Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2012.11a
- /
- Pages.601-603
- /
- 2012
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Medical Image Retrieval using Bag-of-Feature and Random Forest Classifier
Bag-of-Feature 특징과 랜덤 포리스트를 이용한 의료영상 검색 기법
- Son, JungEun (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University) ;
- Kwak, JunYoung (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University) ;
- Ko, ByoungChul (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University) ;
- Nam, JaeYeal (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University)
- Published : 2012.11.22
Abstract
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.
Keywords