3D CT Image를 위한 자동영상 분할 = Automatic Segmentation for 3D Images
이제까지 3D 의학 영상을 위해 적용할 수 있는 segmentation 방법들을 조사하여 보고, 여러 기법들의 문제점을 분석하였으며 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다. 본 논문은 segmentation과정을 자동화할 수 있는 보다 일반적인 방법을 설계하고 구현하였으며, 일부 deformable model을 이용한 기법에 대한 간소한 과정을 위해 continuity force 만을 고려하여 deformation 시의 느린 수렴 과정을 생략하는 방법을 제안하였다. 또한 까다로운 threshold의 측정 과정을 좀더 일반화할 수 있는 기법과 넓은 슬라이스 간격의 데이터에도 적용될 수 있는 방법들을 고려하였다.
본 논문에서는 먼저 영상에 대해 noise를 감소시키고 배경 및 주변 조직을 사전에 제거하였으며. 초기 영역 탐색 과정을 간소화하고 grey level에 대한 사전 threshold 입력을 가능한 최소화하기 위한 방법으로 3D region growing 기법을 사용하였다. 여기에서 얻어진 1차 결과는 모양 정보를 고려하지 않으므로 부정확한 boundary가 생성될 수 있으므로 boundary를 보정하고 B-spline을 이용해 2차 결과로 surface를 생성하였다. 이 알고리즘들에 대한 수행을 테스트하기 위해 CT 영상에서 간에 대해 segmentation을 시도하여 보았으며, manual로 segmentation한 결과와 부피 비교 시 10% 이내의 오차를 나타내었고, 실제의 간 모양과 유사하게 재구성된 3차원 display 결과를 보여준다.
제안된 방법의 실제적인 적용을 위해서는 보다 많은 샘플 데이터나 다른 장기들에 대해 적용하고 수행하여 보고 더 정확하고 빠른 결과를 얻기 위해서는 알고리즘의 보완을 위한 다른 방법도 첨가될 수 있을 것이다.
앞으로는 다량의 데이터의 불규칙한 오류에 대해 보다 정확한 segmentation을 수행할 수 있는 알고리즘들이 연구되어야 할 것이며, knowledge-based 기법과 같이 영상들에 대한 데이터 베이스를 구축하고 이의 특성을 활용할 수 있는 방법도 연구해 볼만한 가치가 있다고 본다. 또한, 수행 속도의 향상을 위해서는 알고리즘의 최적화나 병렬 처리를 할 수 있는 하드웨어와의 접목 등을 시도하여 볼 수 있을 것이다.
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