Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Phased Segmentation of Human Organs On the MDCT Scans

흉부 MDCT 영상을 이용한 신체 장기의 단계별 분할

  • 신민준 (순천대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김도연 (순천대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2011.07.01
  • Accepted : 2011.10.11
  • Published : 2011.11.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Following the appearance of the latest medical equipment with improved function, the importance of image analysis which enables effective image processing and analysis consistent with the hardware performance is on the rise. As well as, ongoing study is being done on the 2D medical image processing and 3D reconstruction. This paper segments chest CT images into each stage and finally shows 3D reconstruction of each segmented result. Among various image segmentation methods, Region Growing and apply sharpening and Gamma Controller as for image improvement for effective segmentation, image segmentation in order of bronchus and lung, bronchus, lung. Human organs image of segmented is use VTK(Visualization Toolkit) to make 3D reconstruction, two and three-dimensional medical image processing and analysis for lesions diagnosis are able to utilized.

향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 임예니, 홍헬렌, 신영길, "하이브리드 접근 기법을 사용한 자동 폐 분할," 정보과학회논문지, 제 32권, 제7호, pp. 625-635, 2005.
  2. Gary Bradski and Adrian Kaehler, "Learning OpenCV," O'Reilly, NewYork, 2008
  3. Regina Pohle and Klaus D. Toennies, "Segmentation of Medical Images Using Adaptive Region Growing," Proc. SPIE, Vol. 4322, pp. 1337-1346, 2001.
  4. Chenkun Zhu, Shouliang Qi, Han van Triest, Shengjun Wang, Yan Kang, and Yong Yue, "Automatic 3D Segmentation of Human Airway Tree in CT Image," BMEI , Vol.1, pp. 132-136, 2010.
  5. Rushin Shojaii, Javad Alirezaie, and Paul Babyn, "Automatic Lung Segmentation in CT Images using Watershed Transform," IEEE International Conference on Image Processing, Vol.II, pp. 1270-1273, 2005.
  6. 박찬, 유홍연, 홍성훈, 김수형, "CT 영상내의 폐 결절과 색전 검출을 위한 폐혈관 자동 추출," 제 21회 한국정보처리학회 춘계학술발표대회, 11 권, 1호, pp. 0699-0702, 2004.
  7. 김성곤, 김두영, "다중 해상도 레벨 세트 방식을 이용한 기하 활성 모델," 정보처리학회 논문지, Vol.6, No.10, pp. 2809-2815, 1999.
  8. Dirk Bartz, Dirk Mayer, Jan Fischer, Sebastian Ley, Anxo del Rio, Steffi Thust, Claus Peter Heussel, Hans-Ulrich Kauczor, and Wolfgang Strasser, "Hybrid Segmentation and Exploration of the Human Lungs," Proc. of IEEE Visualization, pp. 177-184, 2003.
  9. 임예니, 홍헬렌, "흉부 CT 영상의 명암값 정보를 사용한 폐 구조물 자동 분할," 정보과학회논문지, 제33권, 제11호, pp. 942-952, 2006.
  10. 이호준, "Watershed 알고리즘을 이용한 필기체 한글 인식을 위한 전처리 기법에 관한 연구," 단국대 대학원, 2002.
  11. Joris Heuberger, Antoine Geissbuhler, and Henning Muller, "Lung CT Segmentation for Image Retrieval using the Insight Toolkit (ITK)," Medical Imaging and Telemedicine (MIT) , 2005.
  12. McNitt-Gray MF, Hart EM, Wyckoff N, Sayre JW, Goldin JG, and Aberle DR, "A Pattern Classification Approach to Characterizing Solitary Pulmonary Nodules Imaged on High Resolution CT: preliminary results," Proc. SPIE, Vol.2710, pp. 1024-1034, 1996.
  13. Shanhui Sun, Geoffrey McLennan, Eric A. Hoffman, and Reinhard Beichel, "Model-Based Segmentation of Pathological Lungs in Volumetric CT Data," Third International Workshop on Pulmonary Image Analysis, pp. 31- 40, 2010.
  14. D. Aykac, E.A. Hoffman, G. McLennan, and J.M. Reinhardt, "Segmentation and Analysis of the Human Airway Tree Three-Dimensional X-ray CT images," IEEE Trans Med Imaging, Vol.22, No.8, pp. 940-950, 2003. https://doi.org/10.1109/TMI.2003.815905
  15. 정성환, 이문호, "오픈소스 CxImage를 이용한 Visual C++ 디지털 영상처리," 홍릉과학출판사, 서울, 2007.
  16. Regina Pohle and Klaus D. Toennies, "Segmentation of Medical Images Using Adaptive Region Growing," Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.4322, pp. 1337-1346, 2001
  17. Kitware, "The VTK User's Guide: Updated for VTK Version 4.2," Kitware, Inc, 2003.
  18. 이명은, 김수형, 임준식, "VTK를 이용한 의료 영상정합의 3차원 시각화," 정보처리학회 논문지, 제15-B권, 제6호, pp. 553-560.
  19. 장근호, 박호현, 이석룡, 김덕환, 임명관, "흉부 X-ray 영상에서의 명암 레벨지도를 이용한 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘," 멀티미디어학회 논문지, 제13권, 제7호, pp. 1062-1075, 2010

Cited by

  1. Automatic Segmentation of Lung, Airway and Pulmonary Vessels using Morphology Information and Advanced Rolling Ball Algorithm vol.51, pp.2, 2014, https://doi.org/10.5573/ieie.2014.51.2.173
  2. Segmentation and 3-Dimensional Reconstruction of Liver using MeVisLab vol.16, pp.8, 2012, https://doi.org/10.6109/jkiice.2012.16.8.1765
  3. Design of 3D Visualization Software Tool Based on VTK for Manual Brain Segmentation of MRI vol.18, pp.2, 2015, https://doi.org/10.9717/kmms.2015.18.2.120
  4. Lung and Airway Segmentation using Morphology Information and Spline Interpolation in Lung CT Image vol.18, pp.5, 2013, https://doi.org/10.5909/JBE.2013.18.5.702
  5. 참외 수확로봇을 위한 타원 정합기반의 인식 기법 개발 vol.15, pp.11, 2011, https://doi.org/10.9717/kmms.2012.15.11.1273