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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임주원 (한국과학기술원) 박진아 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.9
발행연도
2021.9
수록면
1,007 - 1,013 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.9.1007

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볼륨 데이터는 3차원 내부 정보를 가지고 있어서 정량적인 분석이 가능하다. 특히 의료영상 데이터는 인체 내부 구조를 3차원으로 시각화 할 수 있으나 이를 위해서는 균등한 복셀이 필요하다. 하지만 CT 데이터의 경우 방사선량을 줄이기 위해 슬라이스 이미지 사이의 간격이 넓은 볼륨 데이터를 얻는 경우가 있다. 이 경우, 3차원으로 재구성할 때 불연속적으로 시각화되거나 정량적인 오차를 유발할 수 있어 이미지 보간이 필요하게 된다. 본 논문에서는 고화질의 슬라이스 이미지로부터 CT 이미지 슬라이스 간의 보간에 필요한 정보를 자기지도학습으로 유추하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 축소한 슬라이스 이미지를 신경망의 입력값으로 넣고, 신경망은 이 이미지를 원본 이미지로 복원하는 과정을 학습한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 최근접 이웃 보간법과 삼선형 보간법보다 세부 정보를 유추하는 장점을 보이고 참값을 가지고 지도 학습으로 학습한 신경망 결과보다 성능이 저하되지 않음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

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