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MarkTechPost • 47일 전
MONAI와 3D UNet 활용 의료 CT 비장 분할
IMP 7/10
핵심 요약
본 튜토리얼에서는 MONAI 프레임워크를 활용하여 Medical Segmentation Decathlon(Task09) 데이터셋의 CT 영상에서 비장을 추출하는 엔드투엔드 3D 의료 영상 분할 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. 실무에서 필수적인 방향 정렬, 복셀 간격 정규화, 강도 윈도잉 등 다양한 의료 영상 변환 기법을 적용한 후 3D UNet 모델을 학습시키는 과정까지 상세히 제공합니다.
번역된 본문
이 튜토리얼에서는 MONAI를 사용하여 Medical Segmentation Decathlon Task09 데이터셋의 비장(Spleen)을 분할하는 엔드투엔드 3D 의료 영상 분할 파이프라인을 구축합니다. 우리는 3차원 CT 스캔 데이터를 다루며, 방향 정렬(Orientation alignment), 복셀 간격 정규화(Voxel-spacing normalization), 강도 윈도잉(Intensity windowing), 전경 크롭핑(Foreground cropping), 그리고 패치 기반 샘플링(Patch-based sampling)과 같은 의료 영상 변환 기법들을 적용한 다음, 3D UNet 모델을 학습시킵니다.
"A Coding Implementation on MONAI for End-to-End 3D Spleen Segmentation Using UNet on Medical CT Volumes"라는 제목의 이 글은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
원문 보기 (영어)
In this tutorial, we build an end-to-end 3D medical image segmentation pipeline using MONAI to segment the spleen on the Medical Segmentation Decathlon Task09 dataset. We work with volumetric CT scans, apply medical imaging transformations such as orientation alignment, voxel-spacing normalization, intensity windowing, foreground cropping, and patch-based sampling, and then train a 3D UNet model […]
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