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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.8.55
이용수
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이미지 디지털화 기술이 발전을 이루면서 기존 현미경으로 진행하던 조직 검사는 슬라이드 스캐너를 통해 디지털 이미지로 촬영 및 저장된다. 슬라이드 스캐너는 수 기가 바이트의 고해상도 이미지로 촬영하기 때문에 조직병리학 영상 촬영에 긴 시간이 소요되며 또한 이를 저장하기 위한 많은 메모리 공간이 필요하다. 이를 해결하기 위해 낮은 해상도로 저장하고, 후에 복원하는 초해상화 기법을 조직병리학 영상에 적용한 연구들이 등장하였다. 본 논문에서는 Bicubic Interpolation으로 된 이미지 위에 적대적 생성 신경망을 이용해 만든 잔차 이미지를 더하는 방법으로 원본에 가까우면서도 시각적으로 자연스러운 초해상화 된 조직병리학 영상을 생성하였다. 실험 결과 4x 확대하였을 때, PSNR 29.24dB을 달성하였으며, 정성적으로도 원본에 가까운 이미지를 생성할 수 있음을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Metin N. Gurcan, Laura E. Boucheron, Ali Can, et al, "Histopathological image analysis: A review," IEEE reviews in biomedical engineering, vol. 2, pp. 147-171, Oct 2009.
Liron Pantanowitz, "Digital images and the future of digital pathology," Journal of pathology informatics, vol. 1, no. 15, Aug. 2010.
Wilbur DC, Madi K, Colvin RB, et al, "Whole-slide imaging digital pathology as a platform for teleconsultation: a pilot study using paired subspecialist correlations," Archives of pathology & laboratory medicine vol. 133, no.12, pp. 1949-1953, Dec. 2009.
Jiabo Ma, Jingya Yu, Sibo Liu, et al, "PathSRGAN: multi-supervised super-resolution for cytopathological images using generative adversarial network," IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 39, no. 9, pp. 2920-2930, Sep. 2020.
Faezehsadat Shahidi, "Breast cancer histopathology image super-resolution using wide-attention gan with improved wasserstein gradient penalty and perceptual loss," IEEE Access, vol. 9, pp. 32795-32809, Feb. 2021.
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