컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 8-5. Segmentation using 3D CNN

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 8-5. Segmentation using 3D CNN

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/63165/

Segmentation in 3D

3D CNN에서 V-Net을 사용했을 때의 구조 예시

아래로 내려가는 것은 Max Pooling 2배이므로 1/2로 변함

channel은 2배씩 증가

V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation

Fausto Milletari, Nassir Navab, Seyed-Ahmad Ahmadi

citation 2660(2020.12.15 기준)

URL : https://arxiv.org/abs/1606.04797

Patch-wise segmentation

3D영상에 대하여 Patch 단위로 Batch size에 넣어 V-Net을 시행함

Patch 단위로 학습을 진행할 경우 전역적인 image 영상에 대하여 정보를 잃을 가능성이 있음 -> 상대적으로 불리