Medical Image Segmental ion using Gradient Vector Plow

Gradient Vector Flow을 이용한 의료영상 분할

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.