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NTIS 바로가기주관연구기관 | 목포대학교 Mokpo University |
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연구책임자 | 신영학 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300009276 |
과제고유번호 | 1711166800 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 딥러닝.대장내시경 용종검출.이미지생성.적대적생성신경망.Deep learning.Colonoscopy polyp detection.Image generation.Generative Adversarial Networks. |
연구개요
본 연구는 대장 내시경 이미지를 이용한 딥러닝기반 용종 검출에서 부족한 용종 데이터로 인한 검출성능 제한을 효과적으로 극복하기 위한 기법을 제안한다. 이용 가능한 소수의 용종이미지 데이터와 해당 정답라벨 쌍을 이용하여 기존 학습이미지에 포함되지 않은 새로운 학습 이미지 및 정답라벨 쌍을 자동으로 생성하는 기법을 제안 한다. 또한, 용종검출에서 가장 어려운 작은사이즈의 용종 검출 성능 향상을 위한 다양한 기법을 비교평가하며, 마지막으로 최신 생성기술을 이용하여 용종 마스크 조절이 가능한 실제같은 용종이미지 생성을 통해
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