지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Gyeongwan Kug, Application of Artificial Intelligence Technology and Industry, IITP, pp.22-26, March, 2019.
F Provost, Machine learning from imbalanced data sets 101, Proceedings of the AAAI’2000 workshop on imbalanced data sets, Vol. 68, No. 2000, AAAI Press, 2000.
Goodfellow, Ian, et al., “Generative adversarial nets,” Advances in neural information processing systems, pp. 2672-2680, 2014.
A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks,” in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.
Mirza, Mehdi, and Simon Osindero, “Conditional generative adversarial nets,” arXiv preprint, arXiv:1411.1784, 2014.
F Provost, Machine learning from imbalanced data sets 101, Proceedings of the AAAI’2000 workshop on imbalanced data sets, Vol. 68, No. 2000, AAAI Press, 2000.
Goodfellow, Ian, et al., “Generative adversarial nets,” Advances in neural information processing systems, pp. 2672-2680, 2014.
A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks,” in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.
Mirza, Mehdi, and Simon Osindero, “Conditional generative adversarial nets,” arXiv preprint, arXiv:1411.1784, 2014.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
공간 적응적 조건부 적대적 생성신경망을 활용한 단일 영상 내 반사 영역 제거기법
한국통신학회논문지
2021 .03
-
생성적 적대 신경망을 이용한 함정전투체계 획득 영상의 초고해상도 영상 복원 연구
디지털콘텐츠학회논문지
2018 .06
-
GAN을 이용한 데이터 불균형 문제에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
GAN 기반의 내용 보존 초해상화
한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집
2021 .08
-
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 Generative Adversarial Networks (GAN) 기반의 가상 데이터 합성
대한기계학회 춘추학술대회
2017 .11
-
CycleGAN을 활용한 항공영상 학습 데이터 셋 보완 기법에 관한 연구
한국측량학회지
2020 .12
-
적대적 생성 신경망(GAN)을 활용한 오버샘플링에 관한 연구
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2018 .06
-
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 가상 데이터 합성
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2018 .04
-
생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
불균형 게임데이터 문제해결을 위한 Generative Adversarial Network 기반 오버샘플링 기법
대한전자공학회 학술대회
2017 .06
-
Infrared image generation based on Conditional Generative Adversarial Networks
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2021 .12
-
GAN 알고리즘을 이용한 음악 생성
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2018 .07
-
GAN considering ERF for High-resolution Map Generation
Journal of KIISE
2019 .02
-
심폐기능 재활환자용 임상의사결정지원시스템을 위한 의료영상 처리 기술 개발
재활복지공학회논문지
2015 .02
-
생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2018 .08
-
생성적 영상을 위한 지역 차분 픽셀 기반 영상 평가 방법
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
영상 정합을 이용한 고해상도 요소영상 생성
한국정보기술학회논문지
2017 .01
-
적대적 생성신경망을 이용한 손상된 이미지의 복원
방송공학회논문지
2018 .07
-
적대적 생성 신경망(GAN)을 활용한 의료데이터의 클래스 불균형 문제 해결
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2019 .04
-
이미지 생성을 위해 노이즈를 이용한 GAN 시스템
한국정보통신학회논문지
2020 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-567-000347335