Improved Pancreas Segmentation using Multiple Concatenated U-Net Model for Medical Image Systems
Sang-Min Lee, Sangyun Lee, Namgi Kim · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2022
의료 영상은 사람의 체내 장기를 관찰하고 질병을 진단하기 위해 영상 분석이 필수적으로 요구되는데 다양한 영역 중 크기가 작고 다른 장기에 겹쳐진 췌장은 의료 이미지에서 정확한 위치를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 기계 학습을 통해 복부 이미지에서 췌장의 위치를 보다 정확하게 분할할 수 있는 다중 연쇄 U-Net (MCU-Net) 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 최종 계층의 여러 U-Net 구조를 다양한 크기의 패치와 연쇄 결합한 모델이며, 앙상블, 패치 크기에 따른 다양한 실험을 통해 가장 효과적인 MCU-Net을 제안한다. 선행 연구들과의 비교 실험 결과, 제안하는 다중 연결 U-Net 모델의 정확도는 91.6%로 기존 U-Net 모델보다 정확도가 약 2% 더 높은 것으로 나타났다.