Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

A Slice Information Based Labeling Algorithm for 3-D Volume Data

Slice 정보에 기반한 3차원 볼륨 데이터의 레이블링 알고리즘

  • Published : 2004.07.01
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Abstract

We propose a new 3 dimensional labeling method based on slice information for the volume data. This method is named SIL (Slice Information based Labeling). Compare to the conventional algorithms, it has advantages that the use of memory is efficient and it Is possible to combine with a variety of 2 dimensional labeling algorithms for finding an appropriate labeling algorithm to its application. In this study, we applied SIL to confocal microscopy images of cervix cancer cell and compared the results of labeling. According to the measurement, we found that the speed of Sd combined with, CCCL (Contour based Connected Component Labeling) is almost 2 times higher than that of other methods. In conclusion, considering that the performance of labeling depends on a kind of image, we obtained that the proposed method provide better result for the confocal microscopy cell volume data.

본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.

Keywords

References

  1. 황선규, 권영진, 김희율, '영상 분할을 위한 효과적인 영역 병합 방법', 제 15회 신호처리 합동학술대회 논문집, pp.73, 2002
  2. 김태우, 'MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 뇌영역의 자동 분할', 정보처리논문지, 제7권, 제2호, pp.542-551, 2000
  3. Aronsson M. and Borgenfors G., '2D segmentation and labeling of clustered ring shaped objects,' SCIA, pp. 272-279. 2001
  4. Rosenfeld A. and Pfalts J., 'Sequential operations in digital picture processing,' J. ACM Vol.13, No. 4, pp. 471-494, 1966 https://doi.org/10.1145/321356.321357
  5. Rosenfeld A. and Kak A. C., Digital Picture Processing, Academic Press, Vol.2, pp.241-242, 1982
  6. Gonzales R. and Woods R, Digital Image Processing, 2nd Ed., Addison-Wesley, New Jersey, pp.42-45, 2002
  7. Haralick R. and Shapiro L., Computer and Robot Vision Volume, Academic Press, Vol.2, pp.241-242, 1982
  8. Stefano L. D. and Bulgarelli A., 'A simple and efficient connected component labeling algorithm,' ICIAP '99, 10th International Conference on Image Analysis and Processing, September, pp. 27-29, 1999
  9. 김도현, 강동구, 차의영, '비재귀 Flood-Fill알고리즘을 이용한 적용적 이미지 레이블링 알고리즘', 한국정보처리학회 논문지, 제9-B권, 제3호, pp.337-342, 2002 https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.3.337
  10. Hu J., Farin G., II M. H., Massia S. P., Nielson G. and Razdan A., 'Statistical 3D segmentation with greedy connected component labeling refinement,' http://prism.asu.edu/, 2003
  11. Razan A., Patel K. , Farin G. and Capco D. G. 'Visualization of Multicolor LCM data set,' Computers and Graphics, Vol.25, No.3, pp.371-382, 2001 https://doi.org/10.1016/S0097-8493(01)00061-9
  12. Ishiyarna Y., Funaoka C, Kubo F., Takahashi H. and Tomita F., 'Labeling board based on boundary tracking,' 11th ICPR, pp.34-38, 1992 https://doi.org/10.1109/ICPR.1992.202125