유방 초음파 영상의 CAD(Computer Aided Diagnosis) 적용을 위한 노이즈 제거 및 Segmentation 방법 연구

Abstract

본 연구에서는 급속하게 증가하고 있는 유방암의 초음파 영상을 CAD(Computer Aided Diagnosis) 시스템에 적용하기 위한 노이즈 제거 및 Segmentation 알고리즘을 제안하였다. 이는 계획 수립, 요구분석, 설계, 구현 그리고 Test 및 유지보수 단계로 구성되어 있는 일반적인 CAD의 설계 프레임워크를 바탕으로 선행 연구를 분석하여 제약사항과 사용 알고리즘을 파악한 후, 전문의와의 인터뷰를 통해 본 연구의 요구사항을 정리함으로써 수행되었다. CAD 시스템 활용을 위한 요구사항은 유방암 분야의 도메인 지식, 경험을 바탕으로 한 노이즈 제거 알고리즘과 K-means를 통해 구현되었다. 이 결과를 바탕으로 간단한 연산 과정과 Canny 알고리즘을 적용하여 Segmentation을 실시함으로써 CAD의 Detection기능을 구현하였다. 게다가 기존의 영역 확장 방법을 통한 Segmentation의 긴 컴퓨팅 타임을 모폴로지를 기반으로 한 ROI(Region of Interest)의 추출과 Segmentation 기법을 적용함으로써 해결하였다. 전체적인 모든 연구과정은 전문의의 검증을 거치면서 수행되었으며, 본 연구를 통해 나타난 결과는 전문의의 검증을 거침으로써, 그 타당성을 인정받았고, 공학적인 오차 검증에서도 만족할 결과를 얻을 수 있었다. 또한 최종적으로 선행 연구들의 수동적인 Segmentation, 종양 개수의 제한, 고 해상도의 이미지 필요 등의 제약 사항도 해결하였다. 비록, 완전한 CAD 시스템으로 적용을 위해 많은 향후 연구가 필요하지만, 의사의 주관적인 진단 결과를 도와주는 보조시스템으로써, 향후 초음파 이미지의 CAD 연구의 기초자료로써 그리고 복잡하고 어려운 알고리즘을 대체할 수 있는 방법론으로써 그 의미는 충분하다고 사료되며 모든 과정에 있어 전문의와의 인터뷰를 수행하여 향후 동일 분야의 연구에 있어 충분한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다