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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 558 - 565 (8page)
이용수
초록· 키워드
X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.
#Computer-Aided detection(컴퓨터 지원검출)
#Breast masses(유방 종괴)
#Sparse representation(Sparse 표현)
#Dictionary learning(사전학습)
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목차
- 요약
- ABSTRACT
- 1. 서론
- 2. 제안하는 SR 기반 분류기를 사용하는 CAD 시스템
- 3. 실험 및 결과
- 4. 결론
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
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