딥러닝 모델 검토: 3D MRI 및 CT 스캔 애플리케이션

의료 영상 데이터와 기타 일상 영상의 주요 차이점 중 하나는 특히 DICOM 시리즈 데이터를 다룰 때 일반적으로 3D라는 것입니다. DICOM 이미지는 여러 개의 2D 슬라이스로 구성되며 신체의 특정 부분을 스캔하거나 표현하는 데 사용됩니다

이 기사에서는 3D 의료 데이터 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 훈련하기 위한 6가지 신경망 아키텍처를 소개합니다

3d U-Net

3D U-Net은 기존 U-Net 모델을 3차원 분할로 확장한 강력한 의료영상 분할 모델로 인코딩 경로와 디코딩 경로로 구성됩니다

3D U-Net 체적 영상 처리 시 상황별 정보 인코딩 경로를 통해 캡처되고 디코딩 경로를 통해 정확한 위치 지정이 이루어지며 효율적인 3D 특징 처리 기능을 보여줍니다.

V-Net

V-Net은 볼륨 이미지를 위한 방법입니다. 전체 해상도를 사용하는 분할된 3D 컨볼루셔널 신경망 3D 컨볼루션이므로 U-Net보다 계산 비용이 더 많이 듭니다

HighResNet

이 모델은 잔여 연결이 있는 일련의 3D 컨볼루션을 통과합니다. 누적 레이어는 엔드 투 엔드로 학습되며 전체 3D 이미지를 동시에 처리할 수 있습니다.

EfficientNet3D

EfficientNet의 3D 개선 사항은 U-Net이나 V-Net만큼 3D 분할에 널리 사용되지는 않지만 컴퓨팅 리소스가 제한된 상황에서 사용할 수 있습니다. 다음으로 가치 있는 옵션입니다. 계산 비용과 성능 사이의 적절한 균형을 고려하면

Attention U-Net

이 변형은 U-Net을 기반으로 하며, 이는 네트워크가 이미지의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 주의력 메커니즘을 도입합니다. 현재 작업과 관련됨

DeepMedic

이 3D CNN은 이중 경로를 사용합니다. 그 중 하나는 일반 해상도이고 다른 하나는 로컬 및 더 큰 상황 정보를 활용하기 위해 입력을 다운샘플링하는 것입니다.

요약

이 기사의 내용 , 우리는 의료 영상 업계에서 3D MRI 및 CT 스캔을 처리하는 데 사용되는 몇 가지 딥 러닝 모델을 살펴보았습니다. 이러한 신경망은 DICOM 시리즈의 특정 신체 부위의 복잡한 특징을 학습하기 위해 3D 데이터를 입력으로 수신하도록 설계되었습니다

위 내용은 딥러닝 모델 검토: 3D MRI 및 CT 스캔 애플리케이션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!