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개선된 조건부 엔트로피를 이용한 다중 모달리티 뇌 영상정합
조완현,김선월 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.1
In this paper, we propose new techniques that defined using two conditional entropies given by transition probabilities that one of the intensities is mapping with the corresponding other intensity. It can be used to measure the registration by representing how much the reference image with the floating image. This measure is calculated from the joint histogram, and it has the minimum value when two images are geometrically aligns. To evaluate the performance of this method, we conduct various experiments for the proposed method as well as existing ones such as mutual information and maximum likelihood. The experimental results show that the proposed method is excellent in the registration of various medical images. 의료영상정합에서 픽셀의 명암도 정보 자체를 사용하는 픽셀 속성 기반 정합은 정보이론에서 많이 사용되는 상호정보량이나 우도함수를 이용한 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상으로부터 주어지는 전이확률을 이용하여 정의된 조건부 엔트로피를 정합의 최적화에 대한 새로운 측도로 제안한다. 이 측도는 두 영상의 중첩된 영역에 속하는 각 픽셀의 쌍으로부터 얻어지는 결합 히스토그램으로부터 계산되며, 두 영상이 기하학적으로 완벽하게 일치되어 있는 경우에 최소값을 갖게 된다. 따라서 우리는 단일 모달리티와 다중 모달리티의 뇌 영상에 대하여 우리가 제안하는 개선된 조건부 엔트로피와 기존에 가장 많이 사용되고 있는 상호정보량 측도와 우도함수 측도를 사용한 정합결과를 실험을 통하여 비교분석하고, 제안하는 새로운 측도의 우수한 결과를 제시한다.
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조건부 엔트로피와 3차원 볼륨 렌더링기법을 이용한 의료영상의 정합과 가시화
김선월,조완현,Kim, Sun-Worl,Cho, Wan-Hyun 한국통계학회 2009 Communications for statistical applications and me Vol.16 No.2
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다. Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we introduce a robust brain registration technique for correcting the difference between two temporal images by the different coordinate systems in MR and CT image obtained from the same patient. Two images are registered where this measure is minimized using a modified conditional entropy(MCE: Modified Conditional Entropy) computed from the joint histograms for the intensities of two given images, we conduct the rendering for visualization of 3D volume image.
KCI
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