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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재준 (금오공과대학교) 이해연 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제12호(JKIIT, Vol.20, No.12)
발행연도
2022.12
수록면
149 - 156 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.12.149

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

3D Dense U-Net++을 이용한 다발성 경화증 병변 자동 검출
이재준 ,  이해연 한국정보기술학회논문지 2022.12 학술저널
3D Dense U-Net 기반의 다발성 경화증 병변 분할
이재준 ,  이해연 Proceedings of KIIT Conference 2022.06 학술대회자료

2021

딥러닝을 이용한 다발성 경화증 병변 분할
이재준 ,  한현택 ,  최연웅 외 5명 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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다양한 의료 분야에 인공지능이 활용되는 사례가 증가하고 있다. 그러나 뇌의 다발성 경화증과 같은 진단이 어려운 질병은 높고 신뢰할 수 있는 전문적인 기술이 필요하다. 최근에는 딥러닝을 접목하여 효율성 및 정확성을 높이는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다발성 경화증 병변 검출을 위하여 U-Net++ 아키텍처와 인코더에 Dense Block을 결합한 3D Dense U-Net++ 아키텍처를 제안하였다. 제안하는 방법의 성능 검증은 2008 MICCAI MS Lesion Segmentation Challenge 데이터셋을 사용하였고, 데이터 개수가 부족한 문제를 보완하기 위해 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 방법을 Residual 3D U-Net 모델 및 3D Dense U-Net 모델과 정확도를 비교하였고, 평균적으로 4.1%, 5.6% 및 3.5%, 4.1%의 향상된 DSC와 mean IoU 정확도를 보였다.
#multiple sclerosis lesion detection #U-Net++ #dense block #brain MRI #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Dense U-Net++ 기반 다발성 경화증 병변 자동 검출 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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