$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

3차원 뼈 모델링을 위한 2차원 X-ray 영상 분할
2D X-ray Image Segmentation for 3D Image-based Bone Modeling 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제39회 춘계학술발표대회, 2013 May 10, 2013년, pp.323 - 324  

정준영 (경북대학교 전자공학부) ,  최익창 (경북대학교 전자공학부) ,  윤병주 (경북대학교 전자공학부) ,  김현덕 (경북대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로 2차원 X-ray 영상에서 원하는 뼈 영상을 분할하기 위한 능동적 대퇴골 분할 기법에 대해 제안하고 구현하였다. X-ray 영상의 주된 화질 저하 요인인 잡음을 제거하고 에지 및 밝기 검출을 통하여 정확하고 빠른 뼈 영상 분할 기법을 구현하였고 대퇴골 영상을 통해 검증하였다. 이를 통해 최소한의 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 뼈 모델링을 구현하는데 필요한 뼈 영상을 획득하였다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한, 같은 뼈의 경우에도 방향에 따라 다른 밝기 값을 보이는 경우가 많아 영상을 분할 하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상의 잡음을 제거하고 영상의 밝기와 에지 정보를 이용하여 원하는 뼈 영상의 분할을 수행하였다.
  • 본 논문에서는 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로, 2차원 X-ray 영상의 주된 화질 저하 요소인 잡음을 제거하고 에지 및 밝기 검출을 통해서 능동적 뼈 영상 분할 기법을 구현하였다. 구현 결과 1∼3pixel 범위의 오차로 빠르고 정확한 분할 영상을 얻을 수 있었다.
  • 본 논문에서는 골절 정복 수술 중 정복이 어렵고 많은 시간이 필요한 대퇴골 뼈를 예로 들어 구현하고 검증하였다. 대퇴골을 촬영한 2차원 X-ray 영상은 피부조직과 무릎, 골반 등의 각종 근·골격들이 함께 포함되어 있다.
  • 또한 여러 장의 2차원 영상 획득을 위한 다량의 방사능 노출 및 수술 시간 증가 등의 문제점이 있다[2]. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 최소한의 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로 능동적 뼈 영상 분할 기법을 제안하고 구현하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로