갑상샘 악성결절의 초음파영상에서 GLCM 알고리즘을 이용한 세포병리 진단의 후향적 분석
Retrospective Analysis of Cytopathology using Gray Level Co-occurrence Matrix Algorithm for Thyroid Malignant Nodules in the Ultrasound Imaging
0
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 갑상샘 초음파 영상에서 정상 및 악성결절의 세포병리 진단결과를 바탕으로 GLCM 알고리즘분석을통한 후향적 연구를 시행하여 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 평가하였다. GLCM 알고리즘의 6가지 파라미터를이용한 갑상샘 악성결절의 인식률 평가와 ROC 곡선을 분석하였다. 실험 결과는 에너지 97%, 대조도 93%, 상관관계 92%, 동질성 92%, 엔트로피 100%, 분산 100%의 높은 질환인식률을 나타내었다. ROC 곡선 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.947(p=0.001) 이상을 나타내어 갑상샘 악성결절의 인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 GLCM에서 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 정량적인 컴퓨터보조진단의 분석을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.
Abstract
This study evaluated the applicability of computer-aided diagnosis by retrospective analysis of GLCM algorithm based on cytopathological diagnosis of normal and malignant nodules in thyroid ultrasound images. In the experiment, the recognition rate and ROC curve of thyroid malignant nodule were analyzed using 6 parameters of GLCM algorithm. Experimental results showed 97% energy, 93% contrast, 92% correlation, 92% homogeneity, 100% entropy and 100% variance. Statistical analysis showed that the area under the curve of each parameter was more than 0.947 (p = 0 .001) in t he ROC curve, which was s ignificant in the recognition of thyroid malignant nodules. In the GLCM, the cut-off value of each parameter can be used to predict the disease through analysis of quantitative computer-aided diagnosis.
참고문헌 (15)
- Singh N, "A Segmentation Method and Comparison of Classification Methods for Thyroid Ultrasound Images", International Journal of Computer Applications, 50(11), pp.43~49 (2012)
- Stamos K, "A Contourlet Transform Feature Extraction Scheme for Ultrasound Thyroid Texture Classification", Engineering Intelligent Systems, 18(3) (2010)
- Tan GH, "Thyroid incidentalomas ; management approaches nodules discovered incidentally on thyroid imaging", Annals of Internal Medicine, 126(3), pp.226~231 (1997)
- Ross DS, "Neopalpable thyroid nodules ; managing an epidemic", Journal of Clinical Endocrinology &Metabolism, 87(5), pp.1938~1940 (2002)
- Hegedus L, "Clinical practice ; The thyroid nodule", New England Journal of Medicine, 351, pp.1764~1771 (2004)
- Gharib H, "Thyroid nodule ; clinical importance, assessment, and treatment", Endocrinology Metabolism Clinics of North America, 36, pp.707~735 (2007)
- Marqusee E, "Usefulness of ultrasonography in the management of nodular thyroid disease", Annals of Internal Medicine, 133, pp.696~700 (2000)
- 조용현, "비균일 양자화 기법에 기반을 둔 GLCM의 성능개선", 한국지능시스템학회 논문지, 25(2), pp.133~138 (2015), 한국지능시스템학회
- Gireesha HM, "Thyroid Nodule Segmentation and Classification in Ultrasound Images", International Journal of Engineering Research & Technology, 3(5), pp.2252~2256 (2014)
- Shrikant D. Kale, "Texture Analysis of Ultrasound Medical Images for Diagnosis of Thyroid Nodule Using Support Vector Machine", International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2(10), pp.71~77 (2013)
- Nitish Z, "GLCM Textural Features for Brain Tumor Classification", International Journal of Computer Science, 9(3) (2012)
- 정동원, "GML 문서의 유효성 및 독립성을 고려한 지리공간 데이터 가시화 시스템 설계 및 구현", 한국IT서비스학회지, 7(1), pp.205~218 (2008), 한국IT서비스학회
- Bag BE, "Texture analysis of thyroid nodules in ultrasound image for computer aided diagnostic system", pp.2016
- 조진영, "전립선비대증 초음파 영상에서 GLCM을 이용한 컴퓨터보조진단의 영상분석", 한국콘텐츠학회 논문지, 15(3), pp.184~191 (2015), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 김희중, "ROC평가 방법을 이용한 CR과 DDR 흉부 영상의 비교", 한국방사선학회논문지, 1(1), pp.25~30 (2007), 한국방사선학회