U-NET을 이용한 지정맥영상 segmentation

졸업프로젝트(2020.04~2020.10)

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U-NET 요약설명

• U-NET = Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

순서대로 FCN과 U-NET의 구조(U-NET은 FCN을 기반으로 구축됨)

U-NET이 FCN으로부터 어떻게 변형되었는지를 설명

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denselayer_based_Unet

• x train data: deepLearning_GAN에서 사용한 데이터의 일부와 이 원본데이터를 augmentation한 데이터를 적절히 섞어 재구성한 지정맥영상 1880장
  

  • 원본데이터 2610장을 그대로 사용하지않은 이유는 한 명의 사람이 한 손가락에 대해 10장씩 영상이 획득되었기때문에 비슷한 영상이 너무 많아 학습이 잘 이루어지지 않을 것을 고려한 것임
  • data augmentation은 데이터의 특성(의료데이터)을 고려하여 flip, crop등의 원본 데이터를 해칠 수 있는 연산을 제외하고 brightness와 contrast만 조절하였음

• y train data: x_train에서 직접 지정맥 부분에 선을 그려 이진화처리한 영상 1880장
  

• test data: deepLearning_GAN에서 사용한 데이터의 일부와 이 원본데이터를 augmentation한 데이터를 적절히 섞어 재구성한 지정맥 영상 600장
  

  x_train	x_train->y_train처리과정	y_train
  원본	원본+선	원본+선+이진화

• 평가지표: mean IoU(IoU의 평균)

  • IoU = intersection over union = Area of Overlap / Area of Union
    
    
    주로 IoU score threshold 값으로 0.5를 설정함

    R-CNN에서는 ground truth와 proposed region 사이의 IoU 값을 계산해 0.5 이상인 경우 해당 region을 객체로 바라보고 ground truth와 같은 class로 labelling함.

• 결과:
  

  x_test 원본영상	x_test 정답영상	x_test predict영상	x_test predict_upsampled영상

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참고자료

• 이론참고

  • https://mylifemystudy.tistory.com/87?category=797525
  • https://www.quantumdl.com/entry/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-Atrous-Convolution%EA%B3%BC-UNet-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EA%B0%84%EB%9E%B5%ED%95%9C-%EC%97%AD%EC%82%AC
  • https://www.kakaobrain.com/blog/64
  • https://jetsonaicar.tistory.com/14
  • https://ballentain.tistory.com/12

• 코드참고

  • https://www.kaggle.com/keegil/keras-u-net-starter-lb-0-277
  • https://www.kaggle.com/eduardomineo/u-net-lung-segmentation-montgomery-shenzhen#4.-Results