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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김현서 (전남대학교) 홍석민 (한국마이크로의료로봇연구원) 조병우 (한국마이크로의료로봇연구원) 강병전 (전남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,301 - 1,304 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2024

이미지 전처리에 따른 상부 위장관 랜드마크 분류 정확도 개선 비교
김현서 ,  황수연 ,  강병전 한국통신학회 학술대회논문집 2024.01 학술대회자료

2023

내시경 영상에서의 딥러닝 기반 상부 위장관 랜드마크 식별
김현서 ,  조병우 ,  강병전 제어로봇시스템학회 논문지 2023.11 학술저널
상부 위장관 내시경 영상 랜드마크 분류를 위한 딥러닝 모델 비교 분석
김현서 ,  홍석민 ,  조병우 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2023.06 학술대회자료
딥러닝 기반 상부 위장관 내시경 영상에서의 랜드마크 식별
김현서 ,  조병우 ,  강병전 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Endoscopy progress is very important role in the doctor"s interpretation of the endoscopy. However, the precise location of landmarks can be difficult to determine due to the narrow field of view provided by endoscopic imaging. In this study, we proposed a deep learning approach to accurately tract. To address class imbalance, we preprocessed medical image data and selected two versions of the Resnet, Densent and inception models to train and compare their accuracies. We added 6,400 images to the 2,546 images dataset provided by Yonsei Severance Hospital and distributed them uniformly into 5 classes. We augmented with ImageDataGenerator module, 70% of the data for training, 10% for validation, and 20% for testing. Our results show that the InceptionResnetV2 model achieves the highest accuracy of 93.98%, demonstrating the potential of the proposed approach to improve diagnosis and treatment in upper gastrointestinal endoscopy.

목차

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

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Mask R-CNN 모델 기반 대장 내시경 영상에서의 용종 분할
박주희 ,  조병우 ,  강병전 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2023 .06

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