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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 102 - 107 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.1.102
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Gastric cancer is the largest percentage of cancer cases in Korea. A precise way to find the occurrence of gastrointestinal diseases is through gastroscopy by a trained diagnostic physician. Computer-aided diagnosis (CADx) system helps improve the reliability and speed of diagnosis. The CADx system has developed with deep learning, which is data dependent. However, medical image data is labor intensive and time consuming, making it difficult for large data sets to be formed. To solve this problem, it is important to apply augmentation techniques. In this paper, we propose an augmentation method which is suitable for the data. A basic classification model was made by leaning a data set consisting of the original images. Each of the 14 augment technique-applied data set was input into the generated model and the f1-score values were compared. The f1-score of the highest performance among the proposed methods, was 0.9221, with an increase of about 0.085.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Ministy of Healthy and Welfare / 2019 / 2017 Cancer registration statistics
Bray F / 2018 / Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN Estimates ofincidence and mortality worldwide for 36cancers in 185 countries / CA Cancer J Clin
Healthcare big data hub / 2019 / The treatment statistics by Health Insurance Review and Assessment Service disease
김동현 / 2018 / 위 내시경 영상을 이용한 병변 진단을 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 보조 진단 시스템 / 전기학회논문지 67(7):928~933
Dilshod Ergashev / 2019 / Skin Lesion Classification towards Melanoma Diagnosis using Convolutional Neural Network and Image Enhancement Methods / 한국지능시스템학회 논문지 29(3):204~209
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Healthcare big data hub / 2019 / The treatment statistics by Health Insurance Review and Assessment Service disease
김동현 / 2018 / 위 내시경 영상을 이용한 병변 진단을 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 보조 진단 시스템 / 전기학회논문지 67(7):928~933
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