A Study on Pathological Pattern Detection using Neural Network on X-Ray Chest Image

신경회로망을 이용한 X-선 흉부 영상의 병변 검출에 관한 연구

In this study, we proposed pathological pattern detection system for X-ray chest image using artificial neural network. In a physical examination, radiologists have checked on the chest image projected the view box by a magnifying glass and found out what the disease is. Here, the detection of X-ray fluoroscopy is tedious and time-consuming for human doing. Lowering of efficiency for chest diagnosis is caused by lots mistakes of radiologist because of detecting the micro pathology from the film of small size. So, we proposed the method for disease detection using artificial neural network and digital image processing on a X-ray chest image. This method composes the function of image sampling, median filter, image equalizer used neural network and pattern recognition used neural network. We confirm this method has improved the problem of a conventional method.

본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.