Centrala begrepp
신경망 기반 접근법을 통해 광간섭단층촬영 스캔에서 정확하고 강건한 3D 기도 기하학을 추출한다.
Sammanfattning
이 연구는 광간섭단층촬영(OCT) 기술을 활용하여 영아와 어린이의 기도 이상을 평가하는 방법을 제안한다. 구체적으로 NeuralOCT라는 학습 기반 접근법을 제안하여, OCT 스캔에서 3D 기하학을 추출한다. NeuralOCT는 두 단계로 구성된다:
- 2D 분할을 통한 점군 추출: 2D 분할 네트워크가 기도벽의 원시 점군을 생성한다.
- 신경장 기반 3D 재구성: 신경장 모델이 원시 점군을 입력받아 무한 해상도의 정확한 3D 기하학을 재구성한다.
실험 결과, NeuralOCT는 평균 A-line 오차가 70마이크로미터 미만으로 정확하고 강건한 3D 기도 재구성을 생성한다. 이는 향후 기도 형상 분석 및 시뮬레이션 수술 등의 응용에 활용될 수 있다.
Statistik
기도 OCT 스캔 시 A-line의 평균 거리 오차는 57마이크로미터 이하이다.
기도 OCT 스캔 시 A-line의 최대 거리 오차는 525마이크로미터 이하이다.
Citat
"NeuralOCT는 OCT 스캔에서 정확하고 강건한 3D 기도 기하학을 추출하는 첫 번째 접근법이다."
"NeuralOCT는 신경장을 사용하여 OCT 스캔에서 3D 기하학을 표현하는 첫 번째 접근법이다."