내시경의 위암과 위궤양 영상을 이용한 합성곱 신경망 기반의 자동 분류 모델

박예랑; 김영재; 정준원; 김광기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박예랑 김영재 정준원 김광기

저널정보: 대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제41권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 101 - 106 (6page)

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Although benign gastric ulcers do not develop into gastric cancer, they are similar to early gastric cancer and difficult to distinguish. This may lead to misconsider early gastric cancer as gastric ulcer while diagnosing. Since gastric cancer does not have any special symptoms until discovered, it is important to detect gastric ulcers by early gastroscopy to prevent the gastric cancer. Therefore, we developed a Convolution Neural Network (CNN) model that can be helpful for endoscopy. 3,015 images of gastroscopy of patients undergoing endoscopy at Gachon University Gil Hospital were used in this study. Using ResNet-50, three models were developed to classify normal and gastric ulcers, normal and gastric cancer, and gastric ulcer and gastric cancer. We applied the data augmentation technique to increase the number of training data and examined the effect on accuracy by varying the multiples. The accuracy of each model with the highest performance are as follows. The accuracy of normal and gastric ulcer classification model was 95.11% when the data were increased 15 times, the accuracy of normal and gastric cancer classification model was 98.28% when 15 times increased likewise, and 5 times increased data in gastric ulcer and gastric cancer classification model yielded 87.89%. We will collect additional specific shape of gastric ulcer and cancer data and will apply various image processing techniques for visual enhancement. Models that classify normal and lesion, which showed relatively high accuracy, will be re-learned through optimal parameter search.

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

Yoon SJ / 2007 / Screening between benign and malignant gastric ulcers / Korean Journal of Gastrointestinal Endoscopy 35:29~33

Sim KN / 2007 / Endoscopic findings of early gastric cancer / Korean Journal of Gastrointestinal Endoscopy 34:254~257

박현아 / 2015 / 위암 검진 권고안 / 대한의사협회지 58(5):373~384

Ryu JS / 2008 / Cases of misdiagnosis and countermeasures / Korean Journal of Gastrointestinal Endoscopy 37:24~26

Hirasawa T / 2018 / Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images / Gastric Cancer 21(4):653~660

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