I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   6 Dec em b er   201 9 ,   p p .   5 2 0 5 ~ 5 2 1 0   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 6 . pp 5 2 0 5 - 5210           5205       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Auto m a tic  seg m e ntatio n of w rist b o ne f ra ctu re area   by   K - m ea ns  pix el clu stering  f ro m   X - ra y  i m a g e       K w a ng   B a ek   K i m 1 ,   Do o   H eo n So ng 2 ,   Sa ng - Seo k   Y un 3   1 Div isio n   o f   Co m p u ter S o f twa re   En g in e e rin g ,   S i ll a   Un iv e rsity ,   Re p u b li c   o f   Ko re a   2 De p a rtme n o f   Co m p u ter G a m e s ,   Yo n g - In   S o n g Da m   Co ll e g e ,   Re p u b li c   o f   Ko re a   3 Div isio n   o f   M e c h a n ica C o n v e rg e n c e   En g in e e rin g ,   S il la Un iv e rsity ,   Re p u b li c   o f   Ko re a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   2 0 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J u l 9 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   J u l   1 7 ,   2 0 1 9       Early   d e te c ti o n   o f   su b tl e   f ra c tu re   is  im p o rtan p a rti c u larly   f o th e   se n io r   c it ize n s’  q u a li ty   o f   li f e .   Na k e d   e y e   e x a m in a ti o n   f ro m   X - ra y   i m a g e   m a y   c a u se   f a ls e   n e g a ti v e d u e   to   o p e ra t o r   su b jec ti v it y   th u c o m p u ter  v is io n   b a se d   a u to m a ti c   d e tec ti o n   so f tw a r e   is  m u c h   n e e d e d   i n   p ra c ti c e .   In   t h is  p a p e r,     w e   p ro p o se   a n   a u to m a ti c   e x trac ti o n   m e th o d   f o su s p i c io u w ris f ra c tu re   re g io n s.  W e   a p p ly   K - m e a n in   p i x e c lu ste rin g   to   f o rm   th e   c a n d id a te  p a rt  o f   p o ss ib le   f ra c tu re   f ro m   w rist  X - r a y   ima g e   a u to m a ti c a ll y .   T h is  m e th o d   c a n   re c o v e p re v io u sly   d e tec ted   p a tt e rn e d   f a lse   c a se w it h   e d g e   d e tec ti o n   m e th o d   a f ter  f u z z y   stre tch in g .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   is  su c c e ss f u in   1 6   o u o f   2 0   tes ted   c a se s in   e x p e ri m e n t.   K ey w o r d s :   Fu zz y   s tr etc h in g   K - m ea n s   P ix el  clu s ter in g   W r is t b o n f r ac tu re   X - r a y   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   K w a n g   B ae k   Ki m ,   Div i s io n   o f   C o m p u ter   So f t w ar E n g i n ee r in g ,   S il la Un iv e rsity ,   Bu sa n   4 6 9 5 8 Re p u b li c   o f   Ko r ea .   E m ail:  g b k i m @ s il la. ac . k r       1.   I NT RO D UCT I O N     Fra ctu r r ef er s   to   th co m p le te  o r   in co m p lete  lo s s   o f   co n t in u it y   o f   b o n e,   alv eo lar   p late,   o r   jo in s u r f ac e,   o f ten   ac co m p a n ied   b y   d a m a g to   s o f tis s u es  o r   o r g an s   ar o u n d   t h b o n e.   T h f r ac tu r o f   th f o r ea r m   h ap p en s   w h e n   at  least  o n o f   th t w o   i m p o r tan b o n es  o f   th ar ea   b etw ee n   th elb o w   an d   th w r is -   r ad iu s   an d   u l n   is   b r o k en   an d   f r eq u en t l y   it  ac co m p a n ies  w i th   d i s lo ca tio n .   I is   ca u s ed   b y   eit h er   in d ir ec f o r ce   in   f alli n g   ac cid en w h en   t h v ict i m   p u o n e s   h a n d   o n   th f lo o r   w it h   i m b ala n ce   p o s itio n   o r   t h d ir ec f o r ce   b y   tr af f ic  ac cid en o r   co n tu s io n .   I n d ir ec f o r ce   ca u s es  an   o b liq u o r   s p ir al  f r ac tu r e,   an d   th d ir ec f o r ce   ca u s es    later al  f r ac tu r o f   t h r ad ial  an d   u l n [ 1 ] .   I f   th f r ac t u r is   n o tr ea ted   p r o p er ly   s o   th at  th m al u n io n   o r   h y p er k ala  b o n o cc u r s ,   th w r i s is   w ea k en ed   w i th   p ain   a n d   t h p atien m a y   f ee l   d if f ic u lt y   i n   r o tatin g   h a n d s   [ 2 ] .   T h b o n f r ac tu r d etec tio n   is   o f ten   th r o u g h   v is u al   in s p ec ti o n   o f   a n   X - r a y   i m a g to   d et er m in e   t h p r esen ce   an d   s ev e r it y   o f   t h f r ac tu r e.     T h s o u r ce s   o f   d if f ic u lt y   i n   v is u al  d etec tio n   b y   r ad io lo g is t s   m ig h b th o v er lap p in g   o f   s ev er al  an a to m ical   s tr u ct u r es  o n   an   X - r a y   i m a g e   o r   th in co n s i s te n c y   o f   i m ag q u alit y   ac r o s s   ex a m s .   Ho w ev er ,   th p o ten tial   h u m a n   er r o r   f r o m   f ati g u o r   o p er ato r   s u b j ec t iv it y   m a y   in cr e ase  th r i s k   o f   m is s i n g   s u b tle  b o n f r ac tu r e s   [ 3 ] .   T h u s ,   au to m a ted   b o n f r ac tu r d etec tio n   ca n   ass is d o cto r s   an d   p ar am ed ical  s ta f f   to   an al y ze   th s e v er it y   o f   th s it u atio n   an d   to   ch o o s p r o p er   c o u r s o f   ac tio n   o n   u r g e n t b asis   [ 4 ] .   A   t y p ic a au to m a ted   b o n f r ac tu r d etec tio n   s o f t w ar co n s is ts   o f   th r ee   s ta g es p r ep r o ce s s in g ,   s eg m e n tatio n ,   a n d   f r ac t u r d etec tio n .   I n   t h is   p ap er ,   w p r o p o s co m p u ter   v is io n   b ased   m eth o d   to   ex tr ac t     th ca n d id ate  ar ea   o f   w r i s f r ac tu r au to m atica ll y   f r o m   X - r a y   i m ag e.   T h is   s tep   is   th m ai n   s o u r ce   o f   au to m at ic  f r ac t u r d etec tio n   a n d   th p r ep r o ce s s in g   s tep s   o f   t h is   r esear c h   is   s i m i lar   to   o u r   p r ev io u s   w o r k   [ 5 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 Dec em b er   201 9   :   5 2 05   -   5 2 1 0   5206   T h er h av b ee n   s ev er al  r es ea r ch es  in   t h is   a u to m a tic  h a n d   b o n s eg m en ta tio n   p r o b lem s .   E ar l y   atte m p t l ik e   [ 6 ]   ap p lies   r eg io n   b ased   lev el   s et  ap p r o ac h   b u n o   d etailed   ex p er i m en t r es u lt  w a s   r ep o r ted .   I n   [ 7 ] ,   it  u s es  an   ex ten d ed   v er s io n   o f   Ots u s   b in ar izatio n   b u th co m p u tatio n   ti m m a y   tak u p   s ev er al  s ec o n d s .   Ma n y   s y s te m s   u s ed   s o m f i lte r in g   al g o r ith m   a n d   ed g d etec tio n   in   th e ir   m ai n   p ar in   s eg m en tatio n   [ 8 - 1 0 ]   b u n o n o f   th e m   s h o w s   g o o d   ex p er i m e n tal  s tati s tic s   in   f r ac tu r d etec tio n   r ate.   So m o t h er   w o r k   i n clu d e s     th o p er atio n s   lik g r a y   co n v e r s io n ,   ac tiv co n to u r   s eg m en ta tio n   b u th d etec tio n   r ate  w as   r ep o r te d   as  lo w   as   6 9 an d   s till ,   it  lo o k s   b etter   th an   o t h er   s i m p le  m et h o d   s u c h   as  r eg io n   g r o w i n g   a n d   lev el  s et  s eg m e n tatio n   [ 6 ]   f o r   th eir   i m p le m e n tatio n   [ 1 1 ] .   I n   th is   p ap er ,   w p r o p o s p ix el  cl u s ter in g   b ased   a u to m at ic  s eg m e n tatio n   o f   s u s p icio u s   f r ac t u r ed   ar ea .   T h is   s tep   s h o u ld   b d o n ac cu r atel y   b ef o r d etec tin g   th f r ac t u r ed   s p o t.  Ho w ev e r ,   in   m a n y   m ed ica l   i m a g in g   ap p licatio n s ,   ed g e - b a s ed   alg o r ith m s   s u f f er   b ec au s e   m ed ical  i m a g es  co m m o n l y   h av p o o r   c o n tr asts ,   d if f er e n t y p es  o f   n o is e,   an d   m is s i n g   o r   d if f u s iv b o u n d ar ies  [ 1 2 ] .   I n s tead ,   p ix el  clu s ter i n g   ap p r o ac h es  h a v e   b ee n   s u cc e s s f u ll y   ap p lied   to   d etec th tar g et   o r g an   f r o m   u ltra s o n o g r ap h y   o r   X - r a y   i m ag es.  So m e x a m p le s   o f   s u ch   ap p r o ac h es  i n cl u d d etec tin g   b r ai n   t u m o r   [ 1 3 1 4 ] ,   b r ac h ial  ar ter y   [ 1 5 ] ,   ce r v ical  v er te b r ae   [ 1 6 ] ,   lu n g   ca n ce r   [ 1 7 ] ,   in f la m ed   ap p en d ix   [ 1 8 ] ,   g an g lio n   c y s [ 1 9 ]   an d   b r ea s im a g s eg m e n tatio n   [ 2 0 ] .   T h u s ,   in   t h is   p ap er ,   w tak K - m ea n s   b ased   p ix el  clu s ter i n g   ap p r o ac h   [ 1 6 ,   2 1 ]   t o   th is   au to m a tic  s eg m en tatio n   p r o b le m .   Du to   t h lo w   in te n s it y   co n tr ast  b et w ee n   t h tar g et   ar ea   an d   th b ac k g r o u n d ,   w n ee d   f u zz y   s tr etc h i n g   [ 2 2 ]   to   en h a n ce   th co n tr ast.       2.   P I XE L   CL U ST E R I N G   B K - M E ANS  WI T H   F U Z Z Y   S T R E T CH I NG   I m ag s e g m e n tat io n   r ef er s   to   th p r o ce s s   o f   p ar titi o n in g   an   im a g in to   m u t u all y   e x clu s i v r eg io n s .     I ca n   b co n s id er ed   as  t h m o s es s en tial  a n d   cr u cial   p r o ce s s   f o r   f ac ili tati n g   th e   d elin ea t io n ,   ch ar ac ter izat io n ,   an d   v is u aliza tio n   o f   r e g io n s   o f   in ter est  i n   an y   m ed ical  i m a g [ 1 2 ] .   C lu s ter i n g   ca n   b d ef i n ed   as  th o p ti m al   p ar titi o n in g   o f   g i v en   s et  o f   n   d ata  p o in ts   in to   c   s u b g r o u p s ,   s u c h   t h at  d ata  p o in ts   b elo n g i n g   to   th s a m g r o u p   ar as  s i m ilar   to   ea c h   o th er   a s   p o s s ib le  w h er ea s   d ata  p o in t s   f r o m   t w o   d i f f er e n g r o u p s   s h ar th e   m a x i m u m   d if f er e n ce .   I m a g s e g m en tati o n   ca n   b tr ea ted   as  cl u s te r in g   p r o b le m   w h er th f ea t u r es  d escr ib in g   ea c h   p ix el  co r r esp o n d   to   p atter n ,   an d   ea ch   i m ag r e g io n   co r r esp o n d s   to   clu s ter   [ 2 3 ] .     Ver y   f r eq u e n tl y ,   an y   v is io n   b ased   o b j ec ex tr ac tio n   p r o ce d u r p r o v id es  au x iliar y   i n te n s i t y   s tr etch i n g   alg o r ith m   to   ex te n d   th co n tr a s t o   d if f er e n tiate  t h tar g et  o b j ec f r o m   t h b ac k g r o u n d   ef f e ctiv el y   [ 2 4 ] .     Fro m   th g i v en   X - r a y   i m a g e,   s i n ce   t h i m a g d o es  n o h a v e n o u g h   i n te n s it y   co n tr ast  to   d i s cr i m i n ate  b o n p ar a n d   o th er   p ar ts   in   t h i m ag e,   w h av s i m ilar   s i tu atio n   an d   t h u s   ad o p f u zz y   s tr etch in g   [ 2 2 ]   f o r   th at  p u r p o s e.     I n   th at  f u zz y   s tr etch i n g ,   th e   d y n a m ic  co n tr o o f   f u zz y   m e m b er s h ip   f u n ctio n   f o r   in ten s it y   s tr etc h i n g   i s     th p o w er   o f   q u al itati v s e g m en tatio n .     T h g r e y - s ca le  i n p u i m a g m a y   n o h av e n o u g h   b r ig h tn e s s   co n tr ast  b et w ee n   th b r i g h t ”  s id an d   th d ar k ”  s id e.   T h u s ,   w s tr et ch   0 s   a n d   1 s   as  f o llo w s   s o   th at  th b r ig h t c o n tr ast i s   ef f ec ti v el y   e x a g g er ated .     N M i i m N M X X 0 1   ( 1 )     L et  X m   b th a v er ag b r ig h t n ess   v a lu o f   t h i m a g w it h   M × N   s ize,   t h d is ta n ce   f r o m   t h b r ig h test   p ix el  an d   th d ar k e s t p ix el  ar d ef in ed   as  ( 2 ) .     l m m h X X D X X D m i n m a x ,   ( 2 )     T h b r ig h tn e s s   ad j u s t m en t v al u is   co m p u ted   as s h o w n   i n   ( 3 ) .     m m m m m X a d j u s t m e n t e l s e D a d j u s t m e n t D X e l s e i f D a d j u s t m e n t D X e l s e i f X a d j u s t m e n t X if m a x m a x m i n m i n ) ( ) ( 255 ) 128 (   ( 3 )     T h u s ,   th m ax i m u m ,   m i n i m u m ,   an d   th ce n ter   p o in o f   th b r ig h t n es s   w h ic h   w ill  f o r m   t h f u zz y   m e m b er s h ip   tr ian g le  ar d ef in ed   as  f o llo w s ;     a d j u s t m e n t X I a d j u s t m e n t X I m m m i n m a x ,   ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       A u to ma tic  s eg men ta tio n   o f wr is t b o n fr a ctu r a r ea   b K - m ea n s   …  ( K w a n g   B a ek   K im )   5207   2 m in m a x I I I m id   ( 5 )     T h m e m b er s h ip   f u n ct io n   is   t h en   d ef i n ed   as Fi g u r e   1.           Fig u r 1 .   Fu zz y   m e m b er s h ip   f u n ct io n   f o r   b r ig h t n ess   e n h an c e m en t       T h cu t p o in t ( c u t )   in   Fig u r 2   is   co m p u ted   as   f o llo w s ;     5 . 0 / ) 0 ( m a x m i n m i n c u t e l s e I I c u t I if   ( 5 )     X X n e w 255   ( 6 )     T h u p p er   lim it  v al u ( α - cu t )   an d   th lo w er   li m it  v al u ( α )   ar d ef in ed   as  th h ig h e s an d   lo w est  X i   a m o n g   p i x els  th at   h a v h i g h er   m e m b er s h ip   d e g r ee   th a n   th c u p o in t   α - cu t .   T h en ,   t h f i n al  s tr etc h i n g   eq u atio n   f o r   th p ix el  b r ig h t n e s s   is   d e f in ed   as  f o llo w s ;   Af ter   s u c h   f u zz y   s tr etc h in g ,   w it h i n   t h r an g o f   tar g et  o b j ec ex is ten ce ,   w tr y   to   a p p ly   p i x el   c lu s ter i n g .   K - m ea n s   cl u s ter i n g   is   w ell - k n o w n   u n s u p er v i s ed   lear n in g   alg o r it h m   t h at  h as   m an y   v ar ia n t s   w it h   r esp ec t to   th ap p licatio n   an d   w f o llo w   s p ee d   u p   v er s io n   o f   it [ 2 0 ]   as su m m ar ized   in   A l g o r ith m   1 .     A l g o r ith m   1 .   K - m ea n s   p r o ce s s : a   s p ee d u p   v er s io n   B eg in   I n itialize  n k μ 1 μ 2 ,   . . . ,   μ k   Do   class i f y   n   s a m p les ac co r d in g   to   n ea r est  μ i   r ec o m p u te  μ i   Unt il   n o   ch a n g in   μ i     Ret urn   μ 1 μ 2 , ...,  μ k   E nd     T h p r in cip le  o f   K - m ea n s   i s   as  s i m p le  as  ab o v d escr ip tio n .   Fro m   ar b itra r il y   g i v e n   k   s ets,    th alg o r ith m   iter ati v el y   r e - a s s i g n s   th d ata  s ets  ac co r d i n g   to   th ce n ter   p o in an d   r e - co m p u te s   ce n ter     p o in ts   at  ev er y   iter atio n   u n t il   th er is   n o   s i g n i f ican ch a n g e.   T h ty p ical  r es u lt  o f   K - m e an s   p ix e clu s ter in g     is   s h o w n   as F ig u r e   2.   Fro m   th K - m ea n s   cl u s ter i n g   r esu lt   as  s h o w n   in   Fi g u r e   3 ( a) ,   w n ee d   n o is r e m o v al  p r o ce s s   b ased   o n   th e   d o m ai n   k n o w led g e   s u ch   t h at  t h f r ac tu r ed   ar ea   d o es  n o h a v ex tr e m in te n s it y   v alu e s   a n d   th e n   w e   ap p ly   lab elli n g   p r o ce d u r [ 2 5 ]   to   f o r m   an d   r em o v th co n to u r   o f   th w r is b o n as  s h o w n   in   Fig u r e   3 ( b ) .   T h en   th r eg io n   lab eli n g   p r o ce d u r is   ap p lied   to   m ak t h tar g et  s u s p icio u s   f r ac tu r r ep ea ted ly   s u c h   th at     th s u s p icio u s   r eg io n s   ar co n n ec ted   an d   f o r m   m ea n i n g f u s ize  o f   o b j ec w h ile  r e m o v i n g   s m all  o r   d is co n n ec ted   n o is es   as  s h o w n   in   Fi g u r e   3 ( c) .   T h at  co m p letes   o u r   au to m atic  s eg m e n tatio n   p r o ce s s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 Dec em b er   201 9   :   5 2 05   -   5 2 1 0   5208         Fig u r 2 .   C an d id ate  f r ac t u r ed   ar ea   ex tr ac tio n   b y   K - m ea n s   ( a)   I m a g af ter   f u zz y   s tr etc h i n g ( b )   C an d id ate  f r ac tu r ed   ar ea   af ter   K - m ea n s               Fig u r 3 .   Fra ctu r ar ea   ex tr ac t io n   af ter   k - m ea n s ,   ( a)   A f ter   K - m ea n s ,   ( b )   C an d id ate  f r ac tu r e ,   ( c)   Fra ctu r ar ea       3.   E XP E R I M E NT   T h p r o p o s ed   m eth o d   is   i m p l e m en ted   in   C #   u n d er   Vis u a Stu d io   2 0 1 7   en v ir o n m e n w it h   I n tel( R )   Du al  C o r e( T M)   i3 - 5 0 0 5 U   C PU   @   2 . 0   GHz   an d   4   GB   R A M   P C .   T w en t y   ( 2 0 )   X - R a y   i m ag es  co n tain i n g   h an d   b o n s k eleto n   w i th   f r ac tu r i n   s o m p lace   o f   1 2 0 8   x   1 5 0 2   s ize  w er u s ed   in   t h is   e x p er i m en t.   I n   ex p er i m en t,   o u r   co o p er ated   p ath o lo g is e v alu a te  i f   t h r es u lt  co m o u o f   th e   s o f t w ar is   s u f f ici en tl y   m ea n i n g f u l.   T h p ath o lo g is ag r ee s   w it h   th p r o p o s ed   m et h o d s   r es u lts   i n   1 6   o u o f   2 0   ca s es.  Fig u r e   4   d em o n s tr ates  b o th   th s u cc es s f u l e x tr ac tio n   ca s ( Fig u r e   4 ( a) )   an d   f ailed   ex tr ac tio n   ( Fig u r e   4 ( b ) ) .             ( a)   ( b )     Fig u r 4 .   Fra ctu r ar ea   ex tr ac t io n   s u cc e s s   a n d   f ailed   ca s e s ( a)   Su cc ess f u e x tr ac tio n   ( b )   Failed   ex tr ac tio n       I n   r etr o s p ec tiv an al y s is ,   f a i led   ex tr ac tio n   ca s e s   r ep r esen eit h er   in s u f f icie n d is cr i m in atio n   o f   f r ac tu r ed   ar ea   f r o m   n o r m al  s t ate  in   in te n s it y   o r   u n i n ten d ed   r e m o v al  o f   s m all  b u m ea n i n g f u f r ac tu r ed   p ar in   r eg io n   lab elli n g   p r o ce s s .   T h e   f o r m er   ca s n ee d s   ca r ef u f i l m i n g   o r   b etter   in ten s it y   s tr et ch in g   p r o ce d u r in     th f u tu r e.   Fo r   t h lat ter   ca s e,   it is   p ar tl y   attr ib u ted   to   th e   i n t r in s ic  d i s ad v a n tag e   o f   K - m ea n s   th a t it  n ee d s   p r io r   d eter m in at io n   o f   t h n u m b e r   o f   cl u s ter s   b ef o r p r o ce s s in g .   T h at  i s ,   t h al g o r ith m   r eq u ir e s   g o o d   in itial izatio n   f r o m   t h ex p er ie n ce   o f   t h en v ir o n m en t c h ar ac ter is tics .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       A u to ma tic  s eg men ta tio n   o f wr is t b o n fr a ctu r a r ea   b K - m ea n s   …  ( K w a n g   B a ek   K im )   5209   4.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   w p r o p o s m et h o d   th at  e x tr ac ts   t h s u s p icio u s   f r ac tu r ed   ar ea   s u to m a ti ca ll y   f r o m     X - r a y   i m a g es.  S u ch   a u to m at ic   s eg m en ta tio n   is   cr u c ial  to   b u ild   h ig h l y   tib u s an d   ac cu r ate   f r ac tu r d etec tio n   s o f t w ar e.   L i k m a n y   o th er   p r i o r   s tu d ies,  o u r   p r ev io u s   s tu d y   [ 5 ]   u s ed   ca n n y   ed g al g o r it h m   to   tak t h f r ac t u r p ar ar o u n d   th w r i s ar ea .   Ho w e v er ,   th r esu lt  s h o w s   t h at  th er w er p atter n ed   f ailu r in   d etec tin g     th tar g et  f r ac t u r lo ca tio n .   T h u s ,   w ta k K - m ea n s   p i x el  clu s ter in g   as t h an s w er   o f   s u ch   p r o b lem .   W h ile  t h is   p ix el  c lu s ter in g   ap p r o ac h   is   m o r r o b u s t h an   ed g d etec tio n   s c h e m es,  it   s ti l n ee d s   to   b i m p r o v ed   d u to   its   s tatic  in it ializatio n   p r o b lem .   I n   ex p er i m en t,  th p r o p o s ed   m et h o d   ex h ib it s   r esp ec tab le   b u i m p r o v ab le  s u cc e s s f u ex t r ac tio n   r ate  ( h u m a n   p at h o lo g i s ag r ee s   w it h   t h s o f t w ar ( 1 6   o u o f   2 0   ca s es  o r   8 0 ac cu r ate  b ased   o n   t h h u m a n   e x p er t’ s   d ec is io n   as  t h g r o u n d   tr u t h ) .   W n ee d   m o r ca r ef u in ten s it y   s tr etch i n g   m et h o d   an d   m o r s tab le  p ix el  cl y s ter in g   al g o r tith m s   i n   o r d er   to   d ev elo p   b etter   au to m at ic  f r ac t u r e   d etec tio n   s o f t w ar e.       ACK NO WL E D G M E NT     T h is   w o r k   w as  s u p p o r ted   b y   th T ec h n o lo g y   I n n o v atio n   P r o g r a m   ( 2 0 0 0 0 5 1 5 ,   I o T   b ased   A s s is t iv e   R o b o Sy s te m s   f o r   P er s o n alize d   Hea lth ca r e)   f u n d ed   B y   t h e   Min is tr y   o f   T r ad e,   I n d u s tr y   &   E n er g y   ( M OT I E ,   Ko r ea ) .       RE F E R E NC E S     [1 ]   K.  Ok a d a ,   Vi su a l   Na v Or t h o p e d i c s ,   (L e e ,   HS,   Ki m ,   TG .   T r a n sl.)   S e o u l,   Ha n s o le M e d ica Bo o k s.  2 0 1 4 .   [2 ]   S .   Y.  P a rk ,   e a l . ,   S u rg ica o n o n s u rg ica trea tme n o f   o ste o p o ro ti c   f ra c tu re s,”  J   Ko re a n   M e d   Asso c ,   v o l.   5 9 ,     n o .   1 1 ,   p p .   8 5 7 - 8 6 5 ,   2 0 1 6 .   [3 ]   Y.  Ca o ,   e a l. ,   F ra c tu re   d e tec ti o n   i n   x - ra y   i m a g e th ro u g h   sta c k e d   ra n d o m   f o re sts  f e a tu re   f u sio n ,   In   Pro c .   o f   Bi o me d ica l   Ima g in g ,   2 0 1 5   I EE 1 2 t h   In tern a ti o n a S y m p o siu m   o n   IEE E,   N.Y. ,   USA ,   p p .   8 0 1 - 8 0 5 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   O.  Ba n d y o p a d h y a y ,   e a l. ,   L o n g - b o n e   f ra c tu re   d e tec ti o n   i n   d i g it a X - ra y   im a g e b a se d   o n   d i g it a l - g e o m e tri c   tec h n iq u e s,”  Co mp u ter   me t h o d s a n d   p ro g ra ms   in   b i o me d icin e ,   v o l.   1 2 3 ,   p p .   2 - 1 4 ,   2 0 1 6 .     [5 ]   K.  B.   Kim   a n d   D.  H.  S o n g ,   A u to m a ti c   Ha n d   Bo n e   S e g m e n tatio n   w it h   F u z z y   S tretc h in g   f ro m   X - ra y   I m a g e ,     Fa r E a st   J o u r n a l   o El e c tro n ics   a n d   C o mm u n ica ti o n s ,   v o l.   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 7 - 1 5 7 ,   2 0 1 8 .   [6 ]   L in ,   P e a l . ,   X - ra y   c a rp a l - b o n e   im a g e   b o u n d a ry   f e a tu re   a n a l y s is  u sin g   re g io n   sta ti stica f e a tu re   b a se d   lev e se m e th o d   f o sk e leta a g e   a ss e ss m e n a p p li c a ti o n ,   Op t ica   A p p li c a ta ,   v o l.   3 5 ,   n o .   2 ,   p p .   2 8 3 - 2 9 4 ,   2 0 0 5 .   [7 ]   A .   A .   T iro d k a r,   A   m u lt i - sta g e   a lg o rit h m   f o e n h a n c e d   x - ra y   im a g e   se g m e n tatio n ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   En g i n e e rin g   S c ien c e   T e c h n o l o g y   ( IJ ES E),   v o l.   3 ,   n o .   9 ,   p p .   7 0 5 6 - 7 0 6 5 ,   2 0 1 1 .     [8 ]   S .   Ha o ,   e a l .,  A u to m a ti c   Iso latio n   o f   Ca rp a l - B o n e   in   Ha n d   X - Ra y   M e d ica l   I m a g e ,   In Du   W .   Ed it o r     In fo rm a t ics   a n d   M a n a g e me n S c ien c e   I.   L e c tu re   No tes   i n   El e c tr ica En g i n e e rin g ,   L o n d o n ,   S p rin g e r .   v o l.   2 0 4 ,     p p .   6 5 7 - 6 6 2 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   M .   A l - Ay y o u b ,   e a l . ,   De tec ti n g   Ha n d   B o n e   F ra c tu re i n   X - Ra y   Im a g e s,”  J o u rn a l   o M u lt ime d ia   Pro c e ss in g   a n d   T e c h n o l o g ies ,   v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 5 - 1 6 8 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   A .   K.  O.  S u d a n a   a n d   S .   Ko m ,   Bo n e   F ra c tu re   De tec ti o n   u sin g   Op e n CV,”   J o u rn a o T h e o re ti c a a n d   Ap p li e d   In fo rm a t io n   T e c h n o l o g y ,   v o l.   6 4 ,   p p .   2 4 9 - 2 5 4 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]   M .   U.   Jo s h a n d   S .   T .   G a n d h e ,   Bo n e   f ra c tu re   d e tec ti o n   u si n g   a c ti v e   c o n to u r   se g m e n tatio n ,   I n ter n a ti o n a l   J o u rn a l   o A p p li e d   E n g i n e e rin g   Res e a rc h ,   v o l.   1 1 ,   n o .   6 ,   p p .   4 2 3 0 - 4 2 3 4 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   A .   Ch ien ,   e a l . ,   F ra m e - b a se d   se g m e n tatio n   f o m e d ica ima g e s,”  Co mm u n ic a ti o n in   M a th e m a ti c a S c ien c e s   v o l.   9 ,   n o .   2 ,   p p .   5 5 1 - 5 5 9 ,   2 0 1 1 .   [1 3 ]   E.   A b d e l - M a k so u d ,   e a l . ,   Bra in   tu m o se g m e n tatio n   b a se d   o n   a   h y b rid   c lu ste rin g   tec h n i q u e ,   Eg y p ti a n   In fo rm a t ics   J o u rn a l ,   v o l.   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   7 1 - 8 1 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   V .   P .   A n a n t h i,   e a l . ,   A   n e w   f u z z y   c lu ste rin g   a lg o rit h m   f o th e   se g m e n tatio n   o f   b ra in   t u m o r,   S o ft   Co mp u ti n g   v o l.   2 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 8 5 9 - 4 8 7 9 ,   2 0 1 6 .   [1 5 ]   J.  P a rk ,   e a l . ,   A u to m a ti c   S e g m e n tatio n   o f   Bra c h ial  A rt e r y   b a se d   o n   F u z z y   C - M e a n P ix e Clu ste rin g   f ro m   Ultras o u n d   Im a g e s,”  In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   8 ,   n o .   2 ,     p p .   6 3 8 - 6 4 3 ,   2 0 1 8 .   [1 6 ]   H.  J.  L e e ,   e a l . ,   Ef f e c ti v e   Co m p u ter - A ss i ste d   A u to m a ti c   Ce rv ica V e rteb ra e   Ex trac ti o n   w it h   Re h a b il it a ti v e   Ultras o u n d   Im a g in g   b y   u sin g   K - m e a n Clu ste rin g ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o f   El e c trica a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   6 ,   n o .   6 ,   p p .   2 8 1 0 - 2 8 1 7 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   M .   A .   Hu ss a in ,   e a l . ,   L u n g   c a n c e d e tec ti o n   u sin g   a rti f icia n e u ra n e tw o rk   &   f u z z y   c lu ste rin g ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o A d v a n c e d   Res e a rc h   in   Co mp u ter   a n d   Co mm u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   3 6 0 - 3 6 3 ,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   K.  B.   Kim ,   e a l . ,   A u to m a ti c   Ex t ra c ti o n   o f   A p p e n d ix   f ro m   Ultras o n o g ra p h y   w it h   S e lf - Org a n izin g   M a p   a n d   S h a p e - Brig h tn e ss   P a tt e rn   L e a rn in g ,   Bi o M e d   re se a rc h   in ter n a ti o n a l ,   2 0 1 6 .   [1 9 ]   A .   S u ry a d ib ra ta   a n d   K.   B.   Kim ,   G a n g li o n   Cy st  Re g io n   Ex trac ti o n   f ro m   Ultras o u n d   Im a g e Us i n g   P o ss ib il isti c     C - M e a n Clu ste rin g   M e th o d ,   J o u rn a o in fo rm a t io n   a n d   c o mm u n ica ti o n   c o n v e rg e n c e   e n g in e e rin g ,   v o l.   5 ,   n o .   1 ,     p p .   4 9 - 5 2 ,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   H.  M .   M o f tah ,   e a l . ,   A d a p ti v e   k - me a n c lu ste rin g   a lg o rit h m   f o M b re a st  ima g e   se g m e n tatio n ,   Ne u ra l   Co mp u t in g   a n d   Ap p li c a t io n s ,   v o l.   2 4 ,   n o .   7 - 8 ,   p p .   1 9 1 7 - 1 9 2 8 ,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   6 Dec em b er   201 9   :   5 2 05   -   5 2 1 0   5210   [2 1 ]   T .   H.  S a rm a ,   e a l . ,   A   h y b rid   a p p ro a c h   t o   sp e e d - u p   th e   k - m e a n c lu ste rin g   m e th o d ,   I n ter n a t i o n a J o u r n a l   o f   M a c h in e   L e a r n in g   a n d   Cy b e rn e ti c s ,   v o l.   4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 7 - 1 1 7 ,   2 0 1 3 .   [2 2 ]   K.  B.   Kim   a n d   D.   H.  S o n g ,   D e fe c d e tec ti o n   m e th o d   u sin g   f u z z y   stre tch in g   a n d   A RT 2   lea rn in g   f ro m   c e ra m i c   im a g e s,”  In ter n a ti o n a J o u rn a o f   S o f twa re   En g i n e e rin g   a n d   Its  A p p li c a ti o n s ,   v o l.   8 ,   n o .   9 ,   p p .   2 9 - 3 8 ,   2 0 1 4 .   [2 3 ]   A .   K.  Ja in ,   e a l . ,   Da ta clu ste rin g a   re v ie w ,   ACM   c o mp u ti n g   su rv e y s ,   v o l.   3 1 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 4 - 3 2 3 ,   1 9 9 9 .   [2 4 ]   K.  B.   Kim   a n d   D.  H.  S o n g ,   A u to m a ti c   D e f e c In sp e c ti o n   w it h   Ad a p ti v e   Bin a riza ti o n   a n d   Bre se n h a m ' s   a lg o rit h m   f o S p e c tac le  L e n P ro d u c ts,   J o u rn a l   o f   th e   Ko re a   In stit u te  o f   In f o rm a ti o n   a n d   Co mm u n ica t io n   E n g i n e e rin g   v o l.   2 1 ,   n o .   7 ,   p p .   1 4 2 9 - 1 4 3 4 ,   2 0 1 7 .   [2 5 ]   R.   C.   G o n z a les   a n d   R.   E.   W o o d s,  Dig it a l   Ima g e   p ro c e ss in g   ( 3 td   E d . ) ,   P re n ti c e   Ha ll ,   NJ ,   USA ,   2 0 0 7 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        K w a n g   B a e k   K i m   re c e iv e d   h is  M . S .   a n d   P h . D.   d e g re e f ro m   t h e   De p a rtm e n o f   Co m p u ter   S c ien c e ,   P u sa n   Na ti o n a U n iv e rsity ,   Bu sa n ,   Ko re a ,   in   1 9 9 3   a n d   1 9 9 9 ,   re sp e c ti v e ly .   F ro m   1 9 9 7   t o   th e   p re se n t,   h e   is  a   p ro f e ss o a th e   Div isio n   o f   C o m p u ter  a n d   I n f o rm a ti o n   En g i n e e rin g ,   S il la   Un iv e rsit y ,   Ko re a .   He   is  c u rre n tl y   a n   a ss o c iate   e d it o f o Jo u rn a l   o f   In telli g e n c e   a n d   I n f o rm a ti o n   S y st e m a n d   T h e   Jo u rn a o f   In f o rm a ti o n   a n d   C o m m u n ica ti o n   Co n v e rg e n c e   En g in e e rin g .   His  re se a r c h   in tere sts  in c lu d e   m a c h in e   lea rn in g ,   f u z z y   c lu ste rin g   a n d   f u z z y   c o n tro l   sy ste m ,   d a ta  m in in g ,   ima g e   p ro c e ss in g ,   a n d   b i o in f o rm a ti c s.         Do o   H e o n   S o n g   re c e iv e d   h is  B. S .   f ro m   S e o u Na ti o n a U n iv e rsit y   in   1 9 8 1   a n d   M . S .   f ro m   th e   Ko re a   A d v a n c e d   In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o gy   in   1 9 8 3   i n   Co m p u ter  S c ien c e .   He   re c e iv e d   h is  P h . D.  Ce rti f ica te  in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   Ca li f o rn ia  a Irv in e   in   1 9 9 4 .   He   h a b e e n   a   p r o f e ss o a De p a rtme n o f   Co m p u ter  G a m e s,  Yo n g - in   S o n g d a m   Co ll e g e ,   Ko re a ,   sin c e   1 9 9 7 .   His  re se a rc h   in ter e sts  in c lu d e   a rti f icia in telli g e n c e ,   f u z z y   s y ste m s,   im a g e   p ro c e ss in g ,   a n d   c o m p u ter   g a m e   d e sig n .   He   is  c u rre n tl y   th e   a ss o c iate   e d it o r   o f   Jo u rn a l   o f   In f o rm a ti o n   a n d   Co m u n ica ti o n   C o n v e rg e n c e   En g in e e in g .         S a n g - S e o k   Y u n   re c e iv e d   th e   B . S .   in   M e c h a n ica En g in e e ri n g   f ro m   In je  Un iv e rsit y   in   2 0 0 2 ,   a n d   h is  M . S .   i n   M e c h a tro n ics   En g i n e e rin g   f ro m   Gw a n g ju   In stit u te   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y   (G IS T ),   Ko re a ,   in   2 0 0 5 .   He   re c e iv e d   h is  P h . D.  i n   M e c h a n i c a En g in e e rin g   f ro m   Ko re a   Un iv e rsit y   in   2 0 1 3 .   He   w a a   re se a rc h e a th e   Ko re a   I n stit u te  o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   (KIST f ro m   2 0 0 5   to   2 0 1 7 .   He   is  c u rre n tl y   a n   a ss istan p r o f e ss o a th e   Di v isio n   o f   M e c h a n ica l   Co n v e rg e n c e   En g in e e rin g ,   S il la   Un iv e rsity ,   Ko re a .   His  c u rre n re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   c o g n it iv e   c o n tr o sy ste m ,   h u m a n ro b o i n tera c ti o n ,   a n d   so c ially   a ss isti v e   ro b o ts.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.