본 논문에서는 웨이브렛 변환과 SVM 분류기를 이용하여 3차원 초음파 볼륨으로부터 전립선 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 웨이브렛 변환의 수평 수직 방향의 상세 영상들의 평균치들로부터 웨이브렛 변환 모듈러스 영상을 구함으로써 잡음전력 대비 전립선 윤곽에 대한 국부 최대치들의 첨예도가 큰 모듈러스 영상을 얻을 수 있다. 또한 전립선의 밝기 변이 특성 및 전립선 내외부의 질감 차이 등을 특징으로 한 SVM 분류기를 이용함으로써 전립선 윤곽 추출의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 전립선 윤곽을 찾을 경우 전문가에 의하여 추출된 윤곽과 비교하여 절대 평균 거리가 1.89로 나타났다.
This thesis proposes an effi챠ent method for extracting a prostate volume from 3D ultrasound image by using wavelet transform and SVM classification. In the proposed method, a modulus image for each 2D slice is generated by averaging detail images of horizontal and vertical orientations at several scales, which has the sharpest local maxima and the lowest noise power compared to those of all single scales. Prostate contour vertices are determined accurately using a SVM classifier, where feature vectors are composed of intensity and texture moments investigated along radial lines. Experimental results show that the proposed method yields absolute mean distance of on average 1.89 pixels when the contours obtained manually by an expert are used as reference data.
