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저자정보
신동진 (고려대학교) 조현준 (고려대학교) 정승원 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,063 - 2,067 (5page)

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In this paper, we propose a novel method for extracting and analyzing nuclear image features to improve the accuracy and reproducibility of diagnoses using the Renal Cell Carcinoma (RCC) Fuhrman grading system. We extracted morpho-logical characteristics of nuclei and selected optimal features through correlation analysis and the Minimum redundancy maximum relevance technique. The validity of these features was confirmed through ANOVA and Kendall’s rank correlation analyses. Our experimental results, using the KMC public dataset, demonstrate that this approach reduces the subjectivity of the Fuhrman grading system. By providing objective criteria for pathological diagnosis, our selected features can enhance the accuracy of RCC diagnoses.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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