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궤도 컴퓨터 단층 촬영 을 통한 딥러닝 기반 의료 영상 분할 적용

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Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

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궤도 컴퓨터 단층 촬영 을 통한 딥러닝 기반 의료 영상 분할 적용

DOI:

10.3791/64500-v

•

04:48 min

•

November 30, 2022

•

Yeon Woong Chung², Dong Gyun Kang, Yong Oh Lee, Won-Kyung Cho⁵

¹College of Medicine,The Catholic University of Korea, ²Department of Ophthalmology,St. Vincent’s Hospital, ³Yeoncheon Public Medical Center, ⁴Department of Industrial and Data Engineering,Hongik University, ⁵Department of Ophthalmology,Uijeongbu St. Mary’s Hospital

Capítulos

00:04Introduction
00:42Eyeball, Optic Nerve, and Extraocular Muscle Masking on the Orbital CT Scans
01:42Pre-Processing: Window Clipping and Cropping the VOIs
02:16Four Cross-Validations of the Orbital Segmentation Model
02:57Results: Segmentation Results of the Orbital Structures
04:01Conclusion

Summary

Tadução automática

궤도 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 위한 객체 분할 프로토콜이 도입되었습니다. 초고해상도를 사용하여 궤도 구조의 실측 라벨링, CT 이미지에서 관심 볼륨 추출, 궤도 CT 이미지에 대한 2D 순차 U-Net을 사용하여 다중 라벨 분할을 모델링하는 방법을 지도 학습을 위해 설명합니다.

궤도 컴퓨터 단층 촬영 을 통한 딥러닝 기반 의료 영상 분할 적용

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