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[일시] 2024. 03. 26

[세미나 주제] Shape-aware 3D Medical Image Segmentation

[요약]
본 발표에서는 3D Medical; Image Segmentation분야에서 object에 대한 shape-aware한 특징을 Signed Distance Map(SDM)을 통해 얻어 학습에 사용한 SASSNet에 대해 소개한다. 기존의 많은 Medical Image Segmentation 기법들이 3D MR image를 2D image로 변환한 뒤에 segmentation task를 수행하는 반면, 해당 기법들은 organ이나 tissue등의 공간적인 정보를 놓칠 수 있다는 점에서 3D Medial Image Segmentation 에 대한 방법론이 등장하고 있다. 특히 Signed Distance Function을 통해 voxel과 organ의 surface 까지의 거리 정보를 통해서 organ에 대한 형태를 보다 정확하게 파악할 수 있다는 점을 활용하여 해당 논문에서는 adversarial learning 구조 기반의 3D Medical Image segmentation 기법에 대해 소개한다. 

[참고 논문]
- [SASSNet] Shape-aware Semi-supervised 3D Semantic Segmentation for Medical Images https://arxiv.org/abs/2007.10732
- [VNet] Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation https://arxiv.org/abs/1606.04797

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/v0uCz6qTQ326mt5R4v2ykaisTtuiU8YAt9wK6r1g1JQiR4SNZ2MzqzrQ79aFSE94.E0zWb9vMbMK2ujEo