KCI등재
직관적 퍼지 C-평균 모델을 이용한 자기 공명 영상 분할 = MRI Data Segmentation Using Fuzzy C-Mean Algorithm with Intuition
저자
김태현 (명지대학교) ; 박동철 (명지대학교) ; 정태경 (명지대학교) ; 이윤식 (전자부품연구원) ; 민수영 (전자부품연구원) ; Kim, Tae-Hyun ; Park, Dong-Chul ; Jeong, Tai-Kyeong ; Lee, Yun-Sik ; Min, Soo-Young
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
191-197(7쪽)
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1
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직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
더보기An image segmentation model using fuzzy c-means with intuition (FCM-I) model is proposed for the segmentation of magnetic resonance image in this paper. In FCM-I, a measurement called intuition level is adopted so that the intuition level helps to alleviate the effect of noises. A practical magnetic resonance image data set is used for image segmentation experiment and the performance is compared with those of some conventional algorithms. Results show that the segmentation method based on FCM-I compares favorably to several conventional clustering algorithms. Since FCM-I produces cluster prototypes less sensitive to noises and to the selection of involved parameters than the other algorithms, FCM-I is a good candidate for image segmentation problems.
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2005-10-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of IKEEE | KCI후보 |
2005-05-30 | 학술지등록 | 한글명 : 전기전자학회논문지외국어명 : 미등록 | KCI후보 |
2005-03-25 | 학회명변경 | 한글명 : (사) 한국전기전자학회 -> 한국전기전자학회영문명 : 미등록 -> Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.3 | 0.3 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.262 | 0.17 |
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