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문제 정의
- 영상 분할을 위한 전처리 과정으로 사용되는 스펙클 잡음 제거 방법은 병변의 경계를 보존하면서 영상 내의 동질한 영역에서는 평활화가 잘 일어나는 방법일 수록 효과적이다. 따라서 영상의 경계 지도 (edge map) 분석을 통해 병변 분류에 대한 스펙클 제거 방법의 효용성을 살펴본다.
- 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 기존 스펙클 제거 방법이 유방 병변 분할에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 이를 위해서 먼저 세 가지 스펙클 제거 방법 (NESBF, SRAD, WBS)을 적용하고, 반자동 영상 분할 기반 레벨 셋 (Level Set)알고리즘을 통해서 병변의 분할을 수행한다.
- 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 병변 분할 시 전처리 과정으로 NESBF, SRAD, WBS 와 같은 스펙클 제거 방법들을 적용해보고 원본 영상과 비교 했을 때, 앞의 방법들이 유방 병변 분할의 성능에 미치는 영향에 대해서 분석해 보았다. 실험 결과를 통해 스펙클 제거 방법에 따라 많은 성능 향상의 차이를 보임을 확인할 수 있었다.
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