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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.6
- 수록면
- 251 - 254 (4page)
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경추의 손상 및 목통증과 같이 목 부위가 이상이 있는 경우에는 초음파 검사를 통하여 경추 근육의 안정적인 수축-이완의 정도를 측정하며, 정확하고 객관적인 초음파 영상 분석이 필요하다. 따라서 객관적으로 경추 근육의 두께를 측정하기 위해서는 경추 부위의 초음파 영상에서 존재하는 첫 번째 경추 객체의 말단 좌표를 기준점으로 설정해야 한다. 본 논문에서는 K-Means Clustering과 스미어링 기법을 적용하여 경추 초음파 영상에서 경추 객체를 추출하고, 경추 근육의 두께를 측정하기 위한 기준점을 자동으로 설정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 경추 추출 방법보다 객관적이고 효율적으로 경추 객체가 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 경추 객체 추출 과정
3. K-Means Clustering을 이용한 경추 객체 추출
4. 스미어링 기법을 적용한 경추 객체 복원
5. 결과 분석 및 비교
6. 결과
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