Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학 ICT 연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2020-0-01461)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.681-683
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Diagnosis of Calcification of Lung Nodules on the Chest X-ray Images using Gray-Level based Analysis
흉부 X-ray 영상 내 폐 결절의 석회화 여부 진단을 위한 화소 밝기 분석 기법
- Hyeon-Jin Choi (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Dong-Yeon Yoo (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Joo-Sung Sun (Dept. of Radiology, Ajou University) ;
- Jung-Won Lee (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University)
- 최현진 (아주대학교 AI 융합네트워크학과) ;
- 유동연 (아주대학교 AI 융합네트워크학과) ;
- 선주성 (아주대학교 의과대학 영상의학과) ;
- 이정원 (아주대학교 AI 융합네트워크학과)
- Published : 2023.05.18
Abstract
폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.
Keywords