인공지능 기반 위 병변 검출 알고리즘 개발Development of Gastric Lesion Detection Algorithm based on AI
- Other Titles
- Development of Gastric Lesion Detection Algorithm based on AI
- Authors
- 김재승; 박동균
- Issue Date
- Dec-2021
- Publisher
- 차세대컨버전스정보서비스학회
- Keywords
- Gastric Endoscopy; CNN; R-CNN Model; 위 내시경; 합성곱 신경망; 영역기반 합성곱 신경망 모델
- Citation
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, v.10, no.6, pp.655 - 664
- Journal Title
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지
- Volume
- 10
- Number
- 6
- Start Page
- 655
- End Page
- 664
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/83080
- DOI
- 10.29056/jncist.2021.12.06
- ISSN
- 2384-101X
- Abstract
- 위암은 1999년 이후 우리나라에서 가장 많이 발생하는 암으로 1위를 차지하고 있다. 위암은 내시경 검사를 통해 일차적으로 판단되고 조직검사를 통해 정확히 진단되기 전까지는 특징적인 증상이 없으며, 실제로 위 내시경 검사를 받은 환자는 받지 않은 환자에 비해 생존율이 2.24배 높다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 위암 환자의 위 내시경 시행 시 임상의에게 실시간으로 보조적인 정보를 제공해 주고자 제안되었다. 본 논문에서는 Faster R-CNN을 위 병변 검출에 적합한 모델로 개선하여 보다 빠르고 정확한 검출 결과를 임상의에게 제공하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 평가 결과 평균 91%의 정확도를 도출하여 제안 방법이 보다 효과적임을 증명하였으며, 영상 처리 속도 또한 0.1sec/frame을 도출하여 실시간 처리에 적합함을 증명하였다. 향후 연구로 다양한 환경에서의 내시경 영상 수집을 통한 학습 데이터의 개선을 통해 정확도를 개선하고자 한다.
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