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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.2
- 수록면
- 87 - 92 (6page)
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본 논문에는 관심 영역의 페실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작을 페결절(1~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Y. Matsuki / 2002 / Usefulness of an Artificial Neural Network for Differentiating Benign from Malignant Pulmonary Nodules on High-Resolution CT : Evaluation with Receiver Operating Characteristic Analysis / American Journal of Roentgenology 178 : 657 ~ 663
[학술지(정기간행물)] - M. Gomez / 2009 / Development and Testing of Multivariate Statistical Model To Predict Malignancy of Small(<1. 5cm)Pulmonary Nodules / American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 179 : a1109 ~
[학술지(정기간행물)] - D. Zinovev / 2009 / Predicting Radiological Panel Opinions Using a Panel of Machine Learning Classifiers / Algorithms 2 : 1473 ~ 1502
[학술지(정기간행물)] - W. X. -h. Chen Hui / 2007 / Neural network-based computer-aided diagnosis in distinguishing malignant from benign solitary pumonary nodules by computed tomography / Chinese Medical Journal 120 : 1211 ~ 1215
[학술대회논문] - S. C. B. Lo / 2003 / Classification of Lung Nodules in Diagnostic CT : An Approach Based on 3-D Vascular Features, Nodule Density Distributions, and Shape Features / Proceedings of SPIE Medical Imaging Conference 5032 : 183 ~ 189
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[학술지(정기간행물)] - D. Zinovev / 2009 / Predicting Radiological Panel Opinions Using a Panel of Machine Learning Classifiers / Algorithms 2 : 1473 ~ 1502
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