Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.424-426
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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AI-assisted Segmentation Tool for Medical Images

인공지능 지원 의료영상 분할 도구

  • Myungeun Lee (Hyper-wide Federated Medical AI Research Center, Chonnam National University) ;
  • Hyung-Jeong Yang (Hyper-wide Federated Medical AI Research Center, Chonnam National University)
  • 이명은 (전남대학교 초광역 연합 의료 AI 연구센터) ;
  • 양형정 (전남대학교 초광역 연합 의료 AI 연구센터)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있음에도 암환자의 방사선 치료 계획시 종양 경계를 임상의가 여전히 수동으로 설정하고 있다. 본 연구에서는 2 차원 및 3 차원 의료영상에서 종양 및 정상 조직을 자동으로 분할하고 시각화 해주는 소프트웨어 도구를 소개하고자 한다. 개발된 소프트웨어는 사용자의 개입을 최소화하고, 분할하고자 하는 관심 영역에 따라 파라미터 설정을 달리할 수 있다. 오픈 소프트웨어 3DSlicer 와 종양의 활성, 괴사, 부종 영역에 대한 분할 정확성을 DSC(Dice similarity coefficient)로 평가했으며, 비슷하거나 더 우수한 결과를 보였다. 특히, 초기 컨투어 설정부터 최종 분할 마스크 획득까지 처리 시간이 약 36.3% 더 빠른 결과를 보였다. 개발된 의료영상 분할 소프트웨어는 종양 및 정상 조직 분할을 용이하게 하여, 인공지능 지도 학습에 필요로 하는 라벨링 작업을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.

Keywords

Acknowledgement

GBM 영상 데이터(UCLA) 제공 및 분할된 결과의 시각적 평가를 진행해 주신 UCLA 영상의학과 Michael Kuo 교수님께 감사드립니다. 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업 연구 결과로 수행되었음(IITP-2023-RS-2023-00256629). 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학 ICT 연구센터사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2024-RS-2024-00437718).

References

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  2. Ramin Ranjbarzadeh, Payam Zarbakhsh, Annalina Caputo, Erfan Tirkolaee, Malika Bendechache, Brain tumor segmentation based on optimized convolutional neural network and improved chimp optimization algorithm. Computers in Biology and Medicine 168: 107723, 2024.
  3. Abbas Kasgari, Ramin Ranjbarzadeh, Annalina Caputo, Soroush B Saadi, Malika Bendechache, Brain Tumor Segmentation Based on Zernike Moments, Enhanced Ant Lion Optimization, and Convolutional Neural Network in MRI Images. Metaheuristics and Optimization in Computer and Electrical Engineering, 345-366, 2023.
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