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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박상현 (서울대학교) 이수찬 (삼성전자) 윤일동 (한국외국어대학교) 이상욱 (서울대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제17권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
73 - 80 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

3차원 무릎 자기공명영상 내에서 영역화와 정합 기법을 반복적으로 이용한 다중 해상도 기반의 뼈 영역화 기법
박상현 ,  이수찬 ,  윤일동 외 1명 방송공학회논문지 2012.01 학술저널

2011

영역화와 정합 기법을 반복적으로 이용한 다중 해상도 기반의 뼈 영역화 기법
박상현 ,  이수찬 ,  윤일동 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2011.07 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
#Bone Segmentation #Registration #MR images #Multi-resolution #Constrained branch-and-mincut

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - V.Lempitsky / 2008 / Image segmentation by branchand-mincut / ECCV : 15 ~ 29 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y.Boykov / 2006 / Graph cuts and efficient n-d image segmentation / IJCV 70 (2) : 109 ~ 131 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - P, J, Besl / 1992 / A method for registration of 3-D shapes / IEEE Trans. PAMI 14 : 239 ~ 256 google schola 4. [인터넷자원] - / / http://www.ski10.org/ google schola 5. [학술지(정기간행물)] - J. Fripp / 2007 / Automatic segmentation of the bone and extraction of the bone-cartilage interface from magnetic resonance images of the knee / Physics in Medicine and Biology 52 : 1617 ~ 1631 google schola

이 논문의 저자 정보

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