복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할 


45권  9호, pp. 937-942, 9월  2018
10.5626/JOK.2018.45.9.937


PDF

  요약

부분신장절제술 후 절제술을 수행한 반대쪽 신장의 보상성 비대를 예측하기 위해 신실질을 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 볼륨 기반 유사 정합 및 밝기값 기반 유사도 측정을 통해 유사 아틀라스를 선정한다. 둘째, 볼륨 기반 유사 정합 및 아틀라스 기반 어파인 정합의 단계적 정합 및 밝기값 기반 제한된 지역적 가중투표를 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 밝기값의 분포가 훈련 영상과 달라 분할이 제대로 되지 않는 데이터에 대해 가우시안 혼합 모델 기반 다중 임계치 기법을 통한 피질 분할 및 형상확률맵을 이용한 수질 분할 방법을 선택적으로 수행한다. 제안방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 91.34%로, 다중 투표 기법을 통한 분할 및 지역적 가중투표를 통한 분할 방법대비 다이스 유사계수가 각각 18.19%, 1.35% 향상되었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

H. Kim, H. Hong, K. Chang, K. H. Rha, "Automatic Segmentation of Renal Parenchyma using Shape and Intensity Information based on Multi-atlas in Abdominal CT Images," Journal of KIISE, JOK, vol. 45, no. 9, pp. 937-942, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.9.937.


[ACM Style]

Hyeonjin Kim, Helen Hong, Kidon Chang, and Koon Ho Rha. 2018. Automatic Segmentation of Renal Parenchyma using Shape and Intensity Information based on Multi-atlas in Abdominal CT Images. Journal of KIISE, JOK, 45, 9, (2018), 937-942. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.9.937.


[KCI Style]

김현진, 홍헬렌, 장기돈, 나군호, "복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할," 한국정보과학회 논문지, 제45권, 제9호, 937~942쪽, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.9.937.


[Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)]  Download


[BibTeX]  Download



Search




Journal of KIISE

  • ISSN : 2383-630X(Print)
  • ISSN : 2383-6296(Electronic)
  • KCI Accredited Journal

사무국

  • Tel. +82-2-588-9240
  • Fax. +82-2-521-1352
  • E-mail. chwoo@kiise.or.kr