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논문 기본 정보

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저자정보
김형일 (명지대학교) 윤현님 (한국폴리텍대학 인천캠퍼스)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
2,033 - 2,039 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.11.2033

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의료영상시스템은 정보기술을 이용하여 빠르게 발전하고 있다. 대다수 병원에서 의료영상시스템을 사용하며, 의료영상시스템은 의료영상의 저장과 전송에 이용된다. 일반적으로 의료영상 분류에서 사용하는 분류방식은 주석처리방식과 내용처리방식이다. 주석처리방식은 전문가 의견을 포함하기 때문에 우수한 분류 결과를 생성하나, 시스템 구축에 많은 시간과 비용이 필요하다. 내용처리방식은 의료영상시스템을 자동화할 수 있는 장점이 있으나, 의료영상에서 내용기반 속성을 추출하기는 매우 어렵다. 본 논문에서 혼합적 속성관계를 이용한 의료영상 분류기법을 제안한다. 혼합적 속성관계에 기반한 분류기법의 우수성을 실험으로 확인하였다.
#의료영상 #영상분류 #기계학습 #뇌종양 #자기공명영상 #Medical Image #Image Classification #Machine Learning #Brain Tumor #MRI

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 의료영상의 특징과 검색
Ⅲ. 혼합적 속성 관계
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

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X. Li / 2018 / H-DenseUNet : Hybrid densely connected UNet for liver and tumor segmentation from CT volumes / IEEE Trans. Med. Imag. 37(12):2663~2674 google schola S. Pereira / 2016 / Brain tumor segmentation using convolutional neural networks in MRI images / IEEE Trans. Med. Imag. 35(5):1240~1251 google schola M. Havaei / 2017 / Brain tumor segmentation with deep neural networks / Med. Image Anal. 35:18~31 google schola B. H. Menze / 2015 / The multimodal brain tumor image segmentation benchmark (BRATS) / IEEE Trans. Med. Imag. 34(10):1993~2024 google schola J. Zhang / 2019 / Attention residual learning for skin lesion classification / IEEE Trans. Med. Imag. 38(9):2092~2103 google schola

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