컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 9-1. Introduction to medical image enhancement

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/63168

의료영상분석을 위해 영상의 퀄리티를 높여주는 작업이 필요한 이유 3가지

Normalization

Histogram equalization 기법

여러 Filter를 사용한 노이즈 제거와 라인을 선명하게 만듦

Image Enhancement

noise removal

super resolution - MRI

field inhomogeneity artifact

Image generation

의료 분야 Data generation을 통한 데이터를 늘리는 방법(Data Augmentation)

Conventional methods을 배우고 Deep Learning method를 배울 것

Deep Learning 이전 Conventional methods에서

학습을 이용하지 않는

1) Normalization

2) Histogram equalization

3) Filtering

학습을 이용하는

1) Dictionary learning : 학습된 dictionary 기반 영상 향상

4가지에 대해 배울 것

Deep Learning 기법으로 사용되는 방법

1) SRCNN

2) GAN

3) SRGAN에 대해 볼 것