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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,304 - 1,307 (4page)
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The grade of glioma is important information related to survival and thus is critical to classify the grade of glioma before treatment to evaluate tumor progression and plan treatment. Glioma grading is mostly a binary classification into high-grade glioma (HGG) and low-grade glioma (LGG). In this study, image preprocessing techniques are applied to analyze magnetic resonance imaging (MRI). Classification performance of the deep neural network model is evaluated. We analyze the multimodal brain MRI using the Attention network, which adds attention loss to the EfficientNet. Our model shows results of accuracy 0.9089, sensitivity 0.9466, specificity 0.7647, recall 0.8556, precision 0.8696, F1-Score 0.8601, and AUC 0.8556 in 5-fold cross-validation.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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