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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,489 - 1,493 (5page)
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Lung cancer currently kills the largest number of people in the world, with lung cancer accounting for the highest number of deaths among men and women. Therefore, early detection and treatment are important issues to reduce the number of lung cancer deaths. Genetic testing can confirm the presence or absence of driver gene mutations involved in cancer cell growth and other factors. In the process of identifying the presence or absence of driver gene mutations, lung cancer regions are extracted manually in cooperation with a radiologist. One of the concerns is that manual lung cancer extraction places a heavy burden on the physician who reads the images. Therefore, we propose an automatic extraction of lung tumor regions from chest CT images using deep learning, with the goal of developing a CAD system that reduces the workload of the physician and prevents lesions from being overlooked. We constructed a new model based on U-Net with the addition of CBAM and MultiRes Block. Experimental results on the model using CT images of the chest showed a 4.2% improvement in accuracy for Dice and a 4.6% improvement for IoU compared to the original U-Net model.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. Method
3. EXPERIMENT
4. DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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