Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
수정된 HRNet을 이용한 X-ray 영상의 흉추 분할 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Thoracic Spine Segmentation of X-ray Images Using a Modified HRNet |
| 저자(Author) |
이예은
이동규
정지훈
김형규
김호준
Ye-Eun Lee
Dong-Gyu Lee
Ji-Hoon Jeong
Hyung-Kyu Kim
Ho-Joon Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 01 PP. 0705 ~ 0707 (2022. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb’s angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
