복부 CT 영상에서 췌장의 불확실성을 고려한 계층적 네트워크 기반 자동 췌장 분할 


48권  5호, pp. 548-555, 5월  2021
10.5626/JOK.2021.48.5.548


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  요약

췌장암 검출에서의 췌장 형태 파악을 위해 복부 CT 영상에서 췌장을 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 췌장의 위치적, 형태적 다양성으로 인해 발생하는 불확실한 영역에 대한 정보를 함께 고려하는 DCNN 기반 췌장 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 영상 간 밝기값 및 화소 공간의 차이를 줄이기 위해 밝기값 및 공간 정규화를 수행한다. 둘째, 삼단면 U-Net 기반 2.5차원 분할 네트워크 및 다수 투표를 통해 췌장을 위치화한다. 셋째, 위치화된 3차원 췌장 영역에서 췌장의 불확실한 영역 정보를 고려하는 U-Net 기반 3차원 분할 네트워크를 이용하여 췌장을 분할한다. 제안방법을 통한 분할 결과의 DSC는 83.50%로, 횡단면, 관상면, 시상면에서 2차원 U-Net을 이용한 분할, 2.5차원 분할 및 위치화된 영역에서 3차원 U-Net을 이용한 분할 방법 대비 각각 10.30%p, 10.44%p, 6.52%p, 1.14%p, 3.95%p 향상되었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

H. D. Yoon, H. Kim, H. Hong, "Automatic Pancreas Segmentation Based on Cascaded Network Considering Pancreatic Uncertainty in Abdominal CT Images," Journal of KIISE, JOK, vol. 48, no. 5, pp. 548-555, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.5.548.


[ACM Style]

Hyeon Dham Yoon, Hyeonjin Kim, and Helen Hong. 2021. Automatic Pancreas Segmentation Based on Cascaded Network Considering Pancreatic Uncertainty in Abdominal CT Images. Journal of KIISE, JOK, 48, 5, (2021), 548-555. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.5.548.


[KCI Style]

윤현담, 김현진, 홍헬렌, "복부 CT 영상에서 췌장의 불확실성을 고려한 계층적 네트워크 기반 자동 췌장 분할," 한국정보과학회 논문지, 제48권, 제5호, 548~555쪽, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.5.548.


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