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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 896 - 899 (4page)
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Following the improvements in the field of deep learning, the applications of convolutional neural networks emerge promising to apply in medical image analysis. This study demonstrates the classification of breast masses related to benign or malignant cancers from the mammographic image dataset of the digital database for screening mammography (DDSM). 50-layer residual network (ResNet50) architecture, adaptive gradient algorithm (Adagrad) optimizer, a learning rate scheduler, and a fine-tuning strategy are employed when training the convolutional neural network model. Additionally, to balance the dataset, image augmentations are employed. According to the accuracy and loss of the test dataset, the results indicate that the classifier in this study is reliable to classify breast cancer in the category of benign or malignant from the breast masses. However, more studies are necessary to expand the comprehensive understanding relative to the developed model in this research.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. METHODOLOGY
Ⅲ. RESULTS AND DISCUSSIONS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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