• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1222-1230
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• 2015

무릎 자기공명영상에서 전방십자인대의 분할은 밝기값의 불균일성 및 주변 조직들과의 유사 밝기값 특성으로 인해 기존 분할기법의 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 지역적 정렬을 통한 확률아틀라스 생성 및 반복적 그래프 컷을 통한 다중아틀라스 기반 전방십자인대 분할기법을 제안한다. 첫째, 전역 및 지역적 다중아틀라스 강체정합을 통해 전방십자인대의 확률아틀라스를 생성한다. 둘째, 생성된 확률아틀라스를 이용하여 최대사후추정 및 그래프 컷을 통하여 전방십자인대 초기 분할을 수행한다. 셋째, 마스크 기반 강체정합을 통한 형상정보 개선 및 반복적 그래프 컷을 통해 전방십자인대 분할 개선을 수행한다. 제안방법의 성능평가를 위하여 육안평가 및 정확성평가를 수행하였으며, 평가 결과 제안방법의 Dice 유사도는 75.0%, 평균표면거리는 1.7화소, 제곱근표면거리는 2.7화소로서 기존 그래프 컷 방법에 비하여 전방 십자인대의 분할정확도가 각각 12.8%, 22.7%, 및 22.9% 향상된 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.11-19
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• 2016

본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 신실질의 다양한 형상정보를 이용하기 위해 피질기반 유사정합을 통한 다중 확률 아틀라스를 생성한다. 둘째, 최대사후확률 추정을 통해 그래프-컷의 초기 씨앗을 추출하고, 형상제한 그래프-컷을 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 확률 아틀라스의 정합 오차를 줄이고 분할 정확도를 높이기 위해, 정합 및 분할을 반복적으로 수행한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 정성적 평가 및 정량적 평가를 수행하였다. 실험결과 제안방법이 신실질과 유사한 밝기값을 갖는 주변 영역으로의 누출을 방지하여 개선된 분할 정확도를 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.869-877
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• 2016

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.29-38
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• 2018

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 반월상 연골의 자동 위치화, 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통한 반월상 연골 분할 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 뼈와 무릎 관절 연골을 분할한 후 이를 이용하여 반월상 연골의 관심볼륨영역을 자동 위치화한다. 둘째, 반월상 연골의 관심볼륨영역에서 형상 및 밝기값 분포 가중치를 고려한 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통해 반월상 연골을 분할한다. 셋째, 밝기값이 유사한 측부 인대로의 누출을 제거하기 위해 형상 및 거리 가중치를 고려한 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통해 반월상 연골 분함을 개선한다. 제안 방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 내측 반월상 연골은 80.13%, 외측 반월상 연골은 80.81%를 보였으며 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 통한 분할 방법과 비교하여 내 측 및 외측 반월상 연 골 각각 7.25%, 1.31% 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1960-1969
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• 2016

In this paper, we propose an automatic hierarchical organ segmentation method on abdominal CT images. First, similar atlases are selected using bone-based similarity registration and similarity of liver, kidney, and pancreas area. Second, each abdominal organ is roughly segmented using image-based similarity registration and intensity-based locally weighted voting. Finally, the segmented abdominal organ is refined using mask-based affine registration and intensity-based locally weighted voting. Especially, gallbladder and pancreas are hierarchically refined using location information of neighbor organs such as liver, left kidney and spleen. Our method was tested on a dataset of 12 portal-venous phase CT data. The average DSC of total organs was $90.47{\pm}1.70%$. Our method can be used for patient-specific abdominal organ segmentation for rehearsal of laparoscopic surgery.