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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
오영택 (성균관대학교) 박현진 (기초과학연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
652 - 655 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

폐 CT 영상 분할을 위한 효율적인 다해상도 U-Net
오영택 ,  박현진 대한전자공학회 학술대회 2020.11 학술대회자료
폐 CT 영상 분할을 위한 다해상도 U-Net
오영택 ,  박현진 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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Segmentation of lung computed tomography (CT) is a prerequisite step before mainstream lung CT image analysis such as lung cancer detection and COVID-19 virus detection. U-Net is the most prominent deep neural network in this regard, which has been widely adopted in the medical imaging community. In this study, we propose the res-connection and multi-resolution connection to improve upon the already state-of-the-art U-Net model for lung CT segmentation. In addition, to solve the problem of learning a large number of learning parameters, an efficient MRU-Net with depthwise separable convolution is proposed to enable more efficient learning. Our model has 98.15% accuracy in the lung CT axial image dataset.

목차

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

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