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무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할

Automatic Meniscus Segmentation from Knee MR Images using Multi-atlas-base Locally-weighted Voting and Patch-based Edge Feature Classification
컴퓨터그래픽스학회논문지 제24권 제4호, 2018.9, 29-38 (10 pages)
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초록
본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 반월상 연골의 자동 위치화, 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통한 반월상 연골 분할 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 뼈와 무릎 관절 연골을 분할한 후 이를 이용하여 반월상 연골의 관심볼륨영역을 자동 위치화한다. 둘째, 반월상 연골의 관심볼륨영역에서 형상 및 밝기값 분포 가중치를 고려한 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통해 반월상 연골을 분할한다. 셋째, 밝기값이 유사한 측부 인대로의 누출을 제거하기 위해 형상 및 거리 가중치를 고려한 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통해 반월상 연골 분할을 개선한다. 제안 방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 내측 반월상 연골은 80.13%, 외측 반월상 연골은 80.81% 를 보였으며 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 통한 분한 방법과 비교하여 내측 및 외측 반월상 연골 각각 7.25%, 1.31% 향상되었다.

In this paper, we propose an automatic segmentation method of meniscus in knee MR images by automatic meniscus localization. multi-atlas-based locally-weighted voting, and patch-based edge feature classification. First, after segmenting the bone and knee articular cartilage, the volume of interest of the meniscus is automatically localized. Second, the meniscus is segmented by multi-atlas-based locally-weighted voting taking into account the weights of shape and intensity distribution in the volume of interest of the meniscus. Finally, to remove leakage to the collateral ligaments with similar intensity, meniscus is refined using patch-based edge feature classification considering shape and distance weights. Dice similarity coefficient between proposed method and manual segmentation were 80.13% of medial meniscus and 80.81% for lateral meniscus, and showed better results of 7.25% for medial meniscus and 1.31% for lateral meniscus compared to the multi-atlas-based locally-weighted voting.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 반월상 연골 자동 분할
3. 실험 및 결과
4. 결론
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