• 제목/요약/키워드: Thoracic Spine Segmentation

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X-ray 영상에서 VHS와 콥 각도 자동 추출을 위한 흉추 분할 기법 (A Thoracic Spine Segmentation Technique for Automatic Extraction of VHS and Cobb Angle from X-ray Images)

  • 이예은;한승화;이동규;김호준
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권1호
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    • pp.51-58
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    • 2023
  • 본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

Spinal Enumeration by Morphologic Analysis of Spinal Variants: Comparison to Counting in a Cranial-To-Caudal Manner

  • Yun, Sam;Park, Sekyoung;Park, Jung Gu;Huh, Jin Do;Shin, Young Gyung;Yun, Jong Hyouk
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제19권6호
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    • pp.1140-1146
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    • 2018
  • Objective: To compare the spinal enumeration methods that establish the first lumbar vertebra in patients with spinal variants. Materials and Methods: Of the 1446 consecutive patients who had undergone computed tomography of the spine from March 2012 to July 2016, 100 patients (62 men, 38 women; mean age, 47.9 years; age range, 19-88 years) with spinal variants were included. Two radiologists (readers 1 and 2) established the first lumbar vertebra through morphologic analysis of the thoracolumbar junction, and labeled the vertebra by counting in a cranial-to-caudal manner. Inter-observer agreement was established. Additionally, reader 1 detected the 20th vertebra under the assumption that there are 12 thoracic vertebra, and then classified it as a thoracic vertebra, lumbar vertebra, or thoracolumbar transitional vertebra (TLTV), on the basis of morphologic analysis. Results: The first lumbar vertebra, as established by morphologic analysis, was labeled by each reader as the 21st segment in 65.0% of the patients, as the 20th segment in 31.0%, and as the 19th segment in 4.0%. Inter-observer agreement between the two readers in determining the first lumbar vertebra, based on morphologic analysis, was nearly perfect (${\kappa}$ value: 1.00). The 20th vertebra was morphologically classified as a TLTV in 60.0% of the patients, as the first lumbar segment in 31.0%, as the second lumbar segment in 4.0%, and as a thoracic segment in 5.0%. Conclusion: The establishment of the first lumbar vertebra using morphologic characteristics of the thoracolumbar junction in patients with spinal variants was consistent with the morphologic traits of vertebral segmentation.

수정된 HRNet을 이용한 X-ray 영상의 흉추 분할 기법 (Thoracic Spine Segmentation of X-ray Images Using a Modified HRNet)

  • 이예은;이동규;정지훈;김형규;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.705-707
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    • 2022
  • 인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb's angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.