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저자정보
김덕선 (서울여자대학교) 우아라 (서울여자대학교) 이한상 (한국과학기술원) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제29권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
1 - 11 (11page)

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본 논문에서는 복부 CT 영상에서 국소 간 병변 분류를 위한 심층 합성곱 신경망 학습에 다양한 데이터 증강 기법을 적용하여 의료 영상에서의 효과를 분석한다. 이를 위해 어파인 변환 기반, StyleGAN, Mixup, Augmix 기반 데이터 증강 기법을 각각 VGG16 심층 합성곱 신경망에 적용하여 국소 간 병변을 낭종, 혈관종, 전이암으로 분류하는 학습을 수행한다. 실험을 위해 각 데이터 증강 기법에 의해 훈련된 모델의 분류 결과에 대하여 정확도, 민감도, 특이도 분석을 통해 정량적 평가를 진행하고, 증강 영상 예시 분석과 tSNE 분석을 통해 정성적 평가를 수행하여 데이터 증강 기법의 효과를 분석한다.
#복부 CT 영상 #국소 간 병변 #데이터 증강 #어파인 변환 #생성적 적대 신경망 #믹스업 #어그믹스 #Abdominal CT image #Focal liver lesion #Data augmentation #Affine transformation #Generative Adversarial Network #Mixup #Augmix

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
References

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