Segmentation of Ganglion Cyst Ultrasound Images using Kernel based FCM

커널 FCM을 이용한 결절종 초음파 영상 분할

  • Park, Tae-eun (Division of Computer Software Engineering, Silla University) ;
  • Song, Doo-heon (Department of Computer Games, Yong-in Arts & Science University) ;
  • Kim, Kwang-baek (Department of Artificial Intelligence, Silla University)
  • 박태언 (신라대학교 컴퓨터소프트웨어공학부) ;
  • 송두헌 (용인예술과학대학교 컴퓨터게임학과) ;
  • 김광백 (신라대학교 인공지능학과)
  • Published : 2022.05.26

Abstract

본 논문에서는 Kernel based Fuzzy C-Means(K-FCM) 기반 양자화 기법을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징을 분할하는 기법을 제안한다. 결절종의 경우에는 초음파 영상 내에서 무에코, 저에코의 특징을 가진 낭포성 종양 객체를 특징 영역으로 영상을 분할한다. K-FCM 클러스터링은 기존의 FCM 클러스터링에서 Kernel Function을 적용한 형태의 클러스터링 기법이다. 본 논문에서는 Gaussian Kernel 기반 K-FCM을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징들을 분할하였다. 결절종 초음파 영상에서는 FCM 클러스터링이 F1 Score가 85.574%로 나타났고, K-FCM이 86.442%로 나타났다.

Keywords