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저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제12권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
765 - 776 (12page)

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의학, 생물학 관련 영상 장비들과 기계 학습 기술이 발전하면서 의생명(biomedical) 이미지 분석은 생물학자와 기계 학습 연구자 모두에게 인기 있는 주제가 되었다. 의생명 이미지 분석에서는 분류(classification), 분할(segmentation), 이미지 정렬(registration) 등에 관한 여러 가지 기법을 연구하지만, 이 논문에서는 그 중에서도 의생명 이미지의 최신 분류 기법을 소개하였다. 바이오 분야에서 분석하는 데이터는 대부분 현미경 이미지로 이루어져 있고 의료 분야에서는 CT, MRI 등 영상 의학 데이터를 사용하므로, 분석하는 데이터의 종류에 따라 바이오 분야와 의료 분야로 나누어서 서술하였다. 또한 최근에는 이미지 분석에서 딥러닝을 많이 사용하고 있기 때문에, 의생명 이미지 분류 문제에 딥러닝을 적용한 사례들을 별도로 소개함으로써 이미지 처리 분야의 최신 아이디어를 생물학, 의학 영역에 적용하는 방법의 가능성을 살펴보았다.
#Biomedical images #Image classification #Radiology #Computer vision #Machine learning

목차

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A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems google schola D. R. Cox / 1972 / Regression models and life-tables / Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 34 (2) : 187 ~ 220 google schola G. Myers / 2012 / Why bioimage informatics matters / Nature Methods 9 (7) : 659 ~ google schola H. J. W. L. Aerts / 2014 / Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach / Nature Communications 5 google schola J. Katzman / 2016 / Deep survival: A deep cox proportional hazards network / arXiv preprint arXiv:1606.00931 google schola

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