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Automated Segmentation of MR Brain Images Using 3-Dimensional Clustering 3차원 클러스터링을 사용한 MR 뇌 이미지의 자동 분할

Ock-Kyung YOON, Dong-Min KWAK, Bum-Soo KIM, Dong-Whee KIM, Kil-Houm PARK

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요약 :

본 논문에서는 T1 강조 영상, T2 강조 영상, PD 영상의 상호보완적 활용을 통해 MR 뇌 영상의 자동화된 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 분할 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 세 개의 입력 이미지 위에 대뇌 마스크를 배치하여 대뇌 이미지를 추출하는 것입니다. 두 번째 단계에서는 3차원 클러스터 중에서 대뇌 내부 조직을 대표하는 뛰어난 클러스터를 선택합니다. 3차원 클러스터는 3개의 최적 축척 이미지를 사용하여 형성된 2차원 공간에서 3차원 히스토그램의 조밀하게 분포된 부분을 교차하여 결정됩니다. 최적의 스케일 이미지는 각 2차원 히스토그램과 검색 그래프 구조에 스케일 공간 필터링을 적용한 결과입니다. 결과적으로 최적의 스케일 이미지는 2차원 히스토그램에서 조밀하게 분포된 픽셀 부분의 모양을 정확하게 묘사할 수 있습니다. 마지막 단계에서는 우수 클러스터 중심값을 초기 중심값으로 사용하는 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 통해 대뇌 영상을 분할한다. 클러스터 중심 값을 정확하게 계산하는 제안된 분할 알고리즘의 기능은 사용된 초기 중심 값에 의해 과도하게 제한되는 FCM 알고리즘의 현재 한계를 보상합니다. 또한 다중 스펙트럼 분석을 포함하는 제안된 알고리즘은 단일 스펙트럼 분석보다 더 나은 분할 결과를 얻을 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.4 pp.773-781
발행일
2002/04/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
의료 공학

작성자

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