흉부 CT 영상에서 캡슐 네트워크 기반의 듀얼-윈도우 앙상블 학습을 통한 폐암 자동 분할 


48권  8호, pp. 905-912, 8월  2021
10.5626/JOK.2021.48.8.905


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  요약

폐암이 불규칙한 형태를 갖거나 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하는 경우 흉부 CT 영상에서 폐암의 경계를 정확하게 구분하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 폐암과 주변 구조물과의 관계를 학습하기 위해 캡슐 네트워크를 활용하고 주변 구조물과의 구분을 위해 폐 창 영상에 종격동 창 영상을 추가로 고려하는 듀얼-윈도우 앙상블 네트워크를 제안한다. 첫째, 입력 CT 영상을 폐 창 영상과 종격동창 영상으로 밝기값 정규화 및 공간 정규화를 수행한다. 둘째, 두 개의 입력 영상을 이용해 각각의 캡슐네트워크를 학습하여 폐암을 분할한다. 셋째, 폐 창 영상과 종격동 창 영상을 이용한 분할 결과를 각 영상의 특성에 기반한 가중치를 반영하여 평균 투표를 통해 앙상블 함으로써 최종 분할 마스크를 생성한다. 제안 방법을 통한 분할 결과, DSC는 75.98%로 가중치를 고려하지 않은 분할 방법 대비 0.53%p 향상되었다. 또한 폐암이 주변 구조물에 둘러싸여 있어도 분할 정확도가 개선되었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

J. Lee, J. Jung, H. Hong, B. Kim, "Automatic Segmentation of Lung Cancer in Chest CT Images through Capsule Network-based Dual-Window Ensemble Learning," Journal of KIISE, JOK, vol. 48, no. 8, pp. 905-912, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.8.905.


[ACM Style]

Jumin Lee, Julip Jung, Helen Hong, and Bong-Seog Kim. 2021. Automatic Segmentation of Lung Cancer in Chest CT Images through Capsule Network-based Dual-Window Ensemble Learning. Journal of KIISE, JOK, 48, 8, (2021), 905-912. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.8.905.


[KCI Style]

이주민, 정주립, 홍헬렌, 김봉석, "흉부 CT 영상에서 캡슐 네트워크 기반의 듀얼-윈도우 앙상블 학습을 통한 폐암 자동 분할," 한국정보과학회 논문지, 제48권, 제8호, 905~912쪽, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.8.905.


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