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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 504 - 507 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.3.504
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일반적으로 뇌의 얇은 시트 구조, 강도 비균질성, 강도와 포화 사이의 낮은 대비로 뇌 조직 영상 분할에 어려움이 있다. 위 문제점을 해결하며 자동으로 정확한 뇌 조직 자기공명영상 분할을 위해 이 논문에서 3D FC-DenseNet과 HyperDenseNet의 두 가지 모델의 장점을 기반한 밀집 교차 결합 합성 곱 네트워크를 소개한다. MRBrainS13, iSeg_2019 데이터를 이용한 실험을 통해 교차 결합 합성 곱 네트워크가 기존의 방법보다 정확도 측면에서 더 좋은 성능을 보이는 것을 증명한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Methods
Ⅲ. Results
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
O. Cicek, A. Abdulkadir, S. S. Lienkamp, T. Brox, and O. Ronneberger, “3D U-Net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation,” Int. Conf. Medical Image Computing and Computer-assisted Intervention, Athens, Greece, Oct. 2016.
S. Hashemi, S. P. Prabhu, S. K. Warfield, and A. Gholipour, “Exclusive independent probability estimation using deep 3D fully convolutional DenseNets: Application to isoIntense infant brain MRI segmentation,” in Proc. Machine Learning Res., vol. 102, pp. 260-274, 2019.
D. Jose, et al., “HyperDense-Net: A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 38, no. 5, pp. 1116-1126, 2018.
S. Hashemi, S. P. Prabhu, S. K. Warfield, and A. Gholipour, “Exclusive independent probability estimation using deep 3D fully convolutional DenseNets: Application to isoIntense infant brain MRI segmentation,” in Proc. Machine Learning Res., vol. 102, pp. 260-274, 2019.
D. Jose, et al., “HyperDense-Net: A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 38, no. 5, pp. 1116-1126, 2018.
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