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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 9 - 15 (7page)
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MRI는 연부조직에 대한 고해상도의 영상을 제공하며 진단적 가치가 매우 높은 영상 검사이며, 디지털 데이터를 이용하여 딥러닝 기술을 통해 컴퓨터 보조 진단 역할을 수행할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 YOLOv3를 이용하여 뇌종양 분류 성능을 확인해 보고자 한다. 253장의 오픈 MRI 영상을 이용하여 딥러닝 학습을 진행하고 학습 평가지표는 평균손실(average loss)와 region 82와 region 94를 사용하였으며, 뇌종양 분류 모델 검증을 위해 학습에 사용되지 않은 영상을 이용하여 검출 성능을 평가하였다. 평균손실은 2248 epochs 시 0.1107, region 82와 region 94의 24079 반복학습 시 average IoU, class, .5R, .75R은 각각 0.89와 0.81, 1.00과 1.00, 1.00과 1.00, 1.00과 1.00의 결과값을 도출하였다. 뇌종양 분류 모델 검증 결과 정상 뇌와 뇌종양 각각 95.00%, 75.36%의 정확도로 분류할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 MRI 영상을 활용한 딥러닝 연구 및 임상에 기초자료로 사용될 것이라 사료 된다.
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참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Arthurs, Owen J. / 2013 / Anaesthesia or sedation for paediatric MRI: advantages and disadvantages / Current Opinion in Anesthesiology 26(4):489~494
Oldendorf, William / 1988 / Basics of Magnetic Resonance Imaging / Springer :125~138
June-Goo Lee / 2017 / Deep Learning in Medical Imaging: General Overview / Korean Journal of Radiology 18(4):570
Litjens, Geert / 2017 / A survey on deep learning in medical image analysis / Medical Image Analysis 42:60~88
Chen, Wei / 2018 / S3D-UNet: Separable 3D U-Net for brain tumor segmentation / International MICCAI Brainlesion Workshop
Oldendorf, William / 1988 / Basics of Magnetic Resonance Imaging / Springer :125~138
June-Goo Lee / 2017 / Deep Learning in Medical Imaging: General Overview / Korean Journal of Radiology 18(4):570
Litjens, Geert / 2017 / A survey on deep learning in medical image analysis / Medical Image Analysis 42:60~88
Chen, Wei / 2018 / S3D-UNet: Separable 3D U-Net for brain tumor segmentation / International MICCAI Brainlesion Workshop
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