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(Korean Abstract) |
신장 종양은 세계에서 가장 많이 발생하는 암 중의 하나로서, 환자의 복부 CT(Computed Tomography) 영상 속에서 신장과 종양의 크기와 위치를 파악하기 위해 신장과 신장 종양을 분할하는 일은 매우 어려우면서도 중요한 컴퓨터 비전의 과제였다. 합성곱 신경망의 성공은 영상처리 알고리즘보다 압도적인 성능으로 합성곱을 활용한 여러 의료영상을 분할하는 연구를 가능하게 하였다. 하지만 신장은 그 크기가 매우 작고, 모양도 각개각색이며 나타나는 위치도 규칙적이지 않아 분할이 매우 어려웠다. 본 논문에서는 계단식 U-Net을 사용하여 신장과 신장 종양을 차례로 분할을 하였으며, 신장분할 정확도는 86.54%를 도달하였고, 신장 종양 분할 정확도는 80.21%를 도달하였다.
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