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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.4
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 272 - 278 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2019.8.4.272
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In this paper, we present the performance of a medical image classification model pretrained on natural images. In addition, another model is scratch trained from available medical magnetic resonance images in order to get a comparative analysis. We perform shallow tuning and fine-tuning of the pretrained model (AlexNet, GoogLeNet, and ResNet50) in a bunch of layers in order to find the impact of each section of layers in the classification result. We use 28 normal controls (NC) and 28 Alzheimer’s disease (AD) patients for classification, selecting 30 important slices from each patient. Once all the slices were collected, each model was trained, validated, and tested at a ratio of 6:2:2 on a random selection basis. The testing results are reported and analyzed so the final CNN model could be built with a minimal number of layers for optimal performance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. CNN and Transfer Learning Ease of Use
3. Method and Methodology
4. Result and Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proc. NIPS :1097~1105
K. He / 2015 / Deep Residual Learning for Image Recognition
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit :1~9
R. Girshick / 2013 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
N. Tajbakhsh / 2016 / Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning? / IEEE Transactions on Medical Imaging 35(5):1299~1312
K. He / 2015 / Deep Residual Learning for Image Recognition
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit :1~9
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