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
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현진 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교) 장기돈 (연세대학교) 나군호 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.9
발행연도
2018.9
수록면
937 - 942 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.9.937

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
부분신장절제술 후 절제술을 수행한 반대쪽 신장의 보상성 비대를 예측하기 위해 신실질을 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 볼륨 기반 유사 정합 및 밝기값 기반 유사도 측정을 통해 유사 아틀라스를 선정한다. 둘째, 볼륨 기반 유사 정합 및 아틀라스 기반 어파인 정합의 단계적 정합 및 밝기값 기반 제한된 지역적 가중투표를 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 밝기값의 분포가 훈련 영상과 달라 분할이 제대로 되지 않는 데이터에 대해 가우시안 혼합 모델 기반 다중 임계치 기법을 통한 피질 분할 및 형상확률맵을 이용한 수질 분할 방법을 선택적으로 수행한다. 제안방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 91.34%로, 다중 투표 기법을 통한 분할 및 지역적 가중투표를 통한 분할 방법대비 다이스 유사계수가 각각 18.19%, 1.35% 향상되었다.
#컴퓨터 단층촬영 영상(CT) #신실질 #다중 아틀라스 #지역적 가중투표(LWV) #형상확률맵(SPM) #computed tomography (CT) #renal parenchyma #multi-atlas segmentation #locally weighted voting #shape-prediction map

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 복부 CT 영상에서 신실질 자동 분할
3. 실험결과 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. Lee, H. Hong and K. Rha, Automatic Segmentation of Renal Parenchyma using Graph-cuts with Shape Constraint based on Multi-probabilistic Atlas in Abdominal CT Images, Journal of Korea Computer Graphics Society, Vol. 22, No. 4, pp. 11-19, 2016. (in Korean) B. Tsagaan, A. Shimizu, H. Kobatake, K. Miyakawa and Y. Hanzawa, Segmentation of Kidney by using a Deformable Model, Proc. of 2001 International Conference on Image Processing, 2001. Y. Huang, P. Chung, C. Huang and C. Huang, Multiphase Level Set with Multi Dynamic Shape Models on Kidney Segmentation of CT Image, Biomedical Circuits and Systems Conference 2009, 2009. G. Yan and B. Wang, An Automatic Kidney Segmentation from Abdominal CT Images, 2010 IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, 2010. A. Skalski, K. Heryan, J. Jakubowski and T. Drewniak, Kidney Segmentation in CT Data using Hybrid Level-set Method with Ellipsoidal Shape Constraints, Metrology and Measurement Systems, Vol. 24, issue 1, 2017.

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