KCI등재
SCIE
SCOPUS
Boundary-Aware Dual Attention Guided Liver Segment Segmentation Model = Boundary-Aware Dual Attention Guided Liver Segment Segmentation Model
저자
( Xibin Jia ) (Beijing University of Technology, China) ; ( Chen Qian ) (Beijing University of Technology) ; ( Zhenghan Yang ) (Capital Medical University) ; ( Hui Xu ) (Capital Medical University) ; ( Xianjun Han ) (Capital Medical University) ; ( Hao Ren ) (Capital Medical University) ; ( Xinru Wu ) (Capital Medical University) ; ( Boyang Ma ) (Capital Medical University) ; ( Dawei Yang ) (Capital Medical University) ; ( Hong Min ) (Soonchunhyang University) 연구자관계분석
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2022
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KCI등재,SCIE,SCOPUS
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16-37(22쪽)
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Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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학술지등록 | 한글명 : KSII Transactions on Internet and Information Systems 외국어명 : KSII Transactions on Internet and Information Systems | ||
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2013-10-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (기타) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.21 | 0.37 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.32 | 0.29 | 0.244 | 0.03 |
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