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저자정보
이규현 (울산과학기술원) 트란민콴 (울산과학기술원) 정원기 (울산과학기술원)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 한국컴퓨터그래픽스학회 2016년 KCGS 학술대회 논문집
발행연도
2016.7
수록면
15 - 23 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

명시야 현미경 영상에서의 세포 분할을 위한 이중 사전 학습 기법
이규현 ,  트란민콴 ,  정원기 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 2016.07 학술대회자료
명시야 현미경 영상에서의 세포 분할을위한 이중 사전 학습 기법
이규현 ,  트란민콴 ,  정원기 컴퓨터그래픽스학회논문지 2016.07 학술저널

초록· 키워드

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본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소코드(Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
#사전 학습 #영상 처리 #세포 분할 #명시야 영상 #Dictionary Learning #Image #processing #Cell segmentation #Bright-field image

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 이중 사전 학습 기반 세포 분할 방법
4. 결과
5. 결론 및 향후 연구
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