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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 139 - 144 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.1.139
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Recently, artificial intelligence can be used in various fields, especially for medical purposes. For example, it can help diagnose lung diseases and cancer accurately and quickly, thereby reducing the time and cost of medical treatment. In this study, image data were acquired using cultured cervical cancer cells and skin fibroblast cells. The acquired images were pre-processed using OpenCV and enabled the creation of input data optimized for training. In addition, an optimal deep learning algorithm was designed to classify cells by type using transfer learning methods. As a result, the CNN-based learning and automatic classification method proposed in this experiment showed a high accuracy of over 98% and is expected to be used for accurate diagnosis and treatment of diseases in the future.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
J. G. Seo / 2017 / Computer-Aided Diagnosis and AI / The proceedings of The Korean Institute of Electrical Engineers 66(8):26~32
X. Li / 2015 / Constructing Long Short-Term Memory based Deep Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition / International Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing :4520~4524
김동국 / 2020 / 일반화된 커널 제한된 볼츠만 머신 / 한국통신학회논문지 45(5):783~789
J. Jiang / 2018 / DBN Structure Design Algorithm for Different Datasets Based on Information Entropy and Reconstruction Error / Entropy 20(10):2~6
I. J. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / International Conf. on Neural Information Processing Systems 2:2672~2680
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J. Jiang / 2018 / DBN Structure Design Algorithm for Different Datasets Based on Information Entropy and Reconstruction Error / Entropy 20(10):2~6
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