유방초음파 영상의 질감특징을 이용한 딥러닝 기반 종양판별에 관한 연구

조용현

doi:10.5391/JKIIS.2020.30.1.54

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조용현 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제30권 제1호

발행연도: 2020.2

수록면: 54 - 59 (6page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2020.30.1.54

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본 논문에서는 유방초음파 영상의 전처리 후 질감특징을 이용한 심층학습 기반 종양판별을 제안한다. 여기서 전처리는 영상의 질을 개선하기 위한 것으로 잡음제거와 선명화와 대비조정 및 크기 재조정 과정이며, 질감특징은 초음파의 국소속성을 반영하기 위함으로 중간국소이진패턴(Median local binary pattern : MLBP)에 의해 추출된다. 다음으로 추출된 질감특징을 이용하여 Convolutional neural network(CNN)의 심층학습을 수행함으로써 초음파 영상을 판별한다. 제안된 기법을 영상과 종양의 크기가 각각 다른 250개(양성 : 100개, 악성 : 150개)의 유방초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 단순히 전처리와 심층학습만을 수행한 방법과 동일한 판별율을 보이나 빠른 판별시간을 가짐을 확인하였다.

#유방암 #초음파 영상 #질감특징 #중간국소이진패턴 #심층학습 #합성곱신경망 #Breast cancer #Ultrasound image #Texture feature #Median local binary pattern #Deep learning #Convolutional neural network

참고문헌 (11)

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