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저자정보
이지현 (경일대학교) 윤종엄 (경일대학교) 홍영택 (연세대학교) 전병환 (경일대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,183 - 2,187 (5page)

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3차원 의료영상의 특성상 참값 데이터 생성이 어렵고, 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 3차원 영상의 가시화 및 인공지능기반의 초벌 참값 데이터 생성을 통하여 빠르고 정확한 참값 데이터 생성이 가능한 가시화 및 라벨링 프레임워크를 제안한다. 오픈소스 기반 프레임워크들은 다양한 각도에서 수정하는 것과 라벨링 된 데이터를 3차원 구조로 시각화하여 수정하는 기능을 포함하고 있지 않다. 제안된 프레임워크의 기능에 3차원 렌더링, 3축 뷰, 초벌 참값 데이터 생성을 위한 U-Net 모델, 영역확장, 모폴로지 기능들을 포함하였다. 따라서 프레임워크를 사용하여 빠르고 정확한 참값 데이터 생성을 기대할 수 있다.

목차

Abstract
I. 서론
Ⅱ. AI 기반 라벨링 프레임워크
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 감사의 말
참고문헌

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