이미지 세그먼트 알고리즘은 종양 검출에서 의학 화상, 특히에 필수적인 도구입니다. 그들은 주변 조직에서 종양 영역을 격리하는 데 도움이되며 정확한 진단 및 치료 계획을 가능하게합니다. 여러 실제 응용 프로그램은 임상 설정에서 이러한 알고리즘의 효과를 보여줍니다.

MRI 검사에 있는 신청

자기 공명 화상 (MRI)은 뇌 종양을 검출하기 위해 통용됩니다. U-Net 및 DeepLab와 같은 알고리즘은 MRI 검사에 종양 지역을 세그먼트에 고용되었습니다. 이 모델은 건강한 조직에서 종양 조직을 차별화하는 픽셀 인텐스 및 질감을 분석하여 검출 정확도를 향상시킵니다.

CT Imaging에 사용

Computed Tomography (CT) 스캔은 세그먼트 알고리즘이 적용되는 또 다른 modality입니다. 위협과 지역 성장 기술은 전통적인 방법이며, 새로운 딥 학습 모델은 프로세스를 자동화합니다. 이 알고리즘은 폐 및 간 종양을보다 효율적으로 식별하는 데 방사선 학자를 지원합니다.

치료 계획과 통합

방사선치료 알고리즘은 종양 경계를 정확하게 탈선하기 위한 치료 계획 체계로 통합됩니다. 이것은 방사선 치료에 중요합니다, 정확한 표적은 건강한 조직에 손상을 극소화합니다. 자동화한 세그먼트는 수동 노력을 감소시키고 다른 경우에 걸쳐 견실함을 강화합니다.

사용 된 일반적인 알고리즘

  • U-Net: 바이오 의학 이미지 세그먼트를 위해 설계된 복잡한 신경 네트워크.
  • DeepLab: 멀티 스케일 컨텍스트를 캡쳐하기 위한 다공성 복잡한 복잡한 구성을 사용합니다.
  • Region-Growing: 강도 유사성을 기반으로 종자점에서 확장합니다.
  • Thresholding: 강도 임계값을 기반으로 세그먼트 이미지.