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| 한글제목(Korean Title) |
흉부 CT에서 점구름 기반 늑골 세그멘테이션 모델의 성능 비교분석 |
| 영문제목(English Title) |
A Comparison Analysis of Point cloud based Rib segmentation models in the chest Computed Tomography |
| 저자(Author) |
고성현
Phuoc-Nguyen Bui
양희규
Duc-Tai Le
추현승
Seonghyeon Ko
Phuoc-Nguyen Bui
Huigyu Yang
Duc-Tai Le
Hyunseung Choo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0821 ~ 0823 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
3차원 데이터인 컴퓨터 단층 촬영(CT)과 자기공명영상(MRI)에서 질병을 찾아내기는 쉽지 않다. 몇백 장의 2D 슬라이스들을 직접 보며 확인할 부위까지 찾아가야 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하려는 선행 연구들이 있었으나 데이터 용량을 부담해야 했다. CT나 MRI 스캔을 점구름으로 표현하여 딥러닝을 통해 원하는 부위를 세그멘테이션하면 상기 단점을 최소화할 수 있으며, 기존 방법들에 비해 처리시간이 빠르다. 이 연구는 점구름 기반의 딥러닝 모델인 PointNet++와 CurveNet으로 흉부 CT 스캔에 늑골 세그멘테이션을 수행했을 시의 결과를 비교한다. 또한, 시각화한 결과를 보며 질병 판독에 도움이 될 수 있을지를 논한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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