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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,548 - 1,558 (11page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.12.1548
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This paper presents a study on utilizing Generative Adversarial Networks (GANs) to enhance medical image processing and object recognition. The proposed methods focus on generating high-quality medical images through super-resolution and improving object detection and classification by integrating GAN with YOLO. Additionally, to address challenges in GAN training, such as mode collapse and overfitting, optimization techniques like Spectral Normalization and Gradient Penalty are applied to ensure training stability. By integrating these techniques into the “openEMR” system, the paper demonstrates the practical applicability of GANs in medical image analysis, contributing to the development of more efficient and accurate solutions within EMR systems.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. GAN 기반 이미지 처리 과정
4. 의료 시스템 구현
5. 성능 평가
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (34)
참고문헌 신청
X. Qin, F.M. Bui, H.H. Nguyen, and Z. Han, “Learning from Limited and Imbalanced Medical Images with Finer Synthetic Images from GANs,” IEEE Access, Vol. 10, pp. 91663-91677, 2022.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Networks,” Communications of the ACM, Vol. 63, No. 11, pp. 139-144, 2020.
M. AlAmir and M. AlGhamdi, “The Role of Generative Adversarial Network in Medical Image Analysis: An in-Depth Survey," ACM Computing Surveys, Vol. 55, No. 5, pp. 1-36, 2022.
M. Mardani, E. Gong, J.Y. Cheng, S.S. Vasanawala, G. Zaharchuk, L. Xing, et al., “Deep Generative Adversarial Neural Networks for Compressive Sensing MRI,” IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 38, No. 1, pp. 167-179, 2019.
Y. Chen, X.H. Yang, Z. Wei, A.A. Heidari, N. Zheng, and Z. Li, “Generative Adversarial Networks in Medical Image Augmentation: A Review,” Computers in Biology and Medicine, Vol. 144, pp. 105063, 2022.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Networks,” Communications of the ACM, Vol. 63, No. 11, pp. 139-144, 2020.
M. AlAmir and M. AlGhamdi, “The Role of Generative Adversarial Network in Medical Image Analysis: An in-Depth Survey," ACM Computing Surveys, Vol. 55, No. 5, pp. 1-36, 2022.
M. Mardani, E. Gong, J.Y. Cheng, S.S. Vasanawala, G. Zaharchuk, L. Xing, et al., “Deep Generative Adversarial Neural Networks for Compressive Sensing MRI,” IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 38, No. 1, pp. 167-179, 2019.
Y. Chen, X.H. Yang, Z. Wei, A.A. Heidari, N. Zheng, and Z. Li, “Generative Adversarial Networks in Medical Image Augmentation: A Review,” Computers in Biology and Medicine, Vol. 144, pp. 105063, 2022.
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