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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하성화 (목포대학교) 신영학 (목포대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
68 - 75 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.1.68

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

딥러닝기반 대장내시경 용종 검출에서 작은 용종의 검출 성능분석 및 성능향상 연구
하성화 ,  신영학 한국지능시스템학회 논문지 2022.02 학술저널

2021

딥러닝기반 대장 내시경 용종 검출에서 작은 객체의 검출 성능분석 및 성능향상 연구
하성화 ,  윤원중 ,  최영인 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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딥러닝 기술의 발전으로 이미지 객체 검출 기술이 여러 분야에서 적용되고 있다. 하지만, 작은 객체 검출 기술의 한계 때문에 기술이 적용된 서비스를 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 사람의 생명과 직결된 의료 영상 분야에서 작은 객체 검출의 어려움은 큰 문제점인 동시에 해결해야 할 숙제이다. 작은 객체 검출의 어려움은 주로 학습 데이터의 편향으로 인해 발생한다. 학습 데이터에는 작은 객체보다는 큰 객체가 상대적으로 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 편향을 줄이기 위해 대장 내시경 이미지의 크기를 축소하여 학습하는 방법과 작은 객체가 포함된 데이터의 양을 늘려 학습하는 오버 샘플링, 이미지 내에 작은 객체 부분을 복사하여 다른 이미지에 붙여 넣는 copy-pasting 방법을 제안한다. 각각의 알고리즘에 대해 대량의 대장 내시경 비디오 데이터 셋으로 비교 평가하였다. 실험결과, 기존의 데이터 셋으로 테스트 하였을 때 0~6cm² 크기의 용종 772개 중 55개만 검출에 성공 하였지만, 이미지 크기를 축소하여 학습하는 방법을 적용하였을 때 772개 중 222개를 검출에 성공하였다.
#객체검출 #데이터편향 #대장내시경 #오버샘플링 #딥러닝 #Object Detection #Data Bias #Colonoscopy #Oversampling #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 실험데이터
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Korea National Statistical Office (KOSTAT), “Cancer incidence and mortality”, Available: https://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2770, 2020, [Accessed: February 22, 2022] National Cancer Center, “National Cancer Registration Project Annual Report”, https://ncc.re.kr/cancerStatsView.ncc?bbsnum=558&searchKey=total&searchValue=&pageNum=1, 2018, [Accessed: February 22, 2022] Choon Sik Chung, Jin Seok Yoon, Yong Geul Joh, Yoon Jung Cha, Kyung Jo Kim, Eui Ryun Park, Seon Han Kim, and Dong Kun Lee, “Colonoscopic Missing Rate of Colorectal Polyps,” Journal of the Korean Society of Gastrointestinal Endoscopy, no. 28. pp. 179– 182, 2004. google schola Hyeonwoong Jang, Changnam Lim, Yesuel Park, Gwangjae Lee and Junwon Lee, “Estimating Gastrointestinal Transition Location Using CNN-based Gastrointestinal Landmark Classifier,” Joumal of the KIPS Trans. Softw. and Data Eng, vol. 9, no. 3, pp. 101-108, 2020. google schola Sungjong Eun, Eunyoung Jung and Dongkyun Park “Development of Colonoscopy Guide Algorithm based on Fast R-CNN,” Journal of Next-genescoren Convergence Information Services Technology, vol. 8, no. 2, pp. 213-222, 2019. google schola

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