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초록·키워드
두개골 조기 유합증(Craniosynostosis)은 두개골 봉합선의 비정상적인 융합으로 인해 두개골의 성장이 비정상적으로 일어나는 선천성 질환이다. 조기 진단은 심각한 합병증을 예방하기 위해 필수적이나, 현재 주로 사용되는 CT 스캔은 높은 방사선 노출과 접근성의 제한이 있다. 본 연구는 2D 두개골 X-ray 이미지를 활용하여 두개골 봉합선을 탐지하는 세 가지 주요 세그먼테이션 모델, 즉 SwinUnet, TransUNet, UNet의 성능을 비교하고자 한다. 각 모델의 봉합선 세그먼테이션 정확도, 처리 시간, 그리고 실제 임상 적용 가능성을 평가하여 가장 적절한 방법을 도출한다. 이를 통해 방사선 노출을 줄이고, 보다 접근성이 높은 진단 방법을 제시하여 두개골 조기 유합증의 조기 진단에 기여할 수 있는 가능성을 모색한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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