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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최흥국 (인제대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제4권 제2호
발행연도
2001.4
수록면
108 - 115 (8page)

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본 연구에서는 RGB 칼라영상에서 세 칼라 객체의 색상에 따라 정량적으로 분류하기 위하여 ML(Maximum Likelihood) 분류법을 개선 시도하여 보았다. RGB 칼라 영상이라 하면 빨강, 초록, 파랑의 세 밴드로 이루어진다. 스펙트럼과 공간상의 요소를 고려한다면 3차원적인 구조를 갖게 된다. 이러한 3차원 구조의 voxel를 RGB cube에 투사하여 이로부터 ML 분류법의 개선 방법론을 적용하여 보았다. 전례적으로 쉽게 사용되어지는 Box 분류법과 비교 검토하여 보았으며 Bayesian decision 이론을 기반으로 한 통계학적인 ML 분류법을 사용하였다. 유방암 항체조직영상에 이 방법론을 응용하여 양성 세포핵, 음성 세포핵 그리고 배경을 분류하는데 좋은 결과를 얻어 임상에서 유방암 환자의 예후 및 진단에 사용할 수 있도록 연구하였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법론
4. 결과 및 고찰
5. 결론 및 향후연구
참고문헌

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