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초록

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복부 CT 영상에서 수동으로 근육을 분할하는 것은 시간이 걸리는 번거로운 작업이었다. 본 논문에서는 U-net을 활용하여 CT 영상에서 근육을 자동 분할하는 방법을 제안한다. U-net은 딥러닝 기반의 다양한 영상 분할에 이용할 수 있는 높은 정확도를 가진 모델이다. 제안된 방법은 복부 CT 영상에 대해 1초 미만의 빠른 속도와 98% 이상(표준편차 3%)의 높은 정확도를 가진 근육 분할 결과를 나타냈다.

목차

요약
1. 서론
2. 본문
3. 실험결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 조다솜 [ 한성대학교 컴퓨터학부 ]
• 계희원 [ 한성대학교 컴퓨터학부 ]
• 정희렬 [ 숭실대학교 컴퓨터학과 ]
• 박태용 [ 한림대학교 성심병원 의생명정보학과 ]
• 이정진 [ 숭실대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌