영상 프레임 분석을 통한 대용량 캡슐내시경 영상의 지능형 판독보조 시스템

Intelligent Diagnosis Assistant System of Capsule Endoscopy Video Through Analysis of Video Frames

  • 이현규 (인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부) ;
  • 최민국 (인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부) ;
  • 이돈행 (인하대학교 의과대학 소화기내과) ;
  • 이상철 (인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부)
  • Lee, H.G. (Department of Computer and Information Engineering, Inha University) ;
  • Choi, H.K. (Department of Computer and Information Engineering, Inha University) ;
  • Lee, D.H. (Department of Gastro Internal, Inha University College of Medicine) ;
  • Lee, S.C. (Department of Computer and Information Engineering, Inha University)
  • 투고 : 2009.01.19
  • 심사 : 2009.05.26
  • 발행 : 2009.06.30

초록

캡슐내시경검사는 일반 내시경 검사에 비해 고통이 없고 합병증이 적다고 보고되어 있어 향후 지속적인 발전 가능성이 매우 큰 분야로 잘 알려져 있다. 그러나, 캡슐내시경을 이용한 진단은 캡슐이 동일한 위치에 상주할 경우 반복적으로 촬영된 유사한 영상을 오래도록 관찰 하여야 하므로, 진단자로 하여금 막대한 시간적 비용을 발생하게 한다. 따라서 보다 현실적이고 실용적인 캡슐내시경 검사를 위한 효율적인 탐색 및 진단 방법으로써 캡슐내시경영상에 대한 지능형 탐색방법이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 지능형 판독보조 시스템은 영상차감을 통해 중복영상을 최소화한 후 프레임단위로 영상이 내포한 정보를 일차원도표(map)의 형태로 제공하고, 이러한 결과도표의 분석도구 및 방법을 제안함으로써 진단시간을 큰 폭으로 단축할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 비교연산 한 정규화된 교차상관(Normalized Cross-Correlation) 방법을 통해 전처리 된 인접영상에 대한 유사도를 추출하고, 설정된 임계값이상의 영상들만을 탐색 범위로 지정하여 중복 촬영된 영상의 탐색을 최소화 한다. 이외에도 영상간 유사도, 엔트로피와 명암도를 통해 얻어진 이동도표, 특성도표와 명암도표를 분석하여 효율적으로 사용자가 탐색을 원하는 부위에 대한 탐색밀도를 높이는 등의 다양한 진단 매뉴얼을 제시한다.

Capsule endoscopy is one of the most remarkable inventions in last ten years. Causing less pain for patients, diagnosis for entire digestive system has been considered as a most convenience method over a normal endoscope. However, it is known that the diagnosis process typically requires very long inspection time for clinical experts because of considerably many duplicate images of same areas in human digestive system due to uncontrollable movement of a capsule endoscope. In this paper, we propose a method for clinical diagnosticians to get highly valuable information from capsule-endoscopy video. Our software system consists of three global maps, such as movement map, characteristic map, and brightness map, in temporal domain for entire sequence of the input video. The movement map can be used for effectively removing duplicated adjacent images. The characteristic and brightness maps provide frame content analyses that can be quickly used for segmenting regions or locating some features(such as blood) in the stream. Our experiments show the results of four patients having different health conditions. The result maps clearly capture the movements and characteristics from the image frames. Our method may help the diagnosticians quickly search the locations of lesion, bleeding, or some other interesting areas.

키워드

참고문헌

  1. 도재혁, "캡슐내시경 판독", 대한소화기대시경학회지, 28권 1호(2004), 205-209.
  2. 설상영, "캡슐내시경의 탄생과 성장", CAPSULE ENDOSCOPY NEWSLETTER, 1권 1호 (2006), 5.
  3. 양창헌, "제3회 대한소화관영상연구회 심포지엄", CAPSULE ENDOSCOPY NEWSLETTER, 3권 1호(2006), 36-37.
  4. 유종선 외 1명, "캡슐내시경의 적용 범위는?", CAPSULE ENDOSCOPY NEWSLETTER, 1권 1호(2006), 8-9.
  5. Bracewell, R., "Pentagram Notation for Cross Correlation", The Fourier Transform and Its Applications, New York:McGraw-Hill, 243, 1965, 46.
  6. Gonzalez, R. C. and R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, 2003.
  7. Hu, C., M. Meng, P. X. Liu, and X. Wang, "Image Distortion Correction for Wireless Capsule Endoscope", Proc. IEEE Int'l Conference on Robotics and Automation, Vol.5(2004), 4718-4723.
  8. Iddan, G., G. Meron, A. Glukhovsky, and P. Swain, "Wireless capsule endoscopy", Nature, Vol.405 (2000), 417-420.
  9. Ke, Y., R. Sukthankar, and L. Huston, "Efficient near-duplicate detection and sub-image retrieval", Proceedings of ACM International Conference on Multimedia(MM), 2004.
  10. Kim, E., K. Yoo, and Y. Yoo, "Composite Endoscope Image Construction based on Massive Inner Intestine Photos", Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, Vol.44, No.1(2007), 108-114.
  11. Park, H. J., J. C. Park, J. H. Lee, Y. K. Moon, B. S. Song, C. H. Won, H. C. Choi, J. T. Lee, and J. H. Cho, "New method of moving control for wireless endoscopic capsule using electrical stimulus", IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E88-A(2005), 1476-1480. https://doi.org/10.1093/ietfec/e88-a.6.1476
  12. Randy Crane, 영상처리 이론과 실체, 최영일 외 2명역, 서울:흥릉과학출판사, 1999, 155-166.
  13. Russ, J. C., Image Processing Handbook, 5th ed., CRC Press, Boca Raton, 2007.
  14. Zhang, D., R. K. Rajendran, S. F. Chang, "General and domain-specific techniques for detecting and recognizing superimposed text in video", Image Processing, 2002, Proceedings, 2002 International Conference on, Vol.1(2002).
  15. "Cross-correlation", http://en.wikipedia.org/.