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초록·키워드
본 논문에서는 뇌종양을 자동으로 진단하기 위해 전처리된 MRI 영상의 질감특징을 추출하고, 이를 기반으로 신경망 학습에 의한 진단기법을 제안한다. 여기서 전처리는 영상의 화질을 개선할 뿐만 아니라 유효영역만을 추출하여 진단시간을 줄이기 위함이고, gray level co-occurrence matrix(GLCM)에 의한 2차원 특징과 1차원 특징의 추출은 영상의 질감을 좀 더 정확하게 분석하기 위함이다. 또한 추출된 특징 기반 역전파 알고리즘에 의한 다층신경망의 학습은 뇌종양의 진단율을 개선하기 위해 MRI 영상의 속성들을 비선형적으로 사상시키기 위함이다. 제안된 기법을 T2 MRI 13번째 수평절단 572*816 픽셀의 8비트 RGB 뇌 영상 72개를 대상으로 8개 질감특징 기반 3층의 다층신경망으로 실험한 결과, 98.6%의 우수한 진단 성능이 있음을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-000914570
