이미지 세분화 썸네일형 리스트형 Segmentation in Medical Images: U‑Net 활용법 의료 영상 분할의 중요성의료 영상(Medical Imaging)은 진단과 치료 계획에 핵심적인 역할을 합니다. X-ray, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), 초음파 등 다양한 영상 기술이 사용되고 있으며, 이러한 이미지를 정확하게 해석하는 것은 의사의 전문성과 경험에 크게 의존합니다. 그러나 영상의 복잡성과 해상도 차이, 그리고 노이즈 등의 요소로 인해 인간이 모든 이미지를 일관되게 해석하기란 어렵습니다.이때 딥러닝 기반의 영상 분할(Segmentation) 기술이 주목받고 있습니다. 특히 U‑Net은 의료 영상 분할 분야에서 가장 널리 사용되는 신경망 구조로, 세포, 장기, 병변 등을 자동으로 식별하고 영역화하는 데 뛰어난 성능을 보.. 더보기 Panoptic Segmentation을 활용한 장면 이해 Panoptic Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야는 지난 수년간 놀라운 발전을 이루었으며, 그 중심에는 이미지와 영상 데이터를 이해하기 위한 다양한 기법들이 있습니다. Panoptic Segmentation은 이러한 기술의 발전을 한 단계 끌어올린 개념으로, 이미지 내 모든 픽셀을 객체와 배경의 구분 없이 식별하여 장면을 전체적으로 이해할 수 있게 합니다.이 기술은 전통적인 객체 탐지(Object Detection), 인스턴스 세분화(Instance Segmentation), 그리고 **세멘틱 세분화(Semantic Segmentation)**의 장점을 결합한 형태로 볼 수 있습니다. 결과적으로 단일 이미지에서 ‘모든 것’을 인식하고 각 픽셀에 의미 있는 레이블을 부여함으로써 보다 심.. 더보기 이전 1 다음
