자기공명영상을 이용한 딥러닝 기반 뇌종양 분할 모델의 성능 평가

Q: 이 논문에서 정의한 뇌종양이란 무엇인가?

뇌종양은 뇌에서 자라는 불필요한 세포 덩어리를 의미하며, 뇌 조직에 존재하는 원발성 종양과 다른 부위에서 뇌 조직으로 전이된 이차성 종양으로 구분된다. MRI는 뇌종양의 유형, 크기, 모양 및 위치 정보를 제공하여 진단에 널리 활용된다.

Q: 뇌종양 MRI 분할에 가장 효과적인 딥러닝 모델은 무엇인가?

연구 결과, U-Net, ResUnet, DeepResUnet, HybridResUnet 네 가지 딥러닝 모델 중 U-Net 모델이 뇌종양 MRI 데이터 분할에서 IoU 0.7833, F1-score 0.8585로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 데이터셋에 따라 기본적인 아키텍처를 가진 모델이 더 좋은 성능을 보일 수 있음을 시사한다.

이승현; 이원준; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이승현 (경희대학교) 이원준 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 1,477 - 1,479 (3page)

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뇌종양은 두개골 내의 뇌 및 뇌 주변 구조물에서 발생하는 종양을 의미한다. 뇌종양의 경우 초기에 얼마나 정확하게 진단하는지에 따라 질병의 완치 가능성이 좌우된다. 그러나 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)을 이용하여 뇌종양 영역을 검출하는 것은 상당한 시간이 소모되고 뇌종양의 위치를 부정확하게 진단할 가능성이 있다. 따라서 MRI 영상 데이터를 이용한 뇌종양 분할 및 진단 작업량을 최소한으로 줄이기 위해 다양한 딥러닝 기반 뇌종양 분할 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌종양 MRI 데이터를 이용하여 딥러닝 기반 뇌종양 분할 모델들의 성능을 정량적으로 비교하고 평가하였다. 뇌종양이 분할되어 있는 공개된 MR ... 전체 초록 보기

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