Body Fat Segmentation of Abdominal CT Image

Obesity is increasing in our country due to lack of lifestyle and physical activity. Semi-automatic program is used in existing fat calculation program using computed tomography. Although methods for solving related problems have been proposed, this study proposes an algorithm using morphology operation and We want to solve the problem with a new method that has a simple procedure and a relatively small amount of computation. As a result of repetition of erosion and expansion Automatic fat mass calculation can be done in the future by using the developed partitioning result. By providing an accurate segmentation tool, it will be helpful to doctors and reduce the expense and inspection cost of retesting. through morphology operation, it was found that the problem was solved from the image.Automatic fat mass calculation can be done in the future by using the developed partitioning result. By providing an accurate segmentation tool, it will be helpful to doctors and reduce the expense and inspection cost of retesting.

복부전산화단층영상의 체지방 분할방법

산업의 발달로 인한 생활습관과 신체활동 부족 등으로 한국인의 비만인구가 급증하고 있다. 전산화단층영상을 이용한 기존의 지방량 계산 프로그램에서 반자동방식의 프로그램이 사용되고 있다. 관련 문제를 해결하기 위한 방법들이 제시되고 있으나 본 연구에서는 모폴로지 연산을 이용한 알고리즘을 제시하고 절차가 간단하고 비교적 계산량이 적은 새로운 방법으로 문제를 해결하고자 한다. 모폴로지 연산을 통해 침식과 팽창을 반복한 결과 영상으로부터 문제점이 해결된 것을 알 수 있어 결과로부터 각 조직 간의 경계를 더욱 정교하게 얻을 수 있었다. LoG (Laplace of Gaussian) 함수를 이용해서 각 조직간 경계 부분을 분할하였다. 각 경계는 명확하게 구분이 되었으며, 피하지방을 계산하기 위해 충분한 정보를 제공하였다. 개발된 분할결과를 사용하여 향후 자동 지방량 계산을 할 수 있다. 정확한 분할 도구를 제공함으로써 의사에게 편리함을 주고 재검사로 인한 피폭과 검사비용을 줄이는데 도움이 될 것으로 판단한다.