컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 6-1. Introduction to medical image segmentation

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 6-1. Introduction to medical image segmentation

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

URL : https://www.edwith.org/medical-20200327/lecture/63149/

Segmentation

Segmentation은 영상을 분할해줍니다.

시간차를 두고 어떤 영역에서 어떤 변화가 일어났는지 혹은 어떤 장기, 어떤 영역, 종양 등을 알 수 있습니다.

이는 진단의 판단 근거가 됩니다.

Segmentation 

- Conventional methods : Thresholding, Region growing, Graph cut, Active contour model, Active shape model(학습을 통해 얻어냄)

- Deep Learning methods : FCN, U-Net, DeepLab(Training data 필요)

일반 2D 의료에 잘 작동