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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
255 - 258 (4page)

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의학영상이 3차원 재구성 및 대상 객체의 볼륨렌더링을 위해서는 보간과 분할 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 영상데이타를 확률 분포로 가정하는 통계적 방법중 최적 추정법을 응용하여 보간 및 분할을 하였다. 동방해상도의 볼륨데이타를 얻기 위해서는 단층 영상 사이에 최적의 불편추정량이라고 수학적으로 증명된 크리깅 기법을 사용하여 보간하였다. 크리깅은 공간적으로 분포된 모든 스칼라 값에 대한 불편 추정이 가능한 보간기법이다. 보간된 볼륨데이타는 마르코프랜덤필드 모델로 모델화하여 3차원적인 객체의 결 특성을 통계적으로 분석하여 분할하였다. 3차원 인접 시스템을 MRF라고 가정하면 인접시스템에서의 확률변수 값은 Gibbs분포로 표시될 수 있다[8].
본 논문에서는 자기공명영상을 대상으로 정규크리깅기법을 이용하여 보간하고 3D-MRF를 이용하여 분할한 영상을 기존의 보간 및 분할 기법으로 처리한 영상과 비교한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 의학영상을 위한 기존의 보간 및 분할 기법

Ⅲ. 정규 크리깅 기법에 의한 의학영상 보간

Ⅳ. 3D - MRF 모델에 의한 의학영상 분할

Ⅴ. 실험 및 결가

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