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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 217 - 221 (5page)
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Segmentation of the lower body arterial vessels is essential for planning endovascular aneurysm repair, confirming catheter routes, and simulating stent placement. However, due to the anatomical complexity characterized by thin, tortuous, and elongated features, achieving segmentation of the lower body arterial vessels without interruption poses a significant challenge. Recently, segmentation of major organs such as the brain and coronary arteries using deep learning has been actively pursued, but research focusing on lower body arterial vessels, which possess features of relatively large areas and different anatomical structures, is rare and lacks robustness. To overcome the challenges, we evaluated the performance for lower body arterial vessels segmentation using various networks, augmentation techniques, and loss functions
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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