• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.1698-1705
• /
• 2010

본 논문에서는 자기 공명 영상에서 고속의 간 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 MR 영상을 정규화된 기울기 크기 정보를 바탕으로 효율적으로 객체와 경계로 구분한다. 다음으로 간 영역에 해당하는 객체를 직전에 분할된 슬라이스의 간 영역에서 추출된 씨앗점들로 2차원 씨앗점 영역 성장법을 이용하여 검출한다. 마지막으로 롤링 볼 알고리즘과 연결 요소 분석 기법을 사용하여 간 경계 부근의 위양성 오차를 최소화한다. 20명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차 5.2%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 1.9%였다. 제안 기법으로 한 환자 데이터를 분할하는 데 소요되는 평균 시간은 약 3초 정도였다. 제안 기법은 빠르고, 정확한 간 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 간 진단 기법에 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.63-70
• /
• 2012

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 입력정보의 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.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권2호
• /
• pp.123-126
• /
• 2012

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.