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COVID-19 폐 CT 이미지 인식
COVID-19 Lung CT Image Recognition 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.17 no.3, 2022년, pp.529 - 536  

수징제 (전남대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  김강철 (전남대학교 공학대학 전기컴퓨터공학부)

초록
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지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the past two years, Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2(SARS-CoV-2) has been hitting more and more to people. This paper proposes a novel U-Net Convolutional Neural Network to classify and segment COVID-19 lung CT images, which contains Sub Coding Block (SCB), Atrous Spatial Pyramid P...

주제어

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참고문헌 (26)

  1. Y. Sun and Y. Lee, "A Semantic Diagnosis and Tracking System to Prevent the Spread of COVID-19," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 15, no. 3, 2020, pp. 611-616. 

  2. H. Seo, V. Vasudevan, H. Ren, R. Xiao, X. Jia and L. Xing, "Machine learning techniques for biomedical image segmentation An overview of technical aspects and introduction to state-of-art applications," Int. J. of Medical Physics Research and Practice, vol. 47, no. 5, 2020, pp. e148-e167. 

  3. B. R. Kim, S. Shin, N. K. Kim, M. S. Park and H. J. Yoon, "Analysis of Floating Population in Schools Using Open Source Hardware and Deep Learning-Based Object Detection Algorithm," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 17, no. 1, 2022, pp. 91-98. 

  4. Y. Ma and K. C. Kim, "CNN Based 2D and 2.5D Face Recognition For Home Security System," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 6, 2019, pp. 1207-1214. 

  5. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation," Int. Conf. on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham, October 2015, pp. 234-241. 

  6. G. Haijun, Z. Xiangyin, P. Dazhi, and Z. Bochuan, "Rectal tumor segmentation method based on improved U-Net model," J. of Computer Applications, vol. 40, no. 8, 2020, pp. 2392-2397. 

  7. O. Oktay, J. Schlemper, M. Lee, M. Heinrich, N. Y. Hammerla, and D. Rueckert, "Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas," Conf. on Medical Imaging with Deep Learning, Amsterdam, Netherlands, May 2018, pp. 1-10. 

  8. L. C. Chen, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, and A. L. Yuille, "DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs," IEEE Trans. Pattern Anal Mach Intell, vol. 40, no. 4, 2018, pp. 834-848. 

  9. D. P. Kingma and J. Ba, "Adam: A Method for Stochastic Optimization," Int. Conf. for Learning Representations, San Diego, USA, January 2017, pp. 1-15. 

  10. M. D. Zeiler, "ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method," J. of Computer Science, vol. 12, no. 4, 2012, pp. 1-6. 

  11. J. Duchi, E. Hazan, and Y. Singer, "Adaptive subgradient methods for online learning and stochastic optimization," J. of Machine Learning Research, vol. 12, no. 61, 2011, pp. 2121-2159. 

  12. I. Sutskever, J. Martens, G. Dahl, and G. Hinton, "On the importance of initialization and momentum in deep learning," Int. Conf. on Machine Learning, Atlanta, Georgia, USA, May 2013, pp. 1139-1147. 

  13. J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, "Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation," IEEE Conf. on CV and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, June 2015, pp. 3431-3440. 

  14. A. Amyar, R. Modzelewski, H. Li, and S. Ruan, "Multi-task deep learning based CT imaging analysis for COVID-19 pneumonia Classification and segmentation," J. of Computers in Biology and Medicine, vol. 126, no. C, 2020, pp. 1-10. 

  15. Y. Wu, S. Gao, J. Mei, R. G. Zhang and M. M. Cheng, "Jcs: An explainable covid-19 diagnosis system by joint classification and segmentation," J. of IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, no. 99, 2021, pp. 3113-3126. 

  16. A. Mobiny, P. A. Cicalese, S. Zare, P. Yuan, M. Abavisani, C. C. Wu, J. Ahuja, P. M. Groot and H. V. Nguyen, "Radiologist-Level COVID-19 Detection Using CT Scans with Detail-Oriented Capsule Networks," J. of Electrical Engineering and Systems Science, vol. 20, no. 4, 2020, pp. 1-11. 

  17. X. Yang, X. He, J. Zhao, Y. Zhang, S. Zhang, and P. Xie, "COVID-CT-Dataset: A CT Image Dataset about COVID-19," J. of Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 20, no. 11, 2020, pp. 1-14. 

  18. K. Li, W. Li, C. Pan, Y. Zhong, X. Liu, Y. Liao and S. Li, "CT image visual quantitative evaluation and clinical classification of coronavirus disease (COVID-19)," J. of European radiology, vol. 30, no. 8, 2020, pp. 4407-4416. 

  19. E. S. Gedraite and M. Hadad, "Investigation on the Effect of a Gaussian Blur in Image Filtering and Segmentation," Conf. of Int. Symposium ELMAR-2011, Zadar, Croatia, September 2011, pp. 393-396. 

  20. U. Erkan, D. N. Thanh, L. M. Hieu and S. Enginoglu, "An Iterative Mean Filter for Image Denoising," J. of IEEE Access, vol. 7, no. 19, 2019, pp. 167847-167859. 

  21. P. A. Lyakhov, A. R. Orazaev, N. I. Chervyakov and D. I. Kaplun, "A New Method for Adaptive Median Filtering of Images," Conf. of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, Saint Petersburg and Moscow, Russia, January 2019, pp. 1197-1201. 

  22. P. D. Patil and A.D. Kumbhar, "Bilateral Filter for Image Denoising," 2015 Int. Conf. on Green Computing and Internet of Things, Greater Noida, India, October 2015, pp. 299-302. 

  23. M. Luong, H. Pham, and C. D. Manning, "Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation," Proc. of the 2015 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing, Lisbon, Portugal, September 2015, pp. 1412-1421. 

  24. D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio, "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate," 3rd Int. Conf. on Learning Representations, San Diego, CA, USA, May 2015, pp. 1-15. 

  25. L. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam, "Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation," J. of Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 19, no. 2, 2017, pp. 1-14. 

  26. M. Heeswijk, C. A. Graaff, B. T. Regina and S. X. Rao, "Automated and Semiautomated Segmentation of Rectal Tumor Volumes on Diffusion-Weighted MRI Can It Replace Manual Volumetry," Int. J. of Radiation Oncology* Biology* Physics, vol. 94, no. 4, 2016, pp. 824-831. 

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