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자료유형
학술저널
저자정보
Song, Hyewon (The Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) Nguyen, Anh-Duc (The Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) Gong, Myoungsik (The Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) Lee, Sanghoon (The Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
저널정보
국제컴퓨터가상수술학회 Journal of International Society for Simulation Surgery Journal of International Society for Simulation Surgery 제3권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
1 - 8 (8page)

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In the field of Radiology, the Computer Aided Diagnosis is the technology which gives valuable information for surgical purpose. For its importance, several computer vison methods are processed to obtain useful information of images acquired from the imaging devices such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). These methods, called pattern recognition, extract features from images and feed them to some machine learning algorithm to find out meaningful patterns. Then the learned machine is then used for exploring patterns from unseen images. The radiologist can therefore easily find the information used for surgical planning or diagnosis of a patient through the Computer Aided Diagnosis. In this paper, we present a review on three widely-used methods applied to Computer Aided Diagnosis. The first one is the image processing methods which enhance meaningful information such as edge and remove the noise. Based on the improved image quality, we explain the second method called segmentation which separates the image into a set of regions. The separated regions such as bone, tissue, organs are then delivered to machine learning algorithms to extract representative information. We expect that this paper gives readers basic knowledges of the Computer Aided Diagnosis and intuition about computer vision methods applied in this area.
#Computer-aided diagnosis #Medical Image Processing #Segmentation #Machine learning

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