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이상민 (경기대학교) 이상윤 (경기대학교) 김남기 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제5호(JKIIT, Vol.20, No.5)
발행연도
2022.5
수록면
81 - 87 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.5.81

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의료 영상은 사람의 체내 장기를 관찰하고 질병을 진단하기 위해 영상 분석이 필수적으로 요구되는데 다양한 영역 중 크기가 작고 다른 장기에 겹쳐진 췌장은 의료 이미지에서 정확한 위치를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 기계 학습을 통해 복부 이미지에서 췌장의 위치를 보다 정확하게 분할할 수 있는 다중 연쇄 U-Net (MCU-Net) 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 최종 계층의 여러 U-Net 구조를 다양한 크기의 패치와 연쇄 결합한 모델이며, 앙상블, 패치 크기에 따른 다양한 실험을 통해 가장 효과적인 MCU-Net을 제안한다. 선행 연구들과의 비교 실험 결과, 제안하는 다중 연결 U-Net 모델의 정확도는 91.6%로 기존 U-Net 모델보다 정확도가 약 2% 더 높은 것으로 나타났다.
#pancreas segmentation #image processing system #deep learning #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. MCU-Net 모델
IV. 실험
Ⅴ. 결론
References

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