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저자정보
정승완 (성균관대학교) 조환호 (성균관대학교) 권준모 (성균관대학교) 박현진 (기초과학연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
1,940 - 1,943 (4page)

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Glioma is a brain tumor that occurs in the neuroglia cell in the brain. It is important to classify the grades of glioma because the prognosis and method of treatment vary greatly depending on the grades of glioma. In this paper, we propose a fusion network—based inception network that effectively uses information from multi—modal brain images to classify glioma grades. The Brain Tumor Segmentation Challenge 2017 (BraTS 2017) dataset was used to evaluate the network. The network received multi—modal images as input and was validated using the 5—fold cross—validation. As a result, our method achieved AUC value 0.9412 on average on the test fold, which is 0.005 to 0.01 higher than other competing methods.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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