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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,083 - 1,086 (4page)
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Malignant gliomas are one of the leading causes of cancer-related death. The grade of gliomas plays a crucial role in the diagnosis and prognosis of gliomas. Before making surgery-related decisions, it is essential to find out which tissues are abnormal. In this paper, we propose a 2D Linknet-based convolutional neural network to segment malignant gliomas using multi-modal brain magnetic resonance imaging. Our model employs the 34-layer ResNet as an encoding part. It achieves a Dice coefficient of 0.7728 in the test set. The result shows the effectiveness of the proposed model to relieve the burden of manual segmentation of brain tumors.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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