X-ray 영상에서 VHS 자동 추출을 위한 딥러닝 기법

Q: 이 논문에서 정의한 흉추-심장 비율(VHS)이란 무엇인가?

흉추-심장 비율(VHS)은 동물 X-ray 영상에서 심장 질환 진단을 보조하는 지표이다. 용골의 위치로부터 심장의 최장 장축과 이에 수직인 최대 단축을 찾고, 이 두 길이가 각각 제4 흉추로부터 몇 개의 흉추를 포함하는지 측정한 값을 합하여 산출한다.

Q: 동물 X-ray 영상에서 심장 질환 진단 지표를 자동으로 추출하는 핵심 기법은 무엇인가?

연구 결과, OCR 모듈과 채널 어텐션 모듈을 결합한 수정된 HRNet 모델을 사용하여 흉추, 심장, 용골 조직을 정확하게 분할하고, 이를 통해 흉추-심장 비율(VHS)을 자동으로 산출하는 기법이 효과적이다. 이 모델은 픽셀 정보와 객체 정보, 그리고 채널별 중요도를 반영하여 분할 성능을 개선한다.

한승화; 홍석찬; 이예은; 이동규; 김경우; 김호준

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저자정보: 한승화 (한동대학교) 홍석찬 (한동대학교) 이예은 (한동대학교) 이동규 (한동대학교) 김경우 (제이피아이헬스케어) 김호준 (한동대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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본 논문에서는 동물 X-ray 영상으로부터 심장 질환 진단 지표를 자동으로 추출하는 방법론을 고찰한다. 흉부 영상으로부터 흉추-심장 비율(VHS: vertebral heart scale)을 산출하기 위하여 척추의 세부 구조와 심장 및 용골(carina)의 조직을 분할하는 학습 기법과 이들로부터 VHS 값을 자동으로 산출하는 방법 ... 전체 초록 보기

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