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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 396 - 405 (10page)
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In surgery to remove pancreatic cancer, it is important to figure out the shape of a patient’s pancreas. However, previous studies have a limit to detect a pancreas automatically in abdominal CT images, because the pancreas varies in shape, size and location by patient. Therefore, in this paper, we propose a method of learning various shapes of pancreas according to the patients and adjacent slices using Faster R-CNN based on Inception V2, and automatically detecting the pancreas from abdominal CT images. Model training and testing were performed using the NIH Pancreas-CT Dataset, and intensity normalization was applied to all data to improve pancreatic detection accuracy. Additionally, according to the shape of the pancreas, the test dataset was classified into top, middle, and bottom slices to evaluate the model’s performance on each data. The results show that the top data’s mAP@.50IoU achieved 91.7% and the bottom data’s mAP@.50IoU achieved 95.4%, and the highest performance was the middle data’s mAP@.50IoU, 98.5%. Thus, we have confirmed that the model can accurately detect the pancreas in CT images.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
National Cancer Center, Annual Report of Cancer Statistics in Korea in 2017, 2020.
H. Kim, H. Hong, K. Chang, and K. Rha, “Automatic Segmentation of Kidney using Hierarchical Registration and Locally-weighted Voting based on Multi-atlas in Abdominal CT Images,” Proceeding of Korea Software Conference, pp. 1352-1354, 2017.
A. Lemay, “Kidney Recognition in CT Using YOLOv3,” arXiv:1910.01268, 2019.
M. Furuzuki, H. Lu, H. Kim, Y. HiranoI, S. Mabu, and M. Tanabe et al., “A Detection Method for Liver Cancer Region Based on Faster R-CNN,” International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 808-811, 2019.
S. Liu, S. Li, Y. Guo, Y. Zhou, Z. Zhang, and S. Li et al., “Establishment and Application of an Artificial Intelligence Diagnosis System for Pancreatic Cancer with a Faster Region-Based Convolutional Neural Network,” Chinese Medical Journal, Vol. 132, No. 23, pp. 2795-2803, 2019.
H. Kim, H. Hong, K. Chang, and K. Rha, “Automatic Segmentation of Kidney using Hierarchical Registration and Locally-weighted Voting based on Multi-atlas in Abdominal CT Images,” Proceeding of Korea Software Conference, pp. 1352-1354, 2017.
A. Lemay, “Kidney Recognition in CT Using YOLOv3,” arXiv:1910.01268, 2019.
M. Furuzuki, H. Lu, H. Kim, Y. HiranoI, S. Mabu, and M. Tanabe et al., “A Detection Method for Liver Cancer Region Based on Faster R-CNN,” International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 808-811, 2019.
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