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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현진 (서울여자대학교) 김현아 (서울여자대학교) 이한상 (한국과학기술원) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제12호
발행연도
2016.12
수록면
1,960 - 1,969 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 계층적 정합 및 지역적 가중투표를 사용한 신장 자동 분할
김현진 ,  홍헬렌 ,  장기돈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

2016

복부 컴퓨터단층촬영 영상에서 다중 아틀라스 기반 위치적 정보를 사용한 계층적 장기 분할
김현진 ,  김현아 ,  이한상 외 1명 멀티미디어학회논문지 2016.12 학술저널
복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반의 계층적 장기 분할
김현진 정보미디어학과 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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In this paper, we propose an automatic hierarchical organ segmentation method on abdominal CT images. First, similar atlases are selected using bone-based similarity registration and similarity of liver, kidney, and pancreas area. Second, each abdominal organ is roughly segmented using image-based similarity registration and intensity-based locally weighted voting. Finally, the segmented abdominal organ is refined using mask-based affine registration and intensity-based locally weighted voting. Especially, gallbladder and pancreas are hierarchically refined using location information of neighbor organs such as liver, left kidney and spleen. Our method was tested on a dataset of 12 portal-venous phase CT data. The average DSC of total organs was 90.47±1.70%. Our method can be used for patient-specific abdominal organ segmentation for rehearsal of laparoscopic surgery.
#Hierarchical Organ Segmentation #Multi-atlas #Atlas Selection #Registration #Locallyweighted Voting

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 다중 아틀라스 기반의 계층적 장기 분할
3. 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCE

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허민오 ,  김경민 ,  장병탁 한국멀티미디어학회지 2016 .09

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-001994833