KCI등재
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고해상 CT 영상의 질감특성에 기반한 폐쇄성 폐질환의 자동분류 시스템의 개발에 관한 연구 = An Automated Classification System for the Differentiation of Obstructive Lung Diseases based on the Textural Analysis of HRCT images
Purpose: To develop an automated classification system for the differentiation of obstructive lung diseases based on the textural analysis of HRCT images, and to evaluate the accuracy and usefulness of the system.
Materials and Methods: For textural analysis, histogram features, gradient features, run length encoding, and a co-occurrence matrix were employed. A Bayesian classifier was used for automated classification. The images (image number n=256) were selected from the HRCT images obtained from 17 healthy subjects (n=67), 26 patients with bronchiolitis obliterans (n=70), 28 patients with mild centrilobular emphysema (n=65), and 21 patients with panlobular emphysema or severe centrilobular emphysema (n=63). An five-fold cross-validation method was used to assess the performance of the system. Class-specific sensitivities were analyzed and the overall accuracy of the system was assessed with kappa statistics.
Results: The sensitivity of the system for each class was as follows: normal lung 84.9%, bronchiolitis obliterans 83.8%, mild centrilobular emphysema 77.0%, and panlobular emphysema or severe centrilobular emphysema 95.8%. The overall performance for differentiating each disease and the normal lung was satisfactory with a kappa value of 0.779.
Conclusion: An automated classification system for the differentiation between obstructive lung diseases based on the textural analysis of HRCT images was developed. The proposed system discriminates well between the various obstructive lung diseases and the normal lung.
목적: 고해상 CT 영상의 질감적 특성을 기반으로 컴퓨터 보조기법을 이용하여 폐쇄성 폐질환을 자동으로 판별하는 방법을 개발하고 이 시스템의 정확도 및 유용성을 검증하고자 하였다.
대상과 방법: 질감적 특성을 이용한 분석을 위하여 히스토그램기반특성, 경계기반특성, runlength 기반특성, co-occurrence기반특성을 이용하였다. Bayesian 분류기를 이용하여 자동화분류를 시행하였다. 17명의 건강한 사람(영상수 n=67), 26명의 폐쇄성 세기관지염 환자(n=70), 28명의 경증 중심소엽성 폐기종 환자(n=65), 21명의 중증 중심소엽성 폐기종 환자 또는 범소엽성 폐기종환자(n=63)에서 얻어진 265개의 HRCT영상을 사용하여 분석하였으며, 5 fold cross-validation 방법을 사용하여 수행능을 평가하였다. 각 대상군별로 진단의 민감도를 알아보았고 전체 시스템의 정확도는 kappa 통계법을 이용하여 알아보았다.
결과: 각각의 질환군과 정상군에서 민감도는 정상 폐 84.9%, 폐쇄성 세기관지염 83.8%, 경증중심소엽성폐기종 77.0%, 전소엽성폐기종 또는 중등도 중심소엽성폐기종 95.8%였다. 각 대상군을 진단하는데 전체적인 수행능은 kappa 치가 0.779 였다.
결론: HRCT 영상의 질감적 특성을 기반으로 폐쇄성 폐질환을 구별하는 자동분류 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 이용하여 다양한 폐쇄성 폐질환과 정상 폐를 감별할 수 있다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2024 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-11-24 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of The Korean Radiological Society -> Journal of the Korean Society of Radiology (JKSR) | KCI등재 |
2016-11-15 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Radiological Society -> The Korean Society of Radiology | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-09-15 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한방사선의학회지 -> 대한영상의학회지 | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.1 | 0.1 | 0.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.06 | 0.05 | 0.258 | 0.01 |
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