메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Junseo Kang (Seoul National University) Sangrae Kim (Seoul National University) Hyunho Shin (Seoul National University) Namjoon Kim (Seoul National University) Won Jae Lee (Sungkyunkwan University School of Medicine) Ji Hye Min (Sungkyunkwan University School of Medicine)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
694 - 699 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
미세혈관침범(MVI)은 간세포암 환자의 생존율과 재발률을 결정하는 중요한 예후인자 중 하나이다. 따라서 MVI의 존재 여부를 탐지하는 것은 병리학적으로 매우 중요하다. MVI는 주로 영상학적 이미지를 보고 진단하는데, 숙련된 의사조차도 탐지하기 어렵고 의사마다 진단 결과가 다를 때도 있다. 이에 딥러닝 모델을 활용해 MVI를 효과적으로 탐지하는 방법들이 개발되었다. 그러나 기존에 제안된 모델들은 적은 데이터에서 인공지능이 자동으로 추출한 특징에만 의존하는 한계점이 존재한다. 본 연구자들은 실제 임상에서 쓰이는 4가지 특징을 직접 추출해 데이터셋 한계의 극복을 꾀하였다. 그 결과 완성된 새로운 모델은 최대 0.65의 F1 score를 달성했다. 그러나 데이터 전처리 과정에서의 손실, 의료영상에 특화된 사전학습 모델의 부재로 인한 한계를 체감했고, 향후 연구에선 특화된 사전학습 모델 개발과 준지도학습(SSL) 도입을 통해 극복할 것이다.

목차

초록
I. 서론
II. 데이터 및 전처리
Ⅲ. 모델 제안 및 방법론
Ⅳ. 결과 및 성능 지표
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

실용무용 전공자들의 코레오그래피 창작 메소드 적용 탐색
김보현 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2023 .05
대장암 환자에 대한 LGBM을 이용한 항암화학요법 추천 분류 모델
오서현 ,  백정흠 ,  강운구 한국컴퓨터정보학회논문지 2021 .07
멀티모달 딥러닝 모델을 활용한 심혈관 질환 진단
윤태영 ,  강대성 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .12
건강보험 청구 데이터를 활용한 머신러닝 기반 유방암 환자의 생존 여부 예측
이덕규 ,  변경근 ,  이형동 외 1명 한국산업정보학회논문지 2023 .04
스태킹 앙상블 머신러닝 기반 미세침흡인 세포 검사의 유방암 진단 인공지능 연구
최재하 ,  김주헌 ,  이용진 외 3명 Proceedings of KIIT Conference 2022 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0