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논문 기본 정보

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저자정보
박상철 (삼성메디슨) 이명은 (서울대학교) 김수형 (전남대학교) 나인섭 (전남대학교) 진연연 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제3호
발행연도
2012.3
수록면
163 - 174 (12page)

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현대의학에서 효과적인 질병의 진단 및 환자의 치료를 위해 의료영상은 매우 중요한 도구이다. 또한 영상기술 발달은 더욱 정교한 의료영상 데이터를 획득 가능하게 하고 있다. 그러나 이러한 정교함의 대가로 데이터의 양은 점차 방대해지고 있어 의료영상 데이터를 인간의 시각에 의존하여 분석하는 데 어려움이 많다. 따라서 최근 십여 년 동안 기계학습은 의료영상 자동 분석에서 필수적인 역할을 수행하여 왔다. 이 논문에서는 먼저 현대의학의 눈과 같은 다양한 의료영상의 역사, 원리 그리고 응용 분야를 살펴본다. 또한, 기계학습이 다양한 의료영상에 적용되는 최근의 기법을 소개한다. 예를 들어 의료영상 분할 (segmentation), 영상 정합(registration), 컴퓨터 보조 진단 시스템(CADx, CADe), 내용기반 검색(content based image retrieval)에서 적용된 기계학습 기법인 신경망(artificial neural network), 최근거리 이웃법 (k-nearest neighbors), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 가우시안 혼합 모델(gaussian mixture model), 개미군집 최적화(ant colony optimization), 조건부 엔트로피(conditional entropy), 두 학습 기법의 결합 방법 등이 있다.
#의료영상 #영상처리 #기계학습 #컴퓨터 보조 진단 시스템 #Medical image #Image processing #Machine learning #CAD(computer aided detection or diagnosis)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 의료영상의 역사와 특징
3. 의료영상에서 기계학습 응용
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
1. [단행본] - E. Alpaydin / 2004 / Introduction to Machine Learning / MIT Press google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 박상철 / 200903 / Improving Performance of Computer-aided Detection Scheme by Combining Results From Two Machine Learning Classifiers / ACADEMIC RADIOLOGY 16 (3) : 266 ~ 274 google schola 3. [단행본] - R. Novelline / 1997 / Squire's Fundamentals of Radiology, 5th edition / Harvard University Press google schola 4. [학술대회논문] - S.C. Park / 2008 / Applying a 2D based CAD scheme for detecting micro-calcification clusters using digital breast tomosynthesis images: an assessment / Proc. SPIE, Medical Imaging 2008 6915 : 38 ~ google schola 5. [단행본] - A.C. Kak / 1988 / Principles of computerized tomographic imaging / IEEE Press google schola

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