Nucleus Segmentation and Recognition of Uterine Cervical Pop-Smears using Region Growing Technique and Backpropagation Algorithm

영역 확장 기법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한 자궁경부 세포진 영역 분할 및 인식

  • Heo Jung-Min (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim Sung-Shin (School of Electrical Engineering, Pusan National University) ;
  • Kim Kwang-Baek (Dept. of Computer Engineering, Silla University)
  • 허정민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김성신 (부산대학교 전기공학부) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2006.05.01

Abstract

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

Keywords