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Ji-Hee Hwang (Korea Institute of Toxicology) Hyun-Ji Kim (Korea Institute of Toxicology) Heejin Park (Korea Institute of Toxicology) Byoung-Seok Lee (Korea Institute of Toxicology) Hwa-Young Son (Chungnam National University) Yong-Bum Kim (Korea Institute of Toxicology) Sang-Yeop Jun (LAC) Jong-Hyun Park (LAC) Jaeku Lee (LAC) Jae-Woo Cho (Korea Institute of Toxicology)
저널정보
한국실험동물학회 한국실험동물학회 학술발표대회 논문집 2021년 한국실험동물학회 동계심포지엄 [초록집]
발행연도
2021.1
수록면
92 - 92 (1page)

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In recent years, the development of artificial intelligence (deep learning) technology has been accelerating the attempt to detect pathological lesions automatically from the whole slide image (WSI) in the clinical area. Artificial intelligence could also be used for toxico-pathological diagnosis in the non-clinical study. We conducted deep learning-based instance segmentation using Mask R-CNN to detect pathological findings, such as fibrosis in SD rats which has been the well-known animal model in the toxicological area, for diagnostic aid. Total 3,489 images with fibrosis lesions were labeled by VGG annotator 2.0.1.0. All the procedures were conducted using the AI method by Tensorflow 2.1.0 powered by NVIDIA RTX 2080ti 11G GPU, and the model performance for prediction was determined by the mean average precision (mAP). The mAP can be inferred from the intersection of union (IoU) that measures ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-528-001569741