Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.144-146
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- 2022
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)
- 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.