정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
무릎 자기공명영상에서 지역적 확률 아틀라스 정렬 및 반복적 그래프 컷을 이용한 전방십자인대 분할 |
| 영문제목(English Title) |
Anterior Cruciate Ligament Segmentation in Knee MRI with Locally-aligned Probabilistic Atlas and Iterative Graph Cuts |
| 저자(Author) |
이한상
홍헬렌
Han Sang Lee
Helen Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 42 NO. 10 PP. 1222 ~ 1230 (2015. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
무릎 자기공명영상에서 전방십자인대의 분할은 밝기값의 불균일성 및 주변 조직들과의 유사
밝기값 특성으로 인해 기존 분할기법의 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 지역적 정렬을 통한 확률아틀라스 생성 및 반복적 그래프 컷을 통한 다중아틀라스 기반 전방십자인대 분할기법을 제안한다. 첫째, 전역 및 지역적 다중아틀라스 강체정합을 통해 전방십자인대의 확률아틀라스를 생성한다. 둘째, 생성된 확률아틀라스를 이용하여 최대사후추정 및 그래프 컷을 통하여 전방십자인대 초기 분할을 수행한다. 셋째, 마스크 기반 강체정합을 통한 형상정보 개선 및 반복적 그래프 컷을 통해 전방십자인대 분할 개선을 수행한다. 제안방법의 성능평가를 위하여 육안평가 및 정확성평가를 수행하였으며, 평가 결과 제안방법의 Dice 유사도는 75.0%, 평균표면거리는 1.7화소, 제곱근표면거리는 2.7화소로서 기존 그래프 컷 방법에 비하여 전방 십자인대의 분할정확도가 각각 12.8%, 22.7%, 및 22.9% 향상된 것으로 나타났다. |
영문내용
(English Abstract) |
Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori(MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.
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| 키워드(Keyword) |
무릎 자기공명영상
전방십자인대
영상분할
다중 아틀라스 분할
knee MRI
anterior cruciate ligament
image segmentation
multi-atlas segmentation
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