[논문 리뷰] Harmony-Search and Otsu based System for Coronavirus Disease (COVID-19) Detection using Lung CT Scan Images

V. Rajinikanth, Nilanjan Dey외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 06.

COVID-19 diagnosis using AI참고 문헌 30인용 수 111

한 줄 요약

논문은 Harmony-Search 최적화와 Otsu 임계값 설정을 이용하여 ROI 추출 및 심각도 특징을 통해 폐 CT 스캔에서 COVID-19 감염을 탐지하고 평가하는 영상 보조 시스템을 제시합니다.

ABSTRACT

Pneumonia is one of the foremost lung diseases and untreated pneumonia will lead to serious threats for all age groups. The proposed work aims to extract and evaluate the Coronavirus disease (COVID-19) caused pneumonia infection in lung using CT scans. We propose an image-assisted system to extract COVID-19 infected sections from lung CT scans (coronal view). It includes following steps: (i) Threshold filter to extract the lung region by eliminating possible artifacts; (ii) Image enhancement using Harmony-Search-Optimization and Otsu thresholding; (iii) Image segmentation to extract infected region(s); and (iv) Region-of-interest (ROI) extraction (features) from binary image to compute level of severity. The features that are extracted from ROI are then employed to identify the pixel ratio between the lung and infection sections to identify infection level of severity. The primary objective of the tool is to assist the pulmonologist not only to detect but also to help plan treatment process. As a consequence, for mass screening processing, it will help prevent diagnostic burden.

연구 동기 및 목표

• 흉부 CT 스캔에서 COVID-19 폐렴을 탐지하기 위해 흉부 전문의에 대한 자동화된 지원을 촉진한다.
• 코로나날 뷰에서 감염 영역을 추출하기 위한 영상 처리 파이프라인을 개발한다.
• Harmony-Search 최적화와 Otsu 임계값 설정을 사용하여 CT 이미지를 향상시킨다.
• 감염 영역을 분할하고 ROI 기반 특징을 추출하여 감염 심각도를 정량화한다.
• 대량 선별을 지원하고 진단 부담을 줄이기 위한 도구를 제공한다.

제안 방법

• 폐 영역을 분리하고 아티팩트를 줄이기 위해 임계값 필터를 적용한다.
• Harmony-Search 최적화와 Otsu 임계값 설정을 결합하여 이미지를 향상시킨다.
• 감염 영역을 분할하여 이산 ROI를 얻는다.
• 이진 이미지의 ROI에서 특징을 추출하여 폐-감염 픽셀 비율을 계산한다.
• 임상 계획을 위한 감염 심각도 수준을 추정하기 위해 ROI 특징을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Harmony-Search 및 Otsu 기반 기법이 CT 영상을 더 나은 감염 분할을 위해 신뢰성 있게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 CT 영상의 ROI 기반 특징 추출이 감염 심각도와 상관관계가 있어 임상 의사결정을 지원하는가?
• RQ3 제안된 시스템이 흉부 전문의의 진단 부담을 줄여 대규모 선별에 도움을 줄 수 있는가?
• RQ4 CT 스캔에서 생성된 특징이 감염된 폐와 건강한 폐 영역을 구분하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 폐 CT 스캔(상관 view)에서 COVID-19 감염 구역을 추출하는 영상 보조 시스템을 제안한다.
• 향상용 임계값 설정, Harmony-Search-Optimization 및 Otsu 임계값 설정을 포함하는 워크플로우를 도입한다.
• 감염 영역을 추출하기 위한 분할과 심각도 평가를 위한 ROI 기반 특징 추출을 수행한다.
• 진단 및 치료 계획 수립에서 흉부 전문의를 지원하고 대량 선별을 지원하는 것을 목표로 한다.