자동화된 2차원 복부 CT 영상에서 딥러닝 기법을 이용한 근육 분할 기법

초록

본 논문에서는 복부 CT 영상에서 딥러닝을 이용한 정확하고 빠른 근육 분할 기법을 제안한다. 데이터 세트는 DICOM 태그의 리스케일 슬로프, 인터셉트 정보를 이용해 픽셀 값을 정규화하고 훈련 데이터 세트에는 유사 변환을 이용해 이미지 증강을 수행했다. 증강된 훈련 데이터 세트에 U-net을 이용해 근육 영역 분할 학습을 수행했다. U-net은 생물의학 이미지 분할을 위해 고안된 fully convolutional networks 기반 모델이다. 분할된 근육 영역에서 hounsfield unit 범위로 판별된 근육 외의 부분을 제거하여 근육 마스크를 생성한다. 제안된 모델의 정확도는 98%이고, 한 장의 복부 CT 영상에서 근육을 분할하는 데 평균 1초가 소요되었다.

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