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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 53 - 59 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.1.53
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딥러닝 모델의 성능에 영향을 끼치는 주요 원인 중 하나는 학습 데이터 수이다. 특히 의료영상 분야의 딥러닝 모델의 경우 충분한 양의 라벨링 데이터 수집이 일반 영상 데이터에 비해 더욱 어렵다. 본 연구에서는 대장 내시경 용종 이미지 데이터에 StyleGAN2-ADA를 활용하여 용종 이미지들을 생성하였다. 또한, 생성된 이미지들에 Style Mixing 기법을 적용하여 더욱 다양한 특징을 갖도록 하였다. 이렇게 생성된 이미지를 EfficientNet 기반의 용종 분류 모델 학습에 사용하여 분류 성능 향상에 대한 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과, 여러 분류 모델에서 생성된 이미지를 추가하였을 때 F1-score 성능 향상을 확인하였다. 하지만 큰 사이즈의 분류 모델에서 생성된 이미지의 수를 계속 늘렸을 때 성능 향상이 제한적인 것 또한 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 결과
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Korea National Statistical Office (KOSTAT), “Cancer incidence and mortality,” Available: http://www.index.go.kr/unity/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2770, 2022, [Accessed: November 24, 2022].
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HaSungHwa, Younghak Shin, “Small Polyp Detection Performance Analysis and Performance Improvement Study in Deep Learning-based Colonoscopy Polyp Detection,” Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 1, pp. 68-75, 2022.
Cho Hyunjong, Lee Jungnam, “Automated Polyp Detection System in Colonoscopy using Object Detection Algorithm based on Deep Learning,” The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 70, no. 1 pp. 152-157, 2021.
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HaSungHwa, Younghak Shin, “Small Polyp Detection Performance Analysis and Performance Improvement Study in Deep Learning-based Colonoscopy Polyp Detection,” Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 1, pp. 68-75, 2022.
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