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저자정보
M. Cho (Seoul National University) H. J. Kong (Chungnam National University College of Medicine) J. H. Kim (Seoul National University Boramae Medical Center) B. Jeon (Seoul National University) K. S. Hong (Mediplex Sejong Hospital) S. Kim (Seoul National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2018
발행연도
2018.10
수록면
398 - 401 (4page)

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As colonoscopy is the gold standard screening test for colorectal cancer, studies of applying image processing to colonoscopy video are increasing. When performing colonoscopy or applying image processing to colonoscopy video, the presence of a residue in the large intestine is a negative affecting factor. In this reason, the colonoscopist evaluates and records the colon cleanliness after performing colonoscopy. However, these assessments can be influenced by the subjectivity of the colonoscopist. In order to quantify the frequency of residues in the large intestine, we applied image processing and machine learning techniques to the digital images obtained from colonoscopy. Support vector machine technique was applied to distinguish informative frames from colonoscopy videos, and to classify residue frames and the others. The sensitivity, specificity, and accuracy were evaluated for five patients.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. RESULTS
4. DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-003538512