뇌 이상 탐지 및 분할을 위한 해부학 지원 비지도 학습 방법 개발

Q: 이 논문에서 정의한 비지도 학습 기반 뇌 이상 탐지란 무엇인가?

비지도 학습 기반 뇌 이상 탐지는 정상적인 뇌 영상 데이터만을 사용하여 모델을 학습시킨 후, 추론 단계에서 비정상 데이터가 입력될 경우 학습된 정상 특징과의 유사도 차이를 통해 이상 부위를 탐지하는 방법이다. 특히, 환자 데이터 획득의 어려움 때문에 의료 분야에서 활발히 연구되고 있다.

Q: 뇌척수액의 해부학적 정보를 활용하여 뇌 이상 탐지 성능을 개선할 수 있는가?

연구 결과, 지식 증류 네트워크에 뇌척수액 지역의 해부학적 정보를 학습할 수 있는 추가적인 손실함수를 도입함으로써 뇌 이상 탐지 성능이 크게 개선된다. 특히, 측뇌실과 같이 고강도 값을 가지는 뇌척수액 지역의 오탐지율을 줄여 분류 및 분할 성능을 향상시킬 수 있다.

이준혁; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이준혁 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,600 - 1,602 (3page)

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딥러닝의 발전으로 의료분야에서 인공지능과 의료 영상 데이터를 활용한 높은 수준의 진단 방법론들이 제안되고 있으며, 특히 이상 탐지 방법론을 적용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 환자 데이터 획득의 어려움으로 인해 비지도 학습 기반의 연구가 중점적으로 이루어지고 있다. 그러나, 기존의 비지도 학습 기반 뇌 이상 탐지 기술들은 측뇌실(Lateral Ventricle) 지역이 가지고 있는 고강도(High Intensity)값 때문에 뇌 이상 탐지의 정확도가 떨어지는 한계점이 존재한다. 본 연구는 지식 증류(Knowledge Distillation) 방법을 기반으로 뇌척수액 ... 전체 초록 보기

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