제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양에 대한 자동적인 추출을 시행하였다. 종양추출을 위한 1차 추출과정에서는 정상의 유방실질로부터 종양조직을 분리하기 위하여 동질성 추출방법을 사용하였다. 2차 추출과정에서는 입력영상의 명암값을 두 단계의 지형적 고도로 해석한 이 분화영상으로 표현하여 이중원형성 검사와 화소 분포 검사를 시행하였다. 이것은 종양의 공간분포를 고려하여 두 두분의 고도에서 원형성과 화소 분포의 일관성을 검사하는 특성을 지니고 있다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 이용하였다. 템플리트 비교방법은 종양의 형태적 특성인 공간원형성을 고려하여 종양과 후보의 순위 비교에 사용되었다. 실험 결과는 총 180장의 영상에서 종양이 포함된 89 개의 영상 가운데, 85사례의 영상에서 종양을 추출하여 95.51%의 민감도를 얻었다.
This paper proposed the automated methods for th detection of mass. We analysed characteristic of mass by using the features on mammograms. In first step, the homogeneity was used to distinguish mass from the normal tissue. In second step, we examined the dualistic circularity and pixel distribution of candidates from the dualistic images of each candidates in which we regards the gray value as topographic height information. The final decision was done with the method in which each candidates is compared with the hemispheric template. Template matching method was used in comparing the priority of candidates with the spacial circularity which is the characteristic of the mass, We applied the algorithm to the 180 mammograms. The detection resulted that the sensitivity of the proposed methods was 95.51% in which we detected 85 from the 89 mammograms.
