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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 81 - 90 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.11.81
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임상에서 의료 영상은 병리사들이 분석하므로 인적 및 시간적 자원을 필요로 한다. 최근의 딥러닝 기술은 의료 영상 내에서 특정 질병의 위치를 예측할 수 있는 수준으로 올라왔고, 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 정규화, 제약, 증강 방법들이 소개되었다. 본 논문에서는 Residual 3D U-Net을 기반으로 다발성 경화 병변을 분할하기 위한 알고리즘을 제안한다. 특히, 전처리 및 랜덤 패치 증강을 통하여 분할 정확도 향상을 모색하였다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위해 2008 MICCAI MS Lesion Segmentation Challenge의 MS Lesion 데이터셋을 활용하였고 3D U-Net과 비교하였다. 그 결과 70% DSC와 52% IoU를 달성하였고, 3D U-Net 대비 5.9% DSC와 6.9% IoU 정확도가 상승하였다. 정성적으로도 예측 결과 전체 MRI 영상 중 국소 부위를 제외하고 준수한 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Residual 3D U-Net 기반 MS Lesion의 의미론적 분할 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Seoul National University Hospital / Multiple Sclerosis in N Medical Information
J. J. Lee / 2021 / Multiple Sclerosis Lesion Segmentation using Deep Learning / Proceedings of the 2021 KIIT Conference :523~525
B. Wang / 2017 / Regularization for Unsupervised Deep Neural Nets / Proc. of the AAAI Conf. on Artificial Intelligence 31(1):2681
N. Srivastava / 2014 / Dropout : A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting / Journal of Machine Learning Research 15(56):1929~1958
Fernando Pérez-García / 2021 / TorchIO: A Python library for efficient loading, preprocessing, augmentation and patch-based sampling of medical images in deep learning / Computer Methods and Programs in Biomedicine 208
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