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한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제1권 제1호(창간호)
발행연도
2001.12
수록면
8 - 14 (7page)

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본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터　질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험 결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용되어 질 수 있다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 의료영상의 특징

Ⅲ. 의료영상의 특징 추출

Ⅳ. 신경회로망의 구성

Ⅴ. 실험 및 고찰

Ⅵ. 결론

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