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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 663 - 666 (4page)
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A brain tumor is a mass, or lump in the brain which is caused when brain cells divide and grow in an uncontrolled way. Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. So Detection of tumor is important to make a diagnosis and treat of the disease. Recently, AI would be able to get higher accuracy than a medical image judged by a doctor. In this paper, a model with the best efficiency is proposed in brain tumor detection and Mask R-CNN training and test using enhanced Mask R-CNN by combining group normalization and U-Net. This paper uses brain tumor data from Medical Segmentation decathlon 2018.
The results of the proposed Mask R-CNN showed that the brain MRI image was bound boxed in areas containing brain tumors, carefully masking the brain tumor. When using group normalization and U-Net, the dice coefficient is 0.8196. When not using group normalization and U-Net, the dice coefficient is 0.7749, which confirms that the former model has a high average accuracy.
The results of the proposed Mask R-CNN showed that the brain MRI image was bound boxed in areas containing brain tumors, carefully masking the brain tumor. When using group normalization and U-Net, the dice coefficient is 0.8196. When not using group normalization and U-Net, the dice coefficient is 0.7749, which confirms that the former model has a high average accuracy.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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