의료 영상처리에서의 물리적 이론을 활용한 객체 유효 인식 방법Effective Object Recognition based on Physical Theory in Medical Image Processing
- Other Titles
- Effective Object Recognition based on Physical Theory in Medical Image Processing
- Authors
- 은성종; 황보택근
- Issue Date
- Dec-2012
- Publisher
- 한국콘텐츠학회
- Keywords
- MRI; MR Theory; R2-map; Effective Object Recognition; Liver Segmentation; 자기공명 영상; 자기공명 이론; R2-맵; 객체 유효 인식; 간 영역 분할
- Citation
- 한국콘텐츠학회 논문지, v.12, no.12, pp.63 - 70
- Journal Title
- 한국콘텐츠학회 논문지
- Volume
- 12
- Number
- 12
- Start Page
- 63
- End Page
- 70
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/16907
- DOI
- 10.5392/JKCA.2012.12.12.063
- ISSN
- 1598-4877
- Abstract
- 의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
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