Automatic Lung Segmentation using Hybrid Approach

하이브리드 접근 기법을 사용한 자동 폐 분할

  • 임예니 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 홍헬렌 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 신영길 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2005.07.01

Abstract

In this paper, we propose a hybrid approach for segmenting the lungs efficiently and automatically in chest CT images. The proposed method consists of the following three steps. first, lungs and airways are extracted by two- and three-dimensional automatic seeded region growing and connected component labeling in low-resolution. Second, trachea and large airways are delineated from the lungs by two-dimensional morphological operations, and the left and right lungs are identified by connected component labeling in low-resolution. Third, smooth and accurate lung region borders are obtained by refinement based on image subtraction. In experiments, we evaluate our method in aspects of accuracy and efficiency using 10 chest CT images obtained from 5 patients. To evaluate the accuracy, we Present results comparing our automatic method to manually traced borders from radiologists. Experimental results show that proposed method which use connected component labeling in low-resolution reduce processing time by 31.4 seconds and maximum memory usage by 196.75 MB on average. Our method extracts lung surfaces efficiently and automatically without additional processing like hole-filling.

본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.

Keywords

References

  1. S. G. Armato, M. L. Giger, C. J. Moran, J. T. Blackburn, K. Doi, H. MacMahon, 'Computerized Detection of Pulmonary Nodules on CT Scans,' Radiographics, vol. 19, pp. 1303-1311, 1999 https://doi.org/10.1148/radiographics.19.5.g99se181303
  2. H. Hong, J. Lee, K. W. Lee, Y. G. Shin, 'Automatic Lung Surface Registration using Selective Distance Measure in Temporal CT Scans,' A. Sanfeliu et al. (Eds,) LNCS 3287, pp. 517-524, 2004 Springer-Verlag Berlin Heiderlberg
  3. H. Hong, J. Lee, Y. Yim, Y. G. Shin, 'Automatic Global Matching of Temporal Chest MDCT Scans for Computer-Aided Diagnosis,' Y.B.Kim et al. (Eds,) LNAl 3378, 2004. Springer-Verlag Berlin, Heidelberg
  4. S. G. Armato, III. M. L. Giger, H. MacMahon, 'Automated lung segmentation in digitized posteroanterior chest radiographs,' Academic Radiology, vol. 5, no. 4, pp. 245-255, 1998 https://doi.org/10.1016/S1076-6332(98)80223-7
  5. M. F. McNitt-Gray, H. K. Huang, J. W. Sayre, 'Feature selection in the pattern classification problem of digital chest radiograph segmentation,' IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 14, no. 3, pp. 537-547, 1995 https://doi.org/10.1109/42.414619
  6. M. Brown, R. Gill, H. Talhami, L. Wilson, B. Doust, 'Model-based assessment of lung structures: Inferencing and control system,' in Proc. SPIE Conference Medical Imaging (E. A. Hoffman, ed.), vol. 2433, (San Diego, CA), pp. 167178, 1995 https://doi.org/10.1117/12.209690
  7. D. M. Denison, M. D. L. Morgan, A. B. Millar, 'Estimation of regional gas and tissue volumes of the lung in supine man using computed tomography,' Thorax, vol. 41, pp. 620-628, 1986 https://doi.org/10.1136/thx.41.8.620
  8. L. W. Hedlund, R. F. Anderson, P. L. Goulding, J. W. Beck, E. L. Effmann, C. E. Putman, 'Two methods for isolating the lung area of a CT scan for density information,' Radiology, vol. 144, pp. 353-357, 1982 https://doi.org/10.1148/radiology.144.2.7089289
  9. M. S. Brown, M. F. McNitt-Gray, N. J. Mankovich, J. G. Goldin, J. Hiller, L. S. Wilson, D. R. Aberle, 'Method for segmenting chest CT image data using an anatomic model: Preliminary results,' IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 16, no. 6, pp. 828-839, 1997 https://doi.org/10.1109/42.650879
  10. S. Hu, E. A. Hoffman, J. M. Reinhardt, 'Accurate Lung Segmentation for Accurate Quantitation of Volumetric X-Ray CT Images,' IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 20, no. 6, pp. 490-498, June 2001 https://doi.org/10.1109/42.929615
  11. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, 'Digital Image Processing,' Addison-Wesley Publishing Company, 1992
  12. B. Horn, 'Robot Vision,' MIT Press, 1986
  13. G. N. Hounsfield, 'Computed medical imaging,' Medical Physics, vol. 7, no. 4, pp. 283-290, 1980 https://doi.org/10.1118/1.594709
  14. M. T. Wu, J. M. Chang, A. A. Chiang, et al. 'Use of quantitative CT to predict postoperative lung function in patients with lung cancer,' Radiology, vol. 191, pp. 257-262, 1994 https://doi.org/10.1148/radiology.191.1.8134584