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자료유형
학술저널
저자정보
오동건 (서울대학교 컴퓨터공학부) 김보형 (한국외국어대학교) 이정진 (숭실대학교) 신영길 (서울대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
64 - 74 (11page)

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비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
#딥러닝 #비지도 학습 #비강체 정합 #3차원 뇌 자기공명 영상

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송영찬 / 2016 / B-스플라인 기반 관심 영역 고정밀 비강체 정합 기법: 흉부 CT 영상에의 응용 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 12(2):87~96 dbpia 울라 아민 / 2017 / Action Recognition in Movie Scenes using Deep Features of Keyframes / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(3):7~14 dbpia 이여진 / 2017 / 병해충 검색을 위한 이미지 검색 및 인식 통합 시스템 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(4):100~111 dbpia 박현철 / 2018 / 합성곱 신경망을 이용한 대장내시경 영상 분류 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 14(1):89~98 dbpia K. Marstal / 2016 / SimpleElastix: a user-friendly multilingual library for medical image registration / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop :134~142 google schola

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