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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.8
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 905 - 912 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.8.905
이용수
초록· 키워드
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폐암이 불규칙한 형태를 갖거나 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하는 경우 흉부 CT 영상에서 폐암의 경계를 정확하게 구분하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 폐암과 주변 구조물과의 관계를 학습하기 위해 캡슐 네트워크를 활용하고 주변 구조물과의 구분을 위해 폐 창 영상에 종격동 창 영상을 추가로 고려하는 듀얼-윈도우 앙상블 네트워크를 제안한다. 첫째, 입력 CT 영상을 폐 창 영상과 종격동창 영상으로 밝기값 정규화 및 공간 정규화를 수행한다. 둘째, 두 개의 입력 영상을 이용해 각각의 캡슐네트워크를 학습하여 폐암을 분할한다. 셋째, 폐 창 영상과 종격동 창 영상을 이용한 분할 결과를 각 영상의 특성에 기반한 가중치를 반영하여 평균 투표를 통해 앙상블 함으로써 최종 분할 마스크를 생성한다. 제안 방법을 통한 분할 결과, DSC는 75.98%로 가중치를 고려하지 않은 분할 방법 대비 0.53%p 향상되었다. 또한 폐암이 주변 구조물에 둘러싸여 있어도 분할 정확도가 개선되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 결과
4. 결론 및 향후 연구 방향
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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