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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 449 - 456 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.3.449
이용수
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In this paper, we proposed a novel brain tumor segmentation model based on U²-Net structures developed to solve information dilution problems that may arise as the network of U-Net deepens. The proposed model allows us to capture more contextual information than models such as U-Net on various scales, and increases the depth of the overall architecture without significantly increasing the computational cost due to pooling operations used inside the RSU block. To analyze the performance of the proposed model, we trained and tested using the BraTS2020 dataset, and we experimentally confirmed that our proposed model performs better than the existing model even with a small number of feature maps channels.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. U-Net과 U²-Net의 이론적 배경
3. 제안하는 뇌종양 분할 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
The Shortage of Radiologists due to the Infinite Number of CT and MRI- Tests(2019), https://www.medicaltimes.com/News/1130650?ID=1130642 (Accessed Jan. 2, 2023).
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Invervention, pp. 234-241, 2015.
M. Kim, S. Kim, D. Lee, and J. Gahm, “Comparative Study of Deep Learning Model for Semantic Segmentation of Water System in SAR Images of KOMPSAT-5,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 2, pp. 206-214, 2022.
F. Isensee, P.F. Jager, P.M. Full, P. Vollmuth, and K.H. Maier-Hein, “nnU-Net for Brain Tumor Segmentation,” BrainLes 2020: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, pp. 118-132, 2021.
Y. Wang, Y. Zhang, F. Hou, Y. Liu, J. Tian, Z. He, et al., “Modality-Pairing Learning for Brain Tumor Segmentation,” BrainLes 2020: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, pp. 230-240, 2021.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Invervention, pp. 234-241, 2015.
M. Kim, S. Kim, D. Lee, and J. Gahm, “Comparative Study of Deep Learning Model for Semantic Segmentation of Water System in SAR Images of KOMPSAT-5,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 2, pp. 206-214, 2022.
F. Isensee, P.F. Jager, P.M. Full, P. Vollmuth, and K.H. Maier-Hein, “nnU-Net for Brain Tumor Segmentation,” BrainLes 2020: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, pp. 118-132, 2021.
Y. Wang, Y. Zhang, F. Hou, Y. Liu, J. Tian, Z. He, et al., “Modality-Pairing Learning for Brain Tumor Segmentation,” BrainLes 2020: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, pp. 230-240, 2021.
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