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심재준 (한양대학교) 정우진 (한양대학교) 양현석 (한양대학교) 한복규 (한양대학교) 조용채 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제9호(통권 제490호)
발행연도
2018.9
수록면
83 - 91 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.9.83

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최근 신경망이 활발히 연구되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, 영상처리의 다양한 분야(초해상도 복원, 영상 분류, 영상분할 등등)에서도 신경망을 도입하여 이전보다 나은 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 깊은 신경망을 활용하여 세포핵 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구조는 수용영역이 서로 다른 세 개의 네트워크를 병렬 처리하는 병렬 네트워크와 분류 네트워크로 이루어져 있다. 네트워크의 입력은 원본 영상을 전처리한 영상과 가이드 영상을 사용한다. 제안하는 방법은 풀링을 제거한 Deeplab-v1보다 mIOU가 4.61% 높고, 1024×1024 크기 영상에서 1.92배 빠르다.
#Semantic segmentation #Nuclei #Medical image #Guide image

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이전 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
H. Irshad, A. Veillard, L. Roux, D Racoceanu, “Methods for nuclei detection, segmentation, and classification in digital histopathology : A review ?current status and future potential,” Biomedical Engineering, Vol. 7, pp. 97-114, 2014. P. Felzenszwalb and D. Huttenlocher, “Efficient Graph-Based Image Segmentation,” International Journal of Computer Vision, Vol. 59, No. 2, pp. 167-181, Sept. 2004. Y. Al-Kofahi, W. Lassoued, W. Lee, and B. Roysam, “Improved automatic detection and segmentation of cell nuclei in histopathology images,” IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 57, No. 4, pp. 841-852, Apr. 2010. J. Xu, L. Xiang, Q. Liu, H. Gilmore, J. Wu , J Tang, and A. Madabhushi., “Stacked sparse autoencoder (ssae) for nuclei detection on breast cancer histopathology images,” IEEE transactions on medical imaging, Vol. 35, No. 1, pp. 119-130, 2016. K. Sirinukunwattana, S. E Ahmed Raza, Y.-W. Tsang, “Locality sensitive deep learning for detection and classification of nuclei in routine colon cancer histology images,” IEEE transactions on medical imaging, Vol. 35, No. 5, pp. 1196-1206, 2016.

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