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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 293 - 299 (7page)
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전이학습을 수행한 심층 인공신경망을 압축센싱 심혈관 자기공명영상에 적용하였다. 전이학습은 선행학습 신경망의 구조나 필터 커널, 가중치를 현재의 학습이나 응용에 활용하는 방법이다. 전이학습은 학습 속도를 향상시키고, 학습 데이터가 제한적일 때 신경망의 일반화에 도움이 된다. 8명의 건강한 지원자가 참여한 심장 자기공명영상 실험에서 전이학습을 수행한 신경망은 단독학습 신경망에 비해 학습시간이 5배 이상 단축되었다. 시험 데이터에 대해서도 전이학습을 수행한 신경망은 전이학습을 수행하지 않은 신경망에 비하여 낮은 정규화 평균제곱오차와 향상된 재구성 영상화질을 보였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jeffrey Tsao / 2012 / MRI temporal acceleration techniques / Journal of Magnetic Resonance Imaging 36(3):543~560
Hong Jung / 2009 / k-t FOCUSS: A general compressed sensing framework for high resolution dynamic MRI / Magnetic Resonance in Medicine 61(1):103~116
박진호 / 2015 / Fast Cardiac CINE MRI by Iterative Truncation of Small Transformed Coefficients / Investigative Magnetic Resonance Imaging 19(1):19~30
O. Ronneberger / 2015 / U-net:Convolutional networks for biomedical image segmentation / International Conference on Medical computing and computer-assisted intervention
Geert Litjens / 2017 / A survey on deep learning in medical image analysis / Medical Image Analysis 42:60~88
Hong Jung / 2009 / k-t FOCUSS: A general compressed sensing framework for high resolution dynamic MRI / Magnetic Resonance in Medicine 61(1):103~116
박진호 / 2015 / Fast Cardiac CINE MRI by Iterative Truncation of Small Transformed Coefficients / Investigative Magnetic Resonance Imaging 19(1):19~30
O. Ronneberger / 2015 / U-net:Convolutional networks for biomedical image segmentation / International Conference on Medical computing and computer-assisted intervention
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