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MRI 영상 유도 수술 로봇을 위한 개선된 군집 분석 방법을 이용한 뇌종양 영역 검출 개발 = Development of Brain Tumor Detection using Improved Clustering Method on MRI-compatible Robotic Assisted Surgery
저자
김대관 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 차경래 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 승성민 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 정세미 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 최종균 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 노지형 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 박충환 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; 송태하 (대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터) ; Kim, DaeGwan ; Cha, KyoungRae ; Seung, SungMin ; Jeong, Semi ; Choi, JongKyun ; Roh, JiHyoung ; Park, ChungHwan ; Song, Tae-Ha 연구자관계분석
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2019
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Korean
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Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.
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1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.08 | 0.08 | 0.12 |
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0.11 | 0.09 | 0.307 | 0.04 |
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