Conceitos essenciais
개선된 주의 집중 U-Net 모델을 사용하여 3D MRI 영상에서 요추 척추를 정확하게 분절하고 레이블링할 수 있다.
Resumo
이 연구에서는 3D MRI 영상에서 요추 척추를 정확하게 분절하고 레이블링하기 위해 개선된 주의 집중 U-Net 모델을 제안했다.
데이터 준비 단계에서는 2D 슬라이스를 3D 모델로 재구성하고, 각 척추의 중심점과 모서리 좌표를 이용해 다중 레이블 마스크를 생성했다.
제안한 모델은 기존 주의 집중 U-Net 모델을 확장하여 더 깊은 구조를 가지며, 공간 정보 보존과 특징 추출의 균형을 유지하도록 설계되었다.
학습 및 평가 결과, 제안 모델은 99.5%의 정확도로 요추 척추를 분절하고 레이블링할 수 있었다. 이는 기존 방법들에 비해 크게 향상된 성능이다.
이 기술은 척추 질환 진단 및 치료 계획 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Estatísticas
제안 모델은 99.5%의 정확도로 요추 척추를 분절하고 레이블링할 수 있었다.
제안 모델의 Intersection over Union(IoU) 점수는 0.9 이상으로 매우 높았다.
제안 모델은 기존 방법들에 비해 약 3% 이상 향상된 성능을 보였다.
Citações
"개선된 주의 집중 U-Net 모델을 사용하여 3D MRI 영상에서 요추 척추를 정확하게 분절하고 레이블링할 수 있다."
"제안 모델은 99.5%의 정확도와 0.9 이상의 IoU 점수를 달성하며, 기존 방법들에 비해 크게 향상된 성능을 보였다."