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문제 정의
- 본 논문에서는 2차원 심근영상을 레벨 셋 알고리즘을 이용하여 영상을 분할하고 분할된 영역을 3차원으로 구현하여 영상의 판독에 도움을 주는 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 심근기능 모델의 3차원적인 정량적 분석과 기능적 심벽의 변화에 대해서도 적용 가능할 것이다.
- 본 논문에서는 2차원 심근영상을 레벨 셋 알고리즘을 이용하여 영상을 분할하고 분할된 영역을 3차원으로 구현하여 영상의 판독에 도움을 주는 방안을 제안하였다.
- 이것은 노이즈가 강하고 에지의 경계가 약하며 해상도가 낮기 때문이었다. 본 논문에서는 에지함수에 의존적이지 않고 원하는 경계로 커브가 진화해 나가는 레벨 셋 알고리듬을 제안하였다. 초기에 영상을 평활화할 필요가 없고 심지어 노이즈가 강해도 경계를 잘 검출해 낼 수 있었다.
가설 설정
- Chan 등은[13,14] gradient 정보를 사용하지 않는 다음과 같은 가변 형 모델을 제안하였다. 2차원 정상에 정의된 곡선 C에 대해서 영상은 두 개의 영역으로 분할되며 각 영역의 밝기 값은 영역 내에서 일정하다고 가정한다. 각 상태의 곡선 C에 대해서 식 (7)과 같이 정의한다.
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