MRI 영상의 유효영역과 GLCM에 의한 질감특징 추출에 따른 신경망 기반 뇌종양 진단에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 질감 특징이란 무엇인가?

영상 내 객체의 표면 속성과 주변 상황과의 관계를 나타내는 시각적 특징을 의미한다. 본 연구에서는 GLCM을 통해 추출한 ASM, contrast, 분산, 엔트로피, 상관관계, IDM 등의 2차원 특징과 왜도 및 첨도의 1차원 특징을 모두 포함한다.

Q: MRI 영상 기반 뇌종양 자동 진단에서 정확도를 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 전처리 과정을 거친 MRI 영상에서 GLCM을 통해 추출한 질감 특징을 다층신경망의 입력값으로 활용하는 것이 핵심이다. 특히 ASM, contrast, 분산, 왜도, 첨도 특징이 정상 뇌와 비정상 뇌를 구분하는 데 결정적인 영향을 미친다.

조용현

doi:10.5391/JKIIS.2017.27.3.261

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조용현 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제3호

발행연도: 2017.6

수록면: 261 - 267 (7page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2017.27.3.261

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본 논문에서는 뇌종양을 자동으로 진단하기 위해 전처리된 MRI 영상의 질감특징을 추출하고, 이를 기반으로 신경망 학습에 의한 진단기법을 제안한다. 여기서 전처리는 영상의 화질을 개선할 뿐만 아니라 유효영역만을 추출하여 진단시간을 줄이기 위함이고, gray level co-occurrence matrix(GLCM)에 의한 2차원 특징과 1차원 특징의 추출은 영상의 질감을 좀 더 정확하게 분석하기 위함이다. 또한 추출된 특징 기반 역전파 알고리즘에 의한 다층신경망의 학습은 뇌종양의 진단율을 개선하기 위해 MRI 영상의 속성들을 비선형적으로 사상시키기 위함이다. 제안된 기법을 T2 MRI 13번째 수평절단 572*816 픽셀의 8비트 RGB 뇌 영상 72개를 대상으로 8개 질감특징 기반 3층의 다층신경망으로 실험한 결과, 98.6%의 우수한 진단 성능이 있음을 확인하였다.

#뇌종양 #MRI #질감특징 #gray level co-occurrence matrix(GLCM) #다층신경망 #역전파 알고리즘 #Brain tumor #Texture feature #gray level co-occurrence matrix(GLCM) #multi-layer neural network(MLP) #Backpropagation algorithm

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