Progress Seminar 2018. 4. 24 선석규.

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1 Progress Seminar 선석규

2 Image Super-resolution Neural-rim Segmentation
연구 진행 상황 보고 녹내장 진단 (안과 Pf. 박기호) 재난 대응 (응급 의학과 Pf. 신상도) MER 분석 (신경외과 Pf. 백선하) Image Super-resolution 녹내장 예후예측 시야검사지 판별 망막 intensity 측정 Neural-rim Segmentation 2주전 계획 논문 작업중 Data 범주화 및 Feature selection진행 Classification 진행 망막 영역 segmentation진행 6차년도 계획 작성 MER분석 결과정리 연구 결과 논문완료 Method작성하여 전달 auc:0.83 Test acc:0.8 종료 77/96 성공 Labeling 및 Irregularity index계산 PAPR착용부 개선 중 눈문 작성 중(90%) 문제점 및 대책 Reject(Ophthalmology) 목표 및 계획 재 투고 예후를 보기 위한 데이터 부족 안과에 프로그램 전달 필드테스트 준비

3 피부과 기타 입술 병변 분류 논문 작성 저널에 투고함

4 망막 intensity 측정 – Layer segmentation
 녹내장 환자의 경우 노란색 영역의 밝기가 어두움  현재는 crop 후 매뉴얼로 작은 박스 생성 후 빨간색(reference)와 노란색의 밝기 비교(사진마다 intensity가 다르기 때문)  heuristic한 방법으로 진행 완료

5 전체 flow Image ROI Crop Segmentation Result Threshold (180,250)
Image x Final Mask Detect Center Final Mask Threshold (160,250) Margin Pixel (15 pixel) Remove Structure Find upper boundary Remove Center 끊어진 부분 이어줌

6 Image ROI Crop 가로픽셀 90~250 Thresholding 후 279~502 사이에서 가로 센터 지점을 찾아내고, 가로 센터를 기준으로 -110, 110 포인트 까지를 crop함

7 Detect Center 해당 영역의 길이를 계산 191 [191, 82] 82 센터 영역은 위에서 부터 시작하여 가로 인덱스 0~223픽셀까지 언덕처럼 생긴 부분 까지의 길이를 각각 구함, 길이가 최대가 되는 지점을 센터 지점의 가로 세로 픽셀 그림에서 center 부분의 좌표는 (191,82)

8 Threshold (170,250) 첫번째 Thresholding 실제 찾으려는 segmentation 과정에서 불필요한 구조를 지우기 위한 thresholding 0~255까지의 밝기를 가지고 있는 이미지에서, 이미지 밝기가 170보다 크고 250보다 작은 픽셀을 255로 만들어줌

9 Remove Structure Center point - [191, 82] 찾아낸 센터 포인트를 기준으로 좌,우에 있는 구조물을 제거함 센터 지점의 높이 정보를 계산한 후 좌,우로 센터 지점 보다 높이 있는 성분들 제거

10 Remove center 60pixel 191 82 센터를 중심으로 좌우로 30픽셀 씩 해당 부위에서 길이가 최대가 되는 지점을 찾고 그 위로 30픽셀을 모두 0으로 채움

11 끊어진 부분 이어줌 마스크를 찾는 과정에서 끊어진 부분을 찾고 끊어진 부분(혈관부분) 이후의 가로 영역을 255값으로 채워 줌 영역의 upper boundary를 찾는 과정에서 끊어진 부분으로 인한 손실 방지 (전 이미지에서는 해당 없으므로 다른 이미지를 가져옴

12 Find upper boundary 찾은 영역보다 15픽셀 위의 영역을 upper boundary라 정의하고, 해당 부분 밑의 픽셀은 모두 255으로 채워 upper boundary mask를 생성함.

13 Binary Threshold 원본 이미지에 곱하기 위해 계산된 upper boundary mask를 곱하기 위해 255 픽셀 값을 모두 1로 바꿈

14 Image x Final Mask X Final Mask ROI Image Final Segmentation ROI image에 binary thresholding을 한 MASK를 곱해서, segmentation된 roi영역을 추출함

15 Calculate Intensity Ratio
제일 높은 peak구하고(3번째) 그전 peak(2번째)를 구함 가로 50~170에 해당하는 부분에서 해당 peak의 비율을 계산함 계산된 비율들의 평균 및 비율들을 엑셀로 저장 해당 그림은 가로 부분 중 100에 해당하는 부분의 세로상의 밝기 값을 그림으로 표시한 것임 (0~end,100) 전체 96장중 77장에 대해 성공함

16 실패한 케이스들 회전이 너무 심하게 일어난 경우 근시환자임(제외하고 진행)
나머지 케이스들은 동시에 잘 분석될 수 없음을 안과에 전달함