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국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는...

본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We propose a new 3 dimensional labeling method based on slice information for the volume data. This method is named SIL (Slice Information based Labeling). Compare to the conventional algorithms, it has advantages that the use of memory is efficient and it is possible to combine with a variety of 2 dimensional labeling algorithms for finding an appropriate labeling algorithm to its application.
In this study, we applied SIL to confocal microscopy images of cervix cancer cell and compared the results of labeling. According to the measurement, we found that the speed of SIL combined with CCCL (Contour based Connected Component Labeling) is almost 2 times higher than that of other methods. In conclusion, considering that the performance of labeling depends on a kind of image, we obtained that the proposed method provide better result for the confocal microscopy cell volume data.

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 3D 레이블링 알고리즘

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 3D 레이블링 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (Reference)

1 황선규, "영상 분할을 위한 효과적인 영역 병합 방법" 73-, 2002.

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