公开(公告)号：WO2019168381A1

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：PCT/KR2019/002438

申请日：2019-02-28

Applicant: 경북대학교 산학협력단

Inventor： 김명남 ,  조진호 ,  구정모 ,  나승대

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06K9/00 ,  G16H50/70

Abstract: 피부 질환을 촬영한 영상의 화소 특징, 영상으로부터 변환된 회색도 동시발생 행렬(GLCM)과 회색도 연속길이 행렬(GLRLM)로부터 추출된 GLCM 특징 및 GLRLM 특징을 기반으로 흑색종 등의 피부 질환을 높은 정확도로 자동 분류할 수 있는 피부 질환 자동 분류 장치 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 피부 질환 자동 분류 방법은, 피부 병변을 촬영한 영상에서 화소들의 밝기값들의 히스토그램을 산출하고, 상기 히스토그램을 통계분석하여 화소 특징을 추출하는 단계; 상기 영상의 화소값들을 상기 화소값들 간의 인접성을 나타내는 회색도 동시발생 행렬(GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix)로 변환하는 단계; 상기 회색도 동시발생 행렬의 화소값들을 기반으로 GLCM 특징을 추출하는 단계; 상기 영상의 화소값들을 상기 화소값들의 연속길이를 나타내는 회색도 연속길이 행렬(GLRLM; Gray Level RunLength Matrix)로 변환하는 단계; 상기 회색도 연속길이 행렬의 화소값들을 기반으로 GLRLM 특징을 추출하는 단계; 및 상기 화소 특징, 상기 GLCM 특징 및 상기 GLRLM 특징을 기계학습 모델에 적용하여 피부 질환을 분류하는 단계를 포함한다.

公开(公告)号：KR102208087B1

公开(公告)日：2021-01-27

申请号：KR1020190024142

申请日：2019-02-28

Applicant: 경북대학교 산학협력단

Inventor： 김명남 ,  조진호 ,  구정모 ,  나승대

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06K9/00 ,  G16H50/70

Abstract: 피부질환을촬영한영상의화소특징, 영상으로부터변환된회색도동시발생행렬(GLCM)과회색도연속길이행렬(GLRLM)로부터추출된 GLCM 특징및 GLRLM 특징을기반으로흑색종등의피부질환을높은정확도로자동분류할수 있는피부질환자동분류장치및 방법, 기록매체가개시된다. 본발명의실시예에따른피부질환자동분류방법은, 피부병변을촬영한영상에서화소들의밝기값들의히스토그램을산출하고, 상기히스토그램을통계분석하여화소특징을추출하는단계; 상기영상의화소값들을상기화소값들간의인접성을나타내는회색도동시발생행렬(GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix)로변환하는단계; 상기회색도동시발생행렬의화소값들을기반으로 GLCM 특징을추출하는단계; 상기영상의화소값들을상기화소값들의연속길이를나타내는회색도연속길이행렬(GLRLM; Gray Level RunLength Matrix)로변환하는단계; 상기회색도연속길이행렬의화소값들을기반으로 GLRLM 특징을추출하는단계; 및상기화소특징, 상기 GLCM 특징및 상기 GLRLM 특징을기계학습모델에적용하여피부질환을분류하는단계를포함한다.