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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 555 - 558 (4page)
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본 연구에서는 복부 CT 영상으로부터 U-Net 기반의 딥러닝 모델을 통해 비장을 자동으로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 범위의 Hounsfield Unit으로 전처리된 영상을 동시에 활용하여 더 풍부한 특징을 추출하기 위해 다채널 입력 구조를 적용하였으며, 데이터 불균형 문제 해소와 성능 향상을 위해 Random Crop, Gaussian Noise, Elastic Transform과 같은 데이터 증강을 적용하였다. 제안된 모델은 MICCAI FLARE22 Challenge Dataset을 통해 학습되었으며, 제거 분석을 통해 제안된 두 기법의 효과를 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다채널 입력과 데이터 증강을 적용함으로써, 이를 적용하기 이전과 비교하여 DSC에서 0.2%, IoU에서 0.25%의 성능 향상을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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