초록
컨벌루션 신경망(CNN)은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용되어 왔습니다. 의미 분할의 최근 발전으로 인해 이들은 의료 이미지 분할에도 활용될 수 있게 되었습니다. 대부분의 CNN이 2차원 커널을 사용하는 반면, 최근 의료 이미지 분할 관련 CNN 기반 연구에서는 3차원 커널을 특징으로 하여 의료 이미지의 3차원 구조에 대한 완전한 접근을 가능하게 했습니다. 의미 분할과 밀접한 관련이 있지만, 의료 이미지 분할은 라벨링된 데이터의 부족, 참값에서 발견되는 높은 클래스 불균형, 그리고 3차원 이미지의 높은 메모리 요구 등의 특정 도전 과제를 포함하고 있어 해결해야 하는 문제가 있습니다.본 연구에서는 3차원 필터를 사용하는 CNN 기반 방법을 소개하고 손과 뇌 자기 공명 영상(MRI)에 적용하였습니다. 기존 CNN 아키텍처에 대한 두 가지 수정 사항과 위에서 언급한 문제들을 해결하기 위한 방법들이 논의되었습니다. 현재까지 의료 이미지 분할 관련 문헌 대부분이 연부 조직과 주요 장기에 초점을 맞추고 있는 반면, 본 연구는 중추 신경계와 손뼈 데이터 모두에서 검증되었습니다.