확산 자기공명 영상 기법에서 diffusogram을 사용한 확산계수의 분포 영상Distribution map of diffusion coefficient using diffusogram in diffusion MRI
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이수영 | - |
| dc.contributor.advisor | Lee, Soo-Young | - |
| dc.contributor.author | 임중엽 | - |
| dc.contributor.author | Lim, Joong-Yup | - |
| dc.date.accessioned | 2011-12-12T07:28:08Z | - |
| dc.date.available | 2011-12-12T07:28:08Z | - |
| dc.date.issued | 2004 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=240421&flag=dissertation | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/27099 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오시스템학과, 2004.8, [ v, 49 p. ] | - |
| dc.description.abstract | 확산 자기공명 영상에서 확산계수를 계산하는 방법으로 ADC, 이중 지수함수 모델이 있다. 그러나 그들은 뇌의 복잡한 구조로 인한 확산현상을 정확하게 반영하지 못한다. 이 논문에서는 역 라플라스 변환을 사용해서 Diffusogram을 획득한 후, 확산계수의 연속분포를 얻었다. 기존의 모델과 같이 2개의 확산요소로 분리했을 경우, 동일한 요소의 확산계수 대역이 넓게 분포하였다. 이 연구에서는 이를 방지하기 위해 3개의 대수 정규분포로 Diffusogram을 적합하였고, 따라서 3개의 확산요소로 분리하였다. 뿐만 아니라, 각 분포의 매개변수를 이용해서 통계적인 분석을 수행하였다. | kor |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 정보 검색 | - |
| dc.subject | 베이지안 네트웍 | - |
| dc.subject | 확산 자기공명 영상 | - |
| dc.subject | 유전자 네트웍 재구성검출법 | - |
| dc.subject | GENETIC NETWORK RECONSTRUCTIONICAL DETECTION | - |
| dc.subject | INFORMATION RETRIEVAL | - |
| dc.subject | BAYESIAN NETWORK | - |
| dc.subject | DIFFUSOGRAMANALYSIS | - |
| dc.title | 확산 자기공명 영상 기법에서 diffusogram을 사용한 확산계수의 분포 영상 | - |
| dc.title.alternative | Distribution map of diffusion coefficient using diffusogram in diffusion MRI | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 240421/325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 : 바이오시스템학과, | - |
| dc.identifier.uid | 020023947 | - |
| dc.contributor.localauthor | 이수영 | - |
| dc.contributor.localauthor | Lee, Soo-Young | - |
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- BiS-Theses_Master(석사논문)
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