평활화 알고리즘에 따른 자궁경부 분류 모델의 성능 비교 연구

김광기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김광기 (가천대학교)

저널정보: 대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제42권 제3호

발행연도: 2021.1

수록면: 80 - 85 (6page)

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We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image proces

#Cervical cancer #Histogram equalization #Classification #ResNet-50

참고문헌 (33)

참고문헌 신청

Korea Central Cancer Registry, National Cancer Center / 2019 / Annual report of cancer statistics in Korea in 2017 :33

http://opendata.hira.or.kr/op/opc/olap3thDsInfo.do

https://www.hira.or.kr/bbsDummy.do;INTERSESSIONID=g4BoNr8ikGPGbzbX8V4OWHwPnvCxfaVCw8Ef9JZb9Lzud-JguEp37!1206362664!375626493?pgmid=HIRAA020041000100&brdScnBltNo=4&brdBltNo=9774

https://www.cancer.gov/types/cervical/patient/cervical-treatment-pdq

Coppleson, LW / 1974 / Estimation of the screening error rate from the observed detection rates in repeated cervical cytology / American Journal of Obstetrics and Gynecology 119(7):953~958

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