선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
제안 방법
- 본 논문에서는 JSRT(Japanese Society of Radiological Technology) Database에서 제공한 폐암 이미지(정상폐 154, 폐암 93)개의 이미지를 이용하였다.[2] machine learning의 한 기법인 SVM 을 활용하여 폐암의 초음파 사진을 분석하여 폐암 진단을 해보았다.
대상 데이터
- SVM(Support Vector Machine)은 기계 학습의 분야 중 하나로, 두 카테고리와 데이터 집합이 주어지면, SVM은 주어진 자료를 바탕으로 새로운 데이터가 들어오면 어느 카테고리에 속하게 될지 분류 모델을 만든다. 본 논문에서 카테고리는 정상 폐와 암에 걸린 폐이며, 데이터 집합은 JSRT Database를 사용한다.[2][3]
- 본 논문에서는 JSRT(Japanese Society of Radiological Technology) Database에서 제공한 폐암 이미지(정상폐 154, 폐암 93)개의 이미지를 이용하였다.[2] machine learning의 한 기법인 SVM 을 활용하여 폐암의 초음파 사진을 분석하여 폐암 진단을 해보았다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.