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해야할 것

Brain MRI

Brain MRI 관련 내용을 정리하면 다음과 같다.

1. Skull Stripping과 Preprocessing

• Skull Stripping(두개골 제거)은 완전 자동화되지 않은 방식이기 때문에 어려움이 존재할 수 있음.
• 스탠포드에서 Skull Stripping을 수행한 것과 수행하지 않은 데이터를 비교하는 것이 필요.
• 개인정보 보호를 위해 얼굴이 식별되지 않도록 데이터를 가공할 필요가 있으며, Heidelberg 방법 및 오아시스 데이터베이스 활용 가능.

2. Multi-View Learning과 확장 가능성

• Multi-View Learning을 활용하여 다양한 MRI 시퀀스(T1, T2, Flair) 데이터를 결합해 학습 가능.
• 서로 다른 특징을 보완적으로 사용하여 정보 확장 가능하나, 특정 특징이 과적합될 가능성도 고려해야 함.
• 다른 모델을 학습시켜 Evidential Learning(증거 학습) 을 수행하는 방향으로 확장 가능.

3. 모델 및 방법론

• 3D 데이터를 2D 슬라이스로 변환하여 학습할 때 ACPC Line Detection(해부학적 기준점 정렬) 이 중요.
• Sagittal, Axial, Coronal 등 다양한 뷰에서 같은 위치를 기준으로 슬라이스 선정 필요.
• 소뇌와 후두엽 관련 모델의 적용 및 결과 공유 필요.