3D CNN-Based Segmentation of Prostate MR images

3D CNN 기반 전립선 MRI 영상 분할 기술

본 논문에서는 남성의 하반신을 촬영한 MRI 영상으로부터 전립선을 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 3 차원 입체 영상을 학습하기 위해 3D 컨볼루션 계층(convolutional layer) 및 3D 풀링 계층(pooling layer)에 기반한 네트워크를 제안한다. 다음으로 네트워크의 최후단에 해당하는 전연결 계층(fully connected layer)의 강인한 학습을 돕는 잡음 계층을 제안한다. 잡음 계층은 네트워크의 학습 파라미터 혹은 출력 영상에 가우시안 잡음를 더함으로써 드롭 아웃과 같이 훈련 영상에 대한 과적합(overfitting)을 막고 테스트 영상에 강인한 네트워크의 학습을 돕는다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 분할 성능을 보임을 확인한다.