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Detection and Analysis of the Liver Area and Liver Tumors in CT Scans
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Kwang-Baek Kim (School of Computer and Information Engineering,Silla University)
Vol. 13, No. 1, Page: 15 ~ 27
Keywords
Contrast-enhancement CT, Liver Tumor, Hypervascular Tumor
Abstract
In Korea, hepatoma is the thirdly frequent cause of death from cancer occupying 17.2% among the whole deaths from cancer and the rate of death from hepatoma comes to about 21's persons per one-hundred thousand ones. This paper proposes an automatic method for the extraction of areas being suspicious as hepatoma from a CT scan and evaluates the availability as an auxiliary tool for the diagnosis of hepatoma. For detecting tumors in the internal of the liver from CT scans, first, an area of the liver is extracted from about??CT scans obtained by scanning in 2.5-mm intervals starting from the lower part of the chest. In the extraction of an area of the liver, after unconcerned areas outside of the ribs being removed, areas of the internal organs are separated and enlarged by using intensity information of the CT scan. The area of the liver is extracted among separated areas by using information on position and morphology of the liver. Since hepatoma is a hypervascular turner, the area corresponding to hepatoma appears more brightly than the surroundings in contrast-enhancement CT scans, and when hepatoma shows expansile growth, the area has a spherical shape. So, for the extraction of areas of hepatoma, areas being brighter than the surroundings and globe-shaped are selected as candidate ones in an area of the liver, and then, areas appearing at the same position in successive CT scans among the candidates are discriminated as hepatoma. For the performance evaluation of the proposed method, experiment results obtained by applying the proposed method to CT scans were compared with the diagnoses by radiologists. The evaluation results showed that all areas of the liver and liver tumors were extracted exactly and the proposed method has a high availability as an auxiliary diagnosis tools for the discrimination of liver tumors.
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CT 영상에서의 간 영역과 간 종양 추출 및 분석
김광택 (신라대학교 컴퓨터정보공학부)
Abstract
간암은 우리나라에서 전체 암 사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망 원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간 세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간 세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약?장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후, 영상의 자기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 자기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 적용한다. 간 영역은 여러 개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간 세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서는 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창형 성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근 형태를 가지는 영역을 종양의 후보 영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단 도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.석을 하는데 있어 상순과 하순의 돌출도가 가장 민감하게 반영된다는 것을 암시한다.trebond를 사용할 때보다 Ketac-fil을 이장재로 사용할 때, 상부에 축조되는 복합레진의 종류에 따른 결합력의 차이가 더 크게 나타났다(P<0.05).대조군 모두 33%를 나타내었다. red complex에 A. actinomycetem comitanstans까지가 나타난 경우는 다운증후군 환자에서 22%, 대조군에서 14%로 다운증후군 환자에서 더 높았다. 이상의 결과를 요약해보면 다운증후군 환자군과 정신지체자 대조군 모두에서 치주질환 원인균이 어린 시기부터 매우 높게 출현하였으나 전체적인 두 군간 치태지수, 치은지수. 치주질환 원인균 출현율에서 유의한 차이를 나타내지 않았다. 하지만 A. actinomycetem comitans균은?세군 다운증후군 환자에서 대조군에 비해 높은 비율을 보였다.er thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.또 다른 약물인 glycyrrhetinic acid()도 CCh 자극으로 인한 타액분비를 억제하였다. 이상의 결과로 미루어 gap junction은 흰쥐 악하선 세포로부터의 타액분비 조절에 중요한 역
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JIIS(APA) Style
& Kim, K.-B. (2007). Detection and Analysis of the Liver Area and Liver Tumors in CT Scans. Journal of Intelligence and Information Systems, 13(1), 15-27.

IEEE Style
Kwang-Baek Kim, "Detection and Analysis of the Liver Area and Liver Tumors in CT Scans", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 13, no. 1, pp. 15~27, 2007.

ACM Style
& Kim, K.-B., 2007. Detection and Analysis of the Liver Area and Liver Tumors in CT Scans. Journal of Intelligence and Information Systems. 13, 1, 15--27.
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