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Deep Learning을 위한 학습 의료영상 데이터셋 및 분석에 관한 연구
A Study on Learning Medical Image Dataset and Analysis for Deep Learning 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회, 2018 May 11, 2018년, pp.350 - 351  

노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  정창원 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  전홍영 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  윤권하 (원광대학교 의과대학 영상의학과)

초록
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최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기 시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 인공지능기술에 적용하기 위한 학습의료영상 데이터 셋 구성에 대해서 기술하고 또한 기존 CNN을 개선한 알고리즘을 개발하여 의료영상 중에 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하여 제안한 학습의료영상 데이터 셋과 알고리즘의 효과를 정확도를 통해 보였다.
  • 본 연구에서는 인공지능을 위한 의료영상 데이터셋 구성과 이를 토대로 CNN을 기반으로 한 Deep Learning알고리즘의 GoogLeNet을 개선한 알고리즘을 사람의 손 X-ray영상을 분석하여 오른손과 왼손을 판단하는 응용에 적용하여 제안한 학습 데이터셋과 개선된 알고리즘의 활용 가능성을 확인한다.
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