MRI3 Medina et al., 2020. Deep learning method for segmentation of rotator cuff muscles on MR images # 세줄 요약 # To develop and validate a deep convolutional neural network (CNN) method capable of (1) selecting a specific shoulder sagittal MR image (Y-view) and (2) automatically segmenting rotator cuff (RC) muscles on a Y-view. For model A, we manually selected shoulder sagittal T1 Y-view from 258 cases as ground truth to train a classification, For model B, we manually segmented subscapularis, s.. 2021. 9. 19. Shim et al., 2020, Automated rotator cuff tear classification using 3D convolutional neural network # 세줄 요약 # Rotator cuff tear (RCT) is one of the most common shoulder injuries. When diagnosing RCT, skilled orthopedists visually interpret magnetic resonance imaging (MRI) scan data. MRI data from 2,124 patients were used to train and test the VRN-based 3D CNN to classify RCT into five classes (None, Partial, Small, Medium, Large-to-Massive). The VRN-based 3D CNN outperformed orthopedists speci.. 2021. 8. 8. 박해정, 2007, 뇌기능 양전자방출단층촬영영상 분석 기법의 방법론적 고찰 # 세줄요약 # 뇌기능을 측정할 수 있는 대표적 영상기법은 PET(Positron Emission Tomography; 양전자방출단층촬영영상)과 MRI(Magnetic Resonance Imaging; 자기공명영상)이다. PET 영상은 MRI와 같은 다른 영상 기법들과 정합(Registration)이 되어 다면적 영상 분석으로 진행되어 뇌 기능과 관련된 많은 정보를 얻을 수 있기에 뇌신경 과학 연구에서 중요한 역할을 하고 있다. PET 영상처리에서 주로 사용되는 방식은 복셀(Voxel) 단위의 통계적 모수지도화 기법(Statistical Parametric Mapping; SPM)을 이용한 영상 공간 정규화(Spatial normalization)와 영상 강도 정규화(Count Normalization).. 2020. 2. 4. 이전 1 다음
