의학 영상에서의 그레이 수준 형태 기반 보간 기법 = A Method of Gray Level Shape - Based Interpolation in Medical Image

국문 초록 (Abstract)

오늘날 CT나 MR 등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이드 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image 로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image 를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 방법
• 3. 결과
• 4. 결론
• 참고 문헌