Brain MRI Semi-Automatic Segmentation Algorithm for Medical Image Contents

의료영상 콘텐츠의 뇌 MR영상 반자동 영역 분할 알고리즘

This paper emphasizes on the accomplishment of compensated proton density image and T2 weighted image taken from the shrinkage surface of the Brain. From the images, the Brain's surface shrinkage in the normal image and the surface shrinkage in the abnormal image can be observed. After the separation of white matter, gray matter, and CSF, this algorithm calculates the volume of each of them automatically. Results are subdivided into particular ages and saved in the database to be analyzed and to be processed statistically. Therefore, by using this algorithm the normal and abnormal stages can be detected in the early stages to diagnose. This result easily discernment Alzheimer patient and is useful for Alzheimer diagnostic and early detection.

본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.