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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박준영 (아주대학교) 김창민 (상지대학교 컴퓨터공학과) 박찬홍 (상지대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제23권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
256 - 263 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

피부암 병변 분류를 위한 SCLC-Edge 검출 알고리즘
박준영 ,  김창민 ,  박찬홍 융합신호처리학회 논문지 2022.12 학술저널
피부암 병변 분류를 위한 Edge 검출 알고리즘
박준영 ,  정현모 ,  정호일 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.
#딥러닝 #의료영상 #윤곽선 검출 #영상 분류 #인공지능 #Deep Learning #Medical Image #Edge Detection #Image Classification #AI

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