3차원 시상 두뇌 자기공명영상 자동분할기법 = Automated Segmentation Algorithm for 3D Sagittal Brain Magnetic Resonance Images
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2000
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원: 전기컴퓨터공학과 2000. 2
발행연도
2000
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 59p. : 삽도, 사진 ; 26 cm .
소장기관
본 논문에서는 일련의 2차원 영상으로 구성되어 있는 3차원 시상 두뇌 자기공명영상에서 두뇌구조를 분할하는 기법을 연구하였다. 분할은 중앙시상 두뇌 자기 공명영상으로부터 시작한다. 우선 중앙시상 두뇌 자기공명영상에 문턱치 방법을 적용하여 이진영상을 얻는다. 대부분의 분할은 몇몇 기준자와 선행정보를 사용하여 두뇌구조의 인식이 용이한 이진영상에서 수행한다. 이러한 전처리후에도 여전히 남아있는 문제영역들은 연결기반 문턱치 분할기법을 이용하여 해결한다. 중앙시상 두뇌 자기공명영상의 분할이 성공적으로 이루어졌으면 그 결과를 이용하여 3차원 시상 두뇌 자기공명영상 분할을 시작한다. 즉, 성공적으로 분할된 중앙시상 두뇌 자기공명영상을 인접 영상에 마스크로 적용하여 인접 영상의 두뇌구조를 추출한다. 그러나 마스크 적용 시, 일부 영상에서 두뇌구조가 절단되는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 절단영역을 복원하기 위해 마스크 영상과 마스킹 방법을 적용하여 얻은 영상의 경계를 비교하여 절단영역의 경계점을 검출한다. 검출한 경계점에 대해 원영상에서 연결기반 문턱치 분할기법을 사용하여 절단영역을 복원하면 성공적으로 두뇌구조를 추출할 수 있다. 분할된 영상은 다음 영상의 분할을 위한 마스크로 사용된다. 실험결과 제안된 분할기법은 3차원 시상 두뇌 구조의 위치에 따른 모양 및 크기 변화에 강인한 특성을 나타내었으며, 제안된 기법을 적용하여 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
더보기In this thesis, an automated segmentation algorithm for three-dimensional sagittal brain MR images is proposed. First, we segment the midsagittal brain MR images. In order to segment the midsagittal brain MR images, we apply thresholding to obtain binary images. Most segmentation is performed on the binary image using some landmark and anatomical information. To separate regions what are incorrectly merged after this initial segmentation, we use a connectivity-based threshold segmentation algorithm. After this midsagittal brain MR image segmentation, then we segment remaining slices in lateral direction using the successfully segmented midsagittal brain MR images as a mask to neighbor slices. However, there can be truncated region in the masked image by masking operation. In order to restore the truncated region, we find the end points of the truncated region by comparing the boundaries of the mask image and masked image. Finally, in original image, we can restore the truncated region using the connectivity-based threshold segmentation algorithm with the end points. The segmented image is used as a mask to segment next slice. Although the proposed algorithm produces satisfactory results, some of the results still include non-brain tissues. In order to solve this problem, post processing may be required. However, considering a large variation of the shape and size of the brain structure, it seems that the proposed algorithm works relatively well.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)