2.5차원 다중뷰 기반 특징 및 데이터 확장을 통한 간유리음영 결절의 다중클래스 분류

이선영(Seon Young Lee),정주립(Julip Jung),홍헬렌(Helen Hong),송용섭(Yong Sub Song),김형진(Hyungjin Kim),박창민(Chang Min Park) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.10

간유리음영 결절은 내부 고형 성분의 포함 여부 및 크기에 따라 악성도가 달라지기 때문에 고형 성분의 크기에 따른 혼합 간유리음영 결절과 순수 간유리음영 결절을 구분하는 것이 중요하다. 그러나 고형 성분의 크기가 작은 혼합 간유리음영 결절은 순수 간유리음영 결절과 유사하게 나타나 구분이 어렵다. 본 논문에서는 다중뷰-슬랩 관심영역 기반 특징 및 데이터 확장을 통한 간유리음영 결절의 분류 방법을 제안한다. 첫째, 분류기의 훈련 데이터 수를 늘리고 과적합을 피하기 위해 데이터 확장을 수행한다. 둘째, 간유리음영 결절로부터 네 종류의 관심 영역을 생성한다. 셋째, 각 관심영역으로부터 고형 성분의 특성을 반영하는 특징을 추출하고 의미 있는 특징을 선별한다. 넷째, 랜덤 포레스트를 이용해 간유리음영 결절을 분류한다. 2.5차원 다중뷰-슬랩 관심영역을 이용한 분류 정확도는 84.05%로 3차원 관심영역과 2.5차원 다중뷰 관심영역을 이용한 정확도보다 각각 6.27%, 4.44% 높았다. Differentiation between part-solid ground-glass nodules (GGNs) with a variable sized solid component from pure GGNs is important because the malignancy rate of GGN is different according to the presence and size of solid components in chest CT images. However, because of their similar appearance, it is difficult to distinguish between part-solid GGN and pure GGN when the part-solid GGN includes small solid components. In this paper, we propose a multi-class classification method for GGN using multiview-slab region of interest (ROI)-based features and data augmentation. First, data augmentation is performed to enlarge the training dataset of the classifier and to avoid the overfitting problem. Second, four ROIs are generated from a GGN. Third, features that reflect the characteristics of the solid component are extracted from each ROI, and significant features are selected for classification. Finally, GGNs are classified using the random forest (RF). In the experiments, the classification accuracy with 2.5-dimensional multiview-slab ROI was 84.05%, which was 6.27% and 4.44% higher than the classification accuracy with 3-dimensional ROI and 2.5-dimensional ROI, respectively.

흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용한 간유리음영 결절 자동 분류

변소현(So Hyun Byun),정주립(Julip Jung),홍헬렌(Helen Hong),송용섭(Yong Sub Song),김형진(Hyungjin Kim),박창민(Chang Min Park) 한국컴퓨터그래픽스학회 2018 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.24 No.5

본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다, 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류 정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다. In this paper, we propose an automated method for the ground-glass nodule(GGN) classification using GGN-Net based on intensity, texture, and shape-enhanced images in chest CT images. First, we propose the utilization of image that enhances the intensity, texture, and shape information so that the input image includes the presence and size information of the solid component in GGN. Second, we propose GGN-Net which integrates and trains feature maps obtained from various input images through multiple convolution modules on the internal network. To evaluate the classification accuracy of the proposed method, we used 90 pure GGNs, 38 part-solid GGNs less than 5mm with solid component, and 23 part-solid GGNs larger than 5mm with solid component. To evaluate the effect of input image, various input image set is composed and classification results were compared. The results showed that the proposed method using the composition of intensity, texture and shape-enhanced images showed the best result with 82.75% accuracy.

흉부 CT 영상에서 밝기값 제약 기반 다중변형모델을 이용한 간유리음영 결절 자동 분할

정주립,홍헬렌 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol. No.

In this paper, we propose a simultaneous segmentation method to separate ground-glass opacity(GGO) and solid components from background in chest CT images. The proposed method consists of following three steps. First, initial GGO and solid components are segmented by estimating the adaptive threshold values using intensity histogram modeling. Second, to refine the initial segmentation that includes neighbor structures with similar intensities, vessels and the chest wall around the nodule are eliminated by using shape information and segmented lung information. Third, final GGO and solid components are segmented by using multi-phase deformable model with intensity constraint. To evaluate performance of the proposed method, we compare the segmentation results of conventional method and proposed method with manual segmentation result defined by radiologist. The results show that the proposed method accurately separates GGO component from background and the accuracy of the proposed method is improved by 77% than conventional method. 본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 간유리음영 성분과 고형 성분을 배경과 잘 분리되도록 동시에 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 밝기값 기반 히스토그램 모델링을 이용해 적응적 임계값을 산정하여 간유리음영 성분과 고형 성분의 초기 영역을 분할한다. 둘째, 유사한 밝기값을 갖는 주변기관이 함께 분할된 초기 영역을 보정하기 위하여 형태 정보와 폐분할 정보를 이용하여 결절 주위의 혈관과 흉벽을 제거한다. 셋째, 밝기값 제약 기반의 다중변형모델을 이용하여 간유리음영 성분과 고형 성분 영역을 최종 분할한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기존 방법과 제안 방법의 분할 결과를 임상의에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 방법이 간유리음영 성분과 배경을 잘 구분하였음을 보여주며, 제안 방법의 정확성이 기존 방법 대비 77% 향상되었음을 보여준다.

흉부 CT 영상에서 밝기값 제약 기반 다중변형모델을 이용한 간유리음영 결절 자동 분할

정주립(Julip Jung),홍헬렌(Helen Hong) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.10

본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 간유리음영 성분과 고형 성분을 배경과 잘 분리되도록 동시에 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 밝기값 기반 히스토그램 모델링을 이용해 적응적 임계값을 산정하여 간유리음영 성분과 고형 성분의 초기 영역을 분할한다. 둘째, 유사한 밝기값을 갖는 주변기관이 함께 분할된 초기 영역을 보정하기 위하여 형태 정보와 폐분할 정보를 이용하여 결절 주위의 혈관과 흉벽을 제거한다. 셋째, 밝기값 제약 기반의 다중변형모델을 이용하여 간유 리음영 성분과 고형 성분 영역을 최종 분할한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기존 방법과 제안 방법의 분할 결과를 임상의에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 방법이 간유리음영 성분과 배경을 잘 구분하였음을 보여주며, 제안 방법의 정확성이 기존 방법 대비 77% 향상되었음을 보여준다. In this paper, we propose a simultaneous segmentation method to separate ground-glass opacity(GGO) and solid components from background in chest CT images. The proposed method consists of following three steps. First, initial GGO and solid components are segmented by estimating the adaptive threshold values using intensity histogram modeling. Second, to refine the initial segmentation that includes neighbor structures with similar intensities, vessels and the chest wall around the nodule are eliminated by using shape information and segmented lung information. Third, final GGO and solid components are segmented by using multi-phase deformable model with intensity constraint. To evaluate performance of the proposed method, we compare the segmentation results of conventional method and proposed method with manual segmentation result defined by radiologist. The results show that the proposed method accurately separates GGO component from background and the accuracy of the proposed method is improved by 77% than conventional method.

증례 : 간유리 음영의 고립성 폐결절로 발현한 Atypical adenomatous hyperplasia 1예

한아름 ( A Reum Han ),권오정 ( O Jung Kwon ),권용수 ( Yong Soo Kwon ),신재욱 ( Jae Uk Shin ),고원중 ( Won Jung Koh ),조은윤 ( Eun Yoon Cho ),정세민 ( Se Min Chong ) 대한내과학회 2007 대한내과학회지 Vol.72 No.1S

Further long-term follow-up of ground-glass nodules stable for 5 years : preliminary results

( Hyun Woo Lee ),( Kwang-nam Jin ),( Jung-kyu Lee ),( Deog Kyeom Kim ),( Hee Soon Chung ),( Eun Young Heo ),( Seung Ho Choi ) 대한결핵 및 호흡기학회 2018 대한결핵 및 호흡기학회 추계학술대회 초록집 Vol.126 No.-

Background: Persistent and stable ground-glass nodules (GGNs) in high-resolution chest computed tomography (CT) have been recommended to follow up for up to 5 years, but the rationale for the benefit of further follow-up was not well researched. Methods: A case-control study was conducted to compare clinical characteristics and radiologic findings between patients with and without growth of GGNs after 10 years of follow-up by high-resolution chest CT. All the eligible GGNs were detected incidentally by regular health checkup and followed up for at least additional 5 years after being stable for the first 5 years. Results: Total 73 GGNs were detected from 57 patients and their median duration of follow-up was 141 months and median time of CT scans was 9. Twelve GGNs had grown in size during follow-up and their initial sizes at presentation were less than 8mm. More patients with increased GGNs were non-smoker and had lower count of leukocytes. Initial type and size were not significantly different between GGNs with and without growth. Although increased GGNs were more likely to manifest as pure type at presentation, half of them changed to mixed type during the course of observation. Change to mixed type was an independent risk factor for GGN growth (P-value<0.01). Conclusions: Small GGNs should not be ignored even if the size of the GGNs is less than 6 mm and stable for 5 years, especially when changing to a mixed type during follow-up.

The impact of EGFR tyrosine kinase inhibitor on the natural course of ground glass lung nodules

강노을,신선혜,이호연,정병호,이경종,김호중,권오정,엄상원 대한결핵 및 호흡기학회 2018 대한결핵 및 호흡기학회 추계학술대회 초록집 Vol.126 No.-

Background: To evaluate the treatment response of EGFR tyrosine kinase inhibitor (EGFR-TKI) for persistent ground-glass nodule (GGN) in patients with stage IV non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: This is a retrospective study from 2010 to 2015. Patients who received EGFR-TKI for stage IV NSCLC and had concurrent GGN(s) that existed more than 3 months on chest CT scans were included in the study. For each nodule, chest CT images before and after treatment of EGFR-TKI were reviewed to evaluate objective response, which was defined as complete or partial response in size. Results: A total of 83 persistent GGNs were identified in 64 patients. Forty-one (64%) were female and the median age was 58.3 (range, 45 - 82). EGFR mutation was identified at the primary tumor or metastatic lesion in 50 (78%) patients. The median duration of EGFR-TKI was 13.0 months. Objective response was observed in 44 (53%) GGNs. EGFR mutation of deletion in exon 19 [odds ratio (OR), 3.04; 95% confidence interval(CI), 1.18-7.88] and EGFR-TKI treatment for more than 1 year [OR, 2.7; 95% CI, 1.09-6.66] were significantly associated with objective response. Conclusion: Half of the persistent GGNs showed objective response to EGFR-TKI treatment in patients with stage IV NSCLC. Objective response was more common in patients with EGFR exon 19 deletion or EGFR-TKI treatment of more than 1 year.