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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
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본 연구는 전립선암 악성도 예측 성능을 개선하기 위해 다중 파라미터 MR 영상들을 다양한 방식으로 융합하고, 자기지도학습 모델을 전립선암 악성도 예측에 사용할 데이터로 추가 훈련하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 다중 파라미터 MR 영상들을 사용할 때 전립선암 악성도 예측 성능이 단일 파라미터 MR 영상만을 사용할 때보다 개선되었다. 다중 파라미터 MR 영상들을 이용한 과반수 투표 방식의 예측 융합이 가장 높은 성능을 보였다. 또한 전립선암 악성도 예측에 사용할 데이터셋으로 자기지도학습을 추가 수행한 모델의 성능이 모든 단일 및 다중 파라미터 MR 영상의 실험 결과에 대해 정확도, 민감도, 음성예측도, AUROC 점수가 평균적으로 0.8%, 4.49%, 1.77%, 0.02의 향상된 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
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