bibo:abstract
  • In this paper, a MRI image compression technique, which allocates bits effectively by using lossless coding for region having important information to decide disease and lossy coding for the rest, is proposed. In the proposed method, for MRI images needed to recognize disk disease, we recognize region having important objects by using the characteristics of disease. As the recognized region is important to decide whether disease exists or not, it is compressed by lossless coding and the rest is compressed by lossy coding. Also for the region compressed by lossy coding, we can obtain fine reconstructed images without blocking effect by adopting fractal coding in wavelet transform domain. (rdf:langString) (en)
  • 본 논문에서는 진단에 중요한 정보를 가진 영역에 대해서 무손실 부호화하고 나머지 영역에 대해서는 손실 부호화를 하여 비트를 효율적으로 할당하는 MRI 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 척추 디스크 질환 인식을 위해 촬영된 MRl 영상을 대상으로. 질환의 특성을 이용하여 중요한 객체가 포함된 부분을 인식한다. 인식된 부분은 의사의 디스크 질환 유, 무의 판단에 중요한 부분이므로 무손실 부호화하고 나머지 부분은 손실 부호화하여 전송한다. 또한 손실 부호화하는 영역에 대해서 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈 압축 방법을 적용하여 블록화 현상이 제거된 선명한 화질을 유지한다. (rdf:langString) (ko)
nlon:biographicalNote
  • 김현순, 정회원 : 경북대학교 대학원 전자공학과 (xsd:string)
  • 박길흠, 정회원 : 경북대학교 전자전기공학부 교수 (xsd:string)
  • 배성호, 정회원 : 경북대학교 대학원 전자공학과 (xsd:string)
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  • 028.605 (xsd:string)
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  • 김현순 (xsd:string)
  • 박길흠 (xsd:string)
  • 배성호 (xsd:string)
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  • 2021-01-30T23:37:12 (xsd:dateTime)
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  • MRI image compression by using recognition of region of disease (xsd:string)
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  • 26 cm (xsd:string)
  • p. 2704-2712 (xsd:string)
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  • 1998 (xsd:string)
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  • 한613ㅈㅂ (xsd:string)
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  • 질환 영역 인식을 통한 MRI 차등 영상 압축 / 김현순, 배성호,박길흠 (xsd:string)
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  • Image compression (xsd:string)
  • MRI (xsd:string)
  • Recognition (xsd:string)
  • Region of disease (xsd:string)
  • 압축 (xsd:string)
  • 질환 영역 (xsd:string)
  • 차등 영상 (xsd:string)
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  • 질환 영역 인식을 통한 MRI 차등 영상 압축 (xsd:string)
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  • 5(10) (xsd:string)