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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수보 (대구가톨릭대학교) 조용현 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
71 - 76 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.71

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

CT 영상의 심층학습에 의한 뇌 지주막하 출혈 진단 보조 시스템 개발
이수보 ,  조용현 한국지능시스템학회 논문지 2018.02 학술저널
딥 러닝에 의한 CT 영상 기반뇌 지주막하 출혈 진단 보조시스템 개발
이수보 컴퓨터정보통신공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 CT 영상의 전처리와 심층학습에 의한 뇌 지주막하 출혈의 진단을 위한 보조 시스템을 개발한다. 여기서 전처리는 CT 뇌 영상을 이진화하여 노이즈 제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하고, 이진 마스크를 이용해 관심영역을 추출하며, 영상의 크기를 재조정하여 계산부하를 줄인다. 또한 심층학습은 Convolutional neural network(CNN)을 이용하여 전처리된 영상들을 대상으로 이루어지며, 새로이 입력되는 CT 뇌 영상의 정상과 비정상을 판단한다. 특히 비정상으로 판단된 영상에 대해서는 히스토그램 스트레칭으로 출혈 부분의 가시도를 증가시켜 강조함으로써 좀 더 빠르고 정확하게 진단될 수 있도록 한다. 제안된 시스템을 512*512 픽셀의 RGB DICOM 영상 124개를 대상으로 실험한 결과 우수한 진단 성능이 있음을 알 수 있다.
#Brain Subarachnoid Hemorrhage #CT Image #Deep Learing #CNN #Morphology Operation #Histogram Stretching #뇌 지주막하 출혈 #CT 영상 #심층학습 #모폴로지 연산 #히스토그램 스트레칭

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CT 영상의 전처리
3. CNN에 의한 CT 영상학습
4. 시뮬레이션 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId =DT_1B43&conn_path=I2 www.cmcism.or.kr/dfile/cranial_01.pdf http://www.snuh.org/health/nMedInfo/nView.do? category=DIS&medid=AA000148 G. Litjens, T. Kooi, et. al., “A survey on deep learning in medical image analysis,” Medical Image Analysis, Vol. 42, pp. 60-88, Dec., 2017 dsba.korea.ac.kr/wp/wp-content/seminar/Deep%20 learning/CNN_JHKim.pdf

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