This thesis developes a segmentation algorithm to extract endocardial and epicardial countours of left ventricle in MRI. The algorithm is based on the gradient-vector-flow (GVF) snake and the prediction of initial contour (PIC). Especially, the proposed algorithm uses physical characteristics of endocardial and epicardial contours, cross profile correlation matching (CPCM), and mixed interpolation model. In the experiment, we used short axis volumetric image sets, which were obtained by Siemens, Medinus, and GE MRI Systems. The experimental results show that the proposed algorithm can extract acceptable epicardial and endocardial walls. We calculate quantitative parameters using segmented results, and show these graphically. The segmented left ventricle is visualized volumetrically by surface rendering. The proposed algorithm is implemented on Windows environment using Visual C++.
이 논문에서는 심장자기공명영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Gradient-vector-flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다. 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특성을 이용하며 Cross profile correlation matching 을 사용한다. 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하여 초기윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다. 또한 제안된 전체 시스템에서는 오류가 났을때의 정정 과정을 Propagating Amenment Network을 사용하여 효율적으로 수행한다. Multislice, multiphase의 Siemens, Medinus, GE 심장자기공명영상을 사용하여 실험하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다. 한 장의 영상의 계산 시간은 약 0.6초 정도이다. 개발된 소프트웨어는 Visual C++을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다.
