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저자정보
Nhu-Tai Do (Chonnam National University) Sung-Taek Jung (Chonnam National University Hospital) Hyung-Jeong Yang (Chonnam National University) Soo-Hyung Kim (Chonnam National University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.2
발행연도
2020.2
수록면
170 - 179 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.2.170

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무릎 골종양 검출은 의료진단 보조 시스템 구현에 있어서 중요한 역할을 담당한다. 지금까지 제시된 방법 중 입력 X-ray 영상에서 종양을 검출하고 이를 분류하는 기능이 모두 포함된 end-to-end 시스템은 없다. 본 논문에서는 다중 딥러닝에 기반한 end-to-end 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 영상내 종양부분에 대한 거리변환으로부터 다단계 마스크를 생성하고, 이를 해당 종양의 의미론적 정보를 추출하는 신경망의 guided filter로 활용한다. 또한, 제안된 신경망 구조는 종양의 분할과 분류 과정을 학습하는 과정에서 정규화하는 효과를 포함하고 있다. 제안된 신경망 모델이 전남대학교병원에서 구축한 데이터셋에 대해 다른 기법들보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experiment and Results
5. Conclusions
References

참고문헌 (17)

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