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유방 조영 영상은 유방암을 검출하는 가장 좋은 방법 중 하나이다. 그러나 유방 조영 영상을 분류하는 것은 숙련된 방사선 전문의에게도 어려운 일이다. CAD(Computer Aided Detection) 시스템은 방사선 전문의가 놓칠 수 있는 병변을 효과적으로 검출할 수 있다. CBIS-DDSM 유방 조영 데이터 집합과 해당 집합이 제공하는 분할의 Ground Truth를 이용해 ...

유방 조영 영상은 유방암을 검출하는 가장 좋은 방법 중 하나이다. 그러나 유방 조영 영상을 분류하는 것은 숙련된 방사선 전문의에게도 어려운 일이다. CAD(Computer Aided Detection) 시스템은 방사선 전문의가 놓칠 수 있는 병변을 효과적으로 검출할 수 있다. CBIS-DDSM 유방 조영 데이터 집합과 해당 집합이 제공하는 분할의 Ground Truth를 이용해 딥 러닝으로 효과적인 병변 분할을 수행할 수 있는 방법을 소개한다. 해당 방법은 매우 간단하며 효과적으로 병변을 분할해 냈으며, 해당 분할은 병변을 진단하는 것뿐만 아니라 해당 장면을 이해하고 영상 분할을 수행해 냈으므로, 다른 영상들을 분석할 수 있는 기준으로써 잠재적인 높은 가치가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Mammography image is one of the best method that detect breast cancer. However, Mammography classification is hard to even expert of radiologist. Computer Aided Detection(CAD) system can be support about missing tumor performed by radiologist. We present an effective way to segmentation lesion using...

Mammography image is one of the best method that detect breast cancer. However, Mammography classification is hard to even expert of radiologist. Computer Aided Detection(CAD) system can be support about missing tumor performed by radiologist. We present an effective way to segmentation lesion using CBIS-DDSM dataset and ground truth of it. Our method is simple and robustly perform lesion segmentation and it understand that scene, So that it can be measure performance about other mammography segmentation methods.

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