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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제7호
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 380 - 386 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.7.380
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척추 CT 이미지를 자동으로 분할(Segmentation)하는 것은 진단이나 수술 계획 등 의료 분야에서 넓게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 학습 가능한 전처리 방법을 도입하였으며 척추체 표면 부분을 집중해서 학습할 수 있는 새로운 척추체 분할 모델을 구축하였다. 원본 CT 이미지의 대비를 강하게 하는 전처리 기법을 학습 과정에 포함시켰는데, 이를 통해 연조직과 같이 뼈라고 착각하기 쉽지만 타겟은 아닌 정보들을 약화하고 척추뼈를 강조할 수 있는 최적의 매개변수를 학습하여 정확도를 향상시켰다. 또한, 3D U-Net 기반 분할 네트워크의 가장 마지막 디코더 피처맵을 입력으로 받아 표면을 추출한 후 표면 표지(label)와 비교하는 표면 강화 모듈을 추가하였다. 이를 통해 척추 CT 데이터셋에 대해서 적은 추가 메모리로도 정확도를 상승시키는 새로운 엔드 투 엔드 3D 분할 모델을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 네트워크 모델
4. 실험 과정 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Anjany Sekuboyina et al., VerSe: A Vertebrae Labelling and Segmentation Benchmark for Multidetector CT Images, arXiv, 2021.
Löffler M, Sekuboyina A, Jakob A, Grau AL, Scharr A, Husseini ME, Herbell M, Zimmer C, Baum T, Kirschke JS. A Vertebral Segmentation Dataset with Fracture Grading. Radiology: Artificial Intelligence, 2020.
Springer, Berlin, Heidelberg. Computed Tomography. Springer Handbook of Medical Technology. Springer Handbooks, 2011.
N. Kanopoulos, N. Vasanthavada, and R. L. Baker. Design of an image edge detection filter using the Sobel operator, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 23, No. 2, pp. 358-367, 1988.
Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
Löffler M, Sekuboyina A, Jakob A, Grau AL, Scharr A, Husseini ME, Herbell M, Zimmer C, Baum T, Kirschke JS. A Vertebral Segmentation Dataset with Fracture Grading. Radiology: Artificial Intelligence, 2020.
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N. Kanopoulos, N. Vasanthavada, and R. L. Baker. Design of an image edge detection filter using the Sobel operator, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 23, No. 2, pp. 358-367, 1988.
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