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저자정보
권순동 (연세대학교) 우종형 (연세대학교) 이훈 (연세대학교) 김태환 (VIMED) 권기운 (동국대학교) 김동윤 (연세대학교)
저널정보
한국산업응용수학회 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.5 No.2
발행연도
2010.12
수록면
189 - 192 (4page)

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자기공명확산텐서영상(Diffusion Tensor Magnetic Resonance Image, DT-MRI)으로부터 얻어진 확산텐서는 확산 타원체로 정의 될 수 있으며, 확산의 비등방성정도와 방향성을 보여주게 된다. 확산이 가장 빠르게 일어나는 방향은 해당 voxel내의 가장 큰 고유값(eigenvalue)에 연결된 고유벡터(eigenvector)의 방향이다. 이러한 PEV(Principle Eigen Vector)는 잡음에 민감하여 정확하지 않은 값을 가질 수 있다. 신경다발추적결과는 이처럼 잡음에 매우 민감한 PEV로부터 얻어지기 때문에 실제 신경다발의 방향에서 벗어날 수 있다. 따라서 잡음을 제거하기 위한 정규화(regularization) 과정이 필요하다.
본 연구에서는 고유값과 고유벡터를 정규화 하기 위한 방법으로 Median Filter과 Dyadic sorting 방법을 사용하였고 이를 구현하기 위한 알고리듬을 제시하였다.

목차

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서론
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이수열 ,  한병희 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2008 .01

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