KSC 2017
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Convolutional Neural Network 기반 혈관조영영상 뇌동맥류 파열 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Prediction of Ruptured Intracranial Aneurysm in Angiography using Convolutional Neural Network |
| 저자(Author) |
이석영
김소언
류창우
박순찬
이승규
SeokYeong Lee
SoEon Kim
ChangWoo Ryu
SoonChan Park
Seungkyu Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 02 PP. 1959 ~ 1961 (2017. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
의료 영상 분석 및 진단에서 학습을 위한 데이터 수집의 한계가 있음에도, Convolutional Neural Network을 이용한 딥러닝 등 최신 기계학습 방식들의 성능이 보고되고 있다. 특히 X-ray 영상으로부터 빠르면서도 정확한 병리학적 진단을 돕기 위해 개발된 최근 연구들은, 딥 뉴럴 네트웍을 활용하여 실제 의료진의 진단 성공률과 비슷한 수준의 성능을 보이는 결과가 보고 되기도 했다. 본 연구에서는 이러한 선행 연구에 대한 분석을 기반으로, 제한된 학습 의료 영상들에 대한 Data Augmentation 방법을 제시하고, 이를 기반으로 혈관조영영상으로부터 뇌동맥류의 파열여부를 예측하기 위한 Convolutional Neural Network 의 구조를 제안한다. 제안된 모델은 임상데이터를 이용하여 그 성능을 검증 한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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