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NTIS 바로가기암 진단은 의학 분야에서 가장 중요한 주제 중 하나이다. 기존 진단 방법은 많이 있지만 형태학적 유사성으로 인해 암세포 분류가 매우 어렵다. 현미경 구성의 디지털 홀로그래피는 세포 내 함량 및 세포 형태를 나타내는 정량적 위상 이미지를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 과 디지털 홀로그래피를 이용한 이미지 기반 딥러닝을 통해 3가지 유형의 암세포 (폐, 유방, 피부) 를 분류하는 방법을 제안한다. 두 가지 유형의 ...
Diagnosing cancer is one of the most important topics in medical field. There are lots of conventional methods of diagnosing, but cancer cell classification is very challenging due to morphological similarity. Digital holography in a microscopic configuration can provide quantitative phase image rep...
저자 | Sungwoo Son |
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학위수여기관 | DGIST |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 로봇공학전공 |
지도교수 | 문인규,Inkyu Moon |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | 27 |
키워드 | Cancer cell classification Holographic image analysis Deep learning Convolutional neural network |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16027083&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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