전산화단층촬영 영상을 이용한 뇌출혈 질감특징분석

박형후; 박지군; 최일홍; 강상식; 노시철; 정봉재

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박형후 (한국국제대학교 방사선학과) 박지군 (한국국제대학교 방사선학과) 최일홍 (한국국제대학교 방사선학과) 강상식 (한국국제대학교 방사선학과) 노시철 (한국국제대학교 방사선학과) 정봉재 (한국국제대학교 방사선학과)

저널정보: 한국방사선학회 한국방사선학회 논문지 한국방사선학회 논문지 제9권 제6호

발행연도: 2015.1

수록면: 369 - 374 (6page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

Fatty Liver 환자의 컴퓨터단층촬영 영상을 이용한 질감특징분석

박형후 , 박지군 , 최일홍 외 3명 한국방사선학회 논문지 2016.01 학술저널

2015

전산화단층촬영 영상을 이용한 질감특징 분석 : 뇌출혈환자 중심으로

박형후 , 최일홍 , 노시철 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2015.06 학술대회자료

전산화단층촬영 영상을 이용한 뇌출혈 질감특징분석

박형후 , 박지군 , 최일홍 외 3명 한국방사선학회 논문지 2015.01 학술저널

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본 연구에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 뇌출혈환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 고유영상 및 실험영상을 생성하고 제안된 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 뇌출혈 CT영상의 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 뇌출혈 CT영상 40증례 중에서 각각의 질감 특징값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 평균대조도의 경우 100%, 평탄도의 경우 100%, 왜곡도의 경우 100%로 높게 나타났고, 균일도의 경우 95%, 엔트로피의 경우 87.5%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌출혈 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

#질감특징분석 #뇌출혈 #인식률

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Joyce. KE / 2012 / A genetic algorithm for controlling an agent-based model of the functional human brain / Biomed Sci Instrum 48:210~217

Khotanlou. H / 2011 / Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions in Brain MR Images Using Spatially Constrained Possibilistic Fuzzy C-Means Classification / J Med Signals Sens 1:149~155

H. J. Kim / 1998 / Radiologic Findings of Acute Spontaneous Subdural Hematomas / The Journal of the Korean Radiological Society 38(3):391~396

이상목 / 2004 / 자발성 소뇌출혈의 임상 양상 및 예후: 치료 방법의 결정 / 대한신경과학회지 22(4):290~294

Shiraishi. J / 2011 / Computer-aided diagnosis and artificial intelligence in clinical imaging / Semin Nucl Med 41:449~462

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