데이터 증대를 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류 시스템

이신애; 김동현; 조현종

doi:10.5370/KIEE.2020.69.7.1033

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저자정보: 이신애 (Kangwon National University) 김동현 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호

발행연도: 2020.7

수록면: 1,033 - 1,039 (7page)

DOI: 10.5370/KIEE.2020.69.7.1033

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Gastrointestinal symptoms and functional gastrointestinal disorders comprise a large proportion of primary care and gastroenterology practice. We propose a Computer-aided Diagnosis (CADx) system that analyzing the traditional gastroscope images and help the medical experts improve the accuracy of medical diagnosis. To improve the performance of the CADx system, a data augmentation has also been implemented to increase both the amount and the diversity of the training images. Augmentation method finds the enhancement parameters through RNN through large-scale verified three data, ImageNet, SHVN and CIFAR-10. In this study, we compared the performance of applying data augmentation method using four networks, Inception-V3, Resnet-101, Xception, and Inception-Resnet-V2. For Inception-V3, Resnet-101, Xception, and Inception-Resnet-V2 in normal and abnormal classification, the highest Az values were 0.87, 0.85, 0.88 and 0.82 respectively. The Xception networks and CIFAR-10 data is a promising CADx configuration for gastric lesion which had relatively simple structure and good classification performance.

#Computer-aided Diagnosis(CADx) #Data Augmentation #Deep Learning #Gastric Lesion

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고광필 / 2019 / 우리나라 위암의 역학 / 대한의사협회지 62(8):398~406

최일주 / 2018 / 헬리코박터 제균 치료와 위암 예방 / 대한소화기학회지 72(5):245~251

김동현 / 2019 / Gastric Lesion Classifcation Using Deep Learning Based on Fast and Robust Fuzzy C‑Means and Simple Linear Iterative Clustering Superpixel Algorithms / Journal of Electrical Engineering & Technology 14(6):2549~2556

김동현 / 2018 / 위 내시경 영상을 이용한 병변 진단을 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 보조 진단 시스템 / 전기학회논문지 67(7):928~933

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