Communications for Statistical Applications and Methods

The Korean Statistical Society (한국통계학회)
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Registration and Visualization of Medical Image Using Conditional Entropy and 3D Volume Rendering

조건부 엔트로피와 3차원 볼륨 렌더링기법을 이용한 의료영상의 정합과 가시화

  • Published : 2009.03.30
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Abstract

Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we introduce a robust brain registration technique for correcting the difference between two temporal images by the different coordinate systems in MR and CT image obtained from the same patient. Two images are registered where this measure is minimized using a modified conditional entropy(MCE: Modified Conditional Entropy) computed from the joint histograms for the intensities of two given images, we conduct the rendering for visualization of 3D volume image.

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.

Keywords

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