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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 123 - 131 (9page)
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본 연구에서는 CT 영상의 대퇴골 부위를 해부학적으로 의미 있게 변형하여 CT 영상의 대퇴골 영역을 분할하기 위한 컨벌루션 신경망(CNN)의 훈련 데이터를 증강하는 방법을 제안한다. 먼저 CT 영상으로부터 삼차원 삼각형 대퇴골 메쉬를 얻는다. 그 후 메쉬의 국소부위에 대한 기하학적 특성을 계산하고, 군집화하여 메쉬를 의미 있는 부분들로 분할한다. 마지막으로, 분할한 부분들을 적절한 알고리즘으로 변형한 뒤, 이를 바탕으로 CT 영상을 와핑하여 새로운 CT영상을 생성하였다. 본 연구의 데이터 증강 방법을 이용하여 학습시킨 딥러닝 모델은 기하학적 변환이나 색상 변환 같이 일반적으로 사용되는 데이터 증강법과 비교하여 더 나은 영상분할 성능을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 전체 과정
3. 메쉬 추출
4. 계층적 면 군집화를 통한 메쉬 분할
5. 메쉬 변형
6. CT 영상 와핑
7. 실험 결과
8. 결론 및 향후 연구 방향
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
C. Rich / 2001 / Overfitting in neural nets:Backpropagation, conjugate gradient, and early stopping / Advances in neural information processing systems
O. Çiçek / 2016 / 3D U-Net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation / International conference on medical image computing and computer-assisted intervention
P. -F. Christ / 2016 / Automatic liver and lesion segmentation in CT using cascaded fully convolutional neural networks and 3D conditional random fields / International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
J. -Y. Zhu / 2017 / Unpaired image-to-image translation using cycleconsistent adversarial networks / IEEE Transactions on computer vision
S. -C. Wong / 2016 / Understanding data augmentation for classification: when to warp? / IEEE Transactions on digital image computing: techniques and applications (DICTA)
O. Çiçek / 2016 / 3D U-Net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation / International conference on medical image computing and computer-assisted intervention
P. -F. Christ / 2016 / Automatic liver and lesion segmentation in CT using cascaded fully convolutional neural networks and 3D conditional random fields / International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
J. -Y. Zhu / 2017 / Unpaired image-to-image translation using cycleconsistent adversarial networks / IEEE Transactions on computer vision
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