연구 내용
본 연구는 뇌종양 위치 파악을 주 목적으로 한다.
3차원 의료 영상에서 뇌종양의 의미론적 분할을 위한 3차원 U-Net 딥러닝과 가중 다이스 손실 함수를 활용한 방법을 개발하고자 한다.
의미론적 분할을 통해 영상의 각 픽셀이나 3차원 볼륨의 복셀에 대해 뇌종양에 해당하는 클래스 레이블을 할당하는 작업에 중점을 두고 있으며, 이를 위해 3차원 U-Net 딥러닝 신경망과 가중 다중클래스 다이스 손실 함수를 활용하여 효율적이고 정확한 뇌종양 분할을 수행하는 방법을 연구한다.
의료 영상 분야에서 의미 있는 결과를 얻고, 뇌종양 분할에 대한 향상된 방법을 제안하여 의료 영상 분석 및 진단에 기여하고자 하는 목적을 가지고 있다.
프로젝트 연구원
- 학부연구생 김채리