선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 또한 병변으로 인한 혈관의 형태 변화와 혈류의 속도 변화 등을 분석하기 위하여 다량의 초음파 동영상을 분석하여 유용한 파라미터 데이터를 시각적으로 표현하는 연구는 의료 분야의 실용적인 측면에서 매우 긴요한 연구라 할 수 있다[2]. 본 연구에서는 간 질환 진단을 위한 조영증강 초음파 동영상에서 병변의 형태를 추출하고 그 특성을 분석하는 방법을 제시한다.
- 조영증강 초음파 영상은 마이크로버블로 인한 다량의 노이즈를 포함한다. 본 연구에서는 노이즈로 인하여 윤곽선 정보가 상당 부분 소실된 병변의 형태를 추출하기 위하여 원형 허프 변환에 기반을 둔 윤곽선 추출 기법과 윤곽선 정보의 복원 기법을 구현하였으며, 실험적으로 검증하였다. 병변 조직의 특성을 분석하기 위하여 파라미터 영상을 생성하였으며, 영상의 개선을 위한 MRF 기반의 알고리즘을 제시하였다.
- 조영증강 초음파 영상의 특성으로 인하여 생성된 파라미터 영상도 다량의 노이즈와 병변 형태의 왜곡을 포함한다. 이에 본 연구에서는 MRF 모델로부터 에너지 함수를 정의하고 이를 최적화하는 과정을 통하여 파라미터 영상을 개선하는 방법론을 제시한다. 식 (5)는 이와 같은 MRF 모델의 조건을 나타낸다.
가설 설정
- 식에서 ηs 은 임의의 픽셀 s 에 대한 이웃(neighborhood) 픽셀의 집합을 의미한다. 다시 말해서, 영상 패턴 Xs 가 특정 값을 가질 확률은 해당 픽셀의 이웃 픽셀의 상태에 대한 조건부 확률로써 결정된다는 가정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.