메트로폴리스 알고리즘을 이용한 이미지 세분화에 관한 연구 - 혈소판의 α-granule 이미지를 중심으로

Abstract

이미지 세분화는 이미지 데이터 분석에서 널리 다루어지는 주제 중 하나이다.

일반적으로 세분화 문제의 해결에는 분계법, 군집법,α-granule이 타원형의 형태를 가지고 내부의 화소 강도가 비교적

균일하다는 사전정보를 사용하여 분석을 진행하였다. 세분화 성능은 활동등고선법과 Chan-Vese 방법을 이용하여 비교하였다.

실험 결과 동질성 점수 및 F1 점수 모두 본 논문에서 제시한 방법론이 우수하였다. 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 추출된 함수의 계수 또한 Gelman-Rubin 통계량으로 확인한 결과 수렴하였다고 판단되어, 이를 통해 사전 정보를 이미지 세분화 이후의 분석 과정에서도 이용할 수 있음을 확인하였다.