• 제목/요약/키워드: 유방암 검출

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유방암진단에서의 단일광자검출을 위한 검출기 전단부의 설계와 성능평가 (Design of the Detector Head for Single Photon Detection in Breast Cancer Diagnosis and Its Performance Evaluation)

  • 김광현;조규성;정운관
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제28권4호
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    • pp.263-270
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    • 2003
  • 유방암 진단에 필요한 감마카메라 검출전단부의 최적변수 유도와 유방암 진단조건 하에서의 평가를 위한 몬테카를로 모사를 수행하였다. 모사를 위해 픽셀화된 포토센서에 상응하는 $3mm{\times}3mm$의 구멍과 0.25 mm의 격막두께를 갖는 격자배열구조의 텅스텐 콜리메이터를 이용하였다. 최적변수를 도출하기 위해 검출전단부의 구성 요소를 변화시키면서 기하효율과 공간분해 능의 Trade-Offs 절차를 사용하였다. 최적화된 검출전단부의 사전 성능평가를 위해, 펜텀의 중앙부에 크기가 각기 다르며 콜리메이터 표면으로부터 25 mm 떨어져 있는 유방암이 있고 다른 장기들로부터 나오는 방사선원에 의한 백그라운드 계수를 고려하였다. 유방암의 실제 진단 조건 하에서는 최적화된 검출전단부의 성능이 유방암의 크기와 백그라운드 계수에 따라 저하될 수 있음을 보여 주었다. 따라서 유방암 크기를 변별하는 지표로 쓰이며 검출전단부의 특성에 종속적인 공간분해 능은 유방암의 조기 진단시에는 의미가 없다는 결론을 얻었다.

디지털 맘모그래피에서 미소석회화 검출을 위한 연구 (A Study on Micro-calcification Detection in Digital Mammography)

  • 오휘빈;김영재;김광기;최형석;서영욱;조영호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.112-113
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    • 2008
  • 유방암은 유럽과 미국을 비롯해 전 세계적으로 증가하고 있으며 최근 우리나라에서도 가장 급속하게 늘고 있는 여성암중에 하나이다. 본 연구에서는 먼저 grey level co-occurrence matrix(GLCM)을 적용하여 유방영역을 분할한 후, median filter 를 적용하여 잡음을 제거하였다. 전처리 수행 후, 2차미분 행렬을 이용할여 미소석회화 부분을 강조한 후, 가우시안 정규분포도를 적용하여 미소석회화 후보군을 검출하였다. 검출된 후보군은 8 개의 feature 들을 적용하여 미소석회화를 최종 결정하였다. 본 연구를 통해서 조기 유방암 진단을 위한 발전된 미소석회화 검출 방법을 제안하였다.

피셔 분별 사전학습을 이용해 개선된 Sparse 표현 기반 악성 종괴 검출 (Improvement of Sparse Representation based Classifier using Fisher Discrimination Dictionary Learning for Malignant Mass Detection)

  • 김성태;이승현;민현석;노용만
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.558-565
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    • 2013
  • X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.

치밀 유방영상에서 mass형 유방암 자동 검출 (Automatic detection of mass type - Breast cancer on dense mammographic images)

  • 천민수;박준영;김원하
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제43권5호
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    • pp.80-88
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    • 2006
  • 본 논문에서는 치밀 유방영상에서 mass형 암 검출을 목적으로 하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 제시하는 방법과 기존의 방법과의 차이점은 1) mass 영역의 중심의 위치와 반경을 영상신호의 불규칙성에 영향을 받지 않고 안정적으로 결정하는 방법을 제시하고, 2) mass형 유방암 영상에 적용하기 적합한 방사형 필터를 개발하며, 3) mass형 유방암 검출을 위해 mass 경계선의 불규칙성, mass 영역 중심부의 homogeneity, mass 영역의 이심율에 근거하여 다중 특징 함수 개발에 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기존의 시스템보다 치밀 유방에 적용하였을 때 false alarm은 영상 당 1개 정도 높으나 true alarm 비율은 10%이상 향상 되었다.

소형 감마 카메라를 위한 PC용 영상 표현 시스템 설계 및 구현 (Design & Implementation of an Image Display System for a Small Gamma Camera on PC)

  • 이수진;남윤숙;김문회
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.212-214
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    • 1999
  • 방사성 동위원소를 체내에 주입한 후 감마 카메라로 방출되는 방사선을 획득하여 전기적 신호로 바꾸어 영상을 구성하고 그 획득 영상을 사용하여 유방암을 진단하는 유방 신티그라피가 최근 유방암 진단에 각광을 받고 있는 영상진단 방법이다. 그러나, 일반 감마 카메라는 주로 전신 영상 획득을 얻기 위한 것으로써 커다란 검출기를 사용한다. 이는 유방암 진단용 영상 획득에는 불필요할 뿐만 아니라 비용도 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 일반 카메라가 유방암 진단 부분에서 가지는 단점을 보완하고자 보다 정확한 유방암 진단 영상을 획득할 수 있고 저가인 PC용 소형 감마 카메라 시스템을 개발하는데 있어 필요한 신호 획득 과정과 영상 완성 과정을 설명하고 획득영상에 대한 가시적 진단을 돕기 위한 영상 표현 응용 프로그램의 확장기능들을 정의하고 구현한다.

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통계적 패턴 분류법과 패턴 매칭을 이용한 유방영상의 미세석회화 검출 (Detection of Mammographic Microcalcifications by Statistical Pattern Classification 81 Pattern Matching)

  • 양윤석;김덕원;김은경
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.357-364
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    • 1997
  • 유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.

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디지털 유방영상에서 미세석회화의 자동군집화 기법 개발 (Development of Automatic Cluster Algorithm for Microcalcification in Digital Mammography)

  • 최석윤;김창수
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제32권1호
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    • pp.45-52
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    • 2009
  • 유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.

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Mammogram에 있어서 Fractal Dimension을 이용한 Microcalcification 검출 (A Detection of the Microcalcification using fractal Dimension on Mammograms)

  • 남상희;최준영;서지현
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.128-132
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    • 1998
  • 유방암의 조기진단을 위한 수단으로 Mammography의 x-선 film-screen이 많이 사용된다. 그러나, Mammogram에서 정상조직과 암조직 간의 대조도 차이가 크지 않으므로 판독은 그다지 쉽지가 않다. 이러한 문제들의 해결을 위하여 mammogram의 디지털 화상처리 및 분석 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 진단방사선의들이 필름을 판독할 때 시각적인 인지도를 높여주고, 보다나은 의료지원 서비스의 제공을 위한 목적으로, 유방암의 조기진단의 중요한 요소인 미세석회의 검출을 위한 방법으로서 fractal dimension을 구하여 종괴와 미세석회, 미세석회에 대한 차이를 분석하고자 하였다. 각각의 실험군에 대하여 30명씩 60명의 데이터를 0.1mm resolution의 12bit gray scale로 획득하여 사용하였는데, 일차로 화상의 대조도 개선을 위하여 처리를 하였고 화상의 분석으로 강조된 화상의 불규칙정도 및 거친 정도를 나타내기 위하여 fractal dimension을 계산하였다. 원화상에서 가시적으로 분간하기 힘들었던 병변을 화상처리를 통해 강조된 화상에서는 쉽게 그 특징을 볼 수 있었다. 실제로 mammogram을 진단할 때, 강조화상으로 미세석회와 같은 조기진단의 가시적인 판단을 도모할 수 있으며, 미세석회의 진단에서 fractal dimension값을 이용하여 병변 특성의 하나로서 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

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웨이브렛 변환과 자동적인 임계치 설정에 의한 미세 석회화 검출 (Microcalcification Extraction by Wavelet Transform and Automatic Thresholding)

  • 원철호;서용수;조진호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.482-491
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    • 2005
  • 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 시스템에서 획득된 영상으로부터 웨이브릿 변환과 자동적인 임계치 설정기법을 이용하여 미세 석회화 영역을 추출하였다. 디지털 X선 영상 장비는 임상 진단 분야에서는 필수적인 진단 장비이며, 흉부 촬영, 골절상 및 치아 교정 등의 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 디지털 X선 유방 촬영술은 유방암 진단의 가장 좋은 방법으로 알려져 있으며 최근 국내에서 디지털 X선 기기를 개발하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 영상으로부터 초기 단계의 유방암 진단을 위해 필수적인 미세 석회화를 검출하는 알고리즘을 제안하여 이를 효과적으로 검출하였으며 진단 방사선학적 진단에 도움을 줄 수 있음을 보였다.

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맘모그램 영상에서의 군집화된 미세석회질 컴퓨터 보조 검출 시스템 구현 (Implementation of Clustered Microcalcification Computer Aided Detection System in Mammograms)

  • 이정철;엄경식;이형지;박상근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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    • pp.1-5
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    • 2006
  • 본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.

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