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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,952 - 1,955 (4page)
이용수
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2021
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Glioblastoma shows diverse shape and heterogeneous characteristics, thus magnetic resonance imaging (MRI) images from multiple sequences are required for an accurate diagnosis. Especially, T1 contrast—enhanced (T1CE) imaging is one of the most important imaging modalities for the detection and diagnosis of glioblastoma. However, patients are exposed to potentially dangerous injection of gadolinium—based contrast agents. Generative Adversarial Network (GAN) learns the generator and discriminator simultaneously to generate the synthesized data that approximates the real data. In this paper, we proposed the GAN based image—to—image translation algorithm to synthesize T1CE MRI images from T1 MRI images. The performance of the proposed model was evaluated using similarity measurements including mean squared error (MSE), peak signal—to—noise ratio (PSNR). As a result, the mean values of MSE and PSNR from the test data set were 14.857 and 39.817 dB improving existing studies.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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