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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 41 - 48 (8page)
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간 이식의 가상 수술 계획 수립에는 간 혈관 구조에 따라서 정확하게 간 영역을 구분하는 것이 필요하다. 이러한 요구 사항들은 기존에는 의사들에 의하여 수작업으로 수행되어왔지만, 최근 CT (computed tomography)의 발전에 따른 영상 데이터량의 급격한 증가로 인하여 의사들의 수작업을 보완할 컴퓨터를 이용한 보조 진단 기술의 필요성이 급증하고 있다. 하지만, 환자와 조영제에 따른 간 CT 영상들의 다양성으로 인하여 기존의 영상 분할, 골격화 기법들은 실제 데이터에 적용되어 좋은 결과를 보여주기가 어렵다. 본 논문에서는 간 문맥기 CT 영상에서 간 혈관 분할 및 구분 기법과 골격화 기법을 제안한다. 최적 임계값 기법으로 간 혈관을 정확하게 분할 및 구분하고, 경로 나무와 레벨 셋 기법으로 간 혈관을 골격화하여 구조를 분석한다. 20명의 환자 데이터에 대한 실험 결과 제안 기법으로 정확한 간 혈관 분할 및 골격화가 가능하였다. 제안 기법은 공여자의 간 영역을 구분하는 데 사용될 수 있다.
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T. Saitoh / 2004 / Automatic segmentation of liver region based on extracted blood vessels / Systems and Computers in Japan 35(5):1~10
C.J. Park / 2005 / Automatic separate algorithm of vein and artery for auto-segmentation liver-vessel from abdominal MDCT images using morphological filtering / Lecture Notes in Computer Science 3612:1069~1078
D. Selle / 2002 / Analysis of vasculature for liver surgical planning / IEEE Transactions on Medical Imaging 21(11):1344~1357
J. Lee / 2007 / Efficient liver segmentation using a level-set method with optimal detection of the initial liver boundary from level-set speed images / Computer Methods and Programs in Biomedicine 81(1):26~38
R.T. Whitaker / 2001 / Variable-conductance, level-set curvature for image denoising / IEEE Proceedings of International Conference on Image Processing 3:142~145
C.J. Park / 2005 / Automatic separate algorithm of vein and artery for auto-segmentation liver-vessel from abdominal MDCT images using morphological filtering / Lecture Notes in Computer Science 3612:1069~1078
D. Selle / 2002 / Analysis of vasculature for liver surgical planning / IEEE Transactions on Medical Imaging 21(11):1344~1357
J. Lee / 2007 / Efficient liver segmentation using a level-set method with optimal detection of the initial liver boundary from level-set speed images / Computer Methods and Programs in Biomedicine 81(1):26~38
R.T. Whitaker / 2001 / Variable-conductance, level-set curvature for image denoising / IEEE Proceedings of International Conference on Image Processing 3:142~145
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