2018년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
삼차원 심층 콘볼루션 신경망을 이용한 컴퓨터 단층 촬영 영상 내 폐 결절 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Pulmonary nodule classification in computed tomography images using a 3D deep convolutional neural network |
| 저자(Author) |
정휘진
빌랄 로드히
김범수
이인엽
이준현
강재우
Hwejin Jung
Lodhi Bilal
Bumsoo Kim
Inyeop Lee
Junhyun Lee
Jaewoo Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0805 ~ 0807 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
전 세계 암 발병의 큰 비중을 차지하는 폐암을 조기에 예방하기 위해서는 폐 결절을 찾아내 악성 여부를 검사해야 한다. 본 연구에서는 삼차원 심층 콘볼루션 신경망을 이용해 결절의 악성 여부를 판단하는 모델을 제안한다. 본 모델을 LUng Nodule Analysis 2016 대회 데이터에 적용하여 모델의 성능을 측정하고 정확도를 검증하였다. 본 모델은 대회의 평가 지표인 Competition Performance Metric 기준 0.889를 기록하였고, 이는 기존 참가자들의 성능과 비교하였을 때 우수한 결과이다.
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영문내용
(English Abstract) |
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