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목적 : 감염 또는 외상 등으로 생긴 각막 혼탁 환자를 추적관찰 할 때 현재는 눈으로만 크기 변화를 관찰하게 된다. 본 연구에서는 각막 혼탁 영역의 크기 측정을 영상처리 알고리즘을 적용하여 자동화 하고자 하였다.
방법 : 사용자가 각막 병변 영상에서 혼탁 영역의 중심이라고 생각되는 지점을 클릭하면 이 점을 중심으로 ROI (Region of Interest) 영역 이미지를 추출한다. 전처리 과정을 통해 ROI 이미지의 품질을 향상시키고, 여기에 flood-fill 알고리즘을 적용하여 혼탁 영역의 윤곽선을 추출한다. 노이즈 제거를 통해 얻어진 최종 영상에서 혼탁 영역에 속한 픽셀들을 계수하여 영역의 크기를 최종 계산한다.
결과 : 개발된 알고리즘은 혼탁영역의 내부 영역 및 외부 영역의 윤곽선을 비교적 정확하게 검출하였다. 또한 사용자가 윤곽선 검출을 위한 임계 값을 조정하는 기능을 통해 보다 정확한 혼탁영역의 설정이 가능하였다. 혼탁영역이 검출된 이미지는 윤곽선 및 크기 정보가 함께 저장된다. 치료자는 치료과정에서 저장된 환자의 영상자료를 연속적으로 확인할 수 있으며, 치료의 진행에 따라 혼탁 영역의 모양 및 크기가 어떻게 변화해 가는지를 확인할 수 있었다.
결론 : 감염 또는 외상 등으로 각막 혼탁을 치료할 때 궤양 및 혼탁 크기의 변화가 현재 치료가 되고 있는지 중요한 지표가 된다. 현재는 의사의 느낌 또는 사진을 찍어서 과거 사진과 육안으로 비교하고 있는데, 본 영상처리 알고리즘을 이용하여 미세한 변화까지도 정확하게 비교하여 치료에 도울 을 줄 수 있겠다. 또한 각막 병변을 연구하는 분야에도 응용되어 사용될 수 있겠다.
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