목적:자동유방초음파에서 유방 병변을 발견하는 컴퓨터보조발견 시스템을 개발, 평가하고자 하였다.
대상 및 방법: 유방 초음파 팬톰에 대해 자동유방초음파를 시행한다. 자동유방초음파는 anteriorposterior와
both oblique position으로 6회 시행하여, 6세트 즉 총 18개의 volume data를 얻는다. Gaussian pyramid 와 median filtering을 통해 자료의 용량과 noise를 줄인다. Boundary를 detect해서 removal한 후
Otsu’s threshold로 종괴 후보를 segmentation한다. 각각의 종괴 후보를 labeling 하고 특징들을 추출
해 낸다. Eccentricity, perimeter/area, cluster size의 총 세가지 특성에 대해 역치값을 점진적으로 바
꾸어서 종괴 후보 가운데 실제 종괴와 정상 조직을 가려내는 최적값을 구한다. 이렇게 만들어진 컴퓨터보
조발견 시스템을 총 6세트의 팬톰 영상에 적용하여 평균정확도를 평가하였다.
결과:본 연구의 컴퓨터보조발견 시스템은 89% (표준편차; 8.61%)의 평균 정확도를 보였다. 한 개의 volume
data당 2±0.63개의 위양성을 보였다.
결론:본 연구에서 만든 2차원 영상에서의 컴퓨터보조발견 시스템은 비교적 높은 정확도를 보였다. 추후 삼차원
특징을 포함하여 더 많은 특징들을 적용한다면 더욱 발전된 컴퓨터보조발견 시스템을 만들 수 있을 것이다.
Key Words: Automated breast volume scanner; Computer-aided detection system