영역 확장 기반 추적을 이용한 3차원 의료 영상 분할 기법

3D Medical Image Segmentation Using Region-Growing Based Tracking

  • 고선영 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학전공) ;
  • 이재연 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학전공) ;
  • 임정은 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학전공) ;
  • 나종범 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학전공)
  • Ko S. (Div. of Electrical Engineering, Dept. of Electrical Engineering & Computer Science Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) ;
  • Yi J. (Div. of Electrical Engineering, Dept. of Electrical Engineering & Computer Science Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) ;
  • Lim J. (Div. of Electrical Engineering, Dept. of Electrical Engineering & Computer Science Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) ;
  • Ra J. B. (Div. of Electrical Engineering, Dept. of Electrical Engineering & Computer Science Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST))
  • 발행 : 2000.06.01

초록

본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.

In this paper. we propose a semi-automatic segmentation algorithm to extract organ in 3D medical data by using a manually segmentation result in a sing1e slice. Generally region glowing based tracking method consists of 3 steps object projection. seed extraction and boundary decision by region growing. But because the boundary between organs in medical data is vague, improper seeds make the boundary dig into the organ or extend to the false region. In the proposed algorithm seeds are carefully extracted to find suitable boundaries between organs after region growing. And the jagged boundary at low gradient region after region growing is corrected by post-processing using Fourier descriptor. Also two-path tracking make it possible to catch up newly appeared areas. The proposed algorithm provides satisfactory results in segmenting 1 mm distance kidneys from X-rav CT body image set of 82 slices.

키워드

참고문헌

  1. International Conference on Pattern Recognition v.3 A volumetric segmentation technique for diagnosis and surgical planning in lower torso CT images T. S. Newman;N. Tang;S. Bachararch;P. Choyke
  2. International Conference on Image Processing v.3 Three dimensional segmentation of volume data R. E. Muzzolini;Y. H. Yang;R. Pierson
  3. International Journal of Computer Vision v.1 Snakes: Active contour models M. Kass;A. Witkin;D. Terzopoulus
  4. International Conference on Image Processing v.3 Deformable model for human organ extraction J. Gao;A. Kosaka;A. Kak
  5. Workshop on Biomedical Image Analysis Maximum a posteriori segmentation for medical visualization L.S. Hibbard
  6. IEEE Transactions on Medical Imaging v.15 no.6 Deformable boundary finding in medical images by integrating gradient and region information A. Charkaborty;L. H. staib;J.S. duncan
  7. International Conference on Image Processing v.3 Joint segmentation and B-spline object contour modeling for object tracking and motion compensation in image sequence Y. H. Gu;V. Gui;T. Tjahjadi