Corneal Ulcer Segmentation using Faster R-CNN and Image Processing

각막 궤양은 세균, 진균, 바이러스 또는 가시아메바와 같은 기생충에 의한 감염으로 인하여 발생되는 흔한 각막 질병 중 하나로 충혈, 통증, 이물질 감각, 빛에 대한 과민성 증가, 그리고 눈물 분비량의 증가 등을 유발하며 심할 경우 실명으로 이어질 수 있다. 발병 여부 판단 시 의료진의 진찰이 필요하며 이때 의료진의 판단에 보조적인 역할이 필요하다. 본 논문에서는 각막 궤양과 그 외의 영역들을 뚜렷하게 구분한 후 분할하기 위하여 이미지 전처리 단계를 거치고 RPN (Region Proposal Network) 기반의 객체 검출 모델인 Faster R-CNN을 이용하여 각막 궤양 영역을 경계 상자로 표시하였다. 이어서 박스로 표시된 각막 궤양영역을 영상처리 기법 중 하나인 Active Contour와 Labeling 알고리즘을 이용하여 분할하는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN을 통해 추출해 낸 박스들의 최대 정밀도는 (Maximum Precision) 94.80%였으며 이후 후처리 단계를 거쳐 분할된 각막 궤양 영역의 정확도는 (Accuracy)는 99.14%를 보였다.