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NTIS 바로가기한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.10 no.8, 2016년, pp.637 - 643
Due to the popularity of artificial intelligent, medical image processing using artificial neural network is increasingly attracting the attention of academic and industry researches. Deep learning with a convolutional neural network has been proved to very effective representation of images. Howeve...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것이 도전적인 문제가 되는 이유는? | 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. | |
딥러닝을 사용한 보조 진단시스템 구현에는 무엇이 필요한가? | 그러나 딥러닝을 사용한 보조 진단시스템 구현은 고사양의 서버 학습이 필요하다. 더구나 영상 데이터는 계속 축적되고 추가 성능 개선이 이루어져야 하는데 기존 학습 알고리즘은 처음부터 다시 학습이 필요하다. | |
ELM은 주로 어는 분야에서 연구되었나? | 최근 인공 신경망을 이용한 연구 중, ELM(Extreme Learning Machine)을[2] 사용한 다양한 의료영상 분석에 대한 연구가 진행되고 있다.[3] ELM은 상대적으로 정확도가 높고, 구현의 단순성 때문에 심부정맥 분류[4], 암진단[5], 유방암 진다[6], 간질[7], 간 종양 검출[8], 저혈당증 예측[9] 같은 분야에서 주로 연구되었다. |
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S. Saraswathi, S. Sundaram, N. Sundararajan, M. Zimmermann, and M. Nilsen-Hamilton, "ICGA-PSO-ELM approach for accurate multiclass cancer classification resulting in reduced gene sets in which genes encoding secreted proteins are highly represented," IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 8, no. 2, pp. 452-463, 2011..
E. Malar, A. Kandaswamy, D. Chakravarthy, and A. Giri Dharan, "A novel approach for detection and classification of mammographic microcalcifications using wavelet analysis and extreme learning machine," Computers in Biology and Medicine, vol. 42, no. 9, pp. 898-905, 2012.
Y. Song and J. Zhang, "Automatic recognition of epileptic EEG patterns via extreme learning machine and multiresolution feature extraction," Expert Systems with Applications, vol. 40, no. 14, pp. 5477-5489, 2013.
W. Huang, Y. Yang, Z. Lin, et al., "Random feature subspace ensemble based Extreme Learning Machine for liver tumor detection and segmentation," in Proceedings of the 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC '14), pp. 4675-4678, Chicago, Ill, USA, August 2014.
X. Mo, Y. Wang, and X. Wu, "Hypoglycemia prediction using extreme learning machine (ELM) and regularized ELM," in Proceedings of the 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC '13), pp. 4405-4409, Guigang, China, May 2013.
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Lei Zhang , David Zhang, Fengchun Tian, "SVM and ELM: Who Wins? Object Recognition with Deep Convolutional Features from ImageNet", Proceedings of ELM-2015 Volume 1, pp 249-263, 2016.
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N.-Y. Liang, G.-B. Huang, P. Saratchandran, and N. Sundararajan, "A Fast and Accurate On-line Sequential Learning A lgorithm for Feedforward Networks", IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 6, pp. 1411-1423, 2006
G.-B. Huang, Q.-Y. Zhu and C.-K. Siew, "Extreme Learning Machine: Theory and Applications", Neurocomputing, vol. 70, pp. 489-501, 2006
Kwontaeg Choi , Kar-Ann Toh , Hyeran Byun, "Realtime training on mobile devices for face recognition applications", Pattern Recognition, v.44 n.2, p.386-400, February, 2011
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