계곡 검출을 이용한 의학영상의 자동 분할 : 손목뼈의 CT 영상에의 적용 = Automatic Segmentation of Medical Images using Valley Detection Techniques : Application to CT Images of Wrist-bones

국문 초록 (Abstract)

대부분의 의학영상은 대상들의 경계가 명확하지 않아서, 일반적으로 사용하는 영역 분할 방법들을 사용하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 불명확한 경계를 갖는 의학 영상 중에서 팔뼈 영상에 대해 계곡 점을 이용한 영역의 분할 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 크게 네 단계로 구성된다. 먼저 영상에 대해 '섬'과 '바다'를 분할한다. 본 논문에서 섬은 관심이 있는 분할 대상이며, 바다는 배경부분으로 정의한다. 두 번째로, 섬에 존재하는 계곡 점을 추출한다. 추출된 계곡 점은 섬들을 분리하기도 하고, 서로 끊어진 상태로 추출되기도 한다. 세 번째로, 이러한 끊어진 계곡 점들 중, 영역의 경계 부분에서 존재한다고 예상되는 후보들을 결정하고, 이들간의 비용을 구하여 계곡 점들을 연결한다. 마지막으로 연결에 사용되지 않은 계곡 점들을 제거한다. 실험 결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Most medical images do not have clear boundaries, and those boundaries may not coincide with boundaries of objects. Due to these characteristics of medical images, it is not appropriate to use conventional image segmentation methods. In order to overcome such characteristics, a new segmentation method using valley points is proposed for hand-bone images. The proposed method segments hand-bones in four steps. First, it classifies islands and sea in an image. The islands constitute foreground that consists of candidate regions of bones while the sea does background. Secondly, the valley points are detected among the islands to find channels that separate each island. All the detected valley points may not consist of channels. Some of them come from inside the island. Furthermore, valley points may be broken in some channels. Thirdly, such broken valleys are bridged if they exist. For each end point of the broken channel, bridging candidates are searched among an the detected neighborhood valley groups. Among those candidates, minimum cost candidate is bridged. Finally, isolated valleys that are inside of the islands are deleted. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 영역 분할 및 재구성
• 3. 실험 결과 및 분석
• 4. 결론
• 참고문헌
• 저자소개