍헬렌 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.09 학술저널

2017

다중 파라메터 MR 영상에서 온조직 병리영상에 근거한 전립선암 검출
김영지 ,  정주립 ,  홍헬렌 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

2016

다중 파라메터 MR 영상에서 텍스처 분석을 통한 자동 전립선암 검출
김영지 ,  정주립 ,  홍헬렌 외 1명 멀티미디어학회논문지 2016.04 학술저널
다중 파라메터 MR영상에서 텍스처 분석을 이용한 자동 전립선암 검출
김영지 일반자연계열 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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In this paper, we propose an automatic prostate cancer detection method using position, signal intensity and texture feature based on SVM in multi-parametric MR images. First, to align the prostate on DWI and ADC map to T2wMR, the transformation parameters of DWI are estimated by normalized mutual information-based rigid registration. Then, to normalize the signal intensity range among inter-patient images, histogram stretching is performed. Second, to detect prostate cancer areas in T2wMR, SVM classification with position, signal intensity and texture features was performed on T2wMR, DWI and ADC map. Our feature classification using multi-parametric MR imaging can improve the prostate cancer detection rate on T2wMR.
#Multi-parametric MRI #Prostate Cancer Detection #Texture Analysis #Support Vector Machine

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 텍스처 분석을 통한 자동 전립선암 검출
3. 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J.V. Hegde, R.V. Mulkern, L.P. Panych, F.M. Fennessy, A. Fedorov, S.E. Maier et. al, “Multiparametric MRI of Prostate Cancer: An Update on State-of-the-Art Techniques and Their Performance in Detecting and Localizing Prostate Cancer,” Journal of Magnetic Resonance Imaging, Vol. 37, No. 5, pp. 1035- 1054, 2013. google schola N.C. Katelaris, D.M. Bolton, M. Weerakoon, L. Toner, P.M. Katelaris, and N. Lawrentschuk, "Current Role of Multiparametric Magnetic Resonance Imaging in the Management of Prostate Cancer," Korean Journal of Urology, Vol. 56, No. 5, pp. 337-345, 2015. google schola M. Rothke, D. Blondin, and H.P. Schlemmer, "PI-RADS Classification: Structured Reporting for MRI of the Prostate," Journal of Rofo, Vol. 158, No. 3, pp. 253-261, 2013. google schola J. Nelssom, Texture Analysis and Computer Aided Diagnosis for Prostate MRI , Master Thesis of University College London, 2011. google schola S. Ozer, M. A. Haider, D.L. Langer, V. Kwast, T.H. Evans, and A.J. Wernick, "Prostate Cancer Localization with Multispectral MRI based on Relevance Vector Machines," Proceeding of International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, pp. 73-76, 2009. google schola

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