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저자정보
이한상 (한국과학기술원) 우아라 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제30권 제4호
발행연도
2024.9
수록면
19 - 29 (11page)

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본 논문에서는 의료 영상 분류를 위한 심층 신경망 훈련에서 StyleGAN 합성 영상의 데이터 증강 효과를 분석한다. 이를 위해 흉부 X선 영상에서의 폐렴 진단과 복부 CT 영상에서의 간전이암 분류 문제에서 StyleGAN 합성 영상을이용하여 VGG-16 심층 합성곱 신경망 훈련을 수행한다. 실험에서 분류 결과에 대한 정량적, 정성적 분석을 통해 StyleGAN 데이터 증강이 특징 공간에서 클래스 외곽을 확장하는 특성을 보이며, 이와 같은 특성으로 인해 실제 영상과의 적절한 비율을 통해 혼합했을 때 분류 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
#심층신경망 #의료영상 #영상 분류 #데이터 증강 #생성적적대 신경망 #Deep learning #Medical imaging #Image classification #Data augmentation #Generative adversarial network

목차

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

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