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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 757 - 768 (12page)
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In this paper, we proposed a system that visualizes a hologram device in 3D by utilizing the CT image segmentation function based on artificial intelligence deep learning. The input axial CT medical image is converted into Sagittal and Coronal, and the input image and the converted image are divided into 3D volumes using ResUNet, a deep learning model. In addition, the volume is created by segmenting the tumor region in the segmented liver image. Each result is integrated into one 3D volume, displayed in a medical image viewer, and converted into a video. When the converted video is transmitted to the hologram device and output from the device, a 3D image with a sense of space can be checked. As for the performance of the deep learning model, in Axial, the basic input image, DSC showed 95.0% performance in liver region segmentation and 67.5% in liver tumor region segmentation. If the system is applied to a real-world care environment, additional physical contact is not required, making it safer for patients to explain changes before and after surgery more easily. In addition, it will provide medical staff with information on liver and liver tumors necessary for treatment or surgery in a three-dimensional manner, and help patients manage them after surgery by comparing and observing the liver before and after liver resection.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Statistics Korea, Causes of Death Statistics in 2020, 2021.
Z. Oussema, B. Jouini, and M.A. Mahjoub. “Automatic Liver Segmentation Method in CT Images,” Canadian Journal on Image Processing & Computer Vision, Vol. 2, No. 8, pp. 92-85, 2011.
L. Huang, M. Weng, H. Shuai, Y. Huang, J. Sun, and F. Gao, “Automatic Liver Segmentation from CT Images Using Single- Block Linear Detection,” BioMed Research International, Vol. 2016, Article ID 9420148, 2016.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Vol. 9351, pp. 234-241, 2015.
H. Meine, G. Chlebus, Mohsen Ghafoorian, I. Endo, and A. Schenk, “Comparison of U-netbased Convolutional Neural Networks for Liver Segmentation in CT,” arXiv Preprint, arXiv:1810.04017, 2018.
Z. Oussema, B. Jouini, and M.A. Mahjoub. “Automatic Liver Segmentation Method in CT Images,” Canadian Journal on Image Processing & Computer Vision, Vol. 2, No. 8, pp. 92-85, 2011.
L. Huang, M. Weng, H. Shuai, Y. Huang, J. Sun, and F. Gao, “Automatic Liver Segmentation from CT Images Using Single- Block Linear Detection,” BioMed Research International, Vol. 2016, Article ID 9420148, 2016.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Vol. 9351, pp. 234-241, 2015.
H. Meine, G. Chlebus, Mohsen Ghafoorian, I. Endo, and A. Schenk, “Comparison of U-netbased Convolutional Neural Networks for Liver Segmentation in CT,” arXiv Preprint, arXiv:1810.04017, 2018.
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