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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 533 - 540 (8page)
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전문의는 피부암을 조기에 발견하기 위해 피부경을 사용하여 진단하지만 다양한 형태로 인해 피부 병변을 판단하는 데 어려움이 있다. 최근 높은 성능을 보인 딥러닝을 이용한 피부 병변 분할 방법이 제안되었지만 피부와 피부 병변경계가 명확하지 않아서 피부 병변을 분할하는 데 문제점이 있었다. 이러한 문제를 개선하기 위해 제안하는 방법은 효과적으로 피부 병변을 분할하기 위해 트랜스포머 블록을 구성하였으며, 네트워크의 각 계층마다 윤곽선 디코더를 구성하여 피부 병변을 자세히 분할하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 Dice coefficient 기준 0.041~ 0.071, Jaccard Index 기준 0.067 ~ 0.112의 성능 향상을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 데이터 세트
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
R. L. Siegel, K. D. Miller, and A. Jemal, “Cancer statistics, 2016,” CA: A Cancer Journal for Clinicians, vol.66, no. 1, pp. 7-30, 2016.
P. Brahmbhatt and S. N. Rajan, “Skin lesion segmentation using SegNet with binary cross entropy,” in Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Speech Technology(AIST), vol. 14, pp. 1-8, 2019.
A. Srinivas, T. -Y. Lin, N. Parmar, J. Shlens, P. Abbeel, and A. Vaswani, “Bottleneck transformers for visual recognition,” in Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 16519-16529, 2021.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), vol. 9351, pp. 234-241, 2015.
O. Oktay, J. Schlemper, L. L. Folgoc, M. Lee, M. Heinrich, K. Misawa, K. Mori, S. McDonagh, N. Y. Hammerla, B. Kainz, B. Glocker, and D. Rueckert, “Attention U-Net: Learning where to look for the pancreas,” arXiv preprint arXiv:1804.03999, Apr. 2018.
P. Brahmbhatt and S. N. Rajan, “Skin lesion segmentation using SegNet with binary cross entropy,” in Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Speech Technology(AIST), vol. 14, pp. 1-8, 2019.
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O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation,” Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), vol. 9351, pp. 234-241, 2015.
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