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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 212 - 218 (7page)
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흉부 영상을 통해 진단 가능한 병변은 무기폐, 심비대, 덩어리, 기흉, 삼출 등 그 종류가 수십 가지에 이른다. 흉부병변의 정확한 진단과 위치 및 크기를 판단하기 위해 일반적으로 전산화단층촬영(CT) 검사가 필요하지만, 전산화단층촬영은 검사 비용과 방사선 피폭 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 흉부 병변 진단의 일차적 선별도구로서 방사선검사(X-ray) 영상에서 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 병변의 유무판단에 최적화하기 위해 다양한 구성 방법들을 비교하여 설계하였다. 실험 결과, 기존 알고리즘보다 병변 유무 판단률이 약 1% 정도 향상되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 성능 평가방법
Ⅳ. 병변 유무 판별을 위한 딥러닝 모델
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
J. H. Yong, J. H. Kim, K. P. Cho, Human Anatomy and Physiology, Jeong-Dam, 1998.
L. Yao, E. Poblenz, D. Dagunts, B. Covington, D. Bernard, and K. Lyman, “Learning to diagnose from scratch by exploiting dependencies among labels,” arXiv preprint arXiv:1710.10501, 2017.
B. R. Park, and D. W. Sung, “A comparative study of image quality and radiation dose with changes in tube voltage and current for a digital chest radiography,” Journal of the Korean Society of Radiology, vol. 62, pp. 131-137, 2010.
X. Wang, Y. Peng, L. Lu, Z. Lu, M. Bagheri, and R. M. Summers, “ChestX-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases,” CVPR, 2017.
P. Rajpurkar, J. Irvin, K. Zhu, B. Yang, H. Mehta, T. Duan, A. Bagul, R. L. Ball, C. Langlotz, K. Shpanskaya, M. P. Lungren, and A. Y. Ng, “CheXNet: Radiologist-level pneumonia detection on chest x-rays with deep learning,” arXiv preprint arXiv:1711.05225, 2017.
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B. R. Park, and D. W. Sung, “A comparative study of image quality and radiation dose with changes in tube voltage and current for a digital chest radiography,” Journal of the Korean Society of Radiology, vol. 62, pp. 131-137, 2010.
X. Wang, Y. Peng, L. Lu, Z. Lu, M. Bagheri, and R. M. Summers, “ChestX-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases,” CVPR, 2017.
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