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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김대겸 (고려대학교) 최명원 (고려대학교) 김지현 (고려대학교) 한철 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
1,320 - 1,323 (4page)

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Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) images are widely used for diagnostic and medical imaging studies related to brain diseases. However, FLAIR images are often inappropriate for research aims, since their spatial resolution in the z-axis is lower than the other two axes to reduce the acquisition time in most hospitals. Thus, conversion from non-isotropic FLAIR images to isotropic FLAIR images is quite useful. On the other hands, since the medical image is often required to be high-resolution, and thus the size of image is quite large. It causes memory space deficiency for analysis medical images using deep learning, which must be solved for medical image research. In this study, we employed and modified U-net that is widely used for super-resolution applications. We not only restored images that were not obtained, but also suggested a solution for memory deficiency for handling large-sized medical images.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과 및 토의
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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