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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제11권 제1호
발행연도
2005.6
수록면
17 - 33 (17page)

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자기공명영상과 계층적 신경망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 하였다. 내원한 231명의 데이터를 분석하였으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계로 분류하였다. T1강조 자기공명 간 영상으로부터 정상 간 실질과 간 경변 결절을 추출하고, 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간 경변 분류기 구현은 계층적 신경망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간 경변으로 구분하였다. 제안한 신경망분류기는 오류 역전파 알고리듬을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.8%, 2 단계는 87.1%, 3 단계는 84.2%의 분류율을 나타내었다. 신경망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간 경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경망으로도 기대된다.

목차

요약

1. 서론

2. 대상 및 방법

3. 결과 및 고찰

4. 결론

참고문헌

Abstract

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
, 1989 , Adenomatous hyperplasticnodules in the cirrhotic liver differentiation from hepatocellularcarcinoma with MR imaging : 123 ~ 126 google schola , 1966 , Cirrhosis and hepatoma in alcoholics : 77 ~ 85 google schola , 1983 , Classification of Scattering Objects by Regular Arrys of Scatterers using Fourier Analysis : 346 ~ 360 google schola , 1978 , The morphology of cirrhosis. Journal of Clinical Pathology : 395 ~ 414 google schola , 198 , Ultrasonography in Gastroenterology google schola

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