Brain CT를 이용한 Stroke 환자 질감특징분석

• 영문명: The Stroke Image Texture Feature Analysis using Brain Computed Tomography
• 발행기관: 한국방사선학회
• 저자명: 박형후(Park hyong-hu) 최일홍(Choi il-hong) 박지군(Park ji-koon) 강상식(Kang sang-sik) 노시철(Noh si-cheol) 정봉재(Jung bong-jae)
• 간행물 정보: 『한국방사선학회 학술대회 논문집』2015년 춘계종합학술대회논문집, 83~87쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.05.22

국문 초록

본 연구에서 뇌졸중 환자의 CT영상을 이용하여 고유영상(Eigen images) 및 실험영상(test images)을 생성하고 제안된 질감특징을 이용한 컴퓨터보조진단(computer aided diagnosis) 시스템에 적용하여 6개의 Parameter로 정량적 분석을 통해 뇌졸중 환자의 CT영상의 인식률을 평가하였다. 결과로 뇌경색의 인식률은 평균밝기에서 100%, 평균대조도에서67.5%, 평탄도에서 55%, 왜곡도에서 100%, 균일도에서 100%, 엔트로피에서 100%를 나타냈고, 뇌출혈의 인식률은 평균밝기에서 100%, 평균대조도에서 100%, 평탄도에서 100%, 왜곡도에서 100%로 균일도에서 95%, 엔트로피에서 87.5%를 나타냈고, 뇌경색과 뇌출혈의 비교에서 평균밝기에서 92.5%, 평균대조도에서 90%, 평탄도에서 90%, 왜곡도에서 100%, 균일도에서 92.5%, 엔트로피에서 77.5%의 질환 인식률을 나타내었다. 결론으로 본 연구의 결과를 바탕으로 디지털의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌졸중 CT영상의 질병부위의 자동검출 및 수치적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

영문 초록

In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some brain Stroke patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of brain Stroke. The result of the recognition rate through this computer image analysis from the comparison experiment between the images of normal brains and the images of infarction brains showed that the recognition rate of average gray level, skewness, uniformity, and entropy was excellently 100% but the rate of average contrast and smoothness showed low as 67.5% and 55%, respectively. In the recognition rate experiment to compare normal image and hemorrhage image, it showed excellently 100% for average gray level, average contrast, smoothness and skewness, but 95% for uniformity and 87.50% for entropy. In the recognition rate experiment to compare infarction image and hemorrhage image, it showed 100% for skewness, 92.5% for average gray level, 92.5% for uniformity, 90% for average contrast, and 90% for smoothness but a low rate of 77.5% for entropy. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of brain hemorrhage and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.

목차

I. 서 론

Ⅱ. 대상 및 방법

Ⅲ. 결 과

Ⅳ. 고 찰