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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 120 - 126 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2023.72.2.120
이용수
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This paper is concerned with deep learning-based structural segmentation in order to perform functional analysis of the heart. The deep learning model used in this paper utilizes SegNet, MobileNetV2 and InceptionresnetV2 as the backbone networks within DeepLabV3+. The main objective is to segment the left ventricle in echocardiography images and segment the left ventricle, right ventricle, and myocardium in cardiac MRI images. The experimental results on the two benchmarking datasets confirm that the segmentation of the left ventricle is most accurate during the diastolic phase compared to the systolic phase. It was determined that the InceptionresnetV2 model is suitable for the CETUS MICCAI Challenge 2014 Dataset, while the MobileNetV2 model is appropriate for the ACDC MICCAI 2017 Dataset.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 심장영상의 전처리 방법
4. 구조적 분할을 위한 딥러닝 모델
5. 분할 성능평가 방법 및 실험결과
6. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
“Statistics on causes of death in 2021,” National Statistical Office, 2022.
J. J, Cho, “Stress and cardiovascular disease,” Journal of the Korean Medical Association, vol. 56, no. 6, pp. 462- 470, 2013.
C. Chen, C. Qin, H. Qiu, G. Tarroni, J. Duan, W. Bai, D. Rueckert, “Deep learning for cardiac image segmentation: a review,” Frontiers in Cardiovascular Medicine, vol. 7, 2020.
M. S. Cohen, B. W. Eidem, F. Cetta, M. A. Fogel, P. C. Frommelt, J. Ganame, B. K. Han, T. R. Kimball, R. K. Johnson, L. Mertens, S. M. Paridon, A. J. Powell, L. Lopez, “Multimodality Imaging Guidelines of Patients with Transposition of the Great Arteries:
S. Leclerc et al., “Deep Learning for Segmentation Using an Open Large-Scale Dataset in 2D Echocardiography,” in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 38, no. 9, pp. 2198-2210, 2019.
J. J, Cho, “Stress and cardiovascular disease,” Journal of the Korean Medical Association, vol. 56, no. 6, pp. 462- 470, 2013.
C. Chen, C. Qin, H. Qiu, G. Tarroni, J. Duan, W. Bai, D. Rueckert, “Deep learning for cardiac image segmentation: a review,” Frontiers in Cardiovascular Medicine, vol. 7, 2020.
M. S. Cohen, B. W. Eidem, F. Cetta, M. A. Fogel, P. C. Frommelt, J. Ganame, B. K. Han, T. R. Kimball, R. K. Johnson, L. Mertens, S. M. Paridon, A. J. Powell, L. Lopez, “Multimodality Imaging Guidelines of Patients with Transposition of the Great Arteries:
S. Leclerc et al., “Deep Learning for Segmentation Using an Open Large-Scale Dataset in 2D Echocardiography,” in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 38, no. 9, pp. 2198-2210, 2019.
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