자기공명영상분할에서 바이어스 필드 보정을 위한 재귀적 EM 알고리즘

• 영문명: A Recursive EM Algorithm for Correction of Bias Field in Magnetic Resonance Image Segmentation
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김승구(Kim, Seung-Gu)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.5 No.2, 323~336쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2003.06.30

국문 초록

본 연구에서는 바이어스필드에 의해 오염된 자기공명영상(MRI) 자료의 분할문제를 다룬다. 바이어스 필드란 영상 전역에 포함된 일종의 저주파 특성의 자료인데, 영상의 특성을 불 균질하게 만듦으로써 특성별 분할을 왜곡시키는 주된 요인이 된다. 따라서 올바른 MRI 분할을 위해서 곧 효과적인 바이어스 필드보정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 바이어스 필드보정을 위한 재귀적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특히 바이어스필드에 의해 심하게 오염된 자료에서 만족스러운 분할을 제공하며 단조적 수렴성을 보장한다.

영문 초록

In this paper, the segmentations of magnetic resonance image contaminated with bias field are considered. The bias field that is a low-frequency data included globally in the image field makes an image be inhomogeneous, which causes the segmentation to be distorted. It implies that an effective correctness of bias field should be needed for the correct segmentation. For the problem, this paper proposes a new method called Recursive EM algorithm which provides better segmenting for the image contaminated, in particular, heavily with bias field and guarantees monotonic convergence in penalized log-likelihood.

목차

1. 서론

2. 가정 및 정의

3. EM 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm)

4. 재귀적 EM 알고리즘(Recursive EM algorithm)

5. MRI 자료를 이용한 실험

6. 결론

참고문헌

키워드

MR 영상분할 바이어스 필드 penalized-EM 알고리즘 재귀적 EM 알고리즘 MR image segmentation Bias field Penalized-EM algorithm Recursive EM algorithm