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저자정보
Tuan Le Dinh (Pukyong National University) Suk-Hwan Lee (Donga University) Seong-Geun Kwon (Kyungil University) Oh-Jun Kwon (Dongeui University) Ki-Ryong Kwon (Pukyong National University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
964 - 967 (4page)

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Recently, with the emergence of deep learning and the advancement of medical image capturing modalities, applications of neural networks applied for the detection and analysis of diseases had seen a significant leap. Various medical imaging modalities such as MRI, CT-Scan, PET, X-ray, Mammography and Ultrasound are captured and analyzed by using deep learning algorithms. Many neural networks were customized to fit the demand of medical images analysis. In this paper, we study many medical images capturing modalities, go to more details about each method, and also present two deep learning architectures used for medical diagnosis applications.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Medical Imaging Modalities
Ⅳ. Deep Learning for Medical Imaging
Ⅳ. Conclusion
Reference

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