유방암 진단을 위한 SLIC 분할과 딥러닝의 융합 - 박진혁 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
본 논문은 의사의 시점을 고려하여 X-ray 이미지 상에서 주변 픽셀에 비해 밝은 영역의 특성을 반영하는 네트워크를 구현한 논문이다. SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) 알고리즘을 적용하여 RoI (Region of Interest) 이미지의 지역적인 특징과 원본 X-ray 이미지의 전체적인 특징을 모두 반영한 종양 분류 모델을 고안하였다. 종양의 악성여부를 추정하는 분류 네트워크를 구현하여 RoI 미적용시 정확도 0.925, 적용시 정확도 0.96라는 유의미한 성능 차이를 보여주었다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2021. 8
Keywords: CNN; SLIC; 딥러닝; 유방조영술