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복부 CT 영상에서 췌장의 불확실성을 고려한 계층적 네트워크 기반 자동 췌장 분할
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.5.548
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.
복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.9.937
부분신장절제술 후 절제술을 수행한 반대쪽 신장의 보상성 비대를 예측하기 위해 신실질을 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 아틀라스 기반 형상 및 밝기값 정보를 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 볼륨 기반 유사 정합 및 밝기값 기반 유사도 측정을 통해 유사 아틀라스를 선정한다. 둘째, 볼륨 기반 유사 정합 및 아틀라스 기반 어파인 정합의 단계적 정합 및 밝기값 기반 제한된 지역적 가중투표를 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 밝기값의 분포가 훈련 영상과 달라 분할이 제대로 되지 않는 데이터에 대해 가우시안 혼합 모델 기반 다중 임계치 기법을 통한 피질 분할 및 형상확률맵을 이용한 수질 분할 방법을 선택적으로 수행한다. 제안방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 91.34%로, 다중 투표 기법을 통한 분할 및 지역적 가중투표를 통한 분할 방법대비 다이스 유사계수가 각각 18.19%, 1.35% 향상되었다.
무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할
본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.
