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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 592 - 601 (10page)
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관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
FAZLALI, Hamid R., et al. Vessel region detection in coronary X-ray angiograms, Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1493-1497, 2015.
NASR-ESFAHANI, Ebrahim, et al. “Segmentation of vessels in angiograms using convolutional neural networks,” Biomedical Signal Processing and Control, Vol.40, pp.240-251, 2018.
A. F. Frangi, W. J. Niessen, K. L. Vincken, and M. A. Viergever, “Multiscale vessel enhancement filtering,” Proceeding of International Conference on Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, Springer, Berlin, Germany, pp. 130?137, 1998.
K. Krissian, G. Malandain, N. Ayache, R. Vaillant, and Y. Trousset, Model based detection of tubular structures in 3D images, Computer Vsion and Image Understanding, vol.80, no. 2, pp. 130-171, 2000.
M. T. Dehkordi, A. M. D. Hoseini, S. Sadri, & H. Soltanianzadeh, “Local feature fitting active contour for segmenting vessels in angiograms,” IET Computer Vision, Vol.8, No.3, pp.161-170, 2013.
NASR-ESFAHANI, Ebrahim, et al. “Segmentation of vessels in angiograms using convolutional neural networks,” Biomedical Signal Processing and Control, Vol.40, pp.240-251, 2018.
A. F. Frangi, W. J. Niessen, K. L. Vincken, and M. A. Viergever, “Multiscale vessel enhancement filtering,” Proceeding of International Conference on Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, Springer, Berlin, Germany, pp. 130?137, 1998.
K. Krissian, G. Malandain, N. Ayache, R. Vaillant, and Y. Trousset, Model based detection of tubular structures in 3D images, Computer Vsion and Image Understanding, vol.80, no. 2, pp. 130-171, 2000.
M. T. Dehkordi, A. M. D. Hoseini, S. Sadri, & H. Soltanianzadeh, “Local feature fitting active contour for segmenting vessels in angiograms,” IET Computer Vision, Vol.8, No.3, pp.161-170, 2013.
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