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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제3호
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 453 - 461 (9page)
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Many deep learning approaches have been studied for image classification in computer vision. However, thereare not enough data to generate accurate models in medical fields, and many datasets are not annotated. Thisstudy presents a new method that can use both unlabeled and labeled data. The proposed method is applied toclassify cervix images into normal versus cancerous, and we demonstrate the results. First, we use a patch selfsupervisedlearning for training the global context of the image using an unlabeled image dataset. Second, wegenerate a classifier model by using the transferred knowledge from self-supervised learning. We also applyattention learning to capture the local features of the image. The combined method provides better performancethan state-of-the-art approaches in accuracy and sensitivity.
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M. Arbyn / 2020 / Estimates of incidence and mortality of cervical cancer in 2018 : a worldwide analysis / The Lancet Global Health 8(2):e191~e203
T. Xu / 2017 / Multi-feature based benchmark for cervical dysplasia classification evaluation / Pattern Recognition 63:468~475
Z. Alyafeai / 2020 / A fully-automated deep learning pipeline for cervical cancer classification / Expert Systems with Applications 141
A. M. Vasudha / 2018 / Cervix cancer classification using colposcopy images by deep learning method / International Journal of Engineering Technology Science and Research 5:426~432
S. Gidaris / 2018 / Unsupervised representation learning by predicting image rotations / Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR)
T. Xu / 2017 / Multi-feature based benchmark for cervical dysplasia classification evaluation / Pattern Recognition 63:468~475
Z. Alyafeai / 2020 / A fully-automated deep learning pipeline for cervical cancer classification / Expert Systems with Applications 141
A. M. Vasudha / 2018 / Cervix cancer classification using colposcopy images by deep learning method / International Journal of Engineering Technology Science and Research 5:426~432
S. Gidaris / 2018 / Unsupervised representation learning by predicting image rotations / Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR)
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