Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
의료 영상 분할을 위한 비전 트랜스포머에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Vision Transformer for Medical Image Segmentation |
| 저자(Author) |
Tuan Le Dinh
권성근
이석환
권기룡
Tuan Le Dinh
Seong-Geun Kwon
Suk-Hwan Lee
Ki-Ryong Kwon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0833 ~ 0835 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 몇 년 동안 의료 및 생물의학 이미지 분할 문제에 대한 많은 벤치마크 차트에서 트랜스포머(transformer)를 기반으로 하는 신경망이 각광받고 있다. 2017년 트랜스포머가 도입된 이후 사실상 NLP(자연어 처리) 관련 기술의 표준이 되었으며, NLP용 트랜스포머의 성공 이후 시각 관련 기술 및 응용 분야에 트랜스포머를 적용하려는 많은 시도가 있었고 현장에서 많은 SOTA(state-of-the-art) 기법을 능가하는 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 의료 및 생물 의학 관련 분야에 적용되는 최신 트랜스포머 모델을 살펴보고자동 심장 진단(ACDC) 데이터 세트와 시냅스 다기관 CT 데이터 세트에서 Average Dice Score (DSC) 행렬 및 Average Hausdorff Distance metric (HD) 행렬과 관련하여 각 모델의 결과를 평가하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
In recent years, neural networks based on transformers have been dominating many benchmark charts of medical and biomedical image segmentation challenges. Since the introduction of the transformer in 2017, the network has become the de facto standard for Natural Language Processing (NLP) tasks. After the success of transformers for NLP, many attempts have been made to apply transformers for Vision tasks and have surpassed many state-of-the-art methods in the field. In this paper, we will walk through many modern vision transformer models which are applied for medical and biomedical tasks. And we demonstrate many numerical evaluations of those models on two public datasets which are the Automatic Cardiac Diagnosis (ACDC) dataset and the Synapse Multi-organ CT dataset with respect to Average Dice Score (DSC) metric and Average Hausdorff Distance metric (HD). |
| 키워드(Keyword) |
의료 및 생물의학 이미지 분할
자연어 처리
비전 트랜스포머
Average Dice Score
Average Hausdorff Distance
medical and biomedical image segmentation
Natural Language Processing
vision transformer
Average Dice Score
Average Hausdorff Distance.
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