컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 6-4. Region growing / Watershed algorithm

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

Region Growing

점진적으로 늘려간다는 것을 의미합니다.

Binaray Map에서 흰색 255, 검정 0

Region Growing은 사용자 위치 input을 받아 주변으로 255인지 0인지 growing하고 다시 주변으로 판단하며 퍼져나가는 것으로 어느 순간 0과 만나는 시점에 growing을 stop. 이 때 0이 아닌 방향으로는 계속 퍼져나갑니다.

해서 Region Growing을 통해 얻어낸 부분을 1로 label 나머지는 0으로 label합니다.

Binaray Map이 아닌 일반 영상의 경우(3채널) 비슷한 색 intensity를 고려하여 Region Growing이 가능하도록 합니다.

방법 : | Intensity1 - Intensity2 | < Threshold이면 Region Growing 허용

영상 내 세포들을 segmentation하기 위해서 Region Growing을 위한 위치를 다 찾기에는 시간 소모가 많습니다. 때문에 이를 automatic하게 할 수 있는 Watershed Algorithm을 사용합니다.

비유 : 댐에서 물을 넣을 때 낮은 곳부터 시작하여 어느 정도의 물의 높이까지 채울 것인가.

Intensity의 높낮이(물을 채우다가 만나는 지점)로 구분을 지어 cell을 구분할 수 있습니다.

marker를 정의할 수도 있습니다.

marker를 통해 '서로 다른 cell이다'는 것을 지정해준 후 Watershed Algorithm을 사용할 수도 있습니다. 이 두 셀의 boundary 경계까지 물을 채워 Boundary를 만들 수도 있습니다.