텐서플로우를 활용한 U-Net을 사용한 MRI 이미지 분할

목차

1. 도입
2. MRI 이미지 분할
3. MRI 이미지의 구성 요소
4. MRI 이미지의 특징
5. 유닛 아키텍처와 이를 위한 dissimilarity metric
6. Python을 이용한 MRI 이미지 분할 구현
7. MRI 이미지 시각화와 시험
8. 데이터 전처리 및 표준화
9. 유닛 모델의 학습과 평가
10. 결과 분석과 개선 방안

🧠 MRI 이미지 분할: 깊은 학습과 Tensorflow를 활용한 구현

도입

안녕하세요! 이 비디오는 깊은 학습과 Tensorflow를 활용한 딥러닝 재생목록의 일부입니다. 이 재생목록에서는 깊은 학습 알고리즘과 응용을 Tensorflow를 이용하여 빠르게 설명하고 구현합니다. 코드 설명을 따르지 않고도 코드 부분의 어려운 부분을 설명하기위해 펜을 사용하므로, 노트북을 보고 코드를 직접 구현할 수 있습니다. 각 비디오에 대한 코드 파일은 설명란에 제공되며, 딥러닝 알고리즘에 대해 잘 알고 있을 것을 기대합니다. 제가 구현하는 것은 Tensorflow를 사용하여 딥러닝 알고리즘을 구현하는 것뿐이며, 구현에 대해 힌트 만 주시면 됩니다. 이 비디오에서는 MRI 이미지 분할과 유닛 아키텍처를 소개하겠습니다. 또한 Python을 사용하여 코드를 구현하는 방법을 설명할 것입니다. 그러면 화이트 보드와 노트북으로 넘어가 먼저 이 모든 것을 이해하기 위해 노력해 보겠습니다.

MRI 이미지 분할

주로 우리의 과제는 뇌 영상에서 종양이 포함 된 영역을 찾는 것입니다. 이러한 뇌 영상은 MRI라고 하는 3D 이미지로 구성되어 있습니다. MRI 분할은 픽셀마다 분류 작업을 수행합니다. 간단한 분류 작업과는 달리, 분할 작업은 픽셀당 별도의 출력을 가지므로 훨씬 더 어려운 작업입니다. 먼저 뇌 영상에 대한 몇 가지 기본 개념을 살펴보겠습니다.

MRI 이미지의 구성 요소

일반적으로 MRI 이미지에는 높이, 너비, 채널이 있습니다. 흑백 이미지인 경우 채널이 하나이므로 2D 이미지와 같을 수 있습니다. 그러나 컬러 이미지인 경우 채널은 일반적으로 빨강, 파랑, 초록 세 가지이며 각각에 대해 높이와 너비 값이 있습니다.

MRI 이미지의 특징

이미지는 뇌의 3D 볼륨을 캡처한 것으로, x, y, z 축 값을 가집니다. 또한 이 4번째 차원은 의학에서 다른 시퀀스에 대한 정보를 나타냅니다. 0은 Flare, t1 w, t1 gd, t2, t2w를 나타냅니다. 의학에서 기술적인 용어이므로 의학에 관심이 있다면 이 네 가지 값에 대해 알고 있어야 합니다. 하지만 우리의 주된 목표는 주어진 MRI 이미지에서 x, y, z의 각 지점에 대해 종양 강도를 예측하는 것입니다. 이로 인해 훈련에 대한 출력은 3D 배열이 되며, 배열은 각 복셀에 대한 0, 1, 2, 3의 값으로 구성됩니다. 이를 통해 우리는 종양 클래스를 시각화하고 각 복셀을 입력으로 사용하여 종양 클래스를 예측할 수 있습니다.

유닛 아키텍처와 이를 위한 dissimilarity metric

유닛은 아래로 내려가는 방향으로 4개의 레벨에 걸쳐 합성곱을 수행하고, 위로 올라가는 방향으로 적대적 신경망을 수행하는 아키텍처입니다. 아래로 내려가는 중에는 2배로 크기가 작아지는 과정을 격납하여 정보를 압축합니다. 위로 올라가는 중에는 정보를 재구성하고, 각 레벨에 대해 위쪽으로 신호를 전달하여 정보 공유를 수행합니다. 코드로 구현하고 각 클래스에 대한 dissimilarity metric을 조정하면 이러한 아키텍처를 활용하여 MRI 이미지 분할을 구현할 수 있습니다.

Python을 이용한 MRI 이미지 분할 구현

이제 Python을 사용하여 MRI 이미지 분할을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 코드의 전체 이해를 돕기 위해 데이터 탐색, 이미지 시각화, 데이터 전처리, 모델 아키텍처 구현, 학습 및 평가 단계에 대해 자세히 알아보겠습니다.

MRI 이미지 시각화와 시험

코드의 실행 중에는 MRI 이미지 시각화 및 예측 결과를 살펴볼 것입니다. 여러 스캔에서 실행하는 경우 결과를 종합하고 분석하여 알고리즘의 성능을 평가합니다.

데이터 전처리 및 표준화

큰 데이터 세트에서 훈련하는 것은 문제가 되지만, 데이터 세트에서 랜덤 서브 볼륨을 샘플링하여 사용할 수 있습니다. 각 서브 볼륨에 대한 데이터 전처리 시 표준화도 수행하여 모델의 성능을 향상시킵니다.

유닛 모델의 학습과 평가

훈련 데이터와 검증 데이터에 대해 모델을 학습시키고 평가하는 단계입니다. 훈련 중 자원이 고갈되지 않도록 데이터 제너레이터 클래스를 사용합니다. 학습을 완료하면 모델 가중치를 저장하고, 저장한 가중치를 불러와 검증 단계에서 성능을 평가합니다.

결과 분석과 개선 방안

마지막으로 결과를 분석하고 개선할 수 있는 방안을 살펴봅니다. 예측 결과를 시각화하고 감도 및 특이도를 계산하여 모델의 성능을 평가합니다. 모델을 전체 스캔 이미지로 실행하여 최종 예측 결과를 시각화하고 분석합니다.

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