폐 결핵 분류를 위한 임곗값 기반 ROI 템플릿 및 PCA 기반 특징 선택을 이용한 흉부 X선 특징 추출

본 논문은 폐 결핵(TB) 질환 식별 컴퓨터 응용 프로그램 개발을 위한 X선 영상 특징 탐색 연구 결과를 설명한다. 우리는 히스토그램의 통계적 특징으로 평균, 표준편차(std), 왜도, 첨도, 엔트로피의 다섯 가지 특징을 계산하였다. 이 특징들은 임곗값 기반 방법으로 사전에 정의된 ROI 형태를 사용하여 ROI 영상에서 계산되었다. 평균 학습자 영상은 임곗값 기반 방법을 활용한 ROI 형태 템플릿 설계에 사용되었다. 계산된 특징들은 주성분 분석(PCA) 방법을 이용해 하나의 주요 특징으로 축소되었다. 선택된 이 특징은 이미지가 TB인지 비TB인지를 분류하는 기술자로 사용되었다. 우리는 Mahalanobis 거리 분류기를 사용해 이미지 분류 과정에서 이 기술자의 성능을 평가하였다. 이미지 분류 결과는 임곗값 기반 ROI 템플릿과 PCA 방법의 결합을 통한 특징 추출이 효과적으로 수행될 수 있음을 보여준다.