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저자정보
Jin-geun Hwang (신라대학교) Kwang-Ha Kim (부산대학교) Kwang-Baek Kim (신라대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2010년 추계학술대회
발행연도
2010.11
수록면
313 - 317 (5page)

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소화기내과 전문의는 점막하 종양에 대해 내시경 초음파 검사 시 획득한 일반적인 영상을 기반으로 주관적 소견으로 진단한다. 본 논문에서는 객관적인 정보를 통해 전문의의 진단에 도움이 되고자 내시경 초음파 검사 시 획득한 영상을 표준화 하고 위장관 간질 종양(gastrointestinal stromal tumor) 과 지방종(lipoma) 영역을 자동으로 추출한다. 전문의가 선택한 종양 영역에 대한 MEAN, SD 정보를 ROC curve 후, 선택된 최적의 결과를 퍼지 논리에 적용하여 GIST 과 Non-GIST 종양으로 판별하는 방법을 제안한다.
실제 적용되고 있는 일반 내시경 초음파 영상을 대상으로 제안한 방법을 적용한 결과, 소화기내과 전문의가 종양의 특징을 분석하고 객관적인 진단에 도움이 되고 효율적으로 질병이 분류되는 것을 확인할 수 있었다.
#초음파 내시경 #점막하 종양 #위장관 간질 종양 #지방종

목차

Abstract
1. 서론
2. 위장관 간질 종양(gastrointestinal stromal tumor, GIST) 추출
3. 지방종(Lipoma) 추출
4. 퍼지 논리를 이용한 종양 판별
5. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌

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