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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 267 - 274 (8page)
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의료영상 공개 데이터는 수집에 한계가 있어 데이터셋의 양이 부족하다는 문제점이 있다. 때문에 기존 연구들은 공개 데이터셋에 과적합 되었을 우려가 있다. 본 논문은 실험을 통해 8개의 (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) 의료영상 분할 모델의 성능을 비교함으로써 기존 모델의 성능을 재검증하고자 한다. 뇌졸중 진단 공개 데이터 셋인 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke(ATLAS) V1.2과 ATLAS V2.0에서 모델들의 성능 비교 실험을 진행한다. 실험결과 대부분 모델은 V1.2과 V2.0에서 성능이 비슷한 결과를 보였다. 하지만 X-net과 3D-ResU-Net는 V1.2 데이터셋에서 더 높은 성능을 기록했다. 이러한 결과는 해당 모델들이 V1.2에 과적합 되었을 것으로 해석할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 데이터 셋
Ⅳ. 실험 설계
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
S. Zhang, S. Xu, L. Tan, H. Wang, and J. Meng, "Stroke Lesion Detection and Analysis in MRI Images Based on Deep Learning", Journal of Healthcare Engineering, vol. 2021, Apr. 2021. doi: https://doi.org/10.1155/2021/5524769
S.-L. Liew et al., “A large, curated, open-source stroke neuroimaging dataset to improve lesion segmentation algorithms,” Scientific Data, vol. 9, no. 1. Springer Science and Business Media LLC, Jun. 2022. doi: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01401-7
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, pp. 234–241, October. 2015. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_2
Y. Zhou, W. Huang, P. Dong, Y. Xia, and S. Wang, “D-UNet: A Dimension-Fusion U Shape Network for Chronic Stroke Lesion Segmentation,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 18, no. 3. Institute of Electrical and Electronic
K. Qi et al., “X-Net: Brain Stroke Lesion Segmentation Based on Depthwise Separable Convolution and Long-Range Dependencies,” Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, pp. 247–255, October. 2019. doi: https://doi.org/10.1007/97
S.-L. Liew et al., “A large, curated, open-source stroke neuroimaging dataset to improve lesion segmentation algorithms,” Scientific Data, vol. 9, no. 1. Springer Science and Business Media LLC, Jun. 2022. doi: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01401-7
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, pp. 234–241, October. 2015. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_2
Y. Zhou, W. Huang, P. Dong, Y. Xia, and S. Wang, “D-UNet: A Dimension-Fusion U Shape Network for Chronic Stroke Lesion Segmentation,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 18, no. 3. Institute of Electrical and Electronic
K. Qi et al., “X-Net: Brain Stroke Lesion Segmentation Based on Depthwise Separable Convolution and Long-Range Dependencies,” Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, pp. 247–255, October. 2019. doi: https://doi.org/10.1007/97
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