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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제23권 제4호
발행연도
1996.4
수록면
358 - 371 (14page)

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자기 공명 메디칼 영상으로부터 정상적인 세포조직(tissue) 또는 뇌종양 (brain tumor)과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화 (visualization) 또는 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류 (classification)를 필요로 한다. 본 논문 에서는 마코브 렌덤휠드 (MRF)와 깁스 렌덤휠드 (GRF) 및 스토 케스틱 릴렉세이션에 기반을둔 새로운 3 차원 자기공명 영상의 분류 방법을 제시한다. 통상적으로 디지탈 영상은 정사각형의 격자 (lattice) 구조상에 정의원 2 차원 렌덤휠드로 간주되어 왔 으며 이때 영상 분류의 영역(domain)은 E²이다. 그러나, 볼륨 영상의 분류는 3 차원 자기공명영상 (Volumetric MRI) 데이타, 즉 E³를 그 분류 영역으로 한다. 다중 스펙트럴과 3 차원 데이타로 형성된 자기공명 영상의 분류을 위하여, 베이지안 의사결정 방법이 선택 되었으며 3차원 영상에 MRF-GRF 스토케스틱 모델을 구축 하였다. 영상의 분류 결과는 Maximum A Posteriori (MAP)를 갖는 클레스 맵의 형태로 표현되며 MAP를 획득하기 위하여 릴렉세이션과 에닐링에 근거한 새로운 context-dependent 분류방법이 개발 되었다.

목차

요약

Abstract

1. Introduction

2. Background

3. MRF-GRF Model

4. Statistical Preliminaries for Classification

5. MRF-Gibbs Classification

6. Experimental Results

7. Conclusion

References

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