MRI 영상에서의 유방 조직 다중 분할을 위한 Haar Wavelet Pooling기반 컨볼루션 신경망 - 양광빈 (The Graduate School, Ajou University, 2022)
본 논문에서는 Haar wavelet pooling 기반의 U-net을 사용하여 서 있는 자세의 유방 형상 구축을 위한 유방 조직들의 Multi-class semantic segmentation을 제안한다. 우선, 유방 절제술 이전에 촬영된 MRI영상으로부터 유방 형상 구축 시 필요한 유방 조직인 피부, 지방, 유선 조직(Fibroglandular tissue) 그리고 배경을 레이블링(labeling)하여 학습 데이터 세트를 구축한다. 이후 유방 조직에 대한 분할 정확도를 개선하기 위해서 Haar wavelet pooling기반 U-net을 이용한 Multi-class semantic segmentation을 수행한다. Haar wavelet pooling기반 U-net는 입력 이미지의 근사값을 보유하는 Low-Low 대역(sub-band)과 세부적인 Edge 특징의 정보를 가지는 3개의 distinct frequency sub-bands (Low-High, High-Low, High-High)를 동시에 사용하여 subsampling단계에서 이미지의 정보 손실량을 줄이고 효과적인 유방 조직의 특징을 추출할 수 있다. 또한, 과적합에 강건한 딥러닝 네트워크를 구현할 수 있다. 본 논문에서 제시된 Haar wavelet pooling기반 U-net을 이용해 유방 조직들에 대한 분할 실험을 수행하여 87.48의 mIOU을 얻었다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2022. 8
Keywords: 다중 클래스 의미론적 분할; 웨이블릿 풀링 컨볼루션 신경; 유방 재건; 이산 웨이블릿 변환