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Poster Session III 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

2차원 복부 CT 영상에서 딥 러닝 기법을 이용한 자동화된 정확하고 빠른 근육 분할 기법
Automated, fast and accurate muscle segmentation techniques using deep learning techniques in 2D abdominal CT images

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.383-386
  • 저자
    조다솜, 계희원, 정희렬, 박태용, 이정진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412381

원문정보

초록

한국어
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

키워드

인공지능 딥러닝 머신러닝 분할

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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