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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제24권 제7호
발행연도
1997.7
수록면
705 - 714 (10page)

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X 선 단층 영상이나 자기공명영상과 같은 진단 의학용 영상의 분석을 돕기 위해 컴퓨터를 이용해서 단층 영상으로부터 대상 물체를 3차원으로 재구성하는 방법들이 연구되어져 왔다. 이러한 물체 재구성은 등방해상도를 위한 보간, 물체를 인식하기 위한 분할 및 볼륨렌더링의 단계로 이루어진다. 지금까지 여러 분할 알고리즘들이 개발되어 왔으나 기존의 분할 기법들이 2차원 영상에 국한되어 3차원 재구성에 효과적이지 못한점을 개선하기 위해 본 논문에서는 3D-MRF 모델 기반 분할 기법에 의한 물체 재구성 방법을 제안한다. 먼저 영상 데이타를 3차원 공간상의 확률분포로 모델화하기 위해 3D-MRF 모델을 제안하고, 다음 이에 의한 볼륨 확장 분할 기법을 제시한다. 마지막으로 제안한 방법과 기존 방법으로 재구성한 결과를 비교 평가한다. 제안된 3D-MRF 모델 기반 분할과 기존의 2차원적인 MRF 모델 기반 분할을 인공 영상에 적용한 결과 제안된 분할 기법이 더 정확하게 대상 물체를 분할하였고 높은 잡음비에서도 오류율이 더 낮았다. 또한 무릎부위의 자기공명영상을 이용하여 대퇴골을, 제안한 크리깅 보간과 3D-MRF 모델 기반 분할에 의한 통계적 방법과 기존의 선형 보간과 2차원 영역 확장에 의한 결정적 방법으로 재구성한 결과, 전자가 후자보다 영상의 질이 우수한 것으로 나타났다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 의학 영상의 재구성을 위한 기존 영상 처리

3. 3D-MRF 모델 기반 분할 기법

4. 실험 및 결과

5. 결론

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