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논문 기본정보
FCM 알고리즘을 이용한 요부 근육 양자화
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information |
| ISSN | 1598-849x,2383-9945 |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2013-01-01 |
| 초록 | 본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법과 히스토그램 기반 양자화 기법에 대해 15장의 요부 초음파 영상에 적용한 결과, 본 논문에서 제안된 양자화 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201325954478926 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 요부 초음파 영상,퍼지 C-Means 클러스터링,양자화,히스토그램,Lumbar ultrasound image,Fuzzy C-means clustering,Quantization,Histogram |