Bone Age Assessment Algorithm Using Normalized Shape Model and Pattern Recognition Techniques

Abstract

본 논문에서는 차량경로문제에 관해 다루고 있다. 차량경로문제란 주어진 고객의 수요를 만족하고 각 고객을 한번만 방문하여야 하며 가장 적은 비용으로 각 차량의 경로를 결정하는 문제로 정의되며 각 차량의 용량 제약과 경로의 길이 제약을 만족해야 한다. 이 문제는 외판원문제의 일반화된 문제로 문제의 복잡도가 매우 높다. 따라서, 본 논문에서는 차량경로문제를 보다 효율적으로 접근하기 위하여 보로노이 다이어그램의 근접정보를 사용한 탐색기법으로 타부서치 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가를 위하여 다양한 벤치마크 문제에 대한 계산실험을 수행하였다. 그 결과, 본 알고리듬이 도출한 해는 고전 벤치마크 문제에 대해서 가장 좋은 해로 알려진 해와의 차이가 약 1%의 차이를 보였고 큰 크기의 벤치마크 문제에 대해서는 약 9%의 차이를 보였다. 그러나, 보로노이 다이어그램은 특히 유클리디언 환경에서 매우 좋은 성능을 보이는 때문에 보로노이 다이어그램의 다른 특성을 이용하여 알고리듬을 개발한다면 보다 좋은 성능을 나타낼 수 있을 것이다.; Bone age assessment has been widely used in pediatric radiology to identify endocrine problems in children. Because the number of trained doctors does not meet the demand, an automatic method of estimating bone age has been called for. Therefore, in this thesis, we propose an automatic bone age assessment method that employs pattern classification techniques. The proposed algorithm consists of three modules: a finger segmentation module, a normalized shape model generation module, and a bone age estimation module. The finger segmentation module segments finger and epiphyseal regions by use of various image processing techniques. The normalized shape model generation module employs the ASM (active shape model) to extract contours, and it improves the accuracy of feature extraction used in bone age estimation. SVM (support vector machine) is then used for bone age estimation because of its proven performance in pattern classification. In addition, we propose new features for the estimation of the age of a given piece of bone. These features include both the bone length and the ratio of bone length to distances between the epiphyseal and the phalange. We evaluated the performance of the proposed algorithm and features by means of a comparative statistical analysis between the bone age measured by experts and that measured by the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed features are suitable for bone age estimation.