KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
표면 모듈을 추가한 척추체 CT 이미지 분할 네트워크 |
| 영문제목(English Title) |
Vertebra CT Image Segmentation Network with Surface Module |
| 저자(Author) |
강인하
조지훈
박진아
Inha Kang
Jihoon Cho
Jinah Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0691 ~ 0693 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
CT나 MRI로 촬영한 척추 이미지를 자동으로 분할(Segmentation)하는 것은 의료 진단이나 수술 계획 등 의료 분야에서 넓게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 VerSe2020 데이터를 사용하여 척추체 표면 부분을 집중해서 학습할 수 있는 새로운 척추체 분할 모델을 구축하였다. 학습 시 원본 CT 이미지에 대비를 강하게 하는 전처리를 통해서 불필요한 정보들을 제거하고 척추뼈를 강조한 이미지를 사용하여 정확도를 향상시켰다. 또한, U-Net 기반 분할 네트워크의 디코더 부분에 해당하는 정보들만 입력으로 받아 표면을 추출한 후 표면 표지(label)와 비교하는 표면 모듈을 추가했다. 이를 통해 척추 CT 데이터셋에 대해서 메모리 효율적이면서도 정확도를 상승시킨 새로운 3D 분할 모델을 고안했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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