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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.12
- 수록면
- 102 - 107 (6page)
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기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 퍼지 알고리듬
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (13)
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1. [학술대회논문] - S. Franchi / 1992 / Multimedia perspective for next generation PAC systems / IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems : 156 ~ 169
2. [학술지(정기간행물)] - H. Suzuki / 1991 / Automatic segmentation of head MRI images by knowledge guided thresholding / Computing Medical Imaging and Graphics 15 (4) : 233 ~ 240
3. [학술지(정기간행물)] - L. Lemieux / 1999 / Fast, accurate, and reproducible automatic segmentation of the brain in T1-weighted volume MRI data / Magn. Reson. Med. 42 : 127 ~ 135
4. [학술지(정기간행물)] - L. O. Hall / 1992 / A comparison of neural network and fuzzy clustering techniques in segmenting magnetic resonance images of the brain / IEEE Trans. Neural Netw. 3 (5) : 672 ~ 682
5. [학술지(정기간행물)] - D. L. Pham / 1999 / Adaptive fuzzy segmentation of magnetic resonance images / IEEE Trans. Med. Imag. 18 (9) : 737 ~ 752
2. [학술지(정기간행물)] - H. Suzuki / 1991 / Automatic segmentation of head MRI images by knowledge guided thresholding / Computing Medical Imaging and Graphics 15 (4) : 233 ~ 240
3. [학술지(정기간행물)] - L. Lemieux / 1999 / Fast, accurate, and reproducible automatic segmentation of the brain in T1-weighted volume MRI data / Magn. Reson. Med. 42 : 127 ~ 135
4. [학술지(정기간행물)] - L. O. Hall / 1992 / A comparison of neural network and fuzzy clustering techniques in segmenting magnetic resonance images of the brain / IEEE Trans. Neural Netw. 3 (5) : 672 ~ 682
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