메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박재순 (대구가톨릭대학교) 양소이 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
364 - 367 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 의료 진단 데이터셋을 이용한 딥러닝 기반의 유방암 분류 기법을 제안하고자 한다. 암은 진단 시기에 따라 생존율에 영향을 미치는데 기존 기술을 이용한 암 진단은 방대한 진단 데이터와 많은 불필요한 특징으로 인해 정확한 조기진단 비율은 저조하다. 따라서, 본 연구에서는 전체 특징 데이터로부터 중요 특징들을 추출하고, 상기 추출된 특징들을 이용한 합성곱 신경망 모델을 구현하여 암 진단에 대한 정확도 성능을 개선하고자 한다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 특징 데이터 전체를 사용하는 것보다 중요 특징들을 추출하고 이를 적용한 암 진단 모델이 보다 더 정확한 분류 정확도를 제공할 수 있음을 관찰할 수 있었다. 또한, 기존의 전통적인 기계학습 기법보다 암 분류 정확도 관점에서 제안 방법이 더 우수한 것을 관찰할 수 있었다.
#diagnosis of breast cancer #feature extraction #deep-learning #convolutional neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유방암 분류를 위한 제안 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅲ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

대학생의 스마트폰 중독사용 정도에 따른 상지통증, 불안, 우울 및 대인관계
황경혜 ,  유양숙 ,  조옥희 한국콘텐츠학회논문지 2012 .10
딥러닝을 활용한 바터팽대부암의 내시경 진단 보조 알고리즘 개발
권장호 ,  최기환 대한전자공학회 학술대회 2023 .06
대장암 종양 분류를 위한 딥러닝 모델 연구
조현우 ,  Vu Quoc Dang ,  이대근 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019 .06
다양한 인공지능(AI) 서비스의 등장과 활용
이진천 설비저널 2024 .05
자연어 분야 인공지능 학습용 데이터 구축 추세 분석 및 평가 방안 고찰
박정원 ,  배동석 ,  조경신 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-001753317