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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 133 - 140 (8page)
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내시경 장비의 발전으로 위장 질환의 조기 발견 및 치료에 많은 향상이 있다. 따라서, 많은 내시경 이미지과 함께 내시경 이미지 분류에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 본 논문에서는 위내시경에서 많이 발견되는 질환인 위궤양을 분류하고자 한다. 위궤양은 초기에 적절한 치료를 하지 않으면 합병증을 일으킬 수 있으므로, 초기에 병변을 진단하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 ResNet-50 딥러닝 모델을 이용하여 정상과 위궤양을 분류하고자 하였다. 총 1,525개의 이미지를 이용하여 모델을 생성하였고, 효율적인 학습을 위해 데이터 증강을 적용하였다. 제안된 모델의 분류 성능은 정확도 0.9016, ROC 곡선은 0.83으로 확인하였다.
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Korean Statistical Information Service / Status of Gastrointestinal Imaging and Endoscopy Results / kosis.kr
J. G. Yoon / 2000 / Clinical Study for Peptic Ulcer / The Korean Journal of Gastroenterology 36(2):336~347
X. Liu / 2017 / Hue-texture-embedded region-based model for magnifying endoscopy with narrow-band imaging image segmentation based on visual features / Computer methods and programs in biomedicine 145:53~66
Xiaoqi Liu / 2019 / Fine-tuning Pre-trained Convolutional Neural Networks for Gastric Precancerous Disease Classification on Magnification Narrow-band Imaging Images / Neurocomputing
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
J. G. Yoon / 2000 / Clinical Study for Peptic Ulcer / The Korean Journal of Gastroenterology 36(2):336~347
X. Liu / 2017 / Hue-texture-embedded region-based model for magnifying endoscopy with narrow-band imaging image segmentation based on visual features / Computer methods and programs in biomedicine 145:53~66
Xiaoqi Liu / 2019 / Fine-tuning Pre-trained Convolutional Neural Networks for Gastric Precancerous Disease Classification on Magnification Narrow-band Imaging Images / Neurocomputing
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
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