ResUNet++을 활용한 피부암 병변 분할

박준영; 한영환

doi:10.5573/ieie.2022.59.2.95

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박준영 (상지대학교) 한영환 (상지대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제2호(통권 제531호)

발행연도: 2022.2

수록면: 95 - 100 (6page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.2.95

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

ResUNet++을 활용한 피부암 병변 분할

박준영 , 한영환 전자공학회논문지 2022.02 학술저널

2021

ResUNet++을 활용한 피부암 병변 분할

박준영 , 한영환 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

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본 논문에서는 피부암 의료 영상에 딥러닝을 활용하여 병변을 분할하는 방법을 제안한다. 분할 모델은 손실함수와 최적화 방법을 개선시킨 ResUNet++를 사용하여 분할 문제를 해결하였다. ResUNet++는 U-Net의 개선된 버전의 모델로 기존의 의료영상 분할 문제를 해결하기 위해 주로 사용되었다. ISIC Challenge 데이터 셋은 병변을 분할하는 데 필요한 데이터를 가지고 있다. 따라서, 해당 데이터 셋을 사용해 딥러닝 모델을 학습시킨다. 실험 결과 분할 모델의 평가지표인 Dice Coefficient 점수는 0.9357로 좋은 결과를 보였다.

#Deep learning #Semantic segmentation #Medical image #AI

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Choi Y.S, Medical Artificial Intelligence, Cloud Nine, 2018

Geert Litjens, Thijs Kooi, Babak Ehteshami Bejnordi, Arnaud Arindra Adiyoso Setio, Francesco Ciompi, Mohsen Ghafoorian, Jeroen A.W.M. van der Laak, Bram van Ginneken, Clara I. Sánchez, “A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis”, Med Image Anal. (2017) 42:60-88

Debesh Jha, Pia H. Smedsrud, Michael A. Riegler, Dag Johansen, Thomas de Lange, Pal Halvorsen, Havard D. Johansen, “ResUNet++: An Advanced Architecture for Medical Image Segmentation”, arXiv preprint arXiv:1911.07067, 2019 Tao Lei, Risheng Wang, Yong Wan, Bingtao Zhang, Hongying Meng, Asoke K. Nandi, “Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey”, arXiv preprint arXiv:2009.13120, 2020 Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, arXiv preprint arXiv:1505.04597, 2015

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