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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 539 - 548 (10page)
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Deep learning technology is currently being used and applied in many different fields. Convolution neural network (CNN) is a method of artificial neural networks in deep learning, which is commonly used for analyzing different types of images through classification. In the conventional classification of histopathology images of prostate carcinomas, the rating of cancer is classified by human subjective observation. However, this approach has produced to some misdiagnosing of cancer grading. To solve this problem, CNN based classification method is proposed in this paper, to train the histological images and classify the prostate cancer grading into two classes of the benign and malignant. The CNN architecture used in this paper is based on the VGG models, which is specialized for image classification. However, color normalization was performed based on the contrast enhancement technique, and the normalized images were used for CNN training, to compare the classification results of both original and normalized images. In all cases, accuracy was over 90%, accuracy of the original was 96%, accuracy of other cases was higher, and loss was the lowest with 9%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 데이터 및 개발 환경
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, and D. Anguelov, et. al., Going Deeper with Convolutions, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1-9, 2015.
W.S. Sarle, “Neural Networks and Statistical Models,” Proceedings of the Nineteenth Annual SAS Users Group International Conference, pp. 1538-1550, 1994.
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning,” Springer Verlag, ISBN 978-0- 387-31073-2, pp. 1-738, 2006.
P. Langley, “The changing science of machine learning,” Mach Learn, Vol. 82, No. 3, pp. 275- 279, 2011.
L. Deng, and D. Yu, “Deep Learning: Methods and Applications,” Foundations and Trends in Signal Processing, Vol. 7, No. 3-4, pp. 197- 387, 2014.
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