Abstract
In anatomical aspects, magnetic resonance image offers more accurate information than other medical images such as X ray ultrasonic and CT images. This paper introduces a method that recognizes disk diseases from spine MR images. In this method, image enhancement, image segmentation and feature extraction for sagittal plane and axial plane images are performed to separate the disk region. And then template matching method is used to extract disease region for axial plane imges. Finally, disease feature vectors are integrated and disease discrimination processes are performed. Experimental results show that the proposed method discriminates between normal and diseased disk with a considerable recognition ratio.
본 논문에서는 척추 자기공명영상에 대하여 자동적으로 질환에 관련된 특징 벡터들을 추출하고 디스크 질환을 인식하는 방법을 제안하였다. 척추 자기공명영상은 절단면에 따라 시상 단면 영상과 축 단면 영상으로 나누어 진다. 두가지 영상에서 질환에 관련된 특징 벡터를 추출하여 질환의 유무와 종류를 인식하는데 사용하였다. 시상 단면 영상에서는 각 부위에 해당하는 영역의 동질성을 이용하여 디스크 부분을 추출한 후 영역레이블링 과정을 통해 전체적인 크기와 돌출 정도를 구해서 질환을 나타내는 특징으로 이용하였다. 축 단면 영상에서는 템플릿 정합을 이용하여 디스크 영역을 찾고 경계선을 추출하기 위해 세기와 방향성을 고려한 연산자를 사용했다. 경계선의 모양을 분석해서 디스크 돌출 정도에 관한 수치를 얻었다. 이렇게 얻은 특징벡터들은 유사한 질환을 가진 환자의 영상을 찾기 위한 의료 영상 데이터 베이스에 사용될 수 있으며, 많은 양의 영상에서 질환이 나타나 있는 것을 일차적으로 선별하여 전문의에게 제공하는데 이용될 수 있을 것으로 예상한다.
