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[졸업논문] MR 영상의 Content에 Adaptive한 Finite Element Head 모델의 개발


카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열
파일이름 :200802.hwp
문서분량 : 11 page 등록인 : ladyyes
문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 08.10.12 / 08.12.06
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보고서설명
의용생체 공학에 있어서 유한요소 방법은 (Finite Element Method, FEM) EEG/MEG source imaging, 뇌의 전기적 전도성 영상술 (Electrical Impedance Tomography, EIT) 등에서 점점 중요성이 증가하고 있다. FE 방법을 적용시키는데 있어 전기적으로 conducting한 volume의 mesh genration은 가장 먼저 요구되는 사항이다. 복잡한 뇌의 연구하기 위해 제시된 효율적, 효율적이고 빠른 mesh genertion이 필요하다.
따라서 content에 adaptive한 mesh를 만들어서 다양한 연구 필드에 적용시키는데 그 목표가 있다. 개발된 content-adaptive mesh generation 기술을 적용시켜 E/MEG source imaging을 위한 forward solution의 연구가 진행될 것이다.
본문일부/목차
Ⅰ. 서론 …………………………………………………………………………… 2
Ⅱ. 본론
1. Content-Adaptive Mesh Generation의 방법
(1) 3-D Complex MR Volumes Acquisition ………………………… 4
(2) Head Extraction …………………………………………………… 4
(2) GVF Nonlinear Anisotropic Diffusion ………………………… 5
(3) Computation of Feature Maps …………………………………… 6
(4) Content-Adaptive Node Sampling via Digital Halftoning … 8
(5) Mesh Generation via Delaunay Tessellation ………………… 8
2. Content-Adaptive Mesh Generator의 구성
(1) Main Panel …………………………………………………………… 9
(2) MRI Preprocessing Group ……………………………………… 10
1) 3-D MRI Volumes Load: Load Image ……………………… 11
2) MR Background Removal: Morphological Processing …… 11
3) Visualization: View ……………………………………………… 11
4) Save: Mask와 Segmented 3-D MRI ………………………… 11
(3) Finite Element Head Modeling Group ………………………… 12
1) Image Resize Setup: Image Selecting ……………………… 12
2) Computation: Get Nodes ………………………………………… 13
3) Mesh Generation via Delaunay Tessellation: 2D, 3D …… 13
(4) Head Conductivity Modeling Group …………………………… 15
1) MR Images Segmentation: Kmeans clustering …………… 15
2) Assign Conductivities …………………………………………… 16
Ⅲ. 결과 ………………………………………………………………………… 17
Ⅳ. 결론 ………………………………………………………………………… 21
Ⅴ. 참고문헌 …………………………………………………………………… 22
Ⅵ. 영문초록 …………………………………………………………………… 24
1
I. 서론
의용생체 공학에 있어서 유한요소 방법은 (Finite Element Method, FEM) EEG/MEG 뇌 기능 영상술 [1], 뇌의 전기적 전도성 영상술 (Electrical Impedance Tomography, EIT) [2] 등에서 점점 중요성이 증가하고 있다.
FE 방법을 적용시키는데 있어서 전기적으로 conducting한 volume의 mesh generation은 가장 먼저 요구되는 사항이다. 복잡한 구조의 뇌를 연구하기 위해 효과적이고 효율적인 mesh generation 방법에 대한 많은 시도들이 있었다. 예를 들어 Ziolkowski와 Brauer은 2-D FE mesh generation을 위한 방법을 제안했지만 over-sampled elements에서 등거리의 기
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