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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
은성종 (가천대학교) 황보택근 (가천대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제14권 제2호
발행연도
2013.6
수록면
275 - 282 (8page)

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의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.
#자화 강조 영상 #위상 펼침 #뇌 영역 분할 #자기공명 영상 #텍스처 분석 #Susceptibility Weighted Imaging (SWI) #Phase Unwrapping #Brain Segmentation #MR image #Texture Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험결과 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (23)

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1. [학술지(정기간행물)] - Lih-Shyang Chen / 1992 / Representation, Display, Manipulation of 3D Digital Scene and Their Medical Application / Computer Graphisc and Image Processing 48 : 190 ~ 216 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - S. Hemachande / 2007 / Panigrahi, Locally Adaptive Block Thresholding Method with Continuity Cons traint / Pattern Recognition Letters 28 : 119 ~ 124 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - C. C. Kang / 2007 / A Novel Edge Detection Method Based on Maximization of the Objective Function / Pattern Recognition 40 (2) : 609 ~ 618 google schola 4. [단행본] - R. C. Gonzalez / 1993 / Digital Image Processing, 3rd Ed. / Addison-Wesley google schola 6. [학술지(정기간행물)] - R. I. Shrager / 1998 / / NMR Biomed. 11 : 297 ~ 305 google schola

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