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저자정보
김고운 (서울여자대학교) 안진서 (서울여자대학교) 이유빈 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제30권 제4호
발행연도
2024.9
수록면
11 - 18 (8page)

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신장암 치료를 위한 부분 신장 절제술에서 수술 계획을 위한 신장 종양의 정확한 크기와 위치 등의 정보가 필수적이다. 따라서 신장 종양을 정확하게 분할하는 것이 중요하지만, 종양이 주변 장기와 밝기값이 유사하고 위치 및 크기가 환자마다 다양하여 분할에 어려움이 있다. 본 연구에서는 신장 종양의 분할 성능 개선을 목표로, 영상 내 지역적 및 전역적 특징을 모두 고려할 수 있는 합성곱 신경망과 트랜스포머가 결합된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안 방법은 UNETR++와의 비교 실험에서 다이스 유사계수 78.54%, 정밀도 85.07%로 전반적으로 우수한 성능을 보였다. 또한, 종양 크기별 분석에서는 UNETR++에서 관찰되는 과대 분할 및 이상치가 개선된 결과를 보였다.
#신장 종양 분할 #CT 영상 #하이브리드 네트워크 #합성곱 신경망 #트랜스포머 #Kidney Tumor Segmentation #CT Image #Hybrid Network #Convolutional Neural Network #Transformer

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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