초록
핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.
The correlation technique has been widely used in ctRl data processing. The proposed CLT (clus- tering threshold) technique is a modified CCT (correlation coefficient threshold) technique and has many advantages compared with the conventional CCT technique. The CLT technique is explained by the following two steps. First, once the correlation coefficient map above the proper TH value is obtained using the CCT technique which is discrete and includes splash noise data, then the spurious pixels are rejected and the real neural activity pixels extracted using an nxn matrix box. Second, a clustering operation is performed by the two correction rules. The real neuronal activated pixels can be clustered and the false spurious pixels can be suppressed by the proposed CLT technique. The proposed CLT technique used in the post processing in ctRl has advantages over other existing techniques. It is especially proved to be robust in noisy environment.
