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저자정보
박재흥 (Gyeongsang Nat"l University) 서영건 (Gyeongsang Nat"l University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제21권 제11호(통권 제152호)
발행연도
2016.11
수록면
103 - 111 (9page)

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Traditionally, in the hospital the doctors saw the TRUS images by their eyes and manually segmented the boundary between the prostate and nonprostate. But the manually segmenting process not only needed too much time but also had different boundaries according to the doctor. To cope the problems, some automatic segmentations of the prostate have been studied to generate the constant segmentation results and get the belief from patients. Besides, on detecting the boundary, the ones in the middle of all images are easy to find the boundary but the base and apex of the images are hard to do it since there are lots of uncertain boundary. Accurate detection of prostate boundaries is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noises and the short range of gray levels. In this paper, we propose the method that extracts a prostate boundary using features of its directions on prostate image. As a result of our experiments, it shows that the boundary never falls short of the existing methods or human expert’s segmentation. And also, its searching speed is too fast because the method searches a smaller area that other methods.
#Prostate #TRUS image #segmentation of prostate #Gabor texture

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Extracting Prostate Boundary Using Its Direction Features
Ⅳ. Experiment and Evaluation
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - A. Chakraborty / 1996 / Deformable Boundary Finding in Medical Images by Integrating Gradient and Region Information / IEEE Trans. Med. Imag 15 (6) : 859 ~ 870 google schola [학술지(정기간행물)] - Y. Zhan / 2006 / Deformable Segmentation of 3-D Ultrasound Prostate Images Using Statistical Texture Matching Method / IEEE Trans. Med. Imag 25 : 245 ~ 255 google schola [학술지(정기간행물)] - D. Shen / 2003 / Segmentation Prostate Boundaries from Ultrasound Images Using Statistical Shape Model / IEEE Trans. Med. Imag 22 (4) : 539 ~ 551 google schola [학술지(정기간행물)] - P. Yan / 2011 / Adaptively Learning Local Shape Statistics for Prostate Segmentation Ultrasound / IEEE Trans. On Biomedical Engineering 58 (3) : 633 ~ 641 google schola [학술대회논문] - H. Akbari / 2011 / 3D Segmentation of Prostate Ultrasound Images Using Wavelet Transform / Proc. of SPIE : 7962 ~ google schola

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