표면 모듈을 추가한 척추체 CT 이미지 분할 네트워크

Abstract

CT나 MRI로 촬영한 척추 이미지를 자동으로 분할(Segmentation)하는 것은 의료 진단이나 수술 계획 등 의료 분야에서 넓게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 VerSe2020 데이터를 사용하여 척추체 표면 부분을 집중해서 학습할 수 있는 새로운 척추체 분할 모델을 구축하였다. 학습 시 원본 CT 이미지에 대비를 강하게 하는 전처리를 통해서 불필요한 정보들을 제거하고 척추뼈를 강조한 이미지를 사용하여 정확도를 향상시켰다. 또한, U-Net 기반 분할 네트워크의 디코더 부분에 해당하는 정보들만 입력으로 받아 표면을 추출한 후 표면 표지(label)와 비교하는 표면 모듈을 추가했다. 이를 통해 척추 CT 데이터셋에 대해서 메모리 효율적이면서도 정확도를 상승시킨 새로운 3D 분할 모델을 고안했다.