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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.5
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 548 - 555 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.5.548
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췌장암 검출에서의 췌장 형태 파악을 위해 복부 CT 영상에서 췌장을 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 췌장의 위치적, 형태적 다양성으로 인해 발생하는 불확실한 영역에 대한 정보를 함께 고려하는 DCNN 기반 췌장 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 영상 간 밝기값 및 화소 공간의 차이를 줄이기 위해 밝기값 및 공간 정규화를 수행한다. 둘째, 삼단면 U-Net 기반 2.5차원 분할 네트워크 및 다수 투표를 통해 췌장을 위치화한다. 셋째, 위치화된 3차원 췌장 영역에서 췌장의 불확실한 영역 정보를 고려하는 U-Net 기반 3차원 분할 네트워크를 이용하여 췌장을 분할한다. 제안방법을 통한 분할 결과의 DSC는 83.50%로, 횡단면, 관상면, 시상면에서 2차원 U-Net을 이용한 분할, 2.5차원 분할 및 위치화된 영역에서 3차원 U-Net을 이용한 분할 방법 대비 각각 10.30%p, 10.44%p, 6.52%p, 1.14%p, 3.95%p 향상되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 복부 CT 영상에서 췌장 자동 분할
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
National Cancer Center. Cancer Statistics for 2017 [Internet]. Goyang: National Cancer Center; 2020. Available from: https://ncc.re.kr/cancerStatsView.ncc?bbsnum=518&searchKey=total&searchValue=&pageNum=1, 2020.
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B. Giddwani et al., "Deep Dilated V-Net for 3D Volume Segmentation of Pancreas in CT images," 7th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks(SPIN), pp. 591-596, 2020.
Y. Zhou et al., "A Fixed-Point Model for Pancreas Segmentation in Abdominal CT Scans," Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Springer, pp. 693-701, 2017.
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