메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tran Thi Thu Ha (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University) Seung Ho Choi (Dongshin University) Pham The Bao (University of Science)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제3호(JKIIT, Vol.13, No.3)
발행연도
2015.3
수록면
43 - 51 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.3.43

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
T2-플레어 MRI 영상에서 뇌백질 고강도(White Matter Hyperintensity, WMH)로는 알츠하이머 또는 혈관성치매 또는 발작의 위험을 나타낸다. 기존의 많은 연구에서 뇌백질 고강도는 혈관성 질병의 증대된 위험을 예측할 수 있는 것으로 알려져 있다. WMH는 위험도를 식별하는 새로운 정량적 중간마커로 간주되고 있다. 본 논문에서는 T2 플레어 MRI로부터 WMH를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 두 개의 분할단계로 구성되는데, 첫째, 형태론적 기술과 k-means 집단화를 이용하여 입력영상에서 두개골로부터 뇌질을 분리시킨다. 둘째, 흑백 뇌질 영상은 L*a*b* 컬러 영상으로 변환되고, 다음 k-nearest neighbor means 분류 알고리듬을 통해 WMH, 비-WMH, 그리고 배경 영역으로 분할된다. 실제 T2 플레어 MRI 영상에 대한 실험을 통해 높은 recall,과 precision을 갖는 좋은 성능을 보였으며, Graph Cut 알고리듬에 비하여 안정적인 성능을 보였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Hyperintensities Segmentation Method
III. Experimental Results and Discussion
V. Conclusions
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0