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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이민진 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
273 - 281 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

심장 CT 영상에서 밝기값 분포와 적응적 기울기 프로파일을 이용한 좌심실 내외벽 경계 검출
이민진 ,  홍헬렌 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2010.04 학술저널

2008

심장 CT 영상에서 적응적 기울기 프로파일을 이용한 좌심실 내외벽 경계 자동 분할
이민진 ,  홍헬렌 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 CT 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선 추적 기반의 좌심실 내외벽 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 심근 내벽 경계는 임계값 기법과 영역확장법으로 분할하고, 꼭지근을 포함하는 위하여 방사형의 방사선 추적 기법을 이용하여 분할한다. 둘째, 심근 외벽 경계는 적응적 기울기 프로파일 내에 심근의 밝기값과 최대 기울기를 갖는 점을 추출한다. 마지막으로, 타원이나 원의 형태를 유지하기 위하여 내외벽의 잘못된 경계점들을 타원방정식으로 선형 보간하고 B-스플라인을 적용하여 최종 분할된 결과를 추출한다. 제안방법의 평가를 위해 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가를 위하여 임상의의 수동 분할 결과와 제안 방법 분할 결과 간의 평균거리차이와 중복영역비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.56±0.24㎜로 측정되었고, 평균 중복영역비율은 평균 82±4.2%로 측정되었다. 제안 방법을 적용한 수행 시간은 평균 1초로 수행을 완료하였다.
#좌심실 #내외벽 경계 #전산화단층촬영영상 #자동분할 #방사선 #left ventricle #endo- and epicardial contour #Computed Tomography #Automatic Segmentation #ray-casting

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선추적 기반의 심근 내외벽 추출
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Juergens KU / 2006 / Left ventricluar function studied with MDCT / Eur Radiology 16 : 342 ~ 350 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Schlosser T. / / Assessment of left ventricular parameters using 16-MDCT and new software for endocardial and epicardial border delineation / An J Roentgenol 184 : 765 ~ 773 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - G. Mujlenbruch / 2006 / Global left ventricular function in cardiac CT. Evaluation of an automated 3D region-growing segmentation algorithm / Eur Radiology 16 : 1117 ~ 1123 google schola 4. [학술대회논문] - J. Fleureau / 2007 / A new 3D Multi-Object Segmentation Method in Cardiac MSCT Imaging using a Multi- Agent Approach / CLAIB2007, IFMBE Proceedings : 249 ~ 253 google schola 5. [학술대회논문] - Urschler M. / 2002 / The LiveWire Approach for the Segmentation of Left Ventricle Electron-Beam CT Images / Proc. of 26th Workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition: Vision with Non-traditional Sensors : 319 ~ 326 google schola

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