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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 47 - 51 (5page)
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The early diagnosis and staging of a disease are essential factors to be considered while following up on a patient's condition. In colon cancer, also known as Colorectal Cancer (CRC), several clinical methods have been used to achieve disease detection, and some have shown limitations covered by novel computer-assisted approaches. After acquisition, images are preprocessed, some crucial features are extracted, and feet into the model for training. The model's performance depends not only on the data quality but also on the model robustness and the type of features extracted from the preprocessed data. This research uses a hybrid feature extraction technique combining handcrafted and CNN (Convolutional Neural Network) to classify gastric cancer histology images. The handcrafted features capture texture information from the patch images. At the same time, CNN extracts the most significant features using convolutional and pooling layers in a hierarchical way to get an abstraction of the images. The extracted features are concatenated and used to classify CRC histopathological images, showing outstanding results that could help diagnose in real-life settings.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Experiments
Ⅲ. Results and discussion
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (0)
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