의료영상 이미지를 이용한 유전병변 정합 알고리즘

조영복; 우성희; 이상호; 한창수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조영복 (Chungbuk National University) 우성희 (Korea National University of Transportation) 이상호 (Chungbuk National University) 한창수 (SONOUM Inc)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제5호

발행연도: 2017.5

수록면: 960 - 966 (7page)

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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 수있다. 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.

#의료영상 이미지 정합 #특징점 추출 #정합 오류율 #특징점 유사도 #Image Matching of Medical Image #Feature Point Extraction #Error Rate of Matching #Feature Point Similarity

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale- Invariant Keypoints,” International Journal of Computer Vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, November 2004. M. Brown and D. G. Lowe, “Invariant Features from Interest Point Groups”, In Proceedings of the 13th British Machine Vision Conference, vol. 4, pp.253-262, 2002. D. G. Lowe, “Object Recognition from Local Scale-Invariant Features,” in proceedings of the seventh IEEE international conference on, Greece, vol. 2, pp.1150- 1157, 1999. L. Zhang, L. Zhang, D. Zhang, and H. Zhu, “Online Finger-knuckle-print Verification for Personal Authentication,” International Journal of Pattern Recognition, vol. 43, no. 7, pp. 2560-2571, July 2010. L. Zhang, L. Zhang, and D. Zhang, “Monogenic Code: A Novel Fast Feature Coding Algorithm with Applications to Finger Knuckle-Print Recognition,” in Proceedings of I Emerging Techniques and Challenges for Hand-Based Biometrics(ETCHB) 2010 International Workshop on IEEE, pp. 1-4, 2010.

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