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

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.19-26
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• 2018

흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.