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목록Theory/Bio-Medical (11)
히비스서커스의 블로그
※이 내용은 edwith의 Medical Image Analysis강의를 참조하였음을 미리 밝힙니다.※ 의료영상 segmentation에서 주로 쓰이는 기법으로 Graph cut과 Active contour model이 많이 쓰이고 있다. 그 중 active coutour model에 대해서 자세히 알아보자. 핵심 아이디어 아이디어는 이미지에서 관심물체에 대한 대략적인 boundary를 그려놓고 점점 관심물체에 맞게 fitting하는 것인데 이때 boundary를 점들의 모임이라고 가정한다. 이 점들이 n개가 있다고 하면 $v(1), v(2), ..., v(n)$ 이 점들의 집합에 대한 에너지 식($E_{snake} = \int_{s} V(s) ds$)을 정의할 수 있다. 이 에너지 식의 값은 관심물체에..
이 글은 S Graham 저술 "Hover-Net: Simultaneous segmentation and classification of nuclei in multi-tissue histology images" (2019)에 대하여 정리한 내용입니다. 내용이 부실하거나 잘못되었을 수 있음을 미리 말씀드립니다. Abstract Haematoxylin과 Eosin으로 염색된 조직학 이미지로 Nuclear segmentation, Classification하는 것은 디지털 병리학의 work-flow 중 가장 기본적인 전제조건이다. 자동화 방법의 nuclear segmentation, classification의 발달로 수 만장 이내의 whole-slide 병리 이미지(더 넓은 범주 핵의 형태 측정의 가능성을 ..
PAIP2021을 준비하게 되며 semantics segmentation을 깊이 공부하게 되었다. 사실 segmentation이 무엇이다 정도만 알고 있었기에 좀 더 공부해둘 것을 아쉬워하며 열심히 공부 중이다. 꾸준히 공부하며 블로그에 기록을 남기려 한다. segmentation의 평가지표를 살펴보고 PAIP2021에서 제시한 evaluation metrics에 대해 해석을 해보았다. 일반적으로 segmentation의 평가지표로는 Pixel Accuracy(PA), Mean Pixel Accuracy(MPA), Intersection over Union(IoU), Dice coefficient(=F1 score)가 존재한다. Pixel Accuracy(PA) 단순하게 픽셀의 비율을 올바르게 예측한 비..