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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 573 - 579 (7page)
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Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic Scoring (ASPECTS) is a 10-point CT-scan score designed to quantify early ischemic changes in patients with acute ischemic stroke. However, an assessment of ASPECTS remains a challenge for neuroradiologists in stroke centers. The purpose of this study is to develop an automated ASPECTS scoring system that provides decision-making support by utilizing binary classification with three-dimensional convolutional neural network to analyze CT images. The proposed method consists of three main steps: slice filtering, contrast enhancement and image classification. The experiments show that the obtained results are very promising.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. THE PROPOSED METHOD
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
R. Feng / 2018 / Deep Learning Guided Stroke Management : A Review of Clinical Applications / Journal of NeuroInterventional Surgery 10(4):358~362
J. H. Pexman / 2001 / Use of the Alberta Stroke Program Early CT Score(ASPECTS)for Assessing CT Scans in Patients with Acute Stroke / American Journal of Neuroradiology 22(8):1534~1542
박성욱 / 2018 / 전이학습에 방법에 따른 컨벌루션 신경망의영상 분류 성능 비교 / 멀티미디어학회논문지 21(12):1387~1395
M. Havaei / 2017 / Brain Tumor Segmentation with Deep Neural Networks / Medical Image Analysis 35(1):18~31
W. Li / 2015 / Automatic Segmentation of Liver Tumor in CT Images with Deep Convolutional Neural Networks / Journal of Computer and Communications 3(11):146~151
J. H. Pexman / 2001 / Use of the Alberta Stroke Program Early CT Score(ASPECTS)for Assessing CT Scans in Patients with Acute Stroke / American Journal of Neuroradiology 22(8):1534~1542
박성욱 / 2018 / 전이학습에 방법에 따른 컨벌루션 신경망의영상 분류 성능 비교 / 멀티미디어학회논문지 21(12):1387~1395
M. Havaei / 2017 / Brain Tumor Segmentation with Deep Neural Networks / Medical Image Analysis 35(1):18~31
W. Li / 2015 / Automatic Segmentation of Liver Tumor in CT Images with Deep Convolutional Neural Networks / Journal of Computer and Communications 3(11):146~151
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