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CNN과 가이드 영상을 이용한 세포핵 검출
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 심재준 | - |
| dc.contributor.author | 정우진 | - |
| dc.contributor.author | 양현석 | - |
| dc.contributor.author | 한복규 | - |
| dc.contributor.author | 조용채 | - |
| dc.contributor.author | 문영식 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-22T12:41:45Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-22T12:41:45Z | - |
| dc.date.created | 2021-01-22 | - |
| dc.date.issued | 2018-09 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-5026 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/7367 | - |
| dc.description.abstract | 최근 신경망이 활발히 연구되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, 영상처리의 다양한 분야(초해상도 복원, 영상 분류, 영상 분할 등등)에서도 신경망을 도입하여 이전보다 나은 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 깊은 신경망을 활용하여 세포핵 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구조는 수용영역이 서로 다른 세 개의 네트워크를 병렬 처리하는 병렬 네트워크와 분류 네트워크로 이루어져 있다. 네트워크의 입력은 원본 영상을 전처리한 영상과 가이드 영상을 사용한다. 제안하는 방법은 풀링을 제거한 Deeplab-v1보다 mIOU가 4.61% 높고, 크기 영상에서 1.92배 빠르다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
| dc.title | CNN과 가이드 영상을 이용한 세포핵 검출 | - |
| dc.title.alternative | Nuclei Segmentation utilizing CNN and Guide image | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 문영식 | - |
| dc.identifier.doi | 10.5573/ieie.2018.55.9.83 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지, v.55, no.9, pp.83 - 91 | - |
| dc.relation.isPartOf | 전자공학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 전자공학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 55 | - |
| dc.citation.number | 9 | - |
| dc.citation.startPage | 83 | - |
| dc.citation.endPage | 91 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002384905 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Semantic segmentation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Nuclei | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Medical image | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Guide image | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07536865 | - |
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