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(a) 흉부 전산화단층촬영(computed tomography) 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 추출하는 단계; (c) 그레이레벨 문턱치 기법(gray-level thresholding technique)과 삼차원 리즌그로잉 기법으로 상기 폐 영역에서 결절 후보군을 추출하는 단계; 및 (d) 상기 결절 후보군의 모든 결절 후보에 대해서 삼차원 특징값 계산 및 분석을 재귀적으로 수행하는 재귀 분석 단계를 포함하고, 상기 재귀 분석 단계를 수행할 때마다 반경 분포 함수(radial distribution) 분석을 이용한 결절 분리 방법과 그레이레벨 문턱치를 높여 상기 결절 후보를 트리 구조가 되게 다시 추출하는 방법을 통해 상기 결절 후보를 작게 나누어 분석하며, 상기 재귀 분석은 상기 결절 후보가 폐결절이거나 폐결절이 아닌 것으로 판정될 때까지 혹은 상기 결절 후보의 크기가 결절로서의 의미가 없을 만큼 작아질 때까지 반복하며, 상기 트리 구조에서 부모 노드(parent node)와 자식 노드(child node)를 이루는 결절 후보군들의 관계로부터 추출한 파라메터를 상기 삼차원 특징값 중의 하나로 적용하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 그레이레벨 문턱치 기법을 적용하여 상기 전산화단층촬영 영상을 이진화(binarization)하는 단계; 상기 이진화된 영상에서 커넥티드 컴포넌트 라벨링(connected component labeling) 기법으로 폐 영역 영상과 공기 영역 영상을 각각 라벨링하는 단계; 상기 공기 영역 영상을 제거하는 단계; 상기 폐 영역 영상을 이진화하는 단계; 에지 검출 기법을 적용하여 이진화된 상기 폐 영역 영상의 윤곽선을 추출하는 단계; 상기 추출된 윤곽선에서 폐 영역 경계선(lung contour)만 추출하는 단계; 및 상기 폐 영역 경계선을 보정(correction)하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제2항에 있어서, 상기 폐 영역 경계선을 보정하는 단계는, 상기 폐 영역 경계선 상에 위치한 모든 볼록한 점들 각각에 대해서 상기 폐 영역 경계선에 수직이고 상기 볼록한 점을 지나는 길이 d를 가지는 선분을 설정하는 단계; 상기 선분의 한 끝을 상기 볼록한 점에 고정한 채 상기 선분의 다른 끝을 시계 방향 및 반시계 방향으로 상기 폐 영역 경계선 위의 다른 점과 만날 때까지 내리는 단계; 및 상기 선분이 상기 폐 영역 경계선 위의 다른 점과 만나면 그 점과 상기 볼록한 점을 잇는 선분을 새로운 폐 영역 경계선으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계에서 상기 결절 후보군을 추출할 때에는, 씨앗점(seed) 추출을 위한 해당 세대 그레이레벨 문턱치 값을 설정하는 단계; 상기 폐 영역 내의 영상을 스캔하면서 상기 해당 세대 그레이레벨 문턱치 값 이상인 복셀(voxel)을 만나면 그 점을 해당 세대 결절 후보군의 씨앗점으로 설정하는 단계; 및 상기 씨앗점에서 삼차원 리즌그로잉(region growing)을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 결절 후보를 트리 구조가 되게 다시 추출하는 방법에서는 상기 그레이레벨 문턱치 값을 50 하운스필드 유닛씩 높여 새로운 결절 후보를 추출하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 결절 분리 방법은, 상기 결절 후보 내의 모든 점에 대해서 깊이(deepness)를 구하는 단계; 상기 깊이가 가장 큰 점을 코아 포인트(core point)로 정하는 단계; 상기 모든 점에서 상기 코아 포인트까지의 거리인 반경 거리(radial distance)를 구하는 단계; 상기 반경 거리를 x 축, 해당 반경 거리를 가지는 점의 개수를 y 축으로 하여 반경 분포 함수를 구하는 단계; 상기 반경 분포 함수의 정점을 지나 최대값의 30 내지 70% 이하로 떨어지는 점부터 테일(tail) 부분이라 정의하고, 상기 테일 부분에 해당하는 결절 후보의 복셀을 떼어내어 테일 결절 후보(tail nodule candidate)라 정의하고, 상기 테일 결절 후보를 떼어내고 남은 부분의 상기 결절 후보를 코아 결절 후보(core nodule candidate)라 정의하는 단계; 및 상기 결절 후보를 상기 코아 결절 후보로 대체하여 다시 재귀 분석을 수행하고, 상기 테일 결절 후보에 대해서는 새로이 삼차원 특징값 재귀 분석을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제6항에 있어서, 상기 반경 분포 함수의 정점을 지나 최대값의 50% 이하로 떨어지는 점부터 테일 부분이라 정의하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제6항에 있어서, 상기 깊이를 구하는 단계는, 상기 결절 후보 내의 점들 중 가장 최외곽의 점들을 구하는 단계; 깊이를 구하는 한 점에서 상기 최외곽의 점들까지의 거리를 모두 구하는 단계; 및 상기 깊이를 구하는 한 점과 상기 최외곽의 점들과의 거리 중 가장 작은 값을 상기 한 점의 깊이로 정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 파라미터는 상기 자식 노드의 후보 부피를 상기 부모 노드의 후보 부피로 나눈 부피비(volume ratio)인 것을 특징으로 하는 폐결절 자동 검출 방법
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제9항에 있어서, 상기 부피비가 0
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흉부 전산화단층촬영 영상을 획득하는 제1 프로그램 모듈; 상기 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 추출하는 제2 프로그램 모듈; 그레이레벨 문턱치 기법과 삼차원 리즌그로잉 기법으로 상기 폐 영역에서 결절 후보군을 추출하는 제3 프로그램 모듈; 반경 분포 함수 분석을 통해 결절 후보를 분리하는 제4 프로그램 모듈; 상기 결절 후보군의 결절 후보에 대해서 삼차원 특징값을 분석하여 폐결절인지 아닌지를 판정하는 룰-베이스드 시스템을 구현한 제5 프로그램 모듈; 및 상기 제3 프로그램 모듈과 제4 프로그램 모듈, 및 제5 프로그램 모듈을 모두 포함하여 재귀적인 분석 방법을 수행하는 제6 프로그램 모듈을 포함하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제11항에 있어서, 상기 제4 프로그램 모듈은, 상기 결절 후보의 모든 점에 대해서 깊이를 구하는 제1 서브 프로그램 모듈; 상기 깊이가 가장 큰 점을 코아 포인트로 정하는 제2 서브 프로그램 모듈; 상기 모든 점에서 상기 코아 포인트까지의 거리인 반경 거리를 구하는 제3 서브 프로그램 모듈; 상기 반경 거리를 x 축, 해당 반경 거리를 가지는 점의 개수를 y 축으로 하여 반경 분포 함수를 구하는 제4 서브 프로그램 모듈; 상기 반경 분포 함수의 정점을 지나 최대값의 30 내지 70% 이하로 떨어지는 점부터 테일 부분이라 정의하고, 상기 테일 부분에 해당하는 결절 후보의 복셀을 분리하여 테일 결절 후보라 정의하고, 상기 테일 결절 후보를 떼어내고 남은 부분의 상기 결절 후보를 코아 결절 후보라 정의하는 제5 서브 프로그램 모듈; 및 상기 분리된 코아 결절 후보와 테일 결절 후보에 대하여 상기 제6 프로그램 모듈을 재수행하는 제6 서브 프로그램 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제11항에 있어서, 상기 제4 프로그램 모듈은, 상기 결절 후보의 모든 점에 대해서 깊이를 구하는 제1 서브 프로그램 모듈; 상기 깊이가 가장 큰 점을 코아 포인트로 정하는 제2 서브 프로그램 모듈; 상기 모든 점에서 상기 코아 포인트까지의 거리인 반경 거리를 구하는 제3 서브 프로그램 모듈; 상기 반경 거리를 x 축, 해당 반경 거리를 가지는 점의 개수를 y 축으로 하여 반경 분포 함수를 구하는 제4 서브 프로그램 모듈; 상기 반경 분포 함수의 정점을 지나 최대값의 30 내지 70% 이하로 떨어지는 점부터 테일 부분이라 정의하고, 상기 테일 부분에 해당하는 결절 후보의 복셀을 분리하여 테일 결절 후보라 정의하고, 상기 테일 결절 후보를 떼어내고 남은 부분의 상기 결절 후보를 코아 결절 후보라 정의하는 제5 서브 프로그램 모듈; 및 상기 분리된 코아 결절 후보와 테일 결절 후보에 대하여 상기 제6 프로그램 모듈을 재수행하는 제6 서브 프로그램 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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