• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.58-66
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• 1998

목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.