Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2008.11a
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  • Pages.96-99
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  • 2008
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Medical Image Classification and Retrieval Using Ensemble Combination of Visual Descriptors

시각 기술자들의 앙상블 결합을 이용한 의료 영상 분류와 검색

  • Ki-Hee Park (Dept. of Computer Engineering, Kei-Myung University) ;
  • Jeong-Hee Shim (Dept. of Computer Engineering, Kei-Myung University) ;
  • Byoung-Chul Ko (Dept. of Computer Engineering, Kei-Myung University) ;
  • Jae-Yeal Nam (Dept. of Computer Engineering, Kei-Myung University)
  • 박기희 (계명대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 심정희 (계명대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고병철 (계명대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 남재열 (계명대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2008.11.14
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Abstract

본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 산업자원부의 지방기술혁신사업(RT104-01-01)지원으로 수행되었습니다.