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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 126 - 132 (7page)
- DOI
- 10.21288/resko.2024.18.3.126
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본 논문은 피부 병변을 분류하기 위해 CNN 기반의 수정된 VGG16 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능 평가를 위해 2018 MICCAI 분류 챌린지의 HAM10000 데이터 셋을 사용하였다. 데이터 개수가 부족한 문제를 보완하기 위해 증강기법을 적용하였다. 실험을 통해 7가지 종류의 피부 병변에 대해 평균 96.81%의 정확도를 얻었다. 실험 결과는 피부질환을 조기에 식별하는데 도움이 되며 의료 전문가가 적절하게 검증하고 치료하는데 활용할 수 있을 것이다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 배경
3. CNN 기반 병변 분류 모델
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES
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