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Development of an Optimized Deep Learning Model for Medical Imaging의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델의 개발

Other Titles
의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델의 개발
Authors
김영재김광기
Issue Date
Nov-2020
Publisher
대한영상의학회
Keywords
Deep Learning; Algorithms; Data Collection; Product Labeling; Diagnostic Imaging
Citation
대한영상의학회지, v.81, no.6, pp.1274 - 1289
Journal Title
대한영상의학회지
Volume
81
Number
6
Start Page
1274
End Page
1289
URI
https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/79575
DOI
10.3348/JKSR.2020.0171
ISSN
1738-2637
Abstract
최근, 의료 영상 분야에서 딥러닝은 가장 활발하게 연구되고 있는 기술 중 하나이다. 충분한데이터와 최신의 딥러닝 알고리즘은 딥러닝 모델의 개발에 중요한 요소이다. 하지만 일반화된 최적의 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 데이터의 양과 최신의 딥러닝 알고리즘 외에도많은 것을 고려해야 한다. 데이터 수집부터 가공, 전처리, 모델의 학습 및 검증, 경량화까지 모든 과정이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 본 종설에서는 의료 영상에최적화된 딥러닝 모델을 위해 개발 과정 각각에서 고려해야 할 중요한 요소들을 살펴보고자한다.
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