DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 노용만 | - |
dc.contributor.advisor | Ro, Yong-Man | - |
dc.contributor.author | 조인아 | - |
dc.contributor.author | Jo, In-A | - |
dc.date.accessioned | 2013-09-12T01:57:28Z | - |
dc.date.available | 2013-09-12T01:57:28Z | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=467818&flag=dissertation | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/180805 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 2011.2, [ iii, 43 p. ] | - |
dc.description.abstract | 초음파 영상은 MR이나 CT등에 비해 상대적으로 저렴하고 안전하며 실시간으로 획득이 가능하기 때문에 널리 사용되고 있는 진단 방식이다. 이 때 초음파 영상을 통한 진단의 보조수단으로써 컴퓨터를 이용한 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 국소간병변을 크게 cyst, hemangioma, malignant로 분류한다. Cyst와 hemangioma는 양성 종양이며 malignant는 악성 종양이다. Cyst는 hemangioma와 malignant에 비해 비교적 특징이 뚜렷하여 육안으로 구분이 잘 되는 편이지만 hemangioma와 malignant는 육안으로 구분이 잘 되지 않으며 다양한 특징으로 인해 분류 성능을 저하시키게 된다. 전체적인 분류 성능을 높이기 위해 영상의 종류, feature 개발, feature selection, classifier의 시스템의 각 과정에서 다양한 노력들이 시도되어 왔다. 본 논문에서는 진단 시스템의 성능을 높이기 위해서 feature extraction과정에서 새로운 texture feature를 제안하였다. 기존의 feature인 GLCM과 Gabor wavelet을 합쳐 하나의 새로운 feature를 제안하였다. 두 픽셀 간의 gray level 로부터 homogeneity, periodicity, di-rectionality등의 texture 정보를 추출하는 GLCM과 multiscale analysis인 Gabor wavelet의 특성에 주목하였다. SVM과 MLP의 두 가지 classifier를 사용해서 분류한 결과 제안한 feature를 포함한 optimal한 feature set은 기존의 feature들로 구성된 optimal feature set의 결과보다 평균적으로18.33%의 classification accuracy성능 향상을 보였다. 특히 기존의 feature set으로 비교적 잘 분류된 cyst의 경우에도 평균적으로 4% 증가하였으며 hemangioma와 malignant는 25%로 성능을 대폭 향상시킬 수 있었다. 또한 4가지 feature selection방법으로 기존의 feature들과 새로운 feature들의 가치를 평가한 결과 dependancy, redundancy, relevence측면에서 우수한 결과를 얻었다. 따라서 새로운 feature의 우수성을 입증하였으며 이로인해 분류성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다. | kor |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 분류 | - |
dc.subject | 질감 특징 | - |
dc.subject | 초음파 영상 | - |
dc.subject | CAD 시스템 | - |
dc.subject | Classification | - |
dc.subject | Texture feature | - |
dc.subject | Ultrasound image | - |
dc.subject | computer-aided system | - |
dc.subject | focal hepatic lesions | - |
dc.subject | 국소간병변 | - |
dc.title | 초음파 영상에서 국소간병변 분류를 위한 특징 연구 | - |
dc.title.alternative | Exploring Features for focal hepatic lesions detection in ultrasound image | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 467818/325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, | - |
dc.identifier.uid | 020094089 | - |
dc.contributor.localauthor | 노용만 | - |
dc.contributor.localauthor | Ro, Yong-Man | - |
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