KCI등재후보
Texture Feature analysis using Computed Tomography Imaging in Fatty Liver Disease Patients
저자
박형후(Hyong-Hu Park) ; 박지군(Ji-Koon Park) ; 최일홍(Il-Hong Choi) ; 강상식(Sang-Sik Kang) ; 노시철(Si-Cheol Noh) ; 정봉재(Bong-Jae Jung) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국방사선학회 논문지(Journal of the Korean Society of Radiology (JKSR))
권호사항
발행연도
2016
작성언어
-주제어
KDC
512
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
80-87(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의
질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and
a diseased image using CT images of some fatty liver patients, and generates both Eigen images and test images
which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis
for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of fatty
liver. As the results of examining over 30 example CT images of fatty liver, the recognition rates representing a
specific texture feature-value are as follows: some appeared to be as high as 100% including Average Gray Level,
Entropy 96.67%, Skewness 93.33%, and Smoothness while others showed a little low disease recognition rate:
83.33% for Uniformity 86.67% and for Average Contrast 80%. Consequently, based on this research result, if a
software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the
availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of fatty liver and quantitative analysis.
And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened
time in the stage of final reading.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-02-28 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국방사선학회 논문지 -> 한국방사선학회논문지 | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2008-01-24 | 학회명변경 | 한글명 : 방사선학회 -> 한국방사선학회영문명 : The Society of Radiology -> The Korea Society of Radiology |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.28 | 0.28 | 0.36 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.37 | 0.37 | 0.452 | 0.05 |
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