초록
자기공명영상은 다른 의료영상에 비해서 보다 정확한 해부학적인 진단 정보를 제공해 주므로 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 이차원 축단면 뇌 자기총명영상을 분할하는 자동화 알고리즘과 병별에 의해서 손상된 슬라이스를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 영상분활 과정은 두단계로 구성되어 있는데, 첫 단계에서는 이진화와 형태학적 연산을 이용하여 대뇌영역을 추출하고, 둘째 단계에서는 FCM(Fuzzy C-means)알고리즘을 이용하여 추출된 대뇌 내부의 각 조직을 분할하였다. FCM알고리즘은 분할하는 조직의 수가 증가할수록 급격하게 많은 실행시간을 요구하므로 제안하는 두단계 영상분할 과정을 통하여 실행시간을 향상시켰다. 병변 인식은 해부학적지식과 패턴매칭을 이용하였다.
In anatomical aspects, magnetic resonance image offers more accurate information than other medical images such as X ray, ultrasonic and CT images. This paper introduces a method that segments and detects lesion for 2 dimensional axial MR brain images automatically. Image segmentation process consists of 2 stages. First stage extracts cerebrum region using thresholding and morphology. In the second stage, white matter, gray matter and cerebrospinal fluid in the cerebrum are extracted using FCM, We could improve processing time as removing uninterested region. Finally symmetry measure and anatomical Knowledge are used to detect lesion.
