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저자정보
김영지 (서울여자대학교) 정주립 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교) 황성일 (분당서울대병원) 이학종 (분당서울대병원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
470 - 475 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.9.470

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

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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본 논문에서는 PI-RADS v2에 따른 진단 절차를 고려한 계층적 SVM 분류를 통해 전립선 주변부에서 자동으로 전립선암을 검출하는 방법을 제안한다. 첫째, 다중 파라메터 MR영상 간 전립선의 위치적 변형을 보정하기 위해 강체정합을 수행하고, 환자 간 동일 파라메터 MR영상에서 일관성 있는 특징벡터를 추출하기 위해 전립선 주변부의 밝기값 히스토그램 정규화를 수행한다. 둘째, 각 MR영상에서 93개씩의 히스토그램 및 텍스쳐 특징벡터를 추출하고 ReliefF와 tSNE를 통해 전립선암과 정상조직간 분별력이 높은 특징벡터를 선별한다. 셋째, 각 MR영상으로부터 선별된 특징벡터를 사용하여 전립선암 분류를 위한 SVM 모델을 훈련시키고 진단 절차를 고려하여 계층적으로 전립선암을 검출한다. 실험은 단일잔류 교차검증으로 수행하였다. 제안방법의 정확도는 T2강조 MR영상을 단독으로 사용하여 전립선암을 검출하였을 때보다 25.63%p 향상시킬 수 있었고, T1강조 MR영상을 추가로 고려하였을 때 T2강조 MR영상을 단독으로 사용하였을 때 보다 위양성율을 47.20%p 감소시킬 수 있었다.
#전립선암 검출 #다중 파라메터 MR영상 #서포트벡터머신 #prostate cancer detection #multi-parameter MRI #support vector machine

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 계층적 SVM을 이용한 자동 전립선암 검출
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
A. Chung et al., Prostate cancer detection via a quantitative radiomics-driven conditional random field framework, IEEE Access, Vol. 3, pp. 2531- 2541, 2015. J. V. Hegde 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 J. Nilssom, Texture Analysis and Computer Aided Diagnosis for Prostate MRI, Master Thesis of University College London, 2011. A. Cameron et al., MAPS: a quantitative radiomics approach for prostate cancer detection, IEEE transactions on Biomedical Engineering, Vol. 63, No. 6, pp. 1145-1156, 2016. A. Rampun et al., Computer-aided detection of prostate cancer in T2-weighted MRI within the peripheral zone, Physics in Medicine and Biology, Vol. 61, No. 13, pp. 4796, 2016.

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