이 연구는 뇌종양 분할을 위해 생물물리학 기반 정규화 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
뇌종양 성장 편미분 방정식 모델을 딥러닝 기반 분할 모델에 직접 통합하여 정확성과 강건성을 향상시킴.
MRI 기반 종양 세포 밀도 추정기를 도입하여 생물물리학 기반 정규화와 결합함으로써 실제 종양 성장 메커니즘을 반영하는 분할 결과를 얻음.
주기적 활성화 함수를 사용하여 생물물리학 모델의 비선형 동역학을 학습할 수 있도록 함.
BraTS 2023 데이터셋에 대한 실험 결과, 다양한 아키텍처와 데이터 크기, 모달리티 부족 상황에서도 우수한 성능을 보임.
이러한 접근법은 의료 영상 분할에서 도메인 지식을 딥러닝에 효과적으로 통합할 수 있는 새로운 방향을 제시한다.
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