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김윤조 (서울여자대학교) 정주립 (서울여자대학교) 황성일 (분당서울대학교병원) 홍헬렌 (서울여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.10
발행연도
2023.10
수록면
866 - 873 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.10.866

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전립선암은 전 세계적으로 남성에서 두 번째로 흔하게 발생되는 암이며, 악성도에 따라 재발 가능성 및 치료의 효과가 달라지기 때문에 전립선암의 악성도를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 다중 파라미터 자기공명영상에서 전립선암의 악성도를 예측하기 위해 크기 정규화를 적용하여 작은 종양에 대한 정보를 강화한다. 또한, 시각적 특징이 유사하지만 악성도가 다른 종양을 구분하기 위해 다중 손실함수를 제안한다. 실험 결과, ADC 맵 크기 정규화 패치로 학습한 제안된 모델은 정확도 76.28%, 민감도 76.81%, 특이도 75.86%, AUC 0.77의 성능을 보인다. 또한 1.5cm 미만인 작은 종양에서 종양 중심 패치와 비교하여 크기 정규화된 ADC 맵이 정확도 76.47%, 민감도 90.91%, 특이도 69.57%로 각각 17.65%, 27.27%, 13.05%의 향상된 성능을 보인다.
#다중 파라미터 자기공명영상 #전립선암 악성도 #다중 손실함수 #크기 정규화 #multiparametric MRI #prostate cancer aggressiveness #multiple loss functions #size normalization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 방법 및 결과
4. 결론
References

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