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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이해연 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제5호(JKIIT, Vol.20, No.5)
발행연도
2022.5
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.5.1

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뇌 MRI 신호에 QQ 모델을 통해 혈액 내 산소추출률(OEF)을 계산하여 뇌 질환을 진단할 수 있다. 기존 QQ 모델 기반의 OEF 계산 방법은 MRI 촬영 설정에 민감하다. 본 논문은 MRI 신호 감쇠 모델링을 통해 QQ 모델의 출력값을 일반화하고 클러스터링과 정합을 통해 OEF를 계산하는 방법을 제안한다. QQ 모델에 실례 입력값을 적용하여 신호 감쇠값을 계산하고, 제안한 모델로 파라미터값을 추정한다. 그 후 입력값, 파라미터값 및 자화율의 클러스터링으로 대표 클러스터를 계산한다. 미지의 MRI 신호에 대해 제안한 모델로 추정하고 대표 클러스터와 정합과 보간으로 입력값을 추정해 OEF를 계산한다. 미국 코넬의대 17명 환자 데이터를 이용하여 제안한 방법을 기존 CAT 방법과 비교하였고, 5.67 RMSE를 달성하여 7.15 RMSE의 CAT 방법보다 우수함을 보였다. 또한 제안한 방법이 MRI 촬영 설정 변경에도 안정적이고 높은 정확도로 동작하는 것을 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 신호 감쇠 모델링을 이용한 클러스터링 기반 OEF 계산 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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