- 오류 역전파 알고리즘을 이용한 자기 공명 영상 자동 세그멘테이션
- ㆍ 저자명
- 최재호,조범준
- ㆍ 간행물명
- 한국통신학회논문지
- ㆍ 권/호정보
- 1997년|22권 11호|pp.2425-2431 (7 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국통신학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
자기 공명 영상의 사용이 빈번해 짐에 따라 환자의 해부학적인 정확한 정보와 이를 빠르고 효과적으로 진단하는데 유용한 자동 영상 세그멘테이션 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘으로 학습한 신경망을 이용하여 뇌의 자기 공명 영상을 자동적으로 세그멘테이션하는 방법을 제안한다. 특정 환자의 자기 공명 영상을 분할하여 학습시킨 신경망은 다른 환자의 자기 공명 영상도 자동적으로 세그멘테이션하여 뇌의 윤곽을 뚜렷하게 나타내었다.
The increased usage of Magnetic Resonance Image (MRI) required the method for automatic segmentation of medical image that is more useful so as to diagnose the dissecitive information of a atient quickly and effectively through MR scans.The use of neural networks may give much hep to solving the complex problems concerned the matter. This paper proposes the new method for automatic segmentation of magnetic resonance (MR) images of the brain by using neural networks brained by back-propagation algorithm. The trained neural networks by the segmenting MR images of a patient produce an output that networks can segment MR images of the other patients automatically, too and show a clear image of the brain.