의료영상 이미지를 이용한 유전병변 정합 알고리즘

조영복; 우성희; 이상호; 한창수; Young-bok Cho; Sung-Hee Woo; Sang-Ho Lee; Chang-Su Han

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	의료영상 이미지를 이용한 유전병변 정합 알고리즘
영문제목(English Title)	Genetic lesion matching algorithm using medical image
저자(Author)	조영복 우성희 이상호 한창수 Young-bok Cho Sung-Hee Woo Sang-Ho Lee Chang-Su Han
원문수록처(Citation)	VOL 21 NO. 05 PP. 0960 ~ 0966 (2017. 05)
한글내용 (Korean Abstract)	제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.
영문내용 (English Abstract)	In this paper, we proposed an algorithm that can extract lesion by inputting a medical image. Feature points are extracted using SIFT algorithm to extract genetic training of medical image. To increase the intensity of the feature points, the input image and that raining image are matched using vector similarity and the lesion is extracted. The vector similarity match can quickly lead to lesions. Since the direction vector is generated from the local feature point pair, the direction itself only shows the local feature, but it has the advantage of comparing the similarity between the other vectors existing between the two images and expanding to the global feature. The experimental results show that the lesion matching error rate is 1.02% and the processing speed is improved by about 40% compared to the case of not using the feature point intensity information.
키워드(Keyword)	의료영상 이미지 정합 특징점 추출 정합 오류율 특징점 유사도 Image Matching of Medical Image Feature Point Extraction Error Rate of Matching Feature Point Similarity
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