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[졸업논문] 3D Volume Image Registration 환자의 영상 analysis(분석)

페이지 정보

작성일 23-02-08 17:45

본문




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설명
로써 성취된다[1].

2) 3D Volume Registration 필 요 성
다.

한 영상들을 비교하고 정합하는 처리가 요구되고 있으며 의료영상, 지형
1) What is Image Registration? ………………… ………… ………… 3
Ⅳ. 結論…………………………………………………………………………… 15
Ⅰ. 서론
졸업논문, 졸업작품,3D Volume, Image, Registration

2. 3D Volume Image Registration Procedures
본 논문은 의료영상에 획득에 있어서 서로 같은 촬영 방향에도 불구하고 환자의 체위 변경에 의해 동일인에게 서로 다른 의료 영상이 획득 되었을때 한 영상에 기준하여 기하학적 형태를 일치시켜주는 3D volume Image Registration을 수행하여 보다 효과적인 환자의 영상 분석을 할 수 있도록 하였다. 3. Convergence Plot…………………… ………… ………… ………………12
순서

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4. Results : Error analysis … …… …… ………… ………… ……………13

레포트 > 공학,기술계열

Ⅴ. 참고한 문헌 ……………………………………………………………………… 15
200804-8454_01.gif 200804-8454_02_.gif 200804-8454_03_.gif 200804-8454_04_.gif 200804-8454_05_.gif

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance

Ⅰ. 서론 …………………………………………………………………………… 2
많은 영상처리 응용에서 센서, 시간, 위치 등이 상이한 環境에서 획득


진행됨에 따라 이 장치를 통해 얻은 영상들의 Registration의 중요성 또
.. Total Transformation

3) Registration Cost Function ………… ………… ………… ………… 8
Ⅲ. 3D Volume Registration Validation Result

1. 3D Medical Volume Image 필 요 성
2) 3D Coordinate Transformation … …… ………………… ………… 5
환하면서 두 영상의 유사성이 최대가 되는 인자(parameters)를 추출함으
영상 정합(model to image registration), 영상 대 영상 정합(image to
5. Graphic User Interface Tool ………………… ………… ………… … 14
.. Rotation
로 일치시키는 처리이며 대상 영상의 회전, 수평과 수직위 치 , 크기를 변
Image registration은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으

한 인식되고 있 다 .
[졸업논문] 3D Volume Image Registration 환자의 영상 analysis(분석)
Ⅵ. 영문초록 ………………………………………………………………………16
image Registration) 2 가지로 분류
Imaging(MRI)등의 각종 영상 진단 장치들에 대한 개발 및 연구가 활발히
정 보 , 영상검색, 원격탐사 등에 적용하는 연구가 활발히 진행되어 왔다 .


1. 2D Slices Result ………… ………… ………… ………… ………… …… 9

2. 3D Volume Registration Result ……………… ………… ………… … 11
Ⅱ. 본론

1) Registration Algorithm Procedure …………… ………… ………… 4
.. Translation/Scaling
2
Registration 방법은 유사성을 측정(測定) 하는 영상의 종류에 따라 모델 대


본 논문은 의료영상에 획득에 있어서 서로 같은 촬영 방향에도 불구하고 환자의 체위 변경에 의해 동일인에게 서로 다른 의료 영상이 획득 되었을때 한 영상에 기준하여 기하학적 형태를 일치시켜주는 3D volume Image Registration을 수행하여 보다 효과적인 환자의 영상 analysis(분석) 을 할 수 있도록 하였다.
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