KR101489163B1 - 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템 - Google Patents

자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 미리 저장하는 단계; 피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상되면, 상기 촬상된 영상을 전처리하는 단계; 상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하는 단계를 포함하고, 상기 기준 데이터는 상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 자궁 경부암 자동 진단 방법을 제공한다. 본 발명에 의한 자궁 경부암 자동 진단 방법은 검사자의 판독 능력에 관계없이 신속하게 자궁 경부암을 자동 진단할 수 있는 장점을 갖는다.

Description

자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템{Automated cervical cancer diagnosis method and system}
본 발명은 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 검사자의 판독 능력에 관계없이 신속하게 자궁 경부암을 자동 진단할 수 있는 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템에 관한 것이다.
자궁 경부암은 전 세계적으로 여성에게 발병하는 암 중 두 번째로 흔한 암이며, 자궁 경부암의 약 80%는 아시아, 남미, 아프리카 등의 개발도상국에서 발생하는 것으로 알려져 있다. 자궁 경부암은 우리나라에서 발생하는 전체 암 중에서 4위를 차지하고 있으며, 중앙암등록본부의 보고(1999~2002년)에 의하면 연평균 전체 여성암 환자 46,476명 중 자궁 경부암 환자가 4,394명으로 약 9.5%를 차지하고 있다.
자궁 경부암은 조기에 진단하여 치료하면 완치가 가능하지만 병이 진행될 경우 파급 정도에 따라 완치율이 크게 감소한다. 따라서 여성은 정기적인 자궁 경부암 검사를 받아야 할 필요가 있다.
자궁 경부암 검사는 세포 검사(Pap test), 액상 세포진 검사(liquid base cytology) 등이 있다. 상기 검사 방법들은 자궁 경부 세포를 채취하여 현미경으로 직접 관찰하여 암 세포를 가려내는 방법들로서, 검사자의 판독 능력에 따라 그 결과가 달라질 수 있는 위험성이 존재하고 시간이 많이 소요된다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 검사자의 판독 능력에 관계없이 신속하게 자궁 경부암을 자동 진단할 수 있는 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 방법은,
자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 미리 저장하는 단계; 피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상되면, 상기 촬상된 영상을 전처리(前處理, preprocessing)하는 단계; 상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하는 단계를 포함하고, 상기 기준 데이터는 상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터는 정상 상태일 때 15 내지 25㎛, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance)일 때 25 내지 30㎛, LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 30 내지 38㎛, HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 38 내지 45㎛, 및 HPV(Human Papillomavirus)일 때 15㎛ 이하일 수 있다.
상기 전처리하는 단계는, 상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출하는 단계; 상기 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하는 단계; 상기 그레이 영상의 잡음을 제거하는 단계; 및 상기 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 잡음을 제거하는 단계는 평균 마스크를 이용할 수 있다.
상기 에지를 검출하는 단계는 소벨(sobel), 로버츠(Roberts), 라플라시안(Laplacian), 및 캐니(Canny) 에지 검출 방법 중 어느 하나에 의해 수행될 수 있다.
상기 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하는 단계는 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나에 의해 수행될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 시스템은,
자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 저장하는 데이터베이스; 및 피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상되면, 상기 촬상된 영상을 전처리하고, 상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하며, 상기 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하는 진단 장치를 포함하고, 상기 기준 데이터는 상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터는 정상 상태일 때 15 내지 25㎛, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance)일 때 25 내지 30㎛, LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 30 내지 38㎛, HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 38 내지 45㎛, 및 HPV(Human Papillomavirus)일 때 15㎛ 이하일 수 있다.
상기 진단 장치는 상기 촬상된 영상을 전처리할 때, 상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출하고, 상기 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하며, 상기 그레이 영상의 잡음을 제거하고, 상기 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 검출할 수 있다.
상기 진단 장치는 상기 잡음을 제거할 때 평균 마스크를 이용할 수 있다.
상기 진단 장치는 상기 에지를 검출할 때 소벨(sobel), 로버츠(Roberts), 라플라시안(Laplacian), 및 캐니(Canny) 에지 검출 방법 중 어느 하나를 이용할 수 있다.
상기 진단 장치는 상기 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출할 때 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나를 이용할 수 있다.
본 발명에 의한 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템은 검사자의 판독 능력에 관계없이 신속하게 자궁 경부암을 자동 진단할 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 기준 데이터가 저장된 데이터베이스 화면의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 기준 데이터의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시례들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시례들에 한정되는 것이 아니라, 또 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시례들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 단지 청구항에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 시스템의 구성도이고, 도 2는 기준 데이터가 저장된 데이터베이스 화면의 일 예를 나타낸 도면이며, 도 3은 기준 데이터의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시례에 따른 자궁 경부암 자동 진단 시스템(100)은 데이터베이스(110), 촬상 장치(130), 및 진단 장치(150)를 포함한다.
데이터베이스(110)에는 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터가 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로서 저장된다. 이러한 데이터베이스(110)는 소프트웨어적으로 생성되고 관리된다.
상기 자궁 경부 세포의 영역은 핵 영역일 수도 있고, 세포질 영역일 수도 있으며, 핵 영역과 세포질 영역을 포함하는 세포 전체 영역일 수도 있으나, 본 실시례에서는 핵 영역인 것으로 설명하기로 한다.
기준 데이터는 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
기준 데이터는, 도 2에 도시된 바와 같이, 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 정상 상태, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance), LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion), HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion), HPV(Human Papillomavirus)로 구분하여 데이터베이스화된다. 각 상태별 기준 데이터는 도 3에 도시된 바와 같이 이미지 데이터로서 저장될 수도 있으며, 하기의 표 1과 같이 문자 데이터로서 저장될 수도 있다.
기준 데이터가 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터를 포함할 때, 상기 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터는 표 1과 같이 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 정상 상태일 때 15 내지 25㎛, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance)일 때 25 내지 30㎛, LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 30 내지 38㎛, HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 38 내지 45㎛, 및 HPV(Human Papillomavirus)일 때 15㎛ 이하로 설정될 수 있다.
조 건 세포 핵 크기 진 단
1 15~25㎛ Normal
2 25~30㎛ ASCUS
3 30~38㎛ LSIL
4 38~45㎛ HSIL
5 15㎛ 이하 HPV
촬상 장치(130)는 피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포를 촬상한다. 이러한 촬상 장치(130)는 현미경을 포함할 수 있다.
진단 장치(150)는 촬상 장치(130)와 전기적으로 연결되어 촬상 장치(130)에 의해 촬상된 영상을 입력받을 수 있다. 진단 장치(150)는 촬상 장치(130)에 의해 촬상된 영상을 입력받아 전처리하고, 상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역(예를 들면, 핵 영역)의 이미지를 추출한다. 그리고 진단 장치(150)는 데이터베이스(110)에 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별한다. 이러한 진단 장치(150)의 동작 과정은 내부 메모리에 프로그래밍된 상태로 저장되며, 진단 시 실행된다.
진단 장치(150)는 촬상 장치(130)에 의해 촬상된 영상을 전처리할 때, 상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출한다. 그리고, 진단 장치(150)는 상기 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하며, 상기 그레이 영상의 잡음을 제거한 후, 상기 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 검출한다. 이러한 영상 전처리 과정은 랩뷰(Labview)의 비전 디벨롭먼트(Vision Development)나 매트랩(Matlab), 혹은 랩뷰와 매트랩의 조합을 이용하여 수행될 수 있다.
랩뷰를 이용한 영상 전처리 시, RGB 스레스홀드(threshold), 그레이 스레스홀드(threshold), 모폴로지(Morphology), 가우시안 필터(Gaussian filter), 컨벌루션 필터(Convolution filter) 등의 함수가 사용될 수 있다.
매트랩을 이용한 영상 전처리 시, 추출한 RGB 영상을 수학식 1에 적용한다.
[수학식 1]
Figure 112013067162134-pat00001
상기 수학식 1에 의해 획득된 RGB 영상은 그레이 영상으로 변환되고, 변환된 그레이 영상은 평균 마스크(예를 들면, 3*3 마스크)에 의해 잡음이 제거될 수 있다. 잡음이 제거된 영상은 소벨(sobel), 로버츠(Roberts), 라플라시안(Laplacian), 및 캐니(Canny) 에지 검출 방법 중 어느 하나에 의해 에지(edge)가 검출될 수 있다.
진단 장치(150)는 전처리가 완료된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역(예를 들면, 핵 영역)의 이미지를 추출할 때, 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나를 이용할 수 있다. 추출된 자궁 경부 세포 영역은 다른 영역과 구분되도록 그 경계선이 원형으로 표시될 수 있다.
기준 데이터가 표 1과 같을 때, 진단 장치(150)는 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역인 핵 영역의 크기가 15 내지 25㎛이면 정상 상태, 25 내지 30㎛이면 ASCUS, 30 내지 38㎛이면 LSIL, 38 내지 45㎛이면 HSIL, 15㎛ 이하이면 HPV로 진단한다. 만약 기준 데이터가 이미지 데이터로 저장된 경우, 진단 장치(150)는 상기 추출한 자궁 경부 세포의 핵 영역과 이미지 데이터의 핵 영역의 크기가 매칭되는지에 따라 자궁 경부암을 판별할 수 있다. 그리고, 진단 장치(150)는 자궁 경부암의 판별 결과를 화면에 표시할 수 있다.
이러한 시스템(100)을 이용한 자궁 경부암 자동 진단 방법을 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
도 4를 참조하면, 먼저 데이터베이스(110)에 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 미리 저장한다(S110).
피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상 장치(130)에 의해 촬상되면, 진단 장치(150)는 상기 촬상된 영상을 입력받는다(S120). 그리고 진단 장치(150)는 입력받은 영상을 전처리한다. 전처리 과정은 상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출하고(S130), 추출한 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하며(S140), 그레이 영상의 잡음을 평균 마스크를 이용하여 제거한 후(S150), 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 소벨, 로버츠, 라플라시안, 및 캐니 방법 중 어느 하나에 의해 검출하는 과정으로 이루어진다(S160).
그리고 진단 장치(150)는 전처리 된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출한다(S170). 자궁 경부 세포 영역의 이미지 추출은 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나에 의해 수행될 수 있다.
마지막으로 진단 장치(150)는 데이터베이스(110)에 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하여 화면에 그 결과를 표시한다(S180).
한편 상술한 본 발명의 실시례들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시례들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시례들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
이와 같이, 본 발명에 의한 자궁 경부암 자동 진단 방법 및 시스템에 따르면, 검사자의 판독 능력에 관계없이 신속하게 자궁 경부암을 자동 진단할 수 있는 장점이 있다.
100: 자궁 경부암 자동 진단 시스템 110: 데이터베이스
130: 촬상 장치 150: 진단 장치

Claims (14)

  1. 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 미리 저장하는 단계;
    피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상되면, 상기 촬상된 영상을 전처리하는 단계;
    상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하는 단계를 포함하고,
    상기 기준 데이터는 상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터는 정상 상태일 때 15 내지 25㎛, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance)일 때 25 내지 30㎛, LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 30 내지 38㎛, HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 38 내지 45㎛, 및 HPV(Human Papillomavirus)일 때 15㎛ 이하인 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전처리하는 단계는,
    상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출하는 단계;
    상기 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하는 단계;
    상기 그레이 영상의 잡음을 제거하는 단계; 및
    상기 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 검출하는 단계를 포함하는 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 잡음을 제거하는 단계는 평균 마스크를 이용하는 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 에지를 검출하는 단계는 소벨(sobel), 로버츠(Roberts), 라플라시안(Laplacian), 및 캐니(Canny) 에지 검출 방법 중 어느 하나에 의해 수행되는 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하는 단계는 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나에 의해 수행되는 자궁 경부암 자동 진단 방법.
  8. 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포 영역의 형상 데이터를 자궁 경부암을 판별하기 위한 기준 데이터로 저장하는 데이터베이스; 및
    피검사자로부터 채취한 자궁 경부 세포가 촬상되면, 상기 촬상된 영상을 전처리하고, 상기 전처리된 영상으로부터 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출하며, 상기 저장된 기준 데이터를 토대로, 상기 추출한 자궁 경부 세포 영역의 이미지에 대한 자궁 경부암을 판별하는 진단 장치를 포함하고,
    상기 기준 데이터는 상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기, 세포 핵의 불규칙 정도, 세포 핵의 위치, 및 세포 핵과 세포질의 비율에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 자궁 경부암의 유무 및 진행 정도에 따라 각기 다른 자궁 경부 세포의 핵 크기에 대한 데이터는 정상 상태일 때 15 내지 25㎛, ASCUS(Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance)일 때 25 내지 30㎛, LSIL(Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 30 내지 38㎛, HSIL(High-grade Squamous Intraepithelial Lesion)일 때 38 내지 45㎛, 및 HPV(Human Papillomavirus)일 때 15㎛ 이하인 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 진단 장치는 상기 촬상된 영상을 전처리할 때, 상기 촬상된 영상으로부터 RGB 영상을 추출하고, 상기 RGB 영상을 그레이 영상으로 변환하며, 상기 그레이 영상의 잡음을 제거하고, 상기 잡음이 제거된 영상의 에지(edge)를 검출하는 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 진단 장치는 상기 잡음을 제거할 때 평균 마스크를 이용하는 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 진단 장치는 상기 에지를 검출할 때 소벨(sobel), 로버츠(Roberts), 라플라시안(Laplacian), 및 캐니(Canny) 에지 검출 방법 중 어느 하나를 이용하는 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 진단 장치는 상기 자궁 경부 세포 영역의 이미지를 추출할 때 허프 변환(Hough Transform), ROI(Region of Interest), 및 이미지의 화소를 이용하는 워터쉐드(watershed) 중 어느 하나를 이용하는 자궁 경부암 자동 진단 시스템.
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