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저자정보
Mobeen ur Rehman (Jeonbuk National University) Kim Young Chul (Kunsan National University) Kil To Chong (Jeonbuk National University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
666 - 669 (4page)

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For the diagnosis of tumor area, effective segmentation of Magnetic Resonance (MR) brain tumor imagery is critical. Advances in the field of artificial intelligence have been applied to improve the segmentation results of brain-tumor subregions in recent years. Because of the small-scale lesion areas, brain-tumor segmentation has proved to be a challenging problem even for neural networks. Because of their small-size and the large variance in area occupancy by distinct lesion classes, these small-scale tumor areas are impossible to be detected. For this reason in this paper we have proposed a improved U-Net where a new block is added in the U-Net architecture to enhance its performance. The addition of new block in the U-Net has able to attain the improved performance in segmenting different regions of the tumor.
#Brain Tumor #U-Net #EF block #Segmentation #Medical Imaging

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. DATASET
Ⅲ. PROPOSED MODEL
Ⅳ. RESULTS
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES

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