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설유진 (가천대학교) 김영재 (가천대학교) 남계현 (순천향대학교) 김광기 (가천대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
812 - 818 (7page)

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Cervical cancer is the second most common female cancer in the world. In Korea, cervical cancer accounts for 13 percent of female cancers and 4,200 cases occur annually[1]. The purpose of this study is to use a deep learning model to identify the possibility of lesions in the cervix and to evaluate the efficient image preprocessing in order to diagnose diverse types of cervix in form. The study used 4,107 normal photographs of uterine cervix and 6,285 abnormal photographs of uterine cervix. Two types of image preprocessing were resized to square. The methods are cropping based on height and filling the space up and down with black images. In addition, all images were resampled to 256×256. The average accuracy of cropped cases is 94.15%. The average accuracy of the filled cases is 93.41%. According to the study, the model performance of cropped data was slightly better. But there were several images that were not accurately classified. Therefore, the additional experiment with pre-treatment process based on cropping is needed to cover images of the cervix in more detail.
#Artificial Intelligence #Deep Learning #Image Processing #Cervix Cancer #Classification

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과
4. 고찰
REFERENCE

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Cervix Cancer(2020), https://www.cancer.go.kr/lay1/program/S1T211C223/cancer/view.do?cancer_seq=4877&menu_seq=4882(accessed January 15, 2020). Features of cervix cancer(2017), https://www.ywmc.or.kr/web/www/health_sense?p_p_id=board_WAR_bbsportlet&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_count=1&_board_WAR_bbsportlet_sCurPage=1&_board_WAR_bbsportlet_action=view_message&_board_WAR_bbsportlet_messageId=819 (accessed January 15, 2020). E.H. Lee, T.H. Um, H.S. Chi, Y.J. Hong, and Y.J. Cha, “Prevalence and Distribution of Human Papillomavirus Infection in Korean Women as Determined by Restriction Fragment Mass Polymorphism Assay,” Journal of Korean Medical Science, Vol. 27, No. 9, pp. 1091-1097, 2012. google schola Identifying cervical precancer with AI approach( 2019), https://www.nih.gov/news-events/news-releases/ai-approach-outperformedhuman-experts-identifying-cervical-precancer (accessed January 16, 2020). T.J. Song, S.J. Seong, S.K. Lee, B.R. Kim, W. Ju, K.H. Kim, et al., “Screening Capacity and Cost-effectiveness of the Human Papillomavirus Test Versus Cervicography as an Adjunctive Test to Pap Cytology to Detect Highgrade Cervical Dysplasia,” ScienceDirect, Vol. 234, pp. 112-116, 2019. google schola

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