안녕하세요. 오늘은 CNN과 Transformer를 layer-wise cascading한 방식으로 혼합하고자 했던 UTNet에 대한 소개를 하도록 하겠습니다. UTNet: A Hybrid Transformer Architecture for Medical Image SegmentationTransformer architecture has emerged to be successful in a number of natural language processing tasks. However, its applications to medical vision remain largely unexplored. In this study, we present UTNet, a simple yet powerful hybri..
안녕하세요. 오늘은 대표적인 Transformer 기반의 의료 영상 분할 모델 중 하나인 MISSFormer에 대해서 소개하도록 하겠습니다. MISSFormer: An Effective Medical Image Segmentation TransformerThe CNN-based methods have achieved impressive results in medical image segmentation, but they failed to capture the long-range dependencies due to the inherent locality of the convolution operation. Transformer-based methods are recently popular in visi..
안녕하세요. 오늘은 의료 영상 분할 핵심 모델이라고 할 수 있는 UNet의 변형 구조인 UNet++에 대해서 소개하도록 하겠습니다. Background의료 영상 분할 (medical image segmentation)는 현대 의료 기술에서 중요한 분야로 자리잡고 있습니다. 이는 질병의 조기 발견, 정확한 진단, 효과적인 치료 계획 수립 등에 필수적인 역할을 수행합니다. 특히 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로, 의료 영상 분석에 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 대표적인 의료 영상 분석 기술인 U-Net은 바이오메디컬 영역에서 뛰어난 성능을 보이며 많은 연구자들로부터 인정을 받아왔습니다. 그러나 최근 의료 영상이 더욱 복잡하고 정교해짐에 따라, 기존 U-Net 구조만으로는 미세한 병..
