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Residual Multi-dilated convolution U-Net을 이용한 다중 심장 영역 분할 알고리즘 연구
임상헌 ( Sang-heon Lim ),최한승 ( H. S. Choi ),배희진 ( S. K. Jung ),정서경 ( J. K. Jung ),정진교 ( Myung-suk Lee ),이명숙 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.