Khái niệm cốt lõi
의료 영상 분할의 정확성을 높이기 위해 채널 정보와 위치 정보를 상호 포함하는 새로운 접근법을 제안한다.
Tóm tắt
이 논문은 의료 영상 분할의 정확성을 높이기 위한 새로운 딥러닝 기반 접근법인 MIPC-Net을 제안한다.
MIPC-Net의 핵심 구성 요소는 다음과 같다:
상호 포함 위치-채널 주의 (MIPC) 모듈: 위치 정보 추출 시 채널 정보에 주목하고, 채널 정보 추출 시 위치 정보에 주목하는 상호 포함 메커니즘을 도입하여 경계 분할의 정확성을 높인다.
GL-MIPC-Residue: 인코더와 디코더 간 통합을 강화하여 의료 영상 복원을 개선한다. 무효 정보를 걸러내고 특징 추출 과정에서 손실된 가장 효과적인 정보를 복원한다.
실험 결과, MIPC-Net은 Synapse, ISIC2018-Task, Segpc 데이터셋에서 기존 최신 모델들을 능가하는 성능을 보였다. 특히 Synapse 데이터셋에서 Hausdorff 거리를 2.23mm 줄이는 등 경계 분할 정확성이 크게 향상되었다.
Thống kê
의료 영상 분할은 질병 정량화, 예후 평가, 치료 결과 평가에 중요하다.
수동 분할은 시간 소모적이고 지루하다.
기존 방법들은 전역 및 지역 특징의 심층 통합이 부족하고 비정상 영역과 경계 세부 사항에 특별한 주의를 기울이지 않는다.
Trích dẫn
"의료 영상 분할은 질병 정량화, 예후 평가, 치료 결과 평가에 중요한 역할을 한다."
"수동 분할은 시간 소모적이고 지루하다."
"기존 방법들은 전역 및 지역 특징의 심층 통합이 부족하고 비정상 영역과 경계 세부 사항에 특별한 주의를 기울이지 않는다."