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문제 정의
- 15장의 슬라이스로 뇌의 형태를 표현하기에는 데이터가 부족하여 뇌 오브젝트의 폭이 좁아서 뇌의 형태를 잘 표현할 수가 없었다. 그래서 본 논문에서는 그림5에서 뽑아낸 점들을 RBF(Radial Basis Function)을 이용하여 슬라이스와 슬라이 스 사이를 보간시 키는 방법에 대해서 연구해 보았다.
- 본 논문에서는 적은 수의 mr 슬라이스로부터 뇌 부분만 surface로 재구성하였을때 어떻게 하면 높은 퀄리티를 얻을 수 있을까에 대해서 연구해 보았다. 먼저 머리 이미지의 요소 중 뇌 영역 경계선 추출을 하였다.
- 결과적으로 적은 슬라이스를 이용해 3D로 곡면을 재구성하게 되면 퀄리티가 낮아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 적은 수의 슬라이스를 이용하여 좀 더 높은 퀄리티의 3D 곡면을 얻는 방법을 제안한다. 먼저 MRI에서 곡면으로 만들고자 하는 영역을 뽑아낸다.
- 영상처리 분야에서 경계선 검출하는 방법은 지금까지 많이 연구되어져 왔다[4][5丄 본 논문에서는 한 장의 MR 슬라이스에서 뇌 영역의 경계선을 찾는 방법을 제안한다. 먼저 MR 슬라이 스에서 한 점(X, y)를 선택하여시 작점 으로 선택 한다.
- 이러한 장점으로 인해 널리 쓰이고 있지만, 검사료가 비싸며 촬영 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 환자가 MRI 촬영을 한 뒤에는 2D 이미지로 볼 수가 있는데 논문에서는 이 2D 이미지들의 슬라이스로부터 3D 형태의 곡면을 만들고자 한다. 그러나 MRI 기 계의 성능에 따라서 사용되는 슬라이스의 수가 적을 수 있다.
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