Wavelet 변환에 기반한 유방 종양 세포 조직 영상의 분류

Classification of Breast Tumor Cell Tissue Section Images Based on Wavelet Transform

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.