Medical Imaging Toolbox

 

Medical Imaging Toolbox

2차원 및 3차원 의료 영상 시각화, 정합, 분할 및 레이블 지정

의료 영상 데이터 가져오기

환자, 영상 절차 및 공간 참조를 나타내는 데이터가 저장된 DICOM, NIfTI, NRRD 등 특수 의료용 파일 형식의 영상 데이터와 메타데이터를 읽어올 수 있습니다.

2차원 영상 및 3차원 볼륨 시각화

대화형 방식의 툴을 사용하여 2차원 및 3차원 의료 영상 데이터를 시각화할 수 있습니다. 3차원 곡면 및 볼륨을 생성하고 렌더링할 수 있습니다.

실측 데이터 레이블 지정

Medical Image Labeler 앱을 사용하여 대화형 방식으로 실측 데이터에 레이블을 지정하고 레이블 지정 과정을 반자동화 또는 자동화하며, 레이블이 지정된 데이터를 내보내서 AI 워크플로에 사용할 수 있습니다.

전처리 및 증대

전처리 기법을 사용하여 영상 품질을 개선하고 무작위 명암 증대를 사용하여 훈련 데이터셋을 확장해서 딥러닝 신경망의 효과를 개선할 수 있습니다.

의료 영상 정합

영상 정합을 사용하여 공통 좌표계에 정렬하여 다중 모달 의료 영상, 볼륨 또는 곡면을 비교할 수 있습니다.

분할

종래의 기법이나 딥러닝 기법을 사용하여 2차원 영상 또는 3차원 볼륨을 뼈, 종양 또는 장기로 분할하고 영역들의 정확도를 평가할 수 있습니다.

"딥러닝으로 초음파 의료 영상에서 갑상선 결절 진단하기"

연세대학교 수학계산학부 대학원(CSE) 이은정

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