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저자정보
정휘진 (고려대학교) 김범수 (고려대학교) 이인엽 (고려대학교) 이준현 (고려대학교) 강재우 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
699 - 702 (4page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.12.699

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

삼차원 심층 콘볼루션 신경망을 이용한 컴퓨터 단층 촬영 영상 내 폐 결절 분류
정휘진 ,  김범수 ,  이인엽 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.12 학술저널
삼차원 심층 콘볼루션 신경망을 이용한 컴퓨터 단층 촬영 영상 내 폐 결절 분류
정휘진 ,  빌랄 로드히 ,  김범수 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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전 세계 암 발병의 큰 비중을 차지하는 폐암을 조기에 예방하기 위해서는 폐 결절을 찾아내 악성 여부를 검사해야 한다. 본 연구에서는 삼차원 시층 콘볼루션 신경망을 이용해 결절의 악성 여부를 판단하는 모델을 제안한다. 숏컷 연결을 이용한 모델을 사용했고, 분류 성능 향상을 위해 앙상블 기법을 이용한다. 본 모델을 LUng Nodule Analysis 2016 대회 데이터에 적용하여 모델의 성능을 측정하고 정확도를 검증한다. 본 모델은 대회의 평가 지표인 Competition Performance Metric 기준 0.899를 기록하였고, 이는 기존 참가자들의 성능과 비교하였을 때 우수한 결과이다.
#폐 결절 #폐암 #딥 러닝 #인공신경망 #pulmonary nodule #lung cancer #deep learning #convolutional neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 실험
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Siegel et al., Cancer statistics, 2016. CA: a cancer journal for clinicians 66.1, 7-30, 2016. Dobrenkii, A., Kuleev, R., Khan, A., Rivera, A.R., Khattak, A.M., Large residual multiple view 3d cnn for false positive reduction in pulmonary nodule detection, Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2017. Xie, H., Yng, D., Sum, N., Chen, Z., Zhang, Y., Automated pulmonary nodule detection in ct images using deep convolutional neural networks, Pattern Recognition 85, 109-119, 2019. Ding, J., Li, A., Hu, Z., Wang, L., Accurate pulmonary nodulle detection in computed tomography images using deep convolutional neural networks, International Conference on Medical Image Computing and computer-Assisted Intervention, pp. 559-567, 2017. Dou, Q., Chen, H., Yu, L., Qin, J., Heng, P., Multilevel contextual 3-d cnns for false positive reduction in pulmonary nodule detection, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 64, no. 7, pp. 1558- 1567, 2017.

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