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김강렬 (국립목포대학교) 채종욱 (국립목포대학교) 성진택 (국립목포대학교) 신영학 (국립목포대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,107 - 1,110 (4page)

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Adenoma in the colon can develop into colorectal cancer if left untreated. Colonoscopy, which enables early diagnosis and prevention of colorectal cancer, is not easy due to the structure of the large intestine and is affected by the skill of the medical staff. To solve this problem, in this study, colorectal polyp images are effectively classified using the EfficientNetB4 model, which shows the best accuracy through experiments among several models of EfficientNet, the latest deep learning-based CNN classification model. As a result of the experiment, the test accuracy is 95.13%, and Grad-CAM visualization is applied to analyze whether the deep learning model actually make decision while looking at the polyp part.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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