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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 956 - 962 (7page)
이용수
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미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 감상샘염 초음파 영상 분석
Ⅲ. 실험 결과 및 토의
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
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J. H. Shin, J. H. Baek, J. Chung, E. J. Ha, J. Kim, Y. H. Lee, H. K. Lim, W. -J. Moon, D. G. Na, J. S. Park, Y. J. Choi, S. Y. Hahn, S. J. Jeon, S. L. Jung, D. W. Kim, E. -K. Kim, J. Y. Kwak, C. Y. Lee, H. J. Lee, J. H. Lee, J. H. Lee, K. H. Lee, S. -W. Park, and J. Y. Sung, "Ultrasonography Diagnosis and Imaging-Based Management of Thyroid Nodules: Revised Korean Society of Thyroid Radiology Consensus Statement and Recommendations," Korean Journal of Radiology, vol. 17, no. 3, pp. 370-395, Apr. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.3348/kjr.2016.17.3.370.
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