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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 95 - 105 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.9.95
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임상에서 다발성 경화증 병변은 전문가가 MRI 영상에서 수작업으로 분석한다. 국외에서는 이에 대한 자동검출 기술이 많이 연구되고 있지만, 국내에서는 거의 부재하다. 본 논문에서는 MRI 뇌 영상에 대해 U-Net을 이용하여 다발성 경화증 병변을 검출하는 방법을 제안한다. 2D U-Net과 3D U-Net으로 검출 모델을 수립하였고, 제한된 데이터에서 충분한 학습을 위해 데이터 증강 기법을 적용하였다. 또한, 동일한 뇌를 다른 기법으로 촬영한 영상들을 활용하여 각 모델들의 성능을 비교함으로써 어떤 기법이 가장 적합한지 분석하였다. 실험 결과에 따르면 FLAIR 영상에 대하여 제안하는 증강 기법과 3D U-Net 모델을 이용하였을 때 Dice Coefficient 기준으로 64.50%의 정확도를 보였다. 특히, 2D U-Net 모델을 이용한 것보다 6.19% 높은 정확도를 달성하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 MS Lesion 자동 분할 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
K. Y. Min / 2019 / The Trend of multiple sclerosis treatment / BRIC View 2019-T23
김광국 / 2013 / 다발성경화증 / 대한의사협회지 56(8):702~708
R. Cárdenes / 2003 / An Efficient Algorithm for Multiple Sclerosis Lesion Segmentation from Brain MRI / Proc. of the Int. Conf. on Computer Aided Systems Theory :542~551
E. Geremia / 2011 / Spatial Decision Forests for MS Lesion Segmentation in Multi-Channel MR Images / Journal of Neuroimaging 57(2):378~390
N. Subbanna / 2009 / MS Lesion segmentation using Markov Random Fields / Proc. of the Int. Conf. on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
김광국 / 2013 / 다발성경화증 / 대한의사협회지 56(8):702~708
R. Cárdenes / 2003 / An Efficient Algorithm for Multiple Sclerosis Lesion Segmentation from Brain MRI / Proc. of the Int. Conf. on Computer Aided Systems Theory :542~551
E. Geremia / 2011 / Spatial Decision Forests for MS Lesion Segmentation in Multi-Channel MR Images / Journal of Neuroimaging 57(2):378~390
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