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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제20권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
70 - 77 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

유방 초음파 영상에서 질감 특성을 이용한 악성종양 분석
조진영 ,  예수영 융합신호처리학회 논문지 2019.01 학술저널

2018

유방초음파검사에서 질감특성과 신경망알고리즘을 이용한 악성종양에 대한 영상분석
조진영 방사선학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위 하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특 성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분 류율을 나타내었다.
#Breast cancer #Ultrasonography #Gray Level Co-occurrence Matrix #Neural network classification

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