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최하늘 (건양대학교) 김미래 (건양대학교) 이정훈 (건양대학교) 김현지 (건양대학교) 김정은 (건양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
633 - 636 (4page)

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유방암 선별 진단은 X선 유방조영술을 사용해 검사를 진행한다. X선 이미지를 읽는 것은 전문가에게도 어려운 작업이기에 유방암 검진 보조를 기반으로 기존의 유방암의 악성과 양성을 판별하는 인공지능은 상당한 연구가 진행되었다. 유방암의 악성과 약성을 판별하는 인공지능의 정확도를 높이고 멀티모달리티 기법을 적용하여 유방암 환자의 정보를 학습 시켜 환자의 추가적인 정보에 따라 유방암 위험 인자 분석을 통해 유방암 조직검사 이전의 선별 진료의 정확도를 향상한다. 의료 영상 장비를 사용하여 수집된 영상은 DICOM 형식으로 저장된다. 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 학습으로 종양의 병변을 확인하도록 한다. 왼쪽 이미지와 오른쪽 이미지 중 왼쪽 이미지를 좌우 반전 시켜 데이터를 통합한 후 연구를 진행하였다. CNN을 보완한 FCN을 기반으로 구축된 모델인 U-Net을 활용하여 관심 영역을 찾아내고 학습하여 유방조영술 촬영본의 병변의 유무를 확인할 수 있다.
#Breast cancer AI #Medical AI #AI #Medical dataset #Multi-modality #DICOM #CNN #FCN #U-Net

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기술적 이론 및 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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