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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동현 (강원대학교) 조현종 (강원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
928 - 933 (6page)

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2020

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김동현 ,  조현종 전기학회논문지 2018.07 학술저널

초록· 키워드

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Nowadays, gastropathy is a common disease. As endoscopic equipment are developed and used widely, it is possible to provide a large number of endoscopy images. Computer-aided Diagnosis (CADx) systems aim at helping physicians to identify possibly malignant abnormalities more accurately. In this paper, we present a CADx system to detect and classify the abnormalities of gastric lesions which include bleeding, ulcer, neuroendocrine tumor and cancer. We used an Inception module based deep learning model. And we used data augmentation for learning. Our preliminary results demonstrated promising potential for automatically labeled region of interest for endoscopy doctors to focus on abnormal lesions for subsequent targeted biopsy, with Az values of Receiver Operating Characteristic(ROC) curve was 0.83. The proposed CADx system showed reliable performance.
#Computer-aided Diagnosis(CADx) Systems #Gastric lesions #Endoscopy images #Inception module

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 연구 결과
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. Ferlay, I. Soerjomataram, M. Ervik, R. Dikshit, S. Eser, C. Mathers, et al., “GLOBOCAN 2012 v1. 1”, Cancer Incidence and mortality worldwide: IARC CancerBase, 2014. Y. L. Kim, W. H. Kim, T. J. Kim, and K. W. Choi, “Histotopographic Characterization of Chronic Gastritis Associated with Early Gastric Carcinomas”, The Korean Journal of Gastroenterology, vol. 24, pp. 216-223, 1992. H. S. Kim, “Clinical Significance of Peptic Ulcer Staging and Biopsies”, The Korean Journal of Gastrointestinal Endoscopy, vol. 42, pp. 24S-26S, 2011. T. C. Lee, Y. H. Lin, N. Uedo, H. P. Wang, H. T. Chang, and C. W. Hung, “Computer-aided diagnosis in endoscopy: A novel application toward automatic detection of abnormal lesions on magnifying narrowband imaging endoscopy in the stomach”, in Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 35th Annual International Conference of the IEEE, pp. 4430-4433, 2013. X. Liu, C. Wang, J. Bai, G. Liao, and Y. Zhao, “Huetexture- embedded region-based model for magnifying endoscopy with narrow-band imaging image segmentation based on visual features”, Computer methods and programs in biomedicine, vol. 145, pp. 53-66, 2017.

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